Svugdje moguća navigacija

Svrha ovog rada je prikazati mogućnosti današnjih navigacijskih tehnologija. To uključuje tehnologije koje omogućuju navigaciju u otvorenim i zatvorenim prostorima. Tehnologije i realizacije metoda za navigaciju u otvorenim prostorima su više-manje općepoznate, a to uključuje globalne navigacijske satelitske sustave, mikroelektromehaničke sklopove, inercijalne sustave, svjetlosno zamjećivanje i klasifikaciju te slične sustave. Tehnologije koje omogućuju navigaciju u zatvorenim prostorima su relativna nepoznanica i ostvaruju se najviše pomoću pametnih telefona. To uključuje primjenu RSS-a, Cell ID-a, kuta i vremena prijema signala itd. Dostupnost navedenih tehnologija i aplikacija na pametnim telefonima koje omogućuju svugdje moguću navigaciju raste iz dane u dan, no treba uzeti u obzir i njihov utjecaj na suvremeno društvo. Pritom je najvažniji utjecaj na privatnost korisnika, što je u radu detaljno istraženo

SISTEMA DE POSICIONAMIENTO LOCAL BASADO EN UNA RED WI-FI Y UNA INTERFAZ GRÁFICA DESARROLLADA CON PYTHON PARA ANALIZAR EL DESEMPEÑO DE JUGADORES DE SOCCER

ResumenEste artículo describe el desarrollo de un sistema de posicionamiento de jugadores de soccer en la cancha para analizar su ubicación, desplazamiento y velocidad en partidos y entrenamientos, con el fin de utilizar estos datos en la evaluación cuantitativa de su desempeño. El sistema está basado en la triangulación de la posición, mediante la medida de la intensidad de señal recibida (RSS) de las conexiones de una red Wi-Fi, dicha triangulación se realiza en un script de Python y los datos se despliegan en una interfaz gráfica desarrollada con Tkinter y Matplotlib.Palabras Clave: Python, Sistema de posicionamiento local, Soccer, Wi-Fi. LOCAL POSITIONING SYSTEM BASED ON A WI-FI NETWORK AND A GRAPHICAL INTERFACE DEVELOPED WITH PYTHON TO ANALYZE THE PERFORMANCE OF SOCCER PLAYERS AbstractThis article describes the development of a positioning system of soccer players on the field, in order of analysing their location, displacement and velocity in games and training, with the final purpose of using this data for the quantitative evaluation of their performance. The system is based on the position triangulation, by the measurement of strong signal (RSSI) of Wi-Fi web connections, this triangulation works in a Python script and data is shown in a graphic interface developed using Tkinter and Matplotlib.Keywords: Local position system, Python, Soccer, Wi-Fi

DeepPos: Deep Supervised Autoencoder Network for CSI Based Indoor Localization

The widespread mobile devices facilitated the emergence of many new applications and services. Among them are location-based services (LBS) that provide services based on user's location. Several techniques have been presented to enable LBS even in indoor environments where Global Positioning System (GPS) has low localization accuracy. These methods use some environment measurements (like Channel State Information (CSI) or Received Signal Strength (RSS)) for user localization. In this paper, we will use CSI and a novel deep learning algorithm to design a robust and efficient system for indoor localization. More precisely, we use supervised autoencoder (SAE) to model the environment using the data collected during the training phase. Then, during the testing phase, we use the trained model and estimate the coordinates of the unknown point by checking different possible labels. Unlike the previous fingerprinting approaches, in this work, we do not store the {CSI/RSS} of fingerprints and instead we model the environment only with a single SAE. The performance of the proposed scheme is then evaluated in two indoor environments and compared with that of similar approaches.Comment: 10 pages, 15 Figure

Evaluación de un sistema de posicionamiento pasivo basado en IEEE 802.11 en zonas sin cobertura 2-way TOA

En este proyecto se evalúa el comportamiento del algoritmo passive-TDOA en zonas de oscuridad, es decir en aquellas zonas en las que no es posible la localización del usuario utilizando el sistema 2-way TOA, al disponer de suficientes estaciones base en su zona de cobertura como para ello. Se ha modificado una herramienta de simulación, inicialmente preparada para la simulación del passive-TDOA con una única estación activa, para su evaluación con múltiples estaciones activas. Se han analizado múltiples escenarios, contemplando varios tamaños de área de simulación y número de estaciones activas, con el objetivo de reflejar condiciones a las que se podría enfrentar el sistema en un despliegue real. Por último se ha realizado un análisis de la calidad de servicio ofrecido por el algoritmo passive-TDOA en dichos escenarios, poniendo especial atención en la precisión obtenida por dicho algoritmo

Proprioceptive Localization for Robots

Localization is a critical navigation function for mobile robots. Most localization methods employ a global position system (GPS), a lidar, and a camera which are exteroceptive sensors relying on the perception and recognition of landmarks in the environment. However, GPS signals may be unavailable because high-rise buildings may block GPS signals in urban areas. Poor weather and lighting conditions may challenge all exteroceptive sensors. In this dissertation, we focus on proprioceptive localization (PL) methods which refer to a new class of robot egocentric localization methods that do not rely on the perception and recognition of external landmarks. These methods depend on a prior map and proprioceptive sensors such as inertial measurement units (IMUs) and/or wheel encoders which are naturally immune to aforementioned adversary environmental conditions that may hinder exteroceptive sensors. PL is intended to be a low-cost and fallback solution when everything else fails. We first propose a method named proprioceptive localization assisted by magnetoreception (PLAM). PLAM employs a gyroscope and a compass to sense heading changes and matches the heading sequence with a pre-processed heading graph to localize the robot. Not all cases can be successful because degenerated maps may consist of rectangular grid-like streets and the robot may travel in a loop. To analyze these, we use information entropy to model map characteristics and perform both simulation and experiments to find out typical heading and information entropy requirements for localization. We further propose a method which allows continuous localization and is less limited by map degeneracy. Assisted by magnetoreception, we use IMUs and wheel encoders to estimate vehicle trajectory which is used to query a prior known map to obtain location. We named the proposed method as graph-based proprioceptive localization (GBPL). As a robot travels, we extract a sequence of heading-length values for straight segments from the trajectory and match the sequence with a pre-processed heading-length graph (HLG) abstracted from the prior known map to localize the robot under a graph-matching approach. Using HLG information, our location alignment and verification module compensates for trajectory drift, wheel slip, or tire inflation level. %The algorithm runs successfully in finding robot location continuously and achieves localization accuracy at the level that the prior map allows (less than 10m). With the development of communication technology, it becomes possible to leverage vehicle-to-vehicle (V2V) communication to develop a multiple vehicle/robot collaborative localization scheme. Named as collaborative graph-based proprioceptive localization (C-GBPL), we extract heading-length sequence from the trajectory as features. When rendezvousing with other vehicles, the ego vehicle aggregates the features from others and forms a merged query graph. We match the query graph with the HLG to localize the vehicle under a graph-to-graph matching approach. The C-GBPL algorithm significantly outperforms its single-vehicle counterpart in localization speed and robustness to trajectory and map degeneracy. Besides, we propose a PL method with WiFi in the indoor environment targeted at handling inconsistent access points (APs). We develop a windowed majority voting and statistical hypothesis testing-based approach to remove APs with large displacements between reference and query data sets. We refine the localization by applying maximum likelihood estimation method to the closed-form posterior location distribution over the filtered signal strength and AP sets in the time window. Our method achieves a mean localization error of less than 3.7 meters even when 70% of APs are inconsistent

Verfahren zur Punktidentifizierung bei der Qualitätskontrolle im Maschinenbau unter Verwendung von Polarmesssystemen

In der heutigen Zeit wird die Qualitätssicherung von großen Produktionsgütern des Maschinen und Anlagenbaus vornehmlich durch flexibel einsetzbare Industrietachymeter oder Lasertracker vollzogen. Die vermessungstechnische Erfassung der qualitätsrelevanten Daten ist dabei in enge Prozessketten der Produktion eingebettet. Aufgrund dessen sind die Messabläufe meist softwareseitig gesteuert und gewährleisten eine vollständige und zeiteffiziente Erfassung aller Messpunkte. Damit die korrekte Überführung der Instrumentendaten in das Bezugssystem des Produkts sichergestellt werden kann, muss bei den Messungen ein besonderes Augenmerk auf die fehlerfreie Erfassung der Bezugs- und Verknüpfungspunkte gelegt werden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden daher Identifizierungsverfahren erarbeitet, welche insbesondere für regelmäßige Bezugs- oder Verknüpfungspunktverteilungen zur sicheren Koordinatentransformation beitragen. Inhaltlich wird zwischen direkten und indirekten Identifizierungsstrategien unterschieden. Während die direkten Verfahren in erster Linie durch die Auswertung von Signalintensitäten eines Tachymeters gekennzeichnet sind, machen sich indirekte Verfahren zusätzliche Distanzdaten eines Funksystems zunutze. Speziell für die Anforderung der Verknüpfungspunktmessung vervollständigen punktidentifizierende Reflektorhalterungen das Anwendungsspektrum. Bei der direkten Identifizierungsvariante wurde das Konzept photogrammetrischer Zielzeichencodierungen aufgegriffen. Die Codierung der Zielmarke wird für tachymetrische Messungen durch verschieden stark reflektierende Zielmarkenbereiche erreicht, welche anhand der gemessenen Signalintensitäten voneinander trennbar sind. Mithilfe der empirisch ermittelten Instrumentenparameter zur Laserspotgröße und Intensitätsmessrate sowie Betrachtungen hinsichtlich minimaler Winkelgeschwindigkeiten wurde die Codeerfassung und -auswertung softwareseitig automatisiert. Die Validierung der Verfahren wurde mit einem Industrietachymeter Leica TDRA6000 für ring und sektorförmig codierte Zielmarken durchgeführt. Die Basis des indirekten Identifizierungsverfahrens ist die Kombination von Tachymeter- und Funkdaten. Der mobile Knoten eines Funksystems wurde dazu direkt am Tragegriff des Tachymeters angebracht und durch Bogenschnittverfahren im Bezugssystem positioniert. Angesichts der Vorinformation zur Mobilknotenposition wird die Identifizierung von tachymetrisch erfassten Bezugspunkten ermöglicht. Die Auswahl des Bezugspunkts wird aufgrund einer Kandidatenliste vollzogen, die in mehreren Filterstufen bis zum Verbleib eines einzigen Kandidaten reduziert wird. Neben definierten Distanzkriterien führen vor allem die Ergebnisse kandidatenbezogener Ausgleichungen mit Restriktionen zwischen den Unbekannten zur Identifizierung des Bezugspunkts. Das Konzept der funkgestützten Identifizierung wurde anhand einer Versuchsfeldanwendung verifiziert, wobei die Robustheit der Datenanalyse besonders durch die örtlichen Gegebenheiten des Maschinenbaus gefordert wird. Am Beispiel der Qualitätssicherung schienengebundener Fahrzeuge wurde zudem veranschaulicht, wie die Anwendung der direkten und indirekten Identifizierungsverfahren innerhalb eines strukturierten Messablaufes zur zeiteffizienten und sicheren Qualitätskontrolle beitragen kann