Технология оборудования буровых скважин криогенно-гравийными фильтрами - от идеи до скважинных испытаний

In recent years there has been a considerable research on the development of indoor positioning systems. Several kinds of technologies such as ultrasonic, UWB, WLAN, optical waves and hybrid solutions were utilized already. However, using these technologies many difficulties arise in indoor environments due to none line of sight (NLoS) and multipath errors. In this paper, the realization and the evaluation of a 3D indoor localization system, which is robust for harsh and NLoS environments is presented. The positioning system is Direct Current (DC) magnetic based, shows no multipath effects and has excellent characteristics for penetrating various obstacles. To eliminate additional interference fields (e.g. earth's magnetic field, electrical disturbances) a differential measurement principle and adaptive noise suppression algorithms are used. In the case of the deployment in smaller areas, even smart phones equipped with embedded low cost sensors can be utilized as mobile station. A real time 3D position estimation with an accuracy up to 50 cm is achievable by setting up only three magnetic coils inside or around the building. In order to analyze existing systematic errors, a simple calibration procedure has been implemented. The calibration routine reduces the systematic errors, which leads to improved system's positioning accuracy up to 10 cm

RcdMathLib: An Open Source Software Library for Computing on Resource-Limited Devices

We developped an open source library called RcdMathLib for solving multivariate linear and nonlinear systems. RcdMathLib supports on-the-fly computing on low-cost and resource-constrained devices, e.g., microcontrollers. The decentralized processing is a step towards ubiquitous computing enabling the implementation of Internet of Things (IoT) applications. RcdMathLib is modular- and layer-based, whereby different modules allow for algebraic operations such as vector and matrix operations or decompositions. RcdMathLib also comprises a utilities-module providing sorting and filtering algorithms as well as methods generating random variables. It enables solving linear and nonlinear equations based on efficient decomposition approaches such as the Singular Value Decomposition (SVD) algorithm. The open source library also provides optimization methods such as Gauss–Newton and Levenberg–Marquardt algorithms for solving problems of regression smoothing and curve fitting. Furthermore, a positioning module permits computing positions of IoT devices using algorithms for instance trilateration. This module also enables the optimization of the position by performing a method to reduce multipath errors on the mobile device. The library is implemented and tested on resource-limited IoT as well as on full-fledged operating systems. The open source software library is hosted on a GitLab repositor

Präzise Positionierung und Orientierung innerhalb von Gebäuden

Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen einer Forschungskooperation zwischen der Hochtief AG, dem Institut für Baubetrieb der TU Darmstadt und dem Geodätischen Institut der TU Darmstadt. Das Ziel dieser Arbeit war es, ein präzises, für Baustellen geeignetes UWB Positionierungssystem zu entwickeln. Zusätzlich zu der Position sollte auch die Orientierung einer Digitalkamera bestimmt werden, um Bildaufnahmen während der Ausführungs- und Betriebsphase von Bauwerken zu verorten. Als eine optimale Ergänzung und Unterstützung für die Positionierung wird ein auf quasistatischen Magnetfeldern basierende Positionierungsverfahren vorgestellt, dessen besonderer Vorteil darin liegt, dass es zusätzlich zu der Position die Orientierung ohne Einsatz von Antennenarray liefern kann. Ein wichtiger Schwerpunkt dieser Arbeit bestand zudem in der Entwicklung neuer Algorithmen für die direkte Lösung nichtlinearer geodätischer Probleme am Beispiel des räumlichen Bogenschnitts sowohl mit als auch ohne Überbestimmung. Dazu wird mit Hilfe der Spektralen Theorie auch ein neues Verfahren zur Lösung von räumlichen Streckennetzen vorgestell

Präzise Positionierung und Orientierung innerhalb von Gebäuden

Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen einer Forschungskooperation zwischen der Hochtief AG, dem Institut für Baubetrieb der TU Darmstadt und dem Geodätischen Institut der TU Darmstadt. Das Ziel dieser Arbeit war es, ein präzises, für Baustellen geeignetes UWB Positionierungssystem zu entwickeln. Zusätzlich zu der Position sollte auch die Orientierung einer Digitalkamera bestimmt werden, um Bildaufnahmen während der Ausführungs- und Betriebsphase von Bauwerken zu verorten. Als eine optimale Ergänzung und Unterstützung für die Positionierung wird ein auf quasistatischen Magnetfeldern basierende Positionierungsverfahren vorgestellt, dessen besonderer Vorteil darin liegt, dass es zusätzlich zu der Position die Orientierung ohne Einsatz von Antennenarray liefern kann. Ein wichtiger Schwerpunkt dieser Arbeit bestand zudem in der Entwicklung neuer Algorithmen für die direkte Lösung nichtlinearer geodätischer Probleme am Beispiel des räumlichen Bogenschnitts sowohl mit als auch ohne Überbestimmung. Dazu wird mit Hilfe der Spektralen Theorie auch ein neues Verfahren zur Lösung von räumlichen Streckennetzen vorgestell

Subspace-based algorithm for distance networks

A three-dimensional distance network is composed of a system of points or nodes located on earth’s surface or in space, in a building or in a construction site. Localization of these nodes is a fundamental operation in geodetic and sensor networks. This paper shows a new method for calculating n-dimensional dynamic distance networks, whereas a spectral decomposition of a symmetric matrix of squared distances is used. Thereby neither approximation, nor iterative solutions are used. By using this method, fixed reference points can be selected as well as noisy distances can be denoised and checked for consistency. Given a realistic scenario, Monte-Carlo simulations show that the proposed method always converge to an optimal solution with less computation time than numerically optimized Levenberg-Marquandt method

An internet of things based transportation cart for smart construction site

The use of the Internet of Things technology in construction industry supply chain can optimize the construction enterprise's internal process, reduce waste and uncertainty and promote the construction enterprise's profit maximization. This paper involves the development of a sensor-based conveying aid in the form of a smart moving cart for material transport and environment sensing. The cart is equipped with a weight sensor for weight detection and extended with various sensors for environment monitoring and a camera for object recognition using machine learning. The data is geolocalized by means of an Ultra-Wideband based positioning system with Kalman Filtering. The position and sensor data are transmitted using the LoRa radio technology and stored in a cloud server