Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-3221
Autor(en): Dibak, Christoph
Titel: Erfassung von Innenraummodellen mittels Smartphones
Erscheinungsdatum: 2013
Dokumentart: Abschlussarbeit (Diplom)
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-89010
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/3238
http://dx.doi.org/10.18419/opus-3221
Zusammenfassung: Unter Verwendung von aufgezeichneten Bewegungsspuren eines Inertialsensors ist es möglich, ein Innenraummodell eines Gebäudes zu generieren. Das Innenraummodell unterscheidet hierbei Räume und Korridore. Die Bewegungsspuren werden durch auf dem Fuß platzierte Inertialsensoren per ZUPT erfasst. Es wird von einer Vielzahl an Benutzern ausgegangen, welche sich in alltäglichen Situationen durch Gebäude bewegen und mit den Sensoren ihres Smartphones opportunistisch Daten erfassen. Bewegungsspuren werden in gerade Segmente unterteilt. Durch eine Äquivalenzrelation wird festgestellt, ob sich der Benutzer beim Erfassen der Spuren auf demselben Korridor befunden hatte. Die Geometrie von Korridoren wird durch Quantile und die empirische Verteilungsfunktion bestimmt. Durch die Ausrichtung der Spuren anhand der Geometrie der Korridore, können überstehende Abschnitte durch geeignete Kriterien als Räume erkannt werden. Für die Evaluation wurden von vier Testpersonen über 200 Spuren in alltäglichen Szenarien aufgenommen. Wählt man aus diesen Spuren 90 aus, so werden im Durchschnitt über 90% aller Korridore des Stockwerks erkannt. In 65% der so generierten Innenraummodelle war die durchschnittliche Verschiebung der Korridore kleiner als 1,5m.
It is possible to generate indoor models by using traces recorded by inertial measurement units. The generated indoor model distinguishes between rooms and corridors. Traces will be collected by foot-mounted inertial measurement units via ZUPT. The data will be collected in a crowd based approach via Smartphones and sensor units carried by users. Users will walk inside the building in all-day situations, collecting data opportunistically. The collected traces will be segmented into parts where the user walked straight. Using a equivalence relation, segments collected from the same corridor can be combined. Reconstructing the geometry of corridors will use quantiles and the empirical distribution function. Using a method to correct traces via the constructed corridor geometry, rooms can be found by protruding parts of traces. To evaluate the system, four volunteers collected over 200 traces in everyday scenarios. Choosing 90 out of them, in average 90% of all corridors will be found. In 65% of this constructed indoor models, the average shift of corridors was less than 1.5 m.
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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