Erweiterung und Evaluation eines Indoor-Lokalisierungssystems (FIND) auf Basis von WiFi- und BTLE-Fingerprinting

Hintergrund

Für viele Forschungsprojekte und praktische Anwendungen ist es hilfreich, die Position eines Nutzers oder Objekts metergenau festzustellen. Zu solchen Anwendungen gehören z.B. Wegfindung, Location-Based Services oder Proxemic Interaction. Anhand der Signalstärken von WLAN-Accesspoints ist es prinzipiell möglich, die Position eines WLAN-fähigen Geräts zu ermitteln.

Zielsetzung der Arbeit

In dieser Arbeit soll evaluiert werden, inwieweit die Open-Source-Anwendung find nutzbar ist, um dem Benutzer eines mobilen Geräts auf dem gesamten Campus der Universität Regensburg hinreichend präzise seine aktuelle Position auszugeben. Im Umfang der BA wird hier der Teilbereich des PT-Gebäudes untersucht. Außerdem soll untersucht werden, inwieweit Lücken in der WLAN-Abdeckung durch BTLE-Beacons „gefüllt“ werden können.

Endergebnis ist eine quantitative Dokumentation der erreichbaren Positionsauflösung, ein für BTLE-Tracking erweiterter Server und Android-Client und eine Evaluation wie robust das System gegen den Ausfall einzelner Sender ist. Code für das Server-Backend muss in Go geschrieben werden. Alle Ergebnisse und Erweiterungen sollen in das Open-Source-Projekt eingebracht werden, wenn dies sinnvoll möglich ist.

Konkrete Aufgaben

Literaturrecherche: Tracking-Lösungen, Evaluation

Find zum Laufen bringen

Testlauf an der Uni mit unterschiedlichen Geräten (PT-Gebäude)

Auswertung/Evaluation Testlauf mit unterschiedlichen Geräten (macht es einen Unterschied, welche Geräte für Fingerprinting bzw. Lokalisierung verwendet werden)

Antrittsvortrag (inkl. Vorstellung find-Architektur)

Testlauf an der gesamten Uni (Signalstärken / Abdeckung)

Implementierung BTLE-Tracking

Evaluation Praxistauglichkeit (volle/leere Räume)

Erwartete Vorkenntnisse

grundlegendes Verständnis Tracking-Techniken

Grundkenntnisse der Programmiersprache Go oder Wille zur Einarbeitung

Weiterführende Quellen

http://rrznm5.uni-regensburg.de/wlan/wlanmap/?fak=phth&floor=03

Indoor localization based on response rate of bluetooth inquiries: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1410024

AnonyCast: privacy-preserving location distribution for anonymous crowd tracking systems: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2805827

Two-Way Communication Protocol using Bluetooth Low Energy Advertisement Frames: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2797049

Random Forests: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=570182

Analysis of a random forests model: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2343682

Indoor Localization, Tracking and Fall Detection for Assistive Healthcare Based on Spatial Sparsity and Wireless Sensor Network: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2543864

Indoor localization without the pain: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1860016

Godec et al. (2010) On-line Random Naive Bayes for Tracking

Performance Evaluation of Object Detection and Tracking Systems: http://www.merl.com/publications/docs/TR2006-041.pdf

Enhancements to the RADAR User Location and Tracking System: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/tr-2000-12.pdf

Location Fingerprinting With Bluetooth Low Energy Beacons: http://smedia.ust.hk/james/projects/people_aware_smart_city_applications/paper/1.pdf

A Realistic Evaluation and Comparison of Indoor Location Technologies: Experiences and Lessons Learned: http://eprints.networks.imdea.org/997/1/competition_IPSN2015.pdf

Platypus — Indoor Localization and Identification through Sensing Electric Potential Changes in Human Bodies: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/06/platypus-indoor-localization.pdf