Kapalı konumlandırma sistemi - Indoor positioning system

Bu konunun daha geniş kapsamı için bkz. Konumlandırma Sistemi.

Bir kapalı konumlandırma sistemi (IPS), insanları veya nesneleri bulmak için kullanılan bir cihaz ağıdır. Küresel Konumlama Sistemi ve diğer uydu teknolojileri, çok katlı binalar, havaalanları, sokaklar, otoparklar ve yer altı konumları gibi hassaslıktan yoksundur veya tamamen başarısız olur.

Akıllı telefonlar gibi halihazırda yerleştirilmiş olan yeniden yapılandırılmış cihazlardan iç mekan konumlandırma sağlamak için çok çeşitli teknikler ve cihazlar kullanılır. Wifi ve Bluetooth antenler, dijital kameralar ve saatler; belirli bir alana stratejik olarak yerleştirilmiş röleler ve işaretçilerle amaca yönelik inşa edilmiş kurulumlar. IPS ağlarında ışıklar, radyo dalgaları, manyetik alanlar, akustik sinyaller ve davranışsal analitik kullanılır.[1][2] IPS, 2 cm'lik pozisyon doğruluğuna ulaşabilir,[3] eşit olan RTK açık havada 2 cm hassasiyete ulaşabilen GNSS alıcılarını etkinleştirdi.[4]IPS, yakındaki çapa düğümlerine (bilinen sabit konumlara sahip düğümler, ör. Wifi / LiFi erişim noktaları, Bluetooth işaretçileri veya Ultra Geniş Bant işaretçileri), manyetik konumlandırma, ölü hesaplaşma.[5] Mobil cihazları ve etiketleri aktif olarak bulurlar veya cihazların algılanması için ortam konumu veya çevresel bağlam sağlarlar.[6]Bir IPS'nin yerelleştirilmiş doğası, çeşitli sistemlerden yararlanan sistemlerle tasarımın parçalanmasıyla sonuçlanmıştır. optik,[7] radyo,[8][9][10][11][12] ya da akustik[13][14]teknolojileri.

IPS'nin ticari, askeri, perakende ve envanter izleme endüstrilerinde geniş uygulamaları vardır. Piyasada birkaç ticari sistem vardır, ancak bir IPS sistemi için standart yoktur. Bunun yerine, her bir kurulum mekansal boyutlara, yapı malzemelerine, doğruluk ihtiyaçlarına ve bütçe kısıtlamalarına göre uyarlanmıştır.

Düzeltmek için yumuşatma için stokastik (öngörülemeyen) hatalar, hata bütçesini önemli ölçüde azaltmak için sağlam bir yöntem olmalıdır. Sistem, fiziksel belirsizlikle başa çıkmak ve hata telafisini sağlamak için diğer sistemlerden bilgi içerebilir. Cihazın yönünü tespit etme (genellikle pusula yönü Akıllı telefonun dikey yöneliminden ayırmak için) ya gerçek zamanlı olarak alınan görüntülerin içindeki yer işaretlerini tespit ederek ya da işaretlerle üçleme kullanarak elde edilebilir.[15] Binaların veya çelik yapıların bulunduğu konumların veya demir cevheri madenlerinin içindeki manyetometrik bilgileri tespit etmek için teknolojiler de mevcuttur.[16]

Uygulanabilirlik ve hassasiyet

Sinyal nedeniyle zayıflama inşaat malzemelerinden kaynaklanan, uydu tabanlı Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS), en az dört uydu tarafından alıcılar için gerekli kapsama alanını etkileyen iç mekanlarda önemli ölçüde güç kaybeder. Ek olarak, yüzeylerdeki çoklu yansımalar, kontrol edilemeyen hatalar için hizmet veren çok yollu yayılmaya neden olur. Bu aynı etkiler, iç mekan vericilerinden iç mekan alıcılarına elektromanyetik dalgalar kullanan iç mekan konumlandırması için bilinen tüm çözümleri bozmaktadır. Bu sorunları telafi etmek için bir dizi fiziksel ve matematiksel yöntem uygulanır. Alternatif seyir bilgisi kaynaklarının kullanımıyla açılan umut verici yön radyo frekansı konumlandırma hatası düzeltmesi, örneğin Atalet ölçü birimi (IMU), monoküler kamera Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama (SLAM) ve WiFi SLAM. Farklı fiziksel ilkelere sahip çeşitli navigasyon sistemlerinden gelen verilerin entegrasyonu, genel çözümün doğruluğunu ve sağlamlığını artırabilir.[17]

Birleşik Devletler. Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) ve diğer benzerleri Küresel navigasyon uydu sistemleri (GNSS), mikrodalgalar çatılar, duvarlar ve diğer nesneler tarafından zayıflatılacağından ve dağılacağından, genellikle kapalı alanların kurulması için uygun değildir. Bununla birlikte, konumlandırma sinyallerini her yerde yapmak için GPS ile iç mekan konumlandırma arasında entegrasyon yapılabilir.[18][19][20][21][22][23][24][25]

Şu anda, GNSS artan mikroçip işleme gücü nedeniyle alıcılar giderek daha hassas hale geliyor. Yüksek Hassasiyetli GNSS alıcılar çoğu iç mekan ortamında uydu sinyallerini alabilir ve iç mekanlarda 3B konumu belirleme girişimleri başarılı olmuştur.[26] Alıcıların hassasiyetini artırmanın yanı sıra, A-GPS almanak ve diğer bilgilerin bir cep telefonu aracılığıyla aktarıldığı durumlarda kullanılır.

Ancak, bir alıcının yerini tespit etmek için gerekli dört uydu için uygun kapsama, iç mekan operasyonları için tüm mevcut tasarımlarla (2008–11) sağlanmamaktadır. Bunun ötesinde, GNSS sistemleri için ortalama hata bütçesi, normalde yer tespitinin gerçekleştirileceği sınırlamalardan çok daha büyüktür.

Kullanım türleri

Yer belirleme ve konumlandırma

Mevcut IPS'lerin çoğu bir nesnenin konumunu algılayabilirken, o kadar kabadırlar ki, bunları algılamak için kullanılamazlar. oryantasyon veya yön bir nesnenin.[27]

Bulma ve izleme

Ayrıca bakınız: Ara nokta ve ilgi konusu

Yeterli operasyonel uygunluk için başarılı olma yöntemlerinden biri "izleme ". Belirlenen bir konum dizisinin, ilk konumdan en gerçek konuma bir yörünge oluşturup oluşturmadığı. Daha sonra, istatistiksel yöntemler, nesnenin hareket etme fiziksel yeteneklerine benzeyen bir yolda belirlenen konumları yumuşatmaya hizmet eder. hedef hareketleri ve ayrıca bir yerleşik hedef için, düzensiz önlemleri telafi etmek için .. Aksi takdirde, tek yerleşik konum veya hatta takip edilen yörünge, gezici bir sıçrama dizisinden oluşacaktır.

Tanımlama ve ayrıştırma

Çoğu uygulamada hedeflerin nüfusu birden fazladır. Bu nedenle IPS, gözlemlenen her hedef için uygun bir spesifik tanımlamaya hizmet etmeli ve hedefleri grup içinde ayrı ayrı ayırma ve ayırma yeteneğine sahip olmalıdır. Bir IPS, "ilginç olmayan" komşulara rağmen izlenmekte olan varlıkları belirleyebilmelidir. Tasarıma bağlı olarak, ya bir sensör ağı hangi etiketten bilgi aldığını bilmeli ya da bir yer belirleme cihazı hedefleri doğrudan tanımlayabilmelidir.

Kablosuz teknolojiler

Yer tespiti için herhangi bir kablosuz teknoloji kullanılabilir. Birçok farklı sistem, iç mekan konumlandırma için mevcut kablosuz altyapının avantajını kullanır. Donanım ve yazılım yapılandırması için ağ tabanlı, terminal tabanlı ve terminal destekli olmak üzere üç ana sistem topolojisi seçeneği vardır. Kablosuz altyapı ekipmanı ve kurulumları pahasına konumlandırma doğruluğu artırılabilir.

Wi-Fi tabanlı konumlandırma sistemi (WPS)

Ana makale: Wi-Fi konumlandırma sistemi
Daha fazla bilgi: Wi-Fi Gidiş Dönüş Süresi

Wi-Fi konumlandırma sistemi (WPS) nerede kullanılır? Küresel Konumlama Sistemi yetersiz. Kablosuz erişim noktalarıyla konumlandırma için kullanılan yerelleştirme tekniği, alınan sinyalin yoğunluğunun ölçülmesine dayanır (alınan sinyal gücü İngilizce RSS) ve "parmak izi" yöntemi.[28][29][30][31] Parmak izi yöntemlerinin doğruluğunu artırmak için, istatistiksel işlem sonrası teknikler ( Gauss süreci teorisi) ayrı "parmak izleri" kümesini tüm konum boyunca her erişim noktasının RSSI sürekli dağılımına dönüştürmek için uygulanabilir.[32][33][34] Coğrafi konum belirlemek için yararlı tipik parametreler Kablosuz bağlantı noktası veya kablosuz erişim noktası Dahil et SSID ve Mac Adresi erişim noktasının. Doğruluk, veri tabanına girilen pozisyonların sayısına bağlıdır. Oluşabilecek olası sinyal dalgalanmaları, kullanıcının yolundaki hataları ve yanlışlıkları artırabilir.[35][36]

Bluetooth

Aslında, Bluetooth tam konum hakkında değil, yakınlık konusunda endişeliydi.[37]Bluetooth'un GPS gibi sabitlenmiş bir konum sunması amaçlanmamıştır, ancak coğrafi çit veya onu bir iç mekan konumlandırma çözümü değil, bir iç mekan yakınlık çözümü yapan mikro çit çözümü.

Mikro çizme ve iç mekan haritalama[38] Bluetooth'a bağlandı[39] ve Bluetooth LE dayalı iBeacon tarafından teşvik Apple Inc.. Uygulamada iBeacons'a dayalı büyük ölçekli iç mekan konumlandırma sistemi uygulanmış ve uygulanmıştır.[40][41]

Bluetooth hoparlör konumu ve ev ağları geniş referans için kullanılabilir.

Darbe noktası kavramları

Etiketli nesneler için konum indeksleme ve mevcudiyet raporlamasının basit konsepti, yalnızca bilinen sensör tanımlamasını kullanır.[11] Bu genellikle pasif durumda Radyo frekansı tanımlama (RFID) / NFC Tekli etiketlerin veya bir yığın etiketin sinyal güçlerini ve çeşitli mesafelerini bildirmeyen ve sensörün bilinen konum koordinatlarını veya herhangi bir etiketin mevcut konumunu daha önce yenilemeyen sistemler. Bu tür yaklaşımların işletilebilirliği, menzil dışından geçişi önlemek için biraz dar geçiş gerektirir.

Izgara kavramları

Uzun menzilli ölçüm yerine, yoğun bir düşük menzilli alıcılar ağı, ör. gözlemlenen alan boyunca ekonomi için bir ızgara modelinde. Düşük aralık nedeniyle, etiketli bir varlık yalnızca birkaç yakın, ağa bağlı alıcı tarafından tanımlanacaktır. Tanımlanmış bir etiket, tanımlayıcı okuyucunun menzili içinde olmalı ve etiket konumunun kabaca tahmin edilmesine izin vermelidir. Gelişmiş sistemler, zorlu konum için kablosuz kapsama alanı ile görsel kapsama alanını bir kamera ızgarasıyla birleştirir.

Uzun menzilli sensör konseptleri

Çoğu sistem, tek bir kombine sinyaldeki tanımlama verileriyle birlikte sürekli bir fiziksel ölçüm (yalnızca açı ve mesafe veya mesafe gibi) kullanır. Bu sensörlerle erişim çoğunlukla tüm bir zemini veya bir koridoru veya sadece tek bir odayı kapsar. Kısa erişim çözümleri, birden çok sensör ve örtüşen erişim ile uygulanır.

Varış açısı

Varış açısı (AoA), bir sinyalin bir alıcıya ulaştığı açıdır. AoA genellikle ölçülerek belirlenir. varış zaman farkı (TDOA) bir sensör dizisindeki birden fazla anten arasında. Diğer alıcılarda, bir dizi yüksek yönlü sensör tarafından belirlenir — açı, hangi sensörün sinyali aldığı ile belirlenebilir. AoA genellikle nirengi ve iki çapa vericisine göre konumu bulmak için bilinen bir taban çizgisi.

Varış zamanı

Varış zamanı (ToA, ayrıca uçuş süresi), bir sinyalin vericiden alıcıya yayılması için geçen süredir. Sinyal yayılma hızı sabit ve bilindiği için (ortamlardaki farklılıklar göz ardı edilerek), bir sinyalin seyahat süresi doğrudan mesafeyi hesaplamak için kullanılabilir. Birden fazla ölçüm aşağıdakilerle birleştirilebilir: üçleme ve çok yönlü bir konum bulmak için. Bu, tarafından kullanılan tekniktir Küresel Konumlama Sistemi. ToA kullanan sistemler, genellikle sensörler için güvenilir bir zaman kaynağı sağlamak için karmaşık bir senkronizasyon mekanizması gerektirir (ancak bu, kuplaj oluşturmak için tekrarlayıcılar kullanılarak dikkatlice tasarlanmış sistemlerde önlenebilir.[12]).

TOA tabanlı yöntemlerin doğruluğu, genellikle, RF sinyalinin çevredeki nesnelerden (örneğin, iç duvar, kapılar veya mobilyalar) yansıması ve kırılmasının neden olduğu iç mekan lokalizasyonunda büyük çok yol koşullarından muzdariptir. Bununla birlikte, zamansal veya uzamsal aralıklılık temelli teknikler uygulayarak çoklu yolun etkisini azaltmak mümkündür.[42][43]

Alınan sinyal gücü göstergesi

Alınan sinyal gücü göstergesi (RSSI), sensör tarafından alınan güç seviyesinin bir ölçümüdür. Çünkü radyo dalgaları, Ters kare kanunu, mesafe yaklaşık olarak tahmin edilebilir (ideal koşullarda tipik olarak 1,5 metre ve standart koşullarda 2 ila 4 metre)[44]) başka hatalar hatalı sonuçlara katkıda bulunmadığı sürece, iletilen ve alınan sinyal gücü arasındaki ilişkiye göre (iletim gücü, kullanılan ekipmana göre sabittir). Binaların içi değil boş alan bu nedenle doğruluk, duvarlardan yansıma ve emilimden önemli ölçüde etkilenir. Kapılar, mobilyalar ve insanlar gibi sabit olmayan nesneler, sinyal gücünü dinamik, öngörülemeyen şekillerde etkileyebileceğinden daha da büyük bir sorun oluşturabilir.

Birçok sistem geliştirilmiş kullanır Wifi konum bilgisi sağlamak için altyapı.[8][9][10] Bu sistemlerin hiçbiri, herhangi bir altyapı ile olduğu gibi düzgün çalışmasına hizmet etmez. Ne yazık ki, Wi-Fi sinyal gücü ölçümleri son derece gürültülü Bu nedenle, hatalı girdi verilerini filtrelemek için istatistikleri kullanarak daha doğru sistemler oluşturmaya odaklanan araştırmalar devam etmektedir. Wi-Fi Konumlandırma Sistemleri Bazen mobil cihazlarda GPS'e ek olarak dış mekanlarda kullanılır, burada yalnızca birkaç düzensiz yansımanın sonuçları bozduğu durumlarda.

Diğer kablosuz teknolojiler

Diğer teknolojiler

Telsiz olmayan teknolojiler, mevcut kablosuz altyapı kullanılmadan konumlandırma için kullanılabilir. Bu, maliyetli ekipman ve kurulumlar pahasına daha fazla doğruluk sağlayabilir.

Manyetik konumlandırma

Ana makale: Manyetik konumlandırma

Manyetik konumlandırma akıllı telefonları olan yayalara, konumlandırma için ek kablosuz altyapıyı kullanmadan% 90 güven düzeyinde 1–2 metre iç mekan doğruluğu sunabilir. Manyetik konumlandırma, Dünya'nın manyetik alanında yerel varyasyonlar yaratan binaların içindeki demire dayanır. Akıllı telefonların içindeki optimize edilmemiş pusula çipleri, iç mekan konumlarını haritalamak için bu manyetik varyasyonları algılayabilir ve kaydedebilir.[47]

Eylemsizlik ölçümleri

Yaya ölü hesaplaşma ve yayaların konumlandırılmasına yönelik diğer yaklaşımlar, Atalet ölçü birimi yaya tarafından adımları dolaylı olarak ölçülerek (adım sayma) veya ayaklı yaklaşımla taşınır,[48] Bazen eylemsiz navigasyonda karşılaşılan doğal sensör kaymasını sınırlamak için haritalara veya diğer ek sensörlere atıfta bulunur. MEMS atalet sensörleri, zamanla kübik olarak büyüyen konum hatasına neden olan dahili gürültülerden muzdariptir. Bu tür cihazlarda hata artışını azaltmak için Kalman Filtreleme temelli yaklaşım sıklıkla kullanılır.[49][50][51][52]Bununla birlikte, haritanın kendisini oluşturmasını sağlamak için SLAM algoritması çerçevesi [53] kullanılacak.[54][55][56]

Eylemsizlik ölçüleri genellikle hareket farklılıklarını kapsar, bu nedenle konum entegrasyonla belirlenir ve bu nedenle sonuç sağlamak için entegrasyon sabitleri gerektirir.[57][58] Gerçek konum tahmini, dahil olan tüm sensörlerin gürültü modeli ve duvarlar ve mobilyaların oluşturduğu kısıtlamalar dikkate alınarak her adımda yeniden hesaplanan maksimum 2-d olasılık dağılımı olarak bulunabilir.[59]Hareketlere ve kullanıcıların yürüme davranışlarına dayalı olarak, IPS, makine öğrenme algoritmaları ile kullanıcıların konumlarını tahmin edebilir.[60]

Görsel işaretlere dayalı konumlandırma

Görsel bir konumlandırma sistemi, görsel işaretçilerden konum koordinatlarının kodunu çözerek kameranın etkin olduğu bir mobil cihazın konumunu belirleyebilir. Böyle bir sistemde, işaretçiler bir mekan boyunca belirli konumlara yerleştirilir, her işaretçi o konumun koordinatlarını kodlar: enlem, boylam ve yerden yükseklik. Cihazdan marköre olan görsel açının ölçülmesi, cihazın marköre göre kendi konum koordinatlarını tahmin etmesini sağlar. Koordinatlar, enlem, boylam, seviye ve yerden yüksekliği içerir.[61]

Bilinen görsel özelliklere göre konum

Bir mobil cihazın kamerasından gelen ardışık anlık görüntülerin bir koleksiyonu, bir mekandaki konumu tahmin etmeye uygun bir görüntü veritabanı oluşturabilir. Veritabanı oluşturulduktan sonra, mekan içinde hareket eden bir mobil cihaz, mekanın veritabanına eklenebilen anlık görüntüler alabilir ve konum koordinatlarını verebilir. Bu koordinatlar, daha yüksek doğruluk için diğer konum teknikleriyle birlikte kullanılabilir. Bunun, bir kameranın başka bir sensör rolünü oynadığı özel bir sensör füzyonu durumu olabileceğini unutmayın.

Matematik

Sensör verileri toplandıktan sonra, bir IPS, alınan iletimin büyük olasılıkla toplandığı konumu belirlemeye çalışır. Tek bir sensörden gelen veriler genellikle belirsizdir ve birkaç sensör giriş akışını birleştirmek için bir dizi istatistiksel prosedürle çözülmelidir.

Ampirik yöntem

Konumu belirlemenin bir yolu, bilinmeyen konumdaki verileri geniş bir bilinen konum kümesiyle eşleştirmektir. k-en yakın komşu. Bu teknik, kapsamlı bir yerinde inceleme gerektirir ve ortamdaki herhangi bir önemli değişiklikle (hareket eden kişiler veya taşınan nesneler nedeniyle) yanlış olacaktır.

Matematiksel modelleme

Konum, sinyal yayılımını yaklaştırarak ve açıları ve / veya mesafeyi bularak matematiksel olarak hesaplanacaktır. Ters trigonometri daha sonra konumu belirlemek için kullanılacaktır:

Gelişmiş sistemler, daha doğru fiziksel modelleri istatistiksel prosedürlerle birleştirir:

Kullanımlar

İç mekan konumlandırmanın en büyük tüketici faydası, konuma duyarlı iç mekanlarda mobil bilgi işlem. Mobil cihazlar her yerde yaygınlaştıkça, bağlamsal farkındalık uygulamalar için geliştiriciler için bir öncelik haline geldi. Bununla birlikte, çoğu uygulama şu anda GPS'e dayanmaktadır ve iç mekanlarda yetersiz çalışmaktadır. İç mekandan yararlanan uygulamalar şunları içerir:

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Lopez-de-Teruel, Pedro E .; Garcia, Felix J .; Canovas, Oscar; Gonzalez, Ruben; Carrasco, Jose A. (2017/01/01). "Pasif bir iç mekan konumlandırma sistemi kullanarak insan davranışı izleme: bir KOBİ'de vaka çalışması". Prosedür Bilgisayar Bilimi. 14th International Conference on Mobile Systems and Pervasive Computing (MobiSPC 2017) / 12th International Conference on Future Networks and Communications (FNC 2017) / Affiliated Workshops. 110: 182–189. doi:10.1016 / j.procs.2017.06.076. ISSN  1877-0509.
  2. ^ Curran, Kevin; Furey, Eoghan; Lunney, Tom; Santos, Jose; Woods, Derek; McCaughey, Aiden (2011). "İç Mekan Tespit Teknolojilerinin Bir Değerlendirmesi". Konum Tabanlı Hizmetler Dergisi. 5 (2): 61–78. doi:10.1080/17489725.2011.562927. S2CID  6154778.
  3. ^ "Kapalı Alan Konumlandırma Sistemi kullanarak 2 cm hassasiyet". VBOX Otomotiv. 2019-11-19.
  4. ^ "RTK kullanarak 2 cm doğruluk". VBOX Otomotiv. 2019-11-19.
  5. ^ Qiu, Chen; Mutka, Matt (2016). "CRISP: iç mekan konum bilgilerini iyileştirmek için akıllı telefonlar arasında işbirliği". Kablosuz Ağlar. 24 (3): 867–884. doi:10.1007 / s11276-016-1373-1. S2CID  3941741.
  6. ^ Furey, Eoghan; Curran, Kevin; McKevitt, Paul (2012). "ALIŞKANLIKLAR: İç Mekan İzleme ve Konumda Bayes Filtresi Yaklaşımı". International Journal of Bio-Inspired Computation. 4 (2): 79. CiteSeerX  10.1.1.459.8761. doi:10.1504 / IJBIC.2012.047178.
  7. ^ a b Liu X, Makino H, Mase K. 2010. Dokuz kanallı bir alıcıyla floresan ışık iletişim sistemi kullanılarak geliştirilmiş iç mekan konum tahmini. İletişimde IEICE İşlemleri E93-B (11): 2936-44.
  8. ^ a b Chang, N; Rashidzadeh, R; Ahmadi, M (2010). "Farklı Wi-Fi erişim noktalarını kullanarak sağlam iç mekan konumlandırma". Tüketici Elektroniğinde IEEE İşlemleri. 56 (3): 1860–7. doi:10.1109 / tce.2010.5606338. S2CID  37179475.
  9. ^ a b c Chiou, Y; Wang, C; Evet, S (2010). "İç mekan WLAN'ları için izleme algoritmalarını kullanan uyarlanabilir bir konum tahmin aracı". Kablosuz Ağlar. 16 (7): 1987–2012. doi:10.1007 / s11276-010-0240-8. S2CID  41494773.
  10. ^ a b Lim, H; Kung, L; Hou, JC; Haiyun Luo (2010). "IEEE 802.11 kablosuz altyapısı üzerinden sıfır konfigürasyonlu iç mekan yerelleştirmesi". Kablosuz Ağlar. 16 (2): 405–20. doi:10.1007 / s11276-008-0140-3. S2CID  17678327.
  11. ^ a b c Reza, AW; Geok, TK (2009). "Izgara örtme algoritması kullanan RFID okuyucu ağı aracılığıyla iç mekan konum algılamanın incelenmesi". Kablosuz Kişisel İletişim. 49 (1): 67–80. doi:10.1007 / s11277-008-9556-4. S2CID  5562161.
  12. ^ a b c Zhou, Y; Hukuk, CL; Guan, YL; Çene, F (2011). "Asenkron UWB menzil ölçümüne dayalı iç mekan eliptik lokalizasyonu". Enstrümantasyon ve Ölçüme İlişkin IEEE İşlemleri. 60 (1): 248–57. doi:10.1109 / tim.2010.2049185. S2CID  12880695.
  13. ^ a b Schweinzer, H; Kaniak, G (2010). "Ultrasonik cihaz yerelleştirmesi ve kablosuz sensör ağ güvenliği potansiyeli". Kontrol Mühendisliği Uygulaması. 18 (8): 852–62. doi:10.1016 / j.conengprac.2008.12.007.
  14. ^ Qiu, Chen; Mutka, Matt (2017). "Sessiz ıslık: Akıllı telefonlarda akustik algılamanın yardımıyla etkili iç mekan konumlandırma". 2017 IEEE 18. Uluslararası Kablosuz, Mobil ve Multimedya Ağları Sempozyumu (WoWMoM). s. 1–6. doi:10.1109 / WoWMoM.2017.7974312. ISBN  978-1-5386-2723-5. S2CID  30783515.
  15. ^ Görüntü işlemeyi kullanarak konumlandırma ve yönlendirme bir 2007 araştırması Washington Üniversitesi. Birkaç benzer yaklaşım geliştirildi ve şu anda (2017) bu teknolojiyi uygulayan akıllı telefon uygulamaları var.
  16. ^ Startup, içerideki insanları izlemek için bir akıllı telefon kullanıyor, - Indoor Atlass hakkında (MIT Technology Review web sitesi)
  17. ^ Vladimir Maximov ve Oleg Tabarovsky, LLC RTLS, Moskova, Rusya (2013). Sıkıca Bağlanmış ToA / IMU Kişisel İç Mekan Navigasyon Sistemi için Doğruluk İyileştirme Yaklaşımları Araştırması. Uluslararası İç Mekan Konumlandırma ve İç Mekan Navigasyonu Konferansı Bildirileri, Ekim 2013, Montbeliard, Fransa.Yayına buradan bakın
  18. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad ve Raja Zahilah (2015). Konuma Duyarlı Alışveriş Yardımı için Çevrimdışı İşaretçi Seçimine Dayalı RSSI Parmak İzi: Bir Ön Sonuç. Akıllı Bilgi ve Veritabanı Sistemlerinde Yeni Trendler, s. 303-312, Yayına buradan bakın
  19. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad ve Raja Zahilah (2015). GPS, Kablosuz LAN ve Kamera kullanarak Acil Kurtarma Yerelleştirme (ERL) " Uluslararası Yazılım Mühendisliği ve Uygulamaları Dergisi, Cilt. 9, No. 9, sayfa 217-232, https://serscjournals.org/index.php/IJSEIA/vol9_no9_2015/19.pdf
  20. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri ve Mohd Murtadha Mohamad (2014). Gri Dünya Tabanlı Özellik Algılama ve Mobil Konumlandırma Sistemleri için Eşleştirme Performans Analizi. Algılama ve Görüntüleme, Cilt. 15, No. 1, sayfa 1-24 [1]
  21. ^ Wan Mohd, Yaakob Wan Bejuri; Murtadha Mohamad, Mohd (2014). "Kablosuz LAN / FM Radyo Tabanlı Sağlam Mobil İç Mekan Konumlandırma: İlk Sonuç" (PDF). Uluslararası Yazılım Mühendisliği ve Uygulamaları Dergisi. 8 (2): 313–324.
  22. ^ Bitik; Yaakob Wan Bejuri, Mohd; Murtadha Mohamad, Mohd; Sapri, Maimunah; Shafry Mohd Rahim, Mohd; Ahsenali Chaudry, Junaid (2014). "Otomatik Tekerlekli Sandalye Navigasyon Sistemi için Konumsal Korelasyona Dayalı Özellik Algılama ve Eşleştirmenin Performans Değerlendirmesi". International Journal of Intelligent Transportation Systems Research. 12 (1): 9–19. doi:10.1007 / s13177-013-0064-x. S2CID  3478714.
  23. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Wan Mohd Nasri Wan Muhamad Saidin, Mohd Murtadha Mohamad, Maimunah Sapri ve Kah Seng Lim (2013). Her Yerde Konumlandırma: Tekerlekli Sandalye Navigasyon Sistemi için Entegre GPS / Kablosuz LAN Konumlandırma. Intelligent Information and Database Systems, Cilt. 7802, s. 394-403, Yayına buradan bakın
  24. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Maimunah Sapri ve Mohd Adly Rosly (2012). Ters Yoğunluk Kromatikliğini Kullanarak Yaygın WLAN / Kamera Konumlandırma Uzay tabanlı Özellik Algılama ve Eşleştirme: Bir Ön Sonuç. Uluslararası İnsan-Makine Sistemleri Konferansı 2012 (ICOMMS 2012). Yayına buradan bakın
  25. ^ Z. Horvath, H. Horvath (2014): Akıllı Telefonlarda ve Tabletlerde Dahili GPS'in Ölçüm Kesinliği, Uluslararası Elektronik ve İletişim Teknolojisi Dergisi, sayı 1, s. 17-19, [2]
  26. ^ "GNSS Indoors - Solmaya Karşı Mücadele, Bölüm 1 - GNSS'nin İçinde". www.insidegnss.com. 2008-03-12. Arşivlenen orijinal 2018-01-10 tarihinde. Alındı 2009-10-18.
  27. ^ Furey, Eoghan; Curran, Kevin; McKevitt, Paul (2012). "İlk Müdahale Edenlere Yardım Etmek İçin Olasılıksal Kapalı İnsan Hareketi Modellemesi". Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing Cilt. 3 (5): 559–569. doi:10.1007 / s12652-012-0112-4. S2CID  16611408.
  28. ^ Violettas, G.E .; Theodorou, T. L .; Georgiadis, C. K. (Ağustos 2009). "Ağ Argus: Bir SNMP Monitor & Wi-Fi Positioning, 3-tier Application Suite ". 2009 Beşinci Uluslararası Kablosuz ve Mobil İletişim Konferansı. sayfa 346–351. doi:10.1109 / ICWMC.2009.64. ISBN  978-1-4244-4679-7. S2CID  23482772.
  29. ^ P. Bahl ve V. N. Padmanabhan, "RADAR: bina içi RF tabanlı bir kullanıcı konumu ve izleme sistemi, "IEEE Bilgisayar ve İletişim Dernekleri 19. Yıllık Ortak Konferansı Bildirilerinde (INFOCOM '00), cilt 2, s. 775–784, Tel Aviv, İsrail, Mart 2000.
  30. ^ Yusuf, Moustafa; Agrawala, Ashok (2007-01-04). "Horus konum belirleme sistemi". Kablosuz Ağlar. 14 (3): 357–374. doi:10.1007 / s11276-006-0725-7. ISSN  1022-0038. S2CID  62768948.
  31. ^ Y. Chen ve H. Kobayashi, "Sinyal gücüne dayalı iç mekan konum belirleme, "IEEE Uluslararası İletişim Konferansı Bildirilerinde (ICC '02), cilt 1, sayfa 436–439, New York, NY, ABD, Nisan – Mayıs 2002.
  32. ^ Golovan A. A. ve diğerleri. Gauss süreçlerinde farklı ortalama ofset modellerini kullanarak verimli yerelleştirme // 2014 Uluslararası İç Mekan Konumlandırma ve İç Mekan Navigasyon Konferansı (IPIN). - IEEE, 2014. - С. 365-374.[3]
  33. ^ Hähnel B. F. D., Sinyal gücüne dayalı konum tahmini için Fox D. Gaussian süreçleri // Robotiğin ilerlemesi: bilim ve sistemler. - 2006.[4]
  34. ^ Ferris B., Fox D., Lawrence N. D. Wifi-slam, gauss süreci gizli değişken modelleri // IJCAI kullanarak. - 2007. - Т. 7. - №. 1. - С. 2480-2485.[5]
  35. ^ Lymberopoulos, Dimitrios; Liu, Jie; Yang, Xue; Roy Choudhury, Romit; Handziski, Vlado; Sen, Souvik (2015). İç mekan konum teknolojilerinin gerçekçi bir değerlendirmesi ve karşılaştırması. 14. Uluslararası Sensör Ağlarında Bilgi İşleme Konferansı Bildirileri - IPSN '15. sayfa 178–189. doi:10.1145/2737095.2737726. ISBN  9781450334754. S2CID  1028754.
  36. ^ Laoudias, C .; Constantinou, G .; Constantinides, M .; Nicolaou, S .; Zeinalipour-Yazti, D .; Panayiotou, C.G. (2012). "Android Akıllı Telefonlar için Airplace Kapalı Konumlandırma Platformu". 2012 IEEE 13. Uluslararası Mobil Veri Yönetimi Konferansı. sayfa 312–315. doi:10.1109 / MDM.2012.68. ISBN  978-1-4673-1796-2. S2CID  14903792. (En İyi Demo Ödülü)
  37. ^ "İşaretçiler Hakkında Her Zaman Bilmek İstediğiniz Her Şey". Parlak Konuşma. Alındı 2014-06-12.
  38. ^ "Apple, Yapabileceği Her Büyük Binanın İçini Haritalandırmak İçin Geniş Bir Proje Başlatıyor". Business Insider. Alındı 2014-06-12.
  39. ^ "Micromapping özellikli Apple Inc. iBeacon perakendede devrim yaratabilir". ValueWalk. Ocak 2014. Alındı 2014-06-12.
  40. ^ "Music City Center Wayfinding Uygulamasını Açıkladı". Alındı 2014-11-28.
  41. ^ "Music City Center uygulaması ziyaretçilere rehberlik ediyor". Alındı 2014-11-28.
  42. ^ Pourhomayoun; Jin; Fowler (2012). "Yardımcı Sağlık Sistemleri İçin Kablosuz Sensör Ağında Uzamsal Uzaklık Tabanlı İç Mekan Lokalizasyonu" (PDF). Embc2012.
  43. ^ C.R. Comsa ve diğerleri, "Seyrek Bir Temsil Çerçevesi İçinde Varış Zaman Farkını Kullanarak Kaynak Yerelleştirme ", ICASSP, 2011.
  44. ^ Zhan Jie; Liu HongLi; Tanjian (Aralık 2010). "Kablosuz sensör ağının RSSI'sine dayalı olarak değişen doğruluk araştırması". 2. Uluslararası Bilgi Bilimi ve Mühendisliği Konferansı: 2338–2341. doi:10.1109 / ICISE.2010.5691135. ISBN  978-1-4244-7616-9. S2CID  14465473.
  45. ^ "Racelogic, VBOX iç mekan konumlandırma sistemini piyasaya sürdü". 2018-09-24.
  46. ^ Lee, Yong Up; Kavehrad, Mohsen ;, "Görünür ışık iletişimi ve kablosuz ağ ile uzun menzilli iç mekan hibrit yerelleştirme sistemi tasarımı," Photonics Society Yaz Topical Meeting Series, 2012 IEEE, cilt, no., S.82-83, 9–11 Temmuz 2012 Yayına buradan bakın
  47. ^ "Geospatial World Ağustos 2014" (PDF). Cite dergisi gerektirir | dergi = (Yardım)
  48. ^ Foxlin, Eric (1 Kasım 2005). "Pabuçlu Atalet Sensörleri ile Yaya Takibi". IEEE Bilgisayar Grafikleri ve Uygulamaları. 25 (6): 38–46. doi:10.1109 / MCG.2005.140. PMID  16315476. S2CID  19038276.
  49. ^ Bose, Subhojyoti; Gupta, Amit K .; Handel, Peter (2017). "Yuvaya monte çoklu IMU atalet konumlandırma sisteminin gürültü ve güç performansı hakkında". 2017 Uluslararası İç Mekan Konumlandırma ve İç Mekan Navigasyon Konferansı (IPIN). s. 1–8. doi:10.1109 / IPIN.2017.8115944. ISBN  978-1-5090-6299-7. S2CID  19055090.
  50. ^ Gupta, Amit K .; Skog, Isaac; Handel, Peter (2015). "Ayağa takılan yaya navigasyon cihazının uzun vadeli performans değerlendirmesi". 2015 Yıllık IEEE Hindistan Konferansı (INDICON). s. 1–6. doi:10.1109 / INDICON.2015.7443478. ISBN  978-1-4673-7399-9. S2CID  33398667.
  51. ^ Nilsson, John-Olof; Gupta, Amit K .; Handel, Peter (2014). "Ayaklı eylemsiz navigasyon kolaylaştı". 2014 Uluslararası İç Mekan Konumlandırma ve İç Mekan Navigasyon Konferansı (IPIN). s. 24–29. doi:10.1109 / IPIN.2014.7275464. ISBN  978-1-4673-8054-6. S2CID  898076.
  52. ^ Zhang, Wenchao; Li, Xianghong; Wei, Dongyan; Ji, Xinchun; Yuan, Hong (2017). "IMU / EKF + HMM + ZUPT + ZARU + HDR + pusula algoritmasına dayalı ayaklı bir PDR sistemi". 2017 Uluslararası İç Mekan Konumlandırma ve İç Mekan Navigasyon Konferansı (IPIN). s. 1–5. doi:10.1109 / IPIN.2017.8115916. ISBN  978-1-5090-6299-7. S2CID  19693291.
  53. ^ Eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama
  54. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Atalet Ölçüm Birimi (IMU) tabanlı Yaya Eşzamanlı Lokalizasyon ve Haritalama (SLAM) Optimizasyonunu Kullanan Acil Kurtarma Konumu (ERL) Önerisi. Uluslararası Akıllı Ev Dergisi. Cilt 9: No. 12, s: 9-22.https://serscjournals.org/index.php/IJSH/vol9_no12_2015/2.pdf
  55. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). KLD Yeniden Örnekleme kullanarak Acil Kurtarma Konumunun (ERL) Optimizasyonu: Bir İlk Teklif. International Journal of u- ve e-Service, Science and Technology. Cilt 9: No. 2, s: 249-262. https://serscjournals.org/index.php/IJUNESST/vol9_no2/25.pdf
  56. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Rao-Blackwellized Partikül Filtresinin Aktivite Yaya Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) Optimizasyonu: Bir İlk Teklif. International Journal of Security ve Uygulamaları. Cilt 9: No. 11, s: 377-390. https://serscjournals.org/index.php/IJSIA/vol9_no11_2015/35.pdf
  57. ^ "İç mekan navigasyonu için sensör füzyonu ve harita yardımı". Arşivlenen orijinal 2010-04-28 tarihinde.
  58. ^ "İç ortamlar için yaya lokalizasyonu" (PDF).
  59. ^ Carboni, Davide; Mançinu, Andrea; Marotto, Valentina; Piras, Andrea; Serra, Alberto (2015). "Altyapısız iç mekan navigasyonu: bir vaka çalışması". Konum Tabanlı Hizmetler Dergisi. 9: 33–54. doi:10.1080/17489725.2015.1027751. S2CID  34080648.
  60. ^ Qiu, Chen; Mutka, Matt (2017). "Akıllı telefonlarda dış mekan hareketinin profilini çıkararak kendi kendini geliştiren iç mekan yerelleştirme". 2017 IEEE 18. Uluslararası Kablosuz, Mobil ve Multimedya Ağları Sempozyumu (WoWMoM). s. 1–9. doi:10.1109 / WoWMoM.2017.7974311. ISBN  978-1-5386-2723-5. S2CID  8560911.
  61. ^ Roberto Michel, (2016) Bilgi Yönetimi: Giyilebilir cihazlar tamir için gelir, Modern Malzeme Taşıma, Erişim tarihi: Aralık 28, 2016. [6]
  62. ^ El-Ahmedi, Abdullah; Qasaymeh, Yazeed Mohammad; R. P., Praveen; Alghamdi, Ali (2019). "Kapalı Alan Dalga Yayılım Modellemesi için Bayesci Yaklaşım". Elektromanyetik Araştırmalarında İlerleme M. 83: 41–50. doi:10.2528 / pierm19042804. ISSN  1937-8726.
  63. ^ Bai, Y; Jia, W; Zhang, H; Mao, Z. H .; Güneş, M (2014). Görme engelli bireyler için önemli nokta tabanlı iç mekan konumlandırma. 12. Uluslararası Sinyal İşleme Konferansı (ICSP). 2014. sayfa 678–681. doi:10.1109 / ICOSP.2014.7015087. ISBN  978-1-4799-2186-7. PMC  4512241. PMID  26213718.
  64. ^ Gaith Saqer (Mart 2010). "Junaio 2.0 SXSW'de Geliştiriciler API'sine Sahip İlk İç Mekan Sosyal Artırılmış Gerçeklik Uygulaması". Arşivlenen orijinal 2010-03-12 tarihinde.
  65. ^ "Fraunhofer IIS, müze müdavimlerine rehberlik etmek için Awiloc iç mekan konumlandırma sihrini kullanıyor".
  66. ^ Qiu, C .; Mutka, M.W. (2015-10-01). AirLoc: Mobil Robotlar Destekli İç Mekan Yerelleştirme. 2015 IEEE 12. Uluslararası Mobil Ad Hoc ve Sensör Sistemleri Konferansı (MASS). s. 407–415. doi:10.1109 / MASS.2015.10. ISBN  978-1-4673-9101-6. S2CID  13133026.

Dış bağlantılar