Trilateration und Triangulation sind mathematische Algorithmen, die mit drei Baken den Standort eines Assets bestimmen. Trilatation und Triangulation verwenden Abstand bzw. Winkel. Diese Algorithmen sind nicht narrensicher, da HF- und Schallwellen nicht ungehindert laufen.
um Leuchttürme zu aktivieren. Um Hindernisse zu berücksichtigen, können wir empirische Modelle verwenden, um die Tageszeit, die Anzahl der Vermögenswerte usw. zu berücksichtigen, um den Standort genauer zu bestimmen. Doch auch mit diesen hilfreichen Daten bleibt die Positionierung im Innenbereich schwierig. RF ist nur auf zwei oder drei Meter genau - ein wichtiger Bereich in einem kleinen Büro, Lebensmittelgeschäft oder einer Einzelhandelsumgebung.
Der letzte Schritt hier ist die Kombination mehrerer Sensortypen mit einer Technik namens "Sensorfusion". Ein Beispiel für eine Sensorfusion ist die Verwendung eines BLE-Tags mit einem Beschleunigungssensor und einem Gyroskop. Der Beschleunigungssensor und der Gyroskop können Ihnen die allgemeine Bewegung und Richtung eines bestimmten Objekts anzeigen, was Ihnen helfen kann, es mit Hilfe von HF-Technologien zu verfolgen. Mit empirischen Modellen können Sie sich einen besseren Überblick über den Standort einer Anlage verschaffen als mit herkömmlichem RF-Tracking.
Die Positionierung im Innenbereich ist aus zwei Gründen recht schwierig: Die Technologie ist nicht sehr genau, und die Umgebung verändert sich ständig. Mit diesen beiden Faktoren, die die Ergebnisse beeinflussen, können Indoor-Positionierungslösungen schnell schief laufen. Die HF-Nachführung ist bis zu einigen Metern genau, aber einige Innenräume sind nur wenige Meter entfernt. Im Gegensatz dazu ist die Ultraschallverfolgung viel genauer, aber die Breite des Strahlmusters ist geringer.
ist ziemlich eingeschränkt. Die Sensorfusion bietet eine vielversprechende Lösung, indem sie mehrere Sensoreingänge nutzt, um genauere Daten zu erhalten.
Das Raumklima ändert sich oft. HF- und Ultraschallwellen können von verschiedenen Oberflächen absorbieren und reflektieren, was die wichtigsten Eigenschaften dieser Wellen und damit die daraus abgeleiteten Berechnungen-RSSI verändert, AoA und ToA . In einer statischen Umgebung können Sie ein empirisches Modell erstellen, das eindeutige Szenarien berücksichtigt. Allerdings haben wir in der Regel Menschen und Dinge, die sich bewegen, verfolgen wollen. Dadurch bewegen sich die Oberflächen und verändern sich. Das empirische Modell, das Sie verwenden, muss ausgefeilter und multivariater sein, um mit diesen Veränderungen umzugehen.