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Eine Einführung in die Positionierung im Innenbereich

Stell dir vor, du könntest in einen Lebensmittelladen gehen, dir nehmen, was du brauchst, und rausgehen. Tatsächlich müssen Sie sich das nicht vorstellen; Amazon hat dies bereits mit seinen Amazon Go-Shops getan. Diese neue Form des Einzelhandels ist möglich durch das sogenannte "Indoor-Tracking" oder die "Indoor-Positionierung". Anwendungen zur Positionierung in Innenräumen reichen von Smart Retail (z.B. Amazon Go) über das Auffinden eines Pakets aus Tausenden in einem Lager bis hin zur Verfolgung von Autos in einem Parkhaus. Die allgemeinen Vorteile der Positionierung im Innenbereich sind vast-senkende Betriebskosten, bessere Abdeckung, Anordnungsoptimierung, etc. Die Verfolgung von Assets in Innenräumen ist jedoch anwendungsspezifisch und recht schwierig. Lassen Sie uns einige Technologien durchgehen die Ihnen bei der Implementierung einer Indoor-Positionierungslösung helfen könnten.


Globales Positionierungssystem (GPS)

Lassen Sie uns zunächst auf die GPS-Technologie (Global Positioning System) eingehen

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GPS ist in den letzten zehn Jahren allgegenwärtig geworden. Alle Smartphones haben GPS integriert und die Verbraucher können GPS-Module für weniger als 50 $ kaufen. Viele Echtzeit-IoT-Asset-Tracking-Anwendungen sind jetzt mit der weit verbreiteten Verfügbarkeit von GPS möglich.

Dennoch hat GPS immer noch Schwierigkeiten bei einer wichtigen Anwendung - der Positionierung im Innenbereich. Die GPS-Technologie hat Schwierigkeiten, in Innenräumen gut zu verfolgen, da GPS-Signale ist möglicherweise nicht in der Lage, durch gebaute Strukturen einzudringen. Sie können mit ein Indoor-Gateway, um Signale zu verstärken und genauere Positionen zu erhalten, aber GPS ist im Allgemeinen ungenau für Anwendungen in Innenräumen.


Hochfrequenz (HF)

Der nächste Technologiesatz ist die Hochfrequenz (RF)-Positionierung im Innenbereich, bei der die Baken je nach Anwendung über WiFi- oder Bluetooth-Signale kommunizieren.

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WiFi- und Bluetooth-Technologien verwenden Parameter wie die Received Signal Strength Indication (RSSI), Angle of Arrival (AoA) und Time of Arrival (Ankunftszeit).

(ToA), um den Standort einer Rundfunkeinrichtung zu bestimmen

Der RSSI-Wert ist umgekehrt proportional zur Entfernung, so dass die Entfernung eines Gerätes von einem bestimmten Funkfeuer angenähert werden kann. AoA beschreibt den Winkel einer Welle am Funkfeuer. ToA bezieht sich auf die Zeit, zu der eine Welle an einem Baken ankommt. AoA und ToA sind in Innenräumen schwer zu bestimmen, da das Radio mit Lichtgeschwindigkeit unterwegs ist.

Angesichts der Hindernisse, die ein Indoor-Szenario mit sich bringt, benötigen Sie für diese Messungen oft mehrere Empfänger. WiFi- und Bluetooth-Empfänger sind in der Regel nicht für diese Präzision ausgelegt, so dass RSSI die primäre Messgröße für die Positionierung von HF-Innenräumen ist.


Ultraschall

Ultraschallsensoren können in einer Sensoranordnung verwendet werden, um herauszufinden, wo sich ein Objekt in einem Innenbereich befindet. 

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Ähnlich wie RF können wir die Schallwellen verwenden, um die RSSI, AoA und ToA eines Geräts zu bestimmen. Es ist jedoch viel einfacher, die Entfernung zu bestimmen, da der Schall viel langsamer wandert als Licht, so dass die berechnete Entfernung mit dem ToA typischerweise viel genauer ist als RF. Ultraschallsensoren sind jedoch in Bezug auf die Breite des Strahlmusters sehr begrenzt, so dass sie Vermögenswerte weit entfernt, aber weder zu weit links noch rechts vom Ultraschallstrahl erkennen können.


Computer Vision

Es gibt zahlreiche Computer-Vision-Algorithmen, also werde ich nur die Algorithmen durchgehen, die für RF- und Ultraschall-Innenpositionierungstechnologien relevant sind.

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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.


Fazit

Es gibt zahlreiche Technologien wie WiFi, Bluetooth Low-Energy (BLE), Ultraschall, Computer Vision, etc., die eingesetzt werden können, um Vermögenswerte in Innenräumen zu verfolgen. Die Positionierung im Innenbereich ist jedoch schwierig, da die Genauigkeit aufgrund der zugrunde liegenden Technologie und der sich ändernden Raumbedingungen eingeschränkt ist. Methoden wie empirische Modelle und Sensorfusion können eingesetzt werden, um diese Probleme zu berücksichtigen,

Dennoch bleiben robuste und flexible Implementierungen eine große Herausforderung.