Magnetic Field-based Localization System

  • This dissertation describes an indoor localization system based on oscillating magnetic fields and the underlying processing architecture. The system consists of several fixed anchor points, generating the magnetic fields (transmitter), and wearable magnetic field measurement units, whose position should be determined (receiver). The system is evaluated in different environments and application areas. Additionally, various fields of application are discussed and assessed in ubiquitous and pervasive computing and Ambient Assisted Living. The fusion of magnetic field-based distance information and positions derived from LIDAR distance measurements is described and evaluated. The system architecture consists of three layers, a physical layer, a layer for position and distance estimation between a magnetic field transmitter and a receiver, and a layer which uses several measurements to different transmitters to estimate the overall position of a wearable measurement unit. Each layer covers different aspects which have to be taken care of when magnetic field information is processed. Especially the properties of the generated magnetic field information are considered in the processing algorithms. The physical layer covers the magnetic field generation and magnetic Field-Based information transfer, synchronization of a transmitter and the receivers and the description of the locally measured magnetic fields on the receiver side. After a transfer of this information to a central processing unit, the hardware specific signal levels are transformed to the levels of the theoretical magnetic field models. The values are then used to estimate candidate positions and distances. Due to symmetrical effects of the magnetic fields, it is only possible to reduce the receiver position to 8 points around the transmitter (one position in each of the octants of the coordinate system). The determined positions have a mean error of 108 cm, the average error of the distance is 40 cm. On top of this, the distance and position information against different transmitters are fused, this covers clock synchronization of transmitters, triggering and scheduling sequences and distance and position based localization and tracking algorithms. The magnetic-field-based indoor localization system has been evaluated in different applications and environments; the mean position error is 60 cm to 70 cm depending on the environment. A comparison against an RF-based indoor localization system shows the robustness of magnetic fields against RF shadows caused by big metal objects. We additionally present algorithms for regions of interest detection, working on raw magnetic field information and transformed position and distance information. Setups in larger areas can distinguish regions which are further than 50 cm apart, small scale coil setups (3 transmitters in 2m^3) allow to resolve regions below 20 cm. In the end, we describe a fusion algorithm for a wearable localization system based on 4 LIDAR distance measurement units and magnetic field-based distance estimation. The magnetic field indoor localization system provides distance proximity information which is used to resolve ambiguous position estimates of the LIDAR system. In a room (8m × 10m), we achieve a mean error of 8 cm.
  • Diese Dissertation beschäftigt sich mit einem auf oszillierenden Magnetfeldern basierenden Lokalisierungssystem und der zugrunde liegenden Verarbeitungsstruktur. Das System besteht aus mehreren stationären Ankerpunkten (Sender), die oszillierende Magnetfelder erzeugen, und tragbaren Magnetfeldmesseinheiten (Empfänger), deren Positionen bestimmt werden sollen. Das System wird in verschiedenen Umgebungen und Anwendungsgebieten evaluiert. Desweiteren werden verschiedene Einsatzmöglichkeiten des Lokalisierungssystems in den Bereichen Ubiquitous und Pervasive Computing sowie Ambient Assisted Living diskutiert und bewertet. Zuletzt wird die Kombination von magnetfeldbasierten Abstandsinformationen und Positionsinformationen aus LIDAR Abstandsmessungen beschrieben und evaluiert. Die Systemarchitektur besteht aus drei Schichten: einer physikalischen Schicht, einer Schicht, die für die Positions- und Abstandsbestimmung zwischen einem Magnetfeldtransmitter und einem Empfänger verantwortlich ist und einer Schicht, die Abstands- und Positionsinformationen zu verschiedenen Ankerpunkten betrachtet, um daraus die absolute Position der tragbaren Messeinheit zu bestimmen. Jede der Schichten beleuchtet dabei verschiedene Aspekte, die bei der Verarbeitung der Magnetfeldinformationen beachtet werden müssen. Insbesondere die Eigenschaften der erzeugten Magnetfelder fließen in die Verarbeitungsalgorithmen ein. Die physikalische Schicht deckt dabei Magnetfelderzeugung, magnetfeldbasierte Informationsübertragung, Synchronisation von Magnetfeldtransmittern und Empfänger sowie die Abbildung des Verhaltens der Magnetfelder ab. Nachdem diese Information dann an einen zentralen Verarbeitungsrechner übertragen wurde, werden die hardwarespezfischen Signallevel auf das Niveau des theoretischen Magnetfeldmodelles gehoben, und dann mittels des physikalischen Modelles in Kandidatenpositionen und Abstands- informationen umgewandelt. Bedingt durch Magnetfeldsymmetrien können die Messdaten auf nur acht Punkte (ein Punkt pro Koordinatensystemoktant) reduziert werden. Die ermittelten Positionen haben einen durchschnittlichen Fehler von 108 cm, der ermittelte Abstand einen durchschnittlichen Fehler von 40 cm. Abschließend werden die Abstands- und Positionsdaten verschiedener Transmitterankerpunkte zusammengeführt. Hierbei spielen sowohl die zeitliche Synchronisation der Transmitter untereinander und die Reihenfolge der Auslösung der Transmitter als auch die abstands- und punktbasierten Lokalisierungs- und Trackingalgorithmen eine Rolle. Das Lokalisierungssystem wird in verschiedenen Anwendungen und Umgebungen evaluiert, die Position kann vom magnetfeldbasierten Lokalisierungssystem abhängig von der Umgebung mit einem durchschnittlichen Fehler von 60 cm - 70 cm ermittelt werden. Ein Vergleich mit einem funkbasierten Innenraumlokalisierungssystem zeigt die Robustheit des Magnetfeldes auch in Bereichen mit Funk-Abschattungen wie zum Beispiel unter großen metallischen Gegenständen. Wir zeigen Algorithmen zur Bereichserkennung (Regions of Interest, ROIs), die sowohl auf den Magnetfeldrohdaten als auch auf den transformierten Positions- und Abstandsinformationen arbeiten. Eingesetzt in größeren Räumen, können Bereiche unterschieden werden, die mindestens 50cm voneinander entfernt liegen, kleine Spulenaufbauten (3 Spulen in 2m^3) ermöglichen eine Auflösung von unter 20 cm. Abschließend zeigen wir die Kombination eines tragbaren, auf 4 LIDAR Abstandssensoren basierenden Lokalisierungssystems mit dem magnetfeldbasierten Lokalisierungssystem. Das Magnetfeldlokalisierungssystem stellt dabei Abstandsinformationen zur Verfügung, um mehrdeutige Sensorinformationen des LIDAR Systems zu unterscheiden. Hier ist in einem Raum mit 8m × 10m Fläche eine durchschnittlicher Positionsfehler von 8 cm zu erwarten.

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Metadaten
Verfasserangaben:Gerald Stephan Pirkl
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-45582
Betreuer:Paul Lukowicz, Kristof Van Laerhoven
Dokumentart:Dissertation
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Veröffentlichungsdatum (online):25.01.2017
Datum der Erstveröffentlichung:25.01.2017
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Titel verleihende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Annahme der Abschlussarbeit:25.11.2016
Datum der Publikation (Server):25.01.2017
Freies Schlagwort / Tag:Magnetfeldbasierter Lokalisierung
magnetic field based localization; oscillating magnetic fields; system architecture
GND-Schlagwort:LIDAR; Lokalisierung; Magnetfelder; Systemarchitektur
Seitenzahl:200
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Informatik
CCS-Klassifikation (Informatik):J. Computer Applications / J.2 PHYSICAL SCIENCES AND ENGINEERING / Physics
DDC-Sachgruppen:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
MSC-Klassifikation (Mathematik):68-XX COMPUTER SCIENCE (For papers involving machine computations and programs in a specific mathematical area, see Section {04 in that areag 68-00 General reference works (handbooks, dictionaries, bibliographies, etc.) / 68Uxx Computing methodologies and applications / 68U01 General
PACS-Klassifikation (Physik):40.00.00 ELECTROMAGNETISM, OPTICS, ACOUSTICS, HEAT TRANSFER, CLASSICAL MECHANICS, AND FLUID DYNAMICS / 41.00.00 Electromagnetism; electron and ion optics / 41.20.-q Applied classical electromagnetism (for submillimeter wave, microwave, and radiowave instruments and equipment, see 07.57.-c) / 41.20.Jb Electromagnetic wave propagation; radiowave propagation (for light propagation, see 42.25.Bs; for electromagnetic waves in plasma, see 52.35.Hr; for atmospheric, ionospheric, and magnetospheric propagation, see 92.60.Ta, 94.20.Bb, and 94.30.Tz, respective
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vom 30.07.2015

$Rev: 13581 $