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Bachelor-Thesis Willy Riechert
1. Autor
Willy Riechert
Matrikelnummer: s759043
E-Mail: willy.riechert@googlemail.com
Hochschule
Beuth Hochschule für Technik Berlin
Studiengang: Geoinformation
Fachbereich: FB III
Abgabedatum
Berlin, 2012-07-17
Betreuer
Prof. Dr. Roland M. Wagner
2. Gutachterin
Prof. Dr. G. Görlitz
Erarbeitet bei
NOKIA gate5 GmbH
Betreuer Herr Jan Nowak – Head of Web
Developer Offering
Konzepte und Experimente zur Indoor-Positionierung
mit Hilfe von WLAN, NFC und Barometer
Bachelor-Thesis
2. II
Vorwort
Adressaten dieser Arbeit sind alle Technikbegeisterte, die sich mit der Faszination des
mobilen Zeitalters verbunden fühlen. Mobile Endgeräte mit deren Operating System bieten
neue Möglichkeiten der Applikationsentwicklung. Es ist nun eine Sensorik vorhanden, die
sich leicht bedienen lässt und in jede Tasche passt. Die Dokumentation dieser Technik ist sehr
gut ausgereift, somit ist die Anwendung auch für Informatikneulinge schnell zu begreifen.
Die Arbeit wurde im einem zwölf wöchigem Bearbeitungszeitraum verfasst. Die Rahmen-
prüfungsordnung (vgl. Präsident der TFH 2008:3 ff.) sieht einen Workload von 12 Credits
vor.
4. IV
Abkürzungsverzeichnis
Term: Definition:
ALK Automatisierte Liegenschaftskarte
AP Access Point
App Applikation
dB Decibel
DM DestinationMaps
dwg Drawing, ist ein AutoCAD Dateiformat
EPSG European Petroleum Survey Group Geodesy
GML Geography Markup Language
GPS Global Positioning System
MAC Media-Access-Control (Adresse)
NFC Near Field Communication
SQLite Structured Query (Language) Lite
UML Unified Modeling Language
Wifi Synonym für WLAN
WLAN Wireless Local Area Network
WPS Wifi Positioning System
XML Extensible Markup Language
5. 1
1 Einführung
Die Anregung zum Verfassen dieser Arbeit ergab sich aus einem Projektmodul des fünften
Semesters. Inhalt des Projektes war es, ein hochschulinternes Orientierungssystem zu
schaffen. Es trug den Namen „Beuth Orientierungssystem“, kurz BORIS1
. Dabei ging es
vorrangig um das Anwenden und Erlernen von Grundtechniken. Bereiche waren das
Aufsetzen eines WMS und WFS, die Datenerhebung und die native Android
Programmierung. Im Prinzip hatte das Projekt den Status erreicht, indem es möglich war,
einen Raum aus einer Liste auszuwählen, anschließend wurde dieser auf einer Karte
angezeigt. Dabei hatte sich die Raumauswahl auf das Gebäude „Bauwesen“ der Beuth
Hochschule beschränkt.
Abbildung 1: Boris - Raumauswahl(links) und Karte(rechts)
Die Frage der Visualisierung des Ziels war damit geklärt. Als nächsten Iterationsschritt zu
einem hochwertigeren Orientierungssystems stellte sich die Frage der Lokalisierung des
eigenen Standortes. Dieser Aufgabe wird sich in dieser Arbeit gewidmet. Die wichtige
Funktion der Positionierung ist die Grundlage für weitere Ansätze zur Verbesserung des
Systems. Ist diese möglich, kann beispielsweise ein Routing zu einem ausgewählten Ziel
erfolgen. Aufgrund der beschränkten Zeit des Semesters konnten nicht auf diese Funktionen
eingegangen werden. Da es bereits viele anerkannte und praktizierte Ansätze zur
Positionierung gibt, sollte sich die Implementierung eines solchen Systems bewerkstelligen
1
http://gdi.beuth-hochschule.de/ [Stand:2012-06-05]
6. 2
lassen. Allerdings ergab sich hierbei die Besonderheit der realweltlichen Umgebung der
Anwendung des Positionierungssystems. Gewöhnlich werden diese für den Outdoorbereich
angewendet. Es gibt eine Vielzahl von verschiedenen Verfahren. Diese werden an späterer
Stelle erläutert. Es wird auf die Vor- und Nachteile eingegangen.
1.1 These
Die These der Arbeit lautet daher: Es ist möglich, mit der vorhandenen WLAN Infrastruktur
im Haus Bauwesen eine Indoor-Positionierung durchzuführen.
Abbildung 2: Lageplan Campus der Beuth Hochschule (Online in Internet)
Daraus ergaben sich diverse Teilaufgaben. Grundsätzlich galt es die vorhandenen Konzepte
der WLAN Positionierung aufzuführen. Dabei lautete der Grundsatz: Verfahren die bereits
entwickelt wurden, anzuwenden und zu beurteilen. Es ging allerdings nicht ausschließlich um
ein Positionierungsverfahren mit WLAN, sondern es wurden andere Sensoren hinzugezogen,
um ein besseres Ergebnis zu erzielen. Das Barometer spielte eine wichtige Rolle. Damit war
es möglich eine Höhenbestimmung durchzuführen. Außerdem sollte es das angewendete WPS
einschränken und beschleunigen. Über die Einführung von NFC Tags wurde ebenfalls
nachgedacht. Es wurden Experimente mit NFC und Access Points durchgeführt. Dabei war
immer das Ziel eine zuverlässige Positionierung durchzuführen. Es wurden verschiedene
Szenarien an möglicher WLAN Abdeckung simuliert. Hierzu wurden Messungen gemacht.
Eine zentrale Frage war die Stärke der Abschattung des WLAN Signals durch die im Haus
Bauwesen üblichen Metallwände. Möglicherweise war dies sogar ein entscheidender Vorteil
beim angewandten tabellenbasierten Positionierungsverfahren. Prinzipiell galt es die
vorhandene WLAN Abdeckung zu identifizieren und über die Einführung eines WLAN
Positionierungssystems nachzudenken. Eine weitere Aufgabe war, eine Empfehlung für das
7. 3
Hochschulrechenzentrum abzugeben, mit möglichen Hinweisen zur Verbesserung des
Netzausbaus des lokalen WLANs.
Es entstand eine nativ entwickelte App auf Grundlage des Android Betriebssystems. Diese
demonstrierte die konkrete Anwendung des Positionierungssystems. Desweiteren wurden
allgemein gültige Indoor Daten- und Protokollmodelle angewandt.
2 Konzeption
Die besondere Situation der Indoor-Positionierung unterschied sich von den konventionellen
Positionierungstechniken. Der Umstand der Abschirmung des Gebäudes selbst, machte es
beispielsweise nicht möglich ein GPS Signal zu empfangen. Es war daher nötig auf andere
Methoden zurückzugreifen. Dabei musste abgewägt werden, welche Positionierungsmethoden
für das Gebäude in Frage kamen und welche davon umsetzbar waren. Zwei grundsätzliche
Ansätze zur Wahl der zum Objekt am besten passenden Methode waren:
Vorhandene Gegebenheiten zu nutzen. Dabei fielen keine weiteren Kosten für die
Installation einer zusätzlichen neuen Infrastruktur an. Die vorhandenen Netze würden
verwendet werden. Allerdings würden Kosten für die Konzeptionierung,
Implementierung und für das Testen des Systems entstehen. In dieser Arbeit wurde auf
ein WLAN basierendes Positionierungssystem zurückgegriffen. Jedoch war mit
diesem System ein enormer administrativer Aufwand nötig. In einem späteren Kapitel
wird dieser Umstand näher erläutert. Es wird diskutiert ob dies nicht sogar als K.O.
Kriterium für das verwendete tabellarische System gelten kann.
Der andere Ansatz verfolgte die Idee des Aufbaus einer neuen Infrastruktur, mit der
eine Positionierung anschließend möglich war. In der Regel ist dies immer mit
zusätzlichen Hardware Installationen im Gebäude verbunden. Dabei kamen diverse
Faktoren ins Spiel. Beim Aufbau einer neuen Infrastruktur kommt es immer zu
zusätzlichen Investitionen. Daraus ergaben sich natürlich weitere Fragen, wie die der
Folgekostenfrage. Der Betrieb einer Infrastruktur konnte Betriebskosten verursachen.
So benötigte beispielsweise ein aktiver Sender Strom, wie ein WLAN Router. Es gab
allerdings auch passive Systeme, wie die NFC-Technologie, die keinen zusätzlichen
Strom benötigte. Diese wurden durch Induktionsstrom des Lesegerätes betrieben.
Wartungskosten der Systeme konnten untereinander ebenfalls variieren. Ein WLAN-
Router hätte eine begrenzte Lebensdauer mit einem höheren Neuanschaffungspreis.
Ein NFC-Tag war wesentlich zuverlässiger und die Neuanschaffung war entschieden
billiger. Bei einer Bestellung einer großen Anzahl von NFC-Tags, sank der Preis
ebenfalls. So kostete ein NFC-Tag weniger als zehn Eurocent. Es wurde eine
ausreichende Anzahl von der Hochschule zur Verfügung gestellt. Die Kosten der
Installation der Systeme waren unterschiedlich ausgefallen. Für die Installation eines
einfachen NFC-Tag waren keine besonderen Qualifikationen des Monteur notwendig.
Es musste lediglich der NFC-Tag in sichtbarer Weise angebracht werden und
anschließend mit einer Software formatiert und einer Position zugewiesen werden.
Wobei letzteres zusätzlich erfolgen konnte. Es bestand auch die Möglichkeit der
ausschließlichen Nutzung der ID des NFC-Tags. Im Kapitel Positionierungsmethoden
8. 4
wird näher darauf eingegangen. Weitere Faktoren, die bei der Initialisierung einer
neuen Infrastruktur zum Tragen kamen, waren beispielsweise sicherheitsrelevante
Fragen. Dazu zählten zu einem brandschutzbauliche Dinge wie Feuerfestigkeit
verschiedener Materialen und zum anderen vertrauenswürdige Informationen, die
möglicherweise zum Betreiben des Systems benötigt wurden. Im Unterkapitel „5
Kartengrundlage“ werden konkrete Beispiele aufgeführt.
3 Positionierungsmethoden
Die Frage der Lokalisierung ließ sich auf viele weisen beantworten. Beispielsweise hatten
Firmen wie Nokia bereits ihre eigenen Systeme zur Positionierung entwickelt. Nokia setzt
unteranderem auf Bluetooth und WLAN basierende Systeme. Zudem gab es erste
Veröffentlichungen von nichtkommerziellen Systemen. IndoorAtlas2
nutzt das Erdmagnetfeld
zur Bestimmung der Position, dabei sollten Genauigkeiten von 0,1 bis 2,0m erreicht werden
können (INDOORATLAS 2012:4). Im Prinzip hatten alle Methoden zum Ziel eine
zuverlässige Positionierung durchzuführen. Dabei unterschieden sie sich in Punkten wie der
Genauigkeit, Geschwindigkeit und der zugrunde liegenden Technik.
Ein WLAN hat eine zellulare Struktur. Dabei bilden Access Points die Basisstationen des
Netzes. Eine Zelle ist durch den Sendebereich einer Basisstation definiert (vgl.
DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:1). Eine Basisstation sendet verschiedene Dinge aus. In der
Regel liegt der Frequenzbereich der ausgehenden elektromagnetischen Strahlung eines AP bei
2,4GHz. Dabei steht eine Gesamtbandbreite von 83,5MHz zur Verfügung3
. Auf Grund der
sich immer stärker ausbreitenden WLAN Technologie in privaten Haushalten kam es immer
häufiger zu Funkstörungen. Die hohe Zelldichte war die Ursache dafür. Die Anzahl der
sendenden APs in diesem Frequenzbereich war durch die Bandbreite limitiert. Abhilfe sollten
neue Geräte schaffen. Diese senden im 5GHz Bereich. Das entspricht dem WLAN-Standard
802.11n+a. Es sind wiederum spezielle Empfängergeräte notwendig, um diesen neuen
Standard zu verarbeiten. Ein Nachteil des neuen Kanals war, dass die Reichweite meist etwas
niedriger ausfiel4
. Dies wurde bei Testmessungen bestätigt (vgl. Kapitel 4.3). Somit waren die
Zellen kleiner. Eigene Untersuchungen wiesen einen weiteren Nachteil auf. Für
Empfängergeräte die nicht den 802.11n+a Standard unterstützten, waren diese WLAN quasi
unsichtbar. Auf dieses Problem, welches für das verwendete WPS wesentlich war, wird im
Unterkapitel 6 näher eingegangen. Weitere Informationen die eine Basisstation aussendet und
die abrufbar sind, ohne sich mit dem Netzwerk verbinden zu müssen, sind die MAC-Adresse,
SSID, Signalstärke und die Verschlüsselung. Die MAC-Adresse ist die Hardware-Adresse
eines Netzwerkadapters5
, z.B. c0:25:06:c1:ae:3f. Sie ist vergleichbar mit einer Seriennummer
und dient der Identifizierung des Gerätes. Sie ist eindeutig und kann nicht verändert werden,
es sei denn es handelt sich um einen virtuellen AP. Die SSID bezeichnet die WLAN Geräte
mit einem Namen. Dieser Name ist frei wählbar. Oft wiederholen sich die Namen.
2
http://www.indooratlas.com/ [Stand: 2012-07-14]
3
http://de.wikipedia.org/wiki/Wireless_Local_Area_Network#Kanalbreiten.2C_.C3.BCberlappungsfreie_Kan.C
3.A4le_und_Spektralmasken [Stand: 2012-06-17]
4
http://www.computerbild.de/artikel/cb-Ratgeber-Kurse-DSL-WLAN-WLAN-Netzwerk-auf-stoerungsfreien-5-
Gigahertz-Frequenzbereich-umstellen-3098336.html [Stand: 2012-06-12]
5
http://de.wikipedia.org/wiki/MAC-Adresse [Stand: 2012-06-17]
9. 5
Standardgemäß ist der Produktname des AP der Bezeichner der SSID, z.B. „FRITZ!Box Fon
WLAN 7112“. Die Signalstärke wird in dB angegeben und bezeichnete die Empfangsstärke
des WLAN am Empfänger. Je Höher die Signalstärke, desto besser ist die Übertragungsrate.
Die Verschlüsselung gibt an, mit welchem Verschlüsselungstyp das WLAN gesichert ist. Es
gibt mehrere Verschlüsselungsarten. Sie unterscheiden sich nach dem Sicherheitsstandard.
Schlecht gesicherte Netzwerke sind leicht zu entschlüsseln und machen einen unbefugten
Zugang möglich.
In der Vorbereitung zu dieser Arbeit wurden drei Verfahren zur Positionierung mit WLAN
näher betrachtet. Der Genauigkeitsanspruch wurde auf eine mindestens Raum genaue
Lokalisierung gesetzt.
Als erstes wurde ein zellgenaues Verfahren betrachtet. Dieses arbeitete analog zum Cell of
Origin6
(COO) Verfahren. Bei diesem Zellortungsverfahren hängt die Genauigkeit von der
Größe und Form der Funkzelle ab. Eine Zelle bildet dabei ein WLAN-Router mit seiner
Sendereichweite. Die Sendereichweite variiert in unterschiedlicher Umgebung. Die
Signalstärke nimmt vom Zentrum zu den Rändern hin ab, wobei dieses Verfahren lediglich
die Empfangbarkeit einer Zelle berücksichtigt. Die ermittelte Position des Standortes ist je
genauer, desto kleiner die Zelle ist. Dieses Verfahren wurde durch seine geringe Genauigkeit
ausgeschlossen. Die WLAN Zellen in der Hochschule waren groß. Es fielen mehrere Räume
in das Einzugsgebiet einer Zelle. Daher war das zellgenaue Verfahren prinzipiell ungeeignet
für den Indoor-Bereich.
Das zweite Verfahren beruhte auf Triangulation. Es funktionierte ähnlich wie das im
Mobilfunknetz eingesetzte Enhanced Observed Time Differenz (E-OTD) und Time of Arrival
(TOA) Verfahren. Es unterscheidet sich in der Weise, dass es anstatt der Signallaufzeit die
Signalstärke heranzieht, um den Abstand zwischen Access Point und mobilem Empfänger zu
berechnen. „In WLAN lassen sich die Signallaufzeiten nicht bestimmen, da deren Messung
von der Hardware nicht unterstützt wird“ (vgl. DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:1). Der
Hauptgrund dafür sind die Mehrkosten die entstehen würden. Es ist eine interne Uhr
notwendig, um eine genaue Position mit dem Parameter der Signallaufzeit zu bestimmen.
Diese Uhr muss bis auf wenige Nanosekunden genaue Messungen durchführen können.
Daher wird bei diesem Verfahren auf den Parameter der Signalstärke zurückgegriffen.
Allerdings ist die Verwendung der Signalstärke sehr fehleranfällig. Es wirken verschiedene
äußere Einflüsse auf den Parameter ein. Um den Fehlereinfluss gering zu halten, ist eine hohe
Dichte an Access Points notwendig. Praktisch gesehen wäre eine Erreichbarkeit von drei AP
gleichzeitig eine gute Voraussetzung für eine auf wenige Meter genaue Bestimmung der
Position des mobilen Empfängers. Dabei sollte die Dämpfung des Signals im Einzugsgebiet
des AP gleich bleiben. Dies war prinzipiell in einem Gebäude nicht der Fall.
Das dritte Verfahren stützte sich auf Signalstärkeprofile zu bestimmten Orten. Es ist ein auf
einer Tabelle basierendes Verfahren. Dabei wird ebenfalls die Signalstärke verwendet. Im
Gegensatz zum Triangulationsverfahren wird hierbei die Tatsache der Dämpfung und
Reflektion der Signalstärke genutzt. Dieser Umstand schien für das Gebäude Bauwesen von
6
http://de.wikipedia.org/wiki/Cell_of_Origin [Stand: 2012-06-09]
10. 6
besonderem Vorteil, da viele Wände aus Metall bestanden. An Metall kommt es zu Reflektion
des Signals. Zusätzlich bestand die Zielumgebung aus vielen Objekten, sodass eine hohe
Dämpfung erwartet wurde. Dieses Verfahren entsprach dem gesetzten Genauigkeitsanspruch
einer raumgenauen Positionierung am besten. Es wurde praktisch umgesetzt.
4 Tabellenbasiertes Positionierungsverfahren mit WLAN
Im Rahmen der durchgeführten Experimente wurde nicht auf die vollständige Erfassung aller
Räume Wert gelegt. Vorrangig ging es um die Erprobung des Systems. Dazu wurden
entsprechend weniger Räume erfasst und mit einem Signalstärkeprofil versehen. Wichtig war,
dass die aufgenommenen Positionen nicht zu dicht beieinander lagen, damit sie sich in ihren
Profilen unterschieden.
4.1 Profilerstellung
Es wurde für jeden Raum eine Signalstärkemessung durchgeführt und ein individuelles Profil
der verfügbaren WLANs angelegt. An ausgewählten Positionen, wie z.B. auf Fluren oder an
Fahrstühlen wurden ebenfalls Messungen angesetzt. Es wurden die Signalstärkewerte
zwischen mobilen Empfänger und allen sichtbaren WLAN gemessen (vgl. DORNBUSCH &
ZÜNDT 2005:4). Das Messintervall sollte nach Möglichkeit lang sein. Im Zuge einiger
Versuche ergab sich eine Anzahl von fünf Messzyklen an einer Position als hinreichend, um
ein befriedigendes Ergebnis zu erzielen. Dies entsprach einer Messdauer von ca. 15
Sekunden. Somit lagen für jede empfangene Signalstärke eines WLANs fünf Werte vor,
insofern dieses während der Messung beständig verfügbar war. Für ein WLAN welches
kurzzeitig gemessen werden konnte, wurden entsprechend weniger Werte der Signalstärke
erfasst. Anschließend wurde der Median der gemessenen Werte ermittelt. Dieser eliminierte
vereinzelt auftretende Messspitzen und gewährleistete, dass sich auch nach relativ kurzem
Messintervall von 15 Sekunden ein signifikantes Signalstärkeprofil der Position ergab. Es
wurden vor der Medianberechnung aufgenommene Signalstärken, welche weniger als 2-mal
gemessen wurden, entfernt. Es ist davon ausgegangen worden, dass sie entweder nur sehr
schwach verfügbar waren und somit vernachlässigt werden konnten oder sie nur eine
kurzeitige Erscheinung waren. Letzteres wäre der Fall eines mobilen Senders, wie z.B. eine an
der Messposition vorbeigehende Person mit einem Smartphone, welches ein eigenes WLAN
aussendet.
Das tabellarische Verfahren ging davon aus, dass an einer mobilen Station immer nur
maximal drei APs erreichbar waren. Oft ist es vorgekommen, dass an einer Messposition
mehr als drei APs erfasst werden konnten. In diesem Fall wurden nur die drei stärksten
Messwerte verwendet.
Schließlich ergab sich das Tupel: (ni, pi, (ap0,s0)i, (ap1,s1)i,(ap2,s2)i, , li,). Dieses wurde in eine
Tabelle einer SQLite Datenbank eingetragen. In Abbildung 3 ist ein solches Tupel zu sehen.
Es setzte sich wie folgt zusammen:
- ni wies dem Eintrag eine eindeutige ID zu. So hatte der erste Eintrag in der Tabelle
die ID=1, der folgende Eintrag die ID=2.
11. 7
- pi enthielt eine Information über die Position, welche den Eintrag beschreib.
Beispielsweise eine Raumbezeichnung wie D412.
- (apj,sj)i beinhaltete zu einem den ganzzahligen Signalstärkemesswert sj in [dB] und
zum anderen den dazugehörigen AP, wobei von diesem die MAC-Adresse verwendet
wurde, da diese eindeutig war. ap0 stellte jenen AP dar, der die beste Signalstärke am
Messpunkt lieferte. Die Signalstärke von ap1 war entsprechend kleiner oder gleich
dem vom ap0. Wiederum war s2 von ap2 kleiner oder gleich ap1, insofern ein zweiter
und dritter AP am Messpunkt empfangen wurde. Gab es nur ein verfügbares WLAN
am Messpunkt, war der Wert von s1 und s2 gleich null. Bei zwei verfügbaren WLANs
war entsprechend nur s2 gleich null. Wurde kein WLAN während der Messung erfasst,
erhielt der Nutzer eine Meldung, dass keine Netze erreichbar waren und es wurde kein
Tupel in die Tabelle eingefügt.
- li diente der Zuweisung einer Höhe des aufgenommenen Tupels. Wurde eine Messung
in der 1.Etage des Gebäudes gemacht, so war der Wert gleich 1. Das Kellergeschoss
erhielt entsprechend den Wert -1. Dieser Wert musste manuell vor der Messung
bestimmt werden.
Abbildung 3: Beispiel Tupel in Profiltabelle
12. 8
4.2 Positionsbestimmung
Zur Lokalisierung des Standortes des mobilen Gerätes wurde zuerst eine Messung in
derselben Art und Weise gemacht wie bei der Profilerstellung. Wobei zwei Prozeduren
unterschiedlich abliefen. Erstens wurden nicht fünf Messzyklen durchgeführt, sondern
lediglich drei. Dies hatte den Vorteil, dass sich die Zeit des Positionierungsprozesses
verkürzte, bei einer weiterhin angemessenen Genauigkeit. Zweitens wurde das entstandene
Tupel nicht in die Tabelle der Datenbank hinzugefügt, sondern mit ihr abgeglichen. Das durch
die Messung entstandene Tupel setzte sich wie folgt zusammen: ((ap0‘,s0‘), (ap1‘,s1‘),
(ap2‘,s2‘)).
Es wurden alle in Frage kommenden Datensätze ausgelesen. Dabei wurde nach gleichen
MAC-Adressen in der Tabelle gesucht. Es musste eine Übereinstimmung von allen drei
MAC-Adressen für das jeweilige Tupel gleichzeitig vorliegen. Wenn an einem Tupel nur ein
oder zwei MAC-Adressen vorhanden waren, mussten lediglich die vorhandenen MAC-
Adressen übereinstimmen. Dabei galt die Bedingung, dass auch bei dem vergleichenden
Tupel nur entsprechend ebenso viele MAC-Adressen gemessen werden konnten. Für den Fall,
dass Tabelleneintrag i , oder
zutraf, wurde dieser Eintrag auf die Liste mit den Tupel gesetzt, die mit
dem aus der Messung entstandenem Tupel übereinstimmten. Listing 1 zeigt die Umsetzung
dieser Bedingung.
Listing 1: Vergleichsbedingung für den Tabelleneintrag
Um den Datensatz aus der Liste zu finden, der am besten zu dem aus der Messung passt,
wurde das Euklidische Distanzmaß (vgl. Kapitel 4.2.1) verwendet. Dieses ermöglichte eine
sinnvolle Bewertung der übriggebliebenen Datensätze. Nach der Berechnung des
Euklidischen Distanzmaßes hatte jedes Tupel einen Wert, der in Relation zu den Werten der
anderen Tupel aus der Liste gesetzt werden konnte. Somit wurden die Listeneinträge mit Hilfe
des Distanzmaßes quantitativ bewertet und konnten der Größe nach sortiert werden. Dabei
entsprach der kleinste Wert der am ehesten passenden tatsächlichen Position des mobilen
Empfängers. Die ermittelte Position wurde in Form einer Bildschirmmeldung ausgegeben
(vgl. Abbildung 4 rechts).
if ((posAp1.equals(footprintAp1) || posAp1.equals(footprintAp2) ||
posAp1.equals(footprintAp3)) & (posAp2.equals(footprintAp1) ||
posAp2.equals(footprintAp2) || posAp2.equals(footprintAp3)) &
(posAp3.equals(footprintAp1) || posAp3.equals(footprintAp2) ||
posAp3.equals(footprintAp3))) {
// save the "_id" from the found tupel in hit list.
hitlist.add(footprintId);
}
13. 9
Abbildung 4: Eingabemaske Profilerstellung(links) und Ergebnis der Positionierung (rechts)
4.2.1 Euklidisches Distanzmaß
Das Euklidische Distanzmaß wird auch als Euklidischer Abstand bezeichnet. Es ist ein
Bestandteil der euklidischen Geometrie. Diese beruht auf den Erkenntnissen des griechisch-
hellenistischen Mathematikers Eukleides (365 – 300 v.u.Z.). Der in Alexandria wirkende
Mathematiker fasste die Mathematik seiner Zeit in 13 Büchern zusammen (vgl. BÖHM,
BÖRNER, HERTEL, KRÖTENHEEDT, MÖGLING & STAMMLER 1974:14-18). Die
euklidische Geometrie umfasst die Geometrie der Ebene und des dreidimensionalen Raumes.
Der Euklidische Abstand zweier Punkte ist der Wert der Länge des gemessenen Abstandes
dieser zweier Punkte. Im dreidimensionalen euklidischen Raum gilt für den Euklidischen
Abstand:
„Ein bekannter Spezialfall der Berechnung eines euklidischen Abstandes für n=2 ist der Satz
des Pythagoras“7
.
Zu der Ermittlung des Tupel welches am besten zu der tatsächlichen Position passt, ist zu
berücksichtigen, dass große Abweichungen schlechter zu gewichten sind als kleine. Diesen
Anspruch erfüllt das Euklidische Distanzmaß. Aufgrund des Quadrierens der Differenzen
7
http://de.wikipedia.org/wiki/Euklidischer_Abstand [Stand:2012-06-29]
14. 10
werden große Abweichungen der einzelnen Messungen mehr gewichtet. Im konkreten
Anwendungsfall ergab sich die Formel:
(DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:5)
Zur beispielhaften Positionierung mit einem mobilem Empfänger ergaben sich für die
gemessenen Signalstärken der APs die folgenden Werte: Für ap0‘ galt s0‘= -69dB, ap1’ hatte
s1‘= -77dB und ap2‘ entsprach s2‘= -83dB. Wurden nun aus der Tabelle mit den Tupel der
Raumprofile beispielsweise zwei gefunden, bei denen eine Übereinstimmung der APs vorlag,
mussten anschließend die Distanzmaße berechnet werden. Es galt für das gefundene Tupel A:
s0= -70dB, s1= -76dB und s2= -81dB. Für das Tupel B aus der Tabelle galt: s0= -66dB, s1= -
77dB und s2= -80dB. Es wurden daraus folgende Euklidische Distanzmaße berechnet:
Nach Sortierung der Distanzmaße ergab sich: dA < dB. Auf Grundlage dieses Ergebnisses
wurde angenommen, dass die Position des Empfängers näher am Profil vom Tupel A lag.
Listing 2 zeigt die Berechnung des Euklidischen Distanzmaßes.
Listing 2: Euklidische Distanzmaßberechnung
4.2.2 Genauigkeitsbetrachtung
Die Genauigkeit der Lokalisierung beim Tabellenbasierten Positionierungsverfahren stand im
direkten Zusammenhang mit der Anzahl der am mobilen Empfänger vorhandenen WLANs.
Dabei galt: Je mehr WLANs verfügbar waren, desto höher war die Genauigkeit, da durch die
hohe Dichte der APs eine ausreichende Anzahl an Parametern gegeben waren. Wobei
maximale Genauigkeiten von 10m erwartet werden konnten. Bei diesem Verfahren wurden
nur die besten drei WLANs berücksichtigt.
Lag ein Tabelleneintrag mit nur einem AP vor, konnte lediglich eine Aussage darüber
getroffen werden, in welcher Umgebung sich der mobile Empfänger befand. Diese Situation
war vergleichbar mit dem zellgenauen Verfahren. Auf Grundlage der Signalstärke konnte
zusätzlich mit der Berechnung des Euklidischen Distanzmaßes ein ungefährer Abstand zum
AP angegeben werden.
Bei einer Erfassung von zwei Signalstärkewerten von unterschiedlichen APs, konnte das
Ergebnis noch besser konkretisiert werden. Allerdings war die höchste Genauigkeit der
Positionierung beim Vorliegen von drei Werten zu erwarten. Dies war auf den Symmetrie-
effekt zurückzuführen (vgl. DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:5).
euclideanDistanceMeasure = Math.sqrt(Math.pow((sortedFootprintS1 - posS1), 2) +
Math.pow((sortedFootprintS2 - posS2), 2) + Math.pow((sortedFootprintS3 -
posS3), 2));
15. 11
4.3 Signalstärkeverlust bei Frequenzwechsel von 2,4GHz auf 5GHz
In gleichbleibender Umgebung wurden Mehrfachmessungen unter gleichen Bedingungen
vorgenommen. Es wurden derselbe AP und das gleiche Empfangsgerät verwendet. Mit dem
Unterschied, dass einmal Mehrfachmessungen im 2,4GHz Frequenzband und zum anderen im
5GHz Band vorgenommen wurden. An verschiedenen Positionen wurden Messungen
vorgenommen. Im Ergebnis konnte ermittelt werden, dass die Signalstärke, wenn der AP im
5GHz Band betrieben wurde, am mobilen Empfänger jedes Mal kleiner war, im Gegensatz
zum Betrieb im 2,4GHz Frequenzbereich. Auf Grund der vielen Faktoren, die auf die
Signalstärke einwirken, wurde nicht ermittelt, um welchen Faktor beim Wechsel auf den
5GHz Frequenzbereich die Signalstärke abnimmt.
Abbildung 5: Signalstärkeverlust
Im Beispiel aus Abbildung 5 wurde der AP mit der MAC-Adresse c0:25:06:c1:ae:3f in zwei
verschieden Frequenzen betrieben. Aus der Spalte „position“ ist abzulesen, in welchem
Frequenzbereich der AP jeweils lief.
4.4 Vergleichbarkeit von Mehrfachmessungen
Im Zuge der Profilerstellung der einzelnen Positionen ergab sich die Frage, ob Mehr-
fachmessungen derselben Position vergleichbar waren. Dazu wurden Mehrfachmessungen zu
verschiedenen Zeitpunkten an gleicher Position durchgeführt. Dabei stellte die Signalstärke
einer Messung den Median aus fünf Messzyklen dar. Dementsprechend ergab sich die
Signalstärke am mobilen Empfänger aus maximal fünf Werten, insofern der AP während allen
Zyklen gemessen werden konnte.
16. 12
Abbildung 6: Mehrfachmessungen einer Position
Besonders in einer Umgebung mit einer hohen Dichte an APs ließen sich Unterschiede in den
Profilen erkennen. Der Grund dafür war, dass viele Signalstärken sehr ähnlich waren. Durch
die Schwankungen der Signalstärken konnte es passieren, dass bei der Sortierung der Größe
der Signalstärke nach die Reihenfolge änderte. Im Beispiel aus Abbildung 6 ist dies an der
Messung M4 zu erkennen. Es stellen t0 bis t3 die verschiedenen Zeitpunkte der Messungen
dar. Die Farbkreise sollen im Beispiel die Lesbarkeit verbessern. Die Signalstärken in M4 der
APs gelb und lila sind gleich, beide wurden mit -87dB gemessen. Hieraus könnten sich zwei
verschiedene Profile ergeben. Desweitern war es vorgekommen, dass einige APs nur temporär
zu messen waren. Im Beispiel entspricht dies dem grün gefärbten AP, welcher in den
Messungen M1 bis M3 mit der besten Signalstärke verzeichnet und in Messung M4 jedoch
nicht registriert wurde. Ein Grund dafür könnte sein, dass der grün gefärbte AP zum Zeitpunkt
der Messung M4 im Modus der Nachtschaltung lief. D.h. der AP schaltet nachts sein WLAN
ab, um Energie zu sparen.
Wären alle erstellten Profile einer Position gleich gewesen, hätte entsprechend nur ein
einziges Profil ausgereicht, um die Position zu beschreiben. Da jedoch deutliche Unterschiede
vorlagen, gab es zwei Möglichkeiten, um diesem Problem zu entgegnen. Die erste
Möglichkeit wäre eine deutlich verlängerte Beobachtungsdauer an der Messposition
einzuführen. Theoretisch hätte ein kontinuierlicher Messzyklus die statistisch
aussagekräftigste Methode abgegeben, um genau ein Profil zu erstellen. Mit der anderen
Variante wäre anzunehmen gewesen, dass das Profil der Messposition dynamisch sei; D.h. an
unterschiedlichen Zeitpunkten liegt am Messpunkt ein bestimmtes Profil vor. Ideal wäre eine
Erfassung von allen möglichen Situationen mit ihren Profilen gewesen. Somit ergaben sich
für eine Position mehrere Profile, die in die Profiltabelle aufgenommen wurden.
17. 13
4.5 Virtuelle Netzwerke
Es wurden Testmessungen in den Gebäuden der Hochschule durchgeführt. Hierbei ergab sich
eine besondere Situation. An einem Messpunkt zur Lokalisierung waren in der Regel mehrere
WLANs sichtbar. Jedoch beruhten sehr häufig die gemessenen Signalstärken der
verschiedenen WLANs auf demselben AP. Diese Schlussfolgerung ließ die Tatsache zu, dass
die verschiedenen MAC-Adressen auffällig exakt dieselbe Signalstärke aufwiesen. Allgemein
kann es selbstverständlich mal vorkommen, dass an einem Standpunkt dieselben
Signalstärken für verschiedene WLANs vorliegen, jedoch ist dies ausgesprochen selten der
Fall. Bei einer erneuten Messung wären die Signalstärken sicherlich unterschiedlich, da die
Signalstärken der APs vielen diversen Faktoren unterliegen, die sie beeinflussen und
verändern. Demnach sendete ein AP mehrere virtuelle WLANs mit unterschiedlicher SSID
aus. Somit fielen mehrere virtuelle APs auf dieselbe Geolokalisation. Folglich war eine gute
Verteilung der APs nicht gegeben. Wiederum zur Positionierung im WPS war die
Voraussetzung, um die Position möglichst genau bestimmen zu können, dass eine hohe
Dichte an APs gegeben sei. Allerdings wurden hierbei virtuelle Netzwerke nicht
berücksichtigt. Es war ebenso die räumliche Verteilung von großer Bedeutung. Fielen alle
APs auf dieselbe Geolokalisation, war keine räumliche Verteilung gegeben. Im Prinzip ließen
sich alle APs mit gleicher Signalstärke auf einen Einzigen reduzieren. Somit war nur eine
zellgenaue Positionierung möglich, obwohl eine scheinbar hohe Dichte an WLANs vorlag.
Bereits bei der Profilerstellung eines Raumes ergab sich dadurch ein Problem. Beispielsweise
wurden im Raum „A“ vier verschiedene APs erfasst. Von denen waren zwei virtuelle
WLANs, die vom selben AP „ap1“ ausgingen. Die anderen beiden APs „ap2“ und „ap3“
wurden mit einer niedrigeren Signalstärke als „ap1“ aufgezeichnet. Die Signalstärke von
„ap2“ war schwächer als die von „ap3“. Somit wurden beide virtuellen Netzwerke vom „ap1“
und das von „ap3“ in das Raumprofil aufgenommen. Die zwei virtuellen WLANs brächten
keinen Vorteil, um die Genauigkeit der späteren Lokalisierung des mobilen Empfängers zu
steigern und hätten auf einen Eintrag im Tupel reduziert werden müssen. Wäre dies
geschehen, hätte ebenfalls „ap2“ mit im Profil des Raumes einfließen können. Die
resultierende Genauigkeit bei der anschließenden Positionierung wäre dann höher gewesen.
4.6 Höhenbestimmung
Zur Höhenbestimmung diente ein entwickeltes Altimeter. Es wurde eine barometrische
Höhenbestimmung durchgeführt, dazu half das Barometer. Somit ließ sich eine Positionierung
im dreidimensionalen Raum realisieren, ohne eine bestimmte Anzahl an APs zu benötigen.
Die Höhenbestimmung konnte unabhängig von WLAN geschehen.
Das Ziel der Höhenbestimmung sollte sein, die Suche nach dem passenden Tupel bei einer
Positionierung zu verkürzen. Aus der ermittelten Höhe sollte auf die Etage geschossen
werden, in der sich der Benutzer befand. Wurde z.B. eine Messung in der ersten Etage
durchgeführt, hätten ausschließlich Tupel mit der Kennzeichnung li = 1 näher betrachtet
werden sollen. Dieses Verfahren sollte die Anzahl der in Frage kommenden Tupel reduzieren.
Das Altimeter funktionierte dabei auf ähnliche Weise, wie es aus Flugzeugen bekannt ist. Der
Höhenmesser verglich den jeweiligen Luftdruck an der aktuellen Position des mobilen
18. 14
Empfängers mit einem zuvor eingestellten Referenzdruck. Das Altimeter berücksichtigt keine
Temperaturen und es arbeitet nicht nach der barometrischen Formel, sondern nach der ISA-
Standardkurve (vgl. Abbildung 7). Der Referenzdruck musste auf den aktuellen
meteorologischen Luftdruck eingestellt werden (vgl. K.L.S. PUBLISHING Nr. Pt-02:3).
Diese sogenannte Kalibrierung musste auf eine Weise geschehen, dass die Absoluthöhen der
Etagen des Gebäudes verwendet werden konnten. Der Höhenmesser musste nach QNH
geeicht werden. Als QNH wird der Luftdruck bezeichnet, der an der Messstation besteht,
unter der Annahme, dass am Ort der Messung die Bedingungen der Standardatmosphäre
herrschen8
. Das QNH eines Ortes ändert sich mit dem Wetter9
. Es ist ebenfalls von Standort
zu Standort verschieden. Hochdruckgebiete haben, im Gegensatz zu Tiefdruckgebieten, einen
hohen Luftdruck zur Folge. Mit der Eichung auf den QNH wurde das Altimeter auf die reale
Höhe des Standortes über dem Meeresspiegel kalibriert. Zur Kalibrierung musste der
Anwender die aktuelle Höhe des Standortes metergenau in das System eingeben (vgl.
Abbildung 8).
Abbildung 7: ISA-Standardkurve (K.L.S. PUBLISHING Nr. Pt-02:5)
Wenn das Altimeter kalibriert war, konnte eine Höhenbestimmung auf einen Meter genau
durchgeführt werden. Dies war stark abhängig von der Genauigkeit der Kalibrierung. War bei
der Kalibrierung keine genaue Höhe bekannt und wurde diese geschätzt, war die zu
erwartende Genauigkeit der Höhenbestimmung ebenfalls so groß wie die Abweichung von
der tatsächlichen Höhe, plus einem Meter zu der kalibrierten Höhe. Oft war die Absoluthöhe
8
http://www.luftrettung-hamburg.de/html/grundlagen_luft___luftdruck.html [Stand: 2012-07-02]
9
http://de.wikipedia.org/wiki/Barometrische_H%C3%B6henmessung_in_der_Luftfahrt [Stand: 2012-07-02]
19. 15
der aktuellen Position nicht bekannt. Dies machte die Kalibrierung zu einem Problem. Es
wurden zwei Lösungsansätze konzipiert:
Die Kalibrierung des Altimeters hätte mit der Angabe einer Etage, auf der sich der
Anwender zum Zeitpunkt der Kalibrierung befand, durchgeführt werden können. Dazu
hätten für alle Etagen des Haus Bauwesens Höhenwerte bekannt sein müssen. Dieses
Verfahren wäre sehr speziell gewesen und nicht auf die anderen Gebäude übertragbar,
da die Höhen der Etagen in den verschiedenen Gebäuden der Hochschule variieren.
Der bessere Ansatz bestand darin ein zweites Barometer zu verwenden. Dieses hätte
statisch an einem definierten Standort fixiert werden müssen, von dem die Höhe
bekannt war. Die bekannte Höhe sollte dabei mit einer höheren Genauigkeit, als wie
der zu Bestimmenden, vorliegen. Das fixierte Barometer hätte ebenfalls mit dem
Anwender kommunizieren sollen und den gemessenen Luftdruck an das System
übergeben müssen. Da die Höhe und der Luftdruck von dem fixierten Barometer
bekannt waren, hätte es nun mit dem Altimeter aus dem mobilen Empfänger
referenziert werden können. Auf diese Weise wäre die Kalibrierung möglich gewesen.
Dabei dürfte die Entfernung zwischen mobile Empfänger und Referenzbarometer
nicht zu groß sein, da der Luftdruck an verschiedenen Orten unterschiedlich ist. Ein
Referenzbarometer würde für den Campus der Hochschule ausreichen.
Die Internationale Standard Atmosphäre ISA von 1976 ist eine mathematische Beschreibung
einer theoretischen atmosphärischen Luftsäule. Sie verwendet folgende Konstanten10
:
P0=101325[Pa] Standardluftdruck auf Seehöhe
T0=288,15[K] Standardtemperatur auf Seehöhe
g=9,80665[m/s²] Erdbeschleunigung
L=6,5[K/km] Temperaturabfallrate
R=8,31432[J/molK] Universelle Gaskonstante
M=28,9644[gm/mol] Molekulargewicht trockener Luft
(vgl. NASA 1976:2 ff)
Das zur Höhenberechnung angewandte Modell war nur für Bestimmungen in der Troposphäre
gültig; d.h. es konnten Berechnungen im Bereich von der Meeresspiegelhöhe bis zu 11km
Höhe durchgeführt werden. Die folgenden Formeln beschreiben die Temperatur (T), den
Luftdruck (P) und die Dichte (D) der Luft in der ISA Troposphäre. H beschreibt dabei die
geopotentielle Höhe in km:
(vgl. NASA 1976:10, Formel 23)
(vgl. NASA 1976:12, Formel 33a)
(vgl. NASA 1976:15, Formel 33a)
Das Umstellen nach H als Funktion von P durch Substitution der Gleichungen 1,2 und 3
ergab:
10
http://wahiduddin.net/calc/density_altitude.htm#b16 [Stand: 2012-07-02]
20. 16
Der Luftdruck P wurde durch das Barometer ermittelt. In Listing 3 ist der Quellcode zur
Berechnung der Höhe dargestellt.
public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
switch (event.sensor.getType()) {
case Sensor.TYPE_PRESSURE:
reading = df.format(event.values[0]);
tvBraometerValue.setText(reading);
baroValue = event.values[0];
float[] press = event.values;
averager.addValue(press[0]);
currentPressure = averager.getAverage();
alt = getAltitude(currentPressure);
altReading = dfalt.format(alt);
tvAltitudeValue.setText(altReading);
break;
}
}
public double getAltitude(float press) {
press = press - (float) pressureCorrection;
double prs = press * 100;// convert millibar to PA;
double h = 0;
double res = Math.pow(prs, .190263);
h = 44.3308 - 4.94654 * res;// h in km.
// h = h*3280.8399;// convert to ft.
h = h * 1000; // h in m
return h;
}
public void calibrate(double actualAlt) {
double ap = getPressure(actualAlt);
pressureCorrection = currentPressure - ap;
}
public double getPressureCorrection(double actualAlt) {
double cp = getPressure(actualAlt);
return currentPressure - cp;
}
public double getPressure(double alt) {
// alt = alt/3280.8399; //for feed
alt = alt / 1000; // to convert input m to km
double q = (44.3308 - alt) / 4.94654;
double p = Math.pow(q, 5.2559);
return p / 100;
}
21. 17
Listing 3: Höhenberechnung Altimeter
Abbildung 8: Kalibrierung (links) und Altimeter (rechts)
class Averager {
int size = 8;
int it = 0;
float[] vals = new float[size];
public Averager() {
}
public void addValue(float val) {
if (it >= size)
it = 0;
vals[it] = val;
it++;
}
public float getAverage() {
float total = 0f;
int ii = 0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (vals[i] != 0.0) {
total += vals[i];
ii++;
}
}
return total / ii;
}
}
22. 18
5 Kartengrundlage
Zur Visualisierung der eigenen Position wurde eine Karte benötigt. Diese musste in einem
Format vorliegen, dass das System sie verwenden konnte. Es gibt bereits analoge Raumpläne
in den Gebäuden der Hochschule. Sie dienen der Orientierung im Falle eines Brandes. Diese
Fluchtpläne sind allerdings sehr speziell für ihren Zweck gestaltet. Als gute Kartengrundlage
dienten sie nicht. Auf der Homepage der Beuth Hochschule11
sind digitale Pläne abrufbar und
bedingungslos herunterzuladen. Sie liegen im üblichen PDF Format und als dwg Files vor.
Durch kürzlich abgeschlossene und derzeit andauernde Baumaßnahmen in den Gebäuden der
Hochschule haben sich viele Räume verändert und es waren neue hinzugekommen. Die zur
Verfügung stehenden Daten waren bereits veraltet. Etwas aktuellere Daten wurden über den
Brandschutzbeauftragten der Hochschule bezogen. Diese Datengrundlage musste
endsprechend verändert werden, damit sie für die gewünschten Zwecke genutzt werden
konnte. Dazu musste die Karte in einem speziellen XML Format vorliegen. Das Format
richtet sich dabei an die Daten Spezifikation Destination Maps der Firma NAVTEQ, die dem
Nokia Konzern zugehörig ist. Im Unterkapitel Datenmodell wird näher darauf eingegangen
werden.
Bevor die Erstellung der Kartengrundlage erfolgen konnte, sollten sich die Ziele verdeutlicht
werden. Das allgemeine Ziel einer Karte ist es, die Umwelt darzustellen. Dabei waren
Sicherheitsfragen zu beachten. Welche Informationen darf eine Indoor-Karte enthalten?
Möglicher Missbrauch der Informationen sollte vermieden werden. Ein Szenario wäre die
Vermeidung der Begünstigung eines Einbruchs. Dabei könnten Einbrecher Informationen
nutzen, um sich eine geeignete Stelle für den Einstieg in das Gebäude zu erspähen. Ganz
ähnliche Bedenken und Klagen hat es bei der Einführung von Google Street View gegeben.
Hier wurden auf die Bedürfnisse der Kläger in der Form reagiert, dass entsprechende
Gebäude nicht dargestellt wurden. Bei Indoor-Karten gäbe es z.B. die Möglichkeiten, die
Attribute der Räume und den Detailierungsgrad der Geometrie gering zu halten, um
diesbezügliche Fragen zu vermeiden. Jedoch verliert die Karte dadurch an Inhalt.
Grundsätzlich ist es wünschenswert eine große Basis an Daten anzubieten. Dies macht die
Karte vielseitig einsetzbar und lässt Spielraum für die Anwendungsentwicklung verschiedener
Szenarien. In zukünftiger Sicht wäre der Mehrwert größer. Im Fall der verwendeten dwg Files
ergibt sich die Schlussfolgerung, dass alle Informationen die in diesem File enthalten waren,
veröffentlich werden durften, da sie bereits zum öffentlichen Download auf der Webseite der
Beuth Hochschule zur Verfügung standen. Lediglich der Detailierungsgrad der
Raumgeometrie wurde an einigen Stellen generalisiert. Beispielsweise wurde nicht die Lage
von Fenstern bei der Kartierung berücksichtigt. Die Zugänge der Räume wurden durch
zusätzliche Punkte gekennzeichnet. In der Regel ließen sich Türen durch ihre Türschwellen
identifizieren.
11
http://www.beuth-hochschule.de/690/ [Stand:2012-06-09]
23. 19
5.1 Georeferenzierung
Ein wichtiger Schritt bei der Verwendung der Kartengrundlage war die Georeferenzierung der
dwg Files. Damit im Betrieb des späteren Systems eine hohe Genauigkeit gewährleistet
werden konnte, musste die Quelle der Bezugskoordinaten zuverlässig sein. In diesem Fall
wurden die Außenpunkte der Gebäudeumrisse aus der Automatisierten Liegenschaftskarte
verwendet. Die ALK wurde von der Berliner Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und
Umwelt12
zur öffentlichen Einsicht zur Verfügung gestellt. Die Anmeldung zur Ansicht der
Karte muss aus datenschutzrechtlichen Gründen protokolliert werden. Das Koordinatensystem
der dort zu erhaltenen Koordinaten ist das Soldner-Berlin System. Der EPSG Code dieses
Bezugssystems ist 3068. Die entnommenen Koordinaten mussten transformiert werden, damit
sie im gewünschten Bezugssystem mit Längen- und Breitengraden vorlagen. Dazu wurden die
Koordinaten mit der PostGIS Funktion st_transform umgewandelt. Somit lagen die
Referenzkoordinaten im WGS84 Bezugssystems mit dem EPSG Code 4326 vor. Die
Rundungsfehler, von denen das Ergebnis der mit der Funktion st_transform geänderten
Koordinaten behaftet war, konnten vernachlässigt werden, da ausreichend viele
Nachkommastellen bei der Erhebung der Referenzkoordinaten im ALK existierten.
Abbildung 9: Passpunktverteilung (verändert nach ALK Online in Internet)
Die Georeferenzierung der dwg Files wurde mit dem entsprechenden Standarttool in ArcMap
durchgeführt. Zwei Passpunkte waren zur Georeferenzierung eines dwg Files nötig.
12
http://www.stadtentwicklung.berlin.de/geoinformation/fis-broker/ Stand[2012-10-06]
24. 20
5.2 Digitalisierung
Der Inhalt der dwg Files gab lediglich eine Grundlage zum kartieren. Die Ausgestaltung der
Räume lag nicht in der benötigten Form eines selektierbaren Feature Objektes vor. Das File
enthielt mehrere Layer, davon beinhaltete einer die Bezeichnungen der Räume und Flure. Es
wurden die Raumnummer und die Raumbezeichnung daraus verwendet. Ein anderer wichtiger
Layer hatte sämtliche Linien, die das Gebäude abbildeten, zum Inhalt. Dieser hätte verglichen
werden können mit einer analogen Karte. Er diente zur Digitalisierung der einzelnen Feature
Objekte. Die Fangfunktion der Knoten und Kanten des ArcMap Editors erwies sich als ein
nützliches Tool zum Erheben der Raumobjekte. Die Digitalisierungsgeschwindigkeit und
Erfassungsgenauigkeit wurde dadurch stark erhöht. Für jede Etage eines jeden Hauses des
Beuth Campus in der Luxemburger Straße entstand ein Shapefile, welches die bloße
Raumgeometrie enthielt.
5.3 DestinationMap Datenmodell
Auf Grund der Tätigkeit als Werkstudent bei der Nokia gate5 GmbH ergab sich die
Möglichkeit, einer Publizierung der Indoor-Karten des Beuth Campus in Nokia Maps. Um
dies zu ermöglichen, mussten die Kartendaten in einem bestimmten Format vorliegen. Im
Prozess der Schaffung der Kartengrundlage sind viele Shape Files entstanden. Diese mussten
in einen XML-Dialekt umgewandelt werden. Priorität hatte die Einhaltung der exakten Syntax
des DestinationMaps Formates, um ein valides Dokument zu erzeugen. Die Shapefiles
wurden mit Hilfe von Geoserver als GML exportiert. Es wurde ein Java Konvertierungstool
entwickelt, um das exportierte GML in ein DestinationMap File umzuwandeln. Das Ergebnis
eines Raumes ist in Listing 4 dargestellt.
25. 21
Listing 4: DestinationMap File
Das erzeugte DestinationMap XML File musste anschließend manuell angepasst werden. Die
einzelnen Etagen eines Gebäudes mussten in ein DM File zusammengeführt werden.
Umgebungspolygone des Gebäudeumrisses mussten ebenfalls manuell nachgetragen werden.
Anschließend konnten die Gebäude im DM Format auf den Nokia Server hochgeladen
werden. Es folgte die Attributierung der Features in einem Nokia eigenem Editor. Dabei
wurden der Raumname, Adresse und Raumbezeichnung eingetragen. In einigen Fällen
konnten Icons den Features zugewiesen werden, beispielsweise den Treppen und Toiletten.
Desweiteren wurden sogenannte Doorways eingetragen. In Abbildung 10 werden diese grün
dargestellt. Diese dienten der Vorbereitung für ein Routing fähiges Datenmodell. Sie
kennzeichneten den Zugang zu einem Raum in Form einer Line, die zwei Features verknüpft.
<dm:Destination LevelNumber="1" type="room" gml:id="">
<dm:Content Source="" ContentID="">
<dm:Names>
<dm:Name Type="BASE">
<dm:Text LangCode="ENG"/>
</dm:Name>
</dm:Names>
<dm:Geometry>
<gml:exterior>
<gml:LinearRing>
<gml:pos>52.54486842 13.35173694</gml:pos>
<gml:pos>52.54482608 13.3517952</gml:pos>
<gml:pos>52.54481129 13.35176628</gml:pos>
<gml:pos>52.54484662 13.35171767</gml:pos>
<gml:pos>52.54484289 13.35171038</gml:pos>
<gml:pos>52.54484859 13.35170255</gml:pos>
<gml:pos>52.54485231 13.35170984</gml:pos>
<gml:pos>52.54485363 13.35170803</gml:pos>
<gml:pos>52.54486842 13.35173694</gml:pos>
</gml:LinearRing>
</gml:exterior>
</dm:Geometry>
<dm:Details>
<dm:Locations>
<dm:Location>
<dm:Address>
<dm:StreetAddress>
<dm:HouseNumber Type="BASE">
<dm:Text LangCode="ENG">7</dm:Text>
</dm:HouseNumber>
</dm:StreetAddress>
</dm:Address>
</dm:Location>
</dm:Locations>
</dm:Details>
</dm:Content>
</dm:Destination>
26. 22
Abbildung 10: Ausschnitt der Indoormap
6 Ergebnispräsentation
In dieser Arbeit wurde eine Komponente geschaffen, die als Bestandteil eines
Orientierungssystems dienen kann. Die entwickelte App ist als ein Prototyp zu verstehen. Die
Funktionalität steht über der Benutzerfreundlichkeit. Beim Einsatz der entwickelten
Komponente in einem Orientierungssystems würde sich die grafische Erscheinung stark
verändern. Das WPS würde im Hintergrund arbeiten, ohne dass sich der Benutzer Gedanken
über die Verwendung machen bräuchte.
Die These dieser Arbeit wurde bestätigt, mit dem entwickelten System lässt sich eine
Positionierung durchführen. Aber dies ist an viele Faktoren geknüpft. Eine Voraussetzung
dafür ist eine sorgfältige und ausreichend dichte Profilerstellung der Umgebung, in der die
Lokalisierung durchgeführt werden soll. Das System geht davon aus, dass sich während des
Positionierungsprozesses der mobile Empfänger nicht bewegt. Wird eine Messung während
der Bewegung vollzogen, kann keine eindeutige Referenz zu einem Profil erstellt werden. Die
Genauigkeit der bestimmten Position ist unterschiedlich. Sie reicht von einer zellgenauen
Bestimmung bis zu maximal einer raumgenauen Positionierung. Da die WLAN Zellen
verhältnismäßig groß in der Hochschule waren, fielen mehrere Räume in eine Zelle. Somit
konnte es passieren, dass schlechte Genauigkeiten von über 20m entstanden. Die
Geschwindigkeit des WPS ist in den erstellten kleinen Testszenarien verhältnismäßig langsam
gewesen. Es war anzunehmen, dass bei einem größeren Testfeld die Geschwindigkeit der
27. 23
Lokalisierung weiter abnehmen würde. Die Größe der zu verarbeitenden Daten würde
entsprechend steigen. Die Tabelle mit den Raumprofilen konnte offline genutzt werden.
Ebenso wäre eine Realisierung über eine online Bereitstellung der Profiltabelle denkbar
gewesen. Die Einbindung der Karte in das System ist nicht vollzogen worden, da es zur
Erprobung des WPS nicht wesentlich war. Die Einbindung hätte visuelle Vorteile gehabt.
Das System enthielt Fehler, die zum Absturz der App führten. Es handelte sich dabei um
keine wesentlichen Fehler, die das WPS einschränkten oder verfälschten. Die grafische
Oberfläche der App wurde nicht optimiert. Die Zielführung für fremde Benutzer war nicht
eindeutig. Eine Erläuterung der Funktionen der App für den Benutzer fehlte.
Abbildung 11: Auszug von möglichen Komponenten im Orientierungssystem
Es konnte eine Höhenbestimmung mit Hilfe des Altimeters durchgeführt werden. Zuvor
musste der Höhenmesser manuell kalibriert werden. Dies stellte eine große Fehlerquelle dar.
Wenn ein System von manuellen Eingaben abhängt, führt es irgendwann immer zu Fehlern.
Eine Automatisierung der Kalibrierung, wie es konzeptionell im Kapitel Höhenbestimmung
dargelegt wurde, wäre wesentlich sicherer und bequemer gewesen. Das Ziel der
Höhenbestimmung auf eine Etage zurückzuschließen, wurde nicht umgesetzt. Die verschieden
hohen Etagen der Gebäude führten dazu, dass mit der Höhenbestimmung nicht eindeutig auf
eine Etage geschlossen werden konnte. Es lagen keine Höhenprofile der einzelnen Etagen der
Gebäude vor, somit konnte keine Referenz zu einer gemessenen Höhe mit einer Etage
gebildet werden. Es hätte zuvor ermittelt werden müssen, in welchem Gebäude man sich zum
Zeitpunkt der Positionierung befand, um entsprechend das richtige Höhenprofil zu
verwenden. Hierzu hätte wiederum das WPS verwendet werden können, da aber die
Höhenbestimmung der WLAN-Positionierung vorgeschalten war, um diese zu vereinfachen
und zu beschleunigen, machte dies keinen Sinn. Es wurde ein Lösungsansatz für dieses
Problem gefunden. Dieses Konzept sah vor, aus dem Tupel der WLAN Profiltabelle, von dem
die Etage aus li und das Gebäude aus pi bekannt waren, mit Hilfe des zu dem Gebäude
28. 24
passenden Höhenprofil zu vergleichen. Mit diesem Vergleich konnte auf eine Absoluthöhe
geschlossen werden. Anschließend hätte diese ermittelte absolute Höhe mit der aus der
Messung des Altimeters resultierende Höhe des mobilen Empfängers verglichen werden
können. Somit wäre ein Bezug von der Position des mobilen Empfängers zu einem Tupel mit
gleicher Höhenkennzeichnung gefasst worden. Dies hätte die Auswahl der Infrage
kommenden Tupel zur Lokalisierung in der Höhe beschränkt. Da die Diskussion über den
wirklichen Nutzen dieses Lösungsvorschlages noch aussteht, wurde es in dieser Arbeit nicht
umgesetzt.
6.1 Bewertung
Die Profilerstellung war ein zeitintensiver Prozess. Es mussten mehrere Profile an derselben
Position zu unterschiedlichen Zeitpunkten erstellt werden. Hinzu kam, dass langfristig
gesehen in bestimmten Intervallzyklen eine Aktualisierung der Profiltabelle nötig war, damit
Änderungen der lokalen WLAN Struktur registriert wurden. Das System hätte entsprechend
gewartet werden müssen. Aus der Praxis hatte sich ergeben, dass an besonderen
Veranstaltungen kurzzeitig zusätzliche WLAN Router in den Gebäuden verteilt wurden. Als
ein Beispiel sei das an den 22. bis 23. Juni 2012 stattgefundenen WhereCamp13
zu nennen.
Das WhereCamp ist eine Konferenz an der jeder teilnehmen und über Location-Themen
referieren kann. Bei solchen Situationen müsste eine erneute Profilerstellung erfolgen. Jedoch
zu diesen Veranstaltungen wäre es wünschenswert, ein stabiles Orientierungssystem zu
haben. Das WPS bezog sich eher auf eine statische WLAN Infrastruktur, die auch langfristig
unverändert bleibt. An der Hochschule war das WLAN allgemein sehr dynamisch. Es kam
vor, dass Dozenten ihre eigenen WLAN Router zu ihren Veranstaltungen mitbrachten, um der
Zuhörerschaft einen stabilen Internetzugang zu gewährleisten. Das hier dargestellte WPS war
für solche Szenarien daher ungeeignet.
Desweiteren wurde der administrative Aufwand zu dem Betreiben des Systems dadurch
verdoppelt, dass zwei verschiedene Profiltabellen hätten erstellt werden müssen. Dies wäre
nötig gewesen, da für Empfängergeräte, die noch nicht den WLAN Standard 802.11n+a
unterstützten, die 5GHz Netzwerke nicht hätten registriert werden können. Der Anteil an
jenen Geräten war derzeit recht hoch, wie eigene Befragungen an den Kommilitonen ergaben.
Hinzu kam, dass die Medianberechnung derzeit noch sehr kompliziert ablief. Dies führte zu
einer erhöhten Berechnungsdauer der Euklidischen Distanzmaße und somit einer langsameren
Positionierung. Es gab keine Standardfunktion in SQLite die den Median berechnete.
Vergleichbar wäre die avg() Funktion gewesen. Diese berechnete einen Mittelwert. Sie war
zur Berechnung im WPS ungeeignet, da Ausreißer in den Messwerten zu sehr gewichtet
wurden.
Es hatte sich herausgestellt, dass das entwickelte WPS für den Einsatz in der Hochschule
nicht die beste Lösung zur Positionierung darstellte. Insgesamt war ein Lösungsansatz über
Wifi-Positionierung in den Gebäuden der Hochschule mit der gegebenen Infrastruktur nicht
zu empfehlen. Die Netzabdeckung war nicht an allen Stellen der Hochschule gegeben. Dies
13
http://wherecamp.de/ [Stand: 2012-07-05]
29. 25
lag auch an der Beschaffenheit der Gebäude. Eine Empfehlung für die Verbesserung des
lokalen WLAN wurde daher an dieser Stelle nicht abgegeben.
6.2 Ausblick
Um die grundlegende Frage der Positionierung zu klären, sei an dieser Stelle ein weiteres
Konzept vorgestellt. Die Idee beruhte auf einer Technologie, welche in den letzten Jahren
immer populärer wurde. Derzeit gab es bereits einige Geräte, die die sogenannte
Nahfeldkommunikation14
, kurz NFC, unterstützten. Eine steigende Anzahl an Geräten wurde
erwartet. Gründe dafür waren die vielseitige Einsetzbarkeit und die Einfachheit der
Technologie. Doch das Prinzip dieser Technologie war nicht neu. Bereits seit Mitte des
vergangenen Jahrhunderts wurde es genutzt, damals z.B. noch zur „Freund-Feind-Erkennung“
in Flugzeugen15
. Heute hatte sich das System weiterentwickelt. Bei entsprechender Hardware
Voraussetzung war es nutzbar für jedermann.
Das Konzept sah vor, dass mit Hilfe von räumlich verorteten NFC-Chips eine Positionierung
durchgeführt werden konnte.
6.2.1 NFC
Die NFC Technik ist eine auf Funk basierende Kommunikationstechnik. Sie ist für sehr kurze
Entfernungen konzipiert. Die Entfernung beträgt nur wenige Zentimeter. Dabei kann ein
Lesegerät kleine Datenmengen aus aktiven Geräten oder passiven Medien, sogenannten Tags
oder RFID Ediketten, lesen. Theoretisch ist es eine berührungslose Interaktion zwischen
Lesegerät und Medium. Es kann aber praktisch beim Zusammenführen der Komponenten zu
einem physischen Kontakt kommen. Der Frequenzbereich von NFC liegt bei 13,56MHz. Das
Lesen der Tags erfolgt durch den Aufbau eines elektromagnetischen Feldes des Lesegerätes,
welches in die Reichweite eines Tags geführt wird. In dem NFC Tag ist eine Antenne, die
dem ebenfalls darauf enthaltenen Chip mit dem empfangenen Induktionsstrom versorgt. Der
Chip löst dann eine Kommunikation mit dem Leser aus. So ist es möglich Daten auf den Chip
zu übertragen und zu von ihm zu lesen.16
Die Datenmenge ist sehr begrenzt. Derzeit sind
Chips von 8Kbytes käuflich. Die geringe Übertragungsrate von 424kBits/s17
wird auch in
Zukunft die Speicherkapazität der Chips beschränken, da sich die Lesedauer verlängern
würde.
Das NFC-Forum18
ist eine öffentliche Plattform, welche für die Förderung der NFC-
Technologie zuständig ist. Die Mitglieder entwickeln die Architektur und technischen
Spezifikationen für die NFC Technik. „Die NFC-Architektur enthält die Spezifikationen für
die NFC-Gerätearchitektur, Protokolle für den kompatiblen Datenaustausch, sowie die
geräteunabhängige Serviceanbindung und Geräteerfassung.“19
Bestandteil der Spezifikation
sind das NFC-Datenaustauschformat NDEF, die standardisierten NFC Aufzeichnungstypen
14
http://de.wikipedia.org/wiki/Near_Field_Communication [Stand: 2012-07-07]
15
http://de.wikipedia.org/wiki/RFID [Stand: 2012-07-07]
16
http://www.cosmo-id.de/de/nfc/100-wie-funktioniert-nfc.html [Stand: 2012-07-07]
17
http://www.elektronik-kompendium.de/sites/kom/1107181.htm [Stand: 2012-07-08]
18
http://www.nfc-forum.org/home/ [Stand: 2012-07-14]
19
http://www.itwissen.info/definition/lexikon/NFC-Forum-NFC-forum.html [Stand: 2012-07-07]
30. 26
RDT, die Spezifikationen für die Aufzeichnung von Text und der Uniform Ressource
Identifier URI. NDEF beschreibt das Datenformat für NFC-Geräte und Tags.
Ein NDEF formatierter Tag kann eine oder mehrere Messages mit jeweils einem oder
mehreren Records enthalten. Es gibt verschiedene Arten von Records. Eine Liste der von
Android unterstützenden Formate ist auf der Developer Website zu finden20
. Die Records
enthalten einen Payload. Dieser enthält den Inhalt, der auf dem Tag ist.
6.2.2 nfc4indoor
Ein einfacher Anwendungsfall wird in Abbildung 12 beschrieben. Ein Nutzer lokalisiert seine
Position mit Hilfe eines NFC Tags.
Abbildung 12: Simplest usecase NFC
Grundsätzlich kann die Position auf zwei verschiedene Weisen ermittelt werden. Die eine
Variante besteht darin, dass die Geoposition des NFC-Chips auf dem Tag selbst enthalten ist.
Bei der anderen Methode wird eine ID von dem Tag gelesen und mit Hilfe einer Datenbank
abgeglichen. Inhalt der Datenbank ist im einfachsten Fall eine LookUp Tabelle mit den IDs
der Tags und den dazugehörigen Koordinaten. Es gibt für beide Methoden Vor- und
Nachteile. Der Abgleich über eine Datenbank setzt voraus, dass der Tag bereits in der
LookUp Tabelle existiert, um eine Position zu erhalten. Die ID des Tags muss unbedingt
eindeutig sein. Es bietet sich an, jeden Tag mit einer künstlichen PlaceID zu versehen. Der
große Vorteil der Datenbank ist, dass zusätzliche Informationen auf ihr hinterlegt werden
können. Mögliche Informationen wären:
- Telefonnummern (Hausmeister, Notfallrufnummern, Information)
- Stundenpläne
- Bestimmte IDs können Aktionen hervorrufen, wie das Lautlosstellen des Telefons
- CheckIn
- Geofencing Szenarien
20
http://developer.android.com/guide/topics/connectivity/nfc/nfc.html [Stand: 2012-0-09]
31. 27
Der Vorteil des beschreiben der Tags mit Ortsinformationen besteht darin, dass er unabhängig
von anderen Komponenten, wie z.B. einer Datenbank oder Internetverbindung, den
Raumbezug herstellen kann. Andere Systeme könnten dann ebenfalls die Informationen
nutzen. Das Problem der Variante besteht darin, dass es derzeit noch keinen gültigen Standard
gibt, um Geokoordinaten auf den Tags zu hinterlegen. Nfc4indoor21
verfolgt die Idee ein
KML File auf den Tags zu hinterlegen. Dabei erhält ein Record der NDEF Message den KML
MINE Type „application/vnd.google-earth.kml+xml“22
. Der Inhalt des Payload ist eine KML
Datei. Nfc4indoor ist noch in einer frühen
Entwicklungsphase. Es ist ein Projekt von
Studenten der Beuth Hochschule. Ein
exemplarischer Tag mit mehreren Records wird in
Abbildung 13 dargestellt.
Die Kombination von beiden Methoden, wie es in
Abbildung 12 dargestellt ist, bietet den größten
Freiraum für zukünftige Anwendungsszenarien.
Es ist für den Anwender reizvoll mit seiner
Umgebung zu interagieren, wenn er durch
Berühren seiner Umwelt, also den Tags, direkten
Kontakt hat und Aktionen auslöst. Gerade das
Einchecken in einer Lokation macht es sehr
interessant.
Aus dem KML lässt sich ebenfalls eine
Höheninformation entnehmen, somit wäre eine
Kalibrierung des Altimeters bei jedem Scan eines
solchen Tags möglich. Dies stellt einen großen
Vorteil für die anschließende Ermittlung der Höhe
dar. Beispielsweise zum Verfolgen der Person
während sie sich bewegt.
21
http://nfc4indoor.beuth-hochschule.de/ [Stand: 2012-07-08]
22
https://developers.google.com/kml/documentation/kml_tut [Stand: 2012-07-07]
Abbildung 13: nfc4indoor Tag Beispiel
32. V
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Boris - Raumauswahl(links) und Karte(rechts)............................................................. 1
Abb. 2: Lageplan Campus der Beuth Hochschule (Online in Internet) ..................................... 2
Abb. 3: Beispiel Tupel in Profiltabelle....................................................................................... 7
Abb. 4: Eingabemaske Profilerstellung(links) und Ergebnis der Positionierung (rechts) ......... 9
Abb. 5: Signalstärkeverlust ...................................................................................................... 11
Abb. 6: Mehrfachmessungen einer Position ............................................................................ 12
Abb. 7: ISA-Standardkurve (K.L.S. PUBLISHING Nr. Pt-02:5)............................................ 14
Abb. 8: Kalibrierung (links) und Altimeter (rechts) ................................................................ 17
Abb. 9: Passpunktverteilung (verändert nach ALK Online in Internet) .................................. 19
Abb. 10: Ausschnitt der Indoormap ......................................................................................... 22
Abb. 11: Auszug von möglichen Komponenten im Orientierungssystem............................... 23
Abb. 12: Simplest usecase NFC............................................................................................... 26
Abb. 13: nfc4indoor Tag Beispiel............................................................................................ 27
Listing
Listing 1: Vergleichsbedingung für den Tabelleneintrag........................................................... 8
Listing 2: Euklidische Distanzmaßberechnung........................................................................ 10
Listing 3: Höhenberechnung Altimeter.................................................................................... 17
Listing 4: DestinationMap File ................................................................................................ 21
33. VI
Literaturverzeichnis
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