Smartphones enthalten immer mehr Sensoren, mit denen sie Daten aus ihrer Umwelt erfassen. Erst durch den Zugriff über Software werden diese Sensordaten zu nützlichen Features. So wird Beispielsweise das Display eingeschaltet, sobald man das Smartphone aus der Hosentasche holt oder ausgeschaltet, wenn man es sich ans Ohr hält. Ein großes Augenmerk erhält die Lokalisierung der Geräte. Hierdurch werden Anwendungen wie die Navigation ermöglicht. Bei der Distanzmessung geht es darum, die Strecke, die ein Gerät in Bewegung zurücklegt, zu erfassen. In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die Messung auf kleinen Skalen, im Zentimeterbereich, umgesetzt werden kann.
## Motivation und Ausgangslage [draft]
## Motivation [draft]
Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Umsetzung der Distanzmessung mittels Bluetooth unter Verwendung des \ac{rssi}. Diese Lösung wird häufig in der Indoor-Navigation angewandt, da sie sowohl kostengünstig als auch weit verbreitet ist. Hierbei findet die Lokalisierung der Geräte zum Beispiel durch Triangulation mittels Referenzpunkten statt. Diese Reverenzpunkte werden als Bluetooth-Beacons bezeichnet. Sie können sowohl weitere Smartphones, als auch dedizierte Hardware sein. Bei der Indoor-Navigation sind diese Referenzpunkte mehrere Meter auseinander, was zu einer geringen Signalstärke am Empfänger und somit zu größeren Auswirkungen von Störeinflüssen führt. Bei der Messung von kleinen Skalen können die Bluetooth-Beacons in einem engeren Raster angeordnet werden.
Die Open-Source-Andwendung phyphox®\footnote{https://phyphox.org} ermöglicht es mithilfe der im Smartphone verbauten Sensoren Experimente durch zu führen. Der Anwendung fehlt es derzeit an einer Möglichkeit, das Smartphone im Raum zu lokalisieren, was dazu führt das einige Experimente nicht durchführbar sind. Zur Lokalisierung soll Bluetooth eingesetzt werden. Aus der Literaturrecherche geht hervor, das die Abweichung von Bluetooth zur Lokalisierung meist mehrere Meter groß ist. Die Arbeit soll untersuchen ob diese Abweichung auf wenige Zentimeter reduziert werden kann um sie für Experimente nutzbar zu machen. Hierfür sollen sich selbst kalibrierenden Bluetooth-Beacons und die Filterung der Messdaten eingesetzt werden.
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Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Umsetzung der Distanzmessung mittels Bluetooth unter Verwendung des \ac{rssi}. Diese Lösung wird häufig in der Indoor-Navigation angewandt, da sie sowohl kostengünstig als auch weit verbreitet ist. Hierbei findet die Lokalisierung der Geräte zum Beispiel durch Triangulation mittels Referenzpunkten statt. Diese Reverenzpunkte werden als Bluetooth-Beacons bezeichnet. Sie können sowohl weitere Smartphones, als auch dedizierte Hardware sein. Bei der Indoor-Navigation sind diese Referenzpunkte mehrere Meter auseinander, was zu einer geringen Signalstärke am Empfänger und somit zu größeren Auswirkungen von Störeinflüssen führt. Bei der Messung von kleinen Skalen können die Bluetooth-Beacons in einem engeren Raster angeordnet werden.
## Zielsetzung [draft]
Eine Lokalisierung des Smartphones wird oft zur Navigation eingesetzt. Hierbei kommt es meist nicht auf den letzten Meter bis zum Ziel an. In dieser Arbeit geht es darum, die Genauigkeit der Distanzmessung auf einen eingeschränkten Bereich von rund \SI{2}{\meter} zu verbessern. Dabei sollen verschiedene
Bisherige Lösungen beschäftigen sich überwiegend mit der Indoornavigation. Hier sind die Umwelteinflüsse und Abstände der Referenzpunkte sehr viel Größer.
Das Ziel der Arbeit ist es, die Genauigkeit einer Distanzmessung auf einem eingeschränkten Bereich von rund \SI{2}{\meter} zu erhöhen. Das gewählte Setup soll dabei möglichst einfach umsetzbar sein.
Mithilfe einer Beispielimplementierung soll die Genauigkeit dieses Setups untersucht werden. Zur weiteren Verbesserung der Genauigkeit sollen verschiedene Filtermöglichkeiten implementiert werden. Mit einer genauen Distanzmessung lassen sich beispielsweise neue Experimente mit dem Smartphone umsetzen.
@ -15,7 +25,6 @@ Mithilfe einer Beispielimplementierung soll die Genauigkeit dieses Setups unters
Im Smartphone befinden sich mehrere Sensoren, die zur Lokalisierung des Geräts eingesetzt werden können. Da sich die Experimente mit phyphox® meist im Innenraum abspielen, wird GPS für diesen Einsatzzweck nicht betrachtet. Mithilfe von WLAN, Bluetooth, NFC, Magnetometer, Gyroskop, Accelerometer, Kamera und Ultraschall bleiben jedoch viele weitere Möglichkeiten zur Lokalisierung bestehen [@maghdid_comprehensive_2021].
Bei der Smartphone-Anwendung phyphox® handelt es sich um eine Open-Source-Anwendung, mit deren Hilfe Experimente mit dem Smartphone durchgeführt werden können. Hierzu greift sie auf die im Gerät verbauten Sensoren zurück. So lassen sich zum Beispiel mit dem Luftdrucksensor die im Fahrstuhl zurückgelegten Stockwerke ermitteln und anzeigen, oder die Länge eines Pendels, an dem das Smartphone hängt, durch die Pendelfrequenz berechnen. Anwender können mithilfe von XML-Dateien die Anwendung um eigene Experimente erweitern. Hierdurch wird phyphox® gerade für Schulen interessant, da es Schülern die Möglichkeit bietet, die Theorie in der Praxis zu erleben. Aktuell fehlt jedoch eine Möglichkeit zur Distanzmessung. Durch diese könnten Experimente wie die Errechnung der Beschleunigung aus der zurückgelegten Wegstrecke und der Zeit durchgeführt werden.
Um eine genaue Distanzmessung durchführen zu können muss die Punktuelle Lokalisation eines Gerätes möglich genau sein.
@ -25,7 +34,13 @@ Die Distanz beschreibt die Länge einer, durch eine dynamische Bewegung zurückg
## Aufbau der Arbeit
# Technische Grundlagen
# Grundlagen
Die Lokalisierung und Distanzmessung ist ein wichtiges Forschungsfeld. Die Anwendungsfälle reichen von der Aufzeichnung der Trainingsstrecke über die Navigation bis hin zur Verfolgung von Objekten. Bei vielen Anwendungsbereichen ist eine Genauigkeit von wenigen Metern ausreichend. Dies ändert sich, wenn man Experimente auf kleineren Maßstäben wie zum Beispiel einem Tisch, durchführen möchte. Hierbei können wenige Zentimeter Abweichung über das Gelingen des Experiments entscheiden.
Im Smartphone befinden sich viele verschiedene Sensoren. Einige davon lassen sich zur Lokalisierung des Geräts einsetzen. Die Open-Source-Anwendung phyphox® bietet die Möglichkeit mit dem Smartphone zu Experimentieren. Hierzu verwendet die Anwendung die im Smartphone verbauten Sensoren. Dabei werden die Rohdaten der Sensoren ausgelesen und aufzeichnen. Durch die Kombination verschiedener Sensoren oder Parametern wie die Zeit, lassen sich verschiedenste Experimente realisieren. Ein Experiment ermöglicht es beispielsweise die Länge eines Pendels zu bestimmen. Hierzu wird das Smartphone an das Pendel gehängt und unter Einsatz des Beschleunigungssensors die Richtungsänderung erkannt und somit die Pendelfrequenz ermittelt. Aus der Pendelfrequenz lässt sich dann die Länge des Pendels errechnen.
Ein weiteres Beispiel ist die Messung der Geschwindigkeit eines Fahrstuhls mithilfe des Luftdrucksensors. Hierbei wird die Höhenänderung ins Verhältnis zur Zeit gesetzt um die Geschwindigkeit zu ermitteln. Mit Kenntnis der Höhe eines Stockwerks lässt sich die gemessene Höhenänderung auch in die Anzahl an zurückgelegten Stockwerken umrechnen. Jedoch fehlt der Anwendung bisher eine Möglichkeit zur Lokalisierung des Smartphones.
In diesem Kapitel werden die technischen Grundlagen erörtert und eine abschließende Bewertung durchgeführt. Dabei werden die Grundlagen zunächst allgemein betrachtet und in weiteren Kapiteln vertieft.
@ -125,24 +140,35 @@ Die Innenraum-Lokalisierung und Navigation ist ein Forschungsfeld mit großem In
Ein weiterer Sensor, der zur Lokalisierung in Innenräumen häufig betrachtet wird, ist Bluetooth. Dieser ist weit verbreitet und kostengünstiger als \ac{wifi} [@Ye_2019]. Des Weiteren wurde mit \ac{ble} ein Standard entwickelt, der sehr stromsparend ist. Im weiteren Verlauf der Arbeit soll Bluetooth näher betrachtet werden.
## Bluetooth
Bei Bluetooth handelt es sich um einen, durch die \ac{sig} entwickelten, Industriestandard zur Datenübertragung über kurze Distanzen per Funktechnik. Bluetooth arbeitet im lizenzfreiem \ac{ism} von \SIrange{2,402}{2,480}{\giga\Hz}, dadurch darf es weltweit zulassungsfrei betrieben werden. Mit Bluetooth 4.0 wurde \acl{ble} eingeführt. Dieses ist nicht abwärtskompatibel, bietet jedoch einige nützliche Besonderheiten: Ein reduzierter Stromverbrauch und die kurze Aufbauzeit einer Übertragung sind die wesentlichen Vorteile.
## Bluetooth [draft]
Bei Bluetooth handelt es sich um einen Industriestandard, der in den 1990er-Jahren durch die \ac{sig} entwickelten und eingeführt wurde. Die Technologie dient seither zur Datenübertragung zwischen verschiedenen Endgeräten mittels Funktechnik. Die Reichweite hängt maßgeblich von der Umgebung und der Sendeleistung ab und kann zwischen \SIrange{1}{200}{\meter} betragen. Bluetooth arbeitet im lizenzfreiem \ac{ism} von \SIrange{2,402}{2,480}{\giga\Hz}, wodurch es es weltweit zulassungsfrei betrieben werden darf. Im Jahr 2020 wurde Bluetooth in 4 Milliarden verkauften Produkten verbaut [@BluetoothSIG_2021]. Darunter befinden sich Smartphones, Computer, medizinische Geräte sowie Unterhaltungsmedien und vieles mehr. Dies und die Tatsache das die \ac{sig} im Jahr 2021 36.645 Mitglieder aufweist [@BluetoothSIG_2021], lässt Schlussfolgern, das Bluetooth ein etablierter Standard für den Austausch von Daten ist.
### Bluetooth Low Energy [draft]
Mit der einführung von Bluetooth 4.0 im Juli 2010 wurde \acl{ble} in die Bluetooth Technologie integriert. \acl{ble} ist nicht abwärtskompatibel, bietet jedoch einige nützliche Besonderheiten: Ein reduzierter Stromverbrauch und die kurze Aufbauzeit einer Übertragung sind die wesentlichen Vorteile.
\acl{ble} befindet sich im gleichen \ac{ism} wie das klassische Bluetooth. Es teilt den Frequenzbereich jedoch nicht in 79 Kanälen von \SI{1}{\mega\Hz}, sondern in 40 Kanälen von je \SI{2}{\mega\Hz} auf.
### BLE und Entfernungsmessung
### Entfernungsmessung
- Infografik Lokalisierung
- Mögliche Verfahren mit dem Smartphone
- Advertising
- Advertising mit Verbindung
- Mit wievielen GEräten kann man gleichzeitig verbinden?
- Welche verbindungsformen gibt es?
-
### RSSI
- RSSI - Verfahren
- Formel für das RSSI BLE Scenario
## Messkette
## Fehler
## Messung, Fehler-Quellen und Korrekturen
### Systematische Fehler
@ -155,9 +181,22 @@ Bei Bluetooth handelt es sich um einen, durch die \ac{sig} entwickelten, Industr
Filterverfahren in Tabelle, Erklärung was Filter machen.
Nicht alle müssen angewandt werden.
### Fazit
- Fehlerkorrektur durch einen Laborähnlichen Aufbau.
- Züfällige Fehler durch Filter XY
-
## Bewertung
## Beschreibung der eigenen Idee/ Innovation
Der Anwendung fehlt jedoch, ein Möglichkeit zur Lokalisierung des Smartphones. Dabei ist die Messung auf kleinen Skalen, im Zentimeterbereich wichtig um ein möglichst breites Spektrum an Experimenten zu ermöglichen. Beispiele hierfür sind:
**Darstellung des Abstandsgesetz:** Das Abstandsgesetz beschreibt den Abfall der Energie von allem was sich Kugelförmig ausbreitet, als Beispiel sei hier der Schall oder das Licht genannt. Die Oberfläche einer Kugel wächst mit zunehmenden Abstand, dem Radius $r$, zum Quadrat. Die Energie nimmt somit im Quadrat zum Abstand der Quelle ab [@Harten_2012_BOOK, S. 123]. Dieses Gesetz lässt sich mit dem Smartphone in einem Experiment veranschaulichen. Hierbei kann man den Schalldruck mit dem Mikrophone oder die Lichtintensität mit dem Helligkeitssensor messen und zusammen mit der Entfernungsänderung aufzeichnen.
**Darstellung von Schallinterferenzen:**
Diese Arbeit soll untersuchen wie eine solche Lokalisierung umgesetzt werden kann.
# Implementierung
@ -191,6 +230,9 @@ Zu den Messpunkten in und am Rand der Zonen kommt ein spezieller Messpunkt. Dies
# Ergebnisse
- Fehlerhafte Zeitlicher Verlauf beim Empfang der Daten
@ -358,6 +367,7 @@ unfavorably for these kinds of methods.},
title = {Fig. 1. Distance between two NFC devices to execute an activity},
year = {2015},
abstract = {Download scientific diagram | Distance between two NFC devices to execute an activity from publication: User Friendliness of Near-Field Communication (NFC) | Near-Field Communication or NFC is a new technology that was introduced in recent years. However, even with the simplicity and security that the technology provide, the adoption of this technology is not wide spread. In this paper, we describe the user-friendliness criteria... | NFC, Radio Frequency Identification and Radio Frequency Identification Device | ResearchGate, the professional network for scientists.},
@ -470,7 +480,7 @@ unfavorably for these kinds of methods.},
@Article{Graham_2015,
author = {Graham, Daniel and Simmons, George and Nguyen, David T. and Zhou, Gang},
journal = {IEEE Internet of Things Journal},
title = {A Software-Based Sonar Ranging Sensor for Smart Phones},
title = {{A}{S}oftware-{B}ased {S}onar {R}anging {S}ensor for {S}mart {P}hones},
year = {2015},
issn = {2327-4662},
month = {dec},
@ -478,6 +488,7 @@ unfavorably for these kinds of methods.},
pages = {479--489},
volume = {2},
abstract = {We live in a three dimensional world. However, the smart phones that we use every day are incapable of sensing depth, without the use of custom hardware. By creating new depth sensors, we can provide developers with the tools that they need to create immersive mobile applications that take advantage of the 3D nature of our world. In this paper, we propose a new sonar sensor for smart phones. This sonar sensor does not require any additional hardware, and utilizes the phone’s microphone and rear speaker. The sonar sensor calculates distances by measuring the elapsed time between the initial pulse and its reflection. We evaluate the accuracy of the sonar sensor by using it to measure the distance from the phone to an object. We found that we were able to measure the distances of objects accurately with an error bound of 12 centimeters.},
@ -608,16 +618,23 @@ unfavorably for these kinds of methods.},
}
@InProceedings{Noertjahyana_2017,
author = {Noertjahyana, Agustinus and Wijayanto, Ignatius Alex and Andjarwirawan, Justinus},
title = {Development of Mobile Indoor Positioning System Application Using Android and Bluetooth Low Energy with Trilateration Method},
year = {2017},
pages = {185--189},
abstract = {The development of information technology and the concept of smart city began to grow. Information technology needed by the public that is looking for information position and location of destination in the building (indoor positionting). Indoor positioning using WiFi has limits on location placement. To overcome these shortcomings are used sensor beacon bluetooth low energy with the advantages of having low power consumption and relatively small dimensions that can be placed in various places that are difficult to reach by WiFi. Indoor Positioning System (IPS) is a system for knowing the position of objects or people in a room by using radio waves, magnetic fields, or other sensors obtained by mobile devices. The indoor positioning method is divided into deterministic and probabilistic. Deterministic can determine the position faster by using measurement techniques such as Trilateration and Triangulation. Trilateration is a method for determining location with known three location information and device distance to each access point. This research used Trilateration method with measurement technique based on RSSI value. Based on the results of the test, RSSI of the beacon is strongly affected by objects that have thickness and density. In line of sight conditions, Android devices are able to receive signals properly and determine the location of the device using trilateration with quite accurate.},
doi = {10.1109/ICSIIT.2017.64},
eventtitle = {2017 International Conference on Soft Computing, Intelligent System and Information Technology (ICSIIT)},
journal = {2017 International Conference on Soft Computing, Intelligent System and Information Technology (ICSIIT)},
keywords = {Bluetooth, Calibration, Meters, trilateration, Android, Androids, bluetooth low energy, Humanoid robots, Indoor positioning system, IP networks, Testing},
url = {files/537/8262565.html},
author = {Noertjahyana, Agustinus and Wijayanto, Ignatius Alex and Andjarwirawan, Justinus},
booktitle = {2017 International Conference on Soft Computing, Intelligent System and Information Technology ({ICSIIT})},
title = {{D}evelopment of {M}obile {I}ndoor {P}ositioning {S}ystem {A}pplication {U}sing {A}ndroid and {B}luetooth {L}ow {E}nergy with {T}rilateration {M}ethod},
year = {2017},
month = {sep},
pages = {185--189},
publisher = {{IEEE}},
abstract = {The development of information technology and the concept of smart city began to grow. Information technology needed by the public that is looking for information position and location of destination in the building (indoor positionting). Indoor positioning using WiFi has limits on location placement. To overcome these shortcomings are used sensor beacon bluetooth low energy with the advantages of having low power consumption and relatively small dimensions that can be placed in various places that are difficult to reach by WiFi. Indoor Positioning System (IPS) is a system for knowing the position of objects or people in a room by using radio waves, magnetic fields, or other sensors obtained by mobile devices. The indoor positioning method is divided into deterministic and probabilistic. Deterministic can determine the position faster by using measurement techniques such as Trilateration and Triangulation. Trilateration is a method for determining location with known three location information and device distance to each access point. This research used Trilateration method with measurement technique based on RSSI value. Based on the results of the test, RSSI of the beacon is strongly affected by objects that have thickness and density. In line of sight conditions, Android devices are able to receive signals properly and determine the location of the device using trilateration with quite accurate.},
doi = {10.1109/ICSIIT.2017.64},
eventtitle = {2017 International Conference on Soft Computing, Intelligent System and Information Technology (ICSIIT)},
file = {:files/Noertjahyana et al. - 2017 - Development of Mobile Indoor Positioning System Ap.pdf:PDF},
groups = {Verwendet},
journal = {2017 International Conference on Soft Computing, Intelligent System and Information Technology (ICSIIT)},
keywords = {Bluetooth, Calibration, Meters, trilateration, Android, Androids, bluetooth low energy, Humanoid robots, Indoor positioning system, IP networks, Testing},
Sebastian Preisner
3 years ago