Modulares Multisensorielles Indoor Navigationssystem / Christian Ascher.

Format:

Book

Author/Creator:

Ascher, Christian, author.

Language:

German

Subjects (All):

Artificial satellites in navigation--United States.

Artificial satellites in navigation.

Physical Description:

1 online resource (206 pages)

Edition:

1st ed.

Place of Publication:

Berlin : Logos Verlag, [2014]

Summary:

Long description: Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines modularen, multisensoriellen Indoor Navigationssystems mit dem Namen IndoorGuide. Dieser dient der Unterstützung von Einsatzkräften wie Polizei und Feuerwehr. Herzstück ist das so genannte Dual-IMU Konzept. Dabei werden Inertialsensoreinheiten (an Torso und Fuß), barometrischer Höhenmesser und elektronischer Kompass zu einem Gesamtkonzept kombiniert, welches bereits eine kurzzeitgenaue Navigationslösung liefert. Zur Langzeitstützung werden Algorithmen zur Nutzung von globalen Navigationssystemen (GNSS) in urbanem Gebiet vorgestellt. Zudem wird ein lokales Funksystem (UWB) für den Einsatz in Innenräumen evaluiert. Ebenso wird die Verwendung digitaler Gebäudekarten von mehrstöckigen Gebäuden bis hin zu Industrieanlagen mit Hilfe von Map Matching Algorithmen aufgezeigt. Zur Lokalisierung in unkartierten Gebäuden kann der IndoorGuide zusätzlich mit einem Laserentfernungsmesser erweitert werden. Basierend auf dessen Entfernungsmessungen kann mit einem graphenbasierten SLAM Ansatz eine sehr detaillierte Karte der Umgebung erstellt werden. Das Zusammenspiel der aufgezeigten Methoden wird schließlich anhand eines Echtzeit Demonstrators im Einsatz präsentiert.

Contents:

Intro

1 Einleitung

2 Grundlagen

2.1 Koordinatensysteme

2.2 Notation

2.3 Lagedarstellung

2.4 Strapdown-Algorithmus

2.5 Das Kalman-Filter

2.6 Der Least-Squares-Schätzer

3 IndoorGuide Hardware

3.1 Literatur: Sensoren in der Personal Navigation

3.2 Dual IMU Hardwarekonzept

3.3 Sensorik

3.3.1 Inertialsensorik

3.3.2 Magnetfeld-Kompass

3.3.3 GNSS Empfänger

3.3.4 Barometrischer Höhenmesser

3.3.5 UWB Messsystem

3.3.6 Laserentfernungsmesser

3.3.7 Navigationsplatinen für Torso und Fuß

3.3.8 Missionsrechner

3.3.9 Missionsüberwachung

3.4 Kalibration

3.4.1 Kalibration Inertialsensoren

3.4.2 Kalibration Magnetfeldsensoren

3.5 IMU Misalignment

4 Navigationsalgorithmik

4.1 Literatur

4.2 Strategien zur Schritterkennung

4.2.1 Schritterkennung - Lokales Minimum(Torso)

4.2.2 Schritterkennung - Gleitende Varianz (Fuß)

4.3 Algorithmen Torsomontage

4.3.1 Torso Lagefilter

4.3.2 Verfahren zur Schrittlängenschätzung

4.3.3 Schrittlängenkalibration

4.3.4 Torso Navigationsfilter

4.4 Algorithmen Fußmontage

4.4.1 Navigationsfilter mit Strapdown

4.4.2 Das Zero Velocity Update (ZUPT)

4.4.3 Ergebnisse Fußmontage

4.5 Dual IMU Konzept

4.5.1 Konzept

4.5.2 Ergebnisse Dual-IMU Konzept

4.6 Fazit

5 Simulationsumgebung zur Personal Navigation

5.1 Der Random Walk Generator am Fuß

5.2 Navigationsfilter

5.3 Monte-Carlo-Simulationsumgebung

5.4 Simulationsergebnisse

5.5 Der Random Walk Generator am Torso

5.6 Fazit

6 Infrastrukturbasierte Lokalisierung

6.1 Methoden der Lokalisierung

6.1.1 Received Signal Strength Indicator (RSSI)

6.1.2 Angle of Arrival (AoA)

6.1.3 Time of Arrival (ToA)

6.1.4 Time Difference of Arrival (TDoA)

6.1.5 Dekorrelation von Messwerten

6.2 Positionierungsalgorithmen

6.2.1 Gauß-Newton-Verfahren.

6.2.2 Levenberg-Marquardt-Verfahren

6.2.3 Trust-Region- und Line-Search-Algorithmen

6.2.4 Interior-Point-Algorithmus

6.2.5 Bancroft-Algorithmus

6.2.6 Vergleich der Positionierungsalgorithmen

6.3 Dillution of Precision (DOP)

6.4 Integration mit Inertialsystemen

6.4.1 Systemmodell des Navigationsfilters

6.4.2 Loosely Coupled Integration

6.4.3 Tightly Coupled Integration (TDoA)

6.4.4 Tightly Coupled Integration (ToA)

6.5 GNSS

6.5.1 GNSS Messgrößen und Fehlerquellen

6.5.2 GNSS/INS Integration

6.5.3 GNSS/INS Integration Ergebnisse

6.5.4 Fazit

6.6 Ultra-Wide-Band Funksystem

6.6.1 Literatur

6.6.2 UWB Funksystem

6.6.3 Tightly Coupled UWB/INS Navigationsfilter

6.6.4 Szenarien mit Ergebnissen

6.6.5 Fazit

7 Laser OrthoSLAM

7.1 SLAM-Methoden

7.2 Laserentfernungsmesser

7.3 Linienextraktion

7.3.1 Incremental Line Extraction

7.3.2 Split-And-Merge Algorithmen

7.3.3 Adaptive Line Extraction Algorithm

7.4 Datenassoziation

7.4.1 Datenassoziation Nearest-Neighbour

7.4.2 Datenassoziation: Maximum-Likelihood

7.4.3 Joint Compatibilty Branch and Bound

7.5 SLAM-Verfahren

7.5.1 EKF-SLAM

7.5.2 FastSLAM

7.5.3 Thin Junction Tree Filters

7.5.4 Square Root Smoothing and Mapping

7.5.5 Graphical SLAM

7.5.6 OrthoSLAM

7.6 Graphical OrthoSLAM in der Personal Navigation

7.6.1 Grundlagen von Graphical OrthoSLAM

7.6.2 Der Graph

7.6.3 GraphicalSLAM-Ablauf

7.6.4 Korrektur von Pitch- und Rollwinkel

7.6.5 Linienextraktion

7.6.6 Winkelschätzung

7.6.7 Linienrepräsentation

7.6.8 Definition des SLAM-Graphen

7.7 Verarbeitung der Messwerte

7.7.1 Datenassoziation

7.7.2 Relaxation des Graphen

7.8 GraphicalSLAM für orthogonale Linien

7.8.1 Merkmalrepräsentation

7.8.2 Relaxation von Positionsknoten

7.8.3 Relaxation von Linienknoten.

7.9 Ergebnisse GraphicalOrthoSLAM

7.10 Performance

7.11 Fazit

8 Map Matching

8.1 Map Matching in der Literatur

8.2 Partikel Filter

8.3 Kartenrepräsentation

8.4 Ablauf Map Matching

8.5 Map Matching in der Simulation

8.6 Map Matching mit realen Daten

8.7 Echtzeit-Implementierung

8.8 Fazit

9 Pfadplanung

9.1 Literaturübersicht Pfadplanung

9.2 Auswahl Pfadplanungsalgorithmus

9.3 Algorithmen zur Graphensuche

9.4 Ergebnisse Pfadplanung

9.5 Fazit

10 Realisierung des IndoorGuide als Echtzeit-System

10.1 Das Echtzeit-System IndoorGuide

10.2 IndoorGuide im realen Einsatz-Szenario

10.3 Fazit

11 Zusammenfassung.

Notes:

Description based on print version record.

PublicationDate: 20140404

ISBN:

3-8325-9582-1

OCLC:

1021807767