In der vorliegenden Dissertation „Lokalisierung sich bewegender Objekte innerhalb und außerhalb von Gebäuden“ wird die Herausforderung thematisiert ohne Nutzung lokaler Infrastruktur eine genaue Lokalisierung sich bewegender Objekte innerhalb von Gebäuden durchzuführen. Eine der wichtigsten Fragestellungen, die Grundlage dieser Arbeit ist, beschäftigt sich mit der Möglichkeit, eine Indoor-Lokalisierung mit Low-Cost-Sensoren zu realisieren. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit ist diese Aufgabenstellung entsprechend den nachfolgend beschriebenen Schritten abgearbeitet worden. Zuerst wurde die mathematische Abbildung der verschiedenen Koordinatensysteme (Sensorsystem, Weltkoordinaten) näher betrachtet und die Überführungsmöglichkeiten (Quaternion) analysiert. Um der Herausforderung gerecht zu werden, ohne die Nutzung lokaler Infrastruktur ein sich bewegendes Objekt zu lokalisieren, musste eine eigene Testplattform realisiert werden. Für die Testplattform ist eine eigene Hardware mit ausgewählten handelsüblichen Low-Cost-Sensoren entworfen worden. Diese BodyGuard-System genannte Testplattform dient zur Überführung und Überprüfung der entwickelten mathematischen Algorithmen. Bei anschließenden ersten Tests stellte sich heraus, dass die Qualität der Ortsbestimmung (Genauigkeit) nur durch eine Kalibrierung der Sensoren sichergestellt werden kann. Aufgrund dieser Tatsache ist ein automatisches Kalibrierverfahren entwickelt worden. Weiterführend werden die unterschiedlichen Sensoren mittels Plausibilitätsprüfung miteinander fusioniert, um zum Beispiel das Driftverhalten zu eliminieren. Aufbauend auf diesen kalibrierten, plausibilisierten und fusionierten Bewegungsdaten ist der Betrachtungszeitraum für unterschiedliche Bewegungsmerkmale eingeführt worden, um so die Akkumulation von Lokalisierungsunsicherheiten als Funktion der Zeit zu vermeiden. Im letzten Schritt ist eine Validierung der Algorithmen in Experimenten durchgeführt worden. Das Ergebnis der Arbeit lässt sich wie folgt zusammenfassen. Unter Anwendung der Kalibriermethode zur Charakterisierung der Sensoren, deren Eigenschaften und Verhalten bei Bewegungen, lässt sich eine Position auch über einen längeren Zeitraum ausreichend genau bestimmen und eine Indoor-Lokalisierung auch mit Low-Cost-Sensoren realisieren. Die über diese Methode erzielte Genauigkeit liegt bezogen auf den zurückgelegten Weg bei ±1 % Abweichung über einen Zeitraum von 15 Minuten.
In the present dissertation „Indoor and outdoor localization of moving objects“, the main topic is the challenge to localize moving objects inside and outside of buildings without the use of local infrastructure. One of the important questions for this work is connected to the possibility of the realization of indoor localization with low-cost-sensors. Within the present dissertation this task is worked out in the following steps: First the mathematical maps of the different coordination systems (sensor system, earth coordination system) are examined and the possibilities of the transformation (quaternion) are analyzed. However, to cope with the challenge to localize a moving object without local infrastructure, it was necessary to create a test platform. For the test platform an own hardware with chosen commercial sensors is developed. This test platform or so called BodyGuard-System is used to transfer and to review the developed mathematical algorithms. After the development process first test are done, and it became apparent, that the quality of the position localization (accuracy) can only be ensured by a calibration of the sensors. For that reason an automatic calibration procedure is developed. Furthermore, the different sensors are fused with each other using a plausibility check, to eliminate, for instance, the drift behavior. Using these calibrated, plausible and fused movement data, a period under review for various characteristics of a movement is established, so as to avoid the accumulation of localization uncertainties as function of the time. In the last step of this dissertation the algorithms are validated in experiments. To conclude, with the use of the calibration method it is possible to characterize the sensors and their properties and behavior in movement. This data is necessary to realize an exact localization of the outdoor and indoor position of an object with low-cost-sensors over an extended period of time. The accuracy of the localization method referred to a walked way is at ±1 % deviation over a time period of 15 minutes.
