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Fußgängernavigation

Fußgängernavigation. Dead - Reckoning. Übersicht. Motivation Sensoren Dead Reckoning Algorithmus (DR) Kalman Filter (KF) Genauigkeiten Beispiel. Motivation. Navigationssystem für Fußgänger Bestimmung der Position auch innerhalb von Gebäuden  GPS nicht verfügbar. Navigationssystem.

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Presentation Transcript

  1. Fußgängernavigation Dead - Reckoning

  2. Übersicht • Motivation • Sensoren • Dead Reckoning Algorithmus (DR) • Kalman Filter (KF) • Genauigkeiten • Beispiel GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  3. Motivation • Navigationssystem für Fußgänger • Bestimmung der Position auch innerhalb von Gebäuden  GPS nicht verfügbar GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  4. Navigationssystem Beschleunigungsmesser + Kreisel Grobe Daten Vorverarbeitung Physiologische Charakteristik Schrittmodell Azimut der Verlagerung Dead Reckoning Position Schnelligkeit Orientierung GPS Vorfilter Integrationsprozess GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  5. PND (Pedestrian Navigation Device) • Zusammensetzung: • digitaler magn. Kompass und/oder Kreisel • bi- oder tri-axiale Beschleunigungsmesser • Altimeter mit monofrequentem GPS Empfänger • Begrenzung durch Größe, Gewicht, Ergonomie und Preis GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  6. Platzierung der Sensoren • Verschiedene Auswertungen bei Platzierung an: • Körperglieder (Arme, Beine) • Rumpf (Brust, Rücken) • Kopf • Ausrichtung am Körper • gegenseitige Ausrichtung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  7. Dead Reckoning • Erste Komponente: Berechnung von • Geschwindigkeit • Distanz • zweite Komponente: Orientierung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  8. Kompassnavigation Magnetischer Azimut  horizontale Komponente des Erdfeldes • Bestimmung über horizontale oder vertikale Ebene  Gravitationsvektor • Azimutberechnung  konst. Berechnung des Sensorverhaltens  Korrektur der gemessenen magnetischen Werte • 3D Rotationsmatrix  horizontale Komponenten GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  9. Bestimmung des Azimut bei einer sich bewegenden Person Abhängig von der Komplexität und der Freiheit der Bewegung eines Menschen • Detektion der Bewegungsrichtung • Filterung und de-noising der groben Azimut- und Winkelgeschwindigkeitsdaten • Bestimmung der Fehlausrichtung eines PND verglichen mit der Ganglinie einer Person (GPS) • Wiederholpräzision der Trajektorien • Anwendung verschiedener Szenarien nach dem Verhalten einer Person • Detektion verschiedener Störungen, welche sich auf das Navigationssystem auswirken (Bias, Drift, magn. Störungen) GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  10. Sensorvergleich GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  11. Störungen • Der digitale magn. Kompass wird durch das terrestrische magnetische Feld beeinflusst • Diese Störungen liefern unbekannte systematische Messabweichungen (Bias) • Störungen werden unterschieden in: • harte Störungen • weiche Störungen. GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  12. Störungen keine Störungen harte magn. Störungen weiche magn. Störungen gemessene Störungen korrigierte Störungen GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  13. Kombination beider Sensoren • Magn. Kompass bestimmt externen Azimut • Parameterupdate des Kreisels • Kreisel kann Störungen detektieren • Berechnung der Daten durch einen KF • Parameter des Filters: • Bias • Maßstabsfaktor • Position • initiale Orientierung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  14. Störungsdetektion • Detektion der magn. Störungen wird durch Vergleich zweier Winkelgeschwindigkeiten ausgeführt • Differenz zwischen Azimutgeschwindigkeit und gefilterten Kreiseldaten wird berechnet GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  15. Störungsdetektion • 2 Strategien für den DR Algorithmus • magn. Kompass als Hauptgerät zur Azimutberechnung, Kreisel zur Störungsdetektion und um magn. Lücken zu füllen • Kreiselsignale zur Bestimmung der Azimuts, magn. Kompass zum Update der Kreisel-parameter, solang keine Störungen detektiert werden GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  16. Beschleunigungsmesser • DR: Messung der Richtung und der Dauer des Gehens durch Zählen der Schritte • Positionsfindung sehr genau • Pedometer: 2 Referenzpunkte (Start- und Endpunkt des Schritts) • Fehler ist dann Null und maximal bei der Hälfte des Schritts; 2 - 5% bei konstante Schrittlänge • grobe Beschleunigungssignale  Informationen über die Schrittlänge und -an-zahl, damit Funktion der Laufdynamik GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  17. Pedometer ist am Fuß befestigt, so dass man einen Winkel  erhält Beschleunigung in x- und y-Richtung Statische Gravitationskraft Pedometer GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  18. Detektion der Bewegungsrichtung • Gleichzeitig mit der Richtung detektieren • vertikal und anterior-posterior Signale • Lösung erhält man durch Erforschen der charakteristischen physiologischen Bewegungen • das Abstoßen mit der Ferse markiert den initialen Fußbodenkontakt • Gesamtverlauf einer Periode • right stance: Bodenkontakt mit Fuß • right swing: Fuß anheben, Vorbereitung auf nächsten Schritt GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  19. Detektion der Bewegungsrichtung • Während des Schritts bewegt sich der Massenmittelpunkt folgendermaßen • senkt sich bei der Vorwärtsbeschleunigung • hebt sich bei der Vorwärtsverzögerung • verursacht durch die Verbindung zwischen Massenmittelpunkt und dem Fußboden-kontaktpunkt vor dem Massenmittelpunkt • beim Rennen verhält es sich umgekehrt GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  20. Kreisel zu bestimmende Parameter: Skalierungsfaktor , Bias b gemessene Winkelge-schwindigkeit  (initiale Orientierung) Magn. Kompass zu bestimmende Parameter: gem. Azimuth z.Z. k azk lokale magn. Störungen bias magn. Deklination  Orientierungsbestimmung k Orientierung zur Zeit k, wenn k=0  initiale Orientierung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  21. Orientierungsbestimmung • magn. Deklination  ist korrigiert • Bias sind magn. Störungseffekte • Einfluss in den groben Kompasssignalen detektierbar  Funktion der Bias berück-sichtigt die Distanz anstelle von der verstrichenen Zeit seit der letzten Biasbestimmung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  22. Koordinatenbestimmung • Beide Elemente k der DR Methode werden mechanisiert • Mechanisierung enthält die Navigationspa-rameter distk= s dt zurückgelegte Distanz Koordinate Azimut GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  23. CDR mit Parameter N und E Cxx Kovarianzmatrix von Position, Azimut, Strecke und Sensorparametern (b, , dist) Fehlerfortpflanzungsgesetz angewendet auf Koordinaten (Nord (N) und Ost (E)) bei der berechneten Orientierung durch Kreisel Genauigkeitsuntersuchung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  24. Kalman Filter • Distanz wird als fehlerfrei betrachtet • ausgeglichene grobe Kreiseldaten • Genauigkeit des Kreisels erreicht einen bestimmten Wert (z.B. 5°) • Verwendung des Azimuts des magn. Kompass als fremde Beobachtung für den KF • Berechnung neuer Kreiselparameter • diese Näherung erlaubt ein Update der Kreiselparameter • Position genau so gut wie mit GPS GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  25. Kalman Filter 2 unabhängige Modelle, die je einen stocha-stischen und funktionalen Teil aufweisen (aus der Statistik): • Kinematisches Modell • Beobachtungsmodell (mit GPS) • Update (Kombination beider) • Hauptfehler bei Positionsbestimmung • Azimutberechnung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  26. Update • Vorherige Linearisierung • Kombination beider Modelle • Abschätzung zur Varianzminimierung der Beobachtungen und Mechanisierungen • GPS ist verfügbar – Position und Azimut sind zuverlässig • Varianz der Navigationsparameter (Position, Azimut) erreicht vordefinierten Schwellwert GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  27. Kontrolle durch Berechnung von Verbesser-ungen und unter Berücksichtigung hinsicht-lich der Änderungen des GPS Azimuts verglichen mit den groben Kreiseldaten Verbesserte Parameter Geschätzt als Differenzverteilung zwischen GPS und DR in Parametererweiterungen Update GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  28. Kalman Filter Mechanisierung . . . Kreisel Winkel Kalman Filter Winkel, Bias, Maßstabsfunk-tion, Position Störungs-detektion wenn keine Störungen . Wechselgeschwin-digkeit des Azimuts Dig. magn. Kompass . GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  29. Filterung und de-noising • Kompass bestimmt direkt das Azimutsignal anstatt die Winkelgeschwindigkeit • direkte Konsequenz: sehr verrauschtes Signal bei 60 Hz • signifikante Azimutänderungen werden berücksichtigt im begrenzten Frequenzbereich von 3 Hz • einfacher Filter kann das Signal nicht optimal glätten  Kaskade von folgenden low-pass Filter zum de-noising GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  30. Genauigkeiten • Maßstabsfaktor 1% • Azimut 1% • Winkelgeschwindigkeit 0.1°/s • Bias 0,1°/s • Schrittlänge: variiert (abhängig von Frequenz) • 130 Schritte/min 4% • 60 Schritte/min 15% • zurückgelegte Distanz (unabhängig von absoluter Distanz) 0,45% - 1,93% • Differenz zw. effektiver und vorhersagbaren Distanz > 2% GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  31. Beispiel • 4 GPS Satelliten • initiale Orientierung für den Kreisel • 1. Update  Bias-kalibrierung GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

  32. Ende Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Noch Fragen? GIS-Seminar Fußgängernavigation - Deadreckoning Verena Lobner

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