Thesis (M.S.) -- Worcester Polytechnic Institute. / Keywords: error propagation; indoor channel model; localization algorithm. Includes bibliographical references (p.137-142).

Les applications de réalité augmentée peuvent être conçues de différentes manières, mais encore très peu tirent partie de la géolocalisation.Pourtant, aujourd'hui, avec la multitude de capteurs embarqués dans nos smartphones et nos tablettes, l’utilisation de la géolocalisation dans le contexte de la RA (RA Geo) semble très prometteuse.Dans ce travail de thèse, nous avons contribué sur plusieurs aspects fondamentaux de la RA Geo: l'estimation de la position du dispositif, l'estimation de son orientation, ainsi que sur l'impact de ces estimations sur le rendu des informations virtuelles.Dans un premier temps, nous avons étudié l'estimation de l’orientation du téléphone.Nous avons réalisé le premier benchmark dans un motion lab afin de comparer et d'évaluer les différents filtres de la littérature sur une base commune.Celui-ci a permis de produire la première analyse comparative approfondie des différentes approches.Nous avons aussi proposé un nouveau filtre dont le but est de minimiser l’effet des perturbations magnétiques omniprésentes en intérieur et avons quantifié son apport par rapport aux techniques existantes.Dans un deuxième temps, nous avons étudié l'estimation de la position du téléphone lorsqu’il est porté par un piéton.Il existe de nombreux travaux sur les technologies de localisation mais il est difficile de trouver un benchmark qui évalue les différentes technologies dans le cas d’un smartphone grand public. Ainsi, à nouveau nous avons produit le premier benchmark pour analyser de façon comparative les différentes techniques de localisation qui peuvent être utilisées avec un smartphone.Dans un troisième temps, nous avons proposé une méthode pour caractériser l'impact des estimations d'orientation et de positionnement sur le rendu des informations virtuelles.Ceci a permis d'identifier des critères permettant de comprendre plus précisément les limites de faisabilité de différent cas d'utilisation de la RA Geo.Enfin, nous avons proposé un nouveau framework pour faciliter la conception d’applications de la RA Geo.Nous montrons comment les données de cartographie peuvent être utilisées et enrichies à l’aide d’une nouvelle sémantique utilisant OpenStreetMap.Nous avons créé un visualiseur permettant d'afficher des éléments virtuels sur le flux de la caméra.Ce framework intègre différents modules pour la localisation, l’orientation, la gestion des points d'intérêts, le geofencing, l’audio spatialisé, et le rendu 2D ou RA.Finalement, trois exemples d'applications d'AR Géo ont été réalisés à partir de ce framework.TyrAr est une application pour visualiser des informations sur les sommets et les villes environnantes.AmiAr permet de contrôler de certains objets de domotique dans un appartement connecté.Venturi Y3 est une visite guidée de la ville de Grenoble avec des expériences de RA avec de l'audio. / Applications for augmented reality can be designed in various ways, but few take advantage of geolocation.However, nowadays, with the many cheap sensors embedded in smartphones and tablets, using geolocation for augmented reality (Geo AR) seems to be very promising.In this work, we have contributed on several aspects of Geo AR: estimation of device positioning and attitude, and the impact of these estimations on the rendering of virtual information.In a first step, we focused on smartphone attitude estimation.We proposed the first benchmark using a motion lab with a high precision for the purpose of comparing and evaluating filters from the literature on a common basis.This allowed us to provide the first in-depth comparative analysis in this context.In particular, we focused on typical motions of smartphones when carried by pedestrians.Furthermore, we proposed a new technique for limiting the impact of magnetic perturbations with any attitude estimation algorithm used in this context.We showed how our technique compares and improves over previous works.In a second step, we studied the estimation of the smartphone's position when the device is held by a pedestrian.Altough many earlier works focused on evaluation of localisation systems, it remains very difficult to find a benchmark to compare technologies in the setting of a commodity smartphone. Once again, we proposed a novel benchmark to analyse localisation technologies including WiFi fingerprinting, WiFi trilateration, SHS (Step and Heading System) and map-matching.In a third step, we proposed a method for characterizing the impact of attitude and position estimations on the rendering of virtual features.This made it possible to identify criteria to better understand the limits of Geo AR for different use cases.We finally proposed a framework to facilitate the design of Geo AR applications.We show how geodata can be used for AR applications.We proposed a new semantics that extends the data structures of OpenStreetMap.We built a viewer to display virtual elements over the camera livestream.The framework integrates modules for geolocation, attitude estimation, POIs management, geofencing, spatialized audio, 2.5D rendering and AR.Three Geo AR applications have been implemented using this framework.TyrAr is an application to display information on mountain summits and cities around the user.AmiAr allows one to monitor lights, shutters, tv in a smart appartment.Venturi Y3 is an AR-Tour of Grenoble with audio description and experiences.

Le secteur des transports est confronté au défi posé par la mobilité durable. Alors qu’il est indispensable du point de vue socio-économique, les externalités négatives sociales et économiques (dépendance au pétrole) et environnementales (émissions de GES dans l’atmosphère) qu’il provoque pose la question de sa pérennité. Face à ce constat, les décideurs politiques proposent, essentiellement à l’échelle communautaire, diverses pistes d’actions destinées à relever ce défi. Une d’entre elle vise à optimiser les flux physiques via l’utilisation des technologies de l’information et de la communication (TIC) L’idée est que leur utilisation pendant le trajet permet d’optimiser les déplacements physiques des voyageurs. Cette thèse se propose de vérifier la véracité de ce postulat en prenant comme exemple le cas des applications géolocalisées sur téléphonie mobile. L’analyse de la littérature académique ne permet pas de répondre à cette question car elle est trop focalisée autour des usages filaires des TIC ainsi que, dans le cas de la géolocalisation, sur les terminaux dédiés GPS. Pour répondre à cette question, une étude qualitative portant sur des entretiens semi-directifs auprès de 30 acteurs clés à été réalisée. Les résultats obtenus montrent que loin d’être un instrument d’optimisation, celles-ci favorisent une augmentation des flux physiques et l’apparition de nouvelles externalités environnementales. De plus, la capacité de ces services à modifier à court-terme les schémas de déplacements de leurs utilisateurs paraît grandement surévaluée. Le déploiement des applications géolocalisées sur téléphonie mobile ne semblent pas constituer pas une réponse au défi posé par la mobilité durable. / Transportation sector is confronted to the challenge of sustainable mobility. In spite of its importance in the social and economic views, its durability is challenged by its reliance on a fossil energy (oil) and its greenhouse gas emissions in the Earth’s atmosphere. Public policies call for optimizing transport sector, notably by using Information and communications technologies (ICT) in order to rationalize human’s journeys. This study proposes to verify if the use of these technologies can lead to more sustainable mobility by optimizing transports. That’s why we will discuss the case of the relationship between mobile phone positioning applications and travel. A qualitative study has been conducted based on 30 interviews on key actors. The results show that the uses of these applications do not actually optimise travel, but rather increase its environmental cost, particularly leading to more travel and energy consumption. Furthermore, the ability of these applications to modify travel behavior is highly overestimated. Consequently, mobile positioning applications fall short of supporting sustainable mobility.

This thesis focuses on the Geolocation, Marketing and Insurance area. The main objective is to create definition of car insurance product for the market of Czech Republic, which will use the data gained from geolocation for the premiums adjustment. The minor objective of this thesis is to propose appropriate marketing strategy, which could be used while launching product on Czech market. Thesis is divided into theoretical and practical part. Theoretical part describes principles of geolocation, provides basic information about several specific car insurance products from Czech Republic and abroad markets. The last part of theoretical section is focused on marketing topic. Practical part of this thesis consists of car insurance product specification. Proposal for optimal marketing strategy and targeted customer groups is also included. The main output of this thesis is definition of new car insurance product, which is currently not available on Czech market. This specification could be used by Products specialists from Czech insurance companies as basis for definition of new car insurance product for Czech market.

This work deals with communicating issues in public space from citizens to municipalities. The main objective is the creation of a system for reporting those issues using smartphone. The first chapter contains the analysis of existing foreign and domestic projects focused on issues mapping. The second chapter focuses on analysis and design of a new system. The third chapter discuses variants of technologies available for each part of the system. The fourth chapter describes choice of technologies and development of individual parts of the system.

Dans les prochaines décennies, la circulation et les temps de trajets augmenteront drastiquement en raison du fort taux d'accroissement de la population urbaine. L'augmentation grandissante de la congestion sur les réseaux de transports menace le bon fonctionnement des villes à plusieurs niveaux, tels que le bien-être des citoyens, la santé, l'économie, le tourisme ou la pollution.Ainsi, il est urgent, pour les autorités locales et nationales, de promouvoir l'innovation pour la planification urbaine, à l'aide d'une politique de soutien à l'innovation et de prises de mesures radicales.Pour guider les processus de décisions, il est crucial d'estimer, analyser et comprendre la mobilité urbaine au quotidien.Traditionnellement, les informations sur les déplacements des populations était collectées via des rapports nationaux et locaux, tels que les recensements et les enquêtes. Toutefois, ces derniers ont un coût important, induisant une très faible fréquence de mise-à-jour, ainsi qu'une temporalité restreinte des données.En parallèle, les technologies de l'information et de la communication fournissent une quantité de données de mobilité sans précédent, au jour le jour, toutes catégories de population confondues. En particulier, les téléphones portables accompagnent désormais la majorité des citoyens lors de leurs déplacements et activités du quotidien. Dans cette thèse, nous estimons la mobilité urbaine par l'exploration des données du réseau mobile, qui sont collectées en temps réel, sans coût additionnel, par les opérateurs télécoms. Le traitement des données brutes est non-trivial en raison de leur nature sporadique et de la faible précision spatiale couplée à un bruit complexe.La thèse adresse deux problématiques via un schéma d'apprentissage faiblement supervisé (i.e., utilisant très peu de données labellisées) combinant plusieurs sources de données de mobilité. Dans un premier temps, nous estimons les densités de population et le nombre de visiteurs au cours du temps, à une échelle spatio-temporelle relativement fine.Dans un second temps, nous construisons les matrices Origine-Destination qui représentent les flux totaux de déplacements au cours du temps, pour différents modes de transports.Ces estimations sont validées par une comparaison avec des données de mobilité externes, avec lesquelles de fortes corrélations et de faibles erreurs sont obtenues.Les modèles proposés sont robustes au bruit et à la faible fréquence des données, bien que la performance des modèles soit fortement dépendante de l'échelle spatiale.Pour atteindre une performance optimale, la calibration des modèles doit également prendre en compte la zone d'étude et le mode de transport. Cette étape est nécessaire pour réduire les biais générés par une densité urbaine hétérogène et les différents comportements utilisateur.Ces travaux sont les premiers à estimer les flux totaux de voyageurs routiers et ferrés dans le temps, à l'échelle intra-régionale.Bien qu'une validation plus approfondie des modèles soit requise pour les renforcer, nos résultats mettent en évidence l'énorme potentiel de la science des données de réseaux mobiles appliquées à la planification urbaine / In the upcoming decades, traffic and travel times are expected to skyrocket, following tremendous population growth in urban territories. The increasing congestion on transport networks threatens cities efficiency at several levels such as citizens well-being, health, economy, tourism and pollution. Thus, local and national authorities are urged to promote urban planning innovation by adopting supportive policies leading to effective and radical measures. Prior to decision making processes, it is crucial to estimate, analyze and understand daily urban mobility. Traditionally, the information on population movements has been gathered through national and local reports such as census and surveys. Still, such materials are constrained by their important cost, inducing extremely low-update frequency and lack of temporal variability. On the meantime, information and communications technologies are providing an unprecedented quantity of up-to-date mobility data, across all categories of population. In particular, most individuals carry their mobile phone everywhere through their daily trips and activities. In this thesis, we estimate urban mobility by mining mobile network data, which are collected in real-time by mobile phone providers at no extra-cost. Processing the raw data is non-trivial as one must deal with temporal sparsity, coarse spatial precision and complex spatial noise. The thesis addresses two problematics through a weakly supervised learning scheme (i.e., using few labeled data) combining several mobility data sources. First, we estimate population densities and number of visitors over time, at fine spatio-temporal resolutions. Second, we derive Origin-Destination matrices representing total travel flows over time, per transport modes. All estimates are exhaustively validated against external mobility data, with high correlations and small errors. Overall, the proposed models are robust to noise and sparse data yet the performance highly depends on the choice of the spatial resolution. In addition, reaching optimal model performance requires extra-calibration specific to the case study region and to the transportation mode. This step is necessary to account for the bias induced by the joined effect of heterogeneous urban density and user behavior. Our work is the first successful attempt to characterize total road and rail passenger flows over time, at the intra-region level.Although additional in-depth validation is required to strengthen this statement, our findings highlight the huge potential of mobile network data mining for urban planning applications

The first part of this thesis deals with an approach of designing and developing of application for IP geolocation using various geolocation databases. Methods of geographical location of network devices and amount of available data provided by chosen commercial and freely accessible geolocation databases are presented. The data are summarized with focus on methods of obtaining information about IP addresses from various databases. In the paper there are also presented ways used to develop the Python application and its parts, which can be easily reused in other programs. The command line program was created to demonstrate that all parts of the developed application work properly. The whole application is freely accesible under the conditions of the MIT license, published on GitHub (https://github.com/tomas-net/ip2geotools/) and in the Python package index PyPi. The second part of this thesis deals with the description of cyberthreats and the use of developed application to mass geolocation of IP addresses that are listed in chosen freely accessible lists as sources of email spam or cyberattacks. Geographical analysis of cyberattacks sources shows countries of origin. Results of analysis are presented in graphs and maps.

The presented thesis deals with the subject of tracking via GPS and focuses on possibilities of the practical implementation of user tracking system with the help of mobile end user devices. The introductory theoretical part shortly describes the properties and history of the GPS navigation system. It outlines possible development of end user mobile applications on the level of operating systems and mobile web applications. The final theoretical part provides a short outline of properties of tacking systems available in the Czech market. The primary aim of the thesis was to create an application which would enable the tracking of user position via GPS. The practical part describes the selected solution as well as the individual parts of the designed tracking system. The resulting system allows to record and track user position determined by a mobile phone with an integrated GPS module. The systems also enables the creation of user groups, tracking their routes and visualization of the given position or entire route on a map.

The thesis discusses about modern geolocation methods and it describes the basic principles of their work. The work is divided into 2 parts - the theoretical one and the practical one. The first part of the thesis is focused on the description of these methods and on the explanation of its basic concepts which are used for determining of the physical position of the station according to its IP address. The second more extensive part of the work focuses on the description of the realization of algorithm in the Octant method in the programming language of Java and its use in the experimental net of PlanetLab. One important thing is to create a set of reference points and targets, which are necessary for the testing of the whole algorithm of the Octant Method. The results of estimated accuracy of target location obtained by the Octant method and their comparison with the results obtained by active methods of CBG, SOI and with the passive method of GeoIP are listed at the end of this work.

This thesis is focused on finding the physical location of stations by the passive geolocation techniques, particularly using the registration database of IP addresses. The first two part are focused on a theoretical analysis of this problem, the next two parts of this thesis deal with the solution of this problem and discussion of the results.