The community project OpenStreetMap (OSM), which is well-known for its open geographic data, still lacks a commonly accepted mapping scheme for indoor data. Most of the previous approaches show inconveniences in their mapping workflow and affect the mapper's motivation. In our paper, an easy to use data scheme for OSM indoor mapping is presented. Finally, by means of several rendering examples from our Android application, we show that the new data scheme is capable for real world scenarios.

The community project OpenStreetMap (OSM), which is well-known for its open geographic data, still lacks a commonly accepted mapping scheme for indoor data. Most of the previous approaches show inconveniences in their mapping workflow and affect the mapper's motivation. In our paper an easy to use data scheme for OSM indoor mapping is presented. Finally, by means of several rendering examples from our Android application, we show that the new data scheme is capable for real world scenarios.

In der vorliegenden Publikation wird ein Verfahren beschrieben, dass eine infrastrukturlose Positionierung im Inneren von Gebäuden ermöglicht. Unter infrastrukturlos wird in diesem Zusammenhang die autarke Positionierung eines Systems auf Basis seiner Inertialsensorik ohne den Einsatz von im Gebäude installierter Zusatzlösungen, wie Funksysteme, verstanden. Aufgrund der insbesondere über die Zeit erhöhten Fehlerbehaftung solcher Sensoren werden bei diesem Verfahren Innenraumkarten in den Lokalisierungsprozess einbezogen. Diese Kartendaten erlauben den Ausschluss invalider Positionen und Bewegungen, wie das Durchqueren von Wänden, und ermöglichen somit eine wesentliche Verbesserung der Ortungsgenauigkeit.