Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Integration funkbasierter drahtloser Sensornetze (engl. Wireless Sensor Network, kurz WSN) in die jeweilige Anwendungsumgebung. Die Sensornetze realisieren dort neben Kommunikationsaufgaben vor allem die Bestimmung von Ortsinformationen. Das Betriebshofmanagement im ÖPNV stellt dabei eine typische Anwendung dar. So wird auf der Grundlage permanent verfügbarer Positionskoordinaten von Bussen und Bahnen als mobile Objekte im Verkehrsumfeld eine effizientere Betriebsführung ermöglicht.
Die Datenbasis in dieser Arbeit bilden zum einen geometrische Beziehungen im Sensornetz, die aus Gründen der Verfügbarkeit lediglich durch paarweise Distanzen zwischen den mobilen Objekten und den im Umfeld fest installierten Ankern beschrieben sind. Zum anderen kann auf vorhandenes digitales Kartenmaterial in Form von Vektor- und Rasterkarten bspw. von GIS-Diensten zurückgegriffen werden. Die Argumente für eine Automatisierung sind naheliegend. Einerseits soll der Aufwand der Positionskalibrierung nicht mit der Anzahl verbauter Anker skalieren, was sich ausschließlich automatisiert realisieren lässt. Dadurch werden gleichzeitig symptomatische Fehlerquellen, die aus einer manuellen Systemintegration resultieren, eliminiert. Andererseits soll die Automatisierung ein echtzeitfähiges Betreiben (z.B. Rekalibrierung und Fernwartung) gewährleisten, sodass kostenintensive Wartungs- und Servicedienstleistungen entfallen.
Das entwickelte Verfahren generiert zunächst aus den Sensordaten mittels distanzbasierter simultaner Lokalisierung und Kartenerstellung (engl. Range-Only Simultaneous Localization and Mapping, kurz RO-SLAM) relative Positionsinformationen für Anker und mobile Objekte. Anschließend führt das Verfahren diese Informationen im Rahmen einer kooperativen Kartenerstellung zusammen. Aus den relativen, kooperativen Ergebnissen und dem zugrundeliegenden Kartenmaterial wird schließlich ein anwendungsspezifischer absoluter Raumbezug hergestellt. Die Ergebnisse der durchgeführten Verfahrensevaluation belegen anhand generierter semi-realer Sensordaten sowie definierter Testszenarien die Funktions- und Leistungsfähigkeit des entwickelten Verfahrens. Sie beinhalten qualifizierende Aussagen und zeigen darüber hinaus statistisch belastbare Genauigkeitsgrenzen auf.:Abbildungsverzeichnis...............................................X
Tabellenverzeichnis...............................................XII
Abkürzungsverzeichnis............................................XIII
Symbolverzeichnis................................................XVII
1 Einleitung........................................................1
1.1 Stand der Technik...............................................3
1.2 Entwickeltes Verfahren im Überblick.............................4
1.3 Wissenschaftlicher Beitrag......................................7
1.4 Gliederung der Arbeit...........................................8
2 Grundlagen zur Verfahrensumsetzung...............................10
2.1 Überblick zu funkbasierten Sensornetzen........................10
2.1.1 Aufbau und Netzwerk..........................................11
2.1.2 System- und Technologiemerkmale..............................12
2.1.3 Selbstorganisation...........................................13
2.1.4 Räumliche Beziehungen........................................14
2.2 Umgebungsrepräsentation........................................18
2.2.1 Koordinatenbeschreibung......................................19
2.2.2 Kartentypen..................................................20
2.3 Lokalisierung..................................................22
2.3.1 Positionierung...............................................23
2.3.2 Tracking.....................................................28
2.3.3 Koordinatentransformation....................................29
3 Zustandsschätzung dynamischer Systeme............................37
3.1 Probabilistischer Ansatz.......................................38
3.1.1 Satz von Bayes...............................................39
3.1.2 Markov-Kette.................................................40
3.1.3 Hidden Markov Model..........................................42
3.1.4 Dynamische Bayes‘sche Netze..................................43
3.2 Bayes-Filter...................................................45
3.2.1 Extended Kalman-Filter.......................................48
3.2.2 Histogramm-Filter............................................51
3.2.3 Partikel-Filter..............................................52
3.3 Markov Lokalisierung...........................................58
4 Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung.....................61
4.1 Überblick......................................................62
4.1.1 Objektbeschreibung...........................................63
4.1.2 Umgebungskarte...............................................65
4.1.3 Schließen von Schleifen......................................70
4.2 Numerische Darstellung.........................................72
4.2.1 Formulierung als Bayes-Filter................................72
4.2.2 Diskretisierung des Zustandsraums............................74
4.2.3 Verwendung von Hypothesen....................................74
4.3 Initialisierung des Range-Only SLAM............................75
4.3.1 Verzögerte und unverzögerte Initialisierung..................75
4.3.2 Initialisierungsansätze......................................76
4.4 SLAM-Verfahren.................................................80
4.4.1 Extended Kalman-Filter-SLAM..................................81
4.4.2 Incremental Maximum Likelihood-SLAM..........................90
4.4.3 FastSLAM.....................................................99
5 Kooperative Kartenerstellung....................................107
5.1 Aufbereitung der Ankerkartierungsergebnisse...................108
5.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren.................................110
5.2.1 Auflösen von Mehrdeutigkeiten...............................110
5.2.2 Erstellung einer gemeinsamen Ankerkarte.....................115
6 Herstellung eines absoluten Raumbezugs..........................117
6.1 Aufbereitung der Lokalisierungsergebnisse.....................117
6.1.1 Generierung von Geraden.....................................119
6.1.2 Generierung eines Graphen...................................122
6.2 Daten-Matching-Verfahren......................................123
6.2.1 Vektorbasierte Karteninformationen..........................125
6.2.2 Rasterbasierte Karteninformationen..........................129
7 Verfahrensevaluation............................................133
7.1 Methodischer Ansatz...........................................133
7.2 Datenbasis....................................................135
7.2.1 Sensordaten.................................................137
7.2.2 Digitales Kartenmaterial....................................143
7.3 Definition von Testszenarien..................................145
7.4 Bewertung.....................................................147
7.4.1 SLAM-Verfahren..............................................148
7.4.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren...............................151
7.4.3 Daten-Matching-Verfahren....................................152
8 Zusammenfassung und Ausblick....................................163
8.1 Ergebnisse der Arbeit.........................................164
8.2 Ausblick......................................................165
Literaturverzeichnis..............................................166
A Ergänzungen zum entwickelten Verfahren..........................A-1
A.1 Generierung von Bewegungsinformationen........................A-1
A.2 Erweiterung des FastSLAM-Verfahrens...........................A-2
A.3 Ablauf des konzipierten Greedy-Algorithmus....................A-4
A.4 Lagewinkel der Kanten in einer Rastergrafik...................A-5
B Ergänzungen zur Verfahrensevaluation............................A-9
B.1 Geschwindigkeitsprofile der simulierten Objekttrajektorien....A-9
B.2 Gesamtes SLAM-Ergebnis eines Testszenarios....................A-9
B.3 Statistische Repräsentativität...............................A-10
B.4 Gesamtes Ankerkarten-Merging-Ergebnis eines Testszenarios....A-11
B.5 Gesamtes Daten-Matching-Ergebnis eines Testszenarios.........A-18
B.6 Qualitative Ergebnisbewertung................................A-18
B.7 Divergenz des Gesamtverfahrens...............................A-18 / The aim of this work is the development of a method for the automated integration of Wireless Sensor Networks (WSN) into the respective application environment. The sensor networks realize there beside communication tasks above all the determination of location information. Therefore, the depot management in public transport is a typical application. Based on permanently available position coordinates of buses and trams as mobile objects in the traffic environment, a more efficient operational management is made possible.
The database in this work is formed on the one hand by geometric relationships in the sensor network, which for reasons of availability are only described by pairwise distances between the mobile objects and the anchors permanently installed in the environment. On the other hand, existing digital map material in the form of vector and raster maps, e.g. obtained by GIS services, is used. The arguments for automation are obvious. First, the effort of position calibration should not scale with the number of anchors installed, which can only be automated. This at once eliminates symptomatic sources of error resulting from manual system integration. Secondly, automation should ensure real-time operation (e.g. recalibration and remote maintenance), eliminating costly maintenance and service.
Initially, the developed method estimates relative position information for anchors and mobile objects from the sensor data by means of Range-Only Simultaneous Localization and Mapping (RO-SLAM). The method then merges this information within a cooperative map creation. From the relative, cooperative results and the available map material finally an application-specific absolute spatial outcome is generated. Based on semi-real sensor data and defined test scenarios, the results of the realized method evaluation demonstrate the functionality and performance of the developed method. They contain qualifying statements and also show statistically reliable limits of accuracy.:Abbildungsverzeichnis...............................................X
Tabellenverzeichnis...............................................XII
Abkürzungsverzeichnis............................................XIII
Symbolverzeichnis................................................XVII
1 Einleitung........................................................1
1.1 Stand der Technik...............................................3
1.2 Entwickeltes Verfahren im Überblick.............................4
1.3 Wissenschaftlicher Beitrag......................................7
1.4 Gliederung der Arbeit...........................................8
2 Grundlagen zur Verfahrensumsetzung...............................10
2.1 Überblick zu funkbasierten Sensornetzen........................10
2.1.1 Aufbau und Netzwerk..........................................11
2.1.2 System- und Technologiemerkmale..............................12
2.1.3 Selbstorganisation...........................................13
2.1.4 Räumliche Beziehungen........................................14
2.2 Umgebungsrepräsentation........................................18
2.2.1 Koordinatenbeschreibung......................................19
2.2.2 Kartentypen..................................................20
2.3 Lokalisierung..................................................22
2.3.1 Positionierung...............................................23
2.3.2 Tracking.....................................................28
2.3.3 Koordinatentransformation....................................29
3 Zustandsschätzung dynamischer Systeme............................37
3.1 Probabilistischer Ansatz.......................................38
3.1.1 Satz von Bayes...............................................39
3.1.2 Markov-Kette.................................................40
3.1.3 Hidden Markov Model..........................................42
3.1.4 Dynamische Bayes‘sche Netze..................................43
3.2 Bayes-Filter...................................................45
3.2.1 Extended Kalman-Filter.......................................48
3.2.2 Histogramm-Filter............................................51
3.2.3 Partikel-Filter..............................................52
3.3 Markov Lokalisierung...........................................58
4 Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung.....................61
4.1 Überblick......................................................62
4.1.1 Objektbeschreibung...........................................63
4.1.2 Umgebungskarte...............................................65
4.1.3 Schließen von Schleifen......................................70
4.2 Numerische Darstellung.........................................72
4.2.1 Formulierung als Bayes-Filter................................72
4.2.2 Diskretisierung des Zustandsraums............................74
4.2.3 Verwendung von Hypothesen....................................74
4.3 Initialisierung des Range-Only SLAM............................75
4.3.1 Verzögerte und unverzögerte Initialisierung..................75
4.3.2 Initialisierungsansätze......................................76
4.4 SLAM-Verfahren.................................................80
4.4.1 Extended Kalman-Filter-SLAM..................................81
4.4.2 Incremental Maximum Likelihood-SLAM..........................90
4.4.3 FastSLAM.....................................................99
5 Kooperative Kartenerstellung....................................107
5.1 Aufbereitung der Ankerkartierungsergebnisse...................108
5.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren.................................110
5.2.1 Auflösen von Mehrdeutigkeiten...............................110
5.2.2 Erstellung einer gemeinsamen Ankerkarte.....................115
6 Herstellung eines absoluten Raumbezugs..........................117
6.1 Aufbereitung der Lokalisierungsergebnisse.....................117
6.1.1 Generierung von Geraden.....................................119
6.1.2 Generierung eines Graphen...................................122
6.2 Daten-Matching-Verfahren......................................123
6.2.1 Vektorbasierte Karteninformationen..........................125
6.2.2 Rasterbasierte Karteninformationen..........................129
7 Verfahrensevaluation............................................133
7.1 Methodischer Ansatz...........................................133
7.2 Datenbasis....................................................135
7.2.1 Sensordaten.................................................137
7.2.2 Digitales Kartenmaterial....................................143
7.3 Definition von Testszenarien..................................145
7.4 Bewertung.....................................................147
7.4.1 SLAM-Verfahren..............................................148
7.4.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren...............................151
7.4.3 Daten-Matching-Verfahren....................................152
8 Zusammenfassung und Ausblick....................................163
8.1 Ergebnisse der Arbeit.........................................164
8.2 Ausblick......................................................165
Literaturverzeichnis..............................................166
A Ergänzungen zum entwickelten Verfahren..........................A-1
A.1 Generierung von Bewegungsinformationen........................A-1
A.2 Erweiterung des FastSLAM-Verfahrens...........................A-2
A.3 Ablauf des konzipierten Greedy-Algorithmus....................A-4
A.4 Lagewinkel der Kanten in einer Rastergrafik...................A-5
B Ergänzungen zur Verfahrensevaluation............................A-9
B.1 Geschwindigkeitsprofile der simulierten Objekttrajektorien....A-9
B.2 Gesamtes SLAM-Ergebnis eines Testszenarios....................A-9
B.3 Statistische Repräsentativität...............................A-10
B.4 Gesamtes Ankerkarten-Merging-Ergebnis eines Testszenarios....A-11
B.5 Gesamtes Daten-Matching-Ergebnis eines Testszenarios.........A-18
B.6 Qualitative Ergebnisbewertung................................A-18
B.7 Divergenz des Gesamtverfahrens...............................A-18
Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:75245 |
Date | 29 June 2021 |
Creators | Weber, Richard |
Contributors | Michler, Oliver, Zeisberg, Sven, Technische Universität Dresden |
Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
Language | German |
Detected Language | German |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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