Die Innenraumpositionierung kommt in der heutigen Zeit immer mehr Aufmerksamkeit zu teil. Neben der Navigation durch das Gebäude sind vor allem Location Based Services von Bedeutung, welche Zusatzinformationen zu spezifischen Objekten zur Verfügung stellen Da für eine Innenraumortung das GPS Signal jedoch zu schwach ist, müssen andere Techniken zur Lokalisierung gefunden werden. Neben der häufig verwendeten Positionierung durch Auswertung von empfangenen Funkwellen existieren Methoden zur optischen Lokalisierung mittels Landmarken. Das kamerabasierte Verfahren bietet den Vorteil, dass eine oft zentimetergenaue Positionierung möglich ist.
In dieser Masterarbeit erfolgt die Bestimmung der Position im Gebäude mittels Detektion von ArUco-Markern und Türschildern aus Bilddaten. Als Evaluationsgeräte sind zum einen die Kinect v2 von Microsoft, als auch das Lenovo Phab 2 Pro Smartphone verwendet worden. Neben den Bilddaten stellen diese auch mittels Time of Flight Sensoren generierte Tiefendaten zur Verfügung. Durch den Vergleich von aus dem Bild extrahierten Eckpunkten der Landmarke, mit den aus einer Datenbank entnommenen realen geometrischen Maßen des Objektes, kann die Entfernung zu einer gefundenen Landmarke bestimmt werden. Neben der optischen Distanzermittlung wird die Position zusätzlich anhand der Tiefendaten ermittelt. Abschließend werden beiden Verfahren miteinander verglichen und eine Aussage bezüglich der Genauigkeit und Zuverlässigkeit des in dieser Arbeit entwickelten Algorithmus getroffen. / Indoor Positioning is receiving more and more attention nowadays. Beside the navigation through a building, Location Bases Services offer the possibility to get more information about certain objects in the enviroment. Because GPS signals are too weak to penetrate buildings, other techniques for localization must be found. Beneath the commonly used positioning via the evaluation of received radio signals, optical methods for localization
with the help of landmarks can be used. These camera-based procedures have the advantage, that an inch-perfect positioning is possible.
In this master thesis, the determination of the position in a building is chieved through the detection of ArUco-Marker and door signs in images gathered by a camera. The evaluation is done with the Microsoft Kinect v2 and the Lenovo Phab 2 Pro Smartphone. They offer depth data gained by a time of flight sensor beside the color images. The range to a detected landmark is calculated by comparing the object´s corners in the image with
the real metrics, extracted from a database. Additionally, the distance is determined by the evaluation of the depth data. Finally, both procedures are compared with each other and a statement about the accuracy and responsibility is made.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:20756 |
| Date | 24 April 2017 |
| Creators | Bilda, Sebastian |
| Contributors | Graichen, Thomas, Herrmann, Göran, Technische Universität Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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