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Smartphone-App Crowdsources Indoor-Grundrisse
Karten haben die Welt seit Anbeginn der Zivilisation immer wieder revolutioniert. Die jüngste Iteration basiert auf der weit verbreiteten Einführung der Smartphone-Technologie und der damit verbundenen standortbasierten Anwendungen.
Jeder, der eines dieser Geräte besitzt, hat Zugriff auf das globale Satellitenpositionierungssystem, eine riesige Datenbank mit hochpräzisen Karten und anderen Ebenen zusätzlicher Informationen, wie Straßennamen, lokale Cafés und sogar die Standorte von Freunden.
Aber all das hört auf, sobald man ein Gebäude betritt. GPS funktioniert bekanntlich nicht mehr in Innenräumen und es sind nur wenige Karten für Innenstandorte verfügbar.
Google und andere haben damit begonnen, dies zu ändern, indem sie Karten einiger großer Einkaufszentren in den USA und Japan erstellt haben. Aber der Fortschritt ist langsam, vor allem weil diese Karten mehr oder weniger von Hand mühsam erstellt werden müssen.
Das soll sich heute dank einer innovativen Idee von Moustafa Alzantot und Moustafa Youssef an der Universität Alexandria in Ägypten ändern. Diese Jungs haben eine App entwickelt, die Daten von Smartphone-Sensoren sammelt, um automatisch Grundrisse für Innenräume zu erstellen. Die neue App heißt CrowdInside.
Natürlich ist die Art und Qualität der Daten entscheidend. Diese Jungs weisen darauf hin, dass Smartphones mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet sind: GPS-Geräte, Magnetometer (Kompasse), Beschleunigungsmesser und sogar WiFi-Signalstärkemesser, die eine grobe Schätzung der Entfernung zum nächsten Hotspot liefern. Sie nutzen all diese Daten auf bemerkenswert innovative Weise.
Die grundlegende Technik ist die Koppelnavigation mit einem Beschleunigungsmesser als Schrittzähler und dem Magnetometer als Peiler. Die Anzahl der Schritte in eine bestimmte Richtung gibt eine ungefähre Vorstellung von der zurückgelegten Strecke.
Das Problem ist natürlich, dass Koppelnavigation notorisch anfällig für Fehler ist, die sich mit der Zeit schnell aufbauen. Um dies zu umgehen, muss das System ständig anhand von Punkten an einem bekannten Ort neu kalibriert werden.
Dies ist der clevere Teil des Systems. Alzantot und Youssef verwenden zunächst den Ort, an dem keine GPS-Daten verfügbar sind, um den Eingang zum Gebäude zu bestimmen. Das gibt einen Ausgangspunkt für die Koppelnavigation.
Als nächstes verwenden sie die Sensordaten, um zu erkennen, wann sich die Benutzer in einem Aufzug befinden, eine Rolltreppe benutzen oder einfach nur Treppen steigen oder hinuntergehen. In jedem Fall erzeugt die Bewegung ein einzigartiges Beschleunigungsmuster, das sich vom Gehen unterscheidet und so leicht zu erkennen ist.
Da all diese Orte in einem Gebäude befestigt sind, können sie als Ankerpunkte verwendet werden, um die Koppelnavigationsberechnungen neu zu kalibrieren. Das Ergebnis ist eine App, die die Bewegungen eines Benutzers in einem Gebäude mit angemessener Genauigkeit verfolgt.
Die große Stärke dieses Systems liegt darin, Daten von vielen Benutzern zu übernehmen, also durch Crowdsourcing. Dies schärft den Grundriss und macht ihn genauer.
Es ermöglicht ihnen auch, Daten auf höherer Ebene abzuleiten, wie beispielsweise die Form von Räumen durch Betrachtung der Ausbreitung von Spuren oder die Position von Türen durch Suche nach der Kreuzung zwischen Fluren und Räumen.
Die obige Karte stammt von etwa 150 Spuren.
Das ist eine clevere Idee mit erheblichem kommerziellen Potenzial. Alzantot und Youssef sagen nicht, ob sie CrowdInside allgemein verfügbar machen werden. Was auch immer ihre Pläne sind, sie müssen sicherstellen, dass sie ihr geistiges Eigentum schützen, eine Aufgabe, die in Nordafrika möglicherweise eine größere Herausforderung darstellt als in anderen Teilen der Welt.
Wünschen wir ihnen dabei viel Glück.
Ref: arxiv.org/abs/1209.3794 : CrowdInside: Automatische Erstellung von Indoor-Grundrissen