Fusionsalgorithmus zur autonomen Positionsschätzung im Gebäude, basierend auf MEMS-Inertialsensoren im Smartphone

Die Nutzung von Smartphones zur Navigation ist heutzutage eine Selbstverständlichkeit. Sie basiert auf dem Empfang und der Verarbeitung von Signalen eines Globalen Navigationssatellitensystems (GNSS). In Gebäuden, in denen GNSS-Signale üblicherweise nicht empfangen werden können, versagt die GNSS basierte Positionsbestimmung allerdings. Dabei können auch unter Innenraumbedingungen standortbezogene Dienste von großem Nutzen sein. Anwendungen sind denkbar auf einem Messegelände, innerhalb von Einkaufszentren, auf Großbahnhöfen oder in modernen Bürokomplexen. Zur Realisierung einer Positionsschätzung unter Innenraumbedingungen existiert mittlerweile eine große Anzahl an verschiedensten Technologien und Methoden. Für die meisten unter ihnen müssen jedoch aufwendige Änderungen an der Infrastruktur vorgenommen werden oder der Wartungsaufwand ist vergleichsweise hoch. Bei anderen Ansätzen sind zusätzliche Sensoren am Nutzer anzubringen, damit eine ausreichend genaue Positionsbestimmung erfolgen kann. Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung zur Möglichkeit einer weitgehend autonomen Variante, die die im Smartphone verbauten Low-Cost Sensoren verwendet. Dadurch soll der Übergang von Indoor- zur Outdoor-Navigation über das Smartphone vereinfacht und der Aufwand an Infrastrukturmaßnahmen stark verringert werden. Dazu werden unter anderem Partikelfilter und Kalman Filter verwendet.