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Kurzfassung

Robustes, genaues, kostengünstiges und selbstoptimierendes System der Indoor-Lokalisierung mit Hilfe von künstlichen und natürlichen Landmarken in Kombination mit Posenverfolgung.

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Hintergrund

Durch die fortschreitende Automatisierung und Digitalisierung, zum Beispiel industrieller Prozesse (etwa Fertigungsprozesse oder Logistikprozesse), kommen zunehmend mobile Geräte (wie sich autonom bewegende Roboter) oder XR-Geräte (wie Augmented Reality-Brillen) zum Einsatz. Damit sich solche Endgeräte sicher und zuverlässig innerhalb eines Gebäudes oder Geländes oder allgemein innerhalb eines Bereichs bewegen oder Daten und Informationen an bestimmten Positionen anzeigen können, ist eine möglichst genaue Ortung (Bestimmung einer Pose bzw. Position) der mobilen Geräte zu jedem Zeitpunkt notwendig.

Die zur Ortung von mobilen Endgeräten häufig genutzte Geolokalisierung ist innerhalb von Gebäuden ungeeignet. Deshalb wird für die Indoor-Ortung eine Reihe anderer Verfahren verwendet.

Funkbasierte Lösungen beruhen darauf, dass das Mobilgerät mehrere Signale von einer speziellen, im Gebäude installierten Infrastruktur empfängt und daraus seinen Aufenthaltsort berechnet. Der Einsatz solcher Verfahren ist meist mit hohen Kosten verbunden. Auch ist eine funkbasierte Lokalisierung oft störanfällig, da die von den aktiven Sendern ausgestrahlten Signale durch Witterungsänderungen und/oder bewegliche Objekte, wie beispielsweise Menschen, Möbel und Einkaufswagen in nicht vorhersehbarer Weise gestört werden können. Alternative herkömmliche bildbasierte Verfahren hingegen orientieren sich meist an markanten Punkten in der Umgebung, sind dabei jedoch ebenfalls störanfällig gegenüber umfangreichen Änderungen der Umgebungsbeschaffenheit und unzuverlässig in monotonen Einsatzgebieten ohne charakteristische visuelle Merkmale.

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Problemstellung

Existierende nicht-funkbasierte Lokalisierungsverfahren für Innenräume beruhen häufig auf der Detektion von künstlich in die Umgebung eingebrachten optischen Merkmalen, so genannten künstlichen Landmarken. Dabei handelt es sich meist um 2- oder 3-dimensionale Flächen mit einer einfachen Bildstruktur (z.B. 2D-Barcodes). Anhand dieser berechnet das Endgerät seine eigene räumliche Pose unter Verwendung einer der detektierten Landmarke zugeordneten bekannten Ortsinformation. Um eine kontinuierliche Lokalisierung (z.B. für eine Navigation) zu gewährleisten, müssen ständig Landmarken von einer Kamera erfasst werden. Entsprechend muss die Umgebung mit einer hohen Zahl von künstlichen Landmarken ausgestattet werden, was in bestimmten Umgebungen (z.B. in solchen mit Kund:innenverkehr) unerwünscht sein kann.

Alternativ werden SLAM-Verfahren (Simultaneous Localization and Mapping), eingesetzt, bei denen eine vollständige Karte der Umgebung erfasst wird, an welcher sich das Endgerät orientieren kann. Diese Art der Orientierung ist jedoch sehr Speicher- und rechenintensiv und häufig ungeeignet für Endgeräte mit eingeschränkten Ressourcen wie Smartphones oder Smart Glasses.

Es wird daher ein nicht-funkbasiertes, performantes Lokalisierungsverfahren benötigt, welches mit einer möglichst geringen Anzahl von künstlichen Landmarken in der Umgebung eine dennoch stabile Lokalisierung ermöglicht.

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Lösung

Die vorliegende Erfindung bietet eine kostengünstige, stabile und wartungsfreie Möglichkeit, die aktuelle Position und Ausrichtung eines mobilen Endgeräts auch in geschlossenen Räumen zuverlässig zu bestimmen. Das entwickelte Verfahren orientiert sich neben wenigen künstlich in die Umgebung eingebrachten Landmarken besonders an natürlichen Umgebungsmerkmalen, die nicht speziell zum Zwecke der Lokalisierung in die Umgebung eingebracht werden müssen, ohne dabei jedoch eine vollständige Karte aller erkannten Umgebungsmerkmale anzulegen.

Stattdessen werden bestimmte Umgebungsbereiche als natürliche Landmarken definiert, an denen sich das Endgerät orientiert, wenn keine künstliche Landmarken detektiert werden. Eine solche natürliche Landmarke besteht aus einer Menge von Merkmalen eines begrenzten Umgebungsausschnitts. Das Endgerät ist in der Lage, diese zu identifizieren, seine eigene Ausrichtung relativ zur Landmarke zu bestimmen und daraus seine Absolutposition in der Umgebung zu berechnen. Natürliche Landmarken werden selbstständig definiert und bei Bedarf auch wieder entfernt oder ersetzt (z.B. falls sich die Umgebung an dem jeweiligen Ort verändert hat).

 

Wird in der aktuellen Umgebung weder eine künstliche noch eine natürliche Landmarke detektiert, nutzt das Gerät eine optisch gestützte Trägheitsnavigation. Dieses Verfahren stützt die Lokalisierung so lange, bis wieder eine künstliche oder natürliche Landmarke detektiert wird.

Die Fusion dieser unterschiedlichen Orientierungsmethoden ermöglicht eine hocheffiziente, performante und kontinuierliche Lokalisierung bei Ausgleich der jeweiligen Schwächen der Einzelverfahren.

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Vorteile

Ein wesentlicher Vorteil des hier vorgestellten Verfahrens liegt in der Tatsache, dass es auf eine aufwendige Infrastruktur verzichtet und – abgesehen von kostengünstigen Landmarken und 2D-Codes – keine zusätzlichen Komponenten oder Geräte benötigt, sondern mit handelsüblichen Smartphones realisiert werden kann, was niedrige Investitions- und Wartungskosten gewährleistet.

Im Gegensatz zu bisherigen bildbasierten Lokalisierungsverfahren ist das im Rahmen dieser Erfindung entwickelte System auch in der Lage, eine stabile Lokalisierung zu ermöglichen, wenn keine künstlichen Landmarken in direkter Umgebung vorhanden sind oder erkannt werden (können).

Das Verfahren ist robust (keine Elektronik), sehr genau (im cm-Bereich) und sehr kostengünstig (nur Landmarken) und ist deshalb für den wachsenden Markt von Indoor-Ortungslösungen äußerst interessant.

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Anwendungsbereiche

Die entwickelte Lösung zeigt ihre Vorteile vor allem beim Einsatz in geschlossenen Räumen wie Lagerhallen, Flughäfen, Supermärkten, usw. wenn sie zur Navigation oder für die Bereitstellung ortsbezogener Inhalte und Dienste verwendet wird.

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Service

• Lizenzierung
• FuE-Kooperation