Projekt

Funkortungssysteme, auch bekannt als Real-Time Location Systems (RTLS), geraten immer mehr in den Fokus der Logistik, Produktion und vielen weiteren Prozessen. Diese Systeme liefern wertvolle Informationen über den Aufenthaltsort von beteiligten Objekten zur Laufzeit. Damit können Prozesse verfolgt, analysiert und optimiert werden. Neben den Forschungsbereichen an der Basis von Ortungssystemen, wie robuste und störsichere Ortungstechnologien oder Verfahren zur hochgenauen Positionsbestimmung, rücken mehr und mehr Methoden in den Vordergrund, die aus Positionsdatenströmen wertvolle Informationen für weitere Verarbeitungsstufen gewinnen. In diesem Kontext erforscht das Projekt Funkortung die automatisierte Einmessung von Funkortungssystemen, die Generierung von generischen dynamischen Bewegungsmodellen und Verfahren zur Ereignisdetektion in Positionsdatenströmen zur Laufzeit.

Im Jahr 2009 wurden Algorithmen zur Berechnung der Position und Orientierung der Empfangsantennen eines Funkortungssystems weiterentwickelt. Die Algorithmen berechnen selbstständig Messpunktkoordinaten, die eine schnelle und genaue Einmessung ermöglichen. Zur automatisierten Einmessung wurden hierzu Roboter verwendet. Unser Algorithmus berücksichtigt Hindernisse und die Empfangseigenschaften des Ortungssystems und kann Fehlmessungen wie Mehrwegeempfang in der Berechnung der Position und Orientierung der Empfangsantenne aussortieren.
2010 wurden Modelle entwickelt, die dynamische Bewegnungsmodelle ermöglichen. Hier wurden lernende Verfahren eingesetzt, um Modelle während der Laufzeit anzupassen. Es wurde die formale Sprache TBL (Trajectory Behavior Language) konstruiert, mittels derer Trajektorien beschrieben werden können. Weitere Algorithmen können die Darstellung nochmals verkleinern und somit die zur Speicherung von Trajektorien erforderliche Datenmenge komprimieren.
Nun werden Verfahren untersucht, mit denen die entwickelten Bewegungsmodelle zur Laufzeit gelernt werden können. Diese sollen in einer Untersuchung zur Prädiktion von Bewegungen evaluiert werden. Desweiteren wird untersucht, inwieweit sich auftretende Ereignisse in Lokalisierungssystemen vorhersagen lassen können, indem vorhandene Ereignisströme zur Laufzeit analysiert und gelernt werden.

Das Projekt stellt einen Beitrag des Lehrstuhls Informatik 2 zum IZ ESI dar.