Tecniche automatiche di mapping e localizzazione in ambienti indoor


Autoria(s): Arpino, Alberto
Contribuinte(s)

Dardari, Davide

Data(s)

11/12/2014

Resumo

Il mapping di grandezze fisiche risulta estremamente importante, essendo in grado di fornire un adeguato supporto per la localizzazione e il monitoraggio di parametri ambientali sensibili. Nel caso indoor, in assenza di un sistema di localizzazione di riferimento analogo al GPS per il caso outdoor, sfruttando appieno le potenzialità della sensoristica a bordo degli smartphone, si è fatto progressivamente strada il mapping di grandezze fisiche quali, ad esempio, il segnale Wi-Fi e il campo magnetico terrestre. In questo caso il mapping, senza richiedere alcuna infrastruttura e coadiuvato dall'utilizzo di dispositivi portatili largamente diffusi ad uso quotidiano, rappresenta una soluzione relativamente recente ridefinibile come Mobile Crowd Sensing. Il MCS rappresenta un nuovo paradigma di servizio, volto a sfruttare l'interconnettività tra dispositivi portatili per effettuare misurazioni di caratteristiche ambientali in maniera automatizzata, aggregandole in un sistema cloud usufruibile ad una vasta comunità. Tuttavia , il considerevole flusso di dati generato, la variabilità temporale delle grandezze di interesse e il rumore insito nelle misurazioni costituiscono problematiche fondamentali per l'utilizzo e la gestione delle misurazioni effettuate. Per tali motivi l'attività di tesi ha previsto i seguenti obiettivi: (i) fornire una panoramica delle principali tecniche e tecnologie di localizzazione volta a motivare l'importanza del mapping di grandezze fisiche ambientali; (ii) individuazione di grandezze fisiche appetibili per la creazione di mappe affidabili e realizzabili nei contesti applicativi più disparati, sfruttando risorse già presenti nell'ambiente; (iii) sviluppo di un algoritmo statistico in grado di fornire una stima accurata dell'andamento spaziale della grandezza di interesse attraverso un numero limitato di misurazioni, mantenendo la compatibilità con processi MCS e una bassa complessità computazionale. L’algoritmo sviluppato è stato validato attraverso simulazioni e misurazioni svolte in ambienti reali. In particolare, prove sperimentali sono state effettuate nell’arena Vicon nei laboratori DEI dell’Università di Bologna, sede Cesena, concepita dal gruppo di ricerca Casy.

Formato

application/pdf

Identificador

http://amslaurea.unibo.it/7981/4/Arpino_Alberto_tesi.pdf

Arpino, Alberto (2014) Tecniche automatiche di mapping e localizzazione in ambienti indoor. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria elettronica e telecomunicazioni per lo sviluppo sostenibile [LM-DM270] - Cesena <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8199/>, Documento ad accesso riservato.

Relação

http://amslaurea.unibo.it/7981/

Direitos

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Palavras-Chave #mapping, localizzazione, indoor, campo magnetico, wifi, gaussian, process #scuola :: 843884 :: Ingegneria e Architettura #cds :: 8199 :: Ingegneria elettronica e telecomunicazioni per lo sviluppo sostenibile [LM-DM270] - Cesena #sessione :: seconda
Tipo

Tesi di laurea

NonPeerReviewed

Idioma(s)

it