916 resultados para indoor location


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This paper presents a step count algorithm designed to work in real-time using low computational power. This proposal is our first step for the development of an indoor navigation system, based on Pedestrian Dead Reckoning (PDR). We present two approaches to solve this problem and compare them based in their error on step counting, as well as, the capability of their use in a real time system.

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This paper presents an ankle mounted Inertial Navigation System (INS) used to estimate the distance traveled by a pedestrian. This distance is estimated by the number of steps given by the user. The proposed method is based on force sensors to enhance the results obtained from an INS. Experimental results have shown that, depending on the step frequency, the traveled distance error varies between 2.7% and 5.6%.

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This book discusses in detail the CMOS implementation of energy harvesting. The authors describe an integrated, indoor light energy harvesting system, based on a controller circuit that dynamically and automatically adjusts its operation to meet the actual light circumstances of the environment where the system is placed. The system is intended to power a sensor node, enabling an autonomous wireless sensor network (WSN). Although designed to cope with indoor light levels, the system is also able to work with higher levels, making it an all-round light energy harvesting system. The discussion includes experimental data obtained from an integrated manufactured prototype, which in conjunction with a photovoltaic (PV) cell, serves as a proof of concept of the desired energy harvesting system. © 2016 Springer International Publishing. All rights are reserved.

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A prática de exercício físico é considerado condição essencial para a manutenção de uma boa saúde. A faixa etária de frequentadores de ginásios inclui utentes desde os 8 aos 80 anos, incluindo assim os grupos mais sensíveis à poluição do ar interior. Embora exista legislação específica para ginásios, nomeadamente para as condições de implementação, a mesma é reduzida e não contempla a qualidade do ar interior (QAI). O objetivo geral deste estudo consistiu na avaliação da QAI de quatro ginásios existentes na área metropolitana do Porto. O período de amostragem realizou-se entre 2 de Maio e 20 de Junho 2014 e, após a caracterização dos ginásios, foram monitorizados os seguintes parâmetros: partículas ultrafinas (< 100 nm), matéria particulada suspensa no ar de frações PM1, PM2,5, PM4 e PM10, dióxido de carbono, monóxido de carbono, ozono, compostos orgânicos voláteis, formaldeído, temperatura ambiente e humidade relativa durante 24 h/dia em salas com diferentes actividades (sala de musculação e cardiofitness e sala de aulas de grupo). Os resultados da avaliação dos parâmetros físicos e químicos foram comparados com os limiares de proteção e margem de tolerância do Decreto-Lei nº 118/2013 de 20 de Agosto, a Portaria nº 353-A/2013 de 4 de Dezembro e o Diploma que regula a construção, instalação e funcionamento dos ginásios. Os poluentes com maiores níveis de excedência são o dióxido de carbono, compostos orgânicos voláteis e as partículas PM2,5. As excedências devem-se essencialmente à sobrelotação das salas, excesso de atividade física e ventilação insuficiente. A localização da instalação dos ginásios é também um fator de extrema importância, sendo recomendado que este se situe em local pouco influenciado pelo tráfego automóvel, assim como, afastado de locais de possível interferência devido às atividades presentes, como é o caso da restauração existente em centros comerciais.

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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

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Actualmente, os sistemas de localização são uma área em forte expansão sendo que para espaços exteriores existe uma grande variedade de sistemas de localização enquanto que para espaços interiores as soluções são mais escassas. Este trabalho apresenta o estudo e implementação de um sistema de localização indoor baseado no protocolo ZigBee, utilizando a informação da intensidade de sinal recebido (RSSI - Received Signal Strength Indication). Para a realização deste projecto foi necessário iniciar uma pesquisa mais pormenorizada do protocolo ZigBee. O dispositivo móvel a ser localizado é o módulo XBee Serie 2 que se baseia no mesmo protocolo. Posto isto, foi necessário efectuar um estudo sobre sistemas de localização existentes e analisar as técnicas de localização utilizadas para ambientes interiores. Desta forma utiliza-se neste projecto uma técnica que consiste na análise de fingerprinting, onde é criado um mapa com os valores RSSI para diferentes coordenadas do espaço físico. As intensidades de sinal recebido são relativas a dispositivos XBee instalados em pontos fixos de referência. Para calcular a localização do dispositivo móvel é utilizado o algoritmo K-NN (K- Nearest Neighbors) que permite estimar a posição aproximada do dispositivo móvel. Por último é descrito todo o desenvolvimento do projecto assim como a apresentação e discussão de resultados.

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Com a massificação do uso da tecnologia no dia-a-dia, os sistemas de localização têm vindo a aumentar a sua popularidade, devido à grande diversidade de funcionalidades que proporcionam e aplicações a que se destinam. No entanto, a maior parte dos sistemas de posicionamento não funcionam adequadamente em ambientes indoor, impedindo o desenvolvimento de aplicações de localização nestes ambientes. Os acelerómetros são muito utilizados nos sistemas de localização inercial, pelas informações que fornecem acerca das acelerações sofridas por um corpo. Para tal, neste trabalho, recorrendo à análise do sinal de aceleração provindo de um acelerómetro, propõe-se uma técnica baseada na deteção de passos para que, em aplicações futuras, possa constituir-se como um recurso a utilizar para calcular a posição do utilizador dentro de um edifício. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo contribuir para o desenvolvimento da análise e identificação do sinal de aceleração obtido num pé, por forma a determinar a duração de um passo e o número de passos dados. Para alcançar o objetivo de estudo foram analisados, com recurso ao Matlab, um conjunto de 12 dados de aceleração (para marcha normal, rápida e corrida) recolhidos por um sistema móvel (e provenientes de um acelerómetro). A partir deste estudo exploratório tornou-se possível apresentar um algoritmo baseado no método de deteção de pico e na utilização de filtros de mediana e Butterworth passa-baixo para a contagem de passos, que apresentou bons resultados. Por forma a validar as informações obtidas nesta fase, procedeu-se, seguidamente, à realização de um conjunto de testes experimentais a partir da recolha de 33 novos dados para a marcha e corrida. Identificaram-se o número de passos efetuados, o tempo médio de passo e da passada e a percentagem de erro como as variáveis em estudo. Obteve-se uma percentagem de erro igual a 1% para o total dos dados recolhidos de 20, 100, 500 e 1000 passos com a aplicação do método proposto para a contagem do passo. Não obstante as dificuldades observadas na análise dos sinais de aceleração relativos à corrida, o algoritmo proposto mostrou bom desempenho, conseguindo valores próximos aos esperados. Os resultados obtidos permitem afirmar que foi possível atingir-se o objetivo de estudo com sucesso. Sugere-se, no entanto, o desenvolvimento de futuras investigações de forma a alargar estes resultados em outras direções.

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The robotics community is concerned with the ability to infer and compare the results from researchers in areas such as vision perception and multi-robot cooperative behavior. To accomplish that task, this paper proposes a real-time indoor visual ground truth system capable of providing accuracy with at least more magnitude than the precision of the algorithm to be evaluated. A multi-camera architecture is proposed under the ROS (Robot Operating System) framework to estimate the 3D position of objects and the implementation and results were contextualized to the Robocup Middle Size League scenario.

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Due to their detrimental effects on human health, scientific interest in ultrafine particles (UFP), has been increasing but available information is far from comprehensive. Children, who represent one of the most susceptible subpopulation, spend the majority of time in schools and homes. Thus, the aim of this study is to (1) assess indoor levels of particle number concentrations (PNC) in ultrafine and fine (20–1000 nm) range at school and home environments and (2) compare indoor respective dose rates for 3- to 5-yr-old children. Indoor particle number concentrations in range of 20–1000 nm were consecutively measured during 56 d at two preschools (S1 and S2) and three homes (H1–H3) situated in Porto, Portugal. At both preschools different indoor microenvironments, such as classrooms and canteens, were evaluated. The results showed that total mean indoor PNC as determined for all indoor microenvironments were significantly higher at S1 than S2. At homes, indoor levels of PNC with means ranging between 1.09 × 104 and 1.24 × 104 particles/cm3 were 10–70% lower than total indoor means of preschools (1.32 × 104 to 1.84 × 104 particles/cm3). Nevertheless, estimated dose rates of particles were 1.3- to 2.1-fold higher at homes than preschools, mainly due to longer period of time spent at home. Daily activity patterns of 3- to 5-yr-old children significantly influenced overall dose rates of particles. Therefore, future studies focusing on health effects of airborne pollutants always need to account for children’s exposures in different microenvironments such as homes, schools, and transportation modes in order to obtain an accurate representation of children overall exposure.

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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e de Computadores