Methodologies and Technologies for Indoor Localization: a Computer Vision Based Approach

L'elevata diffusione degli smartphones alla quale stiamo assistendo negli ultimi anni, il crescente interesse per tutto ciò che riguarda i wearable devices e l internet of things, l’aumento esponenziale di servizi basati sulla posizione (Location based services - LBS) e fruibili attraverso il terminale, ha fatto sì che le tecnologie capaci di determinare la posizione dell’utente all’interno di uno specifico contesto abbiano assunto un ruolo di primaria importanza nel panorama tecnologico consumer attuale. Per quel che riguarda l’ambiente outdoor, il GPS può essere considerato uno standard de facto, mentre la localizzazione e la navigazione in ambiente indoor rimane una delle più importanti sfide tecnologiche dei prossimi anni. Gli indoor positioning systems (IPS) hanno un’importanza notevole in tutta una serie di importanti segmenti di mercato quali il settore retail (centri commerciali, supermercati) per il contextual advertising, il settore turistico (musei, aeroporti), il settore medico-assistenziale (ospedali, centri di assistenza anziani). A volte, in situazioni di emergenza, gli IPS possono fare la differenza tra la vita e la morte. Nonostante attualmente non sia disponibile una soluzione definitiva che eguagli l efficienza e la precisione del GPS e ne conservi tutti i vantaggi, vari approcci e metodologie sono state proposte negli ultimi anni in letteratura scientifica, e varie tecnologie sono apparse sul mercato. Ci si è concentrati, piuttosto che sul realizzare un IPS general purpose che andasse bene dappertutto, sulla messa a punto di molteplici soluzioni che si adattassero al particolare luogo di deploy ed alle specifiche di precisione, sicurezza, invasività e costi. Nella prima parte della presente tesi di dottorato, dopo una overview delle principali metodologie utilizzate per la localizzazione di un utente in ambienti indoor verrà analizzato lo stato dell’arte e presentati alcuni casi di maggior interesse. Ci si concentrerà in particolare su approcci che utilizzano i sensori inerziali presenti all’interno degli smartphone e tecniche di computer vision basate su marker 2D visuali. Nella seconda parte della tesi verrà proposta una soluzione al problema dell’indoor localization. Tale soluzione prevede un sistema di markers 2D installati sul pavimento dell’area di interesse ed un algoritmo di step detection. Verranno confrontate le prestazioni di tre tipologie di marker 2D presenti in letteratura, in relazione alle specifiche richieste dall’architettura proposta, e scelto il marker più performante. Verrà proposta quindi una architettura client server per gestire l’intero processo di tracking dell’utente all’interno di un edificio, e presentata una implementazione del client su piattaforma iOS. Nella parte finale della tesi infine verranno esposti i risultati ottenuti, e si parlerà dei possibili sviluppi futuri del lavoro svolto.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2015

Author dc:creator

• LA DELFA, GAETANO CARMELO

Contributors dc:contributor

• CATANIA, Vincenzo
• CARCHIOLO, Vincenza

• indoor localization,visual markers,computer vision

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

eng

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/582649

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/582649