2017-09-22 | Anmelden
 
 

Kontexterkennung auf mobilen Endgeräten mittels Sensorfusion

Im Rahmen seiner Promotion betreibt Maik Benndorf, von der Hochschule Mittweida, weiterführende Forschung im Bereich der Kontexterkennung auf Smartphones. Ein modernes Smartphone hat heute bis zu 40 eingebaute Sensoren. In seiner Arbeit möchte Maik Benndorf aus den Daten dieser Sensoren Rückschlüsse auf die Situation des Nutzers ziehen. Anwendung findet die Kontexterkennung in sogenannten kontextsensitiven Anwendungen. Eine solche Anwendung kann das Smartphone während eines Meetings z. B. in ein lautloses Profil stellen.

Ebenfalls auf Sensordaten beruht ein Verfahren zur Positionsbestimmung, das „Dead Reckoning“ (dt. Koppelnavigation) genannt wird. Dieses Verfahren ist bereits seit der frühen Seefahrt bekannt und wird genutzt, um von einem bekannten Punkt ausgehend die aktuelle Position zu bestimmen. Während dazu früher Kompass und Fahrtenmesser zum Einsatz kamen, werden heute Bewegungssensoren wie z.B. der Beschleunigungssensor oder das Gyroskop eingesetzt. Während seines Forschungsaufenthalts am Cornell Lab of Ornithology (USA) beschäftigte sich Maik Benndorf mit dieser Art der Positionsbestimmung. Dabei soll das Ergebnis seiner Arbeit eingesetzt werden, um die Bewegungen von Tieren in freier Wildbahn zu überwachen. Hierzu wird das Tier mit einem Halsband versehen, welches die Sensoren beinhaltet und fortwährend Daten aufzeichnet. Anhand dieser Daten lässt sich so die zurückgelegte Strecke des überwachten Tieres nachvollziehen. Bleibt die Frage, warum dazu kein GPS System eingesetzt wird? Ein großer Nachteil dieses Systems ist der Energieverbrauch, wodurch es für solche Langzeitstudien recht ungeeignet ist.

Daneben kann Dead Reckoning auch zur Navigation in Gebäuden eingesetzt werden, da die GPS-Signale hier in der Regel nicht bzw. nur eingeschränkt nutzbar sind. Smartphones verfügen standardmäßig über alle dafür notwendigen Sensoren. Maik Benndorfs Promotions mit dem Titel „Untersuchung und Optimierung der Kontexterkennung auf mobilen Endgeräten mittels Sensorfusion“ wird vom ehemaligen localizeIT Projektleiter Prof. Dr. Marc Ritter und Prof. Thomas Haenselmann von der Hochschule Mittweida betreut.

 

Kommentare

Keine Kommentare ... bis jetzt.
 
Projektgeber

Gef M BMBF

Gef M BMBF

LocalizeIt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF und die BMBF Innovationsinitiative Unternehmen Region von August 2014 bis Juli 2019 gefördert und durch den Projektträger PtJ betreut.

Projektnehmer

Logo TU trans cropp

Logo MI

Logo MC TRANS

localizeIT ist ein Projekt der
Stiftungsjuniorprofessur Media Computing und der Professur Medieninformatik der Technischen Universität Chemnitz

Forschungspartner

Intenta Logo

3D MicroMag Logo

IBS Logo

Kontakt

Dr. rer. nat. Danny Kowerko
Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Chem­nitz
Fakul­tät für Infor­ma­tik
Juniorpro­fes­sur Medi­a Computing
Straße der Natio­nen 62
09111 Chemnitz