Localización (LS y LBS) mediante tecnologías inalámbricas

Localización (LS y LBS)
mediante tecnologías inalámbricas
José Javier Astrain Escola
Donosti - San Sebastián
09/06/08
Organización de la presentación
BLOQUE I:
Definiciones
Operación de los LSs y LBSs
Tecnologías de localización
Componentes del sistema de localización
Posicionamiento de los LBSs
Esquema del escenario de localización
Servicios Pull & Push
Aplicaciones de los LBSs
BLOQUE II:
Localización basada en tecnologías inalámbricas
Causas de la incertidumbre o imprecisión
Arquitectura del sistema de localización
Características del LBS
Estimación de la localización
Localización indoor – outdoor
Problemas
BLOQUE III:
Aplicaciones
Empleo de perfiles
Casos prácticos
Bloque I
Bloque I
Definiciones
Operación de los LSs y LBSs
Tecnologías de localización
Componentes del sistema de localización
Posicionamiento de los LBSs
Esquema del escenario de localización
Servicios Pull & Push
Aplicaciones de los LBSs
Definiciones
Los servicios automáticos de localización (LSs)
proveen información geográfica sobre una persona o
un recurso a aquellas aplicaciones que lo requieren.
Los servicios basados en la localización (LBSs)
proveen determinados servicios en función de la
localización de una persona o de un recurso.
Definiciones
Location Based Services - LBSs
Definition 1:
LBSs are information services accessible with mobile
devices through the mobile network and utilizing the
ability to make use of the location of the mobile
device.
(Virrantaus et al. 2001)
Definition 2:
A wireless-IP service that uses geographic
information to serve a mobile user. Any application
service that exploits the position of a mobile terminal.
Operación de los LSs y LBSs
¿Dónde estoy?
¿Cómo es el escenario que me rodea?
¿Cómo me muevo en este escenario?
Operación de los LSs y LBSs
LS Æ Determinar la localización del usuario
mediante cualquiera de las tecnologías
disponibles.
LBS Æ A partir de la información de
localización, proveer servicios y aplicaciones
personalizadas.
Tecnologías de localización I
Mecánicas
• Sistemas basados en detección de presión…
• Ejemplo: Active Floor (basado en modelos de Markov).
Magnéticas
• Presentan un interesante comportamiento a la hora de detectar la
orientación, pero no estiman bien la localización.
• Requieren transmisores/receptores polarizados.
• Ejemplos: Liberty Tracker o Pinger.
Tecnologías de localización II
Radiofrecuencia y microondas
• Etiquetas RFID activas o pasivas.
• Triangulación temporal.
• Triangulación de potencias.
• Ejemplos: 3D-iD, RADAR, GPS, Galileo, GSM-GPRS-UMTS.
Inerciales
• Giróscopos.
Tecnologías de localización III
Ópticas
• sensores ópticos: intensidad de la luz incidente en el sensor.
Ejemplos: Active Badge, PARCTAB, Locust Swarm.
• sensores de posición (PSD).
• charge-coupled devices (CCDs). Ejemplo: Phicons, NAVICAM,
ARTOOLKIT, Free-D, Pfinder, EasyLiving.
Tecnologías de localización III
Acústicas
• Problemas: propagación multitrayecto, ecos, jitter, efecto doppler.
• Ejemplos: Active Bat, Cricket.
Componentes del sistema de localización I
Infraestructura de red
• Es el núcleo hardware del sistema.
• Incluye todos los puntos de acceso, los sensores y transmisores /
receptores de la red ambiental.
• Su modificación implica la modificación de la función de localización.
Función de localización
• Es la encargada de estimar la localización de un usuario en función de
los datos aportados por la infraestructura de red.
• Transforma los datos de localización a un sistema de referencia
inteligible por el GIS y el LBS.
Componentes del sistema de localización II
Geographic Information Systems (GIS)
• Es el núcleo del sistema, pues recoge toda la información que necesita
la aplicación que emplea el LBS para prestar su servicio.
• Puede almacenar además POIs (puntos de interés) para el usuario.
Función de gestión de la localización
• Es la encargada de extraer la información requerida por el usuario en
función de la estimación de su localización.
• Procesa la posición del usuario, y tras consultar el GIS, construye la
información que proveerá el LBS.
• Es un mediador entre el componente de localización y la aplicación que
emplea el LBS.
Componentes del sistema de localización III
Proveedor del servicio y de la aplicación
• Puede ofrecer distintos servicios de localización.
• Incluirá tanto el software como el hardware necesario para prestar el
servicio de localización.
Proveedor de contenidos
• Es el encargado de aportar los contenidos que se ofrecerán al usuario.
• Los contenidos pueden ser multimedia, pero deberán acomodarse a las
demandas del usuario y a las limitaciones de los terminales.
Componentes del sistema de localización IV
Dispositivos móviles
Componentes del sistema de localización V
Presentación de la información
Componentes del sistema de localización VI
GUI
Componentes del sistema de localización VII
Aplicación
Esquema del escenario de localización
Posicionamiento de los LBSs
Servicios Pull & Push
Push services
Entregan información que no ha sido requerida directamente por el
usuario.
Se activan por un evento que ha podido ser programado por el usuario o
por la aplicación.
Ejemplo: servicio de alarmas, noticias en tiempo real, suscripción de
alertas, publicidad…
Pull services
Entregan información bajo demanda directa del usuario.
Ejemplo: petición de un taxi, solicitud de atención sanitaria urgente…
Aplicaciones de los LBSs
• Servicios de localización de emergencia.
• Avisos de tráfico.
• Avisos climatológicos (aludes, granizos, fuertes lluvias...).
• Publicidad selectiva en función de perfiles y localizaciones.
• Ayuda a la navegación.
• Visitas guiadas a recintos e instalaciones (museos,
aeropuertos…).
• Seguimiento de personas, flotas y mercancías.
• Detección de proximidad a zonas o personas restringidas.
• Multimedia / información bajo demanda (LBM).
Bloque II
Bloque II
Estimación de la localización
Localización basada en tecnologías inalámbricas
Localización indoor – outdoor
Problemas en la estimación de la localización
Causas de la incertidumbre o imprecisión
Arquitectura del sistema de localización
Características del LBS
Estimación de la localización - requisitos
• Empleo de técnicas de posicionamiento en tiempo real.
• El grado de precisión viene determinado por la tecnología y el método de
localización empleados.
• La información de localización puede expresarse en coordenadas
absolutas o relativas.
• La información de localización puede ir acompañada de una descripción
más o menos detallada del entorno.
• Se precisa un entorno de presentación de la información amigable con el
usuario, que fomente la interacción entre el usuario y el servicio.
Estimación de la localización – métodos I
Red de telefonía móvil (GSM,GPRS,UMTS)
¾ Se identifica la celda a través de su estación base.
¾ La precisión en la estimación depende:
™ del radio de cobertura (cientos de metros a decenas de
kilómetros),
™ y de la disponibilidad de antenas sectoriales.
BS
BS
Base Station
BS
Estimación de la localización – métodos II
Constelación de satélites (GPS, Galileo, GLONASS, MSAS, GAGAN)
• El Sistema de Posicionamiento Global (NAVSTAR GPS) emplea una
constelación de 24 satélites geoestacionarios.
• El receptor GPS necesita como mínimo cuatro satélites de la red, de los
que recibe unas señales indicando la posición y el reloj de cada uno de
ellos. En base a estas señales, el aparato sincroniza el reloj del GPS y
calcula el retraso de las señales, es decir, la distancia al satélite.
• La señal de radio empleada para la triangulación está codificada.
• La precisión de la estimación oscila de los 4 a los 40 m en función de
distintos parámetros.
• Propietario: Dept. de Defensa de los Estados Unidos.
Estimación de la localización – métodos III
Sensores y balizas de corto alcance
• Es
un método propio de áreas restringidas y de pequeñas
dimensiones.
• El coste de los sensores y las balizas suele ser elevado.
• En muchos casos se combinan distintas tecnologías.
• Son métodos de localización de corto – medio alcance.
• Ejemplos: células fotoeléctricas, cámaras de infrarrojos,
sensores de presencia, transmisores/receptores
bluetooth, y un largo etcétera.
Estimación de la localización: radiofrecuencia
La estimación de la localización basada en las
características de la señal de radio recibida se
puede basar en distintos aspectos de la señal:
• Received Signal Strength Indication – RSSI (e.g., RADAR).
• Angle of arrival – AOA (e.g., GSM).
• Time of arrival – TOA (e.g., GSM).
• Time difference of arrival – TDOA (e.g., Cricket).
Estimación de la localización: radiofrecuencia
B1
α
β
B2
B1
B2
τ1
τ2
M
M
τ3
γ
B3
B3
Time of Arrival
Angle of Arrival
B1
B1
B2
B2
τ1
τ2
M (S1, S2, S3)
M
τ1-τ2
τ2-τ3
τ3-τ1
τ3
B3
B3
TDOA
Received Signal
Strength
Estimación de la localización: basada en RSSI
Aproximación basada en el cliente:
• El cliente mide la intensidad de las señales recibidas
de distintos puntos de acceso.
Aproximación basada en la infraestructura:
• Desarrollo de wireless sniffers para monitorizar la
actividad de los clientes y medir la intensidad de la
señal recibida.
• No se requieren cambios en el cliente.
• Los sniffers pueden usarse tanto para localizar
como para temas de seguridad.
• Problemas de privacidad y seguridad.
Localización basada en tecnologías inalámbricas I
•
Triangulación de señal de RF.
• Imprecisiones en las medidas, variabilidad, incertidumbre.
• No siempre se conoce la localización exacta de los puntos de
acceso.
• A veces el número de puntos de acceso es insuficiente.
• Diseño adecuado de la red inalámbrica.
• Estrategia dependiente del escenario.
Localización basada en tecnologías inalámbricas II
Localización basada en tecnologías inalámbricas III
Localización indoor - outdoor
Localización indoor - outdoor
Problemas de cobertura e inviabilidad de tecnologías.
Problemas de atenuación y propagación multitrayecto.
Empleo de redes de sensores en escenarios indoor.
Costes asociados a las tecnologías de localización.
Integración de tecnologías.
Distintos requisitos de precisión.
Distintos modelos de movimiento.
Distintos anchos de banda de comunicación.
Problemas en la estimación de la localización
Confidencialidad
Precisión – fiabilidad
Incertidumbre
Variabilidad del escenario
Variedad de tecnologías / costes.
Costes de operación
Causas de la incertidumbre o imprecisión
Escenario Estático
Distorsión espacial: errores e
imprecisiones en la estimación de
la posición.
Movimiento: tanto del dispositivo
como de los elementos que
componen el escenario de
trabajo.
Orientación:
errores
o
imprecisiones en los ejes de
coordenada.
Escenario Dinámico
Latencia:
recolectar
localización
estimación
dispositivo.
tiempo empleado en
la
información
de
de los sensores y la
de la posición del
Tasa de actualización: número de
actualizaciones por segundo.
Error de orientación y dinámica
espacial: error típico de entornos
cambiantes y dispositivos móviles en
los que se puede apreciar el efecto
doppler.
Arquitectura del sistema de localización
Características del LBS I
Características del LBS II
• Dependencia total del escenario, un cambio en el escenario implica
recalcular la función de localización.
• Requiere un modelo flexible y completo del escenario de trabajo.
• Requiere una consulta ágil y cómoda de la información contenida en
el GIS.
• Requiere un interfaz amigable con el usuario / aplicación.
Bloque III
Bloque III
Aplicaciones
Casos prácticos
Aplicaciones
En el entorno empresarial:
• Empleo del recurso
• Privilegios basados
más cercano a la empresa.
en regiones de seguridad.
• Servicios de seguimiento y localización de mercancías y
personas.
• Monitorización de recursos.
• Evolución del proceso productivo.
En espacios públicos:
• Servicios de emergencia.
• Mapas e información de navegación.
• Servicios de entretenimiento.
• Servicios de información cultural, gastronómica, ocio…
Aplicaciones
Mapa activo
Aplicaciones
Ubicación espacial
Aplicaciones
?
?
Resource discovery
Aplicaciones
View finder – Búsqueda en la línea de visión
Aplicaciones
Localización dinámica de personas y cosas
Fases de las técnicas basadas en perfiles
Obtención de las medidas de los niveles de señal obtenidas para
todos los APs dentro del escenario de trabajo.
Model Generation
Generación del modelo: pueden ser un mapa de niveles de señal,
los parámetros de un modelo de propagación, un mapa de
radiación…
Off-line
Data Collection
Dada una medida del nivel de señal, estimar la localización por
medio de:
•
•
•
•
La distancia euclídea.
Estimación de la probabilidad máxima.
La distancia de edición (Levenshtein, LGD, paramétrica…)
Cualquier otra medida.
On-line
Location Determination
Ejemplo I
Ejemplo II
Ejemplo III
Ejemplo IV - Location API for J2ME (JSR 179 )
• Paquete Java: javax.microedition.location.
• Permite construir aplicaciones basadas en la localización inalámbricas
de un modo relativamente sencillo.
• Dispositivos: PDAs, teléfonos móviles…
• Puede trabajar con localizaciones y orientaciones, permite crear y
acceder a GIS móviles o remotos.
• JSR 179 requiere el protocolo Connected Device Configuration (CDC) o
la versión 1.1 del Connected Limited Device Configuration (CLDC).
• El hardware
implementados.
determina
qué
métodos
de
localización
están
Caso práctico: CRICKET
The Cricket Indoor Location System: http://cricket.csail.mit.edu
http://www.cs.umd.edu/~moustafa/location_papers.htm
Caso práctico: CRICKET
Caso práctico: CRICKET
Caso práctico: CRICKET
Caso práctico
Caso práctico: RADAR
A Deterministic Technique - RADAR
Based on Profiling.
Data Collection:
- Collect many measurements at each location on the grid.
Model building:
- The same as the collected data.
On-line Estimation:
- Select the location that is the nearest neighbor in signalstrength space to the measured signal strength vector.
Reported median error ~2.9m.
Details: Bahl et al., Infocom 2000
Caso práctico: LEASE
Location Estimation Assisted by Stationary Emitters
LEASE: Location Estimation Assisted by Stationary Emitters
Automatic adaptation to changes
“Profiling” handled automatically by using SEs
There is a mapping between client- and infrastructure-based deployments (and
LEASE)
Interpretation for Client-based deployment
Sniffers co-located with APs
Points where you profile signal strength from APs = points where
you place SEs
Signal Strength model for a sniffer needs to be built using measured signal
strengths from SEs
Model using minimal number of SEs (“profiled” points)
Our approach to build signal strength model:
Treat the problem as a data modeling problem
Median error ~5m (Further details in Krishnan et al. Infocom 2004)
Components of the LEASE system
AP:
SE:
Sniffer:
LEE:
Uses sniffers, stationary emitters
(SEs) and a location estimation
engine (LEE)
SEs
Cheap, battery operated devices at
known locations
Transmit a few packets periodically
Sniffers
Record signal strength from the
SEs and clients
Feed this information to the LEE
LEE
(Re-)models the “radio map” for a
sniffer in response to signal
strength readings of SEs at
sniffers
Uses models to locate clients.
Comparativa
Comparativa
Caso práctico - Escenario
AP1
AP2
AP3
Laboratories
Caso práctico - Escenario
Caso práctico - Escenario
Caso práctico - Requisitos
Distinción de estancias.
Necesidad de una adecuada división del espacio en regiones.
Distinción de alturas por plantas.
Uso de la infraestructura existente.
Empleo de dispositivos de bajo coste.
Resultados de localización dependientes del escenario.
Caso práctico - localización
Colocación de los sensores / puntos de acceso.
Caso práctico - localización
A
B
C
Caso práctico - FIS
Caso práctico - FIS
Caso práctico - Reglas
IF S1 is HIGH AND S2 is NULL THEN location_zone_7=0.9
IF S1 is MEDIUM AND S2 is HIGH THEN location_zone_6=0.7
IF S1 is MEDIUM AND S2 is HIGH THEN location_zone_2=0.7
Caso práctico - Puntos de acceso
9 celdas de 10x10.
36 celdas de 5x5.
4 celdas de 15x15.
Caso práctico - Puntos de acceso
Caso práctico - Puntos de acceso
3
4
5
6
7
8
Caso práctico - Puntos de acceso
9
10
11
12
14
20
Caso práctico - Puntos de acceso
Caso práctico - Tracking
AP
AP
AP
AP
AP
AP
AP
Caso práctico - Tracking
Caso práctico - Tracking
Conclusiones
Conclusiones
• La localización Indoor está seriamente condicionada por la
atenuación de la señal y la propagación multitrayecto.
• La precisión del sistema de localización depende del escenario de
trabajo.
• Los cambios en el escenario de trabajo afectan seriamente a la
estimación de la localización.
• Las técnicas de localización basadas en RF sufren la gran
variabilidad de la señal, en lo referente a la vaguedad de la
información y a la imprecisión en las medidas.
• Dependencia de los dispositivos a emplear.
Referencias I
• A. Harter and A. Hopper, “A Distributed Location System for the Active
Office,” IEEE Network, Jan./Feb. 1994, pp. 62-70.
• N.B. Priyantha, A. Chakraborty, and H. Balakrishnan, “The Cricket
Location-Support System,” Proc. 6th Ann. Int’l Conf. Mobile Computing and
Networking (Mobicom 00), ACM Press, New York, 2000, pp. 32-43.
• P. Bahl, V.N.Padmanabhan, “RADAR: An In-Building RF-based User
Location and Tracking System,” Proceedings of IEEE Infocom 2000, Tel
Aviv, Israel, March 2000.
• M. Youssef, A. Agrawala, A. Udaya Shankar, “WLAN Location
Determination via Clustering and Probability Distributions,” IEEE
International Conference on Pervasive Computing and Communications
(PerCom) 2003, Fort Worth, Texas, March 23-26, 2003.
Referencias II
• P. Krishnan, A. S. Krishnakumar, Wen-Hua Ju, Colin Mallows, Sachin
Ganu, “A System for LEASE: Location Estimation Assisted by Stationary
Emitters for Indoor RF Wireless Networks,” Proceedings of IEEE Infocom
2004, Hong Kong.
• A.S. Krishnakumar and P. Krishnan, “On the Accuracy of Signal Strengthbased Location Estimation Techniques,” to appear in the Proceeding of
IEEE Infocom 2005, Miami, Florida, March 2005.
• D. Madigan, E. Elnahrawy, R.P. Martin, W.H. Ju, P. Krishnan, and A.S.
Krishnakumar, “Bayesian Indoor Positioning Systems,” to appear in the
Proceedings of IEEE Infocom 2005, Miami, Florida, March 2005.
• A. M. Ladd, K.E. Bekris, A. Rudys, L.E. Kavraki, D.S. Wallach, and G.
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Proceedings of the eighth Annual International Conference on Mobile
Computing and Networking (MOBICOM-02), pages 227–238, New York,
September 23–28 2002. ACM Press.
Referencias III
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RADAR user location and tracking system,” Technical report, Microsoft
Research Technical Report, February 2000.
• P. Krishnamurthy, and P.K. Chrysanthis, “On indoor position location with
wireless LANs,” In The 13th IEEE International Symposium on Personal,
Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC 2002), 2002.
• N.B. Priyantha, A. Chakraborty, and H. Balakrishnan, “The cricket
location support system,” In Proceedings of the Sixth Annual ACM
International Conference on Mobile Computing and Networking, 2000,
pages 51–56, 2003.
•T. S. Rapport, “Wireless Communications – Principles and Practice,” IEEE
Press, 1996.
Referencias IV
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• A.S. Krishnakumar and P. Krishnan, “The Theory and Practice of Signal
Strength-Based Location Estimation,” The first international conference on
collaborative computing, San Jose, California, December 2005.
• T. Roos, P. Myllymaki, and H. Tirri, “A statistical modeling approach to
location estimation,” IEEE Trans. on Mobile Computing, 1:59–69, 2002.
• S. Saha, K. Chaudhuri, D. Sanghi, and P. Bhagwat, “Location
determination of a mobile device using IEEE 802.11 access point signals,”
In IEEE Wireless Communications and Networking Conference, 2003.
• A. Smailagic, D.P. Siewiorek, J. Anhalt, D. Kogan, and Y. Wang, “Location
sensing and privacy in a context aware computing environment,” Pervasive
Computing 2001, 2001.
Localización (LS y LBS) mediante tecnologías inalámbricas
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[email protected]