Systémy pro navigaci uvnitř budov, implementace a realizace

Transkript

1 Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta informatiky a statistiky Katedra informačních technologií Studijní program: Aplikovaná informatika Obor: Informatika Systémy pro navigaci uvnitř budov, implementace a realizace BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Student : Pavel Strnad Vedoucí : Ing. Tomáš Bruckner, Ph.D. Oponent : Ing. Luboš Pavlíček 2014

2 Prohlášení: Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci zpracoval samostatně a že jsem uvedl všechny použité prameny a literaturu, ze které jsem čerpal. V Praze dne 14. května Pavel Strnad

3 Poděkování Rád bych poděkoval Ing. Tomáš Bruckner, Ph.D. za metodické vedení při zpracování závěrečné práce a za jeho cenné rady a připomínky. Dále bych také chtěl poděkovat vedoucímu oddělení síťové infrastruktury Vysoké školy ekonomické v Praze panu Tomáši Skřivanovi za vytvoření podmínek vhodných k zpracování této bakalářské práce a zapůjčení potřebného technického vybavení.

4 Abstrakt Bakalářská práce se věnuje tématu lokalizace uvnitř budov. První část práce se zabývá technologiemi a systémy sloužícími k lokalizaci, přičemž jsou vysvětleny základní principy a problémy implementace těchto systémů, jejich přínosy a zápory. Dále je v této části vysvětlena funkcionalita jednotlivých technologií a také účel, ke kterému se nejlépe hodí. Další část práce se věnuje samotné implementaci lokalizačního systému Redpin v rámci areálu Vysoké školy ekonomické v Praze. V této části jsou shrnuty informace o projektu Redpin, následně je zde rozebrána architektura systému a jeho funkcionalita. Zbývající část práce se věnuje přímé implementaci tohoto systému. Jsou zde specifikovány použité technologie, rozebrán postup instalace systému a nakonec také zhodnoceny výsledky jeho testování. Klíčová slova Redpin, lokalizace uvnitř budov, implementace, GSM, WLAN, Bluetooth

5 Abstract Bachelor thesis deals with the topic of localization inside buildings. The first part deals with the technologies and systems used for localization, while explaining the basic principles and problems of implementation of these systems, their benefits and disadvantages. This section explains the functionality of each technology and the purpose for which it is best suited. The next part deals with the actual implementation of the localization system Redpin within the campus of the University of Economics in Prague. This section summarizes basic information about the project Redpin, then there is dismantled architecture of the system and its functionality. The remaining part is devoted to the direct implementation of this system. There are specified used technologies, decommissioned installation process and eventually re-evaluated results of its testing. Keywords Redpin, indoor localization, implementation, GSM, WLAN, Bluetooth

6 Obsah 1 Úvod Cíl práce Zdroje Technologie pro určení polohy uvnitř budov... 3 LBS Chyba! Záložka není definována. 2.1 Optické senzory Porovnávání snímků Optické šifrované značky Projekce orientačních značek WLAN/Wi-Fi Místo původu Otisky signálu WLAN ToA RFID Aktivní RFID Pasivní RFID Bluetooth Telefonní sítě mobilních operátorů RSSI otisky sítě GSM Lokalizace na základě vzdálenosti Lokalizace na základě úhlu příjmu signálu GNSS Lokalizační systém Redpin Informace o projektu Architektura systému Klient Grafické rozhraní Server Specifikace použitých technologií Server Mobilní zařízení Technické vybavení bezdrátové sítě Vysoké školy ekonomické v Praze Implementace systému Instalace systému Testování... 32

7 4 Závěr Terminologický slovník Zdroje Seznam literatury Seznam obrázků Seznam tabulek... 43

8 1 Úvod Určení polohy v závislosti na okolí je nedílnou součástí přežití již od dob pravěku. Po několik století se toto umění vyvíjelo až do současnosti. Vynálezy jako je kompas nebo sextant provázely námořníky na svých plavbách za poznáním a pomohly tak k velkým posunům lidstva. Nedílnou součástí orientace je také moderní systém satelitní navigace GPS, který provází cestovatele na výpravách po celé zeměkouli. GPS navigace je velmi spolehlivá v přírodě, na moři, dokonce i v městských zástavbách. Možnost určit svoji polohu nezávisle na čase a místě je díky systému GPS obrovskou výhodou, která šetří čas a námahu. Ovšem nic není dokonalé a proto i systém GPS má své mouchy. Jeho signál totiž není schopen prostoupit skrz železobetonové zdi nejnovějších staveb a není tedy možnost tuto navigaci využít i v interiérech. Každý si jistě dokáže představit ten nepříjemný pocit při hledání hladké mouky v supermarketu, kde předtím nikdy nebyl. Otravné přecházení z jednoho místa na druhé a prohledávání polic v obchodu může často kupujícího zcela od nákupu úplně odradit a oddejte tedy domů s prázdnou. Proto je v poslední době stále častěji probírána otázka zavádění systémů pro navigaci uvnitř budov. Cílem tohoto systému je, aby si každý člověk mohl na svém zařízení navigaci spustit a použít ji ke své orientaci, stejně jako je tomu u systému GPS. 1.1 Cíl práce V rámci komplexu budov studijního kampusu Vysoké školy ekonomické v Praze se studenti také často potýkají s problémem orientace. Přecházení mezi budovami a následné hledání příslušné místnosti, kde probíhá výuka, způsobuje zejména zahraničním studentům a studentům nižších ročníků velké obtíže. Myšlenka ulehčení studentům od problémů spojených s orientací uvnitř budov za pomocí navigačního systému zasazeného do tohoto prostředí byla hlavní motivací pro vznik této práce. K dosažení tohoto cíle byl určen následující postup práce: Získat co nejvíce vhodné literatury k tomuto tématu Seznámit se s nejpoužívanějšími technologiemi a systémy v této oblasti Na základě získaných poznatků vybrat navigační systém vhodný pro implementaci Vybraný systém implementovat do prostředí Vysoké školy ekonomické v Praze Zhodnotit kvality navigačního systému a jeho reálnou použitelnost

9 . 1.2 Zdroje Při zpracování této práce jsem při popisu technologií čerpal především z publikace Indoor Positioning Technologies[1] od Dr.Rainera Mautze. Další doplňující informace o technologiích vhodných pro navigaci jsem následně vyhledával v elektronickém zdroji ACM DL, kde jsem mimo jiné narazil článek o projektu Redpin, Redpin - Adaptive, Zeroconfiguration Indoor Localization Through User Collaboration[2] od P. Bolligera. Myšlenka tohoto projektu mne natolik oslovila, že jsem jej zařadil do praktické části. Informace o současném stavu bezdrátové sítových sítí a o vybavenosti síťové infrastruktury Vysoké školy ekonomické v Praze jsem čerpal z bakalářské práce Optimalizace bezdrátové sítě VŠE od Bc. Lukáše Švarce. Doplňující literaturou byly články spojené s praktickým zaváděním jednotlivých částí systému, které jsem získal přímo od vývojářů softwaru jako je Debian, Apache, Mysql a Redpin.

10 2 Technologie pro určení polohy uvnitř budov Tato kapitola popisuje nevyužívanější technologie a systémy, které mohou být použity pro lokalizaci uvnitř budov. Tabulka 1: Souhrn popisovaných technologií a metod jejich využití pro lokalizaci (Zdroj :Autor) Technologie Metody lokalizace Porovnávání snímků Optické senzory Optické orientační značky Projekce orientačních značek Místo původu WLAN/Wi-Fi Otisky signálu WLAN ToA RFID Bluetooth Aktivní RFID Pasivní RFID Místo původu Otisky signálu RSSI otisky sítě GSM Telefonní sítě mobilních operátorů Lokalizace na základě vzdálenosti Lokalizace na základě úhlu příjmu signálu GNSS Opakovače signálu Zesílení výkonu Všechny tyto systémy se nevěnují čistě orientaci uživatele jakožto člověka. Například optické senzory jsou častěji využívány pro orientaci robotů, než lidí. Tyto technologie však spojuje způsob, kterým nahlížejí na lokalizaci. Snaží se zjistit aktuální pozici daného zařízení z pohledu jeho uživatele tak, aby přispěly k zlepšení jeho následné navigace. Jelikož nejlepšího stavu lze dosáhnout pouze kombinací těchto technologií, je jejich uvedené členění takto rozmanité s cílem rozšířit čtenářův rozhled v této oblasti a otevřít otázku využití těchto technologií i v jiných oborech, než pro které byly doposud určeny.

11 2.1 Optické senzory Obrázek 1: Vlnové délky elektromagnetického záření využívané u technologie optických senzorů (Zdroj: [1]) Určování polohy na základě informací získaných pomocí optických senzorů již v dnešní době není pouze náplní sci-fi filmů, ale také hojně využívaná realita. S vývojem technologií, které nám přinášejí lepší výpočetní výkon a tím i rychlejší zpracování digitálního obrazu, je možné v současnosti dosáhnout přesnosti zjištění polohy pohybující se v řádu decimetrů [1].Tyto přesnosti je možné pozorovat v systémech, u kterých je orientace založená převážně na technologii využívající CCD 1 senzory. Tyto systémy lze rozdělit na dvě kategorie. První kategorie využívá svůj CCD senzor pro zjištění své samostatné polohy, čehož dosahuje právě na základě zpracování získaného obrazu. Druhá kategorie těchto systémů využívá CCD senzory pro lokalizaci jiných objektů a jejich pohybu v rámci stanoveného prostoru. U této technologie má velký význam úhel snímání. Tato veličina může lehce ovlivnit přesnost a spolehlivost lokalizace 2. Aby bylo tedy možné jednotlivým pixelům na získaném digitálním snímku přiřadit reálné objekty a abstrahovat od problému spojeným s úhlem snímání, je nutné pro získání 3D obrazu využít nejčastěji alespoň dvou nezávislých CCD senzorů. Tímto postupem dosáhneme kvality dvojitého snímání, které je podobné tomu lidskému. Tyto senzory jsou v mnoha případech ještě doplněny laserovými skenery, které jsou schopny určovat fyzickou vzdálenost od objektů a tím zpřesnit získaná data okolí. Existují různé přístupy k následnému vyhodnocení takto získaných informací. Tyto přístupy budou popsány v následujících podkapitolách Porovnávání snímků Tato metoda pro získání polohy vychází z porovnávání právě získaného digitálního snímku s databází snímků dříve uložených. Tímto způsobem je možné získat informace o současné poloze. Největší problém se skrývá v rychlosti zpracování takto nabytých dat, proto byly zvoleny různý přístupy k získávání polohy touto cestou. 1 CCD Charge-coupled device 2 Lokalizace Tímto pojmem je myšleno určení polohy uživatele v budově.

12 Obrázek 2: Sekvence digitálních snímků uložená v databázi (Zdroj:[1]) Obrázek 3: Digitální snímek určený k porovnání s databází (Zdroj:[1]) Svým způsobem se k tomuto problému postavil J. Ido[3], který se svým týmem připravil robota s kamerou připevněnou na hlavě. Navigace tohoto robota spočívala v prvotním získání snímku okolí, který se následně porovnal s uloženou sekvencí snímku na základě korelačního koeficientu. Podle výsledků byl robot schopen určit svoji polohu s přesností 30 cm. Odlišný přístup popsal K. Sjö[4], který vyvinul robota vybaveného jednoduchou kamerou s malým rozlišením schopnou používat optický zoom, a také laserovým skenerem. Orientace tohoto robota spočívala ve dvou krocích. V prvním kroku robot pomocí zoomu a laserového senzoru určil vzdálenost od okolního prostředí. Následně v druhém kroku začal porovnávat histogram v současnosti získaného snímku s databází histogramů snímků nabytých v minulosti.

13 Nejlevnější varianta této technologie byla popsána O. Mayem [5], který pro navigaci použil jednoduchou optickou myš. Tuto myš vylepšil o jinou optickou čočku, která byla upravena pro rychlejší snímání pohybu po ploše a pěticentimetrový podvozek. Tato myš se následně orientovala podle značek nakreslených na zemi a byla schopna dosáhnout vysokých rychlostí zpracování údajů o své poloze Optické orientační značky Jedním z problémů systémů založených na porovnávání snímků je variabilita přirozeného osvětlení [1]. Různé fáze dne přináší různé sluneční osvětlení. Také roční období ovlivňují sílu a směr slunečního záření, což ve výsledku může způsobovat výpadky těchto systémů. Jednoduchým srovnáním, které může ilustrovat tento problém je snímek získaný v poledne se snímkem pořízeným při soumraku. Oba tyto snímky budou vykazovat odlišné obrazové hodnoty a mohly by jednoduše zmást například dříve uvedený systém, který pro porovnání využíval histogram. Aby se předešlo těmto problémům a dosáhlo se větší robustnosti systému, začalo se experimentovat s lokalizací na základě orientačních značek. Tyto značky jsou standardizované pro dané systémy, čímž se dosahuje rychlejšího zpracování. Značky jsou unikátní pro jednotlivá umístění, není tedy nutné používat vyspělé algoritmy k jejich porovnávání s databází. Navíc je možné v rámci těchto systémů mnohem lépe pokrývat větší oblasti, než u předchozí technologie, která byla náročná na databázi získaných dat. Obrázek 4: Typy optických orientačních značek (Zdroj:[1]) Takto postavená technologie je například implementována společností Sky-Trax Inc.[6], kde byl vyvinut navigační systém pro vysokozdvižné vozíky využívané ve skladech. Společnost nechala do skladů nainstalovat na strop značky rozprostřené nad cestami. Následně vybavila vozíky optickými senzory, které za pohybu snímají své okolí. Takto získané snímky vozík přeposílá na centrální server. Tento server snímky zpracuje a informuje vozík o jeho pozici. Firma prezentuje kvalitu lokalizace v přesnosti od 2,53cm do 30cm.

14 Další zajímavou ukázkou využití tohoto systému je projekt A. Mulloniho [7], který vynalezl nízkorozpočtový systém pro lokalizaci uvnitř budov. Tento systém je založený na značkách, které na sobě nesou čárové kódy, a fotoaparátech mobilních telefonů. Tyto značky jsou umístěny na dveřích, na zdech a dalších podobných objektech. Po přečtení čárového kódu mobilním telefonem je možné například zjistit u které přednáškové místnosti se student nachází a jaká přednáška v současné době probíhá. Znamená to tedy, že lze na základě těchto lokalizačních údajů přinášet uživateli i jiné informace než je jeho poloha. Systém StarGazer[8] vyvíjený firmou Hagisonic spoléhá na reflexní značky. Tyto reflexní značky jsou osvětlovány infračerveným zdrojem a následně čteny kamerou citlivou na infračervené světlo. Tímto se tento systém liší od ostatních a jako jediný zcela abstrahuje od problému s osvětlením. Znamená to tedy, že tento systém je schopen pracovat nezávisle na okolním osvětlení. K zjištění polohy dochází na základě přečtení jednotlivých značek, které jsou unikátně vytvořeny pro každou pozici tak, aby bylo možné jednotlivé pozice jednoznačně identifikovat. Takto lze dosáhnout přesnosti lokalizace v rámci decimetrů Projekce orientačních značek Protože v některých případech není možné orientační značky ať už z designových, nebo propozičních důvodů v daných prostorách umístit, přichází v úvahu využití optické projekce těchto značek. Značky mohou pocházet z viditelné i neviditelné oblasti světla. Tedy využitím infračerveného světla lze zajistit, aby bylo dosaženo absolutně nejnižšího zásahu do prostoru. Je však nutné, aby snímací kamera měla možnost nahlížet na projekci značek ze stejného úhlu, jako má světelný zdroj. Tato varianta je také ekonomicky přijatelnější, jelikož není třeba provádět rozsáhlejší úpravy interiéru. Proto je toto řešení zajímavé zejména pro domácí roboty, například ho můžeme najít v robotických vysavačích.

15 Obrázek 5: Typy projekce orientačních značek (Zdroj:[1]) Společnost Evolution Robotics [9] přinesla svůj systém lokalizace zvaný NorthStar. Tento systém slouží pro navigaci nákupních vozíků, nebo robotických vysavačů. Pozice a směr jednotlivých mobilních zařízení jsou určeny infračerveným světelným zdrojem umístěným v prostoru tak, aby promítal značky, které tato zařízení řídí. Každé jedno mobilní zařízení je potom vybaveno infračerveným snímačem a navíc i vlastním zdrojem infračerveného světla. Ten je tu z důvodu určení polohy zařízení v závislosti jednoho na druhém tak, aby nedocházelo ke kolizím mezi nimi. Přesnost je udávána v rozsahu decimetrů. 2.2 WLAN/Wi-Fi Obrázek 6: Vlnové délky elektromagnetického záření využívané u technologie WLAN (Zdroj: [1]) S rozvojem užití bezdrátových sítí začala v poslední době na základě rostoucí poptávky klesat cena zařízení potřebných pro jejich budování. Přístupové body se staly cenově dostupnějšími, a tak započal růst pokrytí budov touto technologií. Nejen že si tento růst pochvalují uživatelé pro svůj větší komfort možnosti připojení, ale prospívá i oblasti týkající se lokalizace uvnitř budov.

16 Bezdrátové sítě, neboli WLAN 3 fungují na základě standardů IEEE V současné době se můžeme nejčastěji setkat se standardem g a n [10]. Tyto standardy jsou zpětně kompatibilní s jejími předchůdci. Standard g operuje v 2,4 GHz pásmu a podporuje rychlost přenosu až do 54 MBit/s. U standardu n můžeme očekávat funkčnost v obou pásmech jak 5 GHz, tak i 2,4 GHz. Tento standard je schopný dosahovat teoretické přenosové rychlosti až 600 Mbit/s. Komponenty používané při konstrukci podnikových bezdrátových sítí lze nejčastěji rozdělit na čtyři skupiny: distribuční systém, přístupové body, bezdrátové médium a stanice. Obrázek 7: Schéma komponent sítě WLAN(Zdroj:[10]) Provoz následně funguje tak, že přístupové body neboli AP 5 slouží k přemostění mezi bezdrátovou a pevnou sítí. Distribuční systém často obsahuje bezdrátový řadič, který spravuje tyto AP, provádí optimalizace sítě a rozvádí komunikaci dále do internetu. Tento řadič však není povinnou součástí bezdrátových sítí, objevuje se až v sítích s kapacitou několika desítek AP a více, kde má smysl používat centralizovanou správu. Důležitá věc z pohledu lokalizace uvnitř budov je možnost využití signálů bezdrátových sítí pro zjištění polohy uvnitř objektu. Výhodou oproti předchozí technologii, u které se využívalo světla, a bylo tedy nutné mít přímý výhled na orientační body, jsou elektromag- 3 WLAN Wireless Local Area Networks 4 IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers 5 AP Access Point

17 netické vlny těchto frekvencí. Tyto vlny dokáží projít skrz hmotné překážky, jako jsou zdi, dveře, okna a další obvyklé vybavení každé budovy. Umístění jednotlivých vysílačů není tedy tolik závislé na poloze přijímacího zařízení. Při průchodu tohoto signálu přes překážky však dochází k jeho útlumu, který je nutný zakalkulovat do pozorování. Největší problém mají tyto vlny s vodou, tedy i s lidmi, jejichž tělo pochází ze 70% právě z vody, dále pak s kovy nebo s betonovými bloky[10]. Tabulka 2: Úbytek signálu dle materiálu v závislosti na frekvenčním pásmu (zdroj:[11] ) Materiál 2,4 GHz (v db) 5 GHz (v db) Bez překážky Hliník (1mm) Ocel (1mm) Dřevo (2cm) Sádrokarton (2cm) Sklo Beton (5cm) Omítnutý sádrokarton (2cm) Neprůstřelné sklo Síla signálu neboli RSSI 6 je možné měřit v dbm a to na stupnici od 0 až do Určení polohy na základě síly signálu je populární záležitost, jelikož sílu signálu umí změřit všem dostupná zařízení jako je mobilní telefon, tablet nebo notebook Místo původu Nejjednodušší metodou, jak lokalizovat uživatele a jejich zařízení při používání technologie bezdrátových sítí je určení jejich polohy pomocí výchozího umístění AP, ke kterému je uživatel připojen. Mobilní klientská zařízení bezdrátových sítí jsou nejčastěji připojena k AP, které poskytuje nejkvalitnější signál v okolí. Ve většině případů lze uvažovat, že je to právě ten AP, který je k uživateli nejblíže. V realitě je tedy možné, za předpokladu, že známe přesnou polohu daných AP lokalizovat uživatele s přesností 15 až 50m podle vzdá- 6 RSSI Received Signal Strength Indicator

18 lenosti rozmístění jednotlivých AP od sebe. Nevíme však, jestli je tento uživatel 20m na sever od AP, na východ, nebo na západ. Polohu tedy můžeme určovat pouze přibližně na základě kružnice opsané od daného AP. Takto určenou polohu lze ještě zpřesnit pomocí rekonstrukce jeho předchozího pohybu v dané oblasti. Pokud se však uživatel nepohybuje, zůstáváme u orientace s přesností v řádu desítek metrů Otisky signálu Metodu otisků signálu lze připodobnit k známým scénám z kriminálních seriálů, kde policie snímá otisky prstů zločincům tak, aby je v budoucnu, až zase spáchají nějaký zločin, mohli jednoduše identifikovat. Tato metoda je založena stejně jako u policie na prvotním získávání otisků, tedy skenování bezdrátových sítí. V rámci tohoto snímání se vytvářejí otisky vlastností jednotlivých sítí. Různé systémy pozorují různé vlastnosti. Tyto otisky se následovně v databázi přiřazují k přesné geometrické poloze, kde byly sejmuty. Uživatelská aplikace následovně při průchodu prostorem také snímá otisky signálů, které se snaží Obrázek 8: Otisk prstu (Zdroj: [11]) porovnat s těmi uloženými v databázi. Jakmile dojde ke shodě, lze zjistit polohu uživatele a to s průměrnou přesností v řádu jednotek metru. Přesnost lokalizace záleží na robustnosti daného systému a počtu vytvořených otisků na jednotku plochy. Úskalí použití otisků signálů spočívá ve změnách okolí daných AP. Jak bylo již dříve zmíněno různé materiály propouštění signál s různými ztrátami. Znamená to tedy, že AP za betonovou zdí bude v 2,4 GHz pásmu vysílat signál s útlumem -44 db. Když však dojde k zbourání této zdi například z důvodu přestavby kanceláří, bude dříve vytvořený otisk v této oblasti znehodnocen, protože AP bude na této pozici mít o poznání lepší RSSI. Ve výsledku tedy dojde k zmatení lokalizačního systému v těchto místech a je nutné co nejdříve sejmout nové otisky pro tuto oblast. Systémoví integrátoři jsou nuceni reagovat na každou sebemenší změnu interiérů, aby byli schopni předcházet následnému zmatení uživatelů. Podobný problém vznikající již při snímání otisků bezdrátových sítí představuje i tzv. Body Effekt [12]. Jak již dříve bylo předesláno, elektromagnetické vlny těchto frekvencí mají problém při průchodu skrz vodu. Jelikož je lidské tělo tvořeno vodou může za jeho pomoci docházet k zastínění signálu a tedy ke zkreslení naměřených výsledků. Proto je nutné na tento problém myslet už při prvotním snímání otisku. Doporučuje se, aby při snímání otisku spojeného s polohou jednoho konkrétního místa byla provedena alespoň čtyři měření, při kterých se dotyčná osoba otočí do čtyř různých stran, tak aby byly simulovány varianty, kdy si uživatel při lokalizaci zastíní signál svým tělem. Tímto způsobem je možné předejít budoucím problémům s nepřesností systému a dosáhnout tak větší robustnosti,

19 je to však za cenu většího vynaloženého úsilí. Body Effekt se projevuje změnou standartní odchylky z 0,68 až na 3,00 dbm. Obrázek 9: Body effekt v reálném měření (Zdroj:[1]) V neposlední řadě je možné se setkat s problémem různorodosti uživatelských zařízení používaných k lokalizaci[1]. Protože hardware a síťové protokoly nebyly navrženy k lokalizaci, nýbrž a výhradně k přenosu dat, dochází při lokalizaci k problémům s čipsety různých výrobců. Tyto čipsety se mezi sebou v mnoha případech liší v definici RSSI, a proto je ve výsledku složité získané informace spolehlivě porovnávat. Bylo zjištěno, že může docházet k odlišnostem až 16 dbm mezi jednotlivými zařízeními. Tomuto problému se lze vyhnout kalibrací, nebo zakomponováním těchto odchylek do porovnávacího algorytmu. V komerčním užití je možné se s metodou otisků setkat u firmy Skyhook [13], která vyvíjí svůj systém XPS WLAN. Tento systém je založen na softwarové aplikaci typu klientserver, která slouží pro lokalizaci v rámci městských prostor. Skyhook spravuje velkou databází přístupových bodů, kterou získala za pomoci speciálně upravených automobilů určených pro snímání otisků WLAN sítí. Tento systém používá také data z GNSS 7 a vysílačů mobilních operátorů. Přesnost lokalizace uvnitř budov se pohybuje kolem 30 až 70 metrů, zatímco mimo budovy je možné dosáhnout přesnosti v rozmezí 10 až 20 metrů. 7 GNSS - Global Navigation Satellite System

20 Další komerční variantou je systém Ekahau[1]. Tento systém je založen na kombinaci RSSI otisků, WLAN otisků a historie pohybu. Systém Ekahau je specifický tím, že databáze otisků RSSI a WLAN signálů si tvoří sami poskytovatelé. Je tedy náročnější na správu než předešlý systém, ale zato ho lze jednodušeji přizpůsobit domácímu prostředí. Podle specifikací Ekahau je možné dosáhnout přesnosti lokalizace v interiéru kolem 7 metrů. V exteriérech se přesnost pohybuje mezi 1 až 3 metry WLAN ToA Metoda WLAN ToA 8 je na rozdíl od jejich předchůdců založena na měření času, který signál potřebuje pro dosažení svého cíle. Na základě znalosti rychlosti šíření signálu lze určit vzdálenost mezi AP a uživatelskou stanicí. Pro určení polohy touto metodou je nutné mít správně rozmístěné AP k dosažení triangulace. Měření času však dosud není v žádném z používaných standardů a, b, g a n implementováno. Proto si každý systém řeší tuto otázku zatím sám. Teoreticky je možné dosáhnout rozlišení šíření signálu jednotek času v rámci 1 µs na vzdálenost 300 m. Problém se standardizací by měl být vyřešen v budoucnu s implementací IEEE v, ve kterém bude popsán mechanismus časových známek. Jelikož je tato metoda velmi náročná na časové změny je vhodné, aby lokalizační systém běžel na co nejnižších síťových vrstvách tak, aby se vyhnul zpožďování při přechodu mezi nimi. Časové zpoždění může také ovlivňovat použitý hardware. Často se v rámci systémů pracujících s časem vyskytují zařízení s modifikovaným čipsetem, která slouží k zpřesnění získaných údajů. Takto upravená zařízení už ale pozbývají použitelnosti pro síťovou komunikaci, je to tedy poněkud neelegantním řešením pokud se ve stejných podmínkách vyskytují zároveň i bezdrátové sítě, které mohou být takto rušeny. Výhodou použití této metody je odstranění problémů týkajících se získávání otisků, jelikož polohu lze dopočítat vzdáleně na základě získaných časových jednotek a znalosti pozice vysílačů signálu. Přesnost polohy získané touto metodou se odhaduje s odchylkou mezi 1 až 5 metry[14]. 8 ToA Time of Arrival

21 2.3 RFID Obrázek 10: Vlnové délky elektromagnetického záření využívané u technologie RFID (Zdroj: [1]) RFID 9 je chápáno jako identifikace pomocí radiových vln. Takto postavený systém je založený na čtečkách, které hledají nejbližší vysílače, nebo pasivní značky. Tyto čtečky umí při dotazování zjistit nejen unikátní číslo jednotlivých značek, ale i informace, které tyto značky nebo vysílače přenášejí. Tímto způsobem je možné zjistit polohu po přečtení značky podobně jako u optických senzorů, kde si uživatel mohl po přečtení optické značky zjistit nejen svoji polohu, ale například i přednášku, která v dané místnosti právě probíhala. Z jiného úhlu pohledu je možné na tento systém nahlížet tak, že uživatel si nepřenáší svojí čtečku, ale značku. Přičemž všude kolem jsou rozmístěny čtečky, které hlídají uživatelův pohyb. V tomto případě je ale systém hodně závislý na vzdálenosti, ze které je čtečka schopna značku přečíst a potom také na rozmístění čteček v prostoru. Výhodou je stejně jako u technologie WLAN, že lze tyto čtečky umístit tak, aby nebyly spatřeny. Pod koberec, do skříní apod., jelikož takto používané radiové vlny dokáží projít skrz pevné materiály. Používané radiové signály pro technologii RFID lze dle frekvencí rozdělit do čtyř skupin. Tabulka 3: Rozdělení radiového signálu podle frekvenčních pásem (zdroj:[1] ) Název Frekvenční pásmo Nízkofrekvenční Vysokofrekvenční Ultra vysokofrekvenční Mikrovlny 30 khz 500 khz 3 MHz 30 MHz 433 MHz & 868 MHz 930 MHz 2,4 GHz 2,5 GHz & 5,8 GHz Je nutné poznamenat, že čím je frekvence signálu vyšší, tím má signál větší problémy při průchodu pevnými materiály[1]. S použitím této technologie je možné se v současnosti setkat například v supermarketech, kde jsou u každého východu RFID čtečky. Tyto čtečky hlídají, aby se ven z obchodu nedo- 9 RFID Radio Frequency IDentification

22 stalo zboží označené značkami. Když projde čtečkou zboží, které ještě nebylo řádně zaplaceno a vyřazeno ze systému, čtečka začne hlásit problém. Tento systém funguje spolehlivě proti krádežím drahých produktů, jako je alkohol nebo oblečení. U levnějšího zboží se prozatím nevyplatí značky používat, jelikož jsou nákladnější, než ztráta produktu Aktivní RFID Využití technologie aktivního RFID je úzce spojeno s technikou lokalizace pomocí otisků RSSI. Systém aktivního RFID je založen na aktivních skenerech a vysílačích. Jako skener si můžeme představit přenosné zařízení, které poslouchá okolní signál. Tento signál produkují aktivní vysílače. Od toho je odvozen název aktivní. Oproti pasivním RFID systémům je u této technologie třeba brát v potaz, že vysílače potřebují vlastní baterie, jsou tedy těžší a dražší, než pasivní RFID značky. Na druhou stranu signál takového vysílače je možno zachytit na vzdálenosti až 30 metrů[1]. Seco [15] dosáhl pomocí použití metody aktivního RFID přesnosti polohy s odchylkou 1.5m na ploše 55 pokojů o rozloze 1600 m 2. K této přesnosti využil 71 aktivních vysílačů. Obrázek 11: Aktivní RFID značka (Zdroj:[16]) Společnost Kimaldi [17] nabídla řešení určené pro nemocnice založené na statických aktivních čtečkách, které pracují v mikrovlnném pásmu. Aktivní vysílače byly schovány do náramků tak, aby byl systém co nejdiskrétnější Pasivní RFID Systém pasivního RFID je založen na bezdrátové indukci. Znamená to tedy, že není třeba řešit otázku baterií. Princip bezdrátové indukce umožňuje pasivním RFID značkám získat dostatek energie pomocí radiových vln, které vyšle nejbližší RFID skener na to, aby byla

23 značka schopná zaslat její označení zpět ke skeneru. Jednotlivé značky s unikátním označením jsou potom v databázi přiřazeny k jednotlivým pozicím na mapě. Problémem u těchto značek je dosah vysílaného signálu omezený na 2 metry. Je tedy nutné značkami zaplavit potřebnou oblast tak, aby bylo dostatečně pokryto co největší území. Při rozmisťování těchto značek je také nutné myslet na materiál, do kterého jsou vsazeny. Zabetonované značky například nejsou schopny pracovat s frekvencemi vyššími, než je 2.4 GHz. Naopak frekvencí nižší, než je 300 MHz nejde využít pro čtení z větší vzdálenosti, než je 1 metr. Obrázek 12: Pasivní RFID značka (Zdroj:[18]) Výhodou použití pasivních RFID značek je jejich malá velikost a relativně nízké náklady na instalaci a správu, jelikož pro provozování těchto značek není nutné řešit problém s bateriemi, jako tomu bylo u předchozí technologie. Daly [19] ve svém článku popsal možnost čtení zabetonovaných značek až na vzdálenost 1,2 metru. K tomu však potřeboval upravit a optimalizovat design původní antény určené ke čtení. Kiers [20] představil svůj systém ways4all, který obsahuje spousty RFID pasivních značek ukrytých pod koberec tak. Na základě těchto značek byl nadále systém schopen pomoci orientovat se nevidomým lidem uvnitř objektů. Společnost Future Shape vytvořila řešení pro navigaci robotů založenou na technologii pasivního RFID. Produkt pojmenovaný NaviFloor [21] nabízel uklízecím robotům možnost zachovávat si údaje o času a místě, kde prováděly úklid a také jaký typ úklidu byl proveden. Na základě těchto informací mohl robot optimalizovat uklízení.

24 2.4 Bluetooth Obrázek 13: Vlnové délky elektromagnetického záření využívané u technologie Bluetooth (Zdroj: [1]) Ještě před několika lety byl standard Bluetooth hojně využíván pro přenosy ve WPAN 10 sítích. Nejčastěji byl použit pro komunikaci mezi mobilními zařízeními, které takto mohly na krátkou vzdálenost mezi sebou komunikovat a přenášet potřebné informace. V současné době, kdy se čím dál více rozšiřuje dostupnost neomezeného připojení k internetu z mobilních zařízení, začíná technologie Bluetooth ztrácet na významu a pomalu mizí z nejnovějších zařízení. O standardizaci této technologie se postarala společnost s názvem Bluetooth Special Interest Group. Jejích cílem bylo vytvořit datový kanál mezi zařízeními, který by sloužil k vysoce zabezpečenému přenosu dat s nízkou pořizovací cenou a náročností na napájení. Zároveň bylo jejich záměrem, aby toto zařízení bylo co nejmenší. Obecně používaný standard Bluetooth 3.0 je schopný komunikovat na vzdálenost 5 až 10 metrů v závislosti na svém okolí. Z tohoto úhlu pohledu je vysoce vhodný pro použití při lokalizaci uvnitř budov. Problémem je však jeho latence, která u průměrných zařízení operujících v tomto standartu dosahuje až 100 ms, což není úplně vhodné pro lokalizaci. Tento problém řeší až nejnovější verze standartu Bluetooth 4.0, která dosahuje latence 3 ms. Je také méně náročná na napájení, než předchozí verze a proto je v oblasti lokalizace velmi lákavou technologií ke zvážení. [22]Při používání standardu Bluetooth 3.0 se z důvodu vysoké latence nebylo možné spolehnout na čtení RSSI u zařízení, která nebyla speciálně upravena. Proto se pro lokalizaci dala využít pouze metoda místa původu signálu. Tato metoda u bluetooth technologií byla zavedena v systému URNA, který sloužil k rozdávání reklam v závislosti na poloze uživatele. Znamená to tedy, že pokud zákazník vstoupil do určitého obchodu, zobrazila se mu v aplikaci reklama na nejnovější zboží. Skrývala se tu jakási šance, že na základě toho následně upraví svoji poptávku. 10 WPAN Wireless Personal Area Network

25 [23]Systém společnosti ZONITH spočívá v tom, že v rámci jednotlivých pokojů jsou rozmístěny bluetooth majáčky, které fungují podobně jako ty, které můžeme najít na pobřeží moře. Majáčky svítí kolem sebe svým signálem a označují tak svoji polohu. Zaměstnanci potom mají mezi sebou rozdělena zařízení, která jsou schopna určit jejich polohu na základě příjmu signálu z těchto majáčků. Princip tohoto systému byl testován také pro zabezpečení budov. Bohužel se jeho přesnost pohybuje pouze v rámci úrovně jednotlivých místností. Není tedy možné zcela přesně rozeznat, kde se určitý pracovník v dané místnosti právě nachází, podobně jako tomu je u bezdrátových sítí WLAN. Výhodou je jednoduchá manipulace s majáčky, které lze zasadit do květináčů, skrýt pod koberec, nebo připevnit na strop. Fantazii se meze nekladou, je možné z nich vyrobit i módní dekorace, které jsou zajímavé například pro obchodní domy. K majáčkům není nutné připojovat žádné kabely ať už datové, nebo napájecí, což je ve srovnání s přístupovými body příjemné zlehčení. Tyto majáčky je však nutné spravovat, měnit jejich baterie, kontrolovat jejich stav a ověřovat jestli plní svoji funkci správně. Jelikož majáčky nemají žádnou přirozenou možnost vzdáleného monitoringu, může být tento úkol na větších rozlohách poněkud náročný. Obrázek 14: Bluetooth 4.0 majáček (Zdroj:[24])

26 2.5 Telefonní sítě mobilních operátorů Obrázek 15: Vlnové délky elektromagnetického záření využívané u technologie GSM a UMTS (Zdroj: [1]) Mobilní sítě jako je GSM 11 a UMTS 12 mají v současné době obrovské pokrytí. Připojit se k těmto sítím již není problém ve většině světových zemí. Horolezci už dávno nepotřebují přenosné satelitní telefony. Domů si mohou bez problému zavolat třeba ze známé evropské hory Mont Blanc. S touto dostupností a výrazně nižšími ztrátami signálu mobilních sítí lehce předstihnou bezdrátové sítě typu WLAN. Lokalizace ale není tak přesná. Vzhledem k tomu, že jeden vysílač je schopný pokrýt oblast až 35 km. Je těžké rozeznat pozici člověka v rámci jedné místnosti, je možné ale určit alespoň budovu, kde se uživatel nachází. Tuto síť lze tedy alespoň využít pro lokalizaci mobilních telefonů v naléhavých případech, kdy může jít o život a snížit tak velikost oblasti nutnou k prohledání. Výhodou je, že není třeba z mobilního telefonu uskutečnit hovor, aby bylo možné zařízení lokalizovat. Lze tedy takto vyhledávat odcizená zařízení, nezvěstné osoby, nebo vzdáleně pomáhat lidem, kteří mají problém se zorientovat v cizím prostředí. Metod pro určení polohy pomocí signálů telefonních sítí je spousta, ověřily se však pouze následující tři RSSI otisky sítě GSM Metoda RSSI otisků je jednou z nejoblíbenějších metod použitých pro lokalizaci, proto nesmí chybět ani u sítí GSM. Výhodou této metody je, že lze pro její aplikaci použít obyčejné mobilní telefony. Pro uživatele není nutné vlastnit specializovaná zařízení a mohou jednoduše přistupovat k aplikacím ze svých zařízení každodenní potřeby. Problémem této metody je stabilita vysílaného GSM signálu. Ve výzkumech A. Popleteeva[25] se objevují pozorování, které ukazují na změny signálu závislé na počasí, vzrůstu zeleně a okolních stavbách. Jiné výzkumy zase ukazují na fakt, že GSM signál je v závislosti na delším období extrémně stabilním médiem, na které se lze spolehnout [26]. 11 GSM Global Systém for Mobile communication 12 UTSM Universal Mobile Telecommunications System

27 Je nutné poznamenat, že metodu otisků RSSI není možné aplikovat na CDMA sítě, kde se síla vysílání signálu upravuje v závislosti na potřebách. U těchto sítí by aplikace této metody mohla mít velmi nepříjemné následky. A. Varshavsky v roce 2007 publikoval výsledky svého experimentu, ve kterém se pokusil v rámci budovy vytvořit mapu otisků RSSI okolních sítí GSM. Tyto otisky zaznamenával ve vzdálenosti 1 až 2 metry od sebe. Při měření operoval v průměru se signálem 29 různých GSM kanálů. Na základě této mapy byl následně schopný lokalizovat svoji polohu s přesností 2 4 metry. Překvapivým faktem je, že byl schopen pomocí svého systému rozeznat i podlaží, na kterém se nacházel Lokalizace na základě vzdálenosti Metoda lokalizace na základě zjištěné vzdálenosti se nesetkala s velkým úspěchem, podobně jako u bezdrátových sítí WLAN tu jsou obtíže, které nedovolují zajistit přesnost lokalizace pomocí této metody, získané údaje jsou proto orientačního rázu. Gustafsson a Gunnarsson [27] demonstrovali v roce 2005 přesnost lokalizace pomocí této metody s odchylkou 100 metrů, což je pro lokalizaci uvnitř budov nemyslitelné číslo. Společnost Loctronix [28] se v roce 2011 pyšnila dosaženou přesností 1 3 metry při použití této metody. Tento úžasný výsledek však zastiňuje fakt, že pro zpřesnění polohy bylo použito signálů i jiných zařízení například WLAN, GNSS, nebo digitální televize. Nelze tedy tento výzkum brát jako zcela průkazným využitím kvalit této metody u sítí GSM Lokalizace na základě úhlu příjmu signálu Získané údaje na základě metody lokalizace podle úhlu přijatého signálu vysoce závisí na konfiguraci antén jednotlivých vysílačů. Klasické GSM stanice jsou vybaveny směrovými anténami, u kterých lze jednou anténou pokrýt úhel 120, čímž je možné okolní oblast rozdělit do třech skupin, ze kterých je možné vyčlenit jednu, kde se nachází hledané zařízení. Některé radiové věže jsou však vybaveny skupinou speciálních sektorových antén, které pokrývají úhel 30, což nám dává možnost rozdělit okolní oblasti do dvanácti skupin a zpřesnit tak vyhledávanou pozici až čtyřnásobně. Pro lokalizaci uvnitř budov se tato metoda používá jen pro zpřesnění ostatních údajů. Aby byly výpočty směrodatné, je nutné použít ještě další metody pro lokalizaci a v nejlepším případě i jiné technologie. Pokud je však pominuta nutnost metrové přesnosti, lze dosáhnout lokalizace zařízení v rámci těchto sektorů s odchylkou 100 až 150 metrů při dodržení vzdálenosti rozmístění

28 jednotlivých věží nejvíce 4 km. Tyto hodnoty jsou pro lokalizaci uvnitř budov sice zcela nepoužitelné, ale v situacích kdy jde o život, mohou obrovsky snížit časové náklady na vyhledávání osob. 2.6 GNSS Obrázek 16: Vlnové délky elektromagnetického záření využívané u technologie GNSS (Zdroj: [1]) GNSS 13, neboli GPS 14 je v současné době nejvyužívanější navigační technologií na světě. Pomocí této technologie je možné se lokalizovat téměř kdekoliv na planetě. Lokalizace uvnitř budov však pomocí tohoto systému není spolehlivá, nebo zcela nemožná. Je to způsobeno vysokými ztrátami na kvalitě signálu při průchodu signálu od satelitu atmosférou a následnými ztrátami při průchodu budovami. Síla, kterou GPS satelit vysílá svůj signál na zemský povrch, je asi 27 dbw. Ztráta na signálu průchodem atmosférou při putování km je přibližně 185 dbw, což znamená, že na zemský povrch se signál dostane se sílou -158 dbw, což je asi -128 dbm. Kvalita příchozího signálu také závisí na okolním rušení, které tento signál také výrazně ovlivňuje. S tímto signálem jsou v exteriérech klasické přijímače schopny bez problému pracovat. Problém přichází v okamžiku, kdy signál začne prostupovat skrz zdi budov. Průměrná ztráta signálu při průchodu železobetonovou zdí může být až 30 dbm. Se stejnými ztrátami se můžeme setkat například i u klasických cihlových zdí a do podzemních garáží GPS signál ani nepronikne. Při těchto ztrátách již většina navigačních zařízení není schopna spolehlivě pracovat[1]. 13 GNSS - Global Navigation Satellite System 14 GPS Global Positioning System

29 Tabulka 4: Ztráty signálu GPS při průchodu materiálem (zdroj:[11] ) Materiál Ztráta signálu při průchodu materiálem (dbw) Překližka 1-3 Sklo 1-4 Dřevo 2-9 Beton Železobeton Cihla 5-31 Tabulka 5: Putování signálu GPS ze satelitu až do kanceláře (zdroj:[11] ) Prostředí Síla signálu Rozdíl s exteriéry Komentář Satelit Síla signálu vyprodukovaná satelitem Exteriér Průměrná síla signálu zpracovatelná gps přijímači Interiéry I Prostředí v interiérech kolem oken Interiéry II Prostředí uvnitř kancelářských budov Podzemí Prostředí podzemních parkovišť Tento problém s nízkou úrovní signálu lze vyřešit zvýšením vysílacího výkonu na satelitu, čímž by bylo dosaženo dostatečné průchodnosti signálu i betonovými zdmi a následnou možností lokalizace uvnitř budov za použití přístrojů GPS navigací. Satelity využívané pro navigaci GPS jsou bohužel v současné době napájeny pouze za pomoci solárních článků a ty nejsou schopny lepší vysílače uživit. Jiná technika, kterou by bylo možné použít pro zvýšení signálu GPS uvnitř budov je umístění opakovačů signálu na zemský povrch. Tyto opakovače by přebíraly GPS signál ze satelitu a následně ho bezdrátově rozváděli po budově. Tato varianta však ve spoustě zemí naráží na legislativu, jelikož by se těchto zařízení dalo snadno zneužít k trestním činům.

30 3 Lokalizační systém Redpin 3.1 Informace o projektu Projekt Redpin vznikl v roce 2008 na Spolkové vysoké technické škole v Curychu v institutu pro všudypřítomné informační technologie [2]. Autorem projektu je Philipp Bolliger a jeho tým. Obrázek 17: Logo projektu Redpin (Zdroj:[29]) Motivací pro vznik tohoto systému byl v té době obrovský růst portálů jako je wikipedia.org, nebo OpenStreetMap. Tyto portály se vyznačovaly samorostoucím faktorem, který je hnal kupředu. Jejich vývojáři pouze vytvořili jakýsi editor pro uživatele, kteří potom tvořili vlastní příspěvky, a tyto portály potom rostly pouze na základě veškeré snahy uživatelů. Jejich obsah je ovšem nutné spravovat, není však nutné vynakládat lidské síly na vytváření jejich náplně. Model těchto portálů je tvořen tak, že práce jednotlivých uživatelů prospívá celku natolik, že je to motivuje k další práci, která je vlastně odváděna zdarma. Jedinou odměnou takovýchto uživatelů je jejich dobrý pocit z provedené práce a celkový přínos ostatním. Touto filozofií se nechal inspirovat i tým vztahující se k projektu Redpin[29]. V dané době, kdy projekt Obrázek začínal, 17: se již s navigací uvnitř budov hojně experimentovalo. Například systémy Ekahau, nebo UbiSense se v té době těšily velké pozornosti světa. Jejich přesnost Logo lokalizace projektu Redpin byla delikátní (Zdroj:[29]) a kvalita odezvy taktéž. Jediným problémem byly v té době vysoké náklady na instalaci těchto systémů. Ve stejné době se také začalo experimentovat s projekty s otevřeným kódem v akademické sféře, jako byly systémy COMPASS, nebo Place Lab. Tyto systémy zaručovali přesnost lokalizace s odchylkou blížící se ke 2 metrům. Bohužel však jejich implementace stála spoustu lidských sil, času a také zbytečné náklady na použitý hardware. Například u systému COMPASS bylo nutné ve fázi získávání otisků signálu vytvořit na jednom místě 8 otisků, kde každý otisk byl sejmut v jiném směru a zároveň bylo nutné dodržet odstup maximálně 1 metr mezi těmito místy. To znamená, že zmapování plochy o velikosti 125 m 2 by trvalo jednotlivci více než 4 hodiny práce. Když se potom bere v úvahu, jakou plochu je třeba zmapovat pro pokrytí celého školního kampusu, pohybovali bychom se po časové ose o jednotkách v řádu dnů. Pokud by bylo nutné vynaložit tento čas pouze jednou při implementaci systému, nebyl by v tom zase až tak velký svár. Problém však je fakt, že tento systém je přímo závislý na použité technologii sítí WLAN, u které dochází ke změ-

31 nám velmi často na základě rostoucích požadavků uživatelů. Je tedy možné, že časové investice do neustálého mapování prostoru k předcházení problémům vzniklých s výměnou hardwaru bezdrátových sítí by mohly ve výsledku být pro jedince, nebo menší skupinku lidí neúnosné. Vývojáři systému Redpin tedy přišli s nápadem přiblížit tento systém podobě webového portálu wikipedia.org a pokusit se přenést břemeno získávání otisků sítě právě na uživatele. Cílem tohoto projektu byla možnost využití hardwaru, který vlastní každý z uživatelů. Dále také nízká náročnost na instalaci systému, jednoduchost nastavení a správy, přesnost lokalizace alespoň v rozmezí pokojů a rychlá vlastnost adaptovat se na změny okolí. Posledním požadavkem systému bylo jeho uveřejnění pod licencí open source. Splnění těchto požadavků byl i důvod k výběru systému Redpin právě pro praktickou část této bakalářské práce. I přes skutečnost, že od vydání první verze systému Redpin uběhlo právě 6 let, je v současné době systémů jemu podobných stále poskrovnu. Univerzity, které se problematice lokalizace uvnitř jejich kampusů více věnují, pracují samostatně na svých vlastních lokalizačních systémech. Tyto systémy však nejsou volně dostupné a ve většině případů není ani zcela bezpečně možné dokázat jejich funkcionalitu. Co se týče komerčního světa, tam je možné narazit například na firmu Navizon, která se v současnosti úspěšně věnuje lokalizaci uvnitř budov a nabízí svůj zpoplatněný systém. Tento systém je dále schopný na základě získaných dat provádět další analýzy, které mohou pomoci například supermarketům k optimalizaci rozložení zboží v prodejnách, nebo k nabízení slev na základě polohy uživatele. Cílem praktické části této bakalářské práce však není implementace systému, který bude uživatele sledovat, ale implementovat systém který jim bude sloužit k ulehčení orientace. 3.2 Architektura systému Navigační systém Redpin je založen na softwarové architektuře typu klient-server. V této architektuře je možné pro zařízení definovat dvě rozdílné funkce, a to jsou funkce lokátoru a funkce snímače otisků. Tyto funkce mohou být současně na jednom mobilním zařízení, nebo také mohou být rozděleny zvlášť mezi centrální server, tedy lokátor a mobilní zařízení, které má funkci snímače otisků Klient Zařízení zastávající funkci snímače otisků sbírá data, tedy otisky signálů, které za pomocí svých zabudovaných přijímačů umí detekovat. Konkrétně u systému Redpin se snímač otisků snaží získat informace o signálech bezdrátových sítí typu WLAN, dále potom GSM a zajímají ho také otisky technologie Bluetooth. Získání otisků bezdrátových sítí WLAN a

32 GSM je otázkou sekund, bohužel však u technologie Bluetooth by tento proces mohl trvat minuty, proto je snímání otisků sítě Bluetooth omezeno jen na 10 sekund, aby bylo dosaženo rozumné odezvy systému. U každé z těchto technologií systém pozoruje jiné parametry. U bezdrátových sítí typu WLAN to je BSSID 15 dané sítě, dále pak SSID 16, RSSI a také se snímač zajímá o to, jaké zabezpečení používá daná bezdrátová síť pro připojení. Konkrétně jestli používá WEP 17, nebo ne. U sítí typu GSM se pozoruje Cell ID, což je unikátní číslo, které slouží k identifikaci jednotlivých BTS 18, dále pak RSSI signálu GSM, a nakonec také MNC 19 a MCC 20, což jsou unikátní identifikátory jednotlivých mobilních operátorů poskytujících signál v daném místě. U technologie Bluetooth je zaznamenáván nejprve název dané bluetooth WPAN sítě, dále potom bluetooth adresa a určení typu zařízení na základě bluetooth device class. Kombinací těchto technologií je při lokalizaci dosaženo vysoké přesnosti. Jak je již z popisu jasné, je nanejvýš nutné, aby zařízení zastávající tuto funkci bylo co nejvíce mobilní. 15 BSSID Basic Service Set Identification 16 SSID Service Set Identification 17 WEP Wired Equivalent Privacy 18 BTS Base Transceiver Station 19 MNC Mobile Network Code 20 MCC Mobile Country Code

33 3.2.2 Grafické rozhraní Zařízení s funkcí snímače otisků je opatřeno také grafickým rozhraním, které slouží pro přiřazení jistého otisku k dané poloze a také pro následnou zpětnou lokalizaci. Získání informací o své poloze lze zajistit jednoduchým stisknutím tlačítka v levém dolním rohu obrazovky. Obrázek 18: Lokalizace pomocí grafického rozhraní aplikace Redpin (Zdroj: Autor) Otisk signálu se také definuje velmi jednoduše a to tak, že se špendlík označující daný otisk signálu zapíchne na určené souřadnice obrázku symbolizující danou oblast, kde se zařízení právě nachází. Systém si následně uloží pozici tohoto špendlíku vůči obrázku do databáze a při dotazu na polohu ji zpětně vyvolá. Takto se tedy otisk signálu přiřadí k přesné poloze.

34 Obrázek 19: Vytváření otisků signálů v grafickém rozhraní aplikace Redpin (Zdroj: Autor) Těchto otisků je možno vytvořit libovolné množství na jakémkoliv místě. Jednotlivé otisky je také možno stejně pojmenovat například pro situaci, kdy je nutné na jedné pozici vytvořit více otisků tak, aby došlo k odstranění body efektu. Jednotlivé otisky je následně možné spravovat v menu Locations. Obrázek 20: Seznam vytvořených otisků v grafickém rozhraní aplikace Redpin (Zdroj: Autor)

35 Software s funkcionalitou snímače otisků signálu je v současné době dostupný pro mobilní platformy Symbian, Android verze 2.2 a vyšší a také pro Iphone. Tento software však není volně ke stažení v oficiálních obchodech s aplikacemi pro dané platformy. Musí být nejdříve zkompilován a následně ručně doinstalován na příslušná zařízení, čímž se bude zabývat následující kapitola, která pojednává o instalaci tohoto systému Server Funkce lokátoru lze označit jako funkci serveru, nebo mozku systému. Zařízení vybavené tímto softwarem očekává příchozí spojení klientských zařízení opatřených softwarem s funkcí snímače otisků. Od těchto zařízení potom přijímá data a ukládá je do vlastní databáze. Tento server také slouží jako úložiště obrázků map objektů. Tyto mapy jsou při připojení uživatel staženy na klientské zařízení, aby bylo dosaženo aktuality. Název Lokátor má tento server z toho důvodu, že na něm běží algoritmus, který je schopen porovnávat nově získaný otisk s otisky uloženými v databázi a následně tak určit polohu, kde byl tento otisk sejmut. Tuto polohu server odešle zpět k uživateli a ten si ji pomocí grafického rozhraní aplikace je schopen zobrazit na obrazovce svého zařízení. Software tohoto serveru je postaven na programovacím jazyce Java, je tedy nezávislý na platformě. Server však nedokáže fungovat zcela sám, potřebuje k sobě i další služby jiných systémů. Této otázce se věnuje následující kapitola. 3.3 Specifikace použitých technologií Server Server, na kterém běží software s funkcí lokátoru, byl pojmenován jako redpin.vse.cz. Zařízení byla přidělena IP adresa ze školního rozsahu. Nejde o fyzický stroj, ale o virtuální instanci aplikace VMware. Této instanci byl odhadem přidělen výpočetní výkon procesoru Intel Xeon o síle 2.00GHz, 1GB pamětí RAM a 18 GB paměti pevného disku. Tento výkon nebyl po spuštění všech služeb ani z poloviny využit. Na této instanci běží operační systém Debian verze Pro správný chod serverové aplikace redpin bylo navíc nutné na stroj doinstalovat platformové rozhraní Javy, databázový server MySQL a webový server Apache. Pro přehlednější správu databáze byl ještě dodatečně nainstalován grafický webový administrátorský přístup phpmyadmin.

36 3.3.2 Mobilní zařízení Pro získávání otisků bezdrátových sítí byl zvolen mobilní telefon Nexus 4 E960, který tvoří střední vrstvu současných chytrých telefonů v poměru ceny a výkonu. Tento telefon běží na platformě android verze V současné době je již dostupná aktualizace na vyšší verzi 4.3 Jelly Bean, u této verze byl však zaznamenán problém s roamováním 21 v rámci sítí wlan, proto byl telefon ponechán v nižší verzi, kde roamování funguje v pořádku. Bez této funkce je možnost plynulé navigace při pohybu zcela nemyslitelná, jelikož klientská strana softwaru se musí pokaždé dotazovat serveru na svou pozici a je tedy třeba zachovat nepřetržité připojení k síti Technické vybavení bezdrátové sítě Vysoké školy ekonomické v Praze VŠE disponuje v současné době třemi bezdrátovými řadiči h3c WX5004 a 668 přístupovými body, které pokrývají všechny výukové i nevýukové prostory bezdrátovou sítí Eduroam. Mezi pokryté areály je možno zařadit studijní kampus na Žižkově (Stará budova, Nová budova, Rajská budova a Menza Italská), dále potom studijní areál na Jižním Městě. Bezdrátovou sítí jsou také pokryty školní koleje (Jarov I. A,B,C,D a E, Jarov II., Jarov III. F a G, Blanice, Vltava a Rooseveltova kolej) a vzdálené školní lokality (Třebešín, Točná, Dobronice, Mariánská a Nicov). Z těchto lokalit byla k testování systému Redpin vybrána nástavba nové budovy ve 4. patře. Tento výběr byl uskutečněn z důvodu využití nejnovějších materiálů při stavbě tohoto patra, čímž bude nasimulována implementace tohoto systému v moderních stavbách, kde bývají často nejlepší podmínky k nasazení lokalizačních systémů z pohledu vybavenosti síťovou infrastrukturou. Dalším důvodem byla také hustota rozmístění přístupových bodů v rámci nástavby, která nasvědčuje získání nejlepších možných výsledků při testování ze všech dříve zmíněných lokalit za cílem dosažení triangulace. 21 Roaming v sítích WLAN je základem mobility. Tento proces představuje přemístění stanice mezi přístupovými body bez ztráty připojení. Celý proces má na starosti zařízení samotné, není přesně specifikovaný v rámci žádného standardu[10].

37 Obrázek 21: Rozložení přístupových bodů v nástavbě 4. patra Nové Budovy (Zdroj: Autor) V rámci této nástavby jsou použity přístupové body typu h3c WA2612 a h3c W2620- AGN. Přístupové body WA2612 jsou rozmístěny v prostoru poslucháren, zatímco přístupové body W2620-AGN jsou umístěny na chodbě. Oba typy těchto přístupových bodů jsou schopny vysílat v pásmu 2.4 GHz a používají standard n, z čehož je možno předpokládat, že prostupnost signálu materiálem bude dostatečná. 3.4 Implementace systému Instalace systému Server K instalaci serveru je třeba nejdříve stáhnout aplikaci redpin.jar z webu Tuto aplikaci lze spustit na platformě Java, je tedy nezávislá na použitém operačním systému. K správné funkcionalitě této aplikace je nutné mít na předem připraveném stroji nainstalován databázový server a webový server.ještě dříve než bude aplikace spuštěna, je nutné ve stejném adresáři, kde je soubor uložen vytvořit soubor redpin.properties, kde budou specifikovány údaje nutné k propojení s databázovým serverem. Obsah souboru může vypadat následovně: db.type=mysql db.location=//localhost:3306/dbname?user=username&password=pwd Jakmile je vše připraveno, může být server spuštěn. Spuštění serveru se provede příkazem:

38 java -jar redpin.jar [číslo portu] kde je možné nastavit libovolný port, který bude sloužit pro komunikaci klientů se serverem. Když je server spojen s databází, je třeba do něj naimportovat předem připravené mapy vhodné k lokalizaci. Tyto mapy je nutné nejdříve nahrát na webový server, ze kterého se budou následně dále propagovat. U webového serveru Apache pro distribuci Debian je výchozí složka webového serveru uložena na adrese /var/www. Do této složky lze nakopírovat obrázky, které se následně zpropagují na webový server a je s nimi možno dále pracovat. Po nakopírování obrázků je třeba se připojit na předem zvolený port serveru a založit záznam o těchto obrázcích v databázi. Pro připojení k danému portu lze například takto použít aplikaci Netcat: nc [ip adresa serveru] [port] následně je třeba zadat příkaz: {"action":"setmap","data":{"mapname":"[název mapy]","mapurl":"[url obrázku]"}} Po kterém dostaneme kladnou odpověď serveru o zpracování příkazu: {"status":"ok","data":{"id":5,"mapname":"[název mapy]","mapurl":"[url obrázku]"}} V této chvíli je serverová část připravena k použití. Klient Klientskou aplikaci pro operační systém Android je třeba před použitím nejdříve zkompilovat. Potřebný zdrojový kód je možné získat pomocí libovolné aplikace podporující verzování softwaru SVN na adrese: Pro stažení kódu lze tedy použít například software TortoiseSVN. Následně je třeba mít nainstalován vývojářský balíček pro prostředí operačního systému android tedy Android SDK a editor kódu. Vývojáři projektu doporučují využít editor Eclipse s nainstalovaným rozšířením ADT Plugin. Po otevření zdrojového kódu je třeba ve vlastnostech projektu RedpinAndroid nastavit podporovanou verzi Androidu a také spárovat tento projekt s projektem RedpinCore tak, aby se při kompilaci využily potřebné třídy z obou těchto projektů. Ještě před kompilací je vhodné nastavit výchozí údaje serveru, aby se klientská aplikace po spuštění automaticky připojila na náš server. Tyto údaje lze nastavit ve třídě ConnectionHandler.java, kterou lze ve stromu balíčků najít pod adresou:

39 RedpinAndroid/src/org.redpin.android.core/ V daném souboru postačí změnit statické proměnné port a host. Připojovací údaje lze zpětně upravit i v grafickém rozhraní aplikace. Obrázek 22: Změna nastavení serveru v grafickém rozhraní aplikace Redpin (Zdroj:Autor) Jakmile je aplikace zkompilovaná do formátu apk, je možné ji instalovat na předpřipravené zařízení. Na tomto zařízení je třeba nejdříve povolit instalaci aplikací z jeho vlastní paměti. Po průběhu instalace lze přistoupit k spuštění aplikace. Aplikace se při spuštění automaticky začne připojovat na přednastavený server a ohlásí svůj úspěch či neúspěch v notifikačním centru. Při úspěšném připojení k serveru je aplikace schopna plnohodnotně pracovat Testování Jak již bylo dříve uvedeno, k testování přesnosti a spolehlivosti lokalizace pomocí systému Redpin byly zvoleny prostory nástavby Nové Budovy ve 4. patře studijního komplexu Vysoké školy ekonomické v Praze na Žižkově. Testování bylo metodicky rozděleno na dvě části. V první části byla testována přesnost lokalizace v otevřeném prostoru chodby, kde byl simulován plynulý pohyb uživatele a testována reakce systému a infrastruktury na tento problém. Druhá část testování byla zaměřena na lokalizaci uživatele uvnitř jednotlivých místností, tedy na schopnost systému rozpoznání jeho polohy. Testování bylo prováděno za nepřítomnosti studentů, aby bylo docíleno co nejpřesnějších výsledků.

40 Chodba V rámci chodby bylo nejdříve vymezeno 8 od sebe stejně vzdálených pozic. Na každé z těchto pozic došlo k snímání otisků signálu. Pro každou pozici byly získány právě 4 otisky. Každý otisk byl získán v jiném směru tak, aby došlo k odstranění problému body effekt. Obrázek 23: Rozmístění pozic získaných otisků signálu (Zdroj:Autor) Při průchodu této trasy z pozice 1 až na pozici 8 se uživatel setká se všemi pěti přístupovými body typu W2620-AGN a projde také kolem signálu většiny přístupových bodů typu WA2612 ukrytých za zdmi učeben. Na většině z těchto pozic lze dosáhnout triangulace, tedy ideálního stavu pro lokalizaci. Obrázek 24: Rozmístění pozic získaných otisků signálu a přístupových bodů (Zdroj: Autor) Teoretická příprava tedy nasvědčuje jasnému úspěchu při simulaci pohybu uživatele. Simulace pohybu uživatele probíhala cestou z pozice 1 až na pozici 8. Průměrná rychlost chůze byla odhadnuta na 4 km/h s kratšími prodlevami při roamování mezi jednotlivými přístupovými body, tak aby bylo možné dotázat se na aktuální pozici při každém kroku. Počet kroků, ani množství měření není nutné u tohoto pokusu uvádět, jelikož všechny získané pozice ukazovaly pouze k výchozí pozici 1. V rámci tohoto pokusu se nepodařilo

41 přesvědčit systém Redpin o změně polohy uživatele v prostorách chodby. Vyvstává tedy otázka funkčnosti systému. Pravdou je, že systém v této situaci fungoval zcela správně dle svého algoritmu. Tento stav byl ověřen pomocí profesionálního měřáku bezdrátových sítí Fluke AirCheck, který potvrdil správnou funkci systému. Signál bezdrátového bodu ap-nb se totiž při průchodu z pozice 1 na pozici 8 zhoršil o pouhé 2 db. Podobně tomu bylo i u ostatních přístupových bodů v rámci celého patra. Znamená to tedy, že systém při každém dotazu počítal s malou odchylkou měření a při rozhodování upřednostnil první získaný otisk nad ostatními, jelikož naměřené hodnoty všech získaných otisků splývaly v jeden. Proto tedy došlo k mylnému určení polohy v rámci otevřeného prostoru. Vysílaný signál neměl možnost ztratit na své síle dostatečně na to, aby tuto ztrátu systém při pohybu uživatele zaznamenal. Učebny Druhé testování bylo zaměřeno na otázku rozlišení pozice uživatele na základě místnosti, ve které se uživatel nachází. U tohoto pokusu bylo vymezeno 14 pozic. Jednotlivé pozice byly po jedné umístěny uprostřed každé z učeben s výjimkou místnosti NB 473, ve které byly umístěny pozice dvě. Místnost NB 473 slouží jako zasedací místnost, je tedy dvojnásobně velká při srovnání s výukovými prostory. Proto byly v této místnosti umístěny dvě pozice namísto jedné. První pozice byla vymezena v prostoru u dveří, druhá pozice byla vymezena v prostoru u tabule. Obrázek 25: Rozmístění pozic získaných otisků signálu uvnitř místností a přístupových bodů (Zdroj: Autor) Na každé z těchto pozic byly podobně jako u přechozího testování získány čtyři různé otisky, každý v jiném směru. Tyto otisky byly uloženy do databáze a pojmenovány dle místností, ve kterých byly získány.

42 Následně bylo provedeno testování. Pro testování byly vybrány různé pozice v rámci místností tak, aby byla ověřena přesnost lokalizace a vyloučen faktor přemístění se mezi místnostmi při pokusu o lokalizaci v blízkosti dělící zdi viz obr. 26. Obrázek 26: Rozmístění pozic testování lokalizace v rámci jednotlivých místností (Zdroj: Autor) Při tomto testování bylo navzdory předchozímu nešťastnému pokusu dosaženo zdárného výsledku. Systém byl schopen spolehlivě rozeznat pozici uživatele při změně místnosti. Jediný problém nastal v místnosti NB 473, kde byly vytvořeny dvě různé pozice. Mezi těmito pozicemi nastal problém v případě, kdy probíhalo testování lokalizace uprostřed místnosti. V tomto bodě docházelo v systému k přeskakování mezi pozicí u dveří a pozicí u tabule. Systém nebyl schopen plně rozeznat, kde se uživatel nachází. Pokud se však uživatel nacházel v prostoru u dveří, nebo u tabule, byl v tomto místě bezpečně lokalizován. Výsledek testování Lokalizační systém Redpin dostál v rámci testování přesnosti a spolehlivosti lokalizace svým předpokladům. Přesnost lokalizace v rámci místností byla vlastně splněna i při testování volného pohybu uživatele chodbou. Systém sice nebyl schopen rozlišit jeho přesnou polohu při chůzi po chodbě, dokázal by však zjistit jeho polohu při vstupu do některé z okolních místností. I přes tento uspokojivý výsledek se systém Redpin potýká se závažnými problémy v jeho funkcionalitě. Co se týče uvedených vlastností získávání otisků GSM sítí. Otisky GSM sítí nebyly při jejich snímání zaznamenány. Stejně tomu tak je i s otisky sítě Bluetooth. Systém je tedy schopen pracovat pouze s otisky sítí WLAN, což dokázal zpětně obsah databáze. Dále se také vyskytují závažné problémy s klientskou aplikací pro operační systém Android. Tato aplikace nesplňuje nejnovější požadavky na návrh a její běh není zcela plynulý. Při práci s touto aplikací často dochází k problémům s využití paměti telefonu a grafické roz-

43 hraní vykresluje nesmysly, na základě kterých dochází často i k vypnutí aplikace. Tyto problémy byly pozorovány zejména při práci s mapou. Přiblížení mapy a její oddálení spolehlivě zmátlo grafické rozhraní, což mělo za následek pád aplikace. Podobné chování bylo zjištěno i při rozmístění otisků v rámci mapy. Obrázek 27: Chyby grafického rozhraní aplikace Redpin na platformě Android (Zdroj: Autor) Je tu hodně práce, která by se dala na tomto systému ještě odvést tak, aby došlo k jeho vylepšení. To však není cílem této bakalářské práce. V současné chvíli tedy systém Redpin není možné doporučit jako spolehlivý lokalizační systém pro použití uvnitř budov. Naměřené hodnoty jsou sice uspokojující, klientská aplikace však nedovoluje uživateli spolehlivě tento systém ovládat.