跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.222.189.51) 您好!臺灣時間:2024/05/26 18:58
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:劉孝皇
研究生(外文):Shiau-Huang Liu
論文名稱:利用影像擷取器與感測元件改善室內定位系統的效能
論文名稱(外文):Improve Operational Efficiency of The Indoor localization System by Using Xtion and The Sensors of Smartphones
指導教授:葉生正葉生正引用關係
指導教授(外文):Sheng-Cheng Yeh
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:資訊傳播工程學系碩士班
學門:傳播學門
學類:一般大眾傳播學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:LBSRF傳遞模型室內定位訊號紋比對體感裝置
外文關鍵詞:Indoor LocalizationLocation-Based Service (LBS)Pattern MatchRF Propagation ModelSensor Detectors
相關次數:
  • 被引用被引用:2
  • 點閱點閱:259
  • 評分評分:
  • 下載下載:35
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
現今智慧型手機隨處可見,同時適地性定位服務(LBS)也是相當熱門,定位服務除了可以得知使用者當下的位置,也能提供當下環境的資訊。目前主流的全球衛星定位系統(GPS),其衛星資訊容易受到阻隔而無法接收,讓GPS無法適用於障礙物繁多的室內空間。而室內定位較為準確的定位技術為訊號紋比對法(Pattern matching method),但在建置時要消耗許多時間及人力成本,且環境越大其成本及計算複雜度也越高。為了降低建置時花費的成本和計算複雜度,本研究提出一套系統,透過體感偵測器來輔助離線階段時的資料擷取,在擷取環境中AP的訊號強度值(RSSI)同時,利用Xtion的深度資訊幫助預測未知訓練點的RSSI,以降低時間及人力成本;並加上智慧型手機內建的方向感測元件,搭配AP訊號來預測使用者所在的區域,以此減少連線階段時定位的運算複雜度,實驗證明本研究在離線階段降低了78%的時間,並取得2倍的樣本數量。連線階段的誤差距離則是2.67公尺。
Nowadays, smartphones and tablet computers are everywhere, and these mobile devices offer a lot of applications, such as the location-based services (LBS). The location-based services not only can provide the users’ locations, but also incorporate a lot of services, such as navigation services and traffic information services. Currently, the main stream of positioning technology is the global positioning system (GPS), but it is not suitable for indoor applications and services. The more suitable indoor positioning technology is the RF signal pattern matching method, whereas it will take a lot of time and manpower to build the RF map. In order to reduce the cost of time and manpower, this study propose a system that builds the indoor RF map with sensory detectors (e.g. Xtion or Kinect) in the off-line phase. With built-in sensors (accelerometers and gyroscopes) of smartphones, this study also estimates the users’ moving directions and distances in the environment with better positioning accuracy in on-line phase. Eventually, the running time is cut down by about 78%, and the double samples are obtained simultaneously. The positioning error is 2.67 meters indicated in the experimental results.
摘要 iii
Abstract iv
誌謝 v
目錄 vi
圖目錄 viii
表目錄 xii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 3
第二章 相關技術與研究 4
2.1 GPS 定位系統 4
2.2 ZigBee 定位系統 6
2.3 RADAR 8
2.4 RF 傳遞模型的定位方法 10
2.5 智慧型手機的感測元件 12
2.6 立體視覺 Stereo Vision 13
2.7 體感裝置 15
2.8 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 17
2.9 iBeacon 室內定位系統 18
第三章 研究方法 19
3.1 系統架構 19
3.2 實驗環境 24
3.3 研究方法與進行步驟 25
第四章 研究成果與分析 32
4.1 AP資訊各別擷取法 32
4.2 Xtion輔助擷取法 41
4.3 採用方位角法 50
4.4 誤差距離 51
第五章 結論與未來工作 54
參考文獻 55
[1]iBeacon for Developers - Apple Developer, https://developer.apple.com/ibeacon/
[2]華亨科技ZIGBEE單晶片感測實驗和定位開發系統, http://www.hhnet.com.tw/products.asp?cat=3, May 2012
[3]帆船科技室內定位開發者社群 , http://www.sailstech.com/#!news/cjsn
[4]IT小字典:iBeacon裝置 , http://www.ithome.com.tw/tech/86654
[5]身體就是控制器,微軟Kinect是怎麼做到的?, http://www.techbang.com.tw/posts/2936-get-to-know-how-it-works-kinect
[6]ASUS Xtion Pro Live 開箱文| Heresy''s Space, http://kheresy.wordpress.com/2012/01/19/asus-xtion-pro-live
[7]MIT''s real-time indoor mapping system uses Kinect, lasers to aid rescue workers, http://www.engadget.com/2012/09/25/mit-realtime-indoor-mapping-kinect
[8]android感測器@ 資訊園:: 痞客邦PIXNET ::, http://fecbob.pixnet.net/blog/post/35375887-android%E6%84%9F%E6%B8%AC%E5%99%A8.
[9]工業技術研究院- 市場產業情報- 2009年- 消費性電子娛樂新體驗,MEMS成長新功能, https://www.itri.org.tw/chi/market/detail.asp?RootNodeId=00E&NodeId=00E&NewsID=390
[10]MEMS加速度計(accelerometer)與陀螺儀的(gyroscope)原理介绍, http://wenku.baidu.com/view/9ee56aee856a561252d36fcf.html
[11]OpenSLAM.org, http://www.openslam.org/
[12]陳彥良, 「即時立體視覺物體追蹤系統」, 碩士論文, 中原大學機械工程學系, 2003.
[13]陳昭佑, 曲衍旭, 郭倫嘉, 「室內定位系統之原理與架構分析」, 電腦與通訊, Vol. 131, pp. 126-135, 2010.
[14]陳嘉懿, 葉明貴, 林澤勝, 「智慧化居住空間之位置察覺 (1)-戶外空間定位服務(LBS)與技術簡介」, 內政部建築研究所智慧化居住空間發展策略網站, 系列專題報導, 2008/08/25.
[15]陳嘉懿,葉明貴,林澤勝, 「智慧化居住空間之位置察覺 (2)-室內空間定位服務技術簡介」, 內政部建築研究所智慧化居住空間發展策略網站, 系列專題報導, 2008/10/06.
[16]葉生正、邱奕世、彭詠靖, 「以RSSI預測模型為基礎之室內LBS技術的研究」, Journal of Informatics and Electronics, Vol. 1, no. 1, pp. 1-8, March 2006.
[17]蔡文生, 「利用平面廻歸實現無線區域網路行動定位之研究」, 國立高雄第一科技大學電腦與通訊工程系碩士論文,民國九十五年七月.
[18]吳尚鴻, 「平面模型室內定位系統之研究」, 銘傳大學資訊傳播工程學系碩士班碩士學位論文, 民國一零二年七月.
[19]謝瓋賢, 「以ZigBee網路為基礎之定位技術與應用服務研究」, 銘傳大學資訊傳播工程學系碩士班碩士學位論文, 民國九十九年七月.
[20]Chin-Liang Wang, Yih-Shyh Chiou, and Sheng-Cheng Yeh, “A Location Algorithm Based on Radio Propagation Modeling for Indoor Wireless Local Area Networks”, IEEE Vehicular Technology Conference Spring 2005, Vol. 5, May 2005, pp. 2830 - 2834.
[21]Chin-Tseng Huang, Cheng-Hsuan Wu, Yao-Nan Lee, Jiunn-Tsair Chen, “A Novel Indoor RSS-Based Position Location Algorithm Using Factor Graphs”, IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 8, pp. 3050-3058, June 2009.
[22]Mc Neff, J.G, “The global positioning system” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Vol. 50, pp 645 - 652, March 2002.
[23]P. Bahl and V. N. Padmanabhan, “Enhancements to the RADAR user location and tracking system”, Microsoft Research, 2000.
[24]Paramvir Bahl, Venkata N. Padmanabhan, “RADAR: An In-Building RF-based User Location and Tracking System”, Proceedings of The IEEE INFOCOM 2000, Nineteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, Vol. 2, pp. 775-784, March 2000.
[25]Sheng-Cheng Yeh, Wu-Hsiao Hsu, Ming-Yang Su, Ching-Hui Chen, and Ko-Hung Liu, “A Study on Outdoor Positioning Technology Using GPS and WiFi Networks”, Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control, Japan, March 2009, pp. 597-601.
[26]Yih-Shyh Chiou, Fuan Tsai, Sheng-Cheng Yeh, “A Low-complexity Data-fusion Algorithm Based on Adaptive Weighting for Location Estimation” , Proceedings of the 2012 International Conference on Information Security and Intelligence Control (ISIC), Aug. 2012, pp. 294-297.
[27]Yongguang Chen, Kobayashi, Hisashi, “Signal Strength Based Indoor Geo-location”, Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Communications (ICC), May 2002, pp. 436-439.
[28]D. Marr and T. Poggio, “Cooperative computation of stereo disparity,” Science, Vol. 194, pp. 283-287, 1976.
[29]Wei Yun Yau and Han Wang, “Fast relative depth computation for an active stereo vision system,” Real-Time Imaging, Vol. 5, pp. 189-202, 1999.
[30]Y. Zou, W. Chen, X. Wu and Z. Liu, "Indoor localization and 3D scene reconstruction for mobile robots using the Microsoft Kinect sensor." Industrial Informatics (INDIN), 2012 10th IEEE International Conference on, July 2012, pp. 1182-1187.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
1. 張火燦(1996)。〈薪酬相關理論及其模式〉,《人事管理》,384:19-34。
2. 張火燦(1996)。〈薪酬相關理論及其模式〉,《人事管理》,383:4-12。
3. 蔡惠鈞(2009)。〈勞動過程之研究:新聞記者的勞動控制和展現主體〉,《台灣勞動評論》1:89-112。
4. 張火燦(1996)。〈薪酬相關理論及其模式〉,《人事管理》,371:17-23。
5. 張秋蘭,林淑真(2007)。〈1,600大企業之福利實施與員工福利需求差異探討〉,《人力資源管理學報》,7:1,19-40。
6. 陳百齡(2004)。〈新聞工作者如何蒐集資料?專家知識的初探〉,《圖書與資訊學刊》,51:35-48。
7. 徐聯恩、劉彥伯(1996)。〈專業組織激勵制度之研究〉。《管理科學學報》,
8. 林麗雲(2008年4月)。〈變遷與挑戰:解禁後的台灣報業〉。《新聞學研究》,95:183-212。
9. 林富美 (1997)。〈聯合報的薪酬策略〉,《新聞學研究》54:269-290。
10. 吳育仁(2008)。〈勞動過程之勞動控制:以台灣地方新聞記者之管理為例〉,《勞資關係論叢》,12:83-118。
11. 劉昌德(2008)。〈大媒體,小記者:報禁解除後的新聞媒體勞動條件與工作者組織〉,《新聞學研究》,95:239-268。
12. 羅文輝(1995)。〈新聞人員專業性:意涵界定與量表建構〉,《傳播研究集刊》,2:1-47。
13. 余明助(2004)。〈高科技產業薪資管理、薪資滿意、公平認知與人才吸引和維持效果關係之研究〉,《高應科大人文社會科學學報》,1:213-232。
14. 王維菁(2013)。〈科技變遷下的台灣新聞記者薪資:現狀與出路─批判政經取向之思考〉,《中華傳播學刊》,23:73-214。
15. [13] 陳昭佑, 曲衍旭, 郭倫嘉, 「室內定位系統之原理與架構分析」, 電腦與通訊, Vol. 131, pp. 126-135, 2010.