इंडोर पोजिशनिंग सिस्टम: Difference between revisions
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=== ग्रिड अवधारणाएं === | === ग्रिड अवधारणाएं === | ||
लंबी दूरी के मापन के बजाय कम दूरी के रिसीवरों के एक घने नेटवर्क की व्यवस्था की जा सकती है, उदाहरण के लिए अर्थव्यवस्था के लिए ग्रिड पैटर्न में, पूरे समय देखे जा रहे स्थान में. कम रेंज के कारण, एक टैग की गई एंटिटी को केवल कुछ ही करीबी, नेटवर्क से जुड़े हुए रिसीवरों द्वारा पहचाना | लंबी दूरी के मापन के बजाय कम दूरी के रिसीवरों के एक घने नेटवर्क की व्यवस्था की जा सकती है, उदाहरण के लिए अर्थव्यवस्था के लिए ग्रिड पैटर्न में, पूरे समय देखे जा रहे स्थान में. कम रेंज के कारण, एक टैग की गई एंटिटी को केवल कुछ ही करीबी, नेटवर्क से जुड़े हुए रिसीवरों द्वारा पहचाना जाएगाl टैग स्थान के असमतल सन्निकट होने की अनुमति देते हुए पहचाने गए टैग का पहचान करने वाले रीडर की श्रेणी में होना आवश्यक है. उन्नत सिस्टम्स, ऊबड़-खाबड़ स्थान के लिए वायरलेस कवरेज के साथ कैमरा ग्रिड के साथ विज़ुअल कवरेज संयोजित करते हैं। | ||
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पैदल चलने वालों की स्थिति के लिए पैदल यात्री मृत गणना और अन्य दृष्टिकोण पैदल चलने वालों द्वारा अप्रत्यक्ष रूप से कदमों को मापकर (कदम गिनती) या पैर घुड़सवार दृष्टिकोण में एक जड़त्वीय माप इकाई का प्रस्ताव करते हैं,<ref>{{cite journal|title=शू-माउंटेड जड़त्वीय सेंसर के साथ पैदल यात्री ट्रैकिंग|first=Eric|last=Foxlin|date=1 November 2005|journal=IEEE Computer Graphics and Applications|volume = 25|issue=6|pages=38–46|doi=10.1109/MCG.2005.140|pmid=16315476|s2cid=19038276}}</ref> कभी-कभी जड़त्वीय नेविगेशन के साथ सामना किए गए अंतर्निहित सेंसर बहाव को बाधित करने के लिए नक्शे या अन्य अतिरिक्त सेंसर का जिक्र करते हैं। एमईएमएस जड़त्वीय सेंसर आंतरिक शोर से पीड़ित होते हैं जिसके परिणामस्वरूप समय के साथ क्यूबिक रूप से बढ़ती स्थिति त्रुटि होती है। ऐसे उपकरणों में त्रुटि वृद्धि को कम करने के लिए [[कलमन फ़िल्टरिंग]] आधारित दृष्टिकोण का अधिकांशतः उपयोग किया जाता है।<ref>{{Cite book |doi=10.1109/IPIN.2017.8115944 |isbn=978-1-5090-6299-7|chapter=On the noise and power performance of a shoe-mounted multi-IMU inertial positioning system|title=2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)|pages=1–8|year=2017|last1=Bose|first1=Subhojyoti|last2=Gupta|first2=Amit K.|last3=Handel|first3=Peter|s2cid=19055090}}</ref><ref>{{Cite book |doi=10.1109/INDICON.2015.7443478|isbn=978-1-4673-7399-9|chapter=Long-term performance evaluation of a foot-mounted pedestrian navigation device|title=2015 Annual IEEE India Conference (INDICON)|pages=1–6|year=2015|last1=Gupta|first1=Amit K.|last2=Skog|first2=Isaac|last3=Handel|first3=Peter|s2cid=33398667}}</ref><ref>{{Cite book |doi=10.1109/IPIN.2014.7275464|isbn=978-1-4673-8054-6|chapter=Foot-mounted inertial navigation made easy|title=2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)|pages=24–29|year=2014|last1=Nilsson|first1=John-Olof|last2=Gupta|first2=Amit K.|last3=Handel|first3=Peter|s2cid=898076}}</ref><ref>{{Cite book |doi=10.1109/IPIN.2017.8115916|isbn=978-1-5090-6299-7|chapter=A foot-mounted PDR system based on IMU/EKF+HMM+ZUPT+ZARU+HDR+compass algorithm|title=2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)|pages=1–5|year=2017|last1=Zhang|first1=Wenchao|last2=Li|first2=Xianghong|last3=Wei|first3=Dongyan|last4=Ji|first4=Xinchun|last5=Yuan|first5=Hong|s2cid=19693291}}</ref> | पैदल चलने वालों की स्थिति के लिए पैदल यात्री मृत गणना और अन्य दृष्टिकोण पैदल चलने वालों द्वारा अप्रत्यक्ष रूप से कदमों को मापकर (कदम गिनती) या पैर घुड़सवार दृष्टिकोण में एक जड़त्वीय माप इकाई का प्रस्ताव करते हैं,<ref>{{cite journal|title=शू-माउंटेड जड़त्वीय सेंसर के साथ पैदल यात्री ट्रैकिंग|first=Eric|last=Foxlin|date=1 November 2005|journal=IEEE Computer Graphics and Applications|volume = 25|issue=6|pages=38–46|doi=10.1109/MCG.2005.140|pmid=16315476|s2cid=19038276}}</ref> कभी-कभी जड़त्वीय नेविगेशन के साथ सामना किए गए अंतर्निहित सेंसर बहाव को बाधित करने के लिए नक्शे या अन्य अतिरिक्त सेंसर का जिक्र करते हैं। एमईएमएस जड़त्वीय सेंसर आंतरिक शोर से पीड़ित होते हैं जिसके परिणामस्वरूप समय के साथ क्यूबिक रूप से बढ़ती स्थिति त्रुटि होती है। ऐसे उपकरणों में त्रुटि वृद्धि को कम करने के लिए [[कलमन फ़िल्टरिंग]] आधारित दृष्टिकोण का अधिकांशतः उपयोग किया जाता है।<ref>{{Cite book |doi=10.1109/IPIN.2017.8115944 |isbn=978-1-5090-6299-7|chapter=On the noise and power performance of a shoe-mounted multi-IMU inertial positioning system|title=2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)|pages=1–8|year=2017|last1=Bose|first1=Subhojyoti|last2=Gupta|first2=Amit K.|last3=Handel|first3=Peter|s2cid=19055090}}</ref><ref>{{Cite book |doi=10.1109/INDICON.2015.7443478|isbn=978-1-4673-7399-9|chapter=Long-term performance evaluation of a foot-mounted pedestrian navigation device|title=2015 Annual IEEE India Conference (INDICON)|pages=1–6|year=2015|last1=Gupta|first1=Amit K.|last2=Skog|first2=Isaac|last3=Handel|first3=Peter|s2cid=33398667}}</ref><ref>{{Cite book |doi=10.1109/IPIN.2014.7275464|isbn=978-1-4673-8054-6|chapter=Foot-mounted inertial navigation made easy|title=2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)|pages=24–29|year=2014|last1=Nilsson|first1=John-Olof|last2=Gupta|first2=Amit K.|last3=Handel|first3=Peter|s2cid=898076}}</ref><ref>{{Cite book |doi=10.1109/IPIN.2017.8115916|isbn=978-1-5090-6299-7|chapter=A foot-mounted PDR system based on IMU/EKF+HMM+ZUPT+ZARU+HDR+compass algorithm|title=2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)|pages=1–5|year=2017|last1=Zhang|first1=Wenchao|last2=Li|first2=Xianghong|last3=Wei|first3=Dongyan|last4=Ji|first4=Xinchun|last5=Yuan|first5=Hong|s2cid=19693291}}</ref> | ||
हालाँकि, इसे स्वयं मानचित्र बनाने में सक्षम बनाने के लिए, SLAM एल्गोरिथम रूपरेखा <ref>[[Simultaneous localization and mapping]]</ref> उपयोग किया जाएगा।<ref>Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). A Proposal of Emergency Rescue Location (ERL) using Optimization of Inertial Measurement Unit (IMU) based Pedestrian Simultaneously Localization and Mapping (SLAM). International Journal of Smart Home. Vol 9: No.12, pp: 9-22.https://serscjournals.org/index.php/IJSH/vol9_no12_2015/2.pdf</ref><ref>Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Optimisation of Emergency Rescue Location (ERL) using KLD Resampling: An Initial Proposal. International Journal of u- and e- Service, Science and Technology. Vol 9: No.2, pp: 249-262. https://serscjournals.org/index.php/IJUNESST/vol9_no2/25.pdf{{Dead link|date=March 2023 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}</ref> | |||
<ref>Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Optimization of Rao-Blackwellized Particle Filter in Activity Pedestrian Simultaneously Localization and Mapping (SLAM): An Initial Proposal. International Journal of Security and Its Applications. Vol 9: No.11, pp: 377-390. https://serscjournals.org/index.php/IJSIA/vol9_no11_2015/35.pdf{{Dead link|date=March 2023 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}</ref> | हालाँकि, इसे स्वयं मानचित्र बनाने में सक्षम बनाने के लिए, SLAM एल्गोरिथम रूपरेखा <ref>[[Simultaneous localization and mapping]]</ref> उपयोग किया जाएगा।<ref>Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). A Proposal of Emergency Rescue Location (ERL) using Optimization of Inertial Measurement Unit (IMU) based Pedestrian Simultaneously Localization and Mapping (SLAM). International Journal of Smart Home. Vol 9: No.12, pp: 9-22.https://serscjournals.org/index.php/IJSH/vol9_no12_2015/2.pdf</ref><ref>Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Optimisation of Emergency Rescue Location (ERL) using KLD Resampling: An Initial Proposal. International Journal of u- and e- Service, Science and Technology. Vol 9: No.2, pp: 249-262. https://serscjournals.org/index.php/IJUNESST/vol9_no2/25.pdf{{Dead link|date=March 2023 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}</ref><ref>Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Optimization of Rao-Blackwellized Particle Filter in Activity Pedestrian Simultaneously Localization and Mapping (SLAM): An Initial Proposal. International Journal of Security and Its Applications. Vol 9: No.11, pp: 377-390. https://serscjournals.org/index.php/IJSIA/vol9_no11_2015/35.pdf{{Dead link|date=March 2023 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}</ref> | ||
जड़त्वीय उपाय आम तौर पर गति के अंतर को कवर करते हैं, इसलिए स्थान को एकीकृत करके निर्धारित किया जाता है और इस प्रकार परिणाम प्रदान करने के लिए एकीकरण स्थिरांक की आवश्यकता होती है।<ref>{{cite web|url=http://www.kn-s.dlr.de/indoornav/|title=इनडोर नेविगेशन के लिए सेंसर फ्यूजन और मानचित्र सहायता|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20100428011516/http://www.kn-s.dlr.de/indoornav/|archive-date=2010-04-28}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/www/publications/public/ojw28/Main-PersonalRedist.pdf|title=Pedestrian localization for indoor environments}}</ref> वास्तविक स्थिति अनुमान को अधिकतम 2-डी संभाव्यता वितरण के रूप में पाया जा सकता है, जिसमेंसम्मिलित सभी सेंसरों के शोर मॉडल और दीवारों और फर्नीचर द्वारा उत्पन्न बाधाओं को ध्यान में रखते हुए प्रत्येक चरण में पुनर्गणना की जाती है।<ref>{{cite journal|doi=10.1080/17489725.2015.1027751 | volume=9 | title=Infrastructure-free indoor navigation: a case study | year=2015 | journal=Journal of Location Based Services | pages=33–54 | last1 = Carboni | first1 = Davide | last2 = Manchinu | first2 = Andrea | last3 = Marotto | first3 = Valentina | last4 = Piras | first4 = Andrea | last5 = Serra | first5 = Alberto| s2cid=34080648 }}</ref> | जड़त्वीय उपाय आम तौर पर गति के अंतर को कवर करते हैं, इसलिए स्थान को एकीकृत करके निर्धारित किया जाता है और इस प्रकार परिणाम प्रदान करने के लिए एकीकरण स्थिरांक की आवश्यकता होती है।<ref>{{cite web|url=http://www.kn-s.dlr.de/indoornav/|title=इनडोर नेविगेशन के लिए सेंसर फ्यूजन और मानचित्र सहायता|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20100428011516/http://www.kn-s.dlr.de/indoornav/|archive-date=2010-04-28}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/www/publications/public/ojw28/Main-PersonalRedist.pdf|title=Pedestrian localization for indoor environments}}</ref> वास्तविक स्थिति अनुमान को अधिकतम 2-डी संभाव्यता वितरण के रूप में पाया जा सकता है, जिसमेंसम्मिलित सभी सेंसरों के शोर मॉडल और दीवारों और फर्नीचर द्वारा उत्पन्न बाधाओं को ध्यान में रखते हुए प्रत्येक चरण में पुनर्गणना की जाती है।<ref>{{cite journal|doi=10.1080/17489725.2015.1027751 | volume=9 | title=Infrastructure-free indoor navigation: a case study | year=2015 | journal=Journal of Location Based Services | pages=33–54 | last1 = Carboni | first1 = Davide | last2 = Manchinu | first2 = Andrea | last3 = Marotto | first3 = Valentina | last4 = Piras | first4 = Andrea | last5 = Serra | first5 = Alberto| s2cid=34080648 }}</ref> | ||
गतियों और उपयोगकर्ताओं के चलने के व्यवहार के आधार पर,आईपीएस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा उपयोगकर्ताओं के स्थानों का अनुमान लगाने में सक्षम है।<ref>{{cite book | last1 = Qiu | first1 = Chen | title = 2017 IEEE 18th International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM) | pages = 1–9 | last2 = Mutka | first2 = Matt| year = 2017 | doi=10.1109/WoWMoM.2017.7974311| isbn = 978-1-5386-2723-5 | chapter = Self-improving indoor localization by profiling outdoor movement on smartphones | s2cid = 8560911 }}</ref> | गतियों और उपयोगकर्ताओं के चलने के व्यवहार के आधार पर,आईपीएस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा उपयोगकर्ताओं के स्थानों का अनुमान लगाने में सक्षम है।<ref>{{cite book | last1 = Qiu | first1 = Chen | title = 2017 IEEE 18th International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM) | pages = 1–9 | last2 = Mutka | first2 = Matt| year = 2017 | doi=10.1109/WoWMoM.2017.7974311| isbn = 978-1-5386-2723-5 | chapter = Self-improving indoor localization by profiling outdoor movement on smartphones | s2cid = 8560911 }}</ref> | ||
=== विज़ुअल मार्करों के आधार पर पोजिशनिंग === | === विज़ुअल मार्करों के आधार पर पोजिशनिंग === |
Revision as of 12:31, 2 May 2023
इनडोर पोजिशनिंग सिस्टम (आईपीएस) उपकरणों का एक नेटवर्क है जिसका उपयोग लोगों या वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जाता है जहां ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम और अन्य उपग्रह प्रौद्योगिकियों में सटीक रूप से कमी या पूरी तरह से विफल हो जाती है, जैसे कि अंदर बहुमंजिली इमारतें, हवाई अड्डे, गलियों, पार्किंग गैरेज और भूमिगत स्थान।[1] .
स्मार्टफ़ोन, वाई-फाई और ब्लूटूथ, एंटेना, डिजिटल कैमरा और क्लॉक जैसे पहले से ही परिनियोजित पुनः कॉन्फ़िगर किए गए उपकरणों से लेकर इनडोर स्थिति प्रदान करने के लिए तकनीकों और उपकरणों की एक बड़ी विविधता का उपयोग किया जाता है; निर्धारित स्थान के दौरान रणनीतिक रूप से स्थापित रिले और बीकन के साथ निर्मित स्थापनाओं का उद्देश्य होता हैl लाइट्स, रेडियो तरंगें, चुंबकीय क्षेत्र, ध्वनिक संकेत और व्यवहार विश्लेषण सभी का उपयोग आईपीएस नेटवर्कों में किया जाता है।[2][3] आईपीएस 2 सेमी की स्थिति सटीकता प्राप्त कर सकता है,[4] जो रीयल-टाइम कीनेमेटिक सक्षम जीएनएसएस रिसीवर के बराबर है जो 2 सेंटीमीटर सटीकता प्राप्त कर सकता है।[5]आईपीएस विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है, जिसमें आस-पास के एंकर नोड्स (ज्ञात निश्चित स्थिति वाले नोड्स, जैसे WiFi / LiFi बेतार संग्रहण बिन्दू, ब्लूटूथ कम ऊर्जा बीकन या अल्ट्रा-वाइडबैंड बीकन), चुंबकीय स्थिति, मृत गणना के लिए दूरी मापसम्मिलित है।[6] वे या तो सक्रिय रूप से मोबाइल उपकरणों और टैग का पता लगाते हैं या उपकरणों को समझने के लिए परिवेश स्थान या पर्यावरणीय संदर्भ प्रदान करते हैं।[7][8][9]
आईपीएस की स्थानीय प्रकृति के परिणामस्वरूप डिज़ाइन विखंडन हुआ है, जिसमें विभिन्न ऑप्टिकल का उपयोग करने वाली प्रणालियाँ हैं,[10] रेडियो,[11][12][13][14][15][16][17] या ध्वनिकी भी[18][19]प्रौद्योगिकियों।
आईपीएस के पास वाणिज्यिक, सैन्य, खुदरा और माल ट्रैकिंग उद्योगों में व्यापक अनुप्रयोग हैं। बाजार में कई वाणिज्यिक प्रणालियां हैं, लेकिन किसी आईपीएस प्रणाली के लिए कोई मानक नहीं हैं। इसके बजाय प्रत्येक स्थापना को स्थानिक आयामों, निर्माण सामग्री, सटीकता आवश्यकताओं और बजट प्रतिबंधों के अनुरूप बनाया जाता है.
स्टोकेस्टिक (अप्रत्याशित) त्रुटियों की क्षतिपूर्ति के लिए त्रुटि बजट को उल्लेखनीय रूप से कम करने के लिए एक ध्वनि विधि होनी चाहिए. सिस्टम में भौतिक अस्पष्टता का सामना करने और त्रुटि क्षतिपूर्ति सक्षम करने के लिए अन्य प्रणालियों की जानकारीसम्मिलित हो सकती है. डिवाइस के ओरिएंटेशन का पता लगाना (अधिकांशतः इसे स्मार्टफ़ोन के अनुलंब ओरिएंटेशन से स्पष्ट करने के लिए कंपास दिशा के रूप में संदर्भित किया जाता है) या तो वास्तविक समय में ली गई छवियों के अंदर लैंडमार्क का पता लगाकर प्राप्त किया जा सकता है, या बेकांस के साथ ट्रायलेरेशन का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।[20] इमारतों या स्थानों के अंदर स्टील संरचनाओं के साथ या लौह अयस्क खानों में मैग्नेटोमेट्रिक जानकारी का पता लगाने के लिए प्रौद्योगिकियों का भी अस्तित्व है।[21]
प्रयोज्यता और सटीकत
निर्माण सामग्री के कारण होने वालेसंकेत क्षीणन के कारण उपग्रह आधारित ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) महत्वपूर्ण शक्ति खो देता है घर के अंदर कम से कम चार उपग्रहों द्वारा रिसीवरों के लिए आवश्यक कवरेज को प्रभावित करता है। इसके अतिरिक्त, सतहों पर एकाधिक प्रतिबिंब बेकाबू त्रुटियों के लिए बहु-पथ प्रचारण का कारण बनते हैंl ये प्रभाव इनडोर पता लगाने के लिए सभी ज्ञात समाधानों को निम्नीकृत कर रहे हैं जो इनडोर ट्रांसमीटर से लेकर इनडोर रिसीवर्स तक विद्युत चुम्बकीय तरंगों का उपयोग करते हैं। इन समस्याओं की भरपाई के लिए शारीरिक और गणितीय विधियों का एक बंडल लगाया जाता है। नेविगेशनल जानकारी के वैकल्पिक स्रोतों, जैसे जड़त्वीय मापन इकाई (आईएमयू), एकनेत्री कैमरा समकालिक एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण (स्लैम) और WiFi स्लैम, के उपयोग द्वारा खोले गए आशाजनक दिशा रेडियो आवृत्ति स्थिति निर्धारण त्रुटि सुधार. विभिन्न भौतिक सिद्धांतों के साथ विभिन्न नेविगेशन प्रणालियों से डेटा का एकीकरण समग्र समाधान की सटीकता और वृद्धि को बढ़ा सकता है।[22] यू.एस ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) और इसी तरह की अन्य वैश्विक नेविगेशन उपग्रह प्रणाली (जीएनएसएस) आमतौर पर इनडोर लोकेशन स्थापित करने के लिए उपयुक्त नहीं होते हैं, क्योंकि माइक्रॉव्स छतों, दीवारों और अन्य वस्तुओं द्वारा आक्षीरित और बिखरे हुए होंगे। हालांकि, स्थिति निर्धारण संकेतों को सर्वव्यापी बनाने के लिए, जीपीएस और इनडोर पोज़िशनिंग के बीच एकीकरण बनाया जा सकता है।[23][24][25][26][27][28][29][30] वर्तमान में जीएनएसएस रिसीवर्स माइक्रोचिप प्रोसेसिंग पावर बढ़ने के कारण अधिकाधिक संवेदनशील हो रहे हैं। उच्च संवेदनशीलता जीपीएस रिसीवर ज्यादातर इनडोर वातावरण में उपग्रह संकेतों को प्राप्त करने में सक्षम हैं और घरों के अंदर 3डी स्थिति निर्धारित करने के प्रयास सफल रहे हैं।[31] रिसीवरों की संवेदनशीलता बढ़ाने के अलावा,सहायक जीपीएस ए-जीपीएस की तकनीक का उपयोग किया जाता है, जहां मोबाइल फोन के माध्यम से पंचांग और अन्य जानकारी स्थानांतरित की जाती है।
हालांकि, इस तथ्य के बावजूद कि एक रिसीवर का पता लगाने के लिए आवश्यक चार उपग्रहों के लिए उचित कवरेज, इनडोर ऑपरेशनों के लिए सभी वर्तमान डिजाइनों (2008–11) के साथ हासिल नहीं किया गया है, स्टॉकहोम मेट्रो में जीपीएस एमलेशन सफलतापूर्वक तैनात कर दिया गया है।[32] जीपीएस कवरेज विस्तार समाधान, स्मार्टफोन में उपयोग किए जाने वाले मानक जीपीएस चिपसेट के साथ घर के अंदर ज़ोन-आधारित स्थिति प्रदान करने में सक्षम हैं।[32]
उपयोग के प्रकार
स्थापन और स्थिति निर्धारण
जबकि अधिकांश वर्तमानआईपीएस किसी वस्तु के स्थान का पता लगाने में सक्षम हैं, वे इतने मोटे हैं कि उनका उपयोग किसी वस्तु के अभिविन्यास (ज्यामिति) या सापेक्ष दिशा का पता लगाने के लिए नहीं किया जा सकता है।[33]
पता लगाना और ट्रैकिंग
पर्याप्त परिचालन उपयुक्तता के लिए फलना पलना एक तरीका "ट्रैकिंग" है। क्या स्थानों का अनुक्रम पहले से सबसे वास्तविक स्थान तक एक प्रक्षेपवक्र निर्धारित करता हैl सांख्यिकीय पद्धतियाँ फिर ट्रैक में निर्धारित स्थानों को चिकना करने के लिए कार्य करती हैं, जो कि ले जाने के लिए ऑब्जेक्ट की भौतिक क्षमताओं के समान होता हैl यह स्मूथ करना तब लागू किया जाना चाहिए, जब कोई लक्ष्य गतिशील हो और किसी निवासी लक्ष्य के लिए भी, अनियमित उपायों की क्षतिपूर्ति के लिए लागू किया जाएl अन्यथा, एकल निवासी स्थान या उसके बाद का प्रक्षेपवक्र में छलांग के एक यात्राक्रम की रचना करेगा।
पहचान और पृथक्करण
अधिकांश अनुप्रयोगों में लक्ष्यों की जनसंख्या केवल एक से अधिक है. अत: भारतीय पुलिस सेवा को प्रत्येक अवलोकित लक्ष्य के लिए एक उचित विशिष्ट पहचान प्रदान करनी चाहिए और समूह के भीतर लक्ष्यों को अलग-अलग करने और अलग-अलग करने में सक्षम होना चाहिए। "गैर-रुचिकर" पड़ोसियों के बावजूद, एक IP को ट्रैक की जा रही इकाइयों की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए. डिज़ाइन के आधार पर, या तो सेंसर नेटवर्क को यह पता होना चाहिए कि उसे किस टैग से जानकारी प्राप्त हुई है या पता लगाने वाला डिवाइस सीधे लक्ष्यों की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए।
वायरलेस प्रौद्योगिकियां
किसी भी वायरलैस तकनीक का उपयोग पता लगाने के लिए किया जा सकता है। कई विभिन्न सिस्टम इनडोर स्थिति के लिए मौजूदा वायरलेस बुनियादी सुविधाओं का लाभ उठाते हैं. हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर विन्यास, नेटवर्क-आधारित, टर्मिनल-आधारित और टर्मिनल-असिस्टेड के लिए तीन प्राथमिक सिस्टम टोपोलॉजी विकल्प हैं। स्थिति निर्धारण सटीकता को वायरलेस बुनियादी ढांचे के उपकरण और स्थापना की कीमत पर बढ़ाया जा सकता है।
वाई-फाई आधारित पोजिशनिंग सिस्टम (डब्ल्यूपीएस)
वाई-फाई पोजिशनिंग सिस्टम (डब्ल्यूपीएस) का उपयोग किया जाता है जहां जीपीएस अपर्याप्त है। वायरलेस एक्सेस पॉइंट्स के साथ पोजिशनिंग के लिए उपयोग की जाने वाली स्थानीयकरण तकनीक प्राप्तसंकेत की तीव्रता (अंग्रेजी आरएसएससंकेत स्ट्रेंथ इंडिकेशन मिला) और फिंगरप्रिंटिंग की विधि को मापने पर आधारित है।[34][35][36][37] फ़िंगरप्रिंटिंग विधियों की सटीकता बढ़ाने के लिए, सांख्यिकीय पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीकों (जैसे गॉसियन प्रक्रिया सिद्धांत) को लागू किया जा सकता है, फ़िंगरप्रिंट के असतत सेट को संपूर्ण स्थान पर प्रत्येक एक्सेस पॉइंट के आरएसएसआई के निरंतर वितरण में बदलने के लिए।[38][39][40] वाईफाई हॉटस्पॉट या वायरलेस एक्सेस प्वाइंट को जियोलोकेट करने के लिए उपयोगी विशिष्ट पैरामीटर में एसएसआईडी और एक्सेस प्वाइंट का मैक पता सम्मिलित है। सटीकता डेटाबेस में दर्ज किए गए पदों की संख्या पर निर्भर करती है। संभावितसंकेत उतार-चढ़ाव जो हो सकते हैं, उपयोगकर्ता के मार्ग में त्रुटियों और अशुद्धियों को बढ़ा सकते हैं।[41][42]
ब्लूटूथ
मूल रूप से, ब्लूटूथ निकटता के बारे में चिंतित था, सटीक स्थान के बारे में नहीं।[43] ब्लूटूथ जीपीएस की तरह एक पिन किए गए स्थान की पेशकश करने का इरादा नहीं था, हालांकि इसे भू-बाड़ या माइक्रो-बाड़ समाधान के रूप में जाना जाता है जो इसे एक इनडोर निकटता समाधान बनाता है, न कि इनडोर पोजीशनिंग समाधान।
माइक्रोमैपिंग और इनडोर मैपिंग[44] ब्लूटूथ से जोड़ा गया है[45] और ब्लूटूथ कम ऊर्जा आधारित iBeacon के लिए Apple Inc. द्वारा प्रचारित iBeacons पर आधारित बड़े पैमाने पर इनडोर पोजिशनिंग सिस्टम को लागू किया गया है और व्यवहार में लागू किया गया है।[46][47] व्यापक संदर्भ के लिए ब्लूटूथ स्पीकर की स्थिति और घरेलू नेटवर्क का उपयोग किया जा सकता है।
चोक बिंदु अवधारणाएँ
स्थान अनुक्रमण की साधारण अवधारणा और टैग किए गए वस्तुओं के लिए उपस्थिति रिपोर्टिंग, केवल ज्ञात सेंसर पहचान का उपयोग करती है।[16] यह आमतौर पर निष्क्रिय रेडियो-आवृत्ति पहचान (आरएफआईडी)/नजदीक फील्ड संचार प्रणालियों के साथ मामला है, जो एकल टैग्स या एक बल्क टैग्स कीसंकेत क्षमता और विभिन्न दूरियों की रिपोर्ट नहीं करता है और सेंसर या किसी भी टैग्स के वर्तमान स्थान निर्देशांक के पहले किसी भी प्रकार का नवीनीकरण नहीं करता है. ऐसे दृष्टिकोण की ऑपरेंड के लिए श्रेणी के बाहर से गुज़रने से रोकने के लिए कुछ संकीर्ण मार्ग की आवश्यकता होती है।
ग्रिड अवधारणाएं
लंबी दूरी के मापन के बजाय कम दूरी के रिसीवरों के एक घने नेटवर्क की व्यवस्था की जा सकती है, उदाहरण के लिए अर्थव्यवस्था के लिए ग्रिड पैटर्न में, पूरे समय देखे जा रहे स्थान में. कम रेंज के कारण, एक टैग की गई एंटिटी को केवल कुछ ही करीबी, नेटवर्क से जुड़े हुए रिसीवरों द्वारा पहचाना जाएगाl टैग स्थान के असमतल सन्निकट होने की अनुमति देते हुए पहचाने गए टैग का पहचान करने वाले रीडर की श्रेणी में होना आवश्यक है. उन्नत सिस्टम्स, ऊबड़-खाबड़ स्थान के लिए वायरलेस कवरेज के साथ कैमरा ग्रिड के साथ विज़ुअल कवरेज संयोजित करते हैं।
लंबी दूरी की सेंसर अवधारणा
अधिकांश प्रणालियां एक संयुक्त संकेत में पहचान डेटा के साथ एक सतत भौतिक मापन (जैसे कोण और दूरी या केवल दूरी) का उपयोग करती हैं। इन सेंसर तक पहुंचें, ज्यादातर एक पूरी मंजिल या एक वीईसाइट या सिर्फ एक ही कमरे को ढकेंगी. लघु पहुँच समाधान एकाधिक सेंसर और अधिव्याप्त पहुँच के साथ लागू होते हैं।
आगमन का कोण
आगमन का कोण (एओए) वह कोण है जिससे एक रिसीवर पर एक संकेत आता है। एओए आमतौर पर एक सेंसर सरणी में कई एंटेना के बीच आगमन के समय के अंतर (टीडीओए) को मापने के द्वारा निर्धारित किया जाता है। अन्य रिसीवरों में, यह अत्यधिक दिशात्मक सेंसर की एक सरणी द्वारा निर्धारित किया जाता है - कोण को निर्धारित किया जा सकता है कि किस सेंसर नेसंकेत प्राप्त किया। एओए आमतौर पर दो एंकर ट्रांसमीटरों के सापेक्ष स्थान खोजने के लिए त्रिभुज और ज्ञात आधार रेखा के साथ प्रयोग किया जाता है।
आगमन का समय
आगमन का समय (टीओए, उड़ान का समय भी) एकसंकेत को ट्रांसमीटर से रिसीवर तक प्रसारित करने में लगने वाले समय की मात्रा है। क्योंकिसंकेत प्रसार दर स्थिर और ज्ञात है (माध्यमों में अंतर को अनदेखा करते हुए)संकेत के यात्रा समय का उपयोग सीधे दूरी की गणना के लिए किया जा सकता है। एक स्थान खोजने के लिए एकाधिक मापों को त्रयीकरण और बहुपक्षीय के साथ जोड़ा जा सकता है। यह जीपीएस और अल्ट्रा वाइड बैंड सिस्टम द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक है। सिस्टम जो टीओए का उपयोग करते हैं, आमतौर पर सेंसर के लिए समय का एक विश्वसनीय स्रोत बनाए रखने के लिए एक जटिल तुल्यकालन तंत्र की आवश्यकता होती है (हालांकि युग्मन स्थापित करने के लिए पुनरावर्तकों का उपयोग करके सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए सिस्टम में इससे बचा जा सकता है)[17]).
टीओए आधारित तरीकों की सटीकता अधिकांशतः इनडोर स्थानीयकरण में बड़े पैमाने पर मल्टीपाथ स्थितियों से ग्रस्त होती है, जो पर्यावरण में वस्तुओं (जैसे, आंतरिक दीवार, दरवाजे या फर्नीचर) से आरएफसंकेत के प्रतिबिंब और विवर्तन के कारण होती है। हालांकि, लौकिक या स्थानिक विरलता आधारित तकनीकों को लागू करके मल्टीपाथ के प्रभाव को कम करना संभव है।[48] [49]
सन्धि कोण और आने का समय
कोणों और आगमन के समय का संयुक्त अनुमान उपयोगकर्ता के स्थान का अनुमान लगाने का एक और तरीका है। दरअसल, कई पहुंच बिंदुओं और तकनीकों जैसे त्रिकोणासन और त्रयीकरण की आवश्यकता के बजाय, एक एकल पहुंच बिंदु संयुक्त कोणों और आगमन के समय के साथ एक उपयोगकर्ता का पता लगाने में सक्षम होगा।[50] इससे भी अधिक, ऐसी तकनीकें जो अंतरिक्ष और समय दोनों आयामों का लाभ उठाती हैं, पूरे सिस्टम की स्वतंत्रता की डिग्री बढ़ा सकती हैं और उप-स्थान दृष्टिकोणों के माध्यम से अधिक स्रोतों को हल करने के लिए और अधिक आभासी संसाधन बना सकती हैं।[51]
प्राप्त संकेत शक्ति संकेत
प्राप्तसंकेत स्ट्रेंथ इंडिकेशन (आरएसएसआई) सेंसर द्वारा प्राप्त शक्ति स्तर का माप है। क्योंकि रेडियो तरंगें व्युत्क्रम-वर्ग नियम के अनुसार फैलती हैं, दूरी का अनुमान लगाया जा सकता है (आमतौर पर आदर्श परिस्थितियों में 1.5 मीटर के भीतर और मानक स्थितियों में 2 से 4 मीटर के भीतर)[52] प्रेषित और प्राप्तसंकेत शक्ति के बीच संबंध के आधार पर (प्रयोग किए जा रहे उपकरण के आधार पर संचरण शक्ति एक स्थिर है), जब तक कि कोई अन्य त्रुटि दोषपूर्ण परिणामों में योगदान न दे। इमारतों के अंदर स्थान खाली नहीं है, इसलिए दीवारों से प्रतिबिंब और अवशोषण से सटीकता काफी प्रभावित होती है। गैर-स्थिर वस्तुएं जैसे दरवाजे, फर्नीचर और लोग और भी बड़ी समस्या पैदा कर सकते हैं, क्योंकि वे गतिशील, अप्रत्याशित तरीकों से संकेत की शक्ति को प्रभावित कर सकते हैं।
स्थान जानकारी प्रदान करने के लिए बहुत सारे सिस्टम उन्नत वाई-फाईi बुनियादी ढांचे का उपयोग करते हैं।[12][14][15] इनमें से कोई भी सिस्टम किसी भी बुनियादी ढांचे के साथ उचित संचालन के लिए कार्य नहीं करता है जैसा है. दुर्भाग्यवश, वाई-फाई संकेत क्षमता माप अत्यधिक शोर वाले होते हैं, इसलिए गलत इनपुट डाटा फिल्टर करने के लिए सांख्यिकी का उपयोग करके अधिक सटीक सिस्टम बनाने पर अनुसंधान जारी है।वाई-फाई पोजिशनिंग सिस्टम को कभी-कभी मोबाइल उपकरणों पर वाई-फाई पोजिशनिंग सिस्टम के पूरक के रूप में बाहर उपयोग किया जाता है, जहाँ केवल कुछ ही अनियमित प्रतिबिंब परिणामों को परेशान करते हैं.
अन्य वायरलेस प्रौद्योगिकियां
- रेडियो फ्रिक्वेंसी पहचान[16](आरएफआईडी): निष्क्रिय टैग बहुत ही लागत प्रभावी होते हैं, लेकिन किसी भी मेट्रिक्स का समर्थन नहीं करते हैं
- अल्ट्रा वाइड बैंड[17][53] (यूडब्लूबी): अन्य उपकरणों के साथ कम हस्तक्षेप
- इन्फ्रारेड (आईआर): पहले अधिकांश मोबाइल उपकरणों मेंसम्मिलित था
- [[Gen2IR (दूसरी पीढ़ी अवरक्त)]]
- दर्शनीय प्रकाश संचार[10][54] (VLC), LiFi के रूप में: मौजूदा प्रकाश व्यवस्था का उपयोग कर सकते हैं
- अल्ट्रासाउंड:[18]तरंगें बहुत धीमी गति से चलती हैं, जिसके परिणामस्वरूप बहुत अधिक सटीकता प्राप्त होती है
- Geniusmatcher किसी भी इनडोर स्थान में एक हार्डवेयर-मुक्त समाधान है।
अन्य प्रौद्योगिकियां
गैर-रेडियो तकनीकों का उपयोग मौजूदा वायरलेस इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग किए बिना पोजिशनिंग के लिए किया जा सकता है। यह महंगे उपकरण और प्रतिष्ठानों की कीमत पर बढ़ी हुई सटीकता प्रदान कर सकता है।
चुंबकीय स्थिति
पोजिशनिंग के लिए अतिरिक्त वायरलेस इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग किए बिना चुंबकीय पोजीशनिंग 90% आत्मविश्वास स्तर के साथ स्मार्टफोन के साथ पैदल चलने वालों को 1-2 मीटर की इनडोर सटीकता प्रदान कर सकती है। चुंबकीय स्थिति इमारतों के अंदर लोहे पर आधारित होती है जो पृथ्वी के चुंबकीय क्षेत्र में स्थानीय बदलाव पैदा करती है। स्मार्टफोन के अंदर गैर-अनुकूलित कंपास चिप्स इनडोर स्थानों को मैप करने के लिए इन चुंबकीय भिन्नताओं को समझ और रिकॉर्ड कर सकते हैं।[55]
जड़त्वीय माप
पैदल चलने वालों की स्थिति के लिए पैदल यात्री मृत गणना और अन्य दृष्टिकोण पैदल चलने वालों द्वारा अप्रत्यक्ष रूप से कदमों को मापकर (कदम गिनती) या पैर घुड़सवार दृष्टिकोण में एक जड़त्वीय माप इकाई का प्रस्ताव करते हैं,[56] कभी-कभी जड़त्वीय नेविगेशन के साथ सामना किए गए अंतर्निहित सेंसर बहाव को बाधित करने के लिए नक्शे या अन्य अतिरिक्त सेंसर का जिक्र करते हैं। एमईएमएस जड़त्वीय सेंसर आंतरिक शोर से पीड़ित होते हैं जिसके परिणामस्वरूप समय के साथ क्यूबिक रूप से बढ़ती स्थिति त्रुटि होती है। ऐसे उपकरणों में त्रुटि वृद्धि को कम करने के लिए कलमन फ़िल्टरिंग आधारित दृष्टिकोण का अधिकांशतः उपयोग किया जाता है।[57][58][59][60]
हालाँकि, इसे स्वयं मानचित्र बनाने में सक्षम बनाने के लिए, SLAM एल्गोरिथम रूपरेखा [61] उपयोग किया जाएगा।[62][63][64] जड़त्वीय उपाय आम तौर पर गति के अंतर को कवर करते हैं, इसलिए स्थान को एकीकृत करके निर्धारित किया जाता है और इस प्रकार परिणाम प्रदान करने के लिए एकीकरण स्थिरांक की आवश्यकता होती है।[65][66] वास्तविक स्थिति अनुमान को अधिकतम 2-डी संभाव्यता वितरण के रूप में पाया जा सकता है, जिसमेंसम्मिलित सभी सेंसरों के शोर मॉडल और दीवारों और फर्नीचर द्वारा उत्पन्न बाधाओं को ध्यान में रखते हुए प्रत्येक चरण में पुनर्गणना की जाती है।[67]
गतियों और उपयोगकर्ताओं के चलने के व्यवहार के आधार पर,आईपीएस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा उपयोगकर्ताओं के स्थानों का अनुमान लगाने में सक्षम है।[68]
विज़ुअल मार्करों के आधार पर पोजिशनिंग
विज़ुअल पोजिशनिंग सिस्टम विज़ुअल मार्करों से स्थान निर्देशांकों को डीकोड करके कैमरा-सक्षम मोबाइल डिवाइस का स्थान निर्धारित कर सकता है। ऐसी प्रणाली में, मार्करों को पूरे स्थान पर विशिष्ट स्थानों पर रखा जाता है, प्रत्येक मार्कर उस स्थान के निर्देशांक को कूटबद्ध करता है: अक्षांश, देशांतर और फर्श से ऊंचाई। डिवाइस से मार्कर तक दृश्य कोण को मापना डिवाइस को मार्कर के संदर्भ में अपने स्वयं के स्थान निर्देशांक का अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है। निर्देशांक में फर्श से अक्षांश, देशांतर, स्तर और ऊंचाईसम्मिलित है।[69][70]
ज्ञात दृश्य सुविधाओं के आधार पर स्थान
एक मोबाइल डिवाइस के कैमरे से क्रमिक स्नैपशॉट का एक संग्रह छवियों का एक डेटाबेस बना सकता है जो किसी स्थान में स्थान का अनुमान लगाने के लिए उपयुक्त है। एक बार डेटाबेस बन जाने के बाद, स्थल के माध्यम से चलने वाला एक मोबाइल डिवाइस स्नैपशॉट ले सकता है जिसे स्थान निर्देशांक देने वाले स्थल के डेटाबेस में प्रक्षेपित किया जा सकता है। इन निर्देशांकों का उपयोग उच्च सटीकता के लिए अन्य स्थान तकनीकों के संयोजन में किया जा सकता है। ध्यान दें कि यह सेंसर फ्यूजन का एक विशेष मामला हो सकता है जहां एक कैमरा दूसरे सेंसर की भूमिका निभाता है।
गणित
एक बार सेंसर डेटा एकत्र हो जाने के बाद, एक आईपीएस उस स्थान को निर्धारित करने का प्रयास करता है जहां से प्राप्त संचरण की सबसे अधिक संभावना थी। एक सेंसर से डेटा आम तौर पर अस्पष्ट होता है और कई सेंसर इनपुट स्ट्रीम को संयोजित करने के लिए सांख्यिकीय प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला द्वारा हल किया जाना चाहिए।
अनुभवजन्य विधि
स्थिति निर्धारित करने का एक तरीका अज्ञात स्थान से डेटा को ज्ञात स्थानों के एक बड़े सेट के साथ मिलान करना है जैसे कि के-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम | के-निकटतम पड़ोसी। इस तकनीक के लिए एक व्यापक ऑन-साइट सर्वेक्षण की आवश्यकता होती है और यह पर्यावरण में किसी भी महत्वपूर्ण परिवर्तन (चलते व्यक्तियों या स्थानांतरित वस्तुओं के कारण) के साथ गलत होगा।
गणितीय मॉडलिंग
स्थान की गणना गणितीय रूप से संकेत प्रसार का अनुमान लगाकर और कोण और / या दूरी का पता लगाकर की जाएगी। स्थान निर्धारित करने के लिए व्युत्क्रम त्रिकोणमिति का उपयोग किया जाएगा:
- ट्रायलिटिरेशन (लंगर से दूरी)
- त्रिकोणासन (एंकर से कोण)
उन्नत प्रणालियाँ सांख्यिकीय प्रक्रियाओं के साथ अधिक सटीक भौतिक मॉडल जोड़ती हैं:
- बायेसियन सांख्यिकीय विश्लेषण (संभाव्य मॉडल) [71]
- कलमन फिल्टर[14](शोर की स्थिति के तहत उचित मूल्य धाराओं का अनुमान लगाने के लिए)।
- अनुक्रमिक मोंटे कार्लो विधि (बायेसियन सांख्यिकीय मॉडल का अनुमान लगाने के लिए)।[72]
उपयोग करता है
इनडोर पोजिशनिंग का प्रमुख उपभोक्ता लाभ स्थान जागरूकता का विस्तार है। स्थान-जागरूक मोबाइल कंप्यूटिंग घर के अंदर। चूंकि मोबाइल उपकरण सर्वव्यापी हो गए हैं, अनुप्रयोगों के लिए संदर्भ जागरूकता डेवलपर्स के लिए प्राथमिकता बन गई है। हालाँकि, अधिकांश एप्लिकेशन वर्तमान में जीपीएस पर निर्भर हैं, और घर के अंदर खराब तरीके से काम करते हैं। इनडोर स्थान से लाभान्वित होने वाले अनुप्रयोगों मेंसम्मिलित हैं:
- दृश्य हानि के लिए अभिगम्यता सहायता।[73]
- संवर्धित वास्तविकता[74]
- स्कूल परिसर
- संग्रहालय निर्देशित पर्यटन[75]
- शॉपिंग मॉल, हाइपरमार्केट सहित।
- गोदाम
- कारखाना
- हवाई अड्डे, बस स्टेशन, रेलवे स्टेशन और भूमिगत रेल अवस्थान स्टेशन
- पार्किंग स्थल, इनमें हाइपरमार्केट मेंसम्मिलित हैं
- लक्षित विज्ञापन
- सामाजिक नेटवर्किंग सेवा
- अस्पताल
- होटल
- खेल
- क्रूज जहाज
- घरेलू रोबोट # इनडोर रोबोट[76]
- पर्यटन
- मनोरंजनकारी उद्यान
यह भी देखें
- Automatic vehicle location
- Bluetooth Low Energy
- Cyber-physical system
- Dead reckoning
- Earth's magnetic field
- Floor plans and house navigation system.
- Geolocation
- Google Indoor Maps
- GSM localization
- Home automation
- Home network
- Internet of Things (IoT)
- Location-based service
- Motion planning
- Navizon
- Near field communication (NFC)
- Omlox
- Open Source Routing Machine
- Pointr
- Real-time locating system (RTLS)
- Simultaneous localization and mapping (SLAM).
- Robotic mapping
- Sensor Fusion
- Skyhook Wireless
- Visible light communication (VLC) and positioning and Li-Fi
- Wayfinding
- WebGL
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बाहरी संबंध
- Asset Agent Indoor RTLS, based on active RFID and Chirp technology
- Pozyx Indoor Real-Time Location System (RTLS), based on UWB technology
- OpenHPS Hybrid Solution for Indoor and Outdoor Positioning
- Micromapping in OpenStreetMap
- Indoor Mapping in OpenStreetMap
- IPIN Conferences.