Diese Arbeit gibt einen Überblick über die aktuellen Methoden zur Positionierung mittels RFID und durch praktische Beispiele wird der Einsatz der Methoden und Techniken vermittelt. RFID steht für "Radio Frequency Identification" und bedeutet "Identifizierung (z.B. der Position) mit Hilfe von elektromagnetischen Wellen". RFID- Sensoren zeichnen sich durch ihre vielseitige Verwendbarkeit aus und dem Leser soll ein gewisser Einblick in die Welt der Positionierung gegeben werden. In diesem Zusammenhang soll auch gezeigt werden, dass in Zeiten des GPS (Global Positioning System), vor allem für die Positionierung im Innenraum noch andere Möglichkeiten existieren, die teilweise sogar billiger und effizienter sein können.
Die RFID- Sensoren bestehen aus zwei Elementen, nämlich dem Reader und dem Tag. Der Reader ist dabei die Empfangseinheit, die sich beim jeweiligen Benutzer befindet, wo hingegen die Tags an bestimmten Positionen in der Umgebung befestigt sind und durch ihr Signal dem Benutzer ermöglichen, seine Position, zum Beispiel auf einer Karte, wieder zu finden. RFID- Sensoren werden aber nicht nur zur Navigation (z.B. von Fußgängern) verwendet, sondern werden auch zur Produktverfolgung in großen Lagerräumen oder ähnlichem eingesetzt.
Generell ist die Logistik das Haupteinsatzgebiet. Logistische Problemstellungen gehen quer durch alle Branchen. Manche Institutionen erhoffen sich darüber hinaus eine verbesserte Überwachung im Personen- und Warenverkehr. Der technische Aufwand und die Kosten sind überschaubar. Die zu erwartenden riesigen Datenmengen begrenzen aber die praktische Ausführung.
Nach einer kurzen Beschreibung der Grundlagen der RFID- Technologie, werden in der Arbeit die verschiedenen Positionierungsmethoden erklärt.
Es handelt sich hierbei um die zellbasierte Positionierung (Cell- of- Origin, kurz CoO); das "Time of Arrival"- Verfahren (ToA), bei welchem die Position des Benutzers aus Distanzmessungen zu bekannten Punkten über Trilateration berechnet wird; sowie das "Angle of Arrival"- Verfahren (AoA), bei welchem mittels Triangulation über die gemessenen Einfallswinkel zu bekannten Punkten die Nutzerposition bestimmt wird.
Weiters wird die RFID- Fingerprinting- Methode genauer behandelt, bei welcher aus Signalstärkenmessungen für jeden Bereich einen typischen Fingerabdruck erstellt wird, der dann mit einer Online-Datenbank verglichen wird und somit auf die Position des Benutzers schließen lässt. Bei der RFID- Fingerprinting- Methode kommen vier verschiedene Ansätze zum Einsatz. Diese wären:
.) der "Direction- Based- Approach" (kurz DBA), welcher verwendet werden kann, um die Position des Benutzers mit Messungen in vier Richtungen zu einem Tag zu schätzen; .) der "Tag- Based- Approach" (kurz TBA), welcher verwendet werden kann, um die Position des Benutzers mittels Messungen zu mehreren Tags vorweg zu schätzen; .) der "Direction- Tag- Based- Approach" (kurz DTBA), welcher verwendet werden kann, um die Position des Benutzers mittels Messungen in vier Richtungen zu vier Tags zu schätzen; sowie .) der "Heading- Based- Approach" (kurz HBA), welcher verwendet werden kann, um die Position und Orientierung des Benutzers in einer Richtung zu mehreren Tags zu schätzen. Bei all diesen Ansätzen wird die Signalstärkenmessung verwendet, um die Position zu schätzen und diese bedient sich eines Algorithmus, genannt "Nearest Neighbour in Signal Space" (NNSS). In diesem Algorithmus wird die Euklidische Entfernung zwischen der gemessenen Signalstärke und jedem Fingerabdruck der Online-Datenbank im sog. "Signal Strenght Space" berechnet.
Im folgenden wird auf die Methoden, die in den Feldversuchen verwendet werden, näher eingegangen. Dies wären das CoO- Verfahren und die HBA- Methode. Testmessungen wurden in einem Bürogebäude der TU Wien durchgeführt. Da RFID Tags aus wirtschaftlichen Gründen nicht mit einer so hohen Dichte angebracht werden können, dass einen lückenlose Positionierung gewährleistet ist, wurde zusätzlich ein low- cost Inertial Navigation System (INS) eingesetzt. Die kombinierte Positionsbestimmung erfolgte dann auch mit einem Kalman-Filter. Durch die Tests konnte gezeigt werden, welches Positionierungssystem sich im Innenbereich am besten eignet. Abschließend werden dann einige gängige Anwendungsbeispiele präsentiert, die auf die vorher erwähnten Positionierungsmethoden zurückgreifen. Es soll vor allem auch gezeigt werden, wie sich die RFID- Technik bereits in unser Leben eingegliedert hat und auch, dass eine ständige Weiterentwicklung dieser Technologie noch viele weitere Anwendungsmöglichkeiten mit sich bringen wird. Dies ist vor allem daran bemerkbar, dass die Bauteile immer kleiner werden und sich so leichter in andere Objekte integrieren lassen. Dies gilt sowohl für RFID- als auch für low- cost INS- Sensoren. Im besonderen Maße gewinnen INS- Sensoren immer mehr an Bedeutung, da auch sie Empfangslücken zwischen den RFID- Tags überbrücken können und immer bessere und genauere Daten liefern.
This thesis offers a survey on the current techniques of positioning with the help of RFID. It also describes practical examples showing how these techniques can be used. RFID is an abbreviation for Radio Frequency Identification; this means "identification (e.g. of the position) with the help of electromagnetic waves". RFID-sensors can be used in many different ways. Thus, this theses aims at giving the reader some information about the topic of "positioning". It is shown that in times of GPS (Global Positioning System), there are also other methods of positioning, some of which are even cheaper and more effective than GPS. The RFID- sensors consist of two elements: the reader and the tag. The reader is the recipient that is located with the user, whereas the tags are positioned in various spots of the environment. By sending out signals they help the reader to find a certain position, for example on a map. RFID- sensors are not only used for navigation (e.g. of pedestrians), but they are also used for identifying products in storage areas. The main field of usability is logistics. However, some institutions are hoping for more information in the control of people and products in their business. The technical equipment needed for such an operation is not too elaborated. Costs are also not too high. The amount of data, however, can be quite massive. Thus, usability could be limited.
After a short description of the basics of RFID- technology different methods will be explained in this theses. Such methods are for example the CoO (Cell of Origin) or the ToA (Time of Arrival). This method use distance measurement and trilateration. Another kind of technique is AoA (Angle of Arrival); this technique uses the measurement of angles and triangulation. In this theses we also offer detailed information on RFID-fingerprinting method. This method helps to find the position of a person by comparing information contained in an online database with the results of signal measurements of the fingerprint. There are four different methods that are currently used:
.) Direction- Based- Approach (DBA): can be used to find the position of the user with measurements from four different directions to one tag .) Tag- Based- Approach (TBA): can be used to estimate the position of the user with the help of measurements to various tags .) Direction- Tag- Based-Approach (DTBA): is used to identify the position of the user with the help of four tags in four different directions .) Heading- Based- Approach (HBA): can be used to identify the position of the user with the help of various tags in one direction All these approaches are based on signal measurement in order to estimate the position. Therefore we need the algorithm, called Nearest Neighbour in Signal Space (NNSS). This algorithm uses the Euclidian distance between the strength of the signal and the fingerprint in the database, this is called signal strength space.
For our research work we used the CoO and the HBA method. Testing was done in the office building of the Vienna University of Technology. For economic reasons we used an additional low-cost system, called Inertial Navigation System (INS). The combination of the results was done with the help of the Kalman filter. Thus we could show which system is the best option for identification of positions within a building.
Finally we want to present some information on the usability of the techniques described in this theses. We want to show how deeply these systems are already involved in our daily lives. We have also aimed at looking at new kinds of usability in the future. It will be interesting to see which consequence the fact that the individual elements are becoming smaller and smaller will have on the usability. The smaller the elements will get the easier it will be to install them in different objects. This can be said of RFID- sensors, but also of low-cost INS- sensors. The importance of the second group is high because they offer the chance of bridging gaps between RFID tags. Thus, the delivered data will be better and more detailed.
