Indoor Ortung mit WLAN: RSSI-Schwellwert, GPS und Wi-Fi Fingerprinting im Vergleich
Die zuverlässige Indoor Ortung stellt nach wie vor eine technische Herausforderung dar. Während GPS im Außenbereich heute Genauigkeiten von wenigen Metern erreicht, sinkt die Positionsgenauigkeit in Gebäuden erheblich. Daher kommen für Indoor-Positionierung häufig WLAN-basierte Verfahren zum Einsatz.
Dieser Artikel beleuchtet drei unterschiedliche Ansätze:
- GPS-Ortung in Gebäuden
- RSSI-Schwellwertverfahren (Stärkster Access Point)
- Wi-Fi Fingerprinting (Referenzpunktverfahren)
und zeigt die jeweiligen Vor- und Nachteile auf.
Warum GPS in Gebäuden problematisch ist
Das global Sattelliten Navigationssystem GNSS (global navigation satellite system) oder kurz GPS, basiert auf der Laufzeitmessung von Signalen mehrerer Satelliten. Aus den Entfernungen zu den Satelliten wird die Position mittels Trilateration berechnet.
Im Freien funktioniert dieses Verfahren hervorragend, weil die Signale die Empfangseinheit meist auf direktem Weg erreichen. In Gebäuden entstehen jedoch mehrere Probleme.
Dämpfung
GPS-Signale werden durch Wände, Decken, Stahlkonstruktionen oder metallisierte Fenster erheblich abgeschwächt.
Reflexionen und Mehrwegeempfang
Signale werden an Wänden, Böden und Decken reflektiert. Dadurch entstehen Laufzeitfehler und Positionsabweichungen.
Konsequenz
In Gebäuden können Positionsfehler von mehreren Metern bis zu mehreren Dutzend Metern, sogar >100 m auftreten.
Indoor Ortung Wlan mittels RSSI-Schwellwert
RSSI steht für Received Signal Strength Indicator und beschreibt die empfangene Signalstärke eines WLAN-Signals oder auch eines BLE Beacon.
Das Gerät misst alle sichtbaren WLAN-Access-Points oder BLE Beacon. Die Position wird anschließend dem Access Point mit dem stärksten Signal zugeordnet.
AP-01 -52 dBm AP-02 -68 dBm AP-03 -79 dBm AP-04 -85 dBm
Da AP-01 den höchsten Pegel aufweist, wird dessen Standort als Position angenommen.
Vorteile
- Einfache Umsetzung
- Geringer Rechenaufwand
Keine Referenzdatenbank notwendig
Nachteile
- Stark abhängig von Dämpfung und Reflexionen
- Ungenaue Positionsbestimmung
- Probleme bei der Etagenunterscheidung
- BLE Reichweite sehr gering
Problem in der 3. Dimension
In mehrstöckigen Gebäuden kann ein Access Point aus einer anderen Etage stärker empfangen werden als ein näherer Access Point auf derselben Ebene. Dadurch kommt es häufig zu falschen Etagenzuordnungen.
Die Signalstärke hängt von vielen Umgebungsfaktoren ab:
- Wände
- Decken
- Möbel
- Personen
- Maschinen
- Reflexionen
- Dämpfungen
- EMF Störungen
Daher: Die stärkste Signalquelle nicht zwangsläufig die räumlich nächstgelegene!
Indoor Ortung WLAN (Wi‑Fi Fingerprinting/Referenzpunktverfahren)
Ein deutlich leistungsfähigerer Ansatz ist das sogenannte Wi-Fi Fingerprinting.
Hier wird nicht versucht, aus einzelnen Signalstärken Entfernungen abzuleiten.Wie es etwa bei Triangualtion der Fall ist.
Stattdessen wird die Gesamtheit aller empfangenen WLAN-Signale als charakteristischer Fingerabdruck eines Ortes betrachtet und als Referenzdaten aufgezeichnet.
Phase 1: Vermessung des Gebäudes
Nach Erstellung eines 3D-Modell des PNA Bereichs muss eine professionelle Einmessung des Areals erfolgen. An zahlreichen Referenzpunkten werden die Signalstärken aller sichtbaren Access Points erfasst und im Modell gespeichert.
RP-101 AP1=-42 AP2=-67 AP3=-71 AP4=-80 RP-102 AP1=-50 AP2=-60 AP3=-75 AP4=-84 RP-103 AP1=-58 AP2=-48 AP3=-63 AP4=-77
Phase 2: Online-Ortung
Die aktuellen RSSI-Werte werden mit den gespeicherten Referenzdaten verglichen und die wahrscheinlichste Position ermittelt.
Für die Ermittlung der aktuellen Position können unterschiedliche Verfahren und Algorithmen eingesetzt werden. Dabei reicht das Spektrum von einfachen Abstandberechnungen und RSSI-basierten Gewichtungen bis hin zu modernen Machine-Learning-Verfahren. Häufig werden mehrere Methoden miteinander kombiniert, um die Positionsbestimmung zu verbessern und Schwankungen der Messwerte durch geeignete Glättungsverfahren auszugleichen.
Vereinfacht: Der ähnlichste Referenzpunkt wird als Position ausgegeben.
Warum funktioniert das?
Dämpfungen, Reflexionen und Abschattungen erzeugen an jedem Ort ein individuelles Signalbild. Genau diese Eigenschaften macht sich das Verfahren zu Nutze und werden zur Positionsbestimmung genutzt.
Was also etwa bei GPS oder Schwellwertverfahren zu Abweichungen in der Lokalisierung führt, stellt für Wifi/BLE Referenzpunktverfahren eine nützlich Information dar. Der Referenzpunkt ist damit so Eindeutig wie ein Fingerabdruck – „Wifi-Fingerprint“
Vorteile
- Hohe Genauigkeit auf wenige Meter
- Zuverlässige Etagenunterscheidung
- Robust gegenüber Gebäudestrukturen
- Robust gegenüber Dämpfungen/Reflexion und Abschattungen
- Nutzung vorhandener WLAN/BLE Infrastruktur
Nachteile
- Initiale Vermessung erforderlich
- Pflege der Referenzdaten bei Änderungen der Umgebung notwendig
- Höherer Speicher- und Rechenaufwand
Vergleich der Verfahren
- GPS: Für Indoor-Ortung nur eingeschränkt geeignet.
- RSSI-Schwellwert: Einfach, aber oft ungenau und ungeeignet für die Etagenbestimmung.
- Wi‑Fi Fingerprinting: Hohe Genauigkeit durch Nutzung charakteristischer WLAN-Muster.
| Kriterium | GPS | RSSI-Schwellwert | Wi-Fi Fingerprinting |
|---|---|---|---|
| Funktion in Gebäuden | Eingeschränkt | Gut | Sehr gut |
| Benötigte Infrastruktur | Satelliten | WLAN | WLAN |
| Implementierungsaufwand | Niedrig | Niedrig | Hoch |
| Rechenaufwand | Niedrig | Sehr niedrig | Mittel |
| Etagenunterscheidung | Schlecht | Schlecht | Gut |
| Genauigkeit | Niedrig | Mittel bis niedrig | Hoch |
| Typischer Fehler | >10 m | 5 bis 30 m | 1 bis 3 m |
| Robust gegen Reflexionen | Nein | Nein | Ja |
Fazit
Für präzise Indoor-Ortung reicht weder GPS noch ein RSSI-Schwellwertverfahren aus. Insbesondere in mehrstöckigen Gebäuden führen Dämpfung, Reflexionen und komplexe Funkausbreitungen teils zu erheblichen Positionsfehlern.
Das Wi-Fi-Fingerprinting nutzt genau diese Effekte als Informationsquelle. Durch den Vergleich aktueller Signalwerte mit einer zuvor vermessenen Referenzdatenbank lassen sich Position und, abhängig von Gebäude, Referenzdatenbank und eingesetztem Verfahren, auch sicher die Etage & Raum bestimmen.
Für moderne Anwendungen wie Indoor-Navigation, Asset Tracking, Smart Buildings oder industrielle Lokalisierung hat sich das Referenzpunktverfahren daher als etablierter WLAN-basierter Ansatz für die Indoor-Ortung erwiesen. In Kombination mit UWB kann auch eine submeter Genauigkeit erreicht werden, was aber eine UBW Infrastruktur nötig macht und daher nur bei sehr hohen Anforderungen an die Genauigkeit zum Einsatz kommt. Hier wäre etwa Asset-Tracking in Produktionsstrassen als Beispiel zu nennen.
Moderne Lokalisierungssysteme kombinieren dabei oft verschieden Technologien und Verfahren zur Laufzeit um eine möglichst hohe Genauigkeit zu erreichen ohne dabei die Infrastruktur erweitern zu müssen.
Interne Links
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Quellenverzeichnis
Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung (DGUV)
Fragen und Antworten zu Personen-Notsignal-Anlagen (PNA)
DGUV – FAQ Personen-Notsignal-Anlagen
Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung (DGUV)
DGUV Regel 112-139 – Einsatz von Personen-Notsignal-Anlagen
DGUV Regel 112-139
DKE – Deutsche Kommission Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik in DIN und VDE
DIN VDE V 0825-11:2023-02 – Drahtlose Personen-Notsignal-Anlagen für Alleinarbeiten
DKE – DIN VDE V 0825-11
Leitch, Ahmed et al. (2023)
On Indoor Localization Using WiFi, BLE, UWB, and IMU Technologies – Sensors, 23(20), 8598. Die Arbeit vergleicht die Verfahren Wi-Fi, BLE, UWB und IMU und diskutiert unter anderem die Herausforderungen durch dynamische Umgebungen und Non-Line-of-Sight-Bedingungen.
IEEE
Review of Positioning Technologies and Antenna Designs for Indoor, Outdoor, and Wearable Applications – Übersicht über Indoor-Ortung mit unter anderem UWB, Wi-Fi, BLE und ZigBee sowie Verfahren wie RSSI, ToA und AoA.
Weiterführende Informationen
DKE – Personen-Notsignalanlagen
Technische Anforderungen und Normen für PNA-11.
DGUV – Personen-Notsignal-Anlagen
Arbeitsschutzbezogene Anforderungen und Informationen zum Einsatz von PNA. DGUV – Personen-Notsignal-Anlagen
