Indoor signal mapping using ARCore

Abstract

Smartphones and GPS have enabled outdoor positioning, but the satellite based GPS does not function indoors when the satellite connection cannot be established. Indoor positioning aims to fill this gap. A common approach is to use the data from environmental sensors of a smartphone and a prebuilt map for localization. This thesis focuses on the process of collecting the environmental data for building the map and more specifically on accurately placing the collected environmental samples.

This thesis introduces a method for combining locally accurate visual inertial pose estimates with user supplied fixes to limit the normally unbounded drift in certain degrees-of-freedom. We implemented a prototype Android application utilizing this model where ARCore pose estimates are combined with fixes given by the user using an augmented reality interface.

The performance was evaluated in office and shopping mall setting, which represent two typical venues for indoor positioning. We show that the prototype system is able to accurately track the pose of the device and thus could also accurately place collected environmental sensor samples with only a little user interaction required.

Älypuhelimet sekä GPS ovat tuoneet tarkan paikannuksen ihmisten taskuihin, mutta sisätilat, missä GPS:ään ei saada luotettavaa yhteyttä, jäävät katveeseen. Sisätilapaikannus pyrkii paikkaamaan tämän puutteen. Tyypillisesti sisätilapaikannuksessa puhelimen ympäristöstä keräämää sensoridataa verrataan aiemmin rakennettuun signaalikarttaan. Tämä työ keskittyy sisätilojen kartoitukseen, jossa kerätään data, jonka pohjalta varsinaisessa paikannuksessa käytettävä kartta rakennetaan. Tarkemmin työ pyrkii parantamaan kartoituksen aikaisen paikannuksen tarkkuutta, joka osaltaan määrittää lopullisen paikannuksen tarkkuutta.

Tutkielma esittelee uuden mallin yhdistää paikallisesti tarkkoja paikkaestimaatteja käyttäjän syöttämien korjausten kanssa, jotta paikkaestimaattien kasaantuva virhe voidaan rajata halutulle tasolle. Työ käy läpi myös mallin pohjalta kehitetyn Android prototyyppisovelluksen, jossa käyttäjä voi korjata ARCoren paikkaestimaatteja AR käyttöliittymää hyödyntäen.

Prototyypin toimintaa arvoitiin toimistoissa ja kauppakeskuksissa, jotka ovat tyypillisiä ympäristöjä sisätilapaikannuksessa. Testit osoittavat, että prototyyppi kykenee tuottamaan tarkoja arvioita laitteen sijainnista vaatien vain vähän käyttäjältä tulevia korjauksia.