Mittuniversitetet

miun.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Automatic retrieval of data for industrial machines with handheld devices: Positioning in indoor environments using iBeacons
Mittuniversitetet, Fakulteten för naturvetenskap, teknik och medier, Institutionen för informationssystem och –teknologi.
2021 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (yrkesexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Positioning of mobile phones or other handheld devices in indoor environments is hard because it’s often not possible to retrieve a GPS-signal. Therefore, other techniques need to be used for this. Despite the difficulties with indoor positioning, the Swedish mining company LKAB want to do exactly this in their processing plants. LKAB has developed an Apple iPhone mobile application to maintain real-time process data and documents for their machines. To retrieve the information an OCR code need to be manually scanned with the application. Instead of manually scanning these codes, LKAB want to develop an Indoor Positioning System that can automatically locate handheld devices in their production plants. This thesis aimed to create a proof of concept Apple iOS application that can position devices without GPS-signals. In the system developed Bluetooth Low Energy iBeacons is used to transmit data to the application. From this data Received Signal Strength Indication values is collected and sent off to a server that transform the values into positioning fingerprints. These fingerprints are used together with the classification algorithms K-Nearest Neighbour to determine in which, on pre-hand created, group the user is located. In these created groups there is a defined set of machines that is being presented back to the user. Test results conducted with the proof of concept application shows that the implemented system works and gives a positioning accuracy of up to 75%.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2021. , s. 59
Nyckelord [en]
RSSI, KNN, fingerprints, indoor positioning, Apple, iOS, application, iBeacon, Beacon
Nationell ämneskategori
Datorteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:miun:diva-42742Lokalt ID: DT-V21-A2-004OAI: oai:DiVA.org:miun-42742DiVA, id: diva2:1583748
Ämne / kurs
Datateknik DT1
Utbildningsprogram
Civilingenjör i datateknik TDTEA 300 hp
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2021-08-09 Skapad: 2021-08-09 Senast uppdaterad: 2025-09-25Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(2223 kB)247 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 2223 kBChecksumma SHA-512
ccf3e095f6899671188286ca3bf69fa700f462fb38eb3d7ed20aac6d4b1e4ebb47cdb62b078794dc86625c4d48246d9ed68e3b09e9ca627329ccc3f25c432285
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Sjöbro, Linus
Av organisationen
Institutionen för informationssystem och –teknologi
Datorteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 247 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 248 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf