M. Wagner Tracking With Multiple Sensors Dissertation (PhD thesis), Fakultät für Informatik, Technische Universität München, Apr. 2005 (online version) (bib)
	This thesis aims to find new ways of dynamically combining multiple mobile and stationary sensors for location tracking in intelligent environments. Based on an overview of existing location sensors and sensor fusion systems both in the area of Augmented Reality (AR) and Ubiquitous Computing (ubicomp), very different requirements for these two fields of research are derived: AR applications typically employ positional data of a few very accurate high-frequency, low-latency sensors with six degrees of freedom, whereas ubicomp systems use a large number of sensors that usually are much less accurate, deliver data with highly variable update rates and give only partial information on a tracked object’s position and orientation. In consequence, there has not been much work on a unified treatment of location sensors for AR and ubicomp, which is a prerequisite for interacting with ubicomp environments via AR-based interfaces. In addition, existing multi-sensor AR and ubicomp systems do not focus on the dynamic integration of new mobile sensors, users and applications at runtime. However, in intelligent environments mobile users carrying their own equipment have to be connected with stationary systems and among each other at runtime to exploit all available data and enable new kinds of applications. This thesis is a first step in this direction and gives partial solutions to this problem domain, which is referred to as Ubiquitous Tracking (Ubitrack) throughout the thesis. A graph-based formalism is presented that allows the unified treatment of all kinds of sensor networks for location tracking. The formalism is used both as an underlying theoretical model and a way of describing sensor networks in the remainder of the thesis. The design of an implementation concept consisting of distributed algorithms extracting and aggregating location sensor data to apply the formalism to real-world problems is described. In contrast to existing approaches, it allows the dynamic integration of mobile setups at runtime. To prove the viability of both the formalism and the implementation concept, a simulation of the underlying algorithms is presented. Based on previous work on the Dwarf Augmented Reality framework, the design and implementation of a software architecture that allows the dynamic integration of new mobile sensor networks and applications into existing stationary setups is discussed. A major issue is how to transmit configuration data in a peer-to-peer fashion, such that neither mobile nor stationary setups must have a priori knowledge about each other on system startup. As a proof of concept, a game-playing application, Ubiquitous SHEEP, is described, demonstrating all key features described in this thesis in practice. . Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der dynamischen Kombination mehrerer mobiler und stationärer Sensoren zur Ortsbestimmung in intelligenten Umgebungen. Durch eine Analyse verwandter Arbeiten in den Bereichen der Augmented Reality (AR) und des Ubiquitous Computing (Ubicomp) werden stark unterschiedliche Anforderungen dieser Forschungsgebiete an das Aufgabengebiet der Arbeit definiert: typische Anwendungen der AR benutzen wenige hochgenaue Sensoren, die Ortsdaten mit niedriger Latenzzeit und hoher Wiederholrate liefern. Anwendungen aus dem Gebiet des Ubicomp benutzen hingegen meist eine große Anzahl von Sensoren, die recht ungenaue Daten mit höchst unterschiedlichen Wiederholraten liefern, die zudem nur einen Ausschnitt des Ortszustandes der beobachteten Objekte darstellen. Eine einheitliche Behandlung von Sensoren zur Ortsbestimmung in den Gebieten von AR und Ubicomp ist eine zwingende Voraussetzung für ARBenutzerschnittstellen in Ubicomp-Umgebungen, allerdings wurde dies in bisherigen Arbeiten vernachlässigt. Zudem behandelten existierende Mehrsensorsysteme in den Bereichen der AR und des Ubicomp kaum das Problem der dynamischen Integration von mobilen Benutzern und ihrer mitgeführten Sensoren und Anwendungen zur Laufzeit. Die vorliegende Arbeit legt Lösungsansätze für diesen im folgenden Ubiquitous Tracking (Ubitrack) genannten Problembereich dar. Der vorgestellte graphbasierte Formalismus erlaubt die einheitliche Behandlung aller relevanter Sensornetze zur Ortsbestimmung. Er wird in den folgenden Teilen der Arbeit sowohl als grundlegendes theoretisches Modell als auch zur exakten und vereinfachten Beschreibung von Sensornetzen benutzt. Um den Formalismus zur Lösung von Anwendungsproblemen nutzen zu können, wird ein Implementierungskonzept beschrieben, das auf verteilten Algorithmen zur Sensordatenerfassung und -aggregation beruht. Die Realisierbarkeit sowohl des Formalismus als auch des Implementierungskonzepts wird durch Simulation der zugrundeliegenden Algorithmen gezeigt. Der Entwurf und die Implementierung einer Softwarearchitektur zur dynamischen Integration neu auftauchender mobiler Anwendungen und Sensornetze in existierende stationäre Aufbauten wird beschrieben. Die Architektur basiert auf früheren Arbeiten am Augmented Reality Framework Dwarf. Dabei wird ein besonderer Schwerpunkt auf Lösungsansätze zur ¨Ubertragung von Konfigurationsdaten in Peer-to-Peer Netzen gelegt, so dass a priori weder die mobilen noch die stationären Systeme voneinander Informationen haben müssen. Zum Abschluss wird die verteilte Anwendung Ubiquitous SHEEP vorgestellt. Sie zeigt die wesentlichen Lösungsansätze der vorliegenden Arbeit im praktischen Zusammenspiel.
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