Von der Digitalisierung von Fabriksanlagen wird insbesondere eine enorme Steigerung der Flexibilität in der Produktion erwartet. Die Vision ist ein anpassungsfähiges industrielles Internet der Dinge, das nur einen marginalen Konfigurations- und Installationsaufwand erfordert. Lokalisierung ist dabei eine Schlüsseltechnologie, um diese Aufwände zu reduzieren, aber auch, um einem Gerät zu ermöglichen sich in seiner Umgebung einzuordnen (location awareness). Dies gilt sowohl für mobile Geräte wie autonome Fahrzeuge (AGV) oder elektronische Produktetiketten (tags) als auch für Maschinen bzw. Maschinenkomponenten, die während ihrer Lebensdauer häufig (physisch) umkonfiguriert werden müssen.
Im Forschungsprojekt PinpointIoT werden neuartige Lokalisierungsalgorithmen untersucht, die eine Lokalisierung auf Basis von Richtantennen ermöglichen. Richtantennen haben dabei die Eigenschaften gängige Störungen wie Mehrwegeausbreitung, Abschattung und Reflexion zu unterdrücken. Die Grundidee ist es, dabei iterativ eine Position zu bestimmen, die den empfangenen RSS-Werten aller gerichteten Antennen am besten entspricht. Dazu wird der Fehler zwischen einer Reihe von berechneten Stützstellen im Lösungsgebiet und dem gemessenen RSS-Wert gebildet und aus dem Ergebnis ein Gradientenfeld erzeugt, das bis zu den (globalen) Fehlerminima verfolgt werden kann. Durch das Clustering von Knoten auf Basis von Qualitätsparametern wie Jitter oder anderen Varianzmetriken werden die Informationen zusätzlich gewichtet, um eine höhere Lokalisierungspräzision und Robustheit zu erreichen.
** Dieses Projekt wird von der NÖ Forschungs- und Bildungsges.m.b.H. (NFB) im Rahmen des Programmes Science Calls Digitalisierung (FTI 2017).
Details
| Projektzeitraum | 01.01.2019 - 30.09.2021 |
|---|---|
| Fördergeber | Bundesländer (inkl. deren Stiftungen und Einrichtungen) |
| Förderprogramm |
nfb
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| Department | |
| Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems) | Dipl.-Ing. Albert Treytl |
| Projektmitarbeit |
Publikationen
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Kammerhofer, M.; Schwendinger, B.; Hoch, R.; Sallinger, C.; Kaindl, H. (2025). Towards Experiments for Comparing Anytime Algorithms to Optimize Assignments of Electric Vehicles To Charging Stations. Procedia Computer Science, Science Direct, Vol. 263: 874-883
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Bauer, P.; Reina i Carbonell, J.; Wilker, S.; Sauter, T. (2025). A SUMO-Simulated Reinforcement Learning Framework for Bidirectional Charging of Electric Vehicles. In: IEEE, proceedings in 2025 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT): 1-7, IEEE, China
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Haug, M.; Stippel, C.; Pscherer, L.; Schwendinger, B.; Hoch, R.; Gaydarov, A.; Schlund, S.; Sauter, T. (2025). Vision-Based Human Awareness Estimation for Enhanced Safety and Efficiency of AMRs in Industrial Warehouses. In: IEEE, proceedings in 2025 IEEE 30th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA): 1-4, IEEE, Portugal
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Hosseini, A. M.; Sauter, T.; Kastner, W. (2025). Trustworthy AI for Security Decision-Making in ICSs: Towards Compliance with the EU AI Act. In: IEEE, proceedings in 2025 IEEE 30th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA): 1-4, IEEE, Portugal
Quakernack, L.; Engelmann, T.; Haubrock, J.; Ye, W.; Zhang, P.; Röhrenbeck, S.; Reisonger, T.; Leopold, T.; Herold, B.; Wilker, S.; Sauter, T.; Kelker, M.; Breuersbrock, J.; Dünser, M.; Übermasser, S. (2025). Autonomous AI for cellular energy systems increasing flexibilities provided by sector coupling and distributed storage. In: IEEE, proceedings in 2025 IEEE Kiel PowerTech: 1-6, IEEE, Kiel, D
Wilker, S.; Sauter, T.; Sengl, D.; Lukasser, G.; Weitlaner, R. (2025). PV-Integrated Smart Shading Systems – Addressing the Conflict Between Efficiency and User Comfort. In: IEEE, proceedings in 2025 17th International Conference on Human System Interaction (HSI): 1-6, IEEE, Korea
Franzl, G.; Wilker, S.; Sauter, T. (2024). Multi-Level Traffic Light Signals Integrating Energy Market and Grid Needs. In: IEEE, proceedings in 2023 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT EUROPE): 1-5, IEEE, Grenoble (F)
Franzl, G.; Wilker, S.; Sauter, T. (2023). Multi-Level Traffic Light Signals Integrating Energy Market and Grid Needs. In: IEEE, proceedings in 2023 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT Europe): 1-5, IEEE, Grenoble
Stippel, C.; Schwendinger, B.; Kammerhofer, M.; Hoch, R.; Kaindl, H.; Sauter, T. (2023). Towards Optimized Schedules for Charging Electric Vehicles on Austrian Highways using Genetic Algorithms. In: Association for Computing Machinery New York, NY, United States, proceedings in GECCO 2023 Companion: Companion Conference on Genetic and Evolutionary Computation: 2519, Association for Computing Machinery New York, NY, United States, Costa Rica
Vorträge
RSS-based Localization for Directional Antennas
ETFA 2020, 10.09.2020
A Radio-Map clustering Algorithm for RSS based Localization using Directional Antennas
IEEE Workshop on Factory Communication Systems (WFCS 2019), Sundsvall, Schweden, 29.05.2019
