TP3.5: Proximity Services

Teilprojektleitung
Prof. Dr. Jörg Ott


Proximity Services sind eine Form von Diensten, die nicht nur auf Basis des Aufenthaltsortes eines Nutzers erbracht werden (wie Location-based Services, LBS), sondern auch die relative Entfernung zwischen zwei oder mehr Nutzern oder zwischen Nutzer und einem Objekt. Es handelt sich um ein LBS mit relativen Bezugssystem. Ziel dieses Teilprojekts ist es, eine technische Plattform für Proximity Services zu schaffen und basierend auf dieser eine Auswahl von Diensten zu realisieren. Wir implementieren dezentrale Mechanismen (Gerät zu Gerät, lokale Infrastruktur) für die Erkennung der physischen Nähe, um die folgenden Schlüsselattribute zu erfassen: Erkennung und Filterung relevanter Geräte und Dienste sowie die Erkennung und Interaktion mit der Umgebung. Die Herausforderungen in diesem Bereich sind vielfältig. Always-On-Dienste erfordern eine kontinuierliche Näherungserkennung welche die Batterie mobiler Geräte belastet. Darüber hinaus ist die Benutzer-Privatsphäre eine Herausforderung, da die automatische Erkennung von in der Nähe befindlichen Anwendern eine kontinuierliche Standortverfolgung ermöglicht. Außerdem führen proprietäre Plattformen zu mobilen App-Silos, die eine großes Problem für die System-Interoperabilität darstellen.

Für unsere Prototypen haben wir eine IoT-Testumgebung aufgebaut. Wir nutzen verteilte Bluetooth Low Energy (BLE) Beacons für die Indoor-Lokalisierung von mobilen Anwendern. Eine Frage ist die automatische Konfiguration der BLE-Beacons. Derzeit bieten die Hersteller nur eine App an, bei der alle Parameter manuell eingegeben werden müssen. Unser System kann die Konfiguration von BLE-Beacons automatisch über das Backend aktualisieren, welches die aktuelle Konfiguration für jedes Beacon speichert. Die Abbildung 1 zeigt die Systemarchitektur mit Backend, Webdienst zum Austausch von Beacon-Daten mit den mobilen Clients und eine Datenbank zum Speichern der Änderungen. Der Benutzer aktualisiert die Konfigurationen über ein komfortables Web-Frontend.


Abbildung 1: System für Beacon Management

Ein anderes mobiles System hat als Ziel die Nahbereichserkennung von wenigen Metern, wobei die die Benutzer oder Geräte dieselbe Umgebung hinsichtlich Wi-Fi Signalen und Umgebungsgeräusche teilen. Die Abbildung 2 zeigt die grafische Oberfläche unseres Prototyps. Zunächst sendet ein Wi-Fi Direct Dienst einen Broadcast welcher Informationen über die verfügbaren Ressourcen (CPU und Batterie) enthält. Anschließend ermittelt eine Metrik welcher mobile Client als temporärer Server fungiert, dieses Gerät fordert die benötigen Daten von den Clients an und berechnet welche Geräte sich in der gleichen Umgebung befinden. Die Clients sammeln dazu ihre empfangenen Wi-Fi Signale (inkl. Signalstärke) und den Umgebungsklang und berechnen lokal die Merkmalsvektoren, bevor sie zum temporären Server übertragen werden. Damit wird die Privatsphäre des Benutzers geschützt. Schließlich können die Benutzer Nachrichten zwischen Gruppenmitgliedern senden. Die Benutzergruppen werden automatisch basierend auf den Sensordaten, die die aktuelle Geräteumgebung widerspiegeln, generiert.

Kontaktieren Sie bitte Prof. Dr. Jörg Ott oder Michael Haus, falls Sie mehr über dieses Teilprojekt oder unsere Arbeit im Allgemeinen erfahren möchten oder falls Sie Interesse an einer Zusammenarbeit zur Entwicklung ortsbasierter Dienste haben. Motivierte Studenten, die eine Abschlussarbeit oder ein Guided Research in diesem Bereich schreiben möchten, können uns ebenfalls gerne kontaktieren.


Abbildung 2: Proximity Detector