Empfohlen
Weitere ähnliche Inhalte
Empfohlen
Empfohlen (20)
Ruumilised lokaliseerimisvõimalused
- 1. TARTU ÜLIKOOL Sille Sommer Ruumilised lokaliseerimisvõimalused Referaat (Ruumiandmete analüüs LOOM.02.016) Juhendaja: Jüri Roosaare Tartu 2009
- 2. SISUKORD Sissejuhatus ............................................................................................................................................. 3 Reisipäeviku meetod ............................................................................................................................... 4 GPS tehnoloogia ruumilisel lokaliseerimisel ........................................................................................... 7 Turistide segmenteerimine GPS‐seadmetega ......................................................................................... 8 Mobiilpositsioneerimine ....................................................................................................................... 11 KASUTATUD KIRJANDUS:....................................................................................................................... 16 2
- 3. Sissejuhatus Antud referaat keskendub lühidalt kolmele erinevale meetodile, mille abil on võimalik ruumiliselt määratleda subjekte ja nende liikumismustrit. Lisaks proovitakse kajastada tehnoloogiad, mille abil need meetodid töötavad. Reisipäeviku meetod GPS seadmetel põhinevad asukohamäärangud Mobiilpositsioneerimine Traditsiooniliselt on inimeste paiknemist ja liikumist kirjeldatud peamiselt rahvaloenduse, reisipäevikute ja füüsilise jälitamise abil kogutud andmestiku abil. Tänapäevaste tehnoloogiate all mõistetakse eelkõige mobiilpositsioneerimist ja GPS‐seadmeid, mis on antud hetkel teadlaste seas aina enam kasutust leidma hakanud, et määratleda liikujate ruumi ja aja kasutamisel. Nii traditsioonilistel kui ka moodsamatel lokaliseerimismeetoditel on omad tugevused ja nõrkused. Näiteks rahvaloendus ja reisipäeviku pidamine olid minevikus asendamatuks võimaluseks tegemaks kindlaks liikujate trajektoore aegruumis. Kuna rahvaloendusi ei tehta igal aastal, siis ei saaks tugineda vaid andmetereale, mis on saadud heal juhul iga viie aasta tagant. Reisipäeviku pidamine võib aga ühel hetkel muutuda vastajale teisejärguliseks. See tähendab, et kui ühel õhtul näiteks unustatakse kirja panna päevased marsruudid, siis sel juhul on uuritava paberil kirjas olev ruumilis‐ajaline käitumine vastuolus reaalsusega. Jälitamine uurimismeetodina on uurimismetoodikatest ehk kõige ekstreemsem. Kui uurija ei tee oma tööd hästi ja ei suuda missioonil jääda märkamatuks, siis valmistab see ebameeldivusi mõlematele osapooltele. Samas on see üks kindlamaid ja odavamaid viise registreerida liikuja käitumine ajas ja ruumis. Espelt ja Benito (2006) viisid läbi küsitluse Hispaania linnas Gironas ning nad tahtsid teada kui palju erineb turistide käitumine tegelikkuses sellest, mis nad ise ankeetidele kirjutavad. Uurimisgrupp registreeris märgatavaid erinevusi kirjapandu ja reaalsuse vahel. Seni on täpsemaid liikumisuuringuid tehtud GPS‐seadmete ja mobiilpositsioneerimise abil. GPSi puhul on andmete kogumist raskendavaks asjaoluks seadmete hind, kandmise tülikus ning vaba taevalaotuse vajadus (Aasa and Ahas, 2008). Mobiilpositsioneerimine on viimasel ajal jõudsalt arenenud koos sidetehnoloogiate täiustumisega, kuid ka sel meetodil on palju puudusi. Suurim probleem on esinenud seoses andmekaitseseadusega, kuna tsiviilisikud ei soovi, et nende igapäevased tegemised oleksid kõigile vabalt kättesaadavad. 3
- 4. Reisipäeviku meetod Suuremad linnad viivad elanike seas läbi ulatuslikke küsitlusi (travel survey), mille abil kaardistatakse liikumistrajektoor 24 tunni jooksul. Kuna seda tehakse linnaruumi planeerimiseks ja arendamiseks, siis valim hõlmab erinevate linnajagude elanikke. Kui tegemist on longituuduurimuse ehk panel survey’ga, siis küsitletakse samu inimesi üle pikema perioodi (Kam and Lau, 2005). Selle tulemusena on võimalik suurem üldistusmoment ja on võimalik teha näiteks optimaalsemaid transpordiplaneeringuid võttes arvesse elanike pikema aja liikumistrendid. Melbourne’i elanikel paluti kirja panna ühe päeva detailne reisimarsruut. See hõlmas transpordivahendid, mida erinevatel kellaaegadel kasutatakse, päeva jooksul külastatavaid kohti ja külastamispõhjuseid ning võimalikult täpne ajaline info iseloomustamaks kui kaua kuskil viibiti ja millal asukohtadesse jõuti. Juhul kui kasutati ühistransporti, siis paluti määrata ka peatumiskohtade numbrid või maamärgid nende lähedal. Muule informatsioonile lisati ka sissetulek, vanus, töökoht ja kodus räägitav keel (Kam and Lau, 2005). Selle konkreetse küsitluse tulemusena saadi algandmed ajavahemikul 1994 kuni 1999, küsitleti 84,799 inimest ja saadi 328,555 reisimarsruuti. Et määrata ajaliselt objekti paiknemine linnaruumis, kasutati stohhastilist algoritmi, tehti vajalikud arvutused ja analüüsitulemused kanti kaardile (Kam and Lau, 2005). Algoritmiliselt määratakse liikuja asupaik ajas ja ruumis ühendades reisi alguspunkt ja lõpppunkt (vt Joonis 1). Parameetritena kasutatakse väljumisaega, saabumisaega ja vahepeatuste koordinaate ning esialgselt need interpoleeritakse lineaarselt, et saada teada vahepealsete asupaikade ajalisi näite. Kuna tegelikkuses pole liikumine sirgjooneline, siis tõmmatakse esialgselt saadud asupaikadele raadius, mis annab usaldusväärse paiknemise. Tehakse vastavad arvutused ja uuringus osalejate linnaruumi kasutus kantakse GIS kaardile. Tulemusena on võimalik näha kõikide uuringus osalejate liikumismustrit linna piires ükskõik mis ajal (Kam and Lau, 2005). 4
- 5. Allikas: Kam and Lau, 2005 Joonis 1. Stohhastiline algoritm asupaikade määramiseks. Lisaks transpordiplaneeringutele kasutatakse vastavaid andmeid ja metoodikat näiteks ka välimeedia reklaamplakatite optimaalseks paigutamiseks. Selles uuringus ilmnes, et Melbourne’i CBDs (südalinnas) oleks ärilises mõttes kõige efektiivsem paigutada reklaam viite kohta (Joonis 2) , kus välireklaami paigutus oleks efektiivne kontaktide arvu põhjal. Kui stohhastilist algoritmi kasutades on võimalik määratleda ruumilis‐ajalis paiknemine, siis travel survey’s saadud sotsiaalsete näitajate tulemina saab tuvastada ka objekti sotsiaalset positsiooni. Seda infot kasutades saab juba paremini läbi mõtestada välireklaami paigutuse linnaruumis. Näiteks kui teismelised külastavad suurima tõenäosusega punkti A ajavahemikul 14‐15, siis saab elektroonilisele reklaamtahvlile kuvada vastavale sihtgrupile suunatud reklaami (Kam and Lau, 2005). 5
- 6. Allikas: Kam and Lau, 2005 Joonis 2. 12 tunni jooksul enim külastatavad kohad Melbourne’i CBDs. 6
- 7. GPS tehnoloogia ruumilisel lokaliseerimisel 1990ndate algus tähendas kiiret tehnoloogia arengut määratlemaks inimeste liikumismustrit ajas ja ruumis. Kõigepealt võtsid teadlased kasutusele satelliitidel abil töötavad GPS seadmed ning alles antud hetkeks on neile maapõhised jälgimistehnoloogiad konkurentsi pakkuma hakanud (Noam and Isaacson, 2006). GPS seadmed töötavad satelliitidel, mis liiguvad ümber Maa ja edastavad signaale, mis jõuavad maa peal paiknevate vastuvõtjateni. Klassikaliselt toimub triangulatsioon vähemalt kolme jaama abil, mille tulemina määratakse vastuvõtja asukoht nende vahel. Kuigi on olemas Vene Glonass, siis laiemalt leiab rakendust USA Kaitseministeeriumi halduses olev DOD GPS, mis koosneb 24st satelliidist. Alles 2000. aasta maikuust hakati DOD GPSi kasutama ka tsiviilisikute hulgas, sest enne olid see mõeldud vaid militaaroperatsioonide ja kaitse eesmärgil. Alates GPSi levikuga igapäevasesse kasutusse, on see praeguseks hetkeks teinud läbi murrangulise arenguetapi (Noam and Isaacson, 2006). GPS seadmete suurimaks plussiks on globaalne levik ja täpne asukohamääratlus, kui kõik tingimused on sobivad (Noam and Isaacson, 2006). 95% juhtudest on asukoht määratud vähemalt 30 meetri täpsusega. GPS seadmete rakendamine asukoha määramisel nõuab nii häid ilmastikutingimusi kui ka näiteks, et puuduks nn „müra“ satelliitide ja maa peal paiknevate vastuvõtjate vahel. Raskusi tekib eelkõige linnaruumis, kus ehitised paiknevad tihedalt üksteise kõrval. See‐eest maapiirkondades, kus on rohkem avarust ja vabasid pindu, on asukohad paremini määratletavad (Mountain and Raper, 2001). GPS‐seadmetega liikuja asukoha määramiseks on vajalikuks ka koostöö teadlaste ja isiku vahel, kes vastuvõtjat endaga kaasas kannab. Oluline on kindlustada, et vastuvõtja antenn oleks paljastatud satelliitidelt tulenevatele signaalidele, mistõttu ei ole seda võimalik taskus ega kotis kanda (Noam and Isaacson, 2006). Parema ülevaate GPS tehnoloogia tugevustest ja nõrkustest annab alljärgnev tabel 1. Tabel 1. Satelliitidel põhinevate jälgimistehnoloogiate tugevused. GPS tehnoloogiate plussid: 1. Globaalselt ligipääsetav 2. Satelliitide rohkusest tulenevalt ei teki tehnilisi ajutisi rikkeid 3. GPS saatjate hind on langenud, samas kvaliteet on tõusnud 4.Sobivates tingimustes suudavad isegi odavad ja vanemad GPS vastuvõtjad häid tulemusi Miinused: 1. Vastuvõtja peab olema paigutatud, et antenn oleks ühenduses satelliitidega. Antenni ei saa panna taskusse, sest see blokeerib signaali 7
- 8. 2. Kuna seadmed võtavad palju energiat, siis on subjekti jälgimine pikemas perspektiivis raskendatud ilma, et ei laetaks pidevalt patareisid 3. Tiheasustatud aladel (eriti metropolide CBD‐des) blokeerivad pilvelõhkujad taeva. Selle tulemusena segatakse ühendust vastuvõtja ja emasüsteemi vahel 4. GPS vastuvõtjad ei suuda veel suuremalt jaolt tagada täpset informatsiooni subjekti ruumilisest käitumisest ehitiste sisemistes tingimustes Allikas: Noam and Isaacson, 2006 Turistide segmenteerimine GPSseadmetega Iisraelis paiknev ajalooline Acre’i linn jaotati kindlateks üksusteks ning tehti linna külastatavatest turistidest valim, kellele anti GPS seadmed määramaks nende ruumiline käitumine vastaval alal. Ükskõik milline ajalooline vanalinn ei ole homogeenne üksus, kuna see koosneb väiksematest osadest, kus turistid segmenteeruvad vastavalt huvidele ja eelistustele ja nendel baseeruvatel otsustele. Moodne tehnoloogia ja külastajate käitumiste tagamaid uuriv küsitlus viidi läbi eesmärgiga paremini planeerida turismi selles ajaloolises UNESCO pärandisse kantud linnas (Tchetchik et al, 2009). Määratleti 26 polügoni (vt joonis 3), mis esindavad erinevaid vaateväärsusi või tegevusi ning uuringus osalenud turistid prooviti segmenteerida üksuste lõikes. Külastajate liikumised registreeriti ühe‐ minutiliste intervallidega GPS seadmetega, mis oli usaldatud kas üksikisikutele, grupijuhtidele või perekonda esindavale täiskasvanule selleks otstarbeks. Andmeid koguti 19 päeva jooksul ning määratleti 246 liikumisrada, millest 107 eemaldati, kuna GPS seadmetel esinesid tehnilised probleemid või ei antud küsimustele adekvaatseid vastuseid. Turistidele anti teadlaste poolt külastusajaks kaasa tasku PC ja GPS vastuvõtja ning läbi Bluetooth’i edastati külastaja asupaik taskuarvutisse ning määratleti koordinaadid. GPS tehnoloogia suutis asupaiga määrata ligi paari meetri täpsusega. Andmed kanti uurijate poolt loodud vaadeldavate polügonidega GIS detailsetele kaartidele (Tchetchik et al, 2009). 8
- 9. Allikas: Tchetchik et al, 2009 Joonis 3. Polügonid Acre’i linnas. Loomis (1995), Jeng ja Fesenmaier (2002) on jõudnud selgusele, et külastajad teevad kolme sorti otsuseid. Kõigepealt otsustatakse, kas minna vaatama vaid domineerivat vaatamisväärsust (konkreetse näite puhul Knights Underground Halls ja Turkish Hamam, polügon A joonisel 3) või siis minna vaatama ka teisi objekte. Need turistid, kes on ambitsioonikamad lähevad vaatama ka teisi atraktsioone (vt joonis 3, polügonid E, Z ja B) ning selle põhjal toimub teine segmenteerimine. Sellele etapile omased otsused pole enam iseseisvad, kuna need turistid, kes valivad mingil põhjusel ühe kindla atraktsiooni saavad sellelt mõjutusi minemaks järgmisele. Valikuid, mida turistid teevad kohtade külastamisel saab analüüsida matemaatiliselt ning konkreetse näite puhul on kasutatud diskreetset valiku mudelit. Küsitlusest ilmnenud sotsiaalsed parameetrid nagu näiteks rahvus, haridus või vanus vms, mõjutavad turistide segmenteerumist vaadeldava Acre’i linna polügonide vahel (Tchetchik et al, 2009). Turistid teavad, et neil pole lõpmatuseni aega ühel objektil viibida, siis tehakse pidevaid otsuseid, mis arvestavad ajalimiiti. Nagu eelpool mainitud, oli Acre’is läbi viidud uuringu oluliseks komponendiks ka 9
- 10. uuritavate poolt küsitlusankeedi täitmine. GPS‐seadmetega registreeritud liikumine kõrvutati enne külastust täidetud ankeediga, mille tulemusena selgusid turistide esialgsed plaanid ja tegelikkus. Ilmnes, et küsitluses oli plaanitud keskmiseks külastusajaks poole rohkem aega kui GPS‐seadmetega kirja saadi. Samas selgus, et mida rohkem oldi huvitatud kindlast atraktsioonist, seda kauem seal viibiti. Mittereligioossed juudid viibisid kauem kommertslikes kohtades (polügonid E ja B, joonis 3) kauem kui süvausklikud juudid, kelle toitumisrežiim ei luba seal pakutavat tavatoitu süüa. Välisturistid aga soovivad samuti viibida kõige populaarsemates ja tuntumates kohtades (B), et osta koju kaasa suveniire ja teha muid sisseoste (Tchetchik et al, 2009). Acre’i linnas läbi viidud turistide lokaliseerimine määratud polügonide lõikes oli esimene omalaadne. Inimeste liikumist ajas ja ruumis on ennegi registreeritud moodsa tehnoloogiaga, ent selle näite puhul prooviti mõista, miks osa turiste eelistab külastada ühtesid vaatamisväärsusi kui teised. See sai võimalikuks, kuna GPS‐tehnoloogia võimaldas kontrollida turistide esialgselt planeeritavat marsruuti ja hinnangulisi ajalisi parameetreid reisi sooritamiseks, mis oli saadud küsimustike põhjal, mille turistid enne reisi täitsid. Lisaks analüüsiti külastajate sotsiaalseid tunnuseid, mille põhjal toimus segmenteerimine. Selle uuringu tulemusena on võimalik turismiobjekte paremini hallata ja arendada välja strateegiaid, et külastajad jääksid maksimaalselt rahule tehtud valikutega (Tchetchik et al, 2009). 10
- 11. Mobiilpositsioneerimine Tänapäeval võimaldab enamus GSM‐võrke telefoni asukohta määrata. Asukoha peilimiseks võib kasutada mitmeid erinevaid meetodeid. Võrgu poolt sooritatava positsioneerimise all on üks lihtsamaid mooduseid baasjaama tunnuste ehk CGI (Cell Global Identity) salvestamine mingi kindla aja tagant. Mobiilside leviala katavad kärjekujulise võrguna baasjaamade antennid ning igal antenni sektoril on katvusala piirid. Telefon positsioneeritakse nende piiride alusel. Kirjeldatud meetodi peamiseks miinuseks on suur ebatäpsus (Aasa and Ahas, 2008). Positsioneerimise tugevustest ja nõrkustest annab ülevaate Tabel 2. Tabel 2. Maapõhiste jälgimistehnoloogiate tugevused ja nõrkused. Maapõhiste asukoha määramise tehnoloogiate plussid: 1. Ilmastikukindel 2. Maapõhised jälgimisseadmed on mugavalt kaasas kantavad ja ei pea olema nö „taskust väljas“, et signaal jõuaks mastini 3. Töötab hästi ka tiheasustatud aladel ja siseruumides st ei nõua vaba taevalaotust Miinused: 1. Saab kasutada vaid siis, kui eksisteerib sobiv infrastrukruur 2. Andmekaitseseadusest tulenevad takistused 3. Lokaliseerimistulemused on hõredalt kaetud mastidega alal ebatäpsed Allikas: Noam and Isaacson, 2006 Asukoha määramise täpsus on madalam maapiirkondades ja kõrgem linnapiirkondades. Sellest hoolimata on keeruline saada detailseid andmeid tänava lõikes, mis morjendab arhitekte ja linnaplaneerijaid. Samas linnaplaneerimise eesmärgid saavad laiemal skaalal täidetud, kuna ruumiline lokaliseerimine on võimalik kvartali või näiteks transpordiregiooni lõikes. Teadlased kasutavad sotsiaalpositsioneerimisel Voronoi diagrammi, mille tulemusena teatud ala määratakse üksusteks sõltuvalt võrguala tihedusest (vt joonis 4). Näiteks Tallinna kesklinnas on kärjed 0,4 km2 ja äärelinnas 0.5 kuni 1 km2 ja seega asukoha määramise täpsus jääb 100 kuni 400 meetri vahele. Maapiirkondades on kärje suurus keskmiselt 49 km2 ning andmete täpsus on 300 ja 2500 meetri vahel (Ahas et al, 2007). 11
- 12. Allikas: Ahas et al, 2007 Joonis 4. EMT positsioneerimisüksused, mis on arvutatud Tallinna kesklinnas 14 000 positsioneerimisakti tulemusena kasutades Voronoi diagrammi. Täpsuse suurendamiseks täiendatakse positsioneerimismeetodit ajalise kaugusega, mis tähendab, et raadiosignaali abil määratakse telefoni kaugus mastist (vt Joonis 5). Sellise meetodi nimi on CGI+TA (timing advance). Meetodi täpsus on otseselt sõltuv antennide võrgu tihedusest. EMT võrgus oli 2003. aastal sel meetodil tehtud asukohamäärangute täpsus 90% korral alla 1000 m (Aasa and Ahas, 2008). Selle meetodi läbiviimiseks on vaja vähemalt kolme masti, mille põhjal määratakse konvergents ja määratletava asupaik (Isaacson and Shoval, 2006). Joonis 5. CGI + TA. Allikas: Isaacson and Shoval, 2006 12
- 13. Teiseks oluliseks meetodiks on telefoni trianguleerimine erinevate antennide kauguse ja nurga põhjal (vt Joonis 6). Sellisel viisil leitud asukohad on eelmistega võrreldes täpsemad (viga 50 ‐ 200 m) (Aasa and Ahas, 2008). Kui eelmise meetodi puhul oli oluline kolme jaama olemasolu, siis AOA (angle of arrival) suudab asukoha määrata ka kahe jaama põhjal, kust andmed saadetakse põhisüsteemini. Allikas: Isaacson and Shoval, 2006 Joonis 6. Asukoha määrang nurga põhjal. Hetkel loetakse kõige kiiremini arenevaks positsioneerimismeetodiks A‐GPSi. Sellel puhul on telefoni positsioneerimisel kombineeritud mobiilsidevõrgu ja GPS asukohamääramismeetodid. Juba on olemas standardid selle rakendamiseks kolmanda põlvkonna mobiilsidevõrkudes. Sellisel viisil leitud asukohtade täpsus küünib 5 – 50 meetrini (Aasa and Ahas, 2008). Aasia mobiilsidevõrkudes kasutatakse aina enam A‐GPS teenuseid. Euroopas ja USAs on see alles arenemisjärgus, kuigi alates 2009. aastast on EL siseselt avanemas võimalus kasutama hakata Galileo navigatsioonisüsteemi GSM võrkudes (Ahas et al, 2007). Mobiilpositsioneerimise andmeid on võimalik saada kõikidelt Euroopa suurimatelt sideoperaatoritelt. Suurim probleemiks on aga kujunenud nõusoleku saamine operaatoritelt, et nende klientide liikumisi soovitakse reaalajas registreerida ja jälgida. Kuna operaatoritel on oluline säilitada klientide usaldus, siis selle meetodi tarvitamiseks on vaja uuritavate kindlat nõusolekut ja neile põhjaliku informatsiooni pakkumist. Ka operaatorid ei oleks asjast väga huvitatud (olgugi, et tegemist on 13
- 14. teadlaste poolt läbiviidavate uuringutega), ent iga positsioneerimisaktiga maksustatakse kliente teenuse eest (Ahas et al, 2007). Mobiilpositsioneerimise meetodi võib jagada aktiivseks ja passiivseks mobiilpositsioneerimiseks. Aktiivse positsioneerimise puhul toimub kindla isiku asukoha leidmine kokkuleppe alusel. See kokkulepe võib olla nn „sõbraleidja“ või leping mõnes liikumisuuringus osalemiseks. Passiivse positsioneerimise puhul kasutatakse mobiilioperaatorite mälus (logifailides) salvestatud anonüümseid telefonide võrgukärgedevahelise liikumise voogusid (Positium, 2009). Koostöös Tartu Ülikooliga on Positium LBS kogunud 2004 ‐ 2007. aastatel üle 30 miljoni lokaliseerimispunkti iseloomustamaks välisturistide külastatavust (Ahas et al, 2007). See on võimalikuks osutunud, kuna passiivse mobiilpositsioneerimise meetodi tulemusena ei kasutata isikuandmeid ja uurijatel ei ole võimalik tuvastada telefonide numbreid. Samuti on välistatud üksikisikute eristamine andmehulgas ja nende tuvastamine telefoni kaudu määratud liikumistrajektooride alusel. Mobiilside operaatorid ei väljasta telefonide omanike huvisid riivavaid andmeid. Passiivse mobiilpositsioneerimise anonüümsuse garanteerib ka nende väike ruumiline täpsus. Andmeid on võimalik saada võrgukärje täpsusega, mis on piisavalt suured inimmasside, kuid mitte üksikisikute asukoha määramiseks. Teoreetiliselt oleks võimalik üksikisiku asukohta leida väheasustatud kohtades, kuid sel juhul neid andmeid isiku tasemel ei väljastata (Positium, 2009). Sotsiaalpositsioneerimine uurib aja ja ruumi kontseptsiooni ning inimeste käitumist. Põhimeetodina ongi kasutatud mobiilpositsioneerimist (Ahas et al, 2007). Tulemuseks on nn digitaalne jälg ehk aegrida, mis peegeldab mingi inimese aegruumilist käitumist. Paljude selliste aegridade olemasolu võimaldab uurida erinevate inimrühmade liikumisviise ja –harjumusi (Aasa and Ahas, 2008). Tallinna ajalis‐ruumilisest kasutuse uuringutest ilmnesid märgatavad erinevused kohalike elanike ja pendeldajate vahel. Kui näiteks keskmine pendeldaja liikus linnaruumis keskmiselt 55 km ulatuses päeva jooksul, siis tallinlane 31 km päevas. Mobiilpositsioneerimise tulemusena vaadeldi, kui palju liiguvad 30‐minutiliste intervallide tagant (vt joonis 7). Kui eelnevaid arve konkretiseerida, siis ilmneb, et tööpäevadel liikusid pendeldajad 1000 ja 4000 meetri piires ning kohalik elanik 200 ja 300 meetri vahel (Ahas et al, 2007). 14