Dank Navi, Smartphone & Co. finden wir uns auf fremdem Terrain zurecht. Praktisch wäre das auch in Gebäuden: Wo ist welcher Meeting-Raum? Neben Längen- und Breitengrad ist hier die Höhe entscheidend – sie sagt, in welchem Stockwerk man sich befindet. Die Daten dazu liefern Drucksensoren.

Ansicht eines MEMS-Drucksensors von ST.ST Microelectronics

Ansicht eines MEMS-Drucksensors von ST.ST Microelectronics

MEMS-Drucksensoren haben sich in den verschiedensten Anwendungen etabliert, etwa in der Medizin, der Automobiltechnik und der Konsumelektronik. Sie messen und überwachen den Blutdruck, optimieren den Kraftstoffverbrauch oder warnen bei schwindendem Luftdruck in den Reifen. Dank immer besserer Leistung, reduzierten Abmessungen und niedrigeren Kosten lassen sich MEMS-Drucksensoren heute mit Trägheits‑ und Magnetsensoren in einem Baustein kombinieren. Die eignen sich bestens, um Consumer-Produkte mit Navigation und Koppelnavigation aufzuwerten.

Im vorliegenden Beitrag geht es um Methoden und Techniken zum Einsatz von MEMS-Drucksensoren für die Fußgängernavigation: Sie ergänzen die vom GPS-Empfänger gelieferte Höheninformation durch eine barometrisch ermittelte Höhe. Zunächst gilt es, den Zusammenhang zwischen dem atmosphärischen Druck und der Höhe über dem Meeresspiegel zu erklären.

Bei der Fußgängernavigation kann ein MEMS-Drucksensor als Barometer die Höhenänderungen ermitteln. Dazu ist es wichtig, über den Luftdruck bei unterschiedlichen Höhen Bescheid zu wissen. Für den Luftdruck werden verschiedene Maßeinheiten verwendet:

Wir leben am Boden der Erdatmosphäre. Der Normdruck hier ist mit 1013,25 hPa auf Meereshöhe und bei 15 °C definiert. Dieser Mittelwert weist, abhängig vom Standort auf der Erde sowie von der Temperatur und der Dichte, nur geringfügige Schwankungen auf. Mit zunehmender Höhe über dem Meeresspiegel wird der Luftdruck jedoch geringer. Die oben genannten Einheiten stehen somit in folgendem Zusammenhang:

Bild 1: Der Zusammenhang zwischen atmosphärischem Druck und der Höhe über dem Meeresspiegel lässt sich durch diese Formel ausdrücken.ST Microelectronics

Bild 1: Der Zusammenhang zwischen atmosphärischem Druck und der Höhe über dem Meeresspiegel lässt sich durch diese Formel ausdrücken.ST Microelectronics

Die Formel in Bild 1 zeigt die Abhängigkeit des atmosphärischen Drucks von der Höhe. Darin steht P0 für den Normdruck von 1013,25 mbar, Höhe steht für die Höhe über dem Meeresspiegel (in Metern) und P ist der Druck bei der angegebenen Höhe (in Millibar). Gemäß der obigen Exponentialfunktion hat die Änderung des Luftdrucks als Funktion der Höhe den in Bild 2 gezeigten Verlauf.

Wie aus Bild 2 abzulesen ist, fällt der Luftdruck von 1013,25 mbar auf 230 mbar, wenn man von Meereshöhe auf eine Höhe von 11.000 Metern steigt. Ebenso ist erkennbar, dass bei Höhen unter 1500 m der Luftdruck mit zunehmender Höhe nahezu linear fällt, und zwar um etwa 11,2 mbar pro 100 Meter oder 1,1 mbar pro 10 Meter. Für eine präzisere Höhenmessung kann man eine Wertetabelle anlegen, aus der das Navi-System die Höhe über dem Meeresspiegel nach den vom Drucksensor registrierten Druckwerten ablesen kann.

Bild 2: Der Luftdruck sinkt mit zunehmender Höhe. Bis etwa 1500 Meter verläuft die Kurve fast linear.ST Microelectronics

Bild 2: Der Luftdruck sinkt mit zunehmender Höhe. Bis etwa 1500 Meter verläuft die Kurve fast linear.ST Microelectronics

Ein absolut messender MEMS-Drucksensor mit einem Messbereich von 300 bis 1100 mbar kann somit Höhen zwischen 9165 m über dem Meeresspiegel bis 698 m unter dem Meeresspiegel erfassen.

Bei einer Auflösung von 0,1 mbar rms kann ein MEMS-Drucksensor Höhenunterschiede von unter einem Meter feststellen. Das genügt, um in einem mehrstöckigen Gebäude den Wechsel von einer Etage in die andere zu registrieren. Bild 3 zeigt die Rohdaten eines Drucksensors, die in einem Bürogebäude von ST Microelectronics im italienischen Castelletto aufgezeichnet wurden. Bei einer Abtastrate von 7 Hz dauerte lief die Messung rund 23 Minuten lang. Die unterschiedlichen Luftdrücke auf den verschiedenen Etagen sind deutlich zu sehen: Der Luftdruck ist im Keller am höchsten und sinkt mit jedem Stockwerk.

Bild 3: In den Rohdaten aus einem MEMS-Drucksensor von ST lassen sich die einzelnen Stockwerke deutlich erkennen.ST Microelectronics

Bild 3: In den Rohdaten aus einem MEMS-Drucksensor von ST lassen sich die einzelnen Stockwerke deutlich erkennen.ST Microelectronics

Das Aufmacherbild (zu Beginn des Artikels) zeigt einen MEMS-Drucksensor von ST. Der 3 x 5 x 1 mm messende Baustein im LGA-8-Gehäuse besitzt ein I2C/SPI-Interface und einen 16-Bit-Datenausgang. Der Messbereich beträgt 300 bis 1100 mbar bei einer Auflösung von 0,1 mbar. Ein Temperatursensor ist ebenfalls eingebaut. Interne Steuerungsregister lassen sich überdies so konfigurieren, dass das Über‑ oder Unterschreiten bestimmter Grenzdrücke signalisiert wird.

Luftdruckmessungen unterliegen Einflüssen durch Wind und Wetter. Für eine präzise und verlässliche Stockwerkerkennung sind daher Kalibrier‑ und Filteralgorithmen nötig.

Die meisten aktuellen Smartphones besitzen einen eingebauten GPS-Empfänger und sind mit kostengünstigen MEMS-Bewegungssensoren (etwa Beschleunigungsaufnehmer, Gyroskop und/oder Magnetometer) ausgestattet. Die Fußgängernavigation (Koppelnavigation) wird immer dann wichtig, wenn in einem Gebäude oder in innerstädtischen Straßenschluchten keine oder nur eingeschränkte Sicht auf die GPS-Satelliten besteht. Da die Höhenangaben der GPS-Empfänger in Gebäuden ebenso wie unter freiem Himmel stets ungenau sind, bietet es sich an, die GPS-Höhenmessung durch ebenfalls in das Smartphone eingebaute MEMS-Drucksensoren zu unterstützen.

Ein Fußgänger-Navigationssystem (Pedestrian Navigation System, PNS) ähnelt dem Koppelnavigationssystem für Fußgänger (Pedestrian Dead Reckoning, PDR). Der Grundgedanke hierbei ist, dass das Smartphone dem Fußgänger auf einer digitalen Karte per PNS oder PDR fortlaufend Positions‑ und Kursangaben zeigt, selbst wenn kein GPS-Signal verfügbar ist. Zusammen mit standortbezogenen Diensten (Location Based Services, LBS) kann das Gerät seinem Benutzer so den Weg zu Points of Interest (POI) zu weisen.

Die Kursinformation kann dabei von einem Magnetometer, einem Gyroskop oder einer Kombination aus beiden kommen. Die Positionsangabe wiederum kann durch die doppelte Integration von Beschleunigungssensor-Messungen auf der Basis eines Trägheitsnavigations-Systems (für die PNS-Funktion) bereitgestellt werden oder für die PDR-Funktion von einem Schrittzähler und einem Schrittlängen-Schätzer auf Basis einer typischen Pedometer-Applikation kommen. Durch das Erfassen des Kurses und der zurückgelegten Entfernung über die Zeit kann die Standortangabe auf dem Smartphone-Display aktualisiert werden.

Bild 4: Blockschaltbild eines PNS (Pedestrian Navigation System) oder PDR (Pedestrian Dead Reckoning)ST Microelectronics

Bild 4: Blockschaltbild eines PNS (Pedestrian Navigation System) oder PDR (Pedestrian Dead Reckoning)ST Microelectronics

Bild 4 zeigt das Blockschaltbild eines PNS oder PDR. Diese Applikation benutzt einen Drei-Achsen-Beschleunigungsaufnehmer, ein Drei-Achsen-Gyroskop, ein Drei-Achsen-Magnetometer und einen Drucksensor, alle auf MEMS-Basis. Darüber hinaus sind im Blockschaltbild ein GPS-Empfänger und ein Host-Mikroprozessor zu sehen. Letzterer nimmt die Sensordaten entgegen, führt die Koppelnavigations-Algorithmen aus und verarbeitet die Kalman-Filteralgorithmen. Die einzelnen Baugruppen weisen spezifische Vor- und Nachteile auf.

Für die Implementierung von PNS‑ und PDR-Lösungen in einem Smartphone bieten sich zwei Konzepte an. Das erste basiert auf SINS (Strap-Down Inertial Navigation Scheme) für die Fußgängernavigation (PNS), das zweite auf einem Schrittzähler für das PDR-System. Beide Varianten weisen spezifische Vor‑ und Nachteile auf.

Auf einen Blick Heute wollen nicht nur fest installierte Navigationssysteme, sondern zunehmend Handys, Tablet-PC, Digitalkameras und andere Systeme den aktuellen Standort wissen. Bei der Fußgänger- und Indoor-Navigation ist die exakte Höhe wichtig, um die Etage eines Gebäudes zu ermitteln. Hierbei helfen moderne MEMS-Durcksensoren.

Heute wollen nicht nur fest installierte Navigationssysteme, sondern zunehmend Handys, Tablet-PC, Digitalkameras und andere Systeme den aktuellen Standort wissen. Bei der Fußgänger- und Indoor-Navigation ist die exakte Höhe wichtig, um die Etage eines Gebäudes zu ermitteln. Hierbei helfen moderne MEMS-Durcksensoren.

Das SINS verwendet einen Drei-Achsen-Beschleunigungsaufnehmer und ein Drei-Achsen-Gyroskop, die gemeinsam eine Trägheitsmesseinheit (Inertial Measurement Unit, IMU) mit sechs Freiheitsgraden bilden. Dieses Konzept ist weitreichend durchentwickelt und wird in festen Körpern (etwa Raketen oder Fahrzeugen) eingesetzt. Die Trägheitsmesseinheit ist hier fest verbaut und kommt in kurzer Zeit auf eine relativ hohe Positionsgenauigkeit. Infolge der Bias-Drift der preisgünstigen MEMS-Bewegungssensoren steigt der Positionsfehler nach Integration und Doppelintegration mit der Zeit allerdings immer weiter, wenn kein GPS-Signal verfügbar ist. Hinzu kommt, dass Fußgänger das Smartphone meist in die Tasche stecken oder an den Gürtel klemmen. Wenn sie ihren Standort wissen wollen, nehmen sie das Smartphone aus der Tasche – die Position des Geräts relativ zum Körper des Fußgängers ist somit nicht fix und die Fehler addieren sich.

Der Vorteil der SINS/GPS-Integration für PNS-Anwendungen ist dagegen die Unabhängigkeit von einem bestimmten Benutzer. Das Smartphone kann von beliebigen Nutzern verwendet werden, ohne zuvor typische Fußgängerbewegungen wie Gehen, Rennen und das Hinauf‑ oder Hinabgehen von Treppen einzutrainieren.

Der Vorteil der Pedometer/GPS-Integration für die PDR-Anwendung ist, dass die Genauigkeit der Positionsbestimmung im Wesentlichen von der Schrittzählung durch den Beschleunigungssensor und die GPS-gestützte Abschätzung der Schrittlänge bestimmt wird. Der Positionierungsfehler ist damit stets eingrenzbar.

Die PDR-Funktion wird durch fünf Abschnitte implementiert. Der erste Abschnitt verwendet den Beschleunigungsaufnehmer für die präzise Schritterkennung. Dazu ermittelt das Gerät die vertikale dominante Achse unabhängig davon, in welcher Lage das Smartphone am Körper des Fußgängers befestigt ist. Die ermittelten Beschleunigungswerte werden dann mit der ersten Referenzschwelle verglichen, die anschließend je nach den verschiedenen Bewegungsarten adaptiv aktualisiert wird. Die Schritte eines Fußgängers beim Gehen, Rennen und Treppensteigen lassen sich deshalb präzise zählen.

Verwendete Akronyme GPS: Global Positioning System IMU: Inertial Measurement Unit INS: Inertial Navigation System LBS: Location Based Services MEMS: Micro-Electro-Mechanical Systems PDR: Pedestrian Dead Reckoning PNS: Pedestrian Navigation System PPS: Pulse per second SINS: Strap-down Inertial Navigation System UAV: Unmanned Aerial Vehicles LGA: Land Grid Array

Der zweite Abschnitt besteht im Kalibrieren der Schrittlänge bei freier Sicht auf die GPS-Satelliten. Das Smartphone kann zu diesem Zweck die mittlere Schrittlänge bestimmen, indem es die per GPS gemessene zurückgelegte Entfernung durch die mit dem soeben beschriebenen Pedometer-Algorithmus ermittelte Schrittanzahl dividiert. Voraussetzung hierfür sind Kalibrierprozeduren für alle denkbaren Bewegungsarten eines Fußgängers (etwa langsames und schnelles Gehen, langsames und schnelles Rennen, Treppauf‑ und Treppab gehen). Da sich alle Fußgänger auf unterschiedliche Art bewegen, ist die PDR-Technik benutzerabhängig und erfordert einen automatischen Kalibrier‑ oder Selbstlern-Algorithmus zum Abschätzen der Schrittlänge des einzelnen Fußgängers.

Der dritte Abschnitt kombiniert Beschleunigungsaufnehmer, Gyroskop, Magnetometer und GPS-Empfänger, um eine präzise Kursinformation zu erhalten. Nachdem die Schrittlänge abgeschätzt ist, stellt der absolute Kurs, bezogen auf den geografischen Norden, einen weiteren wichtigen Faktor für die Koppelnavigation dar. Ein neigungskompensierter Digitalkompass (also die Verknüpfung von Beschleunigungssensor und Magnetometer) liefert in einer störungsfreien Umgebung eine klare Kursinformation, die sich auf den magnetischen Norden bezieht.

Ein GPS-Fix vor dem Betreten eines Gebäudes eignet sich zum Ermitteln der Missweisung am jeweiligen Standort. Die vom Kompass gelieferte Kursinformation bezieht sich zunächst auf den magnetischen Norden; mit Kenntnis der Missweisung kann das Smartphone diesen Wert in den geografischen Kurs umwandeln. Aus der Stärke der Magnetometer-Signale kann das Gerät darauf schließen, ob es ein umgebendes magnetisches Störfeld erfasst oder nicht. Wird eine magnetische Störung registriert, tritt das Gyroskop in Funktion und liefert die fortlaufende Kursinformation bezogen auf die letzte interferenzfrei ermittelte Kursangabe des Kompasses.

Liegt keine externe Störung des Magnetfelds mehr vor, wird das Gyroskop gestoppt und stattdessen der Kompass aktiviert. Man bezeichnet dies als gyroskopgestützten Digitalkompass. Signalisiert der Beschleunigungssensor, dass das Smartphone nicht bewegt wird, kann dies dem Gyroskop die Möglichkeit geben, in regelmäßigen Abständen seinen Zero-Rate-Pegel für die künftige Verwendung zu aktualisieren.

Im vierten Abschnitt gilt es, aus den Daten des Drucksensors und des GPS-Empfängers präzise Höheninformationen zu gewinnen. Wechselt ein Fußgänger beispielsweise in einem Einkaufszentrum per Treppe oder Fahrstuhl die Etage, kann der Drucksensor veranlassen, dass das Smartphone die digitale Karte des neuen Stockwerks anzeigt. Ebenso können die Informationen des Drucksensors genutzt werden, um mit einem Kalmanfilter die Drift des Beschleunigungsaufnehmers in z-Richtung auszufiltern.

Der fünfte Abschnitt dreht sich um die Entwicklung des Kalman-Filteralgorithmus zur Verknüpfung der zehndimensionalen Daten der Sensormodule mit den GPS-Daten. Alle GPS-Empfänger liefern ein Ausgangssignal mit 1 pps (Pulse pro Sekunde) zum Synchronisieren der GPS-Information mit Sensoren. Die Sensoren hingegen liefern ihre Werte auch mit einer höheren Raten von beispielsweise 50 Hz oder 100 Hz. Das Kalmanfilter nutzt die GPS-Informationen für die Navigation, wenn das GPS-Signal verfügbar ist, und greift bei fehlenden GPS-Daten auf die Koppelnavigation zurück. Liegt das GPS-Signal wieder vor, kann das Smartphone die Sensorfehler abschätzen und künftig besser kompensieren.

Die letzte Stufe schließlich besteht im Testen der PDR-Funktion im Smartphone. In der Regel ist im Bereich der Consumer-Elektronik ein Entfernungsfehler von 5 % hinnehmbar. Das heißt, dass der Fehler höchstens 5 Meter betragen sollte, wenn der Fußgänger in einem Gebäude 100 Meter zurücklegt.

Die Fortschritte im Bereich der MEMS‑ und Prozesstechnik haben zur Verfügbarkeit kostengünstiger und leistungsfähiger MEMS-Beschleunigungssensoren, ‑Gyroskope, Magnetometer und Drucksensoren geführt. Deren geringere Leistungsaufnahme und kleinere Abmessungen ermöglichen neue, reizvolle Applikationen für Handheld-Produkte wie zum Beispiel Smartphones.

Höchst attraktiv werden MEMS-Drucksensoren für Navigationsfunktionen in unbemannten Luftfahrzeugen (Unmanned Aerial Vehicles – UAVs) für den Outdoor-Einsatz sowie für PDR-Anwendungen in Gebäuden. Im Zuge der weiteren Entwicklung immer ausgefeilterer Algorithmen darf man annehmen, dass sich bei Indoor-PDR-Anwendungen die zurückgelegte Entfernung mit einem Fehler von 5 % ermitteln lässt. 

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