Dynamische Ermittlung von Geofences mittels künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Positionsermittlungen unter Android
Bachelorarbeit / Diplomarbeit / MasterarbeitKontext der Arbeit
In Zeiten sich durchsetzender Elektromobilität wachsen die Anforderungen an das Flottenmanagement in Unternehmen. Neben dem generellen Ziel einen Fuhrpark effizient aufzustellen und zu verwalten, steht das Flottenmanagement zunehmend vor der Herausforderung auch den Anteil von Elektrofahrzeugen zu maximieren. Um den Geschäftsbetrieb durch teilweise Umstellung auf Elektrofahrzeuge nicht zu beeinträchtigen, müssen Fahrprofile und Standzeiten individuell analysiert und die Anforderungen an die lokale Ladeinfrastruktur ermittelt werden.
Thema
Die verbreiteten Smartphone-Betriebssysteme, darunter auch Android, erlauben prinzipiell das Tracking von Positionsdaten durch Apps. Hierzu werden Dienste wie GPS oder Glonass durch Positionsbesstimmung anhand von Basisstationen oder WiFi-Netzwerken ergänzt. Sofern sich eine App im Vordergrund befindet, kann diese die eigene Position vom Betriebssystem über eine komfortable API frequentiert abfragen. Leider verändert sich dieses Verhalten, wenn Apps im Hintergrund betrieben werden. Unter diesen Umständen erhalten die mobilen Anwendungen nur noch sehr sporadische Positionsinformationen. Ergänzend bieten die Betriebssysteme jedoch APIs zur Benachrichtigung bei Betreten oder Verlassen einer begrenzten Anzahl von Regionen (Geofences). Im Rahmen dieser Arbeit soll untersucht werden, ob sich aus den Punktwolken der individuell erfassten Positionsdaten zuverlässig typische Aufenthaltsorte ermitteln und als Geofence auf dem Smartphone durch die App hinterlegen lassen. Weiterhin ist untersuchen, ob und in welchem Umfang dies die Genauigkeit des Gesamtsystems beeinflusst. Die Ermittlung der typischen Aufenthaltsorte kann zum Beispiel mittels KI erfolgen (Clustering). Für die Datenerfassung steht eine IoT-Infrastruktur zur Verfügung.
Unternehmen
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