Ein cluster-basierter Ansatz zur kooperativen und mobilen Sensordatenerfassung in Menschenmengen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Auf Großveranstaltungen ist ein Überblick über die Besuchermenge unerlässlich, um Ressourcen gezielt einzusetzen und so das Wohlbefinden eines jeden Einzelnen zu sichern. Technisch ist es bereits möglich, die Dichte und den Fluss einer Menschenmenge anhand von Positionsdaten zu bestimmen, die einzelne Personen aus der Menge heraus über ihre Smartphones teilen. Wenn das Kommunikationsnetz jedoch überlastet ist, wie es bei Großveranstaltungen oft der Fall ist, kann sich die Zustellung dieser Daten stark verzögern oder ganz ausbleiben. Dann stellt sich die Frage, in welcher Form Smartphones kommunizieren und kooperieren müssen, um die Daten dennoch an ihr Ziel zu bringen. Das CONIC Projekt untersuchte einen Cluster-basierten Ansatz, in dem sich Geräte, die in Reichweite liegen, zusammenschließen, um die gesammelten Daten erst zu bündeln und dann von einigen wenigen über das Kommunikationsnetz zuzustellen. Dazu wurden mehrere Ansätze der Clusterbildung im Labor und bei einer Messeveranstaltungen getestet. Dabei stellte sich folgendes heraus: Das Cluster sollte nicht standardmäßig sondern nur bei Verbindungsproblemen genutzt werden, da im Vergleich zum Kommunikationsnetz die Zustellung länger dauert und der Energieverbrauch sich zu Ungunsten derer verschiebt, die noch mit dem Netz verbunden sind. Außerdem ändert sich bei realen Veranstaltungen wie einer Messe die Gerätenachbarschaft so dynamisch, dass sich Cluster natürlich bilden und auflösen und künstliche Steuerelemente, um die Last im Cluster zu verteilen, unnötig sind. Stattdessen muss kurzfristig und flexibel entschieden werden, an wen die Daten im Cluster weitergeleitet werden. Wenn das unmittelbare Umfeld nicht weiterhelfen kann, muss abgewägt werden, ob sich der Kooperations- und Energieaufwand für längere Wege im Cluster gegenüber einem Abwarten lohnt. Untersuchungen im realen Umfeld einer Messe zeigten, dass nicht nur die Nachbarschaft zu anderen Geräten sondern auch Verbindungsverluste dynamisch und stellenweise kurzlebig sind. Desweiteren wurde untersucht, wie Energie gespart werden kann, da der Einfluss einer App auf den Batteriestand für den Nutzer ein kritischer Faktor ist. Die Kommunikationsschnittstellen und Sensorik auszuschalten, sobald sie kurzzeitig nicht benutzt werden, ist nicht umsetzbar, da der Nutzer das erneute Anschalten jedes Mal manuell freigeben muss. Das unterscheidet reale Telefone von beispielsweise Knoten in Sensornetzwerken, auf denen dieses sogenannte Duty Cycling möglich ist. Anwendung findet der CONIC Prototyp in der Messe-App, die die Projektschau OUTPUT.DD der Fakultät Informatik der TU Dresden begleitet. Mit dieser Integration ist es möglich, Besuchern eine Kartenansicht zu liefern, die farbkodiert das Besucheraufkommen zeigt, auch wenn es zu Überlast im Kommunikationsnetz kommt. Außerdem kann damit unter realen Bedingungen weiter untersucht werden, wie ein digitales Spielkonzept die Bereitschaft zum anonymen Teilen von Positionsdaten erhöht.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- "Demonstrations and people-counting based on Wifi probe requests," 2019 IEEE 5th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), Limerick, Ireland, 2019, pp. 596-600
Christin Groba
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/WF-IoT.2019.8767208) - "Exploring data forwarding with Bluetooth for participatory crowd monitoring", 2019 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), Kyoto, Japan, 2019, pp. 71-76
Christin Groba and Thomas Springer
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/PERCOMW.2019.8730711) - “Peer-to-peer transfers for crowd monitoring – A reality check”, 27th International Science Conference on Computer Networks (CN2020), Gdańsk, Poland, 2020
Christin Groba and Alexander Schill
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-030-50719-0_6)
