Advances in Motion Sensing on Mobile Devices

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-51-5598-6
Title: Advances in Motion Sensing on Mobile Devices
Author: Hemminki, Samuli
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Science, Department of Computer Science
Doctoral Programme in Computer Science
Publisher: Helsingin yliopisto
Date: 2019-11-25
URI: http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-51-5598-6
http://hdl.handle.net/10138/306741
Thesis level: Doctoral dissertation (article-based)
Abstract: Motion sensing is one of the most important sensing capabilities of mobile devices, enabling monitoring physical movement of the device and associating the observed motion with predefined activities and physical phenomena. The present thesis is divided into three parts covering different facets of motion sensing techniques. In the first part of this thesis, we present techniques to identify the gravity component within three-dimensional accelerometer measurements. Our technique is particularly effective in the presence of sustained linear acceleration events. Using the estimated gravity component, we also demonstrate how the sensor measurements can be transformed into descriptive motion representations, able to convey information about sustained linear accelerations. To quantify sustained linear acceleration, we propose a set of novel peak features, designed to characterize movement during mechanized transportation. Using the gravity estimation technique and peak features, we proceed to present an accelerometer-based transportation mode detection system able to distinguish between fine-grained automotive modalities. In the second part of the thesis, we present a novel sensor-assisted method, crowd replication, for quantifying usage of a public space. As a key technical contribution within crowd replication, we describe construction and use of pedestrian motion models to accurately track detailed motion information. Fusing the pedestrian models with a positioning system and annotations about visual observations, we generate enriched trajectories able to accurately quantify usage of public spaces. Finally in the third part of the thesis, we present two exemplary mobile applications leveraging motion information. As the first application, we present a persuasive mobile application that uses transportation mode detection to promote sustainable transportation habits. The second application is a collaborative speech monitoring system, where motion information is used to monitor changes in physical configuration of the participating devices.Liikkeen havainnointi ja analysointi ovat keskeisimpiä kontekstitietoisten mobiililaitteiden ominaisuuksia. Tässä väitöskirjassa tarkastellaan kolmea eri liiketunnistuksen osa-aluetta. Väitöskirjan ensimmäinen osa käsittelee liiketunnistuksen menetelmiä erityisesti liikenteen ja ajoneuvojen saralla. Väitöskirja esittelee uusia menetelmiä gravitaatiokomponentin arviointiin tilanteissa, joissa laitteeseen kohdistuu pitkäkestoista lineaarista kiihtyvyyttä. Gravitaatiokomponentin tarkka arvio mahdollistaa ajoneuvon liikkeen erottelun muista laitteeseen kohdistuvista voimista. Menetelmän potentiaalin havainnollistamiseksi työssä esitellään kiihtyvyysanturipohjainen kulkumuototunnistusjärjestelmä, joka perustuu eri kulkumuotojen erotteluun näiden kiihtyvyysprofiilien perusteella. Väitöskirjan toinen osa keskittyy tapoihin mitata ja analysoida julkisten tilojen käyttöä liikkeentunnistuksen avulla. Työssä esitellään menetelmä, jolla kohdealueen käyttöä voidaan arvioida yhdistelemällä suoraa havainnointia ja mobiililaitteilla suoritettua havainnointia. Tämän esitellyn ihmisjoukkojen toisintamiseen (crowd replication) perustuvan menetelmän keskeisin tekninen kontribuutio on liikeantureihin perustuva liikkeenmallinnusmenetelmä, joka mahdollistaa käyttäjän tarkan askelten ja kävelyrytmin tunnistamisen. Yhdistämällä liikemallin tuottama tieto paikannusmenetelmään ja tutkijan omiin havaintoihin väitöskirjassa osoitetaan, kuinka käyttäjän osalta saadaan tallennettua tarkat tiedot hänen aktiviteeteistään ja liikeradoistaan sekä tilan että ajan suhteen. Väitöskirjan kolmannessa ja viimeisessä osassa esitellään kaksi esimerkkisovellusta liikkeentunnistuksen käytöstä mobiililaitteissa. Ensimmäinen näistä sovelluksista pyrkii edistämään ja tukemaan käyttäjää kohti kestäviä liikkumistapoja. Sovelluksen keskeisenä komponenttina toimii automaattinen kulkumuototunnistus, joka seuraa käyttäjän liikkumistottumuksia ja näistä koituvaa hiilidioksidijalanjälkeä. Toinen esiteltävä sovellus on mobiililaitepohjainen, yhteisöllinen puheentunnistus, jossa liikkeentunnistusta käytetään seuraamaan mobiililaiteryhmän fyysisen kokoonpanon pysyvyyttä.
Subject: Computer Science
Rights: This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
Advances.pdf 10.51Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record