TY - THES

T1 - Beitrag zu einem optimierten Einsatz technologiebasierter Erfahrungswelten zwischen militärischen Stäben und Betreibern untertägiger Infrastruktur

AU - Evangelatos, Alexandros

N1 - nicht gesperrt

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich vorerst allgemein mit Fragen zur Lokalisierung von Personen in unterirdischen Strukturen, wie Tunnelanlagen. Aktuelle Projekte der sogenannten Forschungsgruppe NIKE, welche sich mit ähnlichen Themen zur Erhöhung der Sicherheit in unterirdischen und komplexen Anlagen beschäftigen, sowie weitere relevante Untersuchungen wurden während untertägiger Tests am Zentrum am Berg begleitet. Zusätzlich werden aktuelle Produkte zur Personenerfassung und Lokalisierung in untertägigen Anlagen von unterschiedlichen Unternehmen eruiert. Aus den beobachteten Einschränkungen vorhandener Forschungsprojekte ging die Idee hervor, ein System zu entwickeln, welches Personen detektieren und lokalisieren kann, ohne diese vorher mit einem gesonderten Gerät ausstatten zu müssen. Da der weltweite Anteil von Smartphone-Nutzern stetig steigt und in manchen Ländern wie Österreich und Deutschland bei nahezu 90 % liegt, könnte demnach ein System, welches fähig ist diese Geräte zu detektieren, eine gute Abschätzung der Anzahl tatsächlicher, in einer gewissen Umgebung befindlicher, Personen abgeben. Da WLAN-fähige Geräte, wie Smartphones, zur Aufrechterhaltung eines stabilen Netzwerkes kontinuierlich, im Durchschnitt etwa einmal pro Minute, sogenannte Probe Requests aussenden, wurden verschiedene Möglichkeiten erhoben, ein System zur Personenerfassung darauf basierend zu entwickeln. Erste Ausführungen konnten dann mittels eines kleinen Computers, eines sogenannten Raspberry Pis, als Signalempfänger sowie einer darauf installierten öffentlich zugänglichen Software durchgeführt werden. Es folgten Versuche zur Reichweite sowie der Signalabschwächung durch unterschiedliche Umgebungssituationen in der Anlage des Tunnelforschungszentrums am ZaB. Im selben Zentrum fand anschließend ein Großversuch der Forschungsgruppe NIKE statt, an welchem neben weiteren Forschungsunternehmungen auch das Pilotprojekt dieser Diplomarbeit teilnehmen konnte. Dabei wurden über mehrere Tage verschiedene Szenarien durchgeführt, an welchen Einheiten der Gruben- und Feuerwehr, sowie militärischen Truppen, an unterschiedlichen Trainings und Brandsimulationen beteiligt waren. Die gewonnenen Erkenntnisse, vor allem aus der erstmalig gemeinsamen Ausführung der zahlreichen Forschungsprojekte, wurden im Anschluss auch an einer Konferenz präsentiert. Besonders für das Projekt dieser Arbeit war die Teilnahme bedeutend und instruktiv, da infolge der durchaus erfolgreichen Ausführungen die Rahmenbedingungen der Einsatzfähigkeit festgestellt werden konnten. Weiterführende Ideen und Verbesserungsvorschläge, sowie alternative Anwendungen wurden abschließend behandelt, stets mit dem Ziel, Einsatzkräfte im Falle eines Ereignisses gezielt mit zusätzlichen Informationen zu unterstützen.

AB - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich vorerst allgemein mit Fragen zur Lokalisierung von Personen in unterirdischen Strukturen, wie Tunnelanlagen. Aktuelle Projekte der sogenannten Forschungsgruppe NIKE, welche sich mit ähnlichen Themen zur Erhöhung der Sicherheit in unterirdischen und komplexen Anlagen beschäftigen, sowie weitere relevante Untersuchungen wurden während untertägiger Tests am Zentrum am Berg begleitet. Zusätzlich werden aktuelle Produkte zur Personenerfassung und Lokalisierung in untertägigen Anlagen von unterschiedlichen Unternehmen eruiert. Aus den beobachteten Einschränkungen vorhandener Forschungsprojekte ging die Idee hervor, ein System zu entwickeln, welches Personen detektieren und lokalisieren kann, ohne diese vorher mit einem gesonderten Gerät ausstatten zu müssen. Da der weltweite Anteil von Smartphone-Nutzern stetig steigt und in manchen Ländern wie Österreich und Deutschland bei nahezu 90 % liegt, könnte demnach ein System, welches fähig ist diese Geräte zu detektieren, eine gute Abschätzung der Anzahl tatsächlicher, in einer gewissen Umgebung befindlicher, Personen abgeben. Da WLAN-fähige Geräte, wie Smartphones, zur Aufrechterhaltung eines stabilen Netzwerkes kontinuierlich, im Durchschnitt etwa einmal pro Minute, sogenannte Probe Requests aussenden, wurden verschiedene Möglichkeiten erhoben, ein System zur Personenerfassung darauf basierend zu entwickeln. Erste Ausführungen konnten dann mittels eines kleinen Computers, eines sogenannten Raspberry Pis, als Signalempfänger sowie einer darauf installierten öffentlich zugänglichen Software durchgeführt werden. Es folgten Versuche zur Reichweite sowie der Signalabschwächung durch unterschiedliche Umgebungssituationen in der Anlage des Tunnelforschungszentrums am ZaB. Im selben Zentrum fand anschließend ein Großversuch der Forschungsgruppe NIKE statt, an welchem neben weiteren Forschungsunternehmungen auch das Pilotprojekt dieser Diplomarbeit teilnehmen konnte. Dabei wurden über mehrere Tage verschiedene Szenarien durchgeführt, an welchen Einheiten der Gruben- und Feuerwehr, sowie militärischen Truppen, an unterschiedlichen Trainings und Brandsimulationen beteiligt waren. Die gewonnenen Erkenntnisse, vor allem aus der erstmalig gemeinsamen Ausführung der zahlreichen Forschungsprojekte, wurden im Anschluss auch an einer Konferenz präsentiert. Besonders für das Projekt dieser Arbeit war die Teilnahme bedeutend und instruktiv, da infolge der durchaus erfolgreichen Ausführungen die Rahmenbedingungen der Einsatzfähigkeit festgestellt werden konnten. Weiterführende Ideen und Verbesserungsvorschläge, sowie alternative Anwendungen wurden abschließend behandelt, stets mit dem Ziel, Einsatzkräfte im Falle eines Ereignisses gezielt mit zusätzlichen Informationen zu unterstützen.

KW - People detection

KW - indoor positioning

KW - WLAN localisation

KW - Wi-Fi localisation

KW - Tunnel safety

KW - Underground facilities

KW - Personenerfassung

KW - Personendetektion

KW - WLAN Lokalisierung

KW - Tunnelsicherheit

KW - Untertägige Anlagen

U2 - 10.34901/mul.pub.2023.87

DO - 10.34901/mul.pub.2023.87

M3 - Masterarbeit

ER -