Conceptual model of the information system for indoor navigation and positioning based on two-dimensional matrix codes

dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorVeres, Oleh
dc.contributor.authorVeres , Yuriy
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2025-10-28T09:19:10Z
dc.date.issued2025
dc.date.submitted2025
dc.description.abstractIn densely populated areas or indoors, the accuracy of GPS signals can be significantly reduced. This is because satellite signals can be obscured by buildings and reflected from them, which creates socalled multi-layer reflections. As a result, the system can incorrectly determine the position, which leads to a significant error. This creates serious problems for indoor navigation, especially if high accuracy is required. Alternative indoor navigation technologies are being actively developed to solve this problem. Since Wi-Fi routers are often found in indoor environments, they can be used to determine location. This allows you to choose the approximate location with an accuracy of several meters. However, this system requires many access points for accurate operation, which is a problem in the case of Lviv Polytechnic National University buildings. There is incomplete or no coverage, large wall thickness, underground passages between buildings, and classrooms in underground rooms. Therefore, there was an objective need to develop a project for the implementation of navigation and positioning in enclosed spaces by developing a mobile application for searching for classrooms and offices, forming and visualizing routes based on two-dimensional matrix codes and taking into account the Location Services indicators overlaid on the plans of the academic buildings of Lviv Polytechnic National University. It is proposed that a QR or Aztec code be used to determine the location and provide brief information about a particular office or classroom of an academic building. The location can also be set manually or determined using data from the saved plans of the university buildings and campus. The Dijkstra algorithm is used to calculate the shortest path. This made it possible to develop a conceptual model of the information system, considering the stakeholders' requirements. В умовах густонаселених районів або в приміщеннях точність сигналів GPS може суттєво знижуватись. Це пов'язано з тим, що супутникові сигнали можуть бути затінені будівлями, а також відображатись від них, що створює так звані багатошарові відображення. В результаті, інформаційна система може неправильно визначити позицію, що призводить до великої похибки. Це створює серйозні проблеми для навігації в закритих приміщеннях, особливо якщо потрібно забезпечити високу точність. Для вирішення цієї проблеми активно розвиваються альтернативні технології навігації для приміщень. Оскільки Wi-Fi маршрутизатори часто є у приміщеннях, можна використовувати їх для визначення місцезнаходження. Це дає змогу визначити орієнтовне місцезнаходження з точністю до кількох метрів. Проте, для точної роботи цієї системи необхідна наявність великої кількості точок доступу, що є проблемою у випадку корпусів Національного університету «Львівська політехніка». Тут покриття є не повним або взагалі відсутнім, через велику товщину стін, підземні переходи між корпусами та наявністю аудиторій у підземних приміщеннях. Тому виникла об’єктивна необхідність розроблення проєкту реалізації навігації та позиціонування в закритих приміщеннях, шляхом розроблення мобільного застосунку для пошуку аудиторій і робочих кабінетів, формування та візуалізації маршрутів на основі двовимірних матричних кодів та з врахуванням показників Location Services, накладених на плани навчальних корпусів Національного університету «Львівська політехніка». Запропоновано для визначення місцезнаходження та подання стислої інформації про певний робочий кабінет чи аудиторію навчального корпусу використовувати QR або Aztec код. Місцезнаходження можна також задавати вручну або визначити як дані зі збережених планів навчальних корпусів та кампусу університету. Для обчислення найкоротшого шляху застосовується алгоритм Дейкстри. Це дало змогу розробити концептуальну модель інформаційної системи з врахуванням вимог зацікавлених сторін.
dc.format.pages114-129
dc.identifier.citationVeres O. Conceptual model of the information system for indoor navigation and positioning based on two-dimensional matrix codes / Oleh Veres, Yuriy Veres // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2025. — № 17. — С. 114–129.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/115401
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний університет «Львівська політехніка»
dc.relation.references1. (2025). Parisaeroport.fr. https://www.parisaeroport.fr/en/passengers/services/book-a-service 2. AbuSalim, S. W. G., Ibrahim, R., Zainuri Saringat, M., Jamel, S., & Abdul Wahab, J. (2020). Comparative Analysis between Dijkstra and Bellman-Ford Algorithms in Shortest Path Optimization. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 917, 012077. https://doi.org/10.1088/1757-899x/917/1/012077 3. Alpert, M., & Onyshchenko, V. (2023). Finding the best shortest path algorithm for smart suitcase. Management of Development of Complex Systems, 55, 92–97. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2023.55.92-97 4. Bao, M. (2005). Analysis and Design Principles of MEMS Devices. Elsevier. using 5. Barnes, J., Rizos, C., Wang, J., Small, D., Voigt, G., & Gambale, N. (2003). High Precision Indoor and Outdoor Positioning LocataNet. Journal https://doi.org/10.5081/jgps.2.2.73 of Global Positioning Systems, 2(2), 73–82. 6. Caffery, J., & Stuber, G. (1998). Overview of radiolocation in CDMA cellular systems. IEEE Communications Magazine, 36(4), 38–45. https://doi.org/10.1109/35.667411 7. Chemes, V. S., & Vetrov, O. S. (2024). Comparison of shortest path search algorithms. Computer technologies of data processing, 284-287. https://jktod.donnu.edu.ua/article/view/16287 8. de Schipper, E., Feskens, R., & Keuning, J. (2021). Personalized and Automated Feedback in Summative Assessment Using Recommender Systems. Frontiers in Education, 6. https://doi.org/10.3389/feduc.2021.652070 9. Elsanhoury, M., Makela, P., Koljonen, J., Valisuo, P., Shamsuzzoha, A., Mantere, T., Elmusrati, M., & Kuusniemi, H. (2022). Precision positioning for smart logistics using Ultra-Wideband Technology-Based indoor navigation: a review. IEEE Access, 10, 44413–44445. https://doi.org/10.1109/access.2022.3169267 10. Explorer App | American Museum of Natural History. (2019). American Museum of Natural History. https://www.amnh.org/plan-your-visit/explorer 11. Falas, T., & Kashani, H. (2007, March 1). Two-Dimensional Bar-Code Decoding with Camera-Equipped Mobile Phones. IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/PERCOMW.2007.119 12. Flutter. (2024). Flutter - Beautiful native apps in record time. Flutter.dev; Google. https://flutter.dev/ 13. Google. (2012, May 9). Shop and travel smarter with Google Maps 6.7 for Android - now with Google Offers and indoor walking directions. Google Lat Long. https://maps.googleblog.com/2012/05/shop-and-travel-smarter-with google.html 14. Grewal, M. S., Andrews, A. P., & Bartone, C. G. (2020). Global Navigation satellite systems, inertial navigation, and integration. https://doi.org/10.1002/9781119547860 15. Hahn, H. I., & Jung, J. G. (2006). TWO-DIMENSIONAL BARCODE SYMBOLOGY PDF417 IMPROVING PERFORMANCE OF THE DECODER FOR. Kluwer Academic Publishers eBooks, 233–237. https://doi.org/10.1007/1-4020-4543-3_28 16. Huo, L., Zhu, J., Singh, P. K., & Pavlovich, P. A. (2021). Research on QR image code recognition system based on artificial intelligence algorithm. Journal of Intelligent Systems, 30(1), 855-867. https://doi.org/10.1515/jisys 2020-0143 17. ISO/IEC 24778:2024. (n.d.-b). Retrieved from https://www.iso.org/standard/82441.html 18. Jiang, H., Li, J., Zhao, P., Zeng, F., Xiao, Z., & Iyengar, A. (2021). Location privacy-preserving mechanisms in location-based services: A comprehensive survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(1), 1-36. https://doi.org/10.1145/3423165 19. Khalil, J. (2023, August 28). Syntony doubles multi-GNSS simulation solution computation power - GPS World. GPS World. https://www.gpsworld.com/syntony-doubles-multi-gnss-simulation-solution-computation-power/ 20. Khalil, J. (2025, February 10). EUSPA launches GNSS and secure SATCOM user technology report - GPS World. GPS World. https://www.gpsworld.com/euspa-launches-gnss-and-secure-satcom-user-technology-report/ 21. Khalil, J. (2025, February 11). Taoglas launches multi-band GNSS antennas - GPS World. GPS World. https://www.gpsworld.com/taoglas-launches-multi-band-gnss-antennas/ 22. Khalil, J. (2025, February 14). Topcon launches GNSS receiver for precision applications - GPS World. GPS World. https://www.gpsworld.com/topcon-launches-gnss-receiver-for-precision-applications/ 23. Khalil, J. (2025, February 19). MIKROE unveils Click Board for precision applications - GPS World. GPS World. https://www.gpsworld.com/mikroe-unveils-click-board-for-precision-applications/ 24. Khalil, J. (2025, February 4). GMV to develop Galileo High Accuracy Service data generator - GPS World. GPS World. https://www.gpsworld.com/gmv-to-develop-galileo-high-accuracy-service-data-generator/ 25. Khalil, J. (2025, January 23). FrontierSI releases LEO PNT state of the market report - GPS World. GPS World. https://www.gpsworld.com/frontiersi-releases-leo-pnt-state-of-the-market-report/ 26. Kogure, S., Kawazu, Y., & Sakai, T. (2020). Quasi‐Zenith Satellite System. Position, Navigation, and Timing Technologies in the 21st Century: Integrated Satellite Navigation, Sensor Systems, and Civil Applications, 1, 187 204. https://doi.org/10.1002/9781119458449.ch8 27. Ladd, A., Bekris, K., Rudys, A., Wallach, D., & Kavraki, L. (2004). On the feasibility of using wireless ethernet for indoor localization. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 20(3), 555–559. https://doi.org/10.1109/tra.2004.824948 28. LaMarca, A., & De Lara, E. (2022). Location systems: An introduction to the technology behind location awareness. Springer Nature. 29. Manglik, R. (2024). Global Navigation Satellite System. EduGorilla Publication. 30. Marbutt, J., & Schiefer, R. (2011). Windows Phone 7 Silverlight Cookbook. Packt Publishing Ltd. 31. Misra, P., & Enge, P. (2006). Global positioning system: Signals, measurements and performance (lincoln, ma: Ganga. Global Positioning System: Signals, Measurements and Performance Lincoln, MA: Ganga. 32. Morton, Y. J., van Diggelen, F., Spilker Jr, J. J., Parkinson, B. W., Lo, S., & Gao, G. (Eds.). (2021). Position, navigation, and timing technologies in the 21st century: Integrated satellite navigation, sensor systems, and civil applications, volume 1. John Wiley & Sons. 33. Motroni, A., Buffi, A., & Nepa, P. (2021). A survey on indoor vehicle localization through RFID technology. IEEE Access, 9, 17921–17942. https://doi.org/10.1109/access.2021.3052316 34. Neelima, K., & Subhas, C. (2022). Half diagonal matrix codes for reliable embedded memories. International journal of health sciences, (II), 11664-11677. https://doi.org/10.53730/ijhs.v6ns2.8117 35. Ni, L. M., Liu, Y., Lau, Y. C., & Patil, A. P. (2004). LANDMARC: Indoor location sensing using active RFID. Wireless Networks, 10(6), 701–710. https://doi.org/10.1023/b:wine.0000044029.06344.dd 36. Normand, N., & Viard-Gaudin, C. (1994). A two-dimensional bar code reader. In Proceedings of the 12th IAPR International Conference on Pattern Recognition, Vol. 2-Conference B: Computer Vision & Image Processing. (Cat. No. 94CH3440-5) (pp. 201-203). IEEE. https://doi.org/10.1109/icpr.1994.577158 37. Parush, A. (n.d.). Conceptual Design for Interactive Systems: Designing for Performance and User Experience. Morgan Kaufmann. 38. PMI. (2021). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Seventh Edition and the Standard for Project Management (7th ed.). Project Management Institute. 39. Saha, S., Chaudhuri, K., Sanghi, D., & Bhagwat, P. (2003). Location determination of a mobile device using IEEE 802.11 b access point signals. In 2003 IEEE Wireless Communications and Networking, 2003. WCNC 2003. (Vol. 3, pp. 1987-1992). IEEE. https://doi.org/10.1109/wcnc.2003.1200692 40. Sahoo, S. K., & Choudhury, B. B. (2023). A review of methodologies for path planning and optimization of mobile robots. Journal of process management and new technologies, 11(1-2), 122-140. https://doi.org/10.5937/jpmnt11 45039 41. Santi, S., De Koninck, T., Daneels, G., Lemic, F., & Famaey, J. (2021). Location-based vertical handovers in wi fi networks with ie 802.11 ah. IEEE Access, 9, 54389-54400. https://doi.org/10.1109/access.2021.3071639 42. Siklichuk, A. S., & Senyk, I. O. (2024). Application of the Dijkstra algorithm for finding the optimal route. Applied aspects of modern interdisciplinary research, 181-184. https://jpasmd.donnu.edu.ua/article/view/14814 43. Son, K., & Choi, W. (2024). Coded Matrix Computation in Wireless Network. IEEE Transactions on Wireless Communications, 23(6), 6394-6410. https://doi.org/10.1109/twc.2023.3331263 44. Sondhi, N. A., & Kumar, N. D. R. (2022). QR codes in Education : a review. International Journal of Scientific Research in Science and Technology, 193–205. https://doi.org/10.32628/ijsrst229118 45. The OMG® Specifications Catalog. (n.d.). Www.omg.org. Retrieved March 11, 2023, from https://www.omg.org/spec/ 46. Thrun, S. (2000). Probabilistic Algorithms in Robotics. AI Magazine, 21(4), 93–109. https://doi.org/10.1609/aimag.v21i4.1534 47. University Presentation Materials | Lviv Polytechnic National University. (2025). Lpnu.ua. https://lpnu.ua/en/lviv polytechnic/university-presentation-materials 48. Veres, O., Kunanets, N., Pasichnyk, V., Veretennikova, N., Korz, R., & Leheza, A. (2019, September 1). Development and Operations Modern Paradigm of the Work of IT Project Teams. IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2019.8929861 49. Wang, X. Z. (2018). The comparison of three algorithms in shortest path issue. Journal of Physics Conference Series, 1087, 022011. 50. Waters, J. (2012). QR codes for dummies. John Wiley & Sons. 51. Yamasaki, Y., & Noguchi, N. (2023). Research on autonomous driving technology for a robot vehicle in mountainous farmland using the Quasi-Zenith Satellite System. Smart Agricultural Technology, 3, 100141. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100141 52. Yang, Z. (2012). Windows Phone 7 XNA Cookbook. Packt Publishing Ltd. (Yang, 2012) 53. Yudanto, R., Cheng, J., Hostens, E., Van Der Wilt, M., & Cavey, M. V. (2023). Ultra-Wide-Band localization: advancements in device and system calibration for enhanced accuracy and flexibility. IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation, 1, 242–253. https://doi.org/10.1109/jispin.2023.3339602
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23939/sisn2025.17.114
dc.subjectNavigation, Positioning, Two-Dimensional Matrix Codes, Conceptual Model, UML Diagrams, навігація, позиціювання, двомірні матричні коди, концептуальна модель, діаграми UML.
dc.subject.udc004.8
dc.titleConceptual model of the information system for indoor navigation and positioning based on two-dimensional matrix codes
dc.title.alternativeКонцептуальна модель інформаційної системи навігації і позиціонування всередині приміщень на основі двовимірних матричних кодів
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
maket25066219052025ves-117-132.pdf
Size:
568.06 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: