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Der Beitrag beschreibt die Architektur und Aufbau eines auf Smartphone-Sensoren basierenden Indoor Positionierungsansatzes.\n\nIn den vergangenen Jahren wurden diverse Indoor-Positionierungsans\xe4tze aufbauend auf externer Hardware und Arbeitsaufwand-intensiven Datenerfassungskampagnen vorgestellt. Dazu geh\xf6ren unter anderem absolute Positionierungsverfahren wie mitunter Fingerprinting und/oder Received Signal Strength Indication mittels WLAN-Ortung und Bluetooth Low Energy Beacons.\n\nEinen alternativen Ansatz bieten relative Positionierungsverfahren aufbauend auf einem Koppelnavigationsansatz (Pedestrian Dead Reckoning, PDR). Solche Verfahren bauen auf Smartphone-internen Sensoren (u.a. Gyroskop, Akzelerometer, Barometer) auf und ben\xf6tigen keine aufwendige Trainingsdatenerfassung sowie externe Hardware. Mithilfe von Map Matching Verfahren und eindeutig erkennbaren Orten (Landmarks) werden akkumulierte Positionierungsfehler korrigiert. \n\nDieser Vortrag soll einen \xdcberblick \xfcber ein solches infrastrukturfreies, Cross Plattform f\xe4higes und auf Open Source Software aufbauendes PDR-System geben. Die Mobile App wird mit React Native entwickelt.\n\nDiese Anwendung wird aktuell im Rahmen einer Master Abschlussarbeit an der Universit\xe4t Osnabr\xfcck entwickelt und soll Anwendung im CampusGIS2 Projekt der Universit\xe4t zu K\xf6ln finden.\nabout this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/VCDVWB/