misurazione distanza attraverso Bluetooth ?
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.) Una prima ovvia ricerca negli archivi di Nexa non mi ha dato risultati... :-( -- EN ===================================================================== Prof. Enrico Nardelli Dipartimento di Matematica - Universita' di Roma "Tor Vergata" Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli@mat.uniroma2.it home page: http://www.mat.uniroma2.it/~nardelli blog: http://www.ilfattoquotidiano.it/blog/enardelli/ http://link-and-think.blogspot.it/ ===================================================================== --
Buongiorno Enrico, Enrico Nardelli <nardelli@mat.uniroma2.it> writes:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
https://www.aclu.org/aclu-white-paper-limits-location-tracking-epidemic ? Segnalato da Stefano Zacchiroli: http://server-nexa.polito.it/pipermail/nexa/2020-April/017351.html --8<---------------cut here---------------start------------->8--- The algorithms are not likely to be reliable. Even if we were to imagine a set of location data that had pinpoint accuracy, there would still be problems translating that in any automated way into reliable guesses about whether two people were in danger of transmitting an infection. The Israeli system apparently acts on the basis of nothing more than an automated look at proximity. In Israel, one woman was identified as a “contact” simply because she waved at her infected boyfriend from outside his apartment building — and was issued a quarantine order based on that alone. Such a system is likely to make many such mistakes; it won’t know that a bank teller is shielded from transmission because they’re behind plexiglass, or that two people close together in a building are actually in separate apartments divided by a wall. --8<---------------cut here---------------end--------------->8--- (di esempi potene immaginarne anche di più) In altre parole: l'algoritmo che calcola il rischio di infezione basandosi solo sulla distanza misurata via bluetooth è deficiente. Se non c'è una persona che interpreta il dato e lo contestualizza, sapere quanto ero bluetooth-vicino a un infetto potrebbe addirittura essere inutilmente ansiogeno. ...oppure si potrebbe migliorare l'algoritmo prevedendo l'aggiunta di adeguati metadati per contestualizzare *immediatamente* l'avvenuto contatto potenzialmente a rischio: «Sei in prossimità di una persona da più di 10 minuti: tra te e la persona ci sono ostacoli, che DPI indossate, vi guardate in faccia o siete di spalle [1]»... ma "io non creto"... Il machine learning e SALAMI vari sono molto utili ma ci sono ormai pile e pile di studi che ne evidenziano i limiti se usate "a caso". [...] Saluti, Giovanni [1] come si chiama? :-D -- Giovanni Biscuolo
Grazie mille Giovanni, questo articolo lo conoscevo ma non era questo quello cui facevo riferimento. Era un articolo scritto da qualcuno con un background tecnico che discuteva, anche mediante diagrammi e figure come l'ideale cerchio di misura del bluetooth centrato sul portatore del dispositivo abbia poi nella realtà forme diverse, e ne analizzava le conseguenze rispetto alla misura della distanza. Ciao, Enrico Il 24/04/2020 10:23, Giovanni Biscuolo ha scritto:
Buongiorno Enrico,
Enrico Nardelli <nardelli@mat.uniroma2.it> writes:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
https://www.aclu.org/aclu-white-paper-limits-location-tracking-epidemic ?
Segnalato da Stefano Zacchiroli: http://server-nexa.polito.it/pipermail/nexa/2020-April/017351.html
--8<---------------cut here---------------start------------->8--- The algorithms are not likely to be reliable. Even if we were to imagine a set of location data that had pinpoint accuracy, there would still be problems translating that in any automated way into reliable guesses about whether two people were in danger of transmitting an infection. The Israeli system apparently acts on the basis of nothing more than an automated look at proximity. In Israel, one woman was identified as a “contact” simply because she waved at her infected boyfriend from outside his apartment building — and was issued a quarantine order based on that alone. Such a system is likely to make many such mistakes; it won’t know that a bank teller is shielded from transmission because they’re behind plexiglass, or that two people close together in a building are actually in separate apartments divided by a wall. --8<---------------cut here---------------end--------------->8---
(di esempi potene immaginarne anche di più)
In altre parole: l'algoritmo che calcola il rischio di infezione basandosi solo sulla distanza misurata via bluetooth è deficiente.
Se non c'è una persona che interpreta il dato e lo contestualizza, sapere quanto ero bluetooth-vicino a un infetto potrebbe addirittura essere inutilmente ansiogeno.
...oppure si potrebbe migliorare l'algoritmo prevedendo l'aggiunta di adeguati metadati per contestualizzare *immediatamente* l'avvenuto contatto potenzialmente a rischio: «Sei in prossimità di una persona da più di 10 minuti: tra te e la persona ci sono ostacoli, che DPI indossate, vi guardate in faccia o siete di spalle [1]»... ma "io non creto"...
Il machine learning e SALAMI vari sono molto utili ma ci sono ormai pile e pile di studi che ne evidenziano i limiti se usate "a caso".
[...]
Saluti, Giovanni
[1] come si chiama? :-D
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Buongiorno, Che fosse questo? https://www.vice.com/en_us/article/4agz9j/bluetooth-low-energy-contact-traci... esperimento tecnico artistico che mostra l'imprecisione, la quantità di beacon tecnici ed altro? On Fri, Apr 24, 2020 at 11:36 AM Enrico Nardelli <nardelli@mat.uniroma2.it> wrote:
Grazie mille Giovanni, questo articolo lo conoscevo ma non era questo quello cui facevo riferimento.
Era un articolo scritto da qualcuno con un background tecnico che discuteva, anche mediante diagrammi e figure come l'ideale cerchio di misura del bluetooth centrato sul portatore del dispositivo abbia poi nella realtà forme diverse, e ne analizzava le conseguenze rispetto alla misura della distanza.
Ciao, Enrico
Il 24/04/2020 10:23, Giovanni Biscuolo ha scritto:
Buongiorno Enrico,
Enrico Nardelli <nardelli@mat.uniroma2.it> writes:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
https://www.aclu.org/aclu-white-paper-limits-location-tracking-epidemic ?
Segnalato da Stefano Zacchiroli: http://server-nexa.polito.it/pipermail/nexa/2020-April/017351.html
--8<---------------cut here---------------start------------->8--- The algorithms are not likely to be reliable. Even if we were to imagine a set of location data that had pinpoint accuracy, there would still be problems translating that in any automated way into reliable guesses about whether two people were in danger of transmitting an infection. The Israeli system apparently acts on the basis of nothing more than an automated look at proximity. In Israel, one woman was identified as a “contact” simply because she waved at her infected boyfriend from outside his apartment building — and was issued a quarantine order based on that alone. Such a system is likely to make many such mistakes; it won’t know that a bank teller is shielded from transmission because they’re behind plexiglass, or that two people close together in a building are actually in separate apartments divided by a wall. --8<---------------cut here---------------end--------------->8---
(di esempi potene immaginarne anche di più)
In altre parole: l'algoritmo che calcola il rischio di infezione basandosi solo sulla distanza misurata via bluetooth è deficiente.
Se non c'è una persona che interpreta il dato e lo contestualizza, sapere quanto ero bluetooth-vicino a un infetto potrebbe addirittura essere inutilmente ansiogeno.
...oppure si potrebbe migliorare l'algoritmo prevedendo l'aggiunta di adeguati metadati per contestualizzare *immediatamente* l'avvenuto contatto potenzialmente a rischio: «Sei in prossimità di una persona da più di 10 minuti: tra te e la persona ci sono ostacoli, che DPI indossate, vi guardate in faccia o siete di spalle [1]»... ma "io non creto"...
Il machine learning e SALAMI vari sono molto utili ma ci sono ormai pile e pile di studi che ne evidenziano i limiti se usate "a caso".
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Saluti, Giovanni
[1] come si chiama? :-D
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-- Claudio Agosti, https://facebook.tracking.exposed, @_vecna PGP keybase.io/vecna - Research Associate - DATACTIVE University of Amsterdam https://data-activism.net
Il 24/04/20 12:01, Claudio Agosti ha scritto:
Buongiorno,
Che fosse questo? https://www.vice.com/en_us/article/4agz9j/bluetooth-low-energy-contact-traci...
esperimento tecnico artistico che mostra l'imprecisione, la quantità di beacon tecnici ed altro?
Ahhh, formidabile Guarnieri. rob
Sulla stima della distanza attraverso il Bluetooth il Governo di Singapore ha fatto un lavoro eccellente, spiegando la metodologia di testing per la calibrazione delle misure fra differenti chipset BLE di differenti telefonini. Cioè il problema indicato nell’articolo esiste, ma c’è anche un approccio per risolverlo “normalizzando” il dato di RSSI in funzione del chipset bluetooth del telefono specifico: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri... Per fare ciò, si crea quindi una base dati di calibrazione per tutti i principali telefonini per la riduzione del margine di errore nell’interpretare l’RSSI: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Dev... Fabio On 24/04/2020 08:20, Enrico Nardelli wrote:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
Una prima ovvia ricerca negli archivi di Nexa non mi ha dato risultati... :-(
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Bel lavoro di laboratorio. Ma se lo smarthpone non è tra i *21* "principali" l'app che fa? On 24/04/2020 12:11, Fabio Pietrosanti (naif) wrote:
Sulla stima della distanza attraverso il Bluetooth il Governo di Singapore ha fatto un lavoro eccellente, spiegando la metodologia di testing per la calibrazione delle misure fra differenti chipset BLE di differenti telefonini.
Cioè il problema indicato nell’articolo esiste, ma c’è anche un approccio per risolverlo “normalizzando” il dato di RSSI in funzione del chipset bluetooth del telefono specifico: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri...
Per fare ciò, si crea quindi una base dati di calibrazione per tutti i principali telefonini per la riduzione del margine di errore nell’interpretare l’RSSI: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Dev...
Fabio
On 24/04/2020 08:20, Enrico Nardelli wrote:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
Una prima ovvia ricerca negli archivi di Nexa non mi ha dato risultati... :-(
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Grazie mille Fabio (e grazie anche agli altri che hanno risposto con altre indicazioni) Questo lavoro mi sembra davvero ben fatto, ma induce ulteriori riflessioni sulla possibilità di misurare effettivamente la reale distanza. Ci sono un paio di passaggi molto interessanti nell'introduzione. ------------ Distance estimation using BLE (Bluetooth Low Energy) is possible using the Received Signal Strength Indicator (RSSI) measured by a Bluetooth Central reading from a Peripheral. However, the RSSI value exhibits significant variation and is subject to factors such as: * Multipath fading * Phone placement on a person, e.g. in a hand, in a pocket, proximal or distal to a receiver * Environmental factors such as surface textures, geometry, and physical layout * Device-specific characteristics such as chipset, antenna layout, and OS configurations All these factors introduce random noise in estimates of distance. ------------ e poi ----------- Singapore Ministry of Health has come up with a guideline to determine if someone has been a close contact of a patient - the individual must have been within a 2 meter distance and present for at least 30 minutes. A device running the protocol will be able to pick up any other surrounding devices as long as they are in range, which could include devices more than 2 meters away and even behind multiple walls. *A problem statement then arises when presenting a list of contacts based on the encounter records: not everyone will fit the criteria of a close contact*. To resolve this issue of too many false positives while maintaining a higher degree of true positives, we aim to apply an algorithm during post-processing to increase our precision of identifying close contacts befitting the criteria. Thus, the following trials in this document are designed to collect distinguishable data matching the close contact criteria, as well as data outside of it for tuning the algorithm. ------------ Anche la parte sui modelli di telefono è illuminante ----------- Earlier on in our experiments it was found that the *physical characteristics of every device can affect the quantity and quality of data collected*. It can be expected that the *bluetooth hardware in each chipset, the antenna layout, and even the phone’s OS can affect the performance of the BlueTrace implementation*. Hardware characteristics can be controlled by collecting readings in an EMC chamber (anechoic or semi-anechoic). These readings can then be applied in post-processing to calibrate the RSSI values from the trial. See Anechoic Chamber Readings section for more information. One *critical factor to take into account is the manufacturer’s own battery saving features built into their OS*. This is noted in particular for Android vendors, and each flavor of Android can affect the amount of data that can be collected over a period of time. Some Android OEMs aggressively suppress the performance of the app, and at times may even kill the service or throttle the bluetooth hardware. A good reference guide can be found at: https://dontkillmyapp.com/. By following the steps to whitelist the app for each device, we can lessen the impact that manufacturer battery saving features affects our readings. An added precaution that we have introduced is to have trial participants interact as often as they can with their device, so the power-saving functions do not kick in and disrupt the app service. ----------- Alla fine loro hanno fatto il field trail in un ufficio con alcune persone e mentre è vero che hanno tirato fuori dei dati di calibrazione per una dozzina di modelli, il tutto non è stato verificato sul campo a Singapore (tant'è che poi sono andati in quarantena e - come ripetuto più volte su questa lista - il loro responsabile di TraceTogether ha osservato che il tracciamento digitale non può sostituire quello umano). Insomma, bel lavoro come come ingegnere apprezzo molto, ma ecco, se fossi il responsabile di un'azienda che deve decide se su queste basi si può lanciare un prodotto sul mercato, non rischierei.... Ciao, Enrico Il 24/04/2020 12:11, Fabio Pietrosanti (naif) ha scritto:
Sulla stima della distanza attraverso il Bluetooth il Governo di Singapore ha fatto un lavoro eccellente, spiegando la metodologia di testing per la calibrazione delle misure fra differenti chipset BLE di differenti telefonini.
Cioè il problema indicato nell’articolo esiste, ma c’è anche un approccio per risolverlo “normalizzando” il dato di RSSI in funzione del chipset bluetooth del telefono specifico: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri...
Per fare ciò, si crea quindi una base dati di calibrazione per tutti i principali telefonini per la riduzione del margine di errore nell’interpretare l’RSSI: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Dev...
Fabio
On 24/04/2020 08:20, Enrico Nardelli wrote:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
Una prima ovvia ricerca negli archivi di Nexa non mi ha dato risultati... :-(
-- EN
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Piccola correzione, hanno calcolato i dati di calibrazione per una ventina di modelli non una dozzina. Il 24/04/2020 14:31, Enrico Nardelli ha scritto:
Grazie mille Fabio (e grazie anche agli altri che hanno risposto con altre indicazioni)
Questo lavoro mi sembra davvero ben fatto, ma induce ulteriori riflessioni sulla possibilità di misurare effettivamente la reale distanza.
Ci sono un paio di passaggi molto interessanti nell'introduzione. ------------ Distance estimation using BLE (Bluetooth Low Energy) is possible using the Received Signal Strength Indicator (RSSI) measured by a Bluetooth Central reading from a Peripheral. However, the RSSI value exhibits significant variation and is subject to factors such as:
* Multipath fading * Phone placement on a person, e.g. in a hand, in a pocket, proximal or distal to a receiver * Environmental factors such as surface textures, geometry, and physical layout * Device-specific characteristics such as chipset, antenna layout, and OS configurations
All these factors introduce random noise in estimates of distance. ------------ e poi ----------- Singapore Ministry of Health has come up with a guideline to determine if someone has been a close contact of a patient - the individual must have been within a 2 meter distance and present for at least 30 minutes. A device running the protocol will be able to pick up any other surrounding devices as long as they are in range, which could include devices more than 2 meters away and even behind multiple walls. *A problem statement then arises when presenting a list of contacts based on the encounter records: not everyone will fit the criteria of a close contact*. To resolve this issue of too many false positives while maintaining a higher degree of true positives, we aim to apply an algorithm during post-processing to increase our precision of identifying close contacts befitting the criteria. Thus, the following trials in this document are designed to collect distinguishable data matching the close contact criteria, as well as data outside of it for tuning the algorithm. ------------
Anche la parte sui modelli di telefono è illuminante ----------- Earlier on in our experiments it was found that the *physical characteristics of every device can affect the quantity and quality of data collected*. It can be expected that the *bluetooth hardware in each chipset, the antenna layout, and even the phone’s OS can affect the performance of the BlueTrace implementation*. Hardware characteristics can be controlled by collecting readings in an EMC chamber (anechoic or semi-anechoic). These readings can then be applied in post-processing to calibrate the RSSI values from the trial. See Anechoic Chamber Readings section for more information. One *critical factor to take into account is the manufacturer’s own battery saving features built into their OS*. This is noted in particular for Android vendors, and each flavor of Android can affect the amount of data that can be collected over a period of time. Some Android OEMs aggressively suppress the performance of the app, and at times may even kill the service or throttle the bluetooth hardware. A good reference guide can be found at: https://dontkillmyapp.com/. By following the steps to whitelist the app for each device, we can lessen the impact that manufacturer battery saving features affects our readings. An added precaution that we have introduced is to have trial participants interact as often as they can with their device, so the power-saving functions do not kick in and disrupt the app service. -----------
Alla fine loro hanno fatto il field trail in un ufficio con alcune persone e mentre è vero che hanno tirato fuori dei dati di calibrazione per una dozzina di modelli, il tutto non è stato verificato sul campo a Singapore (tant'è che poi sono andati in quarantena e - come ripetuto più volte su questa lista - il loro responsabile di TraceTogether ha osservato che il tracciamento digitale non può sostituire quello umano).
Insomma, bel lavoro come come ingegnere apprezzo molto, ma ecco, se fossi il responsabile di un'azienda che deve decide se su queste basi si può lanciare un prodotto sul mercato, non rischierei....
Ciao, Enrico
Il 24/04/2020 12:11, Fabio Pietrosanti (naif) ha scritto:
Sulla stima della distanza attraverso il Bluetooth il Governo di Singapore ha fatto un lavoro eccellente, spiegando la metodologia di testing per la calibrazione delle misure fra differenti chipset BLE di differenti telefonini.
Cioè il problema indicato nell’articolo esiste, ma c’è anche un approccio per risolverlo “normalizzando” il dato di RSSI in funzione del chipset bluetooth del telefono specifico: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri...
Per fare ciò, si crea quindi una base dati di calibrazione per tutti i principali telefonini per la riduzione del margine di errore nell’interpretare l’RSSI: https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Dev...
Fabio
On 24/04/2020 08:20, Enrico Nardelli wrote:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
Una prima ovvia ricerca negli archivi di Nexa non mi ha dato risultati... :-(
-- EN
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-- EN ===================================================================== Prof. Enrico Nardelli Dipartimento di Matematica - Universita' di Roma "Tor Vergata" Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma tel: +39 06 7259.4204 fax: +39 06 7259.4699 mobile: +39 335 590.2331 e-mail: nardelli@mat.uniroma2.it home page: http://www.mat.uniroma2.it/~nardelli blog: http://www.ilfattoquotidiano.it/blog/enardelli/ http://link-and-think.blogspot.it/ ===================================================================== --
Enrico e Fabio, grazie per l'ottimo riferimento e per l'analisi nel merito Enrico Nardelli <nardelli@mat.uniroma2.it> writes: [...]
* Multipath fading * Phone placement on a person, e.g. in a hand, in a pocket, proximal or distal to a receiver * Environmental factors such as surface textures, geometry, and physical layout
Queste cose *non* dipendono dal modello del telefono o dal software. Sarebbe bello se ci fosse un ingegnere esperto in onde radio che ci dicesse la sua, soprattutto in merito all'impatto del multipath fading. [...]
Alla fine loro hanno fatto il field trail in un ufficio con alcune persone
Non ho letto lo studio: con quante persone e in quali ambienti? [...]
Insomma, bel lavoro come come ingegnere apprezzo molto,
Sono d'accordo sull'interesse tecnico/accademico dei test e le conclusioni non dovrebbero essere che il blutooth è troppo spannometrico per questo tipo di applicazione? No perché ho la sensazione che ormai sia dato per scontato che 'sto sistema misura la distanza (con che risoluzione?) e quindi è ottimo come base di calcolo del rischio di contagio... Oppure siamo in grado di applicare algoritmi di correzione degli errori... sulla base di cosa? [...] Saluti, Giovanni -- Giovanni Biscuolo
Buongiorno, 24 avril 2020 16:01 "Giovanni Biscuolo" <giovanni@biscuolo.net> a écrit:
* Multipath fading * Phone placement on a person, e.g. in a hand, in a pocket, proximal or distal to a receiver * Environmental factors such as surface textures, geometry, and physical layout
Queste cose *non* dipendono dal modello del telefono o dal software.
Sarebbe bello se ci fosse un ingegnere esperto in onde radio che ci dicesse la sua, soprattutto in merito all'impatto del multipath fading.
Sono un ingegnere che lavora nel settore radio e negli ultimi anni ho avuto una certa esperienza con i beacon bluetooth. Posso tranquillamente affermare che: - esistono differenti classi di potenza, ma supponiamo usano tutti smartphone in classe 2 e non tablet etc - il corpo umano assorbe il segnale 2.4 GHz usato dal Bluetooth e averlo dalla parte del ricevitore o dalla parte opposta cambia di circa 10dB - ogni terminale ha una resa dell'antenna a bordo del tutto differente, in genere i modelli top di gamma sono studiati meglio; fra l'altro, anche dove metti la mano sul dispositivo o se e' in tasca cambia parecchio - la frequenza e la modulazione usata si prestano molto bene a distanza vicine, infatti in genere si indica ~10 metri in campo aperto per la classe 2, ma e' un minimo e in diverse condizioni la propagazione e' molto facilitata: presenza di superfici piatte, acqua, metallo. All'atto pratico ho visto situazioni dove anche da 50 metri si riceve tranquillamente un segnale classe 2. - un trasmettitore in movimento (bicicletta etc) ha una perdita di 6 dB rispetto al caso fermo Per cui queste indicazioni per me sono attendibili. Cio' detto, immagino che le app proposte abbiano dei parametri per valutare la distanza dal livello del segnale, e se c'e' un dialogo si puo' anche fare un doppio controllo. Pero' immagino ci siamo nella spannometria, si. Nelle soluzioni di localizzazione indoor in genere ci si basa sulla triangolazione proprio per questi motivi, e non ho mai visto la precisione del metro. Saluti -- Ing. E.Roberto-Richiardone
Buongiorno Emmanuel Roberto, grazie infinite per aver risposto all'appello ERR <e@richiardone.eu> writes:
Buongiorno,
24 avril 2020 16:01 "Giovanni Biscuolo" <giovanni@biscuolo.net> a écrit:
[...]
Sarebbe bello se ci fosse un ingegnere esperto in onde radio che ci dicesse la sua, soprattutto in merito all'impatto del multipath fading.
Sono un ingegnere che lavora nel settore radio e negli ultimi anni ho avuto una certa esperienza con i beacon bluetooth.
[...]
- il corpo umano assorbe il segnale 2.4 GHz usato dal Bluetooth e averlo dalla parte del ricevitore o dalla parte opposta cambia di circa 10dB
- ogni terminale ha una resa dell'antenna a bordo del tutto differente, in genere i modelli top di gamma sono studiati meglio; fra l'altro, anche dove metti la mano sul dispositivo o se e' in tasca cambia parecchio
[...]
Cio' detto, immagino che le app proposte abbiano dei parametri per valutare la distanza dal livello del segnale,
Dal documento segnalato da Fabio Pietrosanti https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri... mi pare che la risposta sia affermativa: --8<---------------cut here---------------start------------->8--- Distance estimation using BLE is possible using the RSSI measured by a Bluetooth Central reading from a Peripheral --8<---------------cut here---------------end--------------->8---
e se c'e' un dialogo si puo' anche fare un doppio controllo.
Non ho avuto modo di approfondire questa cosa, non lo so
Pero' immagino ci siamo nella spannometria, si.
Per avere un'idea del livello di spannometria, senza triangolazione e immaginando anche che l'App faccia un doppio controllo secondo lei che risoluzione di misura si ottiene e con quale margine di errore? Ovviamente mi basta una valutazione di massima (spannometrica) in base all'esperienza, non stiamo facendo un contro-studio :-) Per capirci, potrebbe essere 1m (risoluzione) ± 2m?
Nelle soluzioni di localizzazione indoor in genere ci si basa sulla triangolazione proprio per questi motivi, e non ho mai visto la precisione del metro.
Quindi, anche con una triangolazione, potrebbe essere 2 ± 1 metri? In commercio pare ci siano sistemi che hanno una accuratezza di circa 1.5m, quindi potrebbe essere 1m ma anche 2.5m Non so se anche queste misure possano essere stabilite in modo più tradizionale (risoluzione ± errore) https://community.estimote.com/hc/en-us/articles/201302836-What-is-the-accur... --8<---------------cut here---------------start------------->8--- Estimote Indoor Location SDK is a set of tools for building precise, blue-dot location services indoors. It uses a set of sophisticated algorithms to provide indoor positioning with beacons and an accuracy of about 1.5m/5ft. It might fluctuate a little, as it depends on the surface a beacon is placed on. For more details, check out our article Best practices for deploying Estimote Location Beacons. [...] Start off with one beacon every 5 meters (or one per wall, in smaller rooms). The bigger your space is, the more beacons you’ll need. So if the accuracy is not as expected, you might consider adding a few more beacons. If you need help in that area, feel free to contact us! --8<---------------cut here---------------end--------------->8--- In questo studio https://arxiv.org/pdf/1709.01015.pdf (September 2017) si parla anche di proximity tracking services, sempre indoor... ma non riesco a leggerlo tutto per tirare fuori quali sono i migliori risultati ottenuti con sistemi che usano Bluetooth... indoor. Cordiali saluti, Giovanni -- Giovanni Biscuolo
Grazie a Emmanuel Roberto e a Giovanni la mia valutazione, già sulla base del rapporto indicato da Fabio, era che la misura della distanza ottenuta tramite BlueTooth (BT) fosse così spannometrica da essere praticamente inutile. Nel documento non dice quanto persone sono state coinvolte nel field trial, dalle immagini e dagli schemi tenderei a dire 10, massimo 20. Le ultime osservazioni tecniche di Emmanuel rendono questa mia valutazione ancora più solida. Insomma, se la soglia di distanziamento è a 2 metri, e una misura registrata di 2 metri può in realtà corrispondere a 3 metri oppure ad 1 direi che i dati di distanziamento raccolti in questo modo non servono, di fatto a niente. Genererebbero una quantità di falsi positivi d Però, per sviscerare tutti gli elementi faccio di nuovo appello a chi lavora su queste tecnologie, perché leggo che le ultime versioni di BT hanno precisioni molto elevate https://www.cadlog.it/2019/01/29/il-bluetooth-5-1-individua-gli-oggetti-a-di... Si parla di qualcosa di diverso dal BT LE (Low Energy) che è quello che dovrebbe essere usato negli smartphone dalle app di tracciamento digitale? Ciao, Enrico Il 24/04/2020 19:37, Giovanni Biscuolo ha scritto:
Buongiorno Emmanuel Roberto,
grazie infinite per aver risposto all'appello
ERR <e@richiardone.eu> writes:
Buongiorno,
24 avril 2020 16:01 "Giovanni Biscuolo" <giovanni@biscuolo.net> a écrit:
[...]
Sarebbe bello se ci fosse un ingegnere esperto in onde radio che ci dicesse la sua, soprattutto in merito all'impatto del multipath fading.
Sono un ingegnere che lavora nel settore radio e negli ultimi anni ho avuto una certa esperienza con i beacon bluetooth.
[...]
- il corpo umano assorbe il segnale 2.4 GHz usato dal Bluetooth e averlo dalla parte del ricevitore o dalla parte opposta cambia di circa 10dB
- ogni terminale ha una resa dell'antenna a bordo del tutto differente, in genere i modelli top di gamma sono studiati meglio; fra l'altro, anche dove metti la mano sul dispositivo o se e' in tasca cambia parecchio
[...]
Cio' detto, immagino che le app proposte abbiano dei parametri per valutare la distanza dal livello del segnale,
Dal documento segnalato da Fabio Pietrosanti https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri...
mi pare che la risposta sia affermativa:
--8<---------------cut here---------------start------------->8--- Distance estimation using BLE is possible using the RSSI measured by a Bluetooth Central reading from a Peripheral --8<---------------cut here---------------end--------------->8---
e se c'e' un dialogo si puo' anche fare un doppio controllo.
Non ho avuto modo di approfondire questa cosa, non lo so
Pero' immagino ci siamo nella spannometria, si.
Per avere un'idea del livello di spannometria, senza triangolazione e immaginando anche che l'App faccia un doppio controllo secondo lei che risoluzione di misura si ottiene e con quale margine di errore? Ovviamente mi basta una valutazione di massima (spannometrica) in base all'esperienza, non stiamo facendo un contro-studio :-)
Per capirci, potrebbe essere 1m (risoluzione) ± 2m?
Nelle soluzioni di localizzazione indoor in genere ci si basa sulla triangolazione proprio per questi motivi, e non ho mai visto la precisione del metro.
Quindi, anche con una triangolazione, potrebbe essere 2 ± 1 metri?
In commercio pare ci siano sistemi che hanno una accuratezza di circa 1.5m, quindi potrebbe essere 1m ma anche 2.5m
Non so se anche queste misure possano essere stabilite in modo più tradizionale (risoluzione ± errore)
https://community.estimote.com/hc/en-us/articles/201302836-What-is-the-accur...
--8<---------------cut here---------------start------------->8---
Estimote Indoor Location SDK is a set of tools for building precise, blue-dot location services indoors. It uses a set of sophisticated algorithms to provide indoor positioning with beacons and an accuracy of about 1.5m/5ft. It might fluctuate a little, as it depends on the surface a beacon is placed on. For more details, check out our article Best practices for deploying Estimote Location Beacons.
[...]
Start off with one beacon every 5 meters (or one per wall, in smaller rooms). The bigger your space is, the more beacons you’ll need. So if the accuracy is not as expected, you might consider adding a few more beacons. If you need help in that area, feel free to contact us!
--8<---------------cut here---------------end--------------->8---
In questo studio https://arxiv.org/pdf/1709.01015.pdf (September 2017) si parla anche di proximity tracking services, sempre indoor... ma non riesco a leggerlo tutto per tirare fuori quali sono i migliori risultati ottenuti con sistemi che usano Bluetooth... indoor.
Cordiali saluti, Giovanni
_______________________________________________ nexa mailing list nexa@server-nexa.polito.it https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa
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Buonasera 24 avril 2020 20:36 "Enrico Nardelli" <nardelli@mat.uniroma2.it> a écrit:
Grazie a Emmanuel Roberto e a Giovanni
la mia valutazione, già sulla base del rapporto indicato da Fabio, era che la misura della distanza ottenuta tramite BlueTooth (BT) fosse così spannometrica da essere praticamente inutile. Nel documento non dice quanto persone sono state coinvolte nel field trial, dalle immagini e dagli schemi tenderei a dire 10, massimo 20.
Le ultime osservazioni tecniche di Emmanuel rendono questa mia valutazione ancora più solida.
Insomma, se la soglia di distanziamento è a 2 metri, e una misura registrata di 2 metri può in realtà corrispondere a 3 metri oppure ad 1 direi che i dati di distanziamento raccolti in questo modo non servono, di fatto a niente. Genererebbero una quantità di falsi positivi d
Però, per sviscerare tutti gli elementi faccio di nuovo appello a chi lavora su queste tecnologie, perché leggo che le ultime versioni di BT hanno precisioni molto elevate https://www.cadlog.it/2019/01/29/il-bluetooth-5-1-individua-gli-oggetti-a-di... del-centimetro
Si parla di qualcosa di diverso dal BT LE (Low Energy) che è quello che dovrebbe essere usato negli smartphone dalle app di tracciamento digitale?
Io finora mi sono riferito a Bluetooth 4.0 LE. Saluti -- Ing. E.Roberto-Richiardone
Buonasera, 24 avril 2020 19:37 "Giovanni Biscuolo" <giovanni@biscuolo.net> a écrit:
Buongiorno Emmanuel Roberto,
grazie infinite per aver risposto all'appello
ERR <e@richiardone.eu> writes:
Buongiorno,
24 avril 2020 16:01 "Giovanni Biscuolo" <giovanni@biscuolo.net> a écrit:
[...]
Sarebbe bello se ci fosse un ingegnere esperto in onde radio che ci dicesse la sua, soprattutto in merito all'impatto del multipath fading.
Sono un ingegnere che lavora nel settore radio e negli ultimi anni ho avuto una certa esperienza con i beacon bluetooth.
[...]
- il corpo umano assorbe il segnale 2.4 GHz usato dal Bluetooth e averlo dalla parte del ricevitore o dalla parte opposta cambia di circa 10dB
- ogni terminale ha una resa dell'antenna a bordo del tutto differente, in genere i modelli top di gamma sono studiati meglio; fra l'altro, anche dove metti la mano sul dispositivo o se e' in tasca cambia parecchio
[...]
Cio' detto, immagino che le app proposte abbiano dei parametri per valutare la distanza dal livello del segnale,
Dal documento segnalato da Fabio Pietrosanti https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri...
mi pare che la risposta sia affermativa:
--8<---------------cut here---------------start------------->8--- Distance estimation using BLE is possible using the RSSI measured by a Bluetooth Central reading from a Peripheral --8<---------------cut here---------------end--------------->8---
e se c'e' un dialogo si puo' anche fare un doppio controllo.
Non ho avuto modo di approfondire questa cosa, non lo so
Pero' immagino ci siamo nella spannometria, si.
Per avere un'idea del livello di spannometria, senza triangolazione e immaginando anche che l'App faccia un doppio controllo secondo lei che risoluzione di misura si ottiene e con quale margine di errore? Ovviamente mi basta una valutazione di massima (spannometrica) in base all'esperienza, non stiamo facendo un contro-studio :-)
Per capirci, potrebbe essere 1m (risoluzione) ± 2m?
Non saprei, perché dipende come detto sopra da molti fattori. Non ho mai testato o letto di misure di distanza con la configurazione che si propone adesso, che prevede misure di distanza tra due smartphone presi a caso.
Nelle soluzioni di localizzazione indoor in genere ci si basa sulla triangolazione proprio per questi motivi, e non ho mai visto la precisione del metro.
Quindi, anche con una triangolazione, potrebbe essere 2 ± 1 metri?
Nelle soluzioni di triangolazione i beacon non trasmettono alla potenza di uno smartphone di 4 dBm, ma con molto meno potenza. Gli apparati di riferimento sono tutti programmabili con potenze predeterminate, hanno una resa di antenna ottimale e standard, e sono installati in punti fissi. Non è una soluzione confrontabile, ma la intendevo come paragone perché lo scopo è il medesimo ma soprattutto è una soluzione certamente migliorativa a causa di condizioni migliori (apparati fissi, antenne note e non coperte, potenza ridotta, etc). La risposta a questa domanda: dipende da quanti beacon si installano e da che potenza è configurata. Si, può essere questa.
In commercio pare ci siano sistemi che hanno una accuratezza di circa 1.5m, quindi potrebbe essere 1m ma anche 2.5m
Non so se anche queste misure possano essere stabilite in modo più tradizionale (risoluzione ± errore)
https://community.estimote.com/hc/en-us/articles/201302836-What-is-the-accur...
--8<---------------cut here---------------start------------->8---
Estimote Indoor Location SDK is a set of tools for building precise, blue-dot location services indoors. It uses a set of sophisticated algorithms to provide indoor positioning with beacons and an accuracy of about 1.5m/5ft. It might fluctuate a little, as it depends on the surface a beacon is placed on. For more details, check out our article Best practices for deploying Estimote Location Beacons.
[...]
Start off with one beacon every 5 meters (or one per wall, in smaller rooms). The bigger your space is, the more beacons you’ll need. So if the accuracy is not as expected, you might consider adding a few more beacons. If you need help in that area, feel free to contact us!
--8<---------------cut here---------------end--------------->8---
In questo studio https://arxiv.org/pdf/1709.01015.pdf (September 2017) si parla anche di proximity tracking services, sempre indoor... ma non riesco a leggerlo tutto per tirare fuori quali sono i migliori risultati ottenuti con sistemi che usano Bluetooth... indoor.
Si certo, però questa è una bella descrizione commerciale. Se configuro un beacon ad una potenza di -20 o -30 dBm, non lo ricevo sicuramente a 2,5 metri, ma lo potrei ricevere a 2 metri, per cui sono entro quella distanza. Non vorrei divagare troppo e scendere nei dettagli, ma installare un beacon ogni 5 metri è un poco problematico. Come detto prima è una applicazione differente rispetto a distanziare due smartphone di modelli qualsiasi con potenza classe 2. Per avere la precisione di 1 metro in localizzazione indoor, di solito si propone una tecnologia differente e ben più onerosa, ad esempio UWB. Spero di essere stato chiaro e mi scuso per essere stato fuorviante. Saluti -- Ing. E.Roberto-Richiardone
Buongiorno, ERR <e@richiardone.eu> writes:
Buonasera,
24 avril 2020 19:37 "Giovanni Biscuolo" <giovanni@biscuolo.net> a écrit:
[...]
Per avere un'idea del livello di spannometria, senza triangolazione e immaginando anche che l'App faccia un doppio controllo secondo lei che risoluzione di misura si ottiene e con quale margine di errore?
[...]
Non saprei, perché dipende come detto sopra da molti fattori.
Non ho mai testato o letto di misure di distanza con la configurazione che si propone adesso, che prevede misure di distanza tra due smartphone presi a caso.
Grazie, era quello che immaginavo perché anche io faccio fatica a trovare studi svolti in tempi non sospetti e quello che ho segnalato nel messaggio precedente mi pare già evidenzi la spannometria indoor (nel 2017 ma le cose non sono state rivoluzionate nel frattempo). In effetti *credo* che i test di accuratezza svolti dal team Opentrace Community [1] siano piuttosto rari e mi pare nel caso specifico anche abbastanza poco affidabili: si fa davvero così uno studio mirato sull'affidabilità di RSSI BLE implementato nel telefoni consumer per misurare la distanza tra due dispositivi? [...]
Quindi, anche con una triangolazione, potrebbe essere 2 ± 1 metri?
[...]
Non è una soluzione confrontabile, ma la intendevo come paragone
Sì è chiaro, non era mia intenzione confrontare l'accuratezza delle due soluzioni ma solo usare quella con trangolazione come metro di paragone per comprendere i limiti di quella senza triangolazione [...]
La risposta a questa domanda: dipende da quanti beacon si installano e da che potenza è configurata. Si, può essere questa.
OK grazie, ora mi è più chiaro di come stanno realmente le cose nel campo del location tracking indoor via BLE 4.0 [...]
https://community.estimote.com/hc/en-us/articles/201302836-What-is-the-accur...
--8<---------------cut here---------------start------------->8---
Estimote Indoor Location SDK is a set of tools for building precise, blue-dot location services indoors. It uses a set of sophisticated algorithms to provide indoor positioning with beacons and an accuracy of about 1.5m/5ft. It might fluctuate a little, as it depends on the surface a beacon is placed on. For more details, check out our article Best practices for deploying Estimote Location Beacons.
[...]
Si certo, però questa è una bella descrizione commerciale.
Cą va sanse dire :-) [...]
Non vorrei divagare troppo e scendere nei dettagli, ma installare un beacon ogni 5 metri è un poco problematico.
OK chiaro, quindi già ci sono problemi implementativi indoor, figuriamoci outdoor in ambienti eterogenei [...]
Per avere la precisione di 1 metro in localizzazione indoor, di solito si propone una tecnologia differente e ben più onerosa, ad esempio UWB.
Sì avevo letto di UWB e il fatto che per avere la precisione di un metro indoor occorra rivolgersi a quella tecnologia a mio modesto avviso chiude definitivamente il discorso in merito alla spannometria in oggetto, anche con l'applicazione di coefficienti di calibrazione per ciascun modello di chipset.
Spero di essere stato chiaro e mi scuso per essere stato fuorviante.
A me non pare fuorviante, anzi. Grazie ancora, Giovanni [...] [1] https://github.com/opentrace-community/opentrace-calibration/blob/master/Tri... -- Giovanni Biscuolo
On Fri, Apr 24, 2020 at 08:20:24AM +0200, Enrico Nardelli wrote:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
Ho in mente anche io un articolo del genere, di ingegneri della Sapienza mi pare, ma non riesco a trovare il riferimento neanche io... Continuo a cercare. -- Stefano Zacchiroli . zack@upsilon.cc . upsilon.cc/zack . . o . . . o . o Computer Science Professor . CTO Software Heritage . . . . . o . . . o o Former Debian Project Leader & OSI Board Director . . . o o o . . . o . « the first rule of tautology club is the first rule of tautology club »
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