localización absoluta mediante balizas activas: revisión y ... · cronómetro de suficiente...

Localización Absoluta mediante Balizas Activas: Revisión y Contribuciones del IAI

Antonio R. Jiménez RuizInstituto de Automática Industrial-CSICCtr. Campo Real, Km. 0.2 La Poveda

28500 Arganda del Rey, Madrid, SpainPhone: 34 918 711 900 Fax: 34 918 717 050

e-mail: [email protected]://www.iai.csic.es/lopsi

Ciclo de Conferencias del Departamento de Electrónica de la UAHdel programa de doctorado 2003/2004 de “Electrónica”.

Universidad de Alcalá de Henares24-27 Mayo de 2004

2A.R. Jiménez. “Localización Absoluta mediante Balizas Activas”

Contenidos

Presentación del IAI-CSIC1. Introducción histórica sobre localización2. Localización en IAI con balizas ultrasónicas3. Nuevas soluciones


IAI-CSIC

IAI: Instituto de Automática IndustrialFundado en 1971 para investigar en el campo de la automatización industrialPertenece al CSIC (Consejo Superior de Investigaciones Científicas) y depende del ministerio correspondiente:

“Ciencia y Tecnología”, o “Educación y Ciencia”

Objetivos:Adquirir conocimientos científicos y tecnológicosTransferirlos a la sociedad mediante proyectos de innovaciónDifundir conocimiento


IAI-CSIC

Estructura:

Grupos:•SAM (Sensores y Actuadores)•GPA (Percepción Artificial)•ENDS (Ensayos no destructivos)


IAI-CSIC

Personal*:

*datos memoria del año 2002


IAI-CSICLíneas de Investigación (1/2)

AUTOMÁTICATeoría de control Sistemas no lineales y optimizaciónAutomatización de los procesos de mecanizado

ROBÓTICARobot Caminantes y escaladoresRobots y Vehículos AutónomosArquitecturas MultiagentePercepción y visión artificial

ACÚSTICAUltrasonidosImagen acústicaEnsayos No Destructivos


IAI-CSICLíneas de Investigación (2/2)

SISTEMAS SENSORIALES Y DE ACTUACIÓNPilas de combustible, integración y aplicacionesSistemas de Ayuda a DiscapacitadosModelado, Diseño y Optimización de TransductoresArquitecturas de Alta VelocidadSensores para Localización y Seguimiento

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SUS APLICACIONESSoft ComputingAprendizaje AutomáticoExtracción de conocimientoMinería de DatosSistemas de información Geográficos en Agricultura y Medioambiente


IAI-CSIC

Actividades:Participación en proyectos y redes nacionales e internacionalesTransferencia de tecnologíaAsesoría a empresas en temas científico-técnicosOrganización de cursos, congresos y seminariosActividades de divulgación y diseminación científicaParticipación en ferias y exposiciones científicas y Jornadas de puertas abiertasDirección de proyectos Fin de carrera, Trabajos de maestría y Tesis doctorales en colaboración con Universidades


IAI-CSIC

Instalaciones:

Edificio Central Edificio B

Nave ExperimentalBiblioteca

Talleres


IAI-CSIC

Acceso:

Dirección:Ctra. Campo Real km 0,2. La Poveda. 28500 Arganda del Rey. Madrid

Web:www.iai.csic.eswww.iai.csic.es/users/sam


Contenidos

Presentación del IAI-CSIC1. Introducción histórica sobre localización2. Localizacion en IAI con balizas ultrasónicas3. Nuevas soluciones


1. Introducción Histórica

1.1. La edad de piedra1.2. Navegación Celeste1.3. Navegación Inercial1.4. La radio-navegacion global1.5. Localización con mapas y observando el entorno1.6. Localización mediante balizas activas en interiores


1. Introducción Histórica

Preguntas tan antiguas como la historia de la mente

¿Dónde estoy? A¿Dónde quiero ir? B¿Cómo alcanzar mi destino?

Quién:Poblaciones nómadas, Animales migratorios,…Navegantes, Aviadores, Turistas,…Recientemente: Robots, AGV’s, Equipos informáticos móviles,…

Respuesta al problema de localización:Diferente en función de la época

Localización

Desplazamiento

Navegación

A

B


1. Introducción Histórica1.1 La edad de piedra

Se usan Puntos de Referencia, a identificar y recordar:Piedras naturales o piedras colocadas a propósitoÁrboles marcados o pintadosMontañas altas y especialmente sus crestas

Se forma un “mapa” en nuestra memoria que nos permite navegar


1. Introducción Histórica1.2 Navegación Celeste (1/3)

Exploración naval de los océanosSin referencias terrestres visiblesSolo visibles: El Sol, Las estrellas, la Luna, …

Determinación Latitud:Midiendo Elevación: “Estrella Polar” o “Sol punto más alto”

Se inventaron:Instrm. ópticos: Octantes y teodolitos“Mapas” proyección Mercator (1569)

¿Longitud?No había referencia adecuadaPor Dead- or Deduced- reckoning (integrando rumbo y velocidad) hasta S.XVII



Determinación de la Longitud:Clave: Longitud en dos lugares distintos diferencia de “horas locales”

360º en 24h 15º/h

Medida hora local (observador) es fácil:Relojes de Sol, posición estrellas en la noche

Medida hora local (Referencia o punto de partida), difícil:2 Métodos prácticos:

Observaciones astronómicas (no válido en el Mar)Se observa “evento celeste” desde el lugar del observador (con telescopio), y usar “tabla de predicciones temporales” del evento en horario lugar referenciaP.ej: Lunas de Júpiter, distancia estrella-luna terrestre,…

Cronómetro:Usar un cronómetro sincronizado con la hora del lugar de referencia y transportarlo en el barco.Válido en el Mar a partir de 1770 cuando se invento (John Harrison) un cronómetro de suficiente precisión (1s/día); Premio 20.000 Libras



Al final siglo XVIII los elementos para la navegación celeste eran:Sextante (para medir elevacion de los cuepos)Cronómetro precisoAlmanaque (predecir a posición de los cuerpos)Una brújula magnética (orientación barco)

Problema:Cascos metálicos en barcos Brújula magnética falla

La solución a la orientación:El giróscopo (masa giratoria montado en un gimbal)

Propiedad excelente: Si coloco eje de giro apuntando a una estrella, continua apuntando incluso aunque la tierra gire o el barco se desplace

Un giróscopo apuntando al norte (estrella polar) “Gyrocompass”

Latitud,Longitud yOrientación


1. Introducción Histórica1.1 Navegación Inercial (INS)

El giróscopo posibilita la navegación inercial:Fundamento: Existencia una plataforma estable que se usa como referencia inercialMidiendo ángulos en gimbal => se mide orientación barcoColocando 3 acelerómetros ortogonalmente sobre plataforma estable, e integrando se detecta la velocidad y la posición actual

Pegas:INS es dead-reckoning (integrador) acumula erroresPeriódicamente se puede calibrar (métodos celestes), pero son procesos manuales y tediosos.

Conclusión:Necesidad de un método automático y operativo 24h/díaSolución (1890’s): Maxwell, Hertz, Marconi (Telégrafo inalámbrico)


1. Introducción Histórica1.4. La radio-navegacion global

Métodos de radio-navegación:Posicionamiento Hiperbólico

Miden diferencias de TOF (DTOF)Balizas sincronizadas entre si, pero no móvilSistema ecuaciones:

12

12

122 )()()()( kkk dyyxxyyxx Nk ..2

3N (posibles ambiguedades: P y P’. Se resuelven con conocimiento previo o con mas balizas)Para caso 2D:

Ejemplos:Loran / (Chayka)

Desarrollado a partir de 1950 para navegación de barcos en la costa y rios navegables (Costa Atlantica y Pacífica USA; Europa; casi todo Hemsf. Norte)Cadenas de 3 torretas emisoras separadas 1000 kmBanda LF (90-110 kHz) (1 MW); Sigue activo (complemento al GPS en aviónica)

OmegaPrimer sistema de cobertura mundial (global). Vida: del 60 y a 1997.8 torretas emisoras. 5 frecuencias distintas VLF (10.2-13.6 kHz) (10 kW)No mide DTOF, sino diferencias de fase => ambigüedad en hiperbolas



Posicionamiento Doppler:La frecuencia aparente cambia debido movimiento relativo entre emisor y receptorPunto de cruze por fT nos da el instante de máxima cercania => conciendo el almanaque, deduzco posición en 1-D longitudinalAnalizando la forma de las curvas doppler (mas suave o abrupta) => posicion 1-D transversalEjemplo: Transit / (Tsikada)

Operativo desde 1964-19964-7 satélites a baja altitud (1100 km)Señales de 150 y 400 MHz (1 W)Solo 1 Sat. visible a la vez => espera de 100 min. a que pase cada satéliteVálido para barcos y submarinos

sTR v

vff 1



TrilateraciónSe miden los tiempos de vuelo (TOF)Rango=TOF x (3 x 108m/s)Errores 1 us 300 m error => sincronizarSistema ecuaciones:

Ejemplo: GPS / (Glonass, Galileo, China,…)Diseño en 1973

Pasivo (no comunicación bidireccional)Método TOF (tecnología reloj avanzada)Ondas codificadas (CDMA)Frecuencia: UHF, banda-L, 1.57 GHz (compromiso refracción y atenuación)

1º lanzamiento 1978 (orbitas MEO)Operativo en 1995 (24 satélites)

kkk ryyxx 22 )()( Nk ..1

3NPara caso 2D:



Comparativa de métodos de radio-localización:

Sistema Método Cobertura Dimensiones Precision

Global Continua

Loran-C Hiperbólico 2-D 250 m

Omega Hiperbólico 2-D 2-4 km

Transit Doppler 2-D 25 m

GPS Trilateracion 3-D y tiempo 5 m


1. Introducción Histórica1.5. Loc. con mapas y observando el entorno

Utilizando mapas almacenados:Mapas de tipo:

TopológicoGeométricos

Sensores captan entorno inmediatoCorrepondencia:

Mapa almacenado observaciones

Sin mapas previos (SLAM)Se capta el entorno, se autolocaliza yse actualiza el mapa de forma simultáneaMuy útil para:

Exploración planetaria, submarina, etc


1. Introducción Histórica1.6. Loc. Mediante balizas activas en interiores

Motivación:Sistema GPS no funciona en el interior de edificios

Idea:Crear sistemas LPS (Local Positioning Systems) colocando balizas activas (satélites) en el paredes o techos de edificiosTipo de señales emitidas: Infrarrojos, Ultrasonidos, RadioPrincipio de medida: Esférico, Hiperbólico, Amplitud de señal

Algunas realizaciones:Active Badge (IR/presencia). Prec. Simbólica. [Olivetti Reseach 89-92]Active Bat (Ultrasónico-RF/TOA). Prec. 10 cm (95%) [AT&T, Harter 99]Cricket (Ultrasónico-RF/TOA). Prec. 1 m. [Priyantha 2000]Radar (WLAN/amplitud señal). Prec. 3 m (50%) [Microsoft,Bahl 2000]Ubitag (UWB/ TOA y AOA). Prec. 15 cm [Ubisense, Ward 2002]Prototipos de Figueroa, Mahajan, IAI,…

Privacidad


Contenidos



2. Localización en IAI con balizas ultrasónicas

2.1. Rimho2.2. Icaro2.3. Kaylite2.4. Atapuerca2.5. Parmei


2. Localización en IAI con balizas ultrasónicas2.1. Rimho (1/3)

Objetivo:Estudiar la forma de caminar de robot caminante Rimho:

Analizar las trayectorias realizadas al caminarMonitorizar los cambios de altura al elevar las patasMinimización de la energía consumida

Robot Rimho (1992)



Solución adoptada:

Recepción ultrasónica

Medida de tiempo de vuelo

Sincronismo por radio



Resultados:Precisión en XYZ:

0.5 a 1.5 mm (sigma) de 1 a 6 metros

Frecuencia actualización: 40 Hz


2. Localización en IAI con balizas ultrasónicas2.2. Icaro (1/4)

Objetivos:Automatización total de un almacén diáfano cuya unidad de almacenamiento es el palet

Objetivos Parciales:Sistema de localización 2D absolutoGestión y panificación de mercancías y navegación de carretillas

Resultados:Precisiones XY: 1 cmPrecisiones orientación: < 1ºDistancia carretilla-faros de hasta 20 m



Conformación frente de ondas:

Recepción y medida orientación robot:



Implementación:



Compensación de errores en movimiento:Motivo: Alternancia medidas rango a farosDependencia: Velocidad y GDOP

)2(5,0)1(5,0)()()2(5,0)1(5,0)()(

nysnysnysnYenxsnxsnxsnXe

)1()(2)()1()(2)(

nyinyinyenxinxinxe

2)()1()(

2)()1()(

nysnysnyi

nxsnxsnxi

Interpolacion Extrapolación Compensación final


2. Localización en IAI con balizas ultrasónicas2.3. Kaylite (1/3)

Objetivo:Fabricación de moldes 3D de embarcaciones deportivasDesarrollo de un sistema de localización 3D para realimentar la posición 3D del extremo de un robot pórtico de gran envergadura



Estimación XYZ mediante solución algebraica:

2222 )()()( nnnn zzyyxxr

0,0,0,0,0,0 322111 zzyzyx

2

22

22

21

2xxrrx

3

32

32

32

32

1

22

yxxxyrry

2221 yxrz

Translacion y rotación para obtener soluciónen un caso genérico:Planteamiento y solución en caso simplificado:

Ojo!:• Balizas no en el mismo punto (x2)• Balizas no en línea (y3)• Dos soluciones (a cada lado del plano)



Estimación XYZ redundante y robusta:

!3!3!

3 NNN

M N=8, tenemos 56 tripletas posibles; 112 soluciones posibles para X, Y y Z

Aplicamos un filtro de orden (mediana), y promediamos entorno dicha mediana• Eliminamos las soluciones no válidas del método algebraico• Eliminamos los outliers en rangos• Promediamos entre las múltiples tripletas aprovechando la redundancia


2. Localización en IAI con balizas ultrasónicas2.4. Atapuerca (1/9)

Objetivos:Localizar hallazgos en excavaciones arqueológicas semi-automáticamenteDibujar automáticamente sus contornosPrecisión inferior a 5 mmVolúmenes de trabajo variables (típicamente de 10 a 200 m2)Beneficios:

Eliminar errores: Sistemáticos, ocasionales,…Acelerar el volcado en base de datos (mas tiempo de análisis)

Gran desafío:Compensar efectos viento



Efecto del viento sobre la velocidad aparente del sonido:Componente longitudinal a eje baliza-objeto móvil (Val):

Término que se suma a VsComponente tangencial del aire (Vat)

Término (<=1) que multiplica a Vs

2

1s

atsalsa v

vvvv

alssa vvv

salsa vvv

2

1s

atssa v

vvv

iaal uvvdonde

Velocidad del sonido aparente:



Efecto del viento sobre las estimaciones x y z:Tratando de estimar X,Y,Z con ecuaciones clásicas de Trilateración

x,y,z son incógnitasAsumen conocido Vs e ignoran que pueda existir viento

),,( azayaxa vvvv

! Error en posicion aprox. 1 cm por cada 1m/s de viento !(en rangos de unos 4 metros)

s

kkki v

zzyyxxt

222 )()()(



Efecto del viento sobre las estimaciones de Vs:Tratando de estimar X,Y,Z, y Vs con ecuaciones de Trilateración

x,y,z,Vs son las incógnitasIgnoramos que pueda existir viento (Val=0)

axsaxs vvxxt

vvxxt 2

21

1 ;22

11

2

1

11

xtvxtv

vx

tt

ax

ax

s

Si hay viento y el método de resolución del sistema de ecuaciones no lo considera, y trato de estimar x,y,z y Vs => no solo x,y,z se ven afectados sino Vs también

als

kkki vv

zzyyxxt

222 )()()(

• Ejemplo en 1 dimensión:



Compensación de efecto del viento:Tratando de estimar todos los parámetros

Resolver para Incognitas x,y,z,Vs,Vax,Vay,VazEn la práctica no funcionaMotivo:

Sistema ecuaciones degenerado (hipersuperficies cortando muy tangencialmente)Función de coste (mínimos cuadrados) con valles muy planosGran sensibilidad de F.coste al ruido en TOF => estimaciones X e Vax erráticas

)()()()()()()()()(

222

222

iaziayiaxiiis

iiii

zzvyyvxxvzzyyxxvzzyyxxt

8 Balizas en vértices de un cubo de 10 m de lado

als

iiii vv

zzyyxxt

222 )()()(



Compensación de efecto del viento (cont.):Estimando todos los parámetros ¿por qué x y Vax tan erráticos?Ejemplo caso 1D :

Asumo Vs conocidoTrato de estimar x y Vax

axsaxs vvxxt

vvxxt 2

21

1 ;22

11

2

1

11

xtvxtv

vx

tt

s

s

ax

Singularidad si t1=t2

Conclusión: Como siempre vamos a tener un cierto ruido de fondo en TOF’s (t1 y t2)=>! No es posible calcular con precisión las posiciones y velocidades del viento simultáneamente !

Cortes muy tangenciales



Compensación de efecto del viento (cont.):Tratando de estimar Vax y Vs simultáneamente (caso 1D):

axsaxs vvxxt

vvxxt 2

21

1 ;

xxxx

vV

tttt

ax

s

2

1

22

11

•Considero conocido X (posición del móvil)•Mis incognitas son Vs y Vax

Conclusión: Con esta estrategia (móvil en posición conocida X) es posible estimar Vs y Vax de forma fiable y simultáneamente



Compensación de efecto del viento (cont.):Solución diferencial:

Modo a)1) Estimar velocidad viento y sonido (Vax y Vs) con base en posición (xb) conocida2) Estimar (xm) una vez conocido (Vax y Vs)

Modo b)1) Estimar errores en posición móvil de posición conocida (e)2) Restárselos a la posición móvil desconocida (xm-e)

Propagación de ida y vuelta



Prototipo realizado:8 balizas receptorasBarra con dos emisoresEstación base emisora (DGPS)

Resultados:Precisiones menores a 1 cm (5 Hz)

Compensación viento

Resolución dibujo: 3 mm aprox.


2. Localización en IAI con balizas ultrasónicas2.5. Parmei (1/6)

Objetivo:Desarrollo de dos sistemas de Localización en interiores (US e IR)IAI:

Estrategias estimación XYZ robustaEstudio sensores US buen BW y lóbulo emisiónAlgoritmos colocación optima de balizas

Aplicaciones:Hospitales, oficinas, almacenes,...

Fase de diseño:Medida de Diferencias de Tiempos de Llegada (DTOA)Balizas emisoras US en techo de edificiosBalizas con lóbulo hemisférico y recepción con micrófonoCodificación de señales (PRN) permitir la localización simultánea



Estrategias estimación XYZ robusta:Evitar singularidades

Análisis de singularidades:2222 )()()( iiii zzyyxxr

2222 )()()( ijjijjijji zzzzyyyyxxxxr

)(21))(())(())(( 222

ijijjijjijjij drrzzzzyyyyxxxx

zyx

X

111

131313

121212

zzyyxx

zzyyxxzzyyxx

A

nnn nC

CC

C

1

13

12 CAX .1

CAAAX TT ..).( 1

Solución

Hay que invertir la matriz A, !pero esta no siempre es invertible!

Singularidades aparecen si: 0)det(A

Al colocar las Balizas en el techo (plano), implica utilizar estrategias para eliminar las singularidades

El determinante se anula si todas las balizas están contenidas en un plano



Métodos para eliminar las singularidades:Colocar las balizas a diferentes alturas

Implica garantizar que en ningún caso las 4 o más balizas con TOA válidos no estén en el mismo plano

Descomposición de la matriz A:LU, QR (solo válido para matrices próximas a singular) SVD (permite obtener parte de la solución,pero no las tres componentes XYZ)

Utilizar soluciones algebraicas con 2 soluciones: +/-ZElegir la z adecuada gracias a conocimiento a priori.Desventaja: difícil aplicar de forma general si n>3

Reducir dimensionalidad del problema a caso 2-DTrasladar un sistema UVW para que wi=0Proyecto también móvil al plano UV, obtengo uvResolver w en un paso posteriorTraslado UVW sobre XYZ, y paso de uvw a xyz

)(2

)(2)( xyziuvwiii rrwwh



Estrategias estimación XYZ robusta:Eliminar tiempo de llegada (TOA o ti) con ruido impulsivo

Técnicas RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring)Detección de Inconsistencias (algo va mal; ti equivocado):

Se estima posición:Se re-estiman los tiempos de llegada:Se comparan los tiempos medidos y re-estimados:

La magnitud de w se usa como medida de inconsistencia.

Aislamiento de la baliza i con tiempo ti erróneo:Con 5 balizas estimar 5 soluciones distintas en grupos de 4 balizas =>Estimar las w de cada grupo y coger la solución con w menor

iT tHHHx T

LS1

LSLSi xHt

iiiiLSii tStHHHHItHHHtttw ][ 11 TTn

TT



Estudio de sensores US con buen ancho de banda y lóbulo emisión:Transductores ultrasónicos piezoeléctricos

Otros piezoeléctricos (PVDF, Composites), Capacitivos (Polaroid, CMUT)



Estudio de sensores US con buen ancho de banda y lóbulo emisión:Transductores acústicos


Contenidos



3. Nuevas Soluciones

3.1. Señales Acústicas en redes de equipos móviles3.2. Localización con redes de telecomunicaciones3.3. Localización simbólica mediante RFID3.4. Mejoras del GPSFuturo


3. Nuevas Soluciones3.1. Señales acústicas en redes de equipos móviles (1/2)

Idea:Equipos informáticos portálites (PDA), son una plataforma estándar en evolución y bajo coste, e incorporan:

micrófonos y altavocesCPU’s potentesHerramientas desarrollo software,....

¿Por qué no dispersar varias PDA por el entorno (algunas fijas otras móviles, p.ej. en robots o personas) y medir distancias a partir del TOA’s entre señales audibles? [UCLA, Intel Labs,…]

),,( 111 zyx

),,( 222 zyx ),,( kkk zyx

),,( NNN zyx12d

ikd

kNd

),,( iii zyx


3. Nuevas Soluciones3.1. Señales acústicas en redes de equipos móviles (2/2)

El planteamiento del problema:2222 )()()( jijijiij zzyyxxd

NN

N

N

NN b

bb

bb

bbbb

B 2

1

21

2221

1211

2222 )()()( jkkijkkijkkiij zzzzyyyyxxxxd

)])(())(())([(2222kjkikjkikjkikjkiij zzzzyyyyxxxxddd

ijb)(5.0 222ijkjkiij dddb

kNkNkN

kkk

kkk

zzyyxx

zzyyxxzzyyxx

X 222

111

Datos experimentales conocidos Incógnitas

2)1(

2NNN

)1(3 N

TXXB Problema planteado de forma matricial; hay que despejar X (posición de cada PDA respecto a posición k)

Solución al problema:Expresamos B (NxN; rango 3) como descomposición en valores singulares:

TTT USUSUSUSUSUB 2/12/12/12/1 2/1USLa solución está en las tres primeras columnas de:

MDS (Multi-Dimensional Scaling) [Torgenson 52]


3. Nuevas Soluciones3.2. Localización con redes de telecomunicaciones (1/5)

Idea:Usar la infraestructura de redes de antenas terrestres fijas trasmisoras/receptoras existentes en la actualidad

Ejemplos de redes utilizables: Redes de telefonía móvil [Cell-Lock, KSI, SiRF,TruePosition,US-Wireless,…]Red de antenas trasmisoras TV [Rosum]Red de antenas de FMRedes WLAN Ethernet inalambricas (Wi-Fi) [Ms-RADAR, PinPoint 3D-iD]

Permiten localizar en 2D; especialmente en zonas urbanasUtilizable aisladamente o como complemento al GPSEstrategia impulsada por:

Servicio emergencias E-911Empresas de servicios de localización (proporcionar información sensible a la ubicación de la persona/terminal)



Métodos utilizados:Cómputo de posición en terminal móvil (A-GPS, O-ETD, ESS)

Cómputo de posición en la red (CGI, UL-TOA, AOA, Fingerprint)

Cómputo de posición en terminal móvil:A-GPS (Assisted-GPS)

Un chip clásico GPS continuamente activo => agota batería rápidamenteSi se activa/desactiva el GPS => Time-to-First-Fix (20-45 s)Idea: Usar red de estaciones fijas receptoras GPS (similar a DGPS) para asistir al chip GPS suministrandole por radio: los mensajes decodificados de efemérides, satélites visibles, etc => (1 s)Precisiones de 5 m



E-OTD (Enhanced Observed Time Difference)Medir diferencias de tiempos de llegada de varias estaciones trasmisorasSistema Hiperbólico de posicionamiento (3 estaciones visibles y sincronizadas)Las estaciones se sincronizan usando:

Tiempo diseminado por GPSExige rediseñar teléfonos móviles (memoria, potencia decálculo,…) y actualizar estaciones emisoras para sincronizarlasPrecisiones alcanzables de 100 m

ESS (Enhanced Signal Strength)Idea: La señal se atenua con la distancia => distancia deducida por su atenuaciónPero: Atenuación muy sensible a: efectos multicamino, obstrucciones y orientación de las antenas => atenuación por si sola no es muy fiableSolución: modelar y medir las señales para cada uno de las posibles localizaciones y almacenarlo en una base de datosPrecisón: 50 metros



Cómputo de posición en la red:CGI (Cell Global Identity)

La red analiza las estaciones base que reciben señal de un móvilPrecisión pobre: 100 m a 1 km (depende de la densidad de de bases)

UL-TOA (UpLink - Time of Arrival)Similar a E-OTD pero propagación inversaConocido también como TDOARequiere equipo sincronización en todaslas estaciones base (3 o más)Se pueden usar terminales estándar



AOA (Angle of Arrival)Se utilizan arrays de antenas direccionales (2: 60º; 6:360º)Se analizan los desfases entre antenas adyacentes => se miden los ángulos procedencia señal móvil

FingerPrinting (Wireless Corp.)Convierte el efecto negativo multicamino en su método de localizaciónAprendizaje: Por cada posición se trasmite una señal, que sufre diversos efectos multicamino antes de llegar a la estación receptora, alli se extrae un “firma” única por cada posición => se crea base de datosUso: Captar señal; extraer “firma”; correspondencia en base de datos => posiciónCon 1 sola estación base se podría localizar (recomendable usar más)


3. Nuevas Soluciones3.3. Localización simbólica mediante RFID (1/4)

RFID (Radio Frequency IDentification):Consiste:

Tags (etiquetas)Chips que transmiten un código identificador al ser interrogados por un lectorNo están alimentados (sin baterías) (muy pequeños)

LectoresEnergizan los Tags a distancia y leen los códigos de los tags presentes

Modelos disponibles:Modelo Baja frecuencia:

Frecuencias: <100 MHz (typ. 13.56 MHz)Alcance: hasta 1 metro de distanciaDiscriminación pobre (difícil interpretar múltiples tags juntos)

Modelo alta frecuencia:Frecuencias: >100 MHzAlcance: mayor de 1 metroBuena discriminación



Modelo Baja frecuencia:Se genera campo magnético oscilante en lectorEl Tag usa el campo para:

(1) Alimentarse, y (2) Generar su propio campo magnético (codificado)En el lector, el campo codificado se siente como cambios de corriente



Modelo Alta frecuencia:Se genera señal de RF con antela dipolo en el lectorEl Tag usa el campo para:

(1) Alimentarse, y (2) Retrasmitir o no la señal RF recibida (codificado)En el lector, se extrae el código que modula en AM a la señal RF reflejada



AplicacionesActuales:

Seguridad (salida de comercios, accesos,...)Pago peajes en autopistas, carreras,...

Inminentes:Seguimiento de inventario de fabrica/ tienda/ caja/ usuario (sustituto códigos barras)Identificación de Maletas (aeropuertos,...)

Futuras:LPS-simbólico

Localización de robots o personas en interioresTags por el entorno y lector embarcado

Automatización del hogar/oficinas:Lectores en cama, cuartos, marcos de puertas, etc; y Tags en la ropa de las personas y alimentos => computador central (ubicuo) toma decisiones:

Lista productos caducados, agotados,…Activar equipos (luces, aa,cafetera,...)

Si Tags incorporan micro-sensores => monitorización (estructuras, salud, presión ruedas,…)


3. Nuevas Soluciones3.4. Mejoras del GPS (1/2)

Mejoras:Señales adicionales:

Código M en L1 (2005)Codigo C/A y M en L2 (2005)L5 (2008)

Mayor potencia de emisiónActualmente en L1 y L2: emitida 500W; recibida 10-13W/m2

Futuro en L5: 4 veces más potente

Monitorización integridad mejoradaGarantía límites de error

Antenas inteligentesSelección conos de recepciónEliminando interferencias


3. Nuevas Soluciones3.4. Mejoras del GPS (2/2)

Beneficios:Mayor cobertura (centros urbanos, debajo árboles, ¿dentro edificios?, …)

Mayor precisión (cancelación efectos ionosfera sin depender tanto del DGPS)

Mayor robustez a interferencias (conmutación entre bandas L)

Menor coste (equipos centimétricos a precio asequible)

Integrar receptores GPS en móviles GSM (de muy bajo coste 4 €)


Vision General del Estado Actual en Localización

[Hazas 2004]

•Límite inferior: Estado actual de implantación•Límite superior: Estado futuro en unos tres años


Futuro

¿Qué tecnología de localización se impondrá?GPS se ha impuesto en exteriores

Buena precisión, poca cobertura en ciudades, planes de mejora (¿interiores?)

Redes inalámbricas estándar (Celular, WLAN (Wi-Fi), TV, Radio FM,...)Menor precisión, 2DPero, tiene cobertura exterior, en ciudades y en el interior de edificios

Infraestructuras específicas de trilateraciónUS, IR, UWB (sistemas LPS en interior edificios);RFID;

Otras: Localización por mapeado, Redes acústicas PDA’s,…

Respuesta:Es probable “Términal móvil integrando: Teléfono+PDA+DGPS+WiFi” => Precisión y cobertura (Exteriores/Interiores)Nicho “fine-grain localization” para LPS (US, UWB, IR) ¿sobrevivirá?

localización absoluta mediante balizas activas: revisión y ... · cronómetro de suficiente...

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