Sistemas de Localización y Posicionamiento
Tema 3.3: Sistemas de localización en interiores basados en radiofrecuencia Fernando Seco Granja Instituto de Automática Industrial - CSIC
Máster Oficial en Sistemas Electrónicos Avanzados. Sistemas Inteligentes. Departamento de Electrónica. Universidad de Alcalá. Curso 2007/2008
Índice
1. 2. 3. 4. 5.
Tema 1.
Introducción a los LPS de interiores Características de los LPS basados en RF Tecnologías de RF para localización Teoría de localización bayesiana Práctica
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
2
1.1. Introducción Localización (RAE): determinación del lugar donde se encuentra alguien o algo En inglés, localize y position se emplean de forma indistinta (así, se habla del Global Positioning System) De una forma abstracta, la localización puede definirse como la determinación de relaciones espaciales entre objetos
Localización física: en las coordenadas (2.5, 1.6) m del salón Localización simbólica: “frente al televisor” Tema 1.
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1.2. El problema de la localización en interiores El GPS es la solución “casi universal” para obtener localización precisa y rápida en cualquier punto del planeta. Lamentablemente, en determinados entornos exteriores, y en la mayoría de los interiores, el GPS no es operativo. Sin embargo, en dichos lugares transcurre gran parte de la actividad humana Los LPS (Local Positioning Systems) son sistemas de localización alternativos creados para funcionar en entornos locales.
De las varias posibilidades tecnológicas para el diseño de LPS, las basadas en señales de RF experimentan un gran auge en la actualidad. Tema 1.
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1.3. ¿Por qué localización inalámbrica? Las tecnologías inalámbricas “personales” han experimentado recientemente una eclosión: • Redes personales (PAN: Personal Area Networks). Bluetooth, ratones y teclados inalámbricos • Redes locales (LAN: Local Area Networks). WiFi • Integración y convergencia con los sistemas celulares (“globales”), como GPRS y móviles de 4ª generación (All IP)
Con el acceso masivo y la estandarización de estas tecnologías, están surgiendo nuevas aplicaciones tecnológicas: • Conectividad continua (voz, audio, vídeo digitales) • Redes de sensores inalámbricos • Sistemas de rescate / emergencias • Servicios basados en la posición Tema 1.
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1.4. Ejemplo de aplicación de LPS: navegación de robots y AGVs Sillas de ruedas automáticas
Carretilla de palés autoguiada
Tema 1.
Navegación de robots y SLAM
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1.5. Ejemplo de aplicación de LPS: seguimiento de carritos en un supermercado
Sistema de localización discreto, anónimo y barato, que permita seguir las trayectorias de clientes de un supermercado
Aplicación: estudios de mercado, disposición de productos, determinación de pautas de compra, etc
Tema 1.
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1.6. Ejemplo de aplicación de LPS: monitorización de una residencia de ancianos Monitorización continua de la localización de ancianos en una residencia También útil para discapacitados, invidentes o personas con problemas de movilidad Beneficios: • Aumento de independencia y autoestima de los usuarios • Reducción del personal dedicado exclusivamente a vigilancia
Tema 1.
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1.7. LPS como servicio al usuario Los LPS dan soporte a los servicios basados en la posición (Location-Based Services, LBS): aquellos realizados de forma activa por un entorno inteligente al detectar la presencia de una persona [Steiniger 2007] Acceso a Internet (WLAN) Sistemas de posicionamiento global/local (GPS/LPS)
Dispositivos móviles
Servicios basados en la localización (LBS)
Bases de datos espaciales (GIS)
En la visión de la computación ubicua (o pervasiva) [Weiser 1991], los ordenadores se integran en el entorno y desaparecen de la vista, pero son conscientes de la presencia de personas y realizan tareas útiles para ellas (entornos proactivos, everyware). Los LBS pueden resultar la killer application de la computación ubicua. Numerosos aspectos por investigar: tecnológicos, sociales, legales, etc Tema 1.
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1.8. Actividad científica en el área de LPS Congresos del área WPNC: Workshop on Positioning, Navigation and Communication LOCA: Workshop on Location-Aware Computing UBICOMP: Ubiquitous Computing MOBICOM: Conference on Mobile Computing and Networking MOBIHOC: Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing MOBIQUITOUS: Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services HOTMOBILE: IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications Revistas en el área
allintitle: indoor* AND (locat* OR localization OR position*)
IEEE Pervasive Computing (IEEE, f. 2002) Journal of Personal and Ubiquitous Computing (Springer, f. 2001)
Tema 1.
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1.9. Actividad industrial en el área de LPS
Surgimiento de compañías dedicadas a la tecnología LPS (muchas de ellas, spin-off de grupos de investigación o start-ups de empresas mayores)
Texas Instruments lanza el CC2431 System-On-a-Chip (SOC), como componente básico para construir LPS basados en comunicación Zigbee (junio de 2007)
Tema 1.
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Índice
1. 2. 3. 4. 5.
Tema 1.
Introducción a los LPS de interiores Características de los LPS basados en RF Tecnologías de RF para localización Teoría de localización bayesiana Práctica
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2.1 Clasificación de los LPS basados en RF
Existen muchas posibilidades en el diseño de los Sistemas de Posicionamiento Local. Algunos autores [Hightower, 2001, Savvides 2004, Jiménez 2005] han realizado una taxonomía de los diversos sistemas descritos en la literatura, de acuerdo a varios aspectos del diseño:
• Tecnología física que los sustenta • Magnitud física observable • Privacidad del usuario • Localización individual o conjunta • Precisión obtenible • Métodos matemáticos de estimación
Tema 1.
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2.2. Diseño de LPS según la tecnología base
Source: M. Hazas et al, “Location-Aware Computing Comes of Age”, IEEE Computer, p. 95-97 (Feb. 2004) Tema 1.
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2.3. Clasificación según la magnitud física observable La posición del móvil, x, se estima de manera indirecta a partir de magnitudes físicas que podemos observar, z Observable Error de medida
Posición del móvil
Matemáticamente, el proceso de estimación queda caracterizado por: • La relación (en general no lineal) entre posición y observable,
Observable (z)
• La PDF del error de la medida:
Tema 1.
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2.4. LPS basados en medida de rangos
Trilateración Medida de rangos / pseudorangos Ultrasónicos, GPS, UWB
Observable
Situación
Intersección de
TOA, TOF (Time of
Sincronía entre móvil y balizas
Esferas Hiperboloides
of Arrival)
Sincronía entre balizas, pero no con el móvil
RTOF (Round-trip Time of
Sin sincronía
Esferas
Arrival/Flight)
DTOA (Differential Time
Flight) Tema 1.
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2.5. LPS basados en medida de ángulos
Triangulación Medida de la dirección de llegada de la señal
Observable AOA (Angle of Arrival)
Tema 1.
Situación
Intersección de
No es necesaria sincronía entre móvil y balizas Antenas direccionales (GSM) Arrays con medidas de diferencias de fase
Rectas / planos
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2.6. LPS basados en medida de fuerza de señal
Nivel de señal recibida
Observable RSSI (Received Signal Strength Indicator)
Tema 1.
Situación Sistemas de comunicación de datos (WiFi, Bluetooth, GSM, etc) Sistemas basados en marcadores RFID No requieren línea de visión entre móvil y balizas Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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2.7. LPS basados en medida de transferencia de datos
Calidad del enlace Tasa de errores de comunicación
Tema 1.
Observable
Situación
LQI (Link Quality Indicator) BER (Bit Error Rate)
Sistemas de comunicación de datos
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2.8. LPS basados en medida de conexión
Conectividad Pertenencia
Tema 1.
Observable
Situación
{0, 1}
Celdas de telefonía móvil Redes de sensores inalámbricos Sistemas acústicos/ultrasónicos Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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2.9. Clasificación de LPS: privacidad del usuario Sistemas centralizados El dispositivo móvil emite la señal de localización; los sensores del entorno la captan Ejemplo: localización en telefonía celular por celda de conexión (COO)
Sistemas orientados a la privacidad El dispositivo móvil capta las señales de localización emitidas por los sensores del entorno Ejemplo: GPS (Adicionalmente puede existir un enlace de comunicación inalámbrica para comunicar los datos de posición) Tema 1.
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2.10. Clasificación de LPS: localización individual o cooperativa Si el nodo móvil tiene acceso directo a un número suficiente de estaciones con posición conocida, puede estimar su posición de forma individual (localización one-hop)
Si el nodo móvil sólo dispone de acceso a las estaciones base a través de otros nodos móviles, toda la red debe estimar su posición de forma cooperativa (localización multi-hop)
La localización cooperativa se emplea en las redes de sensores inalámbricas (o redes ad hoc) [Patwari 2005, Marziani 2007]. Habitualmente el cómputo de la localización se distribuye por la red Tema 1.
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2.11 Clasificación de LPS: precisión obtenible (1) La posición x se halla mediante un proceso de estimación: La posición óptima (máxima verosimilitud, ML) se obtiene minimizando una función de coste V(x), determinada por h(x) y pe(e):
Ejemplo 1: si los errores son gaussianos (MSE),
⇒ Ejemplo 2: para errores con densidad de probabilidad arbitraria
Tema 1.
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2.12 Clasificación de LPS: precisión obtenible (2) La matriz de información de Fisher mide la calidad de la información aportada por las medidas en el proceso de estimación [Gustaffson 2005]:
El criterio de Crámer-Rao indica que la covariancia de cualquier estimador de la posición está acotada inferiormente por la inversa de la matriz de Fisher, así que el error de la estimación obtenible en cualquier proceso será superior a:
La información es aditiva, por lo que pueden combinarse más medidas (del mismo o diferentes sensores) para aumentar la precisión. Tema 1.
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2.13 Clasificación de LPS: precisión obtenible (3) Ejemplo de sistema “determinista”: trilateración de rangos en un LPS ultrasónico:
Tema 1.
Ejemplo de sistema “probabilístico”: un LPS de RFID que mide el nivel de señal RSSI:
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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2.14 Clasificación de LPS: métodos de solución Localización de tipo geométrico (trilateración, triangulación)
Localización por minimización directa de la función de coste
Métodos de solución algebraicos: sistemas de ecuaciones lineales, determinante de Cayley-Menger, multidimensional scaling, etc
Métodos numéricos: GaussNewton, Levenberg-Marquardt, etc
Localización basada en huellas (fingerprint) Métodos de aprendizaje automático: máquinas de vector de soporte, decisión bayesiana, kvecinos más cercanos, etc Tema 1.
Localización probabilística
Métodos bayesianos: máximo a posteriori, filtros de partículas, etc
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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2.15 Características propias de los RF-LPS
Tema 1.
1.
En general son capaces de operar con o sin visión directa entre móvil y balizas emisoras (LOS o NLOS)
2.
La influencia del entorno es considerable (multicamino, atenuación causada por obstáculos, personas, etc).
3.
Asimismo, resultan afectados por interferencias provenientes de otros sistemas de RF, o entre ellos mismos (MAI)
4.
La predicción determinista del comportamiento de la señal de RF es imposible en condiciones realistas.
5.
Los sistemas RF-LPS pueden beneficiarse de infraestructuras ya presentes
6.
La diversidad espacial obtenida por combinar medidas provenientes de diferentes señales RF aumenta la precisión (distinta tecnología o distintos canales) Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Índice
1. 2. 3. 4. 5.
Tema 1.
Introducción a los LPS de interiores Características de los LPS basados en RF Tecnologías de RF para localización Teoría de localización bayesiana Práctica
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Tecnologías de RF usadas en localización
1. 2. 3. 4. 5. 6.
Tema 1.
Sistema de Posicionamiento Global (GPS) Radio de banda ultraancha (UWB) Telefonía móvil (GSM) Redes locales de comunicación (Bluetooth, WiFi y WiMAX) Zigbee Marcadores de radiofrecuencia (RFID)
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El Sistema de Posicionamiento Global (GPS) Se puede argumentar que el sistema GPS ha resuelto el problema de localización en exteriores (σx < 10 m, σv < 0.1 m/s, σt < 100 ns) Tecnología matriz de nuevas aplicaciones, muchas de ellas insospechadas en el momento de su creación
Tema 1.
1970
Concepción original
1995
Plena funcionalidad
2000
Implantación masiva (~108 unidades en 2006) y aparición de numerosos servicios
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El Sistema de Posicionamiento Global (GPS)
• Medida de TOF de señales codificadas emitidas desde una constelación de satélites (> 24 ) orbitando la tierra • El receptor recibe la información de la posición precisa de los satélites (efemérides) en el propio mensaje • Sincronización precisa de los satélites (mediante relojes atómicos) • Triangulación hiperbólica de los pseudorangos • Compensación de múltiples efectos (ionosfera, relativistas, etc) • Mejora con estaciones en tierra (DGPS), aumentando la precisión en un factor 5-10 • Prestaciones limitadas por la línea de visibilidad a un número suficiente de satélites y por el multicamino • Prácticamente inservible en interiores (baja sensibilidad)
Tema 1.
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Radio de banda ultra-ancha (UWB) Definición de UWB: BW relativo >= 20 % o BW>500 MHz Origen militar (radar/comunicaciones seguras), desde 1990 licenciado para usos civiles Ventajas de UWB: • Mejor capacidad de detección / propagación por interiores / resistencia al fading / penetración en materiales presentes en edificios • Menor interferencia a/de otros sistemas de RF (baja densidad espectral) • En trámite de estandarización (IEEE 802.15.4a) como capa física (PHY) que provea comunicación de datos + localización Ejemplo de modulación de una señal UWB por la posición de los pulsos Tema 1.
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Radio de banda ultra-ancha (UWB) Comparación del uso del ancho de banda por las tecnologías de banda estrecha, banda ancha y banda ultra-ancha
Tamaño de pulso típico ~ 1 ns Pequeño duty cycle ~ 1/1000 BW: 3.1-10.6 GHz (EEUU) 3.0-6.0 GHz (Europa) Potencia: -40 dBm MHz
Tema 1.
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Radio de banda ultra-ancha (UWB)
En localización en interiores, UWB tiene dos grandes ventajas: 1. Casi siempre es posible identificar el componente con LOS (transmisión directa) y aproximar así el rango auténtico de emisor y detector 2. Su elevado ancho de banda (BW) permite una gran resolución en la medida de los retardos (~ 1 ns)
Desventaja: requiere sincronización precisa entre lectores Detección de llegada de pulsos mediante filtro adaptado (~correlación) La estimación se basa en la medida de TOA (AOA es inservible por el multicamino) Existen estrategias mixtas que combinan TOA con RSS Tema 1.
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Ejemplo de sistema UWB comercial Módulo sincronizador
Lector UWB
{TDOA} Antena UWB
Cálculo de posición Interfaz de usuario
Tags
Error >= 30 cm
© TimeDomain Inc (2008) Tema 1.
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Telefonía móvil (GSM) GSM dispone de dos sistemas de localización de baja precisión: • Cell ID: célula desde la que se detecta el teléfono móvil (precisión dependiente del tamaño de la célula) • Diferencia de tiempos mejorada (E-OTD): El teléfono móvil mide la diferencia de tiempos de vuelo entre señales transmitidas a varias estaciones base. Precisión: 50-200 m Un sistema experimental (Otsasen 2005) se basa en la medida de la fuerza de señal proveniente de 6 estaciones base y 30 canales GSM (detectados pero no usados para la comunicación), mediante un módem GSM. • Se emplea el método de k-vecinos más cercanos. • Necesario un fingerprint denso del área • Precisión obtenida en interiores: de 2.5 m (mediana del error).
Tema 1.
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Módem GSM (Sony Ericsson GM28)
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WiFi / Bluetooth / WiMAX
Son tres tecnologías de comunicación de datos. Cuadro comparativo:
Tema 1.
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Bluetooth / Wifi / WiMAX • Ventajas inmediatas: estandarización + ubicuidad + bajo coste • Han sido diseñadas para conseguir alta velocidad de transmisión y no en particular para minimizar el consumo de energía o el coste de los nodos • Mayor esfuerzo de investigación y atención comercial • No diseñadas para medir TOF, la mayoría sólo pueden usar RSSI • Conjuntamente, abarcan rangos de 1 m hasta varios km • Las precisiones típicas son de 1-5 m, dependiendo de: (a) la densidad de emisores de RF del área, (b) la complejidad del entorno, (c) el tiempo de promediado • La transmisión de datos, de forma adicional al posicionamiento, es automática Tema 1.
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Zigbee Estándar IEEE 802.15.4
Zigbee se ha diseñado para
Objetivo: low power, low cost, low data rate
ser el estándar de comunicación de las redes inalámbricas de sensores (wireless sensor networks) Los elementos de estas redes se llaman motas:
Texas Instruments Zigbee brochure
Tema 1.
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Marcadores de radiofrecuencia (RFID) RFID (Radiofrequency identification) es un sistema de identificación basado en la transmisión de una señal de RF desde un emisor (marcador o tag) a un lector. Los marcadores pueden ser activos (con baterías), o pasivos (usando la energía proporcionada por la señal de interrogación). Rangos de medida: Activos=10-100 m; Pasivos < 1 m
Implantación masiva en los últimos años: • Control de inventario en tiendas • Identificación de ganado y mascotas • Peajes • Control de acceso a edificios • Pasaportes “digitales”
Tema 1.
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Esquema de un RFID-LPS en configuración de privacidad
Un lector de RFID recibe los códigos de identificación (Tag ID) de marcadores colocados en posiciones conocidas del entorno y usa la fuerza de señal recibida de cada ellos (RSSI) para estimar su posición Tema 1.
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Índice
1. 2. 3. 4. 5.
Tema 1.
Introducción a los LPS de interiores Características de los LPS basados en RF Tecnologías de RF para localización Teoría de localización bayesiana Práctica
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Métodos deterministas de localización Los métodos deterministas de localización buscan la solución de un conjunto de ecuaciones de tipo algebraico:
• Tácitamente se asume que h(x) se conoce de forma analítica. • Según el caso, pueden resolverse las ecuaciones de forma exacta o numérica. • El error e es un parámetro que deteriora las estimaciones. Ejemplo: trilateración esférica:
Tema 1.
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Métodos probabilísticos de localización Los métodos probabilísticos de localización también buscan la mejor estimación de la posición, pero en este caso: • h(x) no tiene forma analítica o es inviable determinarla • El error e es significativo frente a la medida z En la localización probabilística: x se modela como una variable aleatoria con una PDF p(x) z=h(x) y p(e) se sustituyen por un modelo probabilístico de medida, p(z|x) La estimación de la posición, p(x), puede refinarse de forma iterativa según se van recibiendo medidas z Esta estimación se conoce como método de máxima verosimilitud (maximum likelihood)
Tema 1.
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Herramienta matemática: el teorema de Bayes El teorema de Bayes nos dice cómo están relacionadas dos variables aleatorias no independientes, en nuestro caso la posición, x, y la medida del sensor, z
Si tenemos una información a priori de la posición, p(x), y recibimos con nuestro sensor una medida z, la probabilidad corregida (o a posteriori) de la posición viene dada por p(x|z), según el teorema de Bayes. p(z) puede calcularse por el teorema de la probabilidad total: Sin embargo, en localización bayesiana, no es necesario calcularla (basta con normalizar p(x)) Pregunta: ¿por qué no calcular directamente p(x|z)? Tema 1.
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¿Por qué una PDF para p(z|x)? Variación de z=TOF con x=rango para un medidor de rangos ultrasónico
Variación de z=RSSI con x=rango para un medidor de rangos de RF
Los métodos bayesianos tratan de sacar la máxima información de unas medidas de naturaleza imprecisa Tema 1.
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El modelo de observación (1) Se llama modelo de observación a la distribución p(z|x), determinada experimentalmente de forma previa (=calibración) al proceso de localización
Simplificación de este modelo: RSSI depende sólo del rango del tag al emisor
Tema 1.
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El modelo de observación (2) A menudo es conveniente asumir distribuciones normales para el modelo de observación.
Tema 1.
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El modelo de movimiento El modelo de observación es suficiente para la estimación estática de la posición. Pero, en el caso más general, la persona u objeto cuya posición se quiere determinar, se mueve, p(xt) En este caso, necesitamos un modelo (probabilístico) del movimiento: u son los datos de sensores de movimiento (odómetros, sensores inerciales, etc), si disponemos de ellos Modelo de movimiento de un robot con sensores de orientación y odometría
Modelo de movimiento de una persona sin sensores de orientación ni odometría
x= Posición actual
Tema 1.
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Actualización bayesiana de la posición Los métodos bayesianos de localización actualizan la posición del móvil p(x) en dos etapas [Fox 2003]: Etapa de predicción (cálculo de la probabilidad a priori): Medidas odométricas
Probabilidad a priori
Modelo de movimiento
Etapa de corrección (cálculo de la probabilidad a posteriori): Probabilidad a posteriori
Modelo de observación
Tema 1.
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Ventajas de la localización bayesiana
1. Es un formalismo con gran flexibilidad.
Permite integrar medidas provenientes de sensores de distinta naturaleza física de forma natural. Por ejemplo, para un sistema que pueda medir RSSI y TOF:
Generaliza el concepto de localización a estado. El estado puede incluir las coordenadas (x,y) del móvil, su ángulo de orientación θ, la velocidad v, y, en realidad, cualquier magnitud física que tenga alguna relación con los observables z
Tema 1.
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Ventajas de la localización bayesiana 2. Las técnicas bayesianas pueden aplicarse igualmente, y con mínimas modificaciones, a problemas de localización física (coordenadas), y simbólica (nodos=grafos de Voronoi)
Nodos Conexiones
Tema 1.
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Ventajas de la localización bayesiana 3. No asume ninguna forma en particular para la distribución de la posición del móvil: p(x) puede ser completamente arbitraria. Por ese motivo, es capaz de manejar varias hipótesis simultáneamente: Ejemplo: el móvil está probablemente en la habitación 1, pero existe una probabilidad finita de que esté en la habitación 2, o incluso (pero con menor probabilidad) en el pasillo
Tema 1.
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Ejemplo: RFID-LPS en configuración de privacidad
Un lector de RFID recibe los códigos de identificación (Tag ID) de marcadores colocados en posiciones conocidas del entorno y usa la fuerza de señal recibida de cada ellos (RSSI) para estimar su posición Tema 1.
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Ejemplo: sistema experimental RFID-LPS
(a) Antenas de panel; (b) marcadores activos; (c) lectores omnidireccionales
388 m2 / 29 tags
Distribución de marcadores de referencia por varias habitaciones del edificio principal del IAI Tema 1.
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Implementaciones de la localización bayesiana
Rejilla (grid): la PDF p(x) se muestrea en una rejilla que cubre sistemáticamente todo el entorno de trabajo. Normalmente la rejilla es estática Ventajas: El comportamiento del filtro es predecible Es fácil visualizar el funcionamiento del filtro Desventajas: Para conseguir alta precisión, hay que discretizar muy finamente, aumentando el tiempo de cálculo y los recursos utilizados Resulta rápidamente inviable al crecer el número de dimensiones del espacio de estado Tema 1.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987] p(x) inicial (uniforme)
Tema 1.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987]
p(x) tras la 1ª medida
Tema 1.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987]
p(x) tras aplicar el modelo de movimiento
Tema 1.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987]
p(x) tras la 2ª medida
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987]
p(x) tras aplicar el modelo de movimiento
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987]
p(x) tras la 3ª medida
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987]
p(x) tras aplicar el modelo de movimiento
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Localización bayesiana con rejilla Cálculo de MAP en una rejilla [Elfes 1987]
p(x) tras la 4ª medida
Tema 1.
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Implementaciones de la localización bayesiana Partículas (o Montecarlo): la PDF se muestrea en un número discreto (menor) de puntos distribuidos por el entorno de trabajo, y concentrados donde p(x) es más alta
Ventajas: Mejor utilización de los recursos del sistema (procesamiento y memoria) Desventajas: El proceso de remuestreo debe hacerse con cuidado Para sensores con ruido bajo puede funcionar mal Tema 1.
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Localización bayesiana con filtro de partículas Filtro de partículas [Fox 2001] p(x) inicial (1ª medida)
Tema 1.
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Localización bayesiana con filtro de partículas Filtro de partículas [Fox 2001] p(x) inicial
p(x) tras recibir la 1ª medida
Tema 1.
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Localización bayesiana con filtro de partículas Filtro de partículas [Fox 2001]
p(x) tras remuestrear
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
68
Localización bayesiana con filtro de partículas Filtro de partículas [Fox 2001]
p(x) tras recibir la 2ª medida
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Localización bayesiana con filtro de partículas Filtro de partículas [Fox 2001]
p(x) tras remuestrear
Tema 1.
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Localización bayesiana con filtro de partículas Filtro de partículas [Fox 2001]
p(x) tras recibir la 3ª medida
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Localización bayesiana con filtro de partículas Filtro de partículas [Fox 2001]
p(x) tras remuestrear
Tema 1.
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Ejemplo de funcionamiento de un filtro bayesiano Densidad de probabilidad a posteriori
Estimación de la posición
Posición real Posición Estimada Tags detectados Tema 1.
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Resultados experimentales de seguimiento de rutas Posición real Posición Estimada
Error medio: 1.5-2 m en 388 m2
Tema 1.
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Conclusiones: estado del arte de RF-LPS en interiores (1) No existe una solución estándar – intensa investigación por parte de la comunidad científica y la industria Numerosas aplicaciones existentes y previstas: • Sociales: guiado de personas con problemas de movilidad, monitorización de niños en guarderías, teleasistencia a ancianos • En hospitales: localización rápida de personal sanitario o equipamiento importante en emergencias • En comercios: control de carros en supermercados, estudio de pautas de desplazamiento de clientes en grandes superficies • En producción: vigilancia de ganado, control de stock en almacenes • En domótica: entornos conscientes del usuario (proactivos / computación ubicua) • Servicios basados en localización (location-based services) • Peajes y controles de acceso Tema 1.
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Conclusiones: estado del arte de RF-LPS en interiores (2) Resumen de las diferentes tecnologías de RF-LPS:
• La radio de banda ultra-ancha (UWB) permite medir TOFs de las señales de RF y, en principio, obtener la máxima precisión. Aunque tiene un elevado coste en la actualidad, es la posible candidata para resolver el problema de LPS en interiores. • Los sistemas basados en las redes de comunicación (Wifi, Bluetooth, etc) son los más utilizados en investigación, por conveniencia y coste (habitualmente disponibles en muchos lugares) • Zigbee puede llegar a ser el estándar para localización cooperativa en redes de sensores inalámbricas • Los marcadores de radiofrecuencia (RFID) son la tecnología más simple y escalable y con un potencial de crecimiento superior Tema 1.
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Conclusiones: estado del arte de RF-LPS en interiores (3) Precisión típica: • 0.30 m en LPS con medida de TOF (UWB) [entornos no muy complejos] • 1-2 m en LPS con medida de RSSI (Wifi, RFID, etc) (por comparación, un sistema LPS ultrasónico operando en un área similar puede alcanzar 1 cm de error típico)
La precisión depende de la densidad de emisores de RF y la velocidad de desplazamiento del objeto móvil
La precisión puede mejorarse si se incorporan sensores independientes que nos den información del movimiento del usuario
Tema 1.
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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Índice
1. 2. 3. 4. 5.
Tema 1.
Introducción a los LPS de interiores Características de los LPS basados en RF Tecnologías de RF para localización Teoría de localización bayesiana Práctica
Sistemas de Localización y Posicionamiento.
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