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Investigación y evaluación de la precisión y exactitud de la utilización de la tecnología UWB en la solución de posicionamiento en interiores
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1 Introducción
La tecnología UWB tiene muchas ventajas, como un alto rendimiento anti-interferencias, alta tasa de transmisión, bajo consumo de energía, mayor seguridad, etc. En teoría, esto puede proporcionar un posicionamiento de alta precisión a nivel de centímetros en el ambiente interior. Sin embargo, la disposición de tabiques y materiales decorativos en escenarios típicos de interiores, y la colocación de objetos e incluso el movimiento de las personas, provoca la propagación de la señal inalámbrica por medio de interferencias de distancia multitrayecto y no visual [1], lo que reduce la precisión del posicionamiento. Para eliminar los errores de distancia no visual que afectan al efecto de posicionamiento, las observaciones brutas se corrigen generalmente mediante el filtrado de Kalman a nivel de algoritmo. Esto asegura un resultado de posicionamiento más estable y una trayectoria de movimiento relativamente suave en la salida del sistema. Sin embargo, la posición aleatoria de los objetos en interiores y de las personas que caminan por ahí puede dar lugar a errores de posicionamiento causados por la absorción y el bloqueo de las señales. En consecuencia, las señales no pueden ser bien procesadas por el filtro de Kalman [2], y el simple hecho de utilizar el modelo de parámetros empíricos para la corrección todavía puede causar el error de posicionamiento, ya que es demasiado grande para satisfacer las necesidades de la aplicación real.
Por lo tanto, este artículo prueba y evalúa el efecto de posicionamiento de la UWB en un entorno interior típico a través de un diseño experimental para verificar el efecto de posicionamiento y la precisión de la tecnología UWB en aplicaciones prácticas.
2 Método de posicionamiento UWB
La tecnología UWB con un rango de frecuencia de 3,1 GHz a 10,6 GHz fue aprobada para uso civil por la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) a principios del siglo XXI. Debe funcionar a una potencia lo suficientemente baja como para asegurar que no interfiera con otros sistemas en la banda de frecuencia de las comunicaciones. Esta iniciativa ha contribuido significativamente al desarrollo de la tecnología. En la actualidad, la UWB se divide generalmente en dos categorías; una es la UWB de pulso corto y la otra es la UWB multiportadora. La tecnología UWB de pulsos se utiliza predominantemente en la investigación académica y en soluciones comerciales porque permite un uso más eficiente del espectro [3]. Esta técnica transmite datos utilizando pulsos extremadamente estrechos a un nivel de nanosegundo o incluso picosegundo con una resolución temporal muy alta. No hay necesidad de amplificadores de potencia, inversores o técnicas de mezcla, y el costo del hardware y el volumen se reducen en gran medida [4].
Los métodos de posicionamiento UWB más comunes incluyen el Tiempo de Llegada (TOA), el Tiempo de Vuelo (TOF), el Rango de Dos Vías (TWR), la Diferencia de Tiempo de Llegada (TDOA), el Ángulo de Llegada (AOA), el Ángulo de Salida (AOD), y la Indicación de la Fuerza de la Señal Recibida (RSSI), todos los cuales se describen brevemente a continuación.
2.1 TDOA
TOA se refiere a la capacidad del sistema para determinar la ubicación de una fuente de señal registrando el tiempo que tarda el pulso UWB en viajar desde una etiqueta de ubicación (Tag) a más de tres estaciones base de ubicación diferentes (Anchor) para la medición de la distancia.
Suponiendo que se conocen las posiciones de las tres anclas, A, B y C, d_1, d_2 y d_3 son las distancias de cada ancla a la etiqueta O. d_1, d_2 y d_3 pueden derivarse del tiempo y la velocidad de propagación de la señal. La posición del punto O se calcula según el principio de triangulación.
El algoritmo del TOA requiere que las anclas estén en estricta sincronización temporal con el extremo receptor; de lo contrario, se producirá un error de alcance.
2.2 TOF/TWR
TOF/TWR es una medición de distancia de dos vías. Utiliza el tiempo de transmisión de la señal en la etiqueta-ancla-etiqueta para calcular la distancia entre la etiqueta y cada ancla, por lo que el principio es el mismo que el TOA. Para la TWR, tanto la etiqueta como el ancla deben ser capaces de enviar y recibir señales.
De esta manera, los errores causados por las desviaciones del reloj pueden, hasta cierto punto, reducirse y la precisión de la medición puede mejorarse. Sin embargo, debido a la TWR, hay un mayor consumo de energía en el extremo de la etiqueta en comparación con el método de alcance unidireccional, y la capacidad de la etiqueta del sistema también es limitada.
2.3 TDOA
El método de posicionamiento basado en TDOA, también conocido como posicionamiento hiperbólico, mide la diferencia de tiempo de propagación entre la señal UWB de la etiqueta UWB a dos anclas UWB para obtener la diferencia de distancia fija entre la etiqueta UWB y dos anclas UWB. El algoritmo TDOA es una mejora del algoritmo TOA. En lugar de utilizar directamente el tiempo de llegada de la señal, utiliza la diferencia de tiempo de la señal recibida por múltiples anclas UWB para determinar la ubicación del blanco móvil.
El enfoque de la TDOA también requiere una estricta sincronización temporal; sin embargo, el consumo de energía de la etiqueta es relativamente bajo, y es fácil para el sistema llevar un mayor número de etiquetas que funcionen simultáneamente.
2.4 AOA
También se puede calcular la posición de la marca cuando se puede medir el ángulo de incidencia de la señal a las anclas.
Suponiendo que se conozcan las posiciones de las tres anclas de posicionamiento A, B y C, y que se conozca el ángulo de orientación de la etiqueta a cada ancla, entonces se pueden derivar las coordenadas de los centros y radios O1, O2 y O3 para obtener las coordenadas de la etiqueta.
La solución común actual que utiliza el AOA es la utilización de un solo anclaje con una antena de matriz integrada para reducir los costos del sistema, pero la zona de posicionamiento efectiva es generalmente pequeña, ya que la precisión y el alcance goniométricos se ven afectados en gran medida por la altura de la instalación del anclaje.
2.5 AOD
En contraste con el enfoque del AOA, la antena integrada de la etiqueta, que mide el ángulo de incidencia de la señal aceptando la señal de base, puede ser calculada directamente en el terminal. Sin embargo, no hay soluciones comerciales maduras disponibles en este momento debido al proceso de fabricación y a las limitaciones de tamaño.
2.6 RSSI
De manera similar al enfoque común de Wi-Fi/BLE, la localización basada en la intensidad de la señal utiliza generalmente un modelo de atenuación de la señal, o la medición de los valores de los parámetros de RSSI para estimar las coordenadas de las etiquetas [6].
Un gran número de prácticas y estudios de proyectos han demostrado que, cuando se tienen en cuenta los costos de adaptación e implementación de los algoritmos, los métodos TOF y TDOA pueden proporcionar una precisión de posicionamiento relativamente fiable, y son más adecuados para aplicaciones prácticas.
3 Diseño del experimento
3.1 Configuración del sistema
El área de la oficina del autor fue elegida como el ambiente de prueba. Se ajustaba a las características de un ambiente interior típico, ya que la gente caminaba por él al azar, los escritorios, las sillas y los objetos se colocaban al azar, y había estantes de metal en la zona de la esquina. Además, las salas de reuniones y las oficinas especiales estaban separadas de la zona de trabajo principal por vidrio y cartón-yeso.
Sobre la base del objeto y las características espaciales del entorno interior, se seleccionaron un total de 7 anclajes y se instalaron en lugares adecuados. A continuación se estableció el sistema de coordenadas relativas utilizando una estación total, y la posición de cada ancla se midió utilizando la función de no prisma. Las coordenadas recogidas se utilizaron luego para calibrar toda la zona de posicionamiento. Las coordenadas horizontales de 5 puntos de control en el sistema de coordenadas relativas se adquirieron de la misma manera utilizando un prisma como valor real para la evaluación de la precisión.
El hardware adoptado, incluyendo etiquetas y anclajes, fue proporcionado por Locaris, y también lo fue el motor de procesamiento de datos de posicionamiento de la TDOA.
La estructura del sistema adoptó la arquitectura clásica del sistema de posicionamiento en interiores UWB, que consistía en una etiqueta de posicionamiento en interiores, un ancla de posicionamiento en interiores, un conmutador y un servidor. La señal de la etiqueta enviaba pulsos de banda ultra ancha al ancla, que recibía los pulsos y enviaba los datos al servidor a través de un conmutador LAN. Se desplegó un motor de procesamiento de datos en el lado del servidor que utilizó los datos para el cálculo de coordenadas.
3.2 Método de experimentación
Se colocó un trípode en cada uno de los 5 puntos de control obtenidos, y la etiqueta se colocó en el centro de la tribraca después de centrarla usando una plomada óptica. Esto se hizo para que el centro de la etiqueta fuera lo más consistente posible con el centro del punto de control. La frecuencia de salida de datos de la etiqueta de localización se fijó en 5hz para la adquisición de datos durante 5 a 7 minutos. Los resultados de los datos del análisis fueron entonces evaluados para su precisión y exactitud.
4 Análisis de datos
4.1 Precisión
Las estadísticas de precisión de los 5 conjuntos de datos se muestran en la Tabla I.
TABLA I
ESTADÍSTICAS DE DESARROLLO ESTÁNDAR (cm)
PT NO. Volumen σx σy
PT1 2109 1.20 2.07
PT2 1533 0.34 0.73
PT3 2233 0.62 0.79
PT4 1713 0.34 1.42
PT5 1903 1.30 0.57
El análisis de precisión de los datos mostró que el sistema podía producir datos de posicionamiento relativamente estables en el medio ambiente, aunque había derivaciones ocasionales, que podían mantenerse básicamente dentro de un rango de flotación de 5 cm.
4.2 Precisión
Las estadísticas de precisión, comparadas con las coordenadas de los 5 puntos de control, se muestran en la Tabla II.
TABLA II
RAÍZ MEDIA ESTADÍSTICAS CUADRADAS (cm)
PT NO. Volumen RMS(x) RMS(y)
PT1 2109 1.31 3.00
PT2 1533 2.90 5.28
PT3 2233 6.53 4.31
PT4 1713 5.10 4.09
PT5 1903 4.90 7.80
El análisis de precisión de los datos mostró que el error entre las coordenadas de la etiqueta y la referencia podía mantenerse dentro de 10cm en estado estacionario.
5 Conclusión
Los resultados del experimento mostraron que la tecnología de posicionamiento en interiores de UWB puede proporcionar resultados de posicionamiento horizontal estable. Estos tienen un nivel de precisión de unos 10 cm en un ambiente interior típico. Todavía hay cierto margen de mejora tanto en la precisión como en la estabilidad del posicionamiento, que puede considerarse a partir de los dos aspectos siguientes.
En el algoritmo, la introducción de mediciones entre emplazamientos para la estimación y corrección adecuadas de los parámetros [7], u otros modelos que puedan corregirse con flexibilidad, según el entorno real, puede no sólo optimizar la precisión de posicionamiento del sistema sino también mejorar su idoneidad para diferentes situaciones.
A nivel de implementación, cuando se ha instalado el ancla, generalmente es necesario recoger la posición de la antena del ancla utilizando una estación total o un telémetro láser para definir esta zona de posicionamiento y establecer el sistema de coordenadas relativas. Sin embargo, la adquisición de coordenadas sólo puede realizarse utilizando una alineación sin prisma con el centro aproximado del armazón de la estación base, ya que las antenas UWB generalmente no tienen un centro de fase estable. Inevitablemente, durante este proceso se producirán errores de medición que afectarán a la precisión del posicionamiento. Por lo tanto, podrían aplicarse métodos de medición más precisos, como el LIDAR en interiores, a la calibración de referencia del sistema, lo que reduciría los errores iniciales del sistema y mejoraría la precisión del mismo.
BIBLIOGRAFÍA
1] Ren A, Zhou F, Rahman A, et al. A study of indoor positioning based on UWB base-station configurations[C]//2017 IEEE 2nd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC). IEEE, 2017: 1939-1943.
2] Zirui Wang, Shaoxian Li, Zhengyuan Zhang, Fan Lv, Yanzhao Hou. Investigación sobre la precisión del posicionamiento de UWB en el entorno de los almacenes [J]. Procedia Computer Science, 2018, 131.
3] Heng Zhang, Investigación y aplicación del método de posicionamiento de alta precisión en interiores basado en UWB[D]. Universidad Técnica de Liaoning, 2015.
4] Bo Cai, Investigación sobre AGV de Sistema de Posicionamiento de Alta Precisión en Interiores basado en UWB[D]. Universidad del Sudoeste de Jiaotong, 2018.
5] Mazraani R, Saez M, Govoni L, y otros. Experimental results of a combined TDOA/TOF technique for UWB based localization systems[C]//2017 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops). IEEE, 2017: 1043-1048.
6] Zhenyao Liu, Research on Technology of Seamless Positioning Based on UWB/GNSS/MIMU[D]. Universidad de Ingeniería de la Información, 2017.
7] Un enfoque para mejorar la precisión del posicionamiento en interiores con el entorno NLOS[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2012, 35(06): 38-43.
