Development of MEMS - based IMU for position estimation: comparison of sensor fusion solutions

With the surge of inexpensive, widely accessible, and precise Micro-Electro Mechanical Systems (MEMS) in recent years, inertial systems tracking move ment have become ubiquitous nowadays. Contrary to Global Positioning Sys tem (GPS)-based positioning, Inertial Navigation System (INS) are intrinsically unaffected by signal jamming, blockage susceptibilities, and spoofing. Measure ments from inertial sensors are also acquired at elevated sampling rates and may be numerically integrated to estimate position and orientation knowledge. These measurements are precise on a small-time scale but gradually accumulate errors over extended periods. Combining multiple inertial sensors in a method known as sensor fusion makes it possible to produce a more consistent and dependable un derstanding of the system, decreasing accumulative errors. Several sensor fusion algorithms occur in literature aimed at estimating the Attitude and Heading Reference System (AHRS) of a rigid body with respect to a reference frame. This work describes the development and implementation of a low-cost, multi purpose INS for position and orientation estimation. Additionally, it presents an experimental comparison of a series of sensor fusion solutions and benchmarking their performance on estimating the position of a moving object. Results show a correlation between what sensors are trusted by the algorithm and how well it performed at estimating position. Mahony, SAAM and Tilt algorithms had best general position estimate performance.Com o recente surgimento de sistemas micro-eletromecânico amplamente acessíveis e precisos nos últimos anos, o rastreio de movimento através de sistemas de in erciais tornou-se omnipresente nos dias de hoje. Contrariamente à localização baseada no Sistema de Posicionamento Global (GPS), os Sistemas de Naveg ação Inercial (SNI) não são afetados intrinsecamente pela interferência de sinal, suscetibilidades de bloqueio e falsificação. As medições dos sensores inerciais também são adquiridas a elevadas taxas de amostragem e podem ser integradas numericamente para estimar os conhecimentos de posição e orientação. Estas medições são precisas numa escala de pequena dimensão, mas acumulam grad ualmente erros durante longos períodos. Combinar múltiplos sensores inerci ais num método conhecido como fusão de sensores permite produzir uma mais consistente e confiável compreensão do sistema, diminuindo erros acumulativos. Vários algoritmos de fusão de sensores ocorrem na literatura com o objetivo de estimar os Sistemas de Referência de Atitude e Rumo (SRAR) de um corpo rígido no que diz respeito a uma estrutura de referência. Este trabalho descreve o desenvolvimento e implementação de um sistema multiusos de baixo custo para estimativa de posição e orientação. Além disso, apresenta uma comparação experimental de uma série de soluções de fusão de sensores e compara o seu de sempenho na estimativa da posição de um objeto em movimento. Os resultados mostram uma correlação entre os sensores que são confiados pelo algoritmo e o quão bem ele desempenhou na posição estimada. Os algoritmos Mahony, SAAM e Tilt tiveram o melhor desempenho da estimativa da posição geral

Doctor of Philosophy

dissertationMotion capture has applications in many fields. A need has arisen for motion capture systems that are low-cost, mobile, and intuitive. An attitude heading reference system (AHRS) calculates the global orientation of a rigid body by synthesizing the output from an array of sensors. A complete motion capture system utilizing gyroscopes, accelerometers, and magnetometers attached to the main body segments of a human is proposed. This is accomplished by providind a low-cost calibration procedure for micro electro-mechanical system (MEMS) gyroscopes, accelerometers, and magnetometers in order to create a custom AHRS unit. The accuracy of reproducing global orientations using these AHRS units is analyzed for individual modules as well as redundant groups of AHRS nodes for increased accuracy. In order to make the system intuitive, a localization procedure for finding the locations of all AHRS units attached to the body is proposed. Sensors were successfully calibrated to an accuracy sufficient for AHRS development. The accuracy of the AHRS units was verified and led to a functioning motion capture system. The localization procedure was verified with volunteer subjects and successfully finds the location of all attached AHRS units

Entwicklung und Implementierung eines Peer-to-Peer Kalman Filters für Fußgänger- und Indoor-Navigation

Smartphones are an integral part of our society by now. They are used for messaging, searching the Internet, working on documents, and of course for navigation. Although smartphones are also used for car navigation their main area of application is pedestrian navigation. Almost all smartphones sold today comprise a GPS L1 receiver which provides position computation with accuracy between 1 and 10 m as long as the environment in beneficial, i.e. the line-of-sight to satellites is not obstructed by trees or high buildings. But this is often the case in areas where smartphones are used primarily for navigation. Users walk in narrow streets with high density, in city centers, enter, and leave buildings and the smartphone is not able to follow their movement because it loses satellite signals. The approach presented in this thesis addresses the problem to enable seamless navigation for the user independently of the current environment and based on cooperative positioning and inertial navigation. It is intended to realize location-based services in areas and buildings with limited or no access to satellite data and a large amount of users like e.g. shopping malls, city centers, airports, railway stations and similar environments. The idea of this concept was for a start based on cooperative positioning between users’ devices denoted here as peers moving within an area with only limited access to satellite signals at certain places (windows, doors) or no access at all. The devices are therefore not able to provide a position by means of satellite signals. Instead of deploying solutions based on infrastructure, surveying, and centralized computations like range measurements, individual signal strength, and similar approaches a decentralized concept was developed. This concept suggests that the smartphone automatically detects if no satellite signals are available and uses its already integrated inertial sensors like magnetic field sensor, accelerometer, and gyroscope for seamless navigation. Since the quality of those sensors is very low the accuracy of the position estimation decreases with each step of the user. To avoid a continuously growing bias between real position and estimated position an update has to be performed to stabilize the position estimate. This update is either provided by the computation of a position based on satellite signals or if signals are not available by the exchange of position data with another peer in the near vicinity using peer-to-peer ad-hoc networks. The received and the own position are processed in a Kalman Filter algorithm and the result is then used as new position estimate and new start position for further navigation based on inertial sensors. The here presented concept is therefore denoted as Peer-to-Peer Kalman Filter (P2PKF)

Hardware implementation of a measurement unit for Borea quadricopter

En esta tesis se presenta el análisis del comportamiento y funcionamiento de los sensores IMU que se encuentran, junto con un micro controlador, dentro de la tarjeta de desarrollo UDB4. Además presenta las simulaciones que se obtiene de cada lectura de los sensores. El propósito de esta tesis es mostrar que es posible obtener en forma sincronizada la lectura de todos los sensores, con diferente tiempo de adquisición, para usarlos después en los algoritmos de control del cuadricoptero Borea.In this thesis is presented the behavior and the work analysis of the IMU’s sensors that are, with the microcontroller, within a development board UBD4, along with the simulation of the lectures of the sensors. The purpose of this work is to show that is possible to obtain in a synchronous way the lecture of all the sensors, with different acquisition time, to use them in the control of the quadricopter Borea.Ingeniero (a) ElectrónicoPregrad

Multi-sensor data fusion in mobile devices for the identification of Activities of Daily Living

Following the recent advances in technology and the growing use of mobile devices such as smartphones, several solutions may be developed to improve the quality of life of users in the context of Ambient Assisted Living (AAL). Mobile devices have different available sensors, e.g., accelerometer, gyroscope, magnetometer, microphone and Global Positioning System (GPS) receiver, which allow the acquisition of physical and physiological parameters for the recognition of different Activities of Daily Living (ADL) and the environments in which they are performed. The definition of ADL includes a well-known set of tasks, which include basic selfcare tasks, based on the types of skills that people usually learn in early childhood, including feeding, bathing, dressing, grooming, walking, running, jumping, climbing stairs, sleeping, watching TV, working, listening to music, cooking, eating and others. On the context of AAL, some individuals (henceforth called user or users) need particular assistance, either because the user has some sort of impairment, or because the user is old, or simply because users need/want to monitor their lifestyle. The research and development of systems that provide a particular assistance to people is increasing in many areas of application. In particular, in the future, the recognition of ADL will be an important element for the development of a personal digital life coach, providing assistance to different types of users. To support the recognition of ADL, the surrounding environments should be also recognized to increase the reliability of these systems. The main focus of this Thesis is the research on methods for the fusion and classification of the data acquired by the sensors available in off-the-shelf mobile devices in order to recognize ADL in almost real-time, taking into account the large diversity of the capabilities and characteristics of the mobile devices available in the market. In order to achieve this objective, this Thesis started with the review of the existing methods and technologies to define the architecture and modules of the method for the identification of ADL. With this review and based on the knowledge acquired about the sensors available in off-the-shelf mobile devices, a set of tasks that may be reliably identified was defined as a basis for the remaining research and development to be carried out in this Thesis. This review also identified the main stages for the development of a new method for the identification of the ADL using the sensors available in off-the-shelf mobile devices; these stages are data acquisition, data processing, data cleaning, data imputation, feature extraction, data fusion and artificial intelligence. One of the challenges is related to the different types of data acquired from the different sensors, but other challenges were found, including the presence of environmental noise, the positioning of the mobile device during the daily activities, the limited capabilities of the mobile devices and others. Based on the acquired data, the processing was performed, implementing data cleaning and feature extraction methods, in order to define a new framework for the recognition of ADL. The data imputation methods were not applied, because at this stage of the research their implementation does not have influence in the results of the identification of the ADL and environments, as the features are extracted from a set of data acquired during a defined time interval and there are no missing values during this stage. The joint selection of the set of usable sensors and the identifiable set of tasks will then allow the development of a framework that, considering multi-sensor data fusion technologies and context awareness, in coordination with other information available from the user context, such as his/her agenda and the time of the day, will allow to establish a profile of the tasks that the user performs in a regular activity day. The classification method and the algorithm for the fusion of the features for the recognition of ADL and its environments needs to be deployed in a machine with some computational power, while the mobile device that will use the created framework, can perform the identification of the ADL using a much less computational power. Based on the results reported in the literature, the method chosen for the recognition of the ADL is composed by three variants of Artificial Neural Networks (ANN), including simple Multilayer Perceptron (MLP) networks, Feedforward Neural Networks (FNN) with Backpropagation, and Deep Neural Networks (DNN). Data acquisition can be performed with standard methods. After the acquisition, the data must be processed at the data processing stage, which includes data cleaning and feature extraction methods. The data cleaning method used for motion and magnetic sensors is the low pass filter, in order to reduce the noise acquired; but for the acoustic data, the Fast Fourier Transform (FFT) was applied to extract the different frequencies. When the data is clean, several features are then extracted based on the types of sensors used, including the mean, standard deviation, variance, maximum value, minimum value and median of raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance and median of the maximum peaks calculated with the raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the five greatest distances between the maximum peaks calculated with the raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance, median and 26 Mel- Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) of the frequencies obtained with FFT based on the raw data acquired from the microphone data; and the distance travelled calculated with the data acquired from the GPS receiver. After the extraction of the features, these will be grouped in different datasets for the application of the ANN methods and to discover the method and dataset that reports better results. The classification stage was incrementally developed, starting with the identification of the most common ADL (i.e., walking, running, going upstairs, going downstairs and standing activities) with motion and magnetic sensors. Next, the environments were identified with acoustic data, i.e., bedroom, bar, classroom, gym, kitchen, living room, hall, street and library. After the environments are recognized, and based on the different sets of sensors commonly available in the mobile devices, the data acquired from the motion and magnetic sensors were combined with the recognized environment in order to differentiate some activities without motion, i.e., sleeping and watching TV. The number of recognized activities in this stage was increased with the use of the distance travelled, extracted from the GPS receiver data, allowing also to recognize the driving activity. After the implementation of the three classification methods with different numbers of iterations, datasets and remaining configurations in a machine with high processing capabilities, the reported results proved that the best method for the recognition of the most common ADL and activities without motion is the DNN method, but the best method for the recognition of environments is the FNN method with Backpropagation. Depending on the number of sensors used, this implementation reports a mean accuracy between 85.89% and 89.51% for the recognition of the most common ADL, equals to 86.50% for the recognition of environments, and equals to 100% for the recognition of activities without motion, reporting an overall accuracy between 85.89% and 92.00%. The last stage of this research work was the implementation of the structured framework for the mobile devices, verifying that the FNN method requires a high processing power for the recognition of environments and the results reported with the mobile application are lower than the results reported with the machine with high processing capabilities used. Thus, the DNN method was also implemented for the recognition of the environments with the mobile devices. Finally, the results reported with the mobile devices show an accuracy between 86.39% and 89.15% for the recognition of the most common ADL, equal to 45.68% for the recognition of environments, and equal to 100% for the recognition of activities without motion, reporting an overall accuracy between 58.02% and 89.15%. Compared with the literature, the results returned by the implemented framework show only a residual improvement. However, the results reported in this research work comprehend the identification of more ADL than the ones described in other studies. The improvement in the recognition of ADL based on the mean of the accuracies is equal to 2.93%, but the maximum number of ADL and environments previously recognized was 13, while the number of ADL and environments recognized with the framework resulting from this research is 16. In conclusion, the framework developed has a mean improvement of 2.93% in the accuracy of the recognition for a larger number of ADL and environments than previously reported. In the future, the achievements reported by this PhD research may be considered as a start point of the development of a personal digital life coach, but the number of ADL and environments recognized by the framework should be increased and the experiments should be performed with different types of devices (i.e., smartphones and smartwatches), and the data imputation and other machine learning methods should be explored in order to attempt to increase the reliability of the framework for the recognition of ADL and its environments.Após os recentes avanços tecnológicos e o crescente uso dos dispositivos móveis, como por exemplo os smartphones, várias soluções podem ser desenvolvidas para melhorar a qualidade de vida dos utilizadores no contexto de Ambientes de Vida Assistida (AVA) ou Ambient Assisted Living (AAL). Os dispositivos móveis integram vários sensores, tais como acelerómetro, giroscópio, magnetómetro, microfone e recetor de Sistema de Posicionamento Global (GPS), que permitem a aquisição de vários parâmetros físicos e fisiológicos para o reconhecimento de diferentes Atividades da Vida Diária (AVD) e os seus ambientes. A definição de AVD inclui um conjunto bem conhecido de tarefas que são tarefas básicas de autocuidado, baseadas nos tipos de habilidades que as pessoas geralmente aprendem na infância. Essas tarefas incluem alimentar-se, tomar banho, vestir-se, fazer os cuidados pessoais, caminhar, correr, pular, subir escadas, dormir, ver televisão, trabalhar, ouvir música, cozinhar, comer, entre outras. No contexto de AVA, alguns indivíduos (comumente chamados de utilizadores) precisam de assistência particular, seja porque o utilizador tem algum tipo de deficiência, seja porque é idoso, ou simplesmente porque o utilizador precisa/quer monitorizar e treinar o seu estilo de vida. A investigação e desenvolvimento de sistemas que fornecem algum tipo de assistência particular está em crescente em muitas áreas de aplicação. Em particular, no futuro, o reconhecimento das AVD é uma parte importante para o desenvolvimento de um assistente pessoal digital, fornecendo uma assistência pessoal de baixo custo aos diferentes tipos de pessoas. pessoas. Para ajudar no reconhecimento das AVD, os ambientes em que estas se desenrolam devem ser reconhecidos para aumentar a fiabilidade destes sistemas. O foco principal desta Tese é o desenvolvimento de métodos para a fusão e classificação dos dados adquiridos a partir dos sensores disponíveis nos dispositivos móveis, para o reconhecimento quase em tempo real das AVD, tendo em consideração a grande diversidade das características dos dispositivos móveis disponíveis no mercado. Para atingir este objetivo, esta Tese iniciou-se com a revisão dos métodos e tecnologias existentes para definir a arquitetura e os módulos do novo método de identificação das AVD. Com esta revisão da literatura e com base no conhecimento adquirido sobre os sensores disponíveis nos dispositivos móveis disponíveis no mercado, um conjunto de tarefas que podem ser identificadas foi definido para as pesquisas e desenvolvimentos desta Tese. Esta revisão também identifica os principais conceitos para o desenvolvimento do novo método de identificação das AVD, utilizando os sensores, são eles: aquisição de dados, processamento de dados, correção de dados, imputação de dados, extração de características, fusão de dados e extração de resultados recorrendo a métodos de inteligência artificial. Um dos desafios está relacionado aos diferentes tipos de dados adquiridos pelos diferentes sensores, mas outros desafios foram encontrados, sendo os mais relevantes o ruído ambiental, o posicionamento do dispositivo durante a realização das atividades diárias, as capacidades limitadas dos dispositivos móveis. As diferentes características das pessoas podem igualmente influenciar a criação dos métodos, escolhendo pessoas com diferentes estilos de vida e características físicas para a aquisição e identificação dos dados adquiridos a partir de sensores. Com base nos dados adquiridos, realizou-se o processamento dos dados, implementando-se métodos de correção dos dados e a extração de características, para iniciar a criação do novo método para o reconhecimento das AVD. Os métodos de imputação de dados foram excluídos da implementação, pois não iriam influenciar os resultados da identificação das AVD e dos ambientes, na medida em que são utilizadas as características extraídas de um conjunto de dados adquiridos durante um intervalo de tempo definido. A seleção dos sensores utilizáveis, bem como das AVD identificáveis, permitirá o desenvolvimento de um método que, considerando o uso de tecnologias para a fusão de dados adquiridos com múltiplos sensores em coordenação com outras informações relativas ao contexto do utilizador, tais como a agenda do utilizador, permitindo estabelecer um perfil de tarefas que o utilizador realiza diariamente. Com base nos resultados obtidos na literatura, o método escolhido para o reconhecimento das AVD são as diferentes variantes das Redes Neuronais Artificiais (RNA), incluindo Multilayer Perceptron (MLP), Feedforward Neural Networks (FNN) with Backpropagation and Deep Neural Networks (DNN). No final, após a criação dos métodos para cada fase do método para o reconhecimento das AVD e ambientes, a implementação sequencial dos diferentes métodos foi realizada num dispositivo móvel para testes adicionais. Após a definição da estrutura do método para o reconhecimento de AVD e ambientes usando dispositivos móveis, verificou-se que a aquisição de dados pode ser realizada com os métodos comuns. Após a aquisição de dados, os mesmos devem ser processados no módulo de processamento de dados, que inclui os métodos de correção de dados e de extração de características. O método de correção de dados utilizado para sensores de movimento e magnéticos é o filtro passa-baixo de modo a reduzir o ruído, mas para os dados acústicos, a Transformada Rápida de Fourier (FFT) foi aplicada para extrair as diferentes frequências. Após a correção dos dados, as diferentes características foram extraídas com base nos tipos de sensores usados, sendo a média, desvio padrão, variância, valor máximo, valor mínimo e mediana de dados adquiridos pelos sensores magnéticos e de movimento, a média, desvio padrão, variância e mediana dos picos máximos calculados com base nos dados adquiridos pelos sensores magnéticos e de movimento, as cinco maiores distâncias entre os picos máximos calculados com os dados adquiridos dos sensores de movimento e magnéticos, a média, desvio padrão, variância e 26 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) das frequências obtidas com FFT com base nos dados obtidos a partir do microfone, e a distância calculada com os dados adquiridos pelo recetor de GPS. Após a extração das características, as mesmas são agrupadas em diferentes conjuntos de dados para a aplicação dos métodos de RNA de modo a descobrir o método e o conjunto de características que reporta melhores resultados. O módulo de classificação de dados foi incrementalmente desenvolvido, começando com a identificação das AVD comuns com sensores magnéticos e de movimento, i.e., andar, correr, subir escadas, descer escadas e parado. Em seguida, os ambientes são identificados com dados de sensores acústicos, i.e., quarto, bar, sala de aula, ginásio, cozinha, sala de estar, hall, rua e biblioteca. Com base nos ambientes reconhecidos e os restantes sensores disponíveis nos dispositivos móveis, os dados adquiridos dos sensores magnéticos e de movimento foram combinados com o ambiente reconhecido para diferenciar algumas atividades sem movimento (i.e., dormir e ver televisão), onde o número de atividades reconhecidas nesta fase aumenta com a fusão da distância percorrida, extraída a partir dos dados do recetor GPS, permitindo também reconhecer a atividade de conduzir. Após a implementação dos três métodos de classificação com diferentes números de iterações, conjuntos de dados e configurações numa máquina com alta capacidade de processamento, os resultados relatados provaram que o melhor método para o reconhecimento das atividades comuns de AVD e atividades sem movimento é o método DNN, mas o melhor método para o reconhecimento de ambientes é o método FNN with Backpropagation. Dependendo do número de sensores utilizados, esta implementação reporta uma exatidão média entre 85,89% e 89,51% para o reconhecimento das AVD comuns, igual a 86,50% para o reconhecimento de ambientes, e igual a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão global entre 85,89% e 92,00%. A última etapa desta Tese foi a implementação do método nos dispositivos móveis, verificando que o método FNN requer um alto poder de processamento para o reconhecimento de ambientes e os resultados reportados com estes dispositivos são inferiores aos resultados reportados com a máquina com alta capacidade de processamento utilizada no desenvolvimento do método. Assim, o método DNN foi igualmente implementado para o reconhecimento dos ambientes com os dispositivos móveis. Finalmente, os resultados relatados com os dispositivos móveis reportam uma exatidão entre 86,39% e 89,15% para o reconhecimento das AVD comuns, igual a 45,68% para o reconhecimento de ambientes, e igual a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão geral entre 58,02% e 89,15%. Com base nos resultados relatados na literatura, os resultados do método desenvolvido mostram uma melhoria residual, mas os resultados desta Tese identificam mais AVD que os demais estudos disponíveis na literatura. A melhoria no reconhecimento das AVD com base na média das exatidões é igual a 2,93%, mas o número máximo de AVD e ambientes reconhecidos pelos estudos disponíveis na literatura é 13, enquanto o número de AVD e ambientes reconhecidos com o método implementado é 16. Assim, o método desenvolvido tem uma melhoria de 2,93% na exatidão do reconhecimento num maior número de AVD e ambientes. Como trabalho futuro, os resultados reportados nesta Tese podem ser considerados um ponto de partida para o desenvolvimento de um assistente digital pessoal, mas o número de ADL e ambientes reconhecidos pelo método deve ser aumentado e as experiências devem ser repetidas com diferentes tipos de dispositivos móveis (i.e., smartphones e smartwatches), e os métodos de imputação e outros métodos de classificação de dados devem ser explorados de modo a tentar aumentar a confiabilidade do método para o reconhecimento das AVD e ambientes

Indoor positioning system for wireless sensor networks

Tese de Doutoramento - Programa Doutoral em Engenharia Electrónica e ComputadoresPositioning technologies are ubiquitous nowadays. From the implementation of the global positioning system (GPS) until now, its evolution, acceptance and spread has been unanimous, due to the underlying advantages the system brings. Currently, these systems are present in many different scenarios, from the home to the movie theatre, at work, during a walk in the park. Many applications provide useful information, based on the current position of the user, in order to provide results of interest. Positioning systems can be implemented in a wide range of contexts: in hospitals to locate equipment and guide patients to the necessary resources, or in public spaces like museums, to guide tourists during visits. They can also be used in a gymnasium to point the user to his next workout machine and, simultaneously, gather information regarding his fitness plan. In a congress or conference, the positioning system can be used to provide information to its participants about the on-going presentations. Devices can also be monitored to prevent thefts. Privacy and security issues are also important in positioning systems. A user might not want to be localized or its location to be known, permanently or during a time interval, in different locations. This information is therefore sensitive to the user and influences directly the acceptance of the system itself. Concerning outdoor systems, GPS is in fact the system of reference. However, this system cannot be used in indoor environment, due to the high attenuation of the satellite signals from non-line-of-sight conditions. Another issue related to GPS is the power consumption. The integration of these devices with wireless sensor networks becomes prohibitive, due to the low power consumption profile associated with devices in this type of networks. As such, this work proposes an indoor positioning system for wireless sensor networks, having in consideration the low energy consumption and low computational capacity profile. The proposed indoor positioning system is composed of two modules: the received signal strength positioning module and the stride and heading positioning module. For the first module, an experimental performance comparison between several received signal strength based algorithms was conducted in order to assess its performance in a predefined indoor environment. Modifications to the algorithm with higher performance were implemented and evaluated, by introducing a model of the effect of the human body in the received signal strength. In the case of the second module, a stride and heading system was proposed, which comprises two subsystems: the stride detection and stride length estimation system to detect strides and infer the travelled distance, and an attitude and heading reference system to provide the full three-dimensional orientation stride-by-stride. The stride detection enabled the identification of the gait cycle and detected strides with an error percentage between 0% and 0.9%. For the stride length estimation two methods were proposed, a simplified method, and an improved method with higher computational requirements than the former. The simplified method estimated the total distance with an error between 6.7% and 7.7% of total travelled distance. The improved method achieved an error between 1.2% and 3.7%. Both the stride detection and the improved stride length estimation methods were compared to other methods in the literature with favourable results. For the second subsystem, this work proposed a quaternion-based complementary filter. A generic formulation allows a simple parameterization of the filter, according to the amount of external influences (accelerations and magnetic interferences) that are expected, depending on the location that the device is to be attached on the human body. The generic formulation enables the inclusion/exclusion of components, thus allowing design choices according to the needs of applications in wireless sensor networks. The proposed method was compared to two other existing solutions in terms of robustness to interferences and execution time, also presenting a favourable outcome.Os sistemas de posicionamento fazem parte do quotidiano. Desde a implementação do sistema GPS (Global Positioning System) até aos dias que correm, a evolução, aceitação e disseminação destes sistemas foi unânime, derivada das vantagens subjacentes da sua utilização. Hoje em dia, eles estão presentes nos mais variados cenários, desde o lar até́ à sala de cinema, no trabalho, num passeio ao ar livre. São várias as aplicações que nos fornecem informação útil, usando como base a descrição da posição atual, de modo a produzir resultados de maior interesse para os utilizadores. Os sistemas de posicionamento podem ser implementados nos mais variados contextos, como por exemplo: nos hospitais, para localizar equipamento e guiar os pacientes aos recursos necessários, ou nas grandes superfícies públicas, como por exemplo museus, para guiar os turistas durante as visitas. Podem ser igualmente utilizados num ginásio para indicar ao utilizador qual a máquina para onde se deve dirigir durante o seu treino e, simultaneamente, obter informação acerca desta mesma máquina. Num congresso ou conferência, o sistema de localização pode ser utilizado para fornecer informação aos seus participantes sobre as apresentações que estão a decorrer no momento. Os dispositivos também podem ser monitorizados para prevenir roubos. Existem também questões de privacidade e segurança associados aos sistemas de posicionamento. Um utilizador poderá não desejar ser localizado ou que a sua localização seja conhecida, permanentemente ou num determinado intervalo de tempo, num ou em vários locais. Esta informação é por isso sensível ao utilizador e influencia diretamente a aceitação do próprio sistema. No que diz respeito aos sistemas utilizados no exterior, o GPS (ou posicionamento por satélite) é de facto o sistema mais utilizado. No entanto, em ambiente interior este sistema não pode ser usado, por causa da grande atenuação dos sinais provenientes dos satélites devido à falta de linha de vista. Um outro problema associado ao recetor GPS está relacionado com as suas características elétricas, nomeadamente os consumos energéticos. A integração destes dispositivos nas redes de sensores sem fios torna-se proibitiva, devido ao perfil de baixo consumo associado a estas redes. Este trabalho propõe um sistema de posicionamento para redes de sensores sem fio em ambiente interior, tendo em conta o perfil de baixo consumo de potência e baixa capacidade de processamento. O sistema proposto é constituído por dois módulos: o modulo de posicionamento por potência de sinal recebido e o módulo de navegação inercial pedestre. Para o primeiro módulo foi feita uma comparação experimental entre vários algoritmos que utilizam a potência do sinal recebido, de modo a avaliar a sua utilização num ambiente interior pré-definido. Ao algoritmo com melhor prestação foram implementadas e testadas modificações, utilizando um modelo do efeito do corpo na potência do sinal recebido. Para o segundo módulo foi proposto um sistema de navegação inercial pedestre. Este sistema é composto por dois subsistemas: o subsistema de deteção de passos e estimação de distância percorrida; e o subsistema de orientação que fornece a direção do movimento do utilizador, passo a passo. O sistema de deteção de passos proposto permite a identificação das fases da marcha, detetando passos com um erro entre 0% e 0.9%. Para o sistema de estimação da distância foram propostos dois métodos: um método simplificado de baixa complexidade e um método melhorado, mas com maiores requisitos computacionais quando comparado com o primeiro. O método simplificado estima a distância total com erros entre 6.7% e 7.7% da distância percorrida. O método melhorado por sua vez alcança erros entre 1.2% e 3.7%. Ambos os sistemas foram comparados com outros sistemas da literatura apresentando resultados favoráveis. Para o sistema de orientação, este trabalho propõe um filtro complementar baseado em quaterniões. É utilizada uma formulação genérica que permite uma parametrização simples do filtro, de acordo com as influências externas (acelerações e interferências magnéticas) que são expectáveis, dependendo da localização onde se pretende colocar o dispositivo no corpo humano. O algoritmo desenvolvido permite a inclusão/exclusão de componentes, permitindo por isso liberdade de escolha para melhor satisfazer as necessidades das aplicações em redes de sensores sem fios. O método proposto foi comparado com outras soluções em termos de robustez a interferências e tempo de execução, apresentando também resultados positivos

An indoor pedestrian localisation system with self-calibration capability

The Global Positioning System (GPS), a space-based system, employs dozens of satellites to provide location determination and navigation services around the world. However, due to the constraints to the power consuming and long-distance transmission, the strength of the GPS signal received on the mobile device is weak. Errors of the detection of the line-of-sight (LOS) propagated components of the signals are expected to be high if the users are in urban areas or in buildings, since obstacles in the surrounding environments could attenuate the LOS propagated components of the GPS signals significantly, but might upfade the multi-path components (constructive multi-path effect). Therefore, GPS should be replaced by other techniques for providing localisation services in urban areas or, especially, in indoor environments. Among all the candidates, received signal strength (RSS) location fingerprint based positioning systems attract great attentions from both the academia and industry. Usually, a time-consuming and labour-intensive site survey to collect dozens of training samples of RSS from access points (APs) in range on every reference position (RP) in the area of interest is required to build the radio map (RM), before the localisation services could be provided to users. The purpose of the thesis is to reduce the workload involved in the site survey while providing accurate localisation service from two aspects, as shown as follows. Firstly, the quantity of the training samples collected on each RP is reduced, by taking advantage of the on-line RSS measurements collected by users to calibrate the RM. The on-line RSS measurements are geo-tagged probabilistically by an implementation of particle filter to track the trajectories of the users. The employed particles in estimation of the users’ states are initialised by a supervised clustering algorithm, propagated according to the analysis of the data sourcing from inertial measurement units (IMUs), e.g., walking detection, orientation estimation, step and stepping moments detection, step length detection, etc., and corrected by the wall constraints. Furthermore, the importance weights of the particles are adjusted to reduce the negative influence of the multi-clustered distribution of the particles to the on-line localisation accuracy, by applying the on-line RSS-based localisation results when significant users' body turnings are detected. The final results confirm that the accuracy of the localisation service with the RM calibrated by the method proposed in this thesis is higher than the previously proposed approach taking advantage of expectation maximisation algorithm. Secondly, a semi-automatic site-survey method which takes advantage of a route-planning algorithm and a walking detection module to recognise automatically the index of the RP for the current site-survey task, inform the system automatically of the start/end of the process of the task on the current RP and switch automatically to the following RPs on the planned route for the following tasks. In this way, human beings' intervention to the site-survey process is greatly reduced. As a result, the errors made in the site-survey tasks, such as incorrect recognition of the index of the RP for the current task which is highly likely to occur when the technicians get absent-minded in the work, misoperations to start/end of the task for collecting RSS samples on the current RP at wrong time moments, forgetting to notify the system of the fact that the technician has moved on to the next RP, etc., are avoided. The technicians no longer feel bored or anxious in the process of fulfilment of site-survey tasks, and the working efficiency and robustness of the RM could be also improved