Performance analysis of a circular statistics based filter for pedestrian indoor tracking with bearings only measurements provided by low cost sensors

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.A literatura recente sugere que a estatística circular se apresenta uma ferramenta valiosa em algoritmos de filtragem que envolvem quantidades angulares, permitindo um tratamento correto das distribuições dessas. Nesse contexto, esse trabalho almeja proporcionar uma análise da performance de um de um algoritmo de filtragem, baseado em estatística circular, para rastreamento de pedestres em ambientes fechados. As medidas para o esquema de localização são oriundas de um sensor de baixo custo baseado em técnicas de direção de chegada (DOA). Dessa forma, um tratamento correto da incerteza nas medidas será abordado. Simulações realizadas no MATLAB indicam que o filtro apresentado possui, quando a incerteza é alta, uma performance superior à abordagens que utilizam EKF e UKF. Portanto, os resultados inspiram o uso do filtro apresentado para implementações físicas.Recent literature suggests that circular statistics presents itself as a powerful tool in filtering algorithms that involve angular quantities, allowing a correct treatment of their distributions. In this context, this work aims to provide a performance analysis of a circular statistics based filter algorithm for indoor pedestrian tracking. The measurements for the localization scheme are provided by low cost sensors based on direction of arrival (DOA) techniques. Hence, a correct treatment to the uncertainty of the measurements will be addressed. Simulation experiments carried out in MATLAB indicate that the presented filter outperforms EKF and UKF approaches when the uncertainty is high. Therefore, results inspire the use of the presented filter for physical implementations