Indoor Localization of Mobile Robots with Wireless Sensor Network Based on Ultra Wideband using Experimental Measurements of Time Difference of Arrival

This paper presents investigations into wireless localization techniques for mobile robots operating in indoor environments. Localization systems can guide robots to perform different tasks such as monitoring children or elderly people, aid mobility of the visually impaired and localize mobile objects or packages in warehouses. They are essential for localization of robots operating in re-mote places that are inaccessible or hazardous to humans. Currently, ultra wide band (UWB) in indoor environments provides an accuracy of 24 mm under line of sight (LOS) or non-line of sight (NLOS) conditions in a working range of 160 m indoors. The work presented in this paper carries out experimental validation of localization algorithms using mobile robots and UWB signals. These are measured in LOS and NLOS environments. The measurements are performed with the UWB radio PulsON 410 (P410) and mobile robots (AmigoBot) with maximum travel-ling speed of 1 m/s and equipped with an on-board computer, sonar, odometer, camera and inertial navigation system. Experimental results obtained for the system show positioning errors of less than 55 mm

Multiperson tracking with a network of ultrawideband radar sensors based on gaussian mixture PHD filters

In this paper, we investigate the use of Gaussian mixture probability hypothesis density filters for multiple person tracking using ultrawideband (UWB) radar sensors in an indoor environment. An experimental setup consisting of a network of UWB radar sensors and a computer is designed, and a new detection algorithm is proposed. The results of this experimental proof-of-concept study show that it is possible to accurately track multiple targets using a UWB radar sensor network in indoor environments based on the proposed approach. © 2014 IEEE

Localizzazione di un UAV mediante tecnica TOA in sistemi UWB

Questo lavoro di tesi descrive una tecnica di localizzazione 3D di un UAV (Unmanned Aerial Vehicle) in ambiente outdoor mediante analisi numerica. Grazie a quattro nodi ubicati a bordo di un rover o GS (Ground Station), ovvero la testa di un convoglio militare, che interrogano sequenzialmente un nodo posto sull’UAV che si muove di fronte ad essa, è possibile determinare la posizione di quest’ultimo attraverso un algoritmo di multilaterazione. Impiegando la tecnologia UWB (Ultra Wide Band), le distanze tra i due sensori sono misurate con accuratezza centimetrica e la durata della singola misura è dell’ordine del millisecondo. Inoltre, grazie alla tecnica TOA (Time Of Arrival) nella modalità TW-TOF (Two Way-Time Of Flight), la misura della distanza tra due nodi è estratta a partire dal tempo di volo del segnale trasmesso senza la necessità di una sincronizzazione. Per la risoluzione dell’algoritmo di multilaterazione è stato scelto l’algoritmo di Levenberg-Marquardt, valido strumento di risoluzione in forma iterativa dei sistemi non lineari che presenta prestazioni migliori rispetto ad un metodo algebrico di tipo LSM (Least Square Method), che applica il metodo dei minimi quadrati al sistema lineare ottenuto da quello non lineare mediante una modifica delle equazioni. A causa del moto relativo tra l’UAV e la GS, le distanze misurate sono riferite a differenti posizioni dell’UAV nel tempo, e questo fenomeno deve essere considerato nel risolvere l’algoritmo di multilaterazione. In questo contesto, viene proposto di impiegare la stima della velocità relativa dell’UAV lungo la direzione principale di avanzamento che coincide con la coordinata stimata con maggiore precisione. Le distanze misurate sono così opportunamente corrette in base alla velocità stimata, riferite ad una stessa posizione dell’UAV e possono essere impiegate nell’algoritmo di multilaterazione. Analizzando diverse configurazioni dei sensori sulla GS e diversi ordini temporali con cui essi effettuano la misura della distanza, è possibile determinare una configurazione che permette di avere un errore dell’ordine del decimetro per le coordinate trasverse al moto e dell’ordine del centimetro per la coordinata relativa alla direzione principale di avanzamento. Il metodo proposto ha il vantaggio di non dover impiegare alcun dispositivo esterno per la stima della velocità e di non dover sincronizzare i nodi UWB

Target Tracking in UWB Multistatic Radars

Detection, localization and tracking of non-collaborative objects moving inside an area is of great interest to many surveillance applications. An ultra- wideband (UWB) multistatic radar is considered as a good infrastructure for such anti-intruder systems, due to the high range resolution provided by the UWB impulse-radio and the spatial diversity achieved with a multistatic configuration. Detection of targets, which are typically human beings, is a challenging task due to reflections from unwanted objects in the area, shadowing, antenna cross-talks, low transmit power, and the blind zones arised from intrinsic peculiarities of UWB multistatic radars. Hence, we propose more effective detection, localization, as well as clutter removal techniques for these systems. However, the majority of the thesis effort is devoted to the tracking phase, which is an essential part for improving the localization accuracy, predicting the target position and filling out the missed detections. Since UWB radars are not linear Gaussian systems, the widely used tracking filters, such as the Kalman filter, are not expected to provide a satisfactory performance. Thus, we propose the Bayesian filter as an appropriate candidate for UWB radars. In particular, we develop tracking algorithms based on particle filtering, which is the most common approximation of Bayesian filtering, for both single and multiple target scenarios. Also, we propose some effective detection and tracking algorithms based on image processing tools. We evaluate the performance of our proposed approaches by numerical simulations. Moreover, we provide experimental results by channel measurements for tracking a person walking in an indoor area, with the presence of a significant clutter. We discuss the existing practical issues and address them by proposing more robust algorithms