A Review of pedestrian indoor positioning systems for mass market applications

In the last decade, the interest in Indoor Location Based Services (ILBS) has increased stimulating the development of Indoor Positioning Systems (IPS). In particular, ILBS look for positioning systems that can be applied anywhere in the world for millions of users, that is, there is a need for developing IPS for mass market applications. Those systems must provide accurate position estimations with minimum infrastructure cost and easy scalability to different environments. This survey overviews the current state of the art of IPSs and classifies them in terms of the infrastructure and methodology employed. Finally, each group is reviewed analysing its advantages and disadvantages and its applicability to mass market applications

Cooperative Localization in Mobile Underwater Acoustic Sensor Networks

Die großflächige Erkundung und Überwachung von Tiefseegebieten gewinnt mehr und mehr an Bedeutung für Industrie und Wissenschaft. Diese schwer zugänglichen Areale in der Tiefsee können nur mittels Teams unbemannter Tauchbote effizient erkundet werden. Aufgrund der hohen Kosten, war bisher ein Einsatz von mehreren autonomen Unterwasserfahrzeugen (AUV) wirtschaftlich undenkbar, wodurch AUV-Teams nur in Simulationen erforscht werden konnten. In den letzten Jahren konnte jedoch eine Entwicklung hin zu günstigeren und robusteren AUVs beobachtet werden. Somit wird der Einsatz von AUV-Teams in Zukunft zu einer realen Option. Die wachsende Nachfrage nach Technologien zur Unterwasseraufklärung und Überwachung konnte diese Entwicklung noch zusätzlich beschleunigen. Eine der größten technischen Hürden für tief tauchende AUVs ist die Unterwasserlokalisierug. Satelitengestützte Navigation ist in der Tiefe nicht möglich, da Radiowellen bereits nach wenigen Metern im Wasser stark an Intensität verlieren. Daher müssen neue Ansätze für die Unterwasserlokalisierung entwickelt werden die sich auch für Fahrzeugenverbände skalieren lassen. Der Einsatz von AUV-Teams ermöglicht nicht nur völlig neue Möglichkeiten der Kooperation, sondern erlaubt auch jedem einzelnen AUV von den Navigationsdaten der anderen Fahrzeuge im Verband zu profitieren, um die eigene Lokalisierung zu verbessern. In dieser Arbeit wird ein kooperativer Lokalisierungsansatz vorgestellt, welcher auf dem Nachrichtenaustausch durch akustische Ultra-Short Base-Line (USBL) Modems basiert. Ein akustisches Modem ermöglicht die Übertragung von Datenpaketen im Wasser, wärend ein USBL-Sensor die Richtung einer akustischen Quelle bestimmen kann. Durch die Kombination von Modem und Sensor entsteht ein wichtiges Messinstrument für die Unterwasserlokalisierung. Wenn ein Fahrzeug ein Datenpaket mit seiner eignen Position aussendet, können andere Fahrzeuge mit einem USBL-Modem diese Nachricht empfangen. In Verbindung mit der Richtungsmessung zur Quelle, können diese Daten von einem Empfangenden AUV verwendet werden, um seine eigene Positionsschatzung zu verbessern. Diese Arbeit schlägt einen Ansatz zur Fusionierung der empfangenen Nachricht mit der Richtungsmessung vor, welcher auch die jeweiligen Messungenauigkeiten berücksichtigt. Um die Messungenauigkeit des komplexen USBL-Sensors bestimmen zu können, wurde zudem ein detailliertes Sensormodell entwickelt. Zunächst wurden existierende Ansätze zur kooperativen Lokalisierung (CL) untersucht, um daraus eine Liste von erwünschten Eigenschaften für eine CL abzuleiten. Darauf aufbauend wurde der Deep-Sea Network Lokalisation (DNL) Ansatz entwickelt. Bei DNL handelt es sich um eine CL Methode, bei der die Skalierbarkeit sowie die praktische Anwendbarkeit im Fokus stehen. DNL ist als eine Zwischenschicht konzipiert, welche USBL-Modem und Navigationssystem miteinander verbindet. Es werden dabei Messwerte und Kommunikationsdaten des USBL zu einer Standortbestimmung inklusive Richtungsschätzung fusioniert und an das Navigationssystem weiter geleitet, ähnlich einem GPS-Sensor. Die Funktionalität von USBL-Modell und DNL konnten evaluiert werden anhand von Messdaten aus Seeerprobungen in der Ostsee sowie im Mittelatlantik. Die Qualität einer CL hangt häufig von vielen unterschiedlichen Faktoren ab. Die Netzwerktopologie muss genauso berücksichtig werden wie die Lokalisierungsfähigkeiten jedes einzelnen Teilnehmers. Auch das Kommunikationsverhalten der einzelnen Teilnehmer bestimmt, welche Informationen im Netzwerk vorhanden sind und hat somit einen starken Einfluss auf die CL. Um diese Einflussfaktoren zu untersuchen, wurden eine Reihe von Szenarien simuliert, in denen Kommunikationsverhalten und Netzwerktopologie für eine Gruppe von AUVs variiert wurden. In diesen Experimenten wurden die AUVs durch ein Oberflächenfahrzeug unterstützt, welches seine geo-referenzierte Position über DNL an die getauchten Fahrzeuge weiter leitete. Anhand der untersuchten Topologie können die Experimente eingeteilt werden in Single-Hop und Multi-Hop. Single-Hop bedeutet, dass jedes AUV sich in der Sendereichweite des Oberflächenfahrzeugs befindet und dessen Positionsdaten auf direktem Wege erhält. Wie die Ergebnisse der Single-Hop Experimente zeigen, kann der Lokalisierungsfehler der AUVs eingegrenzt werden, wenn man DNL verwendet. Dabei korreliert der Lokalisierungsfehler mit der kombinierten Ungenauigkeit von USBL-Messung und Oberflächenfahrzeugposition. Bei den Multi-Hop Experimenten wurde die Topologie so geändert, dass sich nur eines der AUVs in direkter Sendereichweite des Oberflächenfahrzeugs befindet. Dieses AUV verbessert seine Position mit den empfangen Daten des Oberflächenfahrzeugs und sendet wiederum seine verbesserte Position an die anderen AUVs. Auch hier konnte gezeigt werden, dass sich der Lokalisierungfehler der Gruppe mit DNL einschränken lässt. Ändert man nun das Schema der Kommunikation so, dass alle AUVs zyklisch ihre Position senden, zeigte sich eine Verschlechterung der Lokalisierungsqualität der Gruppe. Dieses unerwartet Ergebnis konnte auf einen Teil des DNL-Algorithmus zurück geführt werden. Da die verwendete USBL-Klasse nur die Richtung eines Signals misst, nicht jedoch die Entfernung zum Sender, wird in der DNL-Schicht eine Entfernungsschatzung vorgenommen. Wenn die Kommunikation nicht streng unidirektional ist, entsteht eine Ruckkopplungsschleife, was zu fehlerhaften Entfernungsschatzungen führt. Im letzten Experiment wird gezeigt wie sich dieses Problem vermeiden lasst, mithilfe einer relativ neue USBL-Klasse, die sowohl Richtung als auch Entfernung zum Sender misst. Die zwei wesentlichen Beiträge dieser Arbeit sind das USBL-Model zum einen und zum Anderen, der neue kooperative Lokalisierungsansatz DNL. Mithilfe des Sensormodels lassen sich nicht nur Messabweichungen einer USBL-Messung bestimmen, es kann auch dazu genutzt werden, einige Fehlereinflüsse zu korrigieren. Mit DNL wurde eine skalierbare CL-Methode entwickelt, die sich gut für den den Einsatz bei mobilen Unterwassersensornetzwerken eignet. Durch das Konzept als Zwischenschicht, lasst sich DNL einfach in bestehende Navigationslösungen integrieren, um die Langzeitstabilität der Navigation für große Verbände von tiefgetauchten Fahrzeugen zu gewährleisten. Sowohl USBL-Model als auch DNL sind dabei so ressourcenschonend, dass sie auf dem Computer eines Standard USBL laufen können, ohne die ursprüngliche Funktionalität einzuschränken, was den praktischen Einsatz zusätzlich vereinfacht

Review of UAV positioning in indoor environments and new proposal based on US measurements

Este documento se considera que es una ponencia de congresos en lugar de un capítulo de libro.10th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2019) Pisa, Italy, September 30th - October 3rd, 2019The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased dramatically in recent years because of their huge potential in both civil and military applications and the decrease in prize of UAVs products. Location detection can be implemented through GNSS technology in outdoor environments, nevertheless its accuracy could be insufficient for some applications. Usability of GNSS in indoor environments is limited due to the signal attenuation as it cross through walls or the absence of line of sight. Considering the big market opportunity of indoor UAVs many researchers are devoting their efforts in the exploration of solutions for their positioning. Indoor UAV applications include location based services (LBS), advertisement, ambient assisted living environments or emergency response. This work is an update survey in UAV indoor localization, so it can provide a guide and technical comparison perspective of different technologies with their main advantages and drawbacks. Finally, we propose an approach based on an ultrasonic local positioning system.Universidad de AlcaláJunta de Comunidades de Castilla-La ManchaMinisterio de Economía, Industria y Competitivida

Quantitative Analysis of Non-Linear Probabilistic State Estimation Filters for Deployment on Dynamic Unmanned Systems

The work conducted in this thesis is a part of an EU Horizon 2020 research initiative project known as DigiArt. This part of the DigiArt project presents and explores the design, formulation and implementation of probabilistically orientated state estimation algorithms with focus towards unmanned system positioning and three-dimensional (3D) mapping. State estimation algorithms are considered an influential aspect of any dynamic system with autonomous capabilities. Possessing the ability to predictively estimate future conditions enables effective decision making and anticipating any possible changes in the environment. Initial experimental procedures utilised a wireless ultra-wide band (UWB) based communication network. This system functioned through statically situated beacon nodes used to localise a dynamically operating node. The simultaneous deployment of this UWB network, an unmanned system and a Robotic Total Station (RTS) with active and remote tracking features enabled the characterisation of the range measurement errors associated with the UWB network. These range error metrics were then integrated into an Range based Extended Kalman Filter (R-EKF) state estimation algorithm with active outlier identification to outperform the native approach used by the UWB system for two-dimensional (2D) pose estimation.The study was then expanded to focus on state estimation in 3D, where a Six Degreeof-Freedom EKF (6DOF-EKF) was designed using Light Detection and Ranging (LiDAR) as its primary observation source. A two step method was proposed which extracted information between consecutive LiDAR scans. Firstly, motion estimation concerning Cartesian states x, y and the unmanned system’s heading (ψ) was achieved through a 2D feature matching process. Secondly, the extraction and alignment of ground planes from the LiDAR scan enabled motion extraction for Cartesian position z and attitude angles roll (θ) and pitch (φ). Results showed that the ground plane alignment failed when two scans were at 10.5◦ offset. Therefore, to overcome this limitation an Error State Kalman Filter (ES-KF) was formulated and deployed as a sub-system within the 6DOF-EKF. This enabled the successful tracking of roll, pitch and the calculation of z. The 6DOF-EKF was seen to outperform the R-EKF and the native UWB approach, as it was much more stable, produced less noise in its position estimations and provided 3D pose estimation

ASSESSMENT OF ELECTRO-OPTICAL IMAGING TECHNOLOGY FOR UNMANNED AERIAL SYSTEM NAVIGATION IN A GPS-DENIED ENVIRONMENT

Navigation systems of unmanned aircraft systems (UAS) are heavily dependent on the availability of Global Positioning Systems (GPS) or other Global Navigation Satellite Systems (GNSS). Although inertial navigation systems (INS) can provide position and velocity of an aircraft based on acceleration measurements, the information degrades over time and reduces the capability of the system. In a GPS-denied environment, a UAS must utilize alternative sensor sources for navigating. This thesis presents preliminary evaluation results on the usage of onboard down-looking electro-optical sensors and image matching techniques to assist in GPS-free navigation of aerial platforms. Following the presentation of the fundamental mathematics behind the proposed concept, the thesis analyzes the key results from three flight campaign experiments that use different sets of sensors to collect data. Each of the flight experiments explores different sensor setups, assesses a variety of image processing methods, looks at different terrain environments, and reveals limitations related to the proposed approach. In addition, an attempt to incorporate navigational aid solutions into a navigation system using a Kalman filter is demonstrated. The thesis concludes with recommendations for future research on developing an integrated navigation system that relies on inertial measurement unit data complemented by the positional fixes from the image-matching technique.Outstanding ThesisCivilian, DSO National Laboratories, SingaporeApproved for public release. Distribution is unlimited