Optimized deployment and performance of time-based local positioning systems in urban and industrial environments

• Autores: Rubén Ferrero Guillén
• Directores de la Tesis: Hilde Pérez García (dir. tes.), Javier Díez González (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de León ( España ) en 2024
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 70
• Títulos paralelos:
  • Optimización del despliegue y las prestaciones de sistemas de posicionamiento local basados en mediciones temporales para entornos urbanos e industriales
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar (presid.), Jose Divasón Mallagaray (secret.), Maria Madalena Teixeira Araújo (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería de Producción y Computación por la Universidad de León
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: BULERIA
• Resumen
  • español

    El panorama contemporáneo en los avances tecnológicos se caracteriza por un esfuerzo concertado para reducir la supervisión humana en diferentes dispositivos y procesos. Sin embargo, lograr un comportamiento completamente autónomo en dispositivos en movimiento requiere el empleo de sistemas de localización precisos, fiables y eficientes.

    Tradicionalmente, los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS) han constituido el sistema de localización preferido, principalmente debido a su alcance global y accesibilidad generalizada.

    Sin embargo, aunque los GNSS son capaces de lograr una alta precisión y exactitud en entornos complejos con orografía desafiante, su rendimiento puede ser insuficiente para ciertos contextos y aplicaciones.

    La precisión de estos sistemas de localización en escenarios urbanos densos se ve afectada significativamente debido a la alta densidad de obstáculos que caracterizan estos entornos. En consecuencia, enlaces fuera de la línea de visión (NLOS) entre satélites y objetivos, junto con interferencia multicamino, son fenómenos comunes que afectan de manera significativa la recepción e interpretación de las señales de localización. Este desafío no es exclusivo de entornos exteriores;

    las aplicaciones en interiores también enfrentan problemas similares. Además, las señales de GNSS experimentan una degradación sustancial al atravesar paredes de edificios.

    En consecuencia, satisfacer las demandas de alta precisión de las aplicaciones de localización en estos escenarios puede resultar inviable bajo únicamente los GNSS. Esto ha llevado a la exploración de métodos de localización alternativos. En este contexto, los Sistemas de Posicionamiento Local (LPS), son redes de sensores desplegadas localmente para proporcionar servicios de localización en una región delimitada, surgen como una solución viable para lograr una localización precisa en entornos desafiantes como los dos escenarios previamente mencionados. Aunque existen diversas tecnologías de LPS, esta tesis se centra en los LPS basados en el tiempo debido a su capacidad para ofrecer alta precisión, robustez y facilidad de implementación en una amplia gama de aplicaciones.

    Sin embargo, la efectividad de estos sistemas está estrechamente ligada a la distribución geométrica específica de los sensores en el espacio. Por medio de un despliegue de los sensores optimizado, los LPS basados en mediciones temporales pueden mitigar el impacto de las imprecisiones de reloj, el ruido y los efectos multicamino. Esto se logra típicamente modelando las incertidumbres de localización de los LPS mediante la Cramér-Rao-Bound (CRB), lo que constituye un modelo de evaluación de la distribución de LPS que puede implementarse en algoritmos de optimización para obtener resultados adecuados para las aplicaciones planteadas.

    Sin embargo, la calidad alcanzada por estas soluciones depende de la adecuación de la modelización de errores empleada con la realidad, así como de la metodología de optimización propuesta para su resolución. En consecuencia, esta tesis busca centrarse en la distribución y optimización del rendimiento de estos sistemas. El objetivo de la misma es mejorar los modelos de error existentes incorporando fuentes de error adicionales y abordando consideraciones relevantes para el uso posterior realista de estos sistemas. Al mismo tiempo, la tesis se esfuerza por desarrollar algoritmos de optimización efectivos y eficientes que puedan complementar los modelos de error descritos.

    En este contexto, el Capítulo 5 introduce un novedoso paradigma de distribución de sensores que incorpora diversas estrategias de selección de sensores en el proceso de optimización. La consideración de este aspecto dentro de la optimización de la distribución de sensores mejora el rendimiento de las arquitecturas resultantes en entornos urbanos donde se utiliza la selección de sensores.

    Adicionalmente, en el Capítulo 5 también se realiza una comparación exhaustiva de varias técnicas de optimización para abordar la creciente complejidad computacional derivada de la optimización simultánea de la selección y de la distribución de sensores. Además, se desarrolla una técnica de optimización específicamente para este problema, la cual acaba obteniendo los resultados más favorables en la comparación.

    A partir de este innovador marco de evaluación y optimización, el Capítulo 6 realiza una comparación de arquitecturas síncronas para la localización de vehículos aéreos en aplicaciones urbanas.

    Los resultados validan la robustez y efectividad de este procedimiento, especialmente en aplicaciones exigentes.

    Esta consideración de la selección de sensores se extendió posteriormente a entornos industriales en interiores, y en el Capítulo 7, se propone un modelo de error de multicamino y una adaptación del procedimiento de optimización para disposiciones en interiores para la localización de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) en una planta industrial.

    En este trabajo también se plantea una comparación entre diferentes LPS síncronos y la arquitectura asincrónica A-TDOA en la búsqueda de la arquitectura de mejor rendimiento para aplicaciones industriales en interiores. Esta comparación se elaboró con el mismo marco de evaluación desarrollado dentro de esta tesis. Los resultados resaltaron la relevancia de los errores de sincronismo de los LPS síncronos basados en mediciones temporales en estos entornos, y, como consecuencia, una superioridad de la A-TDOA por este mismo motivo. Estos resultados recomendaron un estudio más amplio y con la consideración de arquitecturas asincrónicas adicionales con el fin de encontrar la más adecuada para estos contextos.

    Finalmente, en el Capítulo 8, el análisis llevado a cabo en el Capítulo 7 se amplía para abarcar una comparación exhaustiva de arquitecturas asíncronas basadas en Two-Way-Ranging (TWR), siendo el uso de estas actualmente recomendado para escenarios de interiores, particularizando para el posicionamiento de vehículos autónomos terrestres (AGVs). Este capítulo modela las fuentes de error de las diferentes arquitecturas TWR y las incorpora al marco propuesto para la evaluación y optimización. El resultado es una comparación más completa y práctica de estas arquitecturas, de la cual se extraen conclusiones relevantes para estudios futuros.

    En conclusión, esta tesis ofrece un estudio en profundidad de la utilización de Sistemas de Posicionamiento Local basados en el tiempo para satisfacer demandas de alta precisión en contextos prácticos en diferentes entornos y aplicaciones. Las metodologías desarrolladas y los resultados obtenidos contribuyen significativamente al progreso actual en la literatura de localización, estableciendo un marco novedoso y más completo para la evaluación y optimización de la distribución de sensores. Además, el trabajo desarrollado hacia la modelización real de las arquitecturas asíncronas TWR en escenarios interiores crea oportunidades para mejorar la implementación de estos sistemas en aplicaciones que precisen de elevada exactitud. Este estudio desarrollado por la tesis representa un trabajo de gran relevancia para el sector, conformando una línea de investigación actualmente activa.

  • English

    The contemporary landscape of technological advancements is characterized by a concerted effort to reduce the human oversight for different devices and process. However, achieving a complete autonomous behavior in moving devices requires the employment of accurate, precise, reliable and efficient localization systems.

    Traditionally, Global Navigation Satellite Systems (GNSS) have constituted the preferred localization system, mainly due to their global range and overall accessibility of use. However, while GNSS are capable of achieving high accuracy and precision for complex environments with difficult orography, their performance can be insufficient for certain contexts and applications.

    The accuracy of localization systems in deep urban scenarios is significantly compromised by the high obstacle density that defines such environments. Consequently, Non-Line-of-Sight (NLOS) links between satellites and targets, along with multipath interference, are prevalent occurrences that considerably impact the reception and interpretation of localization signals. This challenge is not exclusive to outdoor settings; indoor applications face similar issues. Furthermore, the signals from GNSS experience substantial degradation as they traverse through walls.

    Consequently, meeting the high accuracy demands of localization applications in these scenarios may prove unfeasible by relying on GNSS. This has prompted the exploration of alternative localization methods. In this context, Local Positioning Systems (LPS), which are locally deployed sensor networks for providing localization service over a bounded region, emerge as a viable solution for achieving precise localization in challenging environments like the two previously discussed scenarios.

    Although various LPS technologies exist, this dissertation concentrates on time-based LPS due to their capability to deliver high accuracy, robustness, and ease of implementation across a diverse range of applications.

    Nevertheless, the effectiveness of these systems is closely tied to the specific geometric distribution of sensors in space. With an optimized arrangement, deployed time-based LPS can mitigate the impact of clock inaccuracies, noise, and multipath effects. This is typically accomplished by modeling the localization uncertainties of LPS using the Cramér-Rao-Bound (CRB). This constitutes a LPS distribution evaluation model that can be implemented for optimization algorithms to find adequate results.

    However, the achieved quality of these solutions depends on the quality of the error modelization as well as the optimization methodology proposed for their resolution. Hence, this thesis focuses on the distribution and performance optimization of these systems. It aims to enhance existing error models by incorporating additional error sources and addressing pertinent aspects related to the practical operation of these systems. Simultaneously, the thesis endeavors to develop effective and efficient optimization algorithms that can complement the devised error models.

    In this context, Chapter 5 addresses a novel sensor distribution paradigm that incorporates various sensor selection strategies into the optimization process. The consideration of this aspect within the sensor distribution optimization enhances the performance of the resulting architectures over urban environments where sensor selection is employed.

    Furthermore, Chapter 5 also implements a thorough comparison of various optimization techniques is conducted to address the increased computational complexity arising from simultaneous consideration of sensor selection and sensor distribution optimization. Furthermore, a novel optimization technique is specifically devised for this problem, yielding the most favorable results in the comparison.

    Based on this innovative evaluation and optimization framework, Chapter 6 conducts a comparison of synchronous architectures for localizing aerial vehicles within urban applications. The results validate the reliability and effectiveness of this procedure, particularly in high-demanding applications.

    This sensor selection consideration was subsequently extended to indoor industrial environments, and in Chapter 7, a multipath error model and an adaptation of the optimization procedure for indoor layouts are proposed for the localization of moving Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in an industrial plant.

    In this work, a comparison over synchronous LPS and the asynchronous A-TDOA architecture in the search of the best performing architecture for indoor industrial applications was performed.

    This comparison is based on the same evaluation framework developed within this thesis. The results highlighted the relevance of clock synchronism errors of time-based LPS in these context and a superiority of the A-TDOA in accordance with this issue, which promoted further insight on the consideration of additional asynchronous architectures for these contexts.

    Finally, in Chapter 8, the analysis conducted in Chapter 7 is expanded to encompass a thorough comparison of presently recommended asynchronous Two-Way-Ranging (TWR) architectures within an indoor scenario, particularized for Autonomous Ground Vehicles (AGVs). This chapter models the error sources of various TWR architectures and incorporates them into the proposed framework for evaluation and optimization. The outcome is a more comprehensive and practical comparison of these architectures, from which relevant conclusions are drafted for future studies In conclusion, this dissertation offers a comprehensive examination of the utilization of timebased Local Positioning Systems to fulfill high-accuracy demands in practical scenarios across different environments and applications. The developed methodologies and obtained results contribute significantly to current progress in localization literature, establishing a novel and more comprehensive framework for evaluating and optimizing sensor distribution. Furthermore, the insights gained into the modeling of real Time-of-Flight Ranging (TWR) architectures in indoor scenarios create opportunities for the facilitating implementation of these systems in demanding applications. This aspect represents a current research direction outlined by the thesis, actively being pursued.