Aktivní vyhledávání RFID čipů skupinou vzájemně lokalizovaných helikoptér

Abstract

V této práci je představeno nové řešení problému lokalizace RF vysílačů. Cílovou aplikací je hledání objektu, který byl označen vysílačem, v dané oblasti, kde je GPS nedostupná nebo když je vyžadována vyšší přesnost lokalizace. Využití může nalézt například pro vyhledávání vojáků na bojišti, aut v zastavěných oblastech, nástrojů na staveništích, zvířat apod. Současné metody vyhledávání RF vysílaču jsou obvykle založeny na vytvoření mapy hodnot RSSI v této oblasti předem, a následném porovnávání RSSI měření při lokalizaci s touto mapou pro nalezení polohy s nejlépe odpovídající hodnotou. Další metody jsou založeny například na trilateraci polohy ze vzdáleností mezi vysílači a přijímači, které mohou být měřeny různými způsoby. Všechny tyto metody ale většinou využívají stacionární přijímače rozmístěné v oblasti a obecně vyžadují časově náročné přípravy. Řešení, prezentované v této práci, využívá k vyhledávání vysílačů v oblasti formaci bezpilotních helikoptér, nesoucích RF přijímače. Je založeno na měření RSSI v různých místech v oblasti pomocí těchto helikoptér a na Kalmanově Filtru. Simulace a experimenty, které jsou popsané v této práci, ukazují, že navrhovaný algoritmus je použitelný pro cílovou aplikaci a že co do přesnosti a robustnosti může konkurovat ostatním současným lokalizačním algoritmům bez toho, aby vyžadoval předpřipravenou infrastrukturu.

A novel solution to the problem of localizing RF transmitters is presented in this thesis. Target application is the ability to find an object, which has been tagged with a transmitter, in a desired area, where the GPS may be unavailable or when better precision is required. It may find use for example in finding soldiers in the field, cars in urban areas, tools in construction sites, animals, etc. Contemporary methods for localizing RF transmitters are usually based on creating a map of RSSI values in an area beforehand and then comparing it to the measurements when localizing to find the best matching position, or less frequently on trilateration from some form of distance measurements. They mostly rely on stationary receivers placed in the area and generally require time consuming setup and preparation. The presented solution utilizes a formation of MAVs (Micro Aerial Vehicles), carrying RF receivers, to scout the area for transmitters and report their positions. It is based on the Kalman Filter and relies on measuring RSSI with the MAVs at different positions in the area. The precision and robustness of the algorithm is on the same level with state-of-the-art localization algorithms, however, the new proposed algorithm does not require any preinstalled infrastructure, which makes it much easier and cheaper to implement in a variety of locations.