Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Πλοήγηση μη επανδρωμένου οχήματος σε περιβάλλοντα χωρίς κάλυψη συστήματος γεωγραφικού προσδιορισμού θέσης (GPS)

Apostolakis Georgios

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/ACBE12BA-38F2-4208-8AD0-550FA01791F6-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.86175-
Γλώσσαen-
Μέγεθος51 pagesen
Μέγεθος17.8 megabytesen
ΤίτλοςUnmanned vehicle navigation in GPS-denied environmentsen
ΤίτλοςΠλοήγηση μη επανδρωμένου οχήματος σε περιβάλλοντα χωρίς κάλυψη συστήματος γεωγραφικού προσδιορισμού θέσης (GPS)el
ΔημιουργόςApostolakis Georgiosen
ΔημιουργόςΑποστολακης Γεωργιοςel
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Bletsas Aggelosen
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Μπλετσας Αγγελοςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Deligiannakis Antoniosen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Δεληγιαννακης Αντωνιοςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Lagoudakis Michailen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Λαγουδακης Μιχαηλel
ΕκδότηςΠολυτεχνείο Κρήτηςel
ΕκδότηςTechnical University of Creteen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαTechnical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineeringen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
ΠερίληψηThis work summarizes the most important localization and simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms for indoor navigation and studies a RFID-based technique for improved localization accuracy. Stereo cameras and LiDARs are widely used to assist a robot’s movement inside a known or unknown environment, as they are not easily affected by the environmental noise. On the other hand, radio frequency identification (RFID) tags are very cheap and do not need any external power source, despite being affected a lot by the propagation environment. These characteristics have rendered them very popular and great research interest has risen in order to create accurate models for them. This thesis tests an approach which combines two measurements from each RFID tag, the received signal strength indication (RSSI) and the phase, in order to improve the localization/SLAM accuracy, compared to prior art. This integration is implemented by a particle filter, with an anchor tag being essential to compute the model parameters. For good estimation of the parameters, it is essential that the tags’ measurements are correlated, i.e. tags’ inter-distance should be less than half of the wavelength. Performance of the RSSI-phase integration was evaluated by comparing the estimation error to corresponding algorithms, which only use the RSSI or the phase. Localization error under light multipath (i.e. reflections of the radiation on surfaces of the area e.g. walls are combined and create a different than the expected signal to be received by the reader) was found in the order of less than 20 cm for all three algorithms, inside a 3D area of 12 m3 volume. However, the error of the algorithm which only used the phase, remained significantly higher (more than 40 cm) for some time after its beginning. Localization error under strong multipath was found in the order of 20 cm when only phase was used, 60 cm when only RSSI was used and 40 cm with their combination, inside a 3D area of the same volume with above. Again, the phase algorithm induced a great error (more than 1.5 m) before it converged. Therefore, the proposed approach offers a reduced localization error from the initial time steps and can be implemented in environments with both light and rich multipath.en
ΠερίληψηΑυτή η εργασία συνοψίζει τους πιο σημαντικούς αλγορίθμους για εντοπισμό θέσης και ταυτόχρονο εντοπισμό θέσης και χαρτογράφηση (SLAM) για πλοήγηση σε εσωτερικά περιβάλλοντα. Επίσης μελετά μία τεχνική βασισμένη σε RFIDs για βελτίωση της ακρίβειας κατά τον εντοπισμό θέσης. Οι στερεοσκοπικές κάμερες και οι αισθητήρες LiDAR χρησιμοποιούνται ευρέως για να διευκολύνουν την κίνηση ενός ρομπότ σε γνωστό ή άγνωστο περιβάλλον, καθώς δεν επηρεάζονται εύκολα από τον θόρυβο. Από την άλλη, οι αισθητήρες που χρησιμοποιούν ταυτοποίηση με βάση ραδιοσυχνότητες (RFID tags) είναι πολύ φτηνοί και δεν απαιτούν εξωτερική πηγή τροφοδοσίας, ενώ επηρεάζονται πολύ από το περιβάλλον στο οποίο λειτουργούν. Τα παραπάνω χαρακτηριστικά τους έχουν καταστήσει πολύ δημοφιλείς ενώ μεγάλο ερευνητικό ενδιαφέρον έχει εμφανιστεί προκειμένου να βρεθούν ακριβή μοντέλα που να τους περιγράφουν. Αυτή η εργασία δοκιμάζει μια προσέγγιση η οποία συνδυάζει δύο μετρήσεις από κάθε tag, την ισχύ του ληφθέντος σήματος (RSSI) και την φάση του προκειμένου να βελτιωθεί η ακρίβεια των αλγορίθμων εντοπισμού/SLAM, σε σχέση με υπάρχουσες υλοποιήσεις. Αυτός ο συνδυασμός πραγματοποιείται με τη χρήση ενός φίλτρου σωματιδίων (particle filter) και ένα RFID tag αναφοράς, το οποίο είναι απαραίτητο για τον υπολογισμό των παραμέτρων του μοντέλου. Προκειμένου η εκτίμηση των παραμέτρων να είναι επιτυχημένη, είναι αναγκαίο οι μετρήσεις μεταξύ των δύο tags να είναι συσχετισμένες, δηλαδή η απόσταση μεταξύ τους να είναι μικρότερη από το ήμισυ του μήκους κύματος. Η απόδοση του συνδυασμού RSSI-φάσης αξιολογήθηκε με τη σύγκριση του σφάλματος εκτίμησης του φίλτρου με το αντίστοιχο από αλγορίθμους που χρησιμοποιούν μόνο RSSI ή μόνο φάση. Το σφάλμα εντοπισμού σε συνθήκες ελαφρού θορύβου (multipath) βρέθηκε να είναι λιγότερο από 20 cm, μέσα σε τρισδιάστατη περιοχή όγκου 12 m3. Όμως, το σφάλμα του αλγορίθμου που χρησιμοποιεί μόνο τη φάση παραμένει σημαντικά υψηλότερο (περισσότερο από 40 cm) για κάποιο χρονικό διάστημα μετά το ξεκίνημά του. Το σφάλμα εντοπισμού σε συνθήκες ισχυρού multipath βρέθηκε να είναι της τάξης των 20 cm όταν χρησιμοποιήθηκε μόνο η φάση, 60 cm με τη χρήση μόνο RSSI και 40 cm με χρήση και των δύο, σε περιοχή με τον ίδιο όγκο όπως προηγουμένως. Και σε αυτή την περίπτωση παρατηρήθηκε πολύ υψηλό σφάλμα στον αλγόριθμο με τη φάση (περισσότερο από 1.5 m) πριν αυτός συγκλίνει. Συμπερασματικά, η προτεινόμενη προσέγγιση προσφέρει μειωμένο σφάλμα εντοπισμού από την αρχή και μπορεί να υλοποιηθεί σε περιβάλλοντα τόσο με ελαφρύ, όσο και με ισχυρό multipath.el
ΤύποςΔιπλωματική Εργασίαel
ΤύποςDiploma Worken
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Ημερομηνία2020-07-20-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2020-
Θεματική ΚατηγορίαNavigation algorithmsen
Θεματική ΚατηγορίαLocalization algorithmsen
Θεματική ΚατηγορίαRoboticsen
Θεματική ΚατηγορίαRFIDen
Βιβλιογραφική ΑναφοράGeorgios Apostolakis, "Unmanned vehicle navigation in GPS-denied environments", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2020en
Βιβλιογραφική ΑναφοράΓεώργιος Αποστολάκης, "Πλοήγηση μη επανδρωμένου οχήματος σε περιβάλλοντα χωρίς κάλυψη συστήματος γεωγραφικού προσδιορισμού θέσης (GPS)", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2020el

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά