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

Resumen

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.