Algoritmi di data fusion per la compensazione degli errori nelle misure di distanza con microonde

Il presente testo tratta il problema della compensazione degli errori NLOS e multipath nella stima della distanza tramite misure di ranging con microonde, lo scopo ultimo è la realizzazione di un dispositivo per la misurazione monoassiale dell’allungamento del braccio di una gru idraulica. Dopo un’introduzione relativa alla localizzazione mediante microonde saranno illustrate le principali tecniche disponibili: TOA, RSSI, TDOA e AOA, e spiegati i principali motivi che ne limitano l’accuratezza. Attraverso l’analisi della letteratura si proporranno due categorie di metodi per ridurre gli effetti dei sopracitati limiti: software e hardware. La prima comprende le tecniche di identificazione e compensazione dei NLOS che basano il loro funzionamento esclusivamente sull’elaborazione dei parametri della comunicazione radio; la seconda prevede invece l’uso di tecniche di data-fusion tra le misure di distanza con microonde e altre misure di natura differente. La scelta progettuale è ricaduta sulla seconda proposta, utilizzano la piattaforma di sviluppo STEVAL-MKI062V2 (iNemo) della STMicroelectronics. Di tale strumento saranno illustrati i componenti principali (accelerometro, magnetometro, giroscopio, barometro e termometro) e le funzioni disponibili (AHRS per il calcolo dei quaternioni e degli angoli di assetto), mostrando inoltre le semplici prove realizzate per caratterizzare gli inevitabili errori e disturbi. Per questa piattaforma verrà preliminarmente proposto un semplice algoritmo per la misura indiretta della posizione a partire dalle misure di accelerazione su singolo asse; tale algoritmo verrà successivamente testato in modo da ricavare informazioni riguardo alla qualità della misura così realizzata e l’influenza del rumore su quest’ultima. Infine si proporranno tre algoritmi che attraverso il filtro di Kalman esteso producono una stima di posizione mediante datafusion di misure di posizione e accelerazione: il primo è configurato in modo da stimare il bias sulle misure di posizione del dispositivo radio a partire dalle sole misure di distanza e di accelerazione; il secondo integra invece una funzione di stima del bias basata su un modello autoregressivo bias-posizione; infine il terzo integra alla posizione e all’accelerazione anche le misure dell’indicatore RSS della radio. L’ultima parte del lavoro comprende la spiegazione delle modalità di esecuzione dei test in laboratorio (indoor) e in un ambiente di tipo industriale (indoor e outdoor), riportando i risultati ottenuti e fornendo al lettore un’analisi critica.