Dissertação

{en_GB=DIeSEL: DIstributed SElf-Localization of a network of vehicles} {} CONFIRMED

{pt=A Localização é uma componente crucial na navegação e na correcta análise dos dados adquiridos. Actualmente, sistemas como o GPS permitem a localização absoluta. Contudo, com o desenvolvimento de redes de sensores de grande dimensão, e o uso destes ambientes interiores, ou submarinos, uso de GPS pode ser impeditivo e/ou inconsistente. Nesses casos, outras estratégias de localização têm que ser desenvolvidas, recorrendo, por exemplo, a medidas de alcance ou de ângulo entre os nós. O problema de localização de uma rede de sensores é um problema de optimização não convexa, e, portanto, difícil. Neste trabalho, propomos DIeSEL, um algoritmo de localização, baseado em distâncias, distribuído, livre de parâmetros de desenho, e garantidamente convergente, para localizar nós numa rede de agentes autónomos. Apesar de DIeSEL ser uma formulação generalista para qualquer cenário sem acesso a GPS, com alguns pontos de referência, medidas de distância e informação sobre as velocidades dos agentes, nós verificamos o desempenho de DIeSEL com simulações focadas com o posicionamento de veículos submarinos. Para além deste método, extendemos a formulação de DIeSEL para acolher medidas angulares, gerando DIeSEL-B. Focar-nos-emos neste caso a verificar a melhoria em termos de desempenho em relação ao primeiro algoritmo. Os resultados mostram que os algoritmos competem favoravelmente com os algoritmos benchmark. Contudo, a maior carga computacional e em termos de comunicações são aspectos que têm que tomados em conta, e são discutidos nesta tese. Discutimos também possíveis futuras avenidas de investigação sobre o trabalho desenvolvido aqui., en=Localization is a crucial component in navigation and proper data georeferencing. Absolute localization is nowadays possible using systems such as GPS, but economical or physical constraints may prevent their usage, for example, in GPS-denied indoor or underwater environments. In these cases, other schemes must be developed in order to successfully locate the nodes, such as integrating distance or angle information between the nodes to assess their relative position. The localization problem in a network of agents is a non-convex optimization problem, and, thus, very difficult to solve. Firstly, we derive DIeSEL, a range-based, distributed, parameter-free, and provably convergent localization method to localize individual devices or networks of autonomous agents. Although DIeSEL is a general formulation for any GPS-denied environment, with a few landmarks, range measurements and velocity information, we motivated most of our simulations to assessing DIeSEL's performance with the positioning of underwater vehicles. In addition to the range-based strategy, we extend DIeSEL into DIeSEL-B, to produce a formulation suitable to include bearing measurements. Here we focus on verifying performance improvements w.r.t.\ the original formulation when bearing data is included. The results show that the algorithms compete favorably with the benchmark algorithms. Despite that, issues regarding their computational demands and communications overhead must be dealt with, and are discussed in the thesis. We also discuss possible future directions of research to improve upon the work presented herein. }
{pt=Localização de redes de sensores, optimização distribuída, localização à base de distâncias, fusão de sensores, estimação ML, localização angular, en=Network localization, distributed optimization, range-based localization, sensor fusion, ML estimation, bearing-based localization}

Novembro 16, 2017, 9:0

Orientação

ORIENTADOR

António Manuel dos Santos Pascoal

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

João Pedro Castilho Pereira Santos Gomes

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Cláudia Alexandra Magalhães Soares

Polo IST-ISR (CC. 1601)