PT107579B

PT107579B - METHOD OF THREE-DIMENSIONAL THREE-DIMENSIONAL LOCATION AND SYSTEM IMPLEMENTING IT

Info

Publication number: PT107579B
Application number: PT107579A
Authority: PT
Inventors: Eduardo Gomes Oliveira José; Fernando Domingues Cordeiro Flávio; Miguel Santos De Sousa Nuno; Thanh Dien Tran; Miguel Garcia Raposo Duarte
Original assignee: Eneida Wireless & Sensors S A
Priority date: 2014-04-10
Filing date: 2014-04-10
Publication date: 2018-03-29
Also published as: PT107579A

Abstract

A PRESENTE INVENÇÃO ENQUADRA-SE NA ÁREA DOS SISTEMAS DE LOCALIZAÇÃO EM TEMPO-REAL DE PESSOAS E/OU BENS MÓVEIS, COM RECURSO A COMUNICAÇÕES SEM FIOS E SENSORES INERCIAIS. É OBJECTO DA PRESENTE INVENÇÃO UM MÉTODO DE LOCALIZAÇÃO FINA TRIDIMENSIONAL EM TEMPO-REAL QUE, PARA PELO MENOS UM DISPOSITIVO MÓVEL (11), E BASEANDO-SE EM DADOS DE SENSORES INERCIAIS EM SI CONTIDOS, NÃO NECESSITA DE CALIBRAÇÃO POR PARTE DE UM UTILIZADOR, INCLUINDO UM ESQUEMA DE AUTOCALIBRAÇÃO BASEADO NOS REFERIDOS SENSORES INERCIAIS QUE, VERIFICANDO-SE DETERMINADAS CONDIÇÕES DE MEDIÇÃO, CALIBRA O PELO MENOS UM DISPOSITIVO MÓVEL (11). ESTA CALIBRAÇÃO INCLUI A DETERMINAÇÃO O ÂNGULO QUE O SISTEMA DE COORDENADAS DO DISPOSITIVO MÓVEL (11) FAZ EM RELAÇÃO A UM SISTEMA DE COORDENADAS DE REFERÊNCIA. TAL INOVAÇÃO PROPORCIONA UMA CALIBRAÇÃO AUTOMÁTICA AO LONGO DO TEMPO, COM DETERMINAÇÃO DA POSIÇÃO DE PELO MENOS UM DISPOSITIVO MÓVEL (11) COM RECURSO A MEDIDAS INVARIANTES. É TAMBÉM OBJECTO DA PRESENTE INVENÇÃO UM SISTEMA QUE IMPLEMENTA O MÉTODO.The present invention relates to real-time localization systems for persons and / or movable property, with recourse to wireless communications and inertial sensors. OBJECT OF THE PRESENT INVENTION A THREE-DIMENSIONAL THREE-DIMENSIONAL FINAL LOCATION METHOD WHICH, FOR AT LEAST A MOBILE DEVICE (11), AND BASED ON INERTIAL SENSOR DATA CONTAINED ON IT, DOES NOT NEED CALIBRATION BY A USER, Including a self-calibration scheme based on said inertial sensors, which, in the case of determined measurement conditions, calibrates at least one movable device (11). This calibration includes determining the angle that the coordinate system of the mobile device (11) makes relative to a reference coordinate system. Such innovation provides an automatic calibration over time, with the determination of at least one movable device (11) with recourse to invariant measures. A SYSTEM IMPLEMENTING THE METHOD IS ALSO INTENDED FOR THIS INVENTION.

Description

MÉTODO DE LOCALIZAÇÃO FINA TRIDIMENSIONAL EM TEMPO-REAL E SISTEMA QUE O IMPLEMENTATHREE-DIMENSIONAL FINAL LOCATION METHOD IN REAL-TIME AND SYSTEM THAT IMPLEMENTS IT

CAMPO DA INVENÇÃOFIELD OF INVENTION

A presente invenção insere-se no domínio dos sistemas de localização em tempo-real de pessoas ou bens móveis, recorrendo a uma solução que inclui o emprego de sensores inerciais e a medição da força de sinal de sistemas de radiofrequência.The present invention is in the field of real-time locating systems for people or movable property using a solution that includes the use of inertial sensors and the signal strength measurement of radio frequency systems.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃOBACKGROUND OF THE INVENTION

Observa-se uma necessidade crescente de desenvolver sistemas e técnicas de localização interior (indoor) que sejam capazes de substituir o uso de GPS (Global Positioning System - Sistema Global de Posicionamento) , já que não é possível em geral usar-se esta última solução técnica em ambientes interiores ou cobertos, atendendo à fraca ou inexistente linha de vista para os satélites, necessária à comunicação GPS.There is a growing need to develop indoor location systems and techniques that are able to replace the use of Global Positioning System (GPS), as it is generally not possible to use this latter solution. technique indoors or indoors, given the poor or non-existent satellite line of sight required for GPS communication.

Vários sistemas de localização têm sido propostos e avaliados, para ambientes interiores (indoor) e exteriores (outdoor) . São amplamente conhecidos os métodos baseados no tempo de voo do sinal de radiof requência (TOF - time-offlight, tempo-de-voo) , na força do sinal (RSSI - Received Signal Strength Indicator - Indicador de Força de SinalSeveral location systems have been proposed and evaluated for indoor and outdoor environments. Methods based on radio frequency signal flight time (TOF), signal strength (RSSI), Received Signal Strength Indicator (RSSI) are widely known.

Recebido) ou no ângulo de chegada (AOA - angle-of-arrival ângulo-de-chegada) para estimarem a distância entre os vários nós (emissores e receptores). Por ordem crescente de precisão, a localização de um dispositivo móvel pode ser efectuada por identificação local (estar ou não estar ao alcance de um leitor) ; por triangulação da força de sinal medida por diferentes leitores de radiofrequência; por determinação do ângulo de receção do sinal; ou por tempo de voo de uma mensagem de radiofrequência, medido pelos diferentes dispositivos e comparados por um nó coordenador. Esta crescente precisão implica uma também crescente linha de vista entre os diferentes dispositivos e uma crescente capacidade de computação dos leitores ou dos dispositivos móveis.Received) or at the angle of arrival (AOA) to estimate the distance between the various nodes (sender and receiver). In increasing order of accuracy, the location of a mobile device may be by local identification (whether or not within reach of a reader); by triangulation of the signal strength measured by different radio frequency readers; by determining the signal reception angle; or by flight time of a radio frequency message, measured by the different devices and compared by a coordinating node. This increasing accuracy also implies a growing line of sight between different devices and a growing computing power of readers or mobile devices.

A medição da força de sinal é o método mais comum e mais viável em sistemas caracterizados por movimento aleatório, uma vez que possibilita a realização da localização em espaços sem linha de vista, e com menor densidade de receptores da rede, bem como a utilização de electrónica menos onerosa e de baixo consumo. A triangulação de RSSI não é um método exacto para efeitos de localização uma vez que a força de sinal não é uma grandeza estável depende fortemente dos obstáculos entre o emissor e o receptor, e das condições atmosféricas, principalmente da humidade.Measurement of signal strength is the most common and most viable method in systems characterized by random motion, as it enables location in spaces with no line of sight, and with lower density of network receivers, as well as the use of less costly and low power electronics. RSSI triangulation is not an exact method for localization purposes since signal strength is not a stable quantity strongly depends on obstacles between sender and receiver, and atmospheric conditions, especially humidity.

São várias as soluções técnicas focadas no seguimento de pessoas e bens móveis, realizando a identificação de um dispositivo móvel ao passar junto de um pórtico, permitindo ao utilizador ou aplicação a consulta do local da última leitura de cada dispositivo móvel, com hora e data. São também muitas as soluções que compreendem a localização interior (indoor) ou exterior (outdoor) coberto, por triangulação da força de sinal radiofrequência (RF), combinado com a localização por GPS (nos locais onde há linha de vista para 3 ou mais satélites). Nos meios industriais, é frequente encontrar estas soluções de rede local e GPS implementadas em telefones móveis. No entanto, debaixo de coberturas de betão ou de metal, ou em instalações subterrâneas, o GPS deixa de ser útil. 0 GPS não permite ainda a localização em altura, e os equipamentos requerem consumos de energia relativamente elevados.There are several technical solutions focused on tracking people and movables, identifying a mobile device by passing a portico, allowing the user or application to query the last reading location of each mobile device, with time and date. There are also many solutions that include indoor or outdoor indoor location by triangulation of radio frequency (RF) signal strength combined with GPS location (where there is a line of sight for 3 or more satellites). ). In industrial environments, these local area network and GPS solutions are often found in mobile phones. However, under concrete or metal roofs, or in underground installations, GPS is no longer useful. GPS does not yet allow location in height, and the equipment requires relatively high power consumption.

documento de patente KR20100124649B1 apresenta um sistema de localização baseado em diferentes tecnologias de radiofrequência, usadas em simultâneo, por forma a melhorar a resolução do conjunto. Nesta solução observa-se a implementação de um filtro de Kalman estendido, combinando a força de sinal recebida por pontos de acesso de diferentes tecnologias em cada ponto fixo bem definido.Patent document KR20100124649B1 discloses a location system based on different radiofrequency technologies used simultaneously to improve array resolution. In this solution we observe the implementation of an extended Kalman filter, combining the signal strength received by access points of different technologies at each well-defined fixed point.

documento de patente US8362949B2 descreve um sistema de localização de dispositivos móveis com base em dois métodos concorrentes. Como método primeiro, a posição e a velocidade são obtidas com recurso a um dispositivo GPS. Como método segundo, a aceleração e a velocidade são obtidas com recurso à combinação de um acelerómetro e um giroscópio de tecnologia MEMS. 0 segundo método é calibrado através dos resultados confiáveis do primeiro, e depende da velocidade inicial e da posição inicial (obtidas pelo método primeiro) para dai calcular a posição. 0 segundo método é usado nos casos de falta de cobertura de rede GPS ou em modo de poupança de energia - sempre em substituição do primeiro. Esta publicação refere então dois modos de funcionamento distintos - o modo por omissão (doravante designado por modo A) e o modo de poupança de energia (doravante designado por modo B) . No modo A, o método primeiro assegura a localização, sendo que o método segundo assume essas funções em substituição do primeiro, quando o sistema perde a cobertura de satélites (exemplos: túneis rodoviários ou ferroviários) . No modo B, o método primeiro é responsável pela criação de condições iniciais ao método segundo, e de forma esparsa no tempo obtém a posição e a velocidade do dispositivo por forma a corrigir o processo de cálculo do método segundo.US8362949B2 describes a mobile device tracking system based on two competing methods. As a first method, position and speed are obtained using a GPS device. As a second method, acceleration and velocity are achieved using a combination of an accelerometer and a gyroscope of MEMS technology. The second method is calibrated through the reliable results of the first, and depends on the initial velocity and the initial position (obtained by the first method) to calculate the position. The second method is used in case of lack of GPS network coverage or in energy saving mode - always replacing the first. This publication then refers to two distinct operating modes - the default mode (hereinafter referred to as mode A) and the energy saving mode (hereinafter referred to as mode B). In mode A, the first method ensures localization, and the second method assumes these functions in place of the former when the system loses satellite coverage (examples: road or rail tunnels). In mode B, the first method is responsible for creating initial conditions for the second method, and sparsely obtains the position and velocity of the device to correct the process of calculating the second method.

documento de patente US7761233B2 descreve um método de localização com precisão de um sensor móvel (instalado num objecto ou pessoa) que se move num qualquer ambiente, indoor ou outdoor. 0 sistema baseia-se na combinação de medidas de uma unidade de sensores inerciais (USI) composta por um acelerómetro e um giroscópio, instalada no sensor móvel, com as medidas de um sistema posicionai de referência (SPR) através de um filtro de Kalman estendido.US7761233B2 describes a method of accurately locating a movable sensor (mounted on an object or person) that moves in any environment, indoor or outdoor. The system is based on the combination of measurements of an inertial sensor unit (USI) consisting of an accelerometer and a gyro mounted on the mobile sensor with the measurements of a positional reference system (SPR) through an extended Kalman filter. .

A invenção descrita no documento US7761233B2 apresenta uma solução que necessita de uma calibração inicial que por sua vez se divide em duas fases:The invention described in US7761233B2 presents a solution that needs an initial calibration which in turn is divided into two phases:

- Fase 1. 0 sensor móvel tem de ser posicionado na pessoa ou no objecto que o transporta de tal forma que o eixoz interno da USI está alinhado com a direção da gravidade e aponta no sentido contrário à desta;Phase 1. The movable sensor must be positioned on the person or object carrying it such that the internal axis of the USI is aligned with the direction of gravity and points away from it;

- Fase 2. 0 posicionamento do sensor móvel tem ainda de garantir que, aquando da primeira medida do sistema, os eixos internos x e y da USI estão alinhados com os eixos X e Y do sistema de referência SPR, respectivamente.- Phase 2. The positioning of the movable sensor must also ensure that, during the first system measurement, the USI internal x and y axes are aligned with the SPR reference system X and Y axes, respectively.

Este processo de calibração constitui um inconveniente à implementação da invenção documentada em US7761233B2 para a localização de pessoas. Outra limitação daquele sistema é a necessidade da não variação da direção do eixo-z da USI ao longo do processo de localização, uma vez que o seu método implica, em cada iteração, transformar a aceleração (vectorial) dada pelo acelerómetro no referencial (x,y,z) da USI para o referencial (Χ,Υ,Ζ) do SPR através de uma matriz de rotação definida pelo ângulo em torno do eixo-z (coincidente com o eixo-Z do SPR) dado pelo giroscópio.This calibration process is a drawback to the implementation of the invention documented in US7761233B2 for locating people. Another limitation of this system is the need for the USI z-axis direction not to vary throughout the localization process, since its method implies, in each iteration, to transform the (vector) acceleration given by the accelerometer into the frame (x , y, z) from USI to the SPR frame (Χ, Υ, Ζ) through a rotation matrix defined by the angle around the z-axis (coincident with the SPR z-axis) given by the gyroscope.

PROBLEMAS TÉCNICOS RESOLVIDOSTECHNICAL PROBLEMS SOLVED

Características como as que acima se apresentaram limitam em muito a variedade de cenários aos quais aquela tecnologia pode ser aplicada. Para a situação mais comum em que o sensor móvel está na posse de uma pessoa, por exemplo preso na sua roupa, e portanto com oscilações de orientação consideráveis, tais sistemas de localização são completamente inaplicáveis.Characteristics such as those presented above greatly limit the variety of scenarios to which that technology can be applied. For the most common situation where the mobile sensor is held by a person, for example trapped in his clothing, and therefore with considerable orientation swings, such location systems are completely inapplicable.

Consequentemente, na presente invenção, pretendeuse melhorar substancialmente os sistemas de localização sem fios conhecidos do estado da técnica, através de um método e sistema que o implementa que recorrem a um mecanismo inercial que não necessita de calibração inicial nem de manter a orientação fixa durante a localização. Este sistema é assim implementável num número mais lato de aplicações, sem comprometer a precisão da estimativa da posição.Accordingly, in the present invention, it is intended to substantially improve state-of-the-art wireless localization systems by a method and system which implements it using an inertial mechanism that does not require initial calibration nor to maintain fixed orientation during operation. location. This system is thus deployable in a wider number of applications without compromising the accuracy of position estimation.

Por outro lado, é também objecto da presente invenção um método que permite diminuir substancialmente o consumo de dispositivos móveis de localização em redes sem fios, por via da reconfiguração automática da potência de transmissão de cada dispositivo móvel (11) ao longo do processo de localização. Em todos os sistemas acima descritos, a potência de transmissão dos dispositivos móveis (11) de localização é configurada inicialmente por um utilizador, e possivelmente reconfigurada pelo mesmo ao longo do tempo de utilização do dispositivo, para proporcionar o seu melhor funcionamento em determinadas condições. No entanto, estas alterações não têm em conta as características estruturais da rede instalada, levando a que um dispositivo móvel (11) tenha uma potência de transmissão de sinal demasiado elevada - correspondente a um muito maior consumo, desadequada para determinada zona da rede.On the other hand, a method of substantially reducing the consumption of mobile location devices in wireless networks by automatically reconfiguring the transmission power of each mobile device 11 throughout the location process is also the object of the present invention. . In all the systems described above, the transmitting power of the mobile location devices 11 is initially set by a user, and possibly reconfigured by him over the duration of use of the device, to provide optimal operation under certain conditions. However, these changes do not take into account the structural characteristics of the installed network, leading to a mobile device (11) having too high signal transmission power - corresponding to much higher consumption, unsuitable for a given area of the network.

Assim, é também objecto da presente invenção um método que diminui o consumo médio de dispositivos móveis (11) numa rede de localização sem fios, através da adequação da potência transmitida à zona da rede em que o dispositivo se encontra. Tendo em conta que estes dispositivos móveis (11), tipicamente designados de tags, são alimentados a bateria finita ou com recurso a meios de captação de energia ambiental, mas sempre com recursos energéticos limitados, é extremamente importante conseguir reduzir o seu consumo ao longo do tempo, proporcionando uma maior usabilidade, sendo um dos desafios deste tipo de rede de comunicações.Thus, it is also object of the present invention a method which decreases the average consumption of mobile devices (11) in a wireless location network by matching the transmitted power to the area of the network in which the device is located. Given that these mobile devices (11), typically referred to as tags, are either battery-powered or environmentally-friendly, but always with limited energy resources, it is extremely important to be able to reduce their consumption over time. time, providing greater usability, being one of the challenges of this type of communications network.

SUMÁRIO DA INVENÇÃOSUMMARY OF THE INVENTION

É assim objecto da presente invenção um método de localização tridimensional fina e em tempo-real de pessoas ou bens móveis em que:It is thus the object of the present invention a method of thin and real-time three-dimensional location of persons or movable property in which:

- pelo menos um dispositivo móvel (11) realiza uma autocalibração repetida no tempo quanto à sua orientação espacial, contendo os seguintes passos:- at least one mobile device (11) performs a repeated self-calibration in time for its spatial orientation, containing the following steps:

o determinar o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação ao valor de posição espacial correspondente a um instante anterior;determining the displacement of the mobile device (11) along three perpendicular axes with respect to the spatial position value corresponding to an earlier instant;

o se o valor do módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares for aproximadamente nulo, determinar o vector gravitico no sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11);o if the value of the mobile device displacement module (11) along three perpendicular axes is approximately zero, determine the gravitational vector in the mobile device coordinate system (11);

- é determinada a posição do pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a medidas invariantes perante transformações de sistemas de coordenadas, concretamente o ângulo rodado pelo dispositivo móvel (11) em torno do vector gravitico e o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11), sendo que a evolução temporal da posição de pelo menos um dispositivo móvel (11) é calculada através de uma componente baseada em sensores inerciais de pelo menos um dispositivo móvel (11) e através de uma componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12), especificamente força de sinal.- the position of at least one mobile device (11) is determined using invariant measurements in the face of coordinate system transformations, namely the angle rotated by the mobile device (11) around the gravity vector and the mobile device displacement module ( 11), wherein the time evolution of the position of at least one mobile device (11) is calculated by an inertial sensor-based component of at least one mobile device (11) and by a sensor-based component of at least one mobile device (11). reader (12), specifically signal strength.

Como referido anteriormente, tal método proporciona que seja realizada uma autocalibração de um dispositivo móvel (11) ao longo do tempo, sem necessidade de intervenção humana.As noted above, such method provides for self-calibration of a mobile device (11) over time without the need for human intervention.

Mais especificamente, a determinação do deslocamento do dispositivo móvel (11) contém os seguintes passos:More specifically, determining the displacement of mobile device 11 contains the following steps:

- determinar o valor da aceleração do pelo menos um dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares;determining the acceleration value of the at least one mobile device (11) along three perpendicular axes;

- com base nestes valores, calcular o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação a uma posição anteriormente determinada.- based on these values, calculate the displacement of the mobile device (11) along three perpendicular axes with respect to a previously determined position.

Estas caracteristicas do método da presente invenção possibilitam que as referidas medidas inerciais do dispositivo móvel (11) seja usadas num sistema de coordenadas de referência cujo eixo dos ZZ está alinhado com o vector gravitico, sem qualquer necessidade de transformação de sistemas de coordenadas já que as referidas medidas inerciais são invariantes. Uma vez referidas ao sistema de coordenadas de referência, as medidas inerciais podem ser usadas na determinação na posição do dispositivo móvel (11).These features of the method of the present invention enable said inertial measurements of the mobile device (11) to be used in a reference coordinate system whose ZZ axis is aligned with the gravitational vector, without any need for transformation of coordinate systems since the Such inertial measures are invariant. Once referred to the reference coordinate system, inertial measurements can be used in determining the position of the mobile device (11).

É também objecto da presente invenção um método de localização tridimensional fina e em tempo-real de pessoas ou bens móveis com a finalidade de poupança de energia em que a potência de transmissão de pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurável automaticamente durante o processo de localização, sendo que o valor de potência de transmissão configurado no pelo menos um dispositivo móvel (11) varia inversamente com o número de leitores (12) que integram uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede.Also a subject of the present invention is a method of thin and real-time three-dimensional location of persons or movable property for energy saving purposes wherein the transmitting power of at least one mobile device (11) is automatically configurable during the process. whereby the transmit power value configured on the at least one mobile device (11) varies inversely with the number of readers (12) that integrate a virtual zone (119) defined in the space occupied by the network.

Tal reconfiguração da potência permite que, através da definição virtual de zonas do espaço ocupado pela rede com maior ou menor número de leitores (12) - sendo esse número definido de acordo com a necessidade de maior ou menor precisão numa determinada área - se consiga determinar se a potência de um dispositivo móvel (11) que se encontra nessa área tenha de ser maior ou menor, de acordo com o número de leitores (12) que ali se encontra.Such a reconfiguration of the power allows that, by virtue of the virtual definition of zones of the space occupied by the network with more or less readers (12) - this number being defined according to the need for greater or lesser precision in a certain area - it is possible to determine if the power of a mobile device (11) in this area has to be higher or lower, according to the number of readers (12) there.

referido espaço ocupado pela rede é um espaço fisico tridimensional de cobertura da rede sem fios, denominado por Espaço de Implementação do Sistema (EIS), com sistema de coordenadas (X, Y, Z) , ao qual também nos referimos por sistema de coordenadas de referência.This space occupied by the network is a three-dimensional physical space covering the wireless network, called System Implementation Space (EIS), with coordinate system (X, Y, Z), which we also refer to as coordinate system of reference.

EIS encontra-se virtualmente divido em diferentes zonas, sendo atribuída uma de I potências de sinal a cada zona. Desta forma é possível adequar a precisão do presente sistema de localização às necessidades de cada zona. Em zonas onde não existe necessidade de se ter uma precisão elevada, os leitores (12) são colocados de forma mais esparsa o que levará a que, no método da presente invenção, a potência de sinal utilizada será mais alta (portanto com maior alcance).EIS is virtually divided into different zones, with one of I signal strengths being assigned to each zone. In this way it is possible to tailor the accuracy of this location system to the needs of each zone. In areas where there is no need for high accuracy, the readers 12 are placed more sparingly which will lead to the higher signal strength (thus longer range) in the method of the present invention. .

Em zonas onde existe uma necessidade de precisão elevada (como por exemplo certas zonas perigosas de instalações ou plantas industriais) os leitores (12) são colocados de uma forma mais densa (mais leitores (12) por área) e a potência de sinal usada é mais baixa (portanto com menor alcance), de forma que o dispositivo móvel (11) seja detectado por um número menor de leitores (12).In areas where there is a need for high accuracy (such as certain hazardous areas of industrial plants or plants) readers (12) are placed more densely (more readers (12) per area) and the signal strength used is lower range (thus with shorter range), so that the mobile device (11) is detected by a smaller number of readers (12).

É também objecto da presente invenção um sistema que implementa qualquer um dos métodos anteriormente referidos, e que contém pelo menos um leitor (12) e pelo menos um dispositivo móvel (11), programados para implementar esses mesmos métodos.Also a subject of the present invention is a system which implements any of the above methods and which contains at least one reader (12) and at least one mobile device (11) programmed to implement those same methods.

Neste sistema, tanto o pelo menos um leitor (12) como o pelo menos um dispositivo móvel (11) contêm meios de comunicação sem fios em radiofrequência.In this system, both the at least one reader (12) and the at least one mobile device (11) contain radio frequency wireless communication means.

A invenção inclui assim um sistema, que implementa um método baseado em rede de sensores (emissores e receptores) sem fios, que realiza funções de localização tridimensional fina e em tempo-real de pessoas ou bens móveis.The invention thus includes a system, which implements a wireless sensor-based method (transmitters and receivers), which performs real-time, three-dimensional thin location functions of persons or movable property.

Propõe-se uma nova e distinta abordagem, consubstanciada num novo algoritmo de localização em temporeal, baseado numa nova e distinta implementação de um filtro de Kalman estendido, onde informação invariante (perante transformações de coordenadas) obtida a partir de sensores inerciais (acelerómetro (112) e giroscópio (113)) é combinada com um algoritmo de localização exclusivamente baseado em medidas de força de sinal de radiofrequência.A new and distinct approach is proposed, based on a new temporal location algorithm, based on a new and distinct implementation of an extended Kalman filter, where invariant information (before coordinate transformations) obtained from inertial sensors (accelerometer (112 ) and gyroscope (113)) is combined with a localization algorithm based solely on radiofrequency signal strength measurements.

Um maior desempenho do sistema de sensores inerciais é obtido através de um processo repetido no tempo de calibração automática e da produção de medidas invariantes de distância e ângulo a serem usadas no filtro de Kalman estendido. Desta forma, o sistema inercial não necessita de calibração inicial nem de manter a orientação fixa durante a localização. Este sistema é assim implementável num número mais lato de aplicações, sem comprometer a precisão da estimativa da posição.Higher performance of the inertial sensor system is achieved through a repeated process at automatic calibration time and the production of invariant distance and angle measurements to be used in the extended Kalman filter. In this way, the inertial system does not need initial calibration nor to maintain fixed orientation during localization. This system is thus deployable in a wider number of applications without compromising the accuracy of position estimation.

DESCRIÇÃO DAS FIGURASDESCRIPTION OF THE FIGURES

Figura 1 - representação de método da presente invenção.Figure 1 - Method representation of the present invention.

Pelo menos um dispositivo móvel (11) realiza uma autocalibração repetida no tempo quanto à sua orientação espacial, contendo os seguintes passos:At least one mobile device (11) performs a repeated time self-calibration for its spatial orientation, containing the following steps:

- é determinada a posição do pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a medidas invariantes, concretamente o ângulo rodado pelo dispositivo móvel (11) em torno do vector gravitico e o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11).- the position of the at least one mobile device (11) using invariant measurements is determined, namely the angle rotated by the mobile device (11) around the gravity vector and the displacement module of the mobile device (11).

Figura 2 - esta figura consiste numa representação gráfica de um sistema completo, na sua configuração em que contém todos os elementos descritos no presente pedido, incluindo dois leitores (12), dois dispositivos móveis (11), um servidor central (14) ligado por via de uma rede de banda larga (13) a:Figure 2 - This figure is a graphical representation of a complete system, in its configuration containing all the elements described in the present application, including two readers (12), two mobile devices (11), a central server (14) connected by via a broadband network (13) to:

- os leitores (12);- the readers (12);

- uma base de dados (15);- a database (15);

- uma máquina de cálculo (16).- a calculating machine (16).

A referida rede de banda larga liga assim servidor central (14), leitores (12), base de dados (15) e máquina de cálculo (16) . É igualmente representado o sistema de coordenadas de referência, que coincide com o sistema de coordenadas do EIS .Said broadband network thus connects central server (14), readers (12), database (15) and calculating machine (16). The reference coordinate system, which coincides with the EIS coordinate system, is also represented.

Figura 3 - nesta figura é representado um dispositivo móvel (II) , na sua configuração em que contém todos os elementos descritos no presente pedido, contendo um acelerómetro (112), um giroscópio (113), um elemento de radiofrequência (III) e um botão de pânico (114) . É também representado o sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11).Figure 3 shows a mobile device (II) in its configuration in which it contains all the elements described in the present application, containing an accelerometer (112), a gyroscope (113), a radiofrequency element (III) and a panic button (114). Also shown is the mobile device coordinate system (11).

Figura 4 - representação explicativa do significado da distância d_k e da variação angular fornecida pelos sensores inerciais de determinação de distância percorrida e de ângulo, respectivamente. 0 eixo Z do EIS (com a direção da gravidade e sentido contrário a esta) é perpendicular ao plano na figura.Figure 4 - Explanatory representation of the significance of distance d _k and angular variation provided by the inertial distance and angle determination sensors, respectively. The Z axis of the EIS (with the direction of gravity and in the opposite direction) is perpendicular to the plane in the figure.

Figura 5 - representação de método da presente invenção. A potência de transmissão de pelo menos um dispositivo móvel (11) é automaticamente configurável durante o processo de localização, sendo que o valor de potência de transmissão configurado no pelo menos um dispositivo móvel (11) varia inversamente com o número de leitores (12) que integram uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede. Mais especificamente, cada zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede contém pelo menos um leitor (12), sendo que a potência de transmissão do pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurada por pelo menos um leitor (12) mais próximo.Figure 5 - Method representation of the present invention. The transmitting power of at least one mobile device (11) is automatically configurable during the localization process, and the transmitting power value configured on at least one mobile device (11) varies inversely with the number of readers (12). integrating a virtual zone (119) defined in the space occupied by the network. More specifically, each virtual zone (119) defined in the space occupied by the network contains at least one reader (12), with the transmitting power of at least one mobile device (11) being configured by at least one more reader (12). next.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃODETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

Como anteriormente referido, um dos métodos constituintes da presente invenção possibilita, por via da verificação de determinadas condições, uma calibração automática.As mentioned above, one of the constituent methods of the present invention enables, by checking certain conditions, an automatic calibration.

- é determinada a posição do pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a medidas invariantes, concretamente o ângulo rodado pelo dispositivo móvel (11) em torno do vector gravítico e o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11).- the position of the at least one mobile device (11) using invariant measurements is determined, namely the angle rotated by the mobile device (11) around the gravitational vector and the displacement module of the mobile device (11).

Mais especificamente, a determinação doMore specifically, the determination of

deslocamento do displacement of dispositivo device móvel (11) mobile (11) contém os contains the seguintes following passos: — determinar steps: - to determine o valor da the value of aceleração acceleration do pelo from at menos um one less

dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares;mobile device (11) along three perpendicular axes;

dispositivo móvel (11), através dos seus sensores inerciais, está programado para se autocalibrar repetidamente ao longo do tempo enquanto decorre um processo de localização. Nomeadamente, está dotado com um método computacional que efectua o cálculo periódico da direcção e sentido da gravidade relativamente ao sistema de eixos da USI. 0 resultado deste cálculo tem uma óptima precisão nos instantes em que as outras acelerações provocadas pelo movimento do dispositivo móvel (11) são significativamente menores (em módulo) que a da gravidade. Estes instantes são aqueles em que o dispositivo móvel (11) está mais próximo dos estados de repouso ou de velocidade constante. Verificada esta condição, a direcção e sentido da gravidade são determinados com grande confiança (no referencial de coordenadas do dispositivo móvel (11)) e usados como autocalibração para o intervalo de tempo seguinte. Logo que aquelas condições se voltem a verificar há lugar a uma nova calibração automática, e assim sucessivamente. Este método de autocalibração recorrente, ou seja, repetida no tempo, é também a razão do nosso método e sistema que o implementa permitirem que a orientação do dispositivo móvel (11) varie arbitrariamente segundo qualquer eixo ao longo do tempo.The mobile device 11 through its inertial sensors is programmed to self-calibrate repeatedly over time while a localization process is in progress. In particular, it is equipped with a computational method which periodically calculates the direction and direction of gravity with respect to the USI axis system. The result of this calculation is optimally accurate at times when the other accelerations caused by the movement of the mobile device 11 are significantly lower (in modulus) than that of gravity. These moments are when mobile device 11 is closest to the resting or constant speed states. Once this condition is met, the direction and direction of gravity are determined with great confidence (in the mobile device coordinate reference (11)) and used as self-calibration for the next time interval. As soon as those conditions recur, a new automatic calibration takes place, and so on. This recurrent, ie time-repeated, self-calibration method is also the reason that our method and system which implements it allows the orientation of the mobile device (11) to vary arbitrarily along any axis over time.

De notar que computar a direcção e sentido da gravidade relativamente ao referencial de coordenadas do dispositivo móvel (11) é o mesmo que expressar em cada instante o eixo dos ZZ do referencial do EIS, do sistema de coordenadas de referência, no referencial/sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11) . Assim, os ângulos fornecidos pelo giroscópio (113) podem ser projectados sobre o eixo da gravidade, e o resultado, o ângulo 0_k, pode ser usado directamente no referencial do EIS como sendo o ângulo que o dispositivo móvel (11) rodou em torno do eixo Z.Note that computing the direction and direction of gravity relative to the coordinate reference frame of the mobile device (11) is the same as expressing at each instant the ZZ axis of the EIS reference frame, the reference coordinate system, and the reference frame / system. coordinates of the mobile device (11). Thus, the angles provided by the gyro (113) can be projected on the gravity axis, and the result, the angle 0 _k , can be used directly in the EIS frame as the angle that the mobile device (11) has rotated around Z axis.

Esta autocalibração permite conhecer a evolução da posição do dispositivo móvel (11) em relação ao sistema de coordenadas do EIS, o sistema de coordenadas de referência, realizada através do uso de grandezas invariantes (que por definição não dependem de sistemas de coordenadas), nomeadamente a distância entre dois pontos e o ângulo entre duas rectas. Assim, procede-se à conversão da informação dada por um acelerómetro (112) e giroscópio (113) no sistema de coordenadas (x,y,z) da USI em grandezas invariantes (distância d e ângulo Θ, que entram na equação de processo do filtro de Kalman) que podem assim ser usadas directamente no sistema de coordenadas (Χ,Υ,Ζ) do EIS sem necessidade de qualquer transformação.This self-calibration allows to know the evolution of the position of the mobile device (11) in relation to the coordinate system of the EIS, the reference coordinate system, performed using invariants (which by definition do not depend on coordinate systems), namely the distance between two points and the angle between two lines. Thus, the information given by an accelerometer (112) and gyroscope (113) in the USI coordinate system (x, y, z) is converted to invariant quantities (angle distance Θ, which enter the process equation of Kalman filter) which can thus be used directly in the EIS coordinate system (Χ, Υ, Ζ) without any transformation.

Esta matéria é detalhada de seguida.This article is detailed below.

Tal calibração automática permite melhor calcular a evolução temporal da posição de pelo menos um dispositivo móvel (11), cálculo esse realizado através de uma componente baseada em sensores inerciais de pelo menos um dispositivo móvel (11) e através de uma componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12).Such automatic calibration makes it possible to better calculate the temporal evolution of the position of at least one mobile device (11), which is calculated by means of an inertial sensor-based component of at least one mobile device (11) and by means of a sensor-based component. at least one reader (12).

Mais especificamente, o cálculo da componente baseada em sensores inerciais do pelo menos um dispositivo móvel (11) inclui o cálculo da evolução temporal da posição do dispositivo móvel (11) através da equação:More specifically, the calculation of the inertial sensor-based component of the at least one mobile device (11) includes the calculation of the temporal evolution of the position of the mobile device (11) by the equation:

n_k = f(k - 1, n_fc_!)n _k = f (k - 1, n _fc _!)

Equação 1 onde:Equation 1 where:

Il_fe é o vetor 6-dimensional dado por f é uma função não-linear, de MxR⁶ Il _fe is the 6-dimensional vector given by f is a nonlinear function of MxR ⁶

em R⁶, dada por f(k -l,n_fc_!) = (^{z + 1} Equação 2at R ⁶ , given by f (k -l, n _fc _!) = ( ^{z + 1} Equation 2

I é a matriz identidade de dimensão 3; A_k__± é uma matriz 3x3 dada por _ dfcR(flfc) ^k_1 llPfe-i-Pfe-zllI is the identity matrix of dimension 3; _ _± A _k is given by a 3x3 matrix _ DFCR (flfc) ^k_1 llPfe-i-Pfeiffer-zll

Equação 3 /?(0_k) é a matriz de rotação tridimensional em torno dos eixo Z do sistema de coordenadas de referência pelo ângulo 6_k:Equation 3 /? (0 _k ) is the three-dimensional rotation matrix about the Z axis of the reference coordinate system at angle 6 _k :

(cos 6_k — sin 6_k 0\ sin 3_k cos 3_k 0 I(cos _6k - sin _6k 0 \ sin _3k cos _3k 0 I

0 1/0 1 /

Equação 4Equation 4

- 6_k é o ângulo que o dispositivo móvel (11) rodou em torno do eixo gravitico entre os instantes k — 1 e k;- 6 _k is the angle that the mobile device (11) rotated about the gravitational axis between the moments k - 1 and k;

- d_k é a distância entre as posições p_k e p_k-i_:- d _k is the distance between positions p _{k and} p _k -i_:

d_k = \\Pk ~ Pk-i\\ Equação 5d _k = \\ Pk ~ Pk-i \\ Equation 5

- k é o instante actual.- k is the current instant.

Para alcançar este conjunto de equações, considera-se com a informação fornecida pelos sensores inerciais, a distância representada por d, e o ângulo representado por Θ, através de um filtro de Kalman estendido.To achieve this set of equations, the information provided by the inertial sensors considers the distance represented by d and the angle represented by através through an extended Kalman filter.

Define-se um processo que descreve a evolução temporal da posição p_k = (X_k,Y_k,Z_k) de um dispositivo móvel (11) com o tempo k no referencial do EIS. Na Figura 4 descrevese a situação genérica das posições do dispositivo móvel (11), p_k-2, Pk-i ^e Pkf ^em três instantes distintos, k-2, k-1 e k, respectivamente.A process is described that describes the temporal evolution of the position p _k = (X _k , Y _k , Z _k ) of a mobile device (11) with time k in the EIS frame. Figure 4 depicts the general position of the mobile device (11) positions, p _k -2, Pk-i ^and Pkf ^at three different times, k-2, k-1 and k, respectively.

No instante k, o dispositivo móvel (11), através dos sensores inerciais, indica a distância d_k entre as posições p_k e p_k-í, bem como o ângulo 6_k entre as rectas definidas pelos vectores p_k-i ~ Pk-2 ^e Pk~Pk-if isto é:At instant k, the mobile device 11, through inertial sensors, indicates the distance d _k between the positions p _{k and} p _k-i , as well as the angle 6 _k between the lines defined by the vectors p _k -i ~ Pk- 2 ^and Pk ~ Pk-if this is:

d_k = \\Pk ~ Pk-i\\ Equação 6d _k = \\ Pk ~ Pk-i \\ Equation 6

6_k = *(Pk-i ~ Pk-2,Pk ~ Pk-i) Equação 7 sendo que o ângulo 3_k é medido do vector Pk-i ~ Pk-2 para o vector Pk~Pk-ir definindo-se assim, pela regra da mão direita, o sinal do ângulo . 0 ângulo é dado em relação ao eixo Z do referencial do EIS, eixo este que tem a direção da gravidade e o sentido contrário a esta.6 _k = * (Pk-i ~ Pk-2, Pk ~ Pk-i) Equation 7 where angle 3 _k is measured from the vector Pk-i ~ Pk-2 to the vector Pk ~ Pk-ir thus defining , by the rule of the right hand, the sign of the angle. The angle is given in relation to the Z axis of the EIS frame, which has the direction of gravity and the opposite direction to it.

A evolução temporal da posição p_k do dispositivo móvel (11) pode assim ser facilmente descrita pela seguinte equação de processoThe time evolution of position p _k of mobile device 11 can thus be easily described by the following process equation

Pk = Pk-i + (Pfe-i-Pfe-z) llPfe-i-Pfe-zll'Pk = Pk-i + (Pfe-i-Pfe-z) 11 Pfe-i-Pfe-z '

Equação 8 onde as posições p_k estão a ser vistas como vectores coluna Pk = ^k>Y_k>Z_ky e llPfc-i — Pfc_2II é a norma do vector p_k__r - p_k_₂. R(0_k) é a matriz de rotação tridimensional em torno dos eixo Z do referencial do EIS pelo ângulo 3_k:Equation 8 where the positions p _k are to be seen as column vectors Pk = ^ k> Y _k > Z _k y ll Pfc-i - Pfc_2II is the norm of the vector p _k _ _r - p _k _ ₂ . R (0 _k ) is the three-dimensional rotation matrix around the Z axis of the EIS frame by the angle 3 _k :

(cos 6_k — sin 6_k 0 sin 3_k cos 3_k 0(cos _6k - sin _6k 0 sin _3k cos _3k 0

0 10 1

Equação 9Equation 9

A equação 8 não está na forma pretendida para poder ser usada num filtro de Kalman, já que este último envolve uma equação de processo com apenas dois estados: um estado anterior no instante k-1 e um estado atual no instante k, cuja melhor estimativa se quer determinar. No entanto, é possível reescrever a equação 8 de forma a esta satisfazer os requisitos do filtro de Kalman. Concretamente, e como anteriormente referido, a equação 8 é equivalente à equação:Equation 8 is not in the form intended to be used in a Kalman filter as the latter involves a process equation with only two states: an earlier state at time k-1 and a current state at time k whose best estimate one wants to determine. However, it is possible to rewrite equation 8 to meet the Kalman filter requirements. Specifically, and as noted above, equation 8 is equivalent to equation:

= f(k - 1, Π_/ί_₁) Equação 10 onde o estado do sistema no instante k passa a ser dado pelo vector 6-dimensional= f (k - 1, Π _{/ ί} _ ₁ ) Equation 10 where the state of the system at time k is given by the 6-dimensional vector

Π/c — (Pfc Pk-i)^T — (¾ Kfe Z_k Xk-i Yk-i Xk-i)^T Equação 11Π / c - (PFC Pk-i) ^T - (¾ Kfe Z i _k Xk-Yk Xk-i-i) ^T Equation 11

Aqui, os vectores Pk devem ser vistos como projecções dos vectores II_fe, de modo que por exemplo a norma 112¾.^ — p_fe_₂1| acima é agora vista como uma função de Π/^.Here, vectors Pk should be viewed as projections of vectors II _{f and} , for example, the 112¾ standard. ^ - p _fe _ ₂ 1 | above is now viewed as a function of Π / ^.

A equação 10 resulta de uma abordagem determinista. A sua passagem para o caso não-determinista, tal como é formulado o filtro de Kalman, é feita de forma simples considerando-se as componentes do estado n_fe como variáveis aleatórias, e adicionando àquela equação um erro gaussiano de média zero w_k. Desta forma, a versão nãodeterminista da equação 10 é a equação dada por:Equation 10 results from a deterministic approach. Its passage to the non-deterministic case, as formulated by the Kalman filter, is made simply by considering the components of the state n and _f as random variables, and adding to that equation a zero mean Gaussian error w _k . Thus, the non-deterministic version of equation 10 is the equation given by:

n_k =/^-1,11^) + Wk-i Equação 12n _k = / ^ - 1.11 ^) + Wk-i Equation 12

O erro w_k-í descreve a imprecisão que se tem ao computar o estado n_fe através da equação 10. Como a componente Pk-i de Il_fe é igual à componente Pk-i de n^.-L, que já é conhecida no instante k, então não existe erro na determinação daquela componente de Il_fe. Desta forma o erro w_k__lr é da forma uç_3 = (mOi+O+Zí-pOÂO/ Equação 13 onde wOi, Wfc_i são os erros nas coordenadas Χ,Υ,Ζ, respectivamente, da estimativa da posição Pk dada pela equação 8 ou equivalentemente pela equação 10. Na prática estes erros correspondem à incerteza das medidas de distância d_k e variação angular fornecidas pelo acelerómetro (112) e giroscópio (113), respectivamente, e são intrínsecos a estes últimos sensores. Os erros w^__r, w^__r, podem ser facilmente calculados realizando experimentalmente um número adequado de percursos semelhantes ao da Figura 4, comparando em cada um dos percursos a posição final real com a posição final estimada através da equação 8.The error w _k-i describes the inaccuracy of computing the state n _{f and} through equation 10. Since the Pk-i component of Il _fe is equal to the Pk-i component of n ^ -L, which is already known. at time k, then there is no error in determining that component of Il _fe . Thus the error w _k _ _lr is of the form uç_3 = (mOi + O + Zi-pOÂO / Equation 13 where wOi, Wfc_i are the errors in the coordinates Χ, Υ, Ζ, respectively, of the estimated position Pk given by equation 8 or equivalently in equation 10. in practice these errors correspond to the uncertainty of distance measurements and angle change d _k provided by the accelerometer (112) and gyro (113), respectively, and are intrinsic to these latter sensors. the error w ^ _ _r w ^ _ _r can easily be calculated experimentally by performing a suitable number of paths similar to that of Figure 4, in each of comparing the actual final position to the end position pathways estimated using equation 8.

A equação 12 é então a equação de processo a ser usada no filtro de Kalman estendido.Equation 12 is then the process equation to be used in the extended Kalman filter.

Por outro lado, o cálculo da componente baseada em sensores do pelo menos um leitor (12) inclui a comparação dos valores obtidos por sensores de pelo menos um leitor (12), designada de assinatura M^l, com os valores de sensores de pelo menos um leitor (12) obtidos durante uma fase anterior, tomados como referência, designados de padrões de treino T(X, Y,Z) e associados a uma posição de treino (Χ,Υ,Ζ).On the other hand, the calculation of the component based on the sensors least one reader (12) includes comparing the values obtained by the sensors least one reader (12), designated signature m, with the sensor values less a reader (12) obtained during an earlier phase, taken as reference, designated training patterns T (X, Y, Z) and associated with a training position (Χ, Υ, Ζ).

Mais especificamente, a referida comparação contém os seguintes passos:More specifically, said comparison contains the following steps:

- determinar pelo menos um padrão de treino que apresenta maior probabilidade de ser compatível com a assinatura do dispositivo móvel (11);- determine at least one training pattern that is most likely to be compatible with the mobile device signature (11);

- calcular a média ponderada das posições de treino associadas aos padrões de treino com maior probabilidade de ser compatível com a assinatura do dispositivo móvel (11), resultando na posição estimada da componente baseada em sensores do pelo menos um leitor (12).- calculate the weighted average of training positions associated with training patterns most likely to be compatible with the mobile device signature (11), resulting in the estimated position of the sensor-based component of the at least one reader (12).

De forma ainda mais detalhada, os padrões de treino são obtidos de acordo com o seguinte método:In even more detail, training patterns are obtained by the following method:

- colocação de um dispositivo móvel (11) em cada posição de um conjunto de posições de treino dentro de um espaço fisico onde existe pelo menos um leitor (12);placing a mobile device (11) in each position of a set of training positions within a physical space where there is at least one reader (12);

- comunicação de pelo menos uma mensagem de treino sem fios por parte do dispositivo móvel (11) em cada um dos posições de treino do conjunto de posições de treino;communicating at least one wireless training message by the mobile device (11) at each of the training positions of the training position set;

- medição por parte do pelo menos um leitor da força do sinal sem fios correspondente à pelo menos uma mensagem treino sem fios;measuring at least one wireless signal strength reader corresponding to at least one wireless training message;

- armazenamento do conjunto de mensagens treino e da correspondente força do sinal sem fios, que definem o conjunto de padrões de treino tomados como referência.- storage of the training message set and the corresponding wireless signal strength, which define the set of training patterns taken as reference.

Esta fase do presente método, de recolha de posições de treino e respectivos padrões de treino, designase de fase de aprendizagem.This phase of the present method of collecting training positions and their training patterns is called the learning phase.

Naturalmente, a posição de uma pluralidade de leitores (12) que permite obter um conjunto de padrões de treino numa fase de aprendizagem deve-se manter para a fase de funcionamento normal da rede, onde se procede à localização.Naturally, the position of a plurality of readers (12) which enables a set of training patterns to be obtained in a learning phase must be maintained for the normal operating phase of the network, where localization takes place.

A referida pelo menos uma mensagem de treino sem fios emitida pelo dispositivo móvel (11) em cada um dos posições de treino consiste em Η x I mensagens de treino sem fios, correspondentes a I diferentes potências de sinal transmitidas H vezes.Said at least one wireless training message issued by the mobile device (11) at each of the training positions consists of I x I wireless training messages, corresponding to I different signal strengths transmitted H times.

Uma vez feita a aprendizagem em todas as posições de treino do conjunto, as mensagens guardadas na base de dados (15) são agrupadas por posições de treino e classificadas por potência.Once learned at all training positions in the set, the messages stored in database 15 are grouped by training positions and sorted by power.

Por outro lado, mais especificamente, a obtenção dos padrões de treino contém adicionalmente os seguintes passos:On the other hand, more specifically, obtaining training standards additionally contains the following steps:

- para cada posição de treino, calcular a média μ^ιη da força do sinal medido nas H mensagens correspondentes, bem como o respectivo desvio padrão σ^;- for each training position, calculate the mean μ ^ι η of the signal strength measured in the corresponding H messages and their standard deviation σ ^;

- calcular a densidade de probabilidade relativa à distribuição dos valores de força de sinal, através de Gaussiana:- calculate the probability density relative to the distribution of signal strength values using Gaussian:

ÇR-Á)² pí[X,Y,Z](R) =—^=e , i = 1,...,1, η = Ι,.,.,Ν \2πÇR-Á) ² pí [X, Y, Z] (R) = - ^ = e, i = 1, ..., 1, η = Ι,.,., Ν \ 2π

Equação 14 onde:Equation 14 where:

- R é a variável de força de sinal;- R is the signal strength variable;

- n é o leitor (12) em causa;- n is the reader (12) concerned;

- í é a potência em causa;- i is the power concerned;

- (Χ,Υ,Ζ) é a posição de treino em causa.- (Χ, Υ, Ζ) is the training position concerned.

As mensagens na fase de aprendizagem são compostas pelos seguintes dados: identificação (ID) do dispositivo móvel (11); e potência de sinal emitida pelo mesmo. Cada um dos N leitores (12) recebe as mensagens, mede a força de sinal recebida (RSSI) e constrói Hxl mensagens de contexto de treino, uma por cada das H mensagens de treino e por cada uma das I potências de sinal. Estas novas mensagens são de seguida enviadas para a base de dados (15) através da rede de banda larga (13) . Estas mensagens são compostas pelos seguintes dados: identificação (ID) do dispositivo móvel (11); potência emitida pelo mesmo; ID do leitor; e o valor do RSSI medido no leitor (12).The messages in the learning phase are composed of the following data: mobile device identification (ID) (11); and signal strength emitted by it. Each of the N readers 12 receives the messages, measures the received signal strength (RSSI) and constructs Hxl training context messages, one for each of the H training messages and for each of the signal strengths. These new messages are then sent to database (15) via broadband network (13). These messages consist of the following data: mobile device ID (11); power emitted by it; Reader ID; and the RSSI value measured in the reader (12).

Procedendo deste modo, obtemos para cada posição de treino (Χ,Υ,Ζ) uma matriz IxN de Gaussianas τ (Χ,Υ,Ζ) = (ρ^Χ,Υ,Ζ]) Equação 15 que contém portanto a informação da distribuição dos valores de RSSI naquela posição de treino para as várias potências de sinal e para os vários leitores (12) . Diz-se então que T(X,Y,Z) é o padrão de RSSI da posição de treino (Χ,Υ,Ζ). A linha i = da matriz T(X, Y,Z) contém a informação das distribuições de RSSI pelos N leitores (12) para a potência de sinal i. Assim, dizemos também que a linha í de Τ (Χ,Υ,Ζ) é o padrão de RSSI para a potência í da posição de treino (Χ,Υ,Ζ) .Proceeding in this way, we obtain for each training position (Χ, Υ, Ζ) a Gaussian IxN matrix τ (Χ, Υ, Ζ) = (ρ ^ Χ, Υ, Ζ]) Equation 15 which therefore contains the distribution information the RSSI values at that training position for the various signal strengths and for the various readers (12). T (X, Y, Z) is then said to be the RSSI standard of the training position (Χ, Υ, Ζ). Line i = of the matrix T (X, Y, Z) contains the information of RSSI distributions by the N readers (12) for the signal strength i. Thus, we also say that the í line of Τ (Χ, Υ, Ζ) is the RSSI standard for the training position power i (Χ, Υ, Ζ).

A base de dados (15) de treino final consiste assim na lista de todos os padrões de treino de RSSI T(X, Y,Z), um para cada posição de treino (Χ,Υ,Ζ).The final training database (15) thus consists of a list of all RSSI T (X, Y, Z) training patterns, one for each training position (Χ, Υ, Ζ).

cálculo da média ponderada das posições de treino associadas aos padrões de treino com maior probabilidade de serem compatíveis com a assinaturaweighted average of training positions associated with training patterns most likely to be compatible with signature

M^l = (^,...^^ιΝ) do dispositivo móvel (11), que em cada zona transmite numa potência í fixa obtendo-se leituras da força de sinal R^Ln em cada um dos leitores n = 1, contém os seguintes passos:M ^l = (^, ... ^ ^ι Ν) of the mobile device (11), which in each zone transmits at a fixed power i obtaining readings of the signal strength R ^L n in each reader n = 1, contains the following steps:

- calcular o indicador de compatibilidade, o número positivo C(Ó) para cada padrão de treino T, dado por:- calculate the compatibility indicator, the positive number C (Ó) for each training pattern T, given by:

ΝΝ

Σ PÃ(^n) Equação 16 η=1 onde Pn(^n) θ o valor da distribuição normal ph em R^;Ã PÃ (^ n) Equation 16 η = 1 where Pn (^ n) θ is the value of the normal distribution ph in R ^;

- calcular a estimativa da posição p, a média pesada das K posições de treino com maior indicador de compatibilidade, dada por:- calculate the estimate of position p, the weighted average of the K training positions with the highest compatibility indicator, given by:

κκ

P = pj j=iP = pj j = i

Equação 17 onde os pesos Cj são normalizados e dados poi ^Cj Equation 17 where weights Cj are normalized and given by ^Ci

Equação 18 sendoEquation 18 being

- M^l a assinatura do dispositivo móvel (11);- M ^l signing the mobile device (11);

- pj é a posição de treino associada ao padrão de treino Tj, sendo j = 1,.- pj is the training position associated with the training pattern Tj, where j = 1 ,.

No decorrer da utilização do presente método, cada leitor (12) recebe mensagens de sinalização e mede o respectivo RSSI instantâneo.During use of the present method, each reader 12 receives signaling messages and measures its instantaneous RSSI.

As mensagens de sinalização são compostas, em cada instante k, pelos seguintes dados: ID do dispositivo móvel; potência de emissão; distância percorrida pelo dispositivo móvel (11) entre os instantes k-1 e k; e a variação angular entre as duas seguintes rectas: a recta que liga as posições nos instantes k-2 e k-1, e a recta que liga as posições nos instantes k-1 e k. As posições nos instantes k-1 e k referidas são calculadas internamente pela USI, no respectivo sistema de coordenadas (x,y,z), com base nas medidas adquiridas pelo acelerómetro (112) e giroscópio (113) e tendo como origem o ponto no instante k-2. No final da computação, são devolvidos, não as posições nos instantes k-1 e k (que dependem do referencial) , mas sim as medidas invariantes referidas: a distância percorrida e a variação angular. Estas medidas invariantes podem ser usadas directamente no sistema de coordenadas do EIS e irão entrar na equação de processo 12 do filtro de Kalman estendido.The signaling messages are composed at each time k by the following data: mobile device ID; emission power; distance traveled by mobile device (11) between moments k-1 and k; and the angular variation between the following two lines: the line that connects the positions at moments k-2 and k-1, and the line that connects the positions at moments k-1 and k. The positions at the referred k-1 and k times are calculated internally by USI, in its coordinate system (x, y, z), based on the measurements taken by the accelerometer (112) and gyroscope (113) and originating from the point in instant k-2. At the end of the computation, not the positions at instants k-1 and k (which depend on the frame) are returned, but the invariant measures referred to: the distance traveled and the angular variation. These invariant measures can be used directly in the EIS coordinate system and will enter the extended Kalman filter process equation 12.

Cada leitor (12) procede posteriormente à construção de uma mensagem de localização por cada dispositivo móvel (11), composta pelos seguintes dados: o ID do dispositivo móvel; a potência de emissão; o ID do receptor (o ID do próprio); o RSSI; a distância percorrida pelo dispositivo móvel (11) entre os instantes k e k-1; e a variação angular entre a recta que liga as posições nos instantes k-2 e k-1, e a recta que liga as posições nos instantes k-1 e k. Estas mensagens são veiculadas na rede de banda larga (13) e registadas na base de dados (15) através do servidor (14).Each reader (12) then constructs a location message for each mobile device (11), composed of the following data: the mobile device ID; the emission power; the receiver ID (the owner's ID); RSSI; the distance traveled by the mobile device (11) between moments k and k-1; and the angular variation between the line that connects the positions at moments k-2 and k-1, and the line that connects the positions at moments k-1 and k. These messages are carried on the broadband network (13) and recorded in the database (15) through the server (14).

A máquina de cálculo (16) trata então as N mensagens afectas a um dispositivo móvel (11), para cada instante k, uma por cada leitor (12), construindo a respectiva assinatura de RSSI, ou seja, o vector de medida M^l com dimensão N dado por:The calculation machine (16) then handles the N assigned messages to a mobile device (11) for each instant k, one for each player (12), constructing signature RSSI, or the measurement vector M ^l with dimension N given by:

onde R^, n = l,...,N, é a medida de RSSI no leitor (12) n para a potência i emitida pelo dispositivo móvel (11). 0 índice i usado nestes símbolos serve para indicar a potência de sinal afecta às medidas de RSSI registadas e apresentadas na assinatura de RSSI.where R ^, n = 1, ..., N, is the RSSI measurement in reader (12) n for the power i emitted by the mobile device (11). The index i used in these symbols serves to indicate the signal strength affecting the RSSI measurements recorded and displayed in the RSSI signature.

A estimativa da posição instantânea é obtida através de uma implementação probabilística do método KNN (K-nearest neighbours) sobre a lista de posições de treino. Isto é, dada a assinatura M^l acima na equação anterior, o método para encontrar as K melhores posições de treino baseia-se em encontrar os K padrões de treino cuja linha í da respectiva matriz (a linha associada à potência de emissão í indicada no vector de medida M^l) apresenta maior probabilidade de ser compatível com aquela assinatura M^l. No final, a estimativa da posição é dada por uma média ponderada das K posições de treino associadas a estes últimos padrões de treino encontrados.The instantaneous position estimation is obtained through a probabilistic implementation of the K-nearest neighbors method on the list of training positions. That is, given the signature ^br m above the previous equation, the method for finding the K better driving position is based on finding the K training patterns whose line i of the respective matrix (the line associated with t transmit power indicated in measurement vector M ¹ ) is more likely to be compatible with that signature M ¹ . At the end, the position estimate is given by a weighted average of the K training positions associated with these last training patterns found.

Como instrumento de medida é usado o seguinte método, que em cada instante retorna uma estimativa da posição instantânea. Em cada instante k este método fornece uma medida da posição m_k = do dispositivo móvel (11). A equação seguinte descreve a relação entre os vectores de medida e os vectores representativos do estado do sistema presentes na equação de processo:As a measuring instrument the following method is used, which at each instant returns an estimate of the instantaneous position. At each instant k this method provides a measure of the position m _k = of the mobile device (11). The following equation describes the relationship between the measurement vectors and the system state representative vectors present in the process equation:

m_k= H n_k+ v_k , H = (J 0)m _k = H n _k + v _k , H = (J 0)

Equação 19 onde H é portanto uma matriz 3x6 independente do tempo, e v_k é o erro associado ao método como instrumento de medida. Este erro é conhecido a priori realizando vários testes de medida com o método no EIS.Equation 19 where H is therefore a time-independent 3x6 matrix, and _k is the error associated with the method as a measuring instrument. This error is known a priori by performing various measurement tests with the method in the EIS.

Define-se assim totalmente, pelas equações 12 e 19, um filtro de Kalman estendido.Thus, equations 12 and 19 fully define an extended Kalman filter.

Numa fase do presente método designada de fase de localização, uma pluralidade de dispositivos móveis (11) comunica periodicamente uma mensagem de sinalização, com uma das I potências seleccionadas na fase de aprendizagem.In a phase of the present method referred to as a location phase, a plurality of mobile devices (11) periodically communicate a signaling message with one of the selected powers in the learning phase.

Neste âmbito, a presente invenção contém também um método adequado para poupança de energia, através da reconfiguração da potência transmitida por cada dispositivo móvel (11), com base no número de leitores (12) presente numa determinada zona virtual (119) do EIS, uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede.In this context, the present invention also contains a suitable method for energy saving by reconfiguring the power transmitted by each mobile device (11) based on the number of readers (12) present in a given virtual zone (119) of the EIS, a virtual zone (119) defined in the space occupied by the network.

Neste método, a potência de transmissão de pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurável, sendo que o valor de potência de transmissão configurado no pelo menos um dispositivo móvel (11) varia inversamente com o número de leitores (12) que integram uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede.In this method, the transmitting power of at least one mobile device (11) is configurable, and the transmitting power value configured on the at least one mobile device (11) varies inversely with the number of readers (12) that integrate a virtual zone (119) defined in the space occupied by the network.

Mais especificamente, cada zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede contém pelo menos um leitor (12), sendo que a potência de transmissão do pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurada por pelo menos um leitor (12) mais próximo.More specifically, each virtual zone (119) defined in the space occupied by the network contains at least one reader (12), with the transmitting power of at least one mobile device (11) being configured by at least one more reader (12). next.

No método presentemente descrito, de reconfiguração da potência de pelo menos um dispositivo móvel (11), aquando da entrada de um dispositivo móvel (11) numa zona virtual (119) distinta daquela em que se encontrava anteriormente, a sua potência de transmissão é reconfigurada pelo leitor (12) mais próximo.In the presently described method of reconfiguring the power of at least one mobile device (11) when a mobile device (11) enters a virtual zone (119) different from that previously, its transmit power is reconfigured. by the nearest reader (12).

Neste método, qualquer leitor (12) e qualquer dispositivo móvel (11) comunicam entre si por via de comunicações sem fios.In this method, any reader 12 and any mobile device 11 communicate with each other via wireless communications.

a potência móvel (11) é transmissão.the mobile power (11) is transmission.

Adicionalmente, configurada num dispositivo conjunto de I potências de de transmissão seleccionada de umIn addition, configured on a set of I transmission power set selected from a

De forma mais detalhada, cada dispositivo móvel (11) comunica periodicamente uma mensagem de sinalização potencialmente recebida por pelo menos um leitor (12), com uma das I potências. A potência de sinal emitida por cada dispositivo móvel (11) depende da zona virtual (119) do EIS em que se encontra em cada instante, e é configurada pelos leitores (12) que se encontram nessa zona virtual (119) . Sempre que um dispositivo móvel (11) entra numa zona virtual (119) diferente, os leitores (12) dessa zona enviam uma mensagem de configuração ao dispositivo móvel (11) com a informação da potência de sinal que foi previamente estipulada para aquela zona virtual (119). Nomeadamente, isto quer dizer que EIS se encontra virtualmente dividido em diferentes zonas virtuais (119), sendo atribuída uma das I potências de sinal a cada zona virtual (119) . Desta forma é possível adequar a precisão do presente sistema de localização às necessidades de cada zona virtual (119). Em locais onde não existe necessidade de se ter uma precisão elevada, os leitores (12) são colocados de forma mais esparsa e a potência de sinal utilizada será mais alta (portanto com maior alcance) . Em locais onde existe uma necessidade de precisão elevada (por exemplo certas zonas perigosas de instalações ou plantas industriais) os leitores (12) são colocados de uma forma mais densa (mais leitores (12) por área) e a potência de sinal usada é mais baixa (portanto com menor alcance), de forma que um dispositivo móvel (11) seja detectado por um número menor de leitores (12).In more detail, each mobile device (11) periodically communicates a signaling message potentially received by at least one reader (12) of one of the powers. The signal strength emitted by each mobile device (11) depends on the EIS virtual zone (119) at which it is presently located, and is configured by the readers (12) in that virtual zone (119). Whenever a mobile device (11) enters a different virtual zone (119), readers (12) of that zone send a configuration message to mobile device (11) with the signal strength information previously set for that virtual zone. (119). Namely, this means that EIS is virtually divided into different virtual zones (119), with one of the signal strengths being assigned to each virtual zone (119). In this way it is possible to match the accuracy of this location system to the needs of each virtual zone (119). In locations where there is no need for high accuracy, the readers 12 are placed more sparingly and the signal strength used will be higher (thus longer range). In places where there is a need for high accuracy (eg certain hazardous areas of industrial plants or plants) readers (12) are placed more densely (more readers (12) per area) and the signal strength used is higher. low (thus shorter range) so that a mobile device (11) is detected by a smaller number of readers (12).

A presente invenção contém ainda um sistema que implementa qualquer um dos métodos anteriormente descritos.The present invention further contains a system that implements any of the methods described above.

referido sistema contém pelo menos um leitor (12) pelo menos um dispositivo móvel (11) e uma máquina de cálculo (16), cada um programado para implementar qualquer um dos métodos anteriormente descritos, nas suas diferentes configurações. Mais especificamente o pelo menos um leitor (12) e pelo menos um dispositivo móvel (11) estão programados para implementar os passos de método referentes a autocalibração do pelo menos um dispositivo móvel (11) e referentes à reconfiguração de potência do pelo menos um dispositivo móvel (11).said system contains at least one reader (12) at least one mobile device (11) and a calculating machine (16), each programmed to implement any of the previously described methods in their different configurations. More specifically, at least one reader (12) and at least one mobile device (11) are programmed to implement the method steps for self-calibrating at least one mobile device (11) and for power reconfiguration of at least one device. mobile (11).

Tanto o pelo menos um leitor (12) como o pelo menos um dispositivo móvel (11) contêm meios de comunicação sem fios em radiofrequência, o sistema contendo preferencialmente pelo menos três leitores (12).Both the at least one reader (12) and at least one mobile device (11) contain radio frequency wireless communication means, the system preferably containing at least three readers (12).

A máquina de cálculo (16) está programada para implementar o cálculo associado à evolução temporal da posição de pelo menos um dispositivo móvel (11) através de uma componente baseada em sensores inerciais do pelo menos um dispositivo móvel (11) e através de uma componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12).The calculating machine (16) is programmed to implement the computation associated with the time evolution of the position of at least one mobile device (11) through an inertial sensor-based component of the at least one mobile device (11) and through a component based on sensors from at least one reader (12).

Preferencialmente, o sistema contém ainda uma base de dados (15), adequada para armazenar informação de padrões de treino e de posições de treino.Preferably, the system further contains a database (15) suitable for storing training pattern and training position information.

O sistema contém também preferencialmente um servidor central de informação (14), que por sua vez contém meios para receber e transmitir informação de e para pelo menos um leitor (12) e meios para transmitir e para receber informação de e para uma base de dados (15).The system also preferably contains a central information server (14), which in turn contains means for receiving and transmitting information to and from at least one reader (12) and means for transmitting and receiving information to and from a database. (15).

Numa realização preferencial, a máquina de cálculo (16) está integrada no servidor central de informação (14) ou em pelo menos um leitor (12), ou consistir num elemento independente.In a preferred embodiment, the calculating machine (16) is integrated into the central information server (14) or at least one reader (12), or consisting of an independent element.

Preferencialmente, informação (14), pelo menos (15) e a máquina de cálculo rede de banda larga (13).Preferably, information (14), at least (15) and the broadband network calculation machine (13).

o servidor central de leitor (12), a base de dados (16) estão ligados por via dereader central server 12, database 16 are connected via

MODOS DE REALIZAÇÃOMODES OF CARRYING OUT

Num modo de realização do objecto da presente invenção, o deslocamento de um dispositivo móvel (11) é calculado com recurso a um algoritmo de pedómetro.In one embodiment of the object of the present invention, the displacement of a mobile device (11) is calculated using a pedometer algorithm.

Num outro modo de realização do objecto da presente invenção, o vector gravitico é determinado em pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a um acelerómetro (112) .In another embodiment of the object of the present invention, the gravity vector is determined on at least one mobile device (11) using an accelerometer (112).

Num modo de realização do sistema objecto da presente invenção, este contém:In one embodiment of the system object of the present invention, it contains:

• uma pluralidade de dispositivos móveis (11) de identificação individual com funções de transmissão em radiofrequência;A plurality of individually identifiable mobile devices (11) with radio frequency transmission functions;

• uma pluralidade leitores (12) com posições fixas, e com funções de comunicação em radiofrequência;• a plurality of readers (12) with fixed positions and radio frequency communication functions;

• pelo menos uma rede de banda larga (13) para transporte de informação;• at least one broadband network (13) for carrying information;

• um servidor central de informação (14);• a central information server (14);

• uma base de dados (15); e • uma máquina de cálculo (16).• a database (15); and • a calculating machine (16).

Nesse mesmo modo de realização, o sistema objecto da presente invenção é instalado no já referido Espaço de Implementação do Sistema (EIS), com sistema de coordenadas (X, Y, Z) . Os leitores (12) encontram-se distribuídos pelo EIS, fixos à infraestrutura local, por forma a conseguirem a completa cobertura de rede de radiofrequência onde comunicam os dispositivos móveis (11) . Os leitores (12) contêm também elementos adequados para comunicação em rede de banda larga (13). Os dispositivos móveis (11) são compostos por um elemento de radiofrequência (111), um acelerómetro (112) ; um giroscópio (113); e um botão de pânico (114) . Por forma a maximizar a autonomia do dispositivo móvel (11), e minimizar o seu tamanho e peso, os sensores acelerómetro (112) e giroscópio (113) são de tecnologia MEMS (dos termos em inglês Micro Electromechanical System). 0 conjunto composto por acelerómetro (112) e giroscópio (113) é denominado de Unidade de Sensores Inerciais (USI) . A USI tem associado a si mesma um sistema de coordenadas (x,y,z) em relação ao qual são computados os dados fornecidos por acelerómetro (112) e giroscópio (113), o já mencionado sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11).In that same embodiment, the system object of the present invention is installed in the aforementioned System Implementation Space (EIS) with coordinate system (X, Y, Z). The readers (12) are distributed by the EIS, fixed to the local infrastructure, in order to achieve complete radio frequency network coverage where mobile devices communicate (11). The readers (12) also contain elements suitable for broadband network communication (13). Mobile devices (11) are comprised of a radio frequency element (111), an accelerometer (112); a gyroscope (113); and a panic button (114). In order to maximize the autonomy of the mobile device (11) and minimize its size and weight, the accelerometer (112) and gyroscope (113) sensors are MEMS technology (Micro Electromechanical System terms). The set comprising accelerometer (112) and gyroscope (113) is called the Inertial Sensor Unit (USI). USI has associated with itself a coordinate system (x, y, z) against which data provided by accelerometer (112) and gyroscope (113), the aforementioned mobile device coordinate system (11), are computed. .

Como será evidente a um perito na especialidade, a presente invenção não deverá estar limitada aos modos de realização descritos no presente documento, sendo possíveis diversas alterações que se mantêm no âmbito da presente invenção.As will be apparent to one of ordinary skill in the art, the present invention should not be limited to the embodiments described herein, and various changes which remain within the scope of the present invention are possible.

Evidentemente, os modos preferenciais acima apresentados são combináveis, nas diferentes formas possíveis, evitando-se aqui a repetição de todas essas combinações.Of course, the preferred modes set forth above are combinable in different possible forms, avoiding the repetition of all such combinations here.

A invenção deve apenas ser limitada pelo espírito das reivindicações que se seguem.The invention should be limited only by the spirit of the following claims.

Claims

1. Real-time three-dimensional fine localization method characterized by the following steps:

- at least one mobile device (11) performs a repeated self-calibration in time for its spatial orientation, containing the following steps:

determining the displacement of the mobile device (11) along at least one axis with respect to the spatial position value corresponding to an earlier instant;

o if the value of the mobile device displacement module (11) along at least one axis is approximately zero, determine the gravitational vector in the mobile device coordinate system (11);

- determining the position of the at least one mobile device (11) using invariant measures, namely the angle rotated by the mobile device (11) around the gravitational vector and the mobile device displacement module (11), with the evolution time position of at least one mobile device (11) is calculated by an inertial sensor-based component of at least one mobile device (11) and by a sensor-based component of at least one reader (12), specifically force Signal

Real-time three-dimensional fine location method according to the preceding claim, characterized in that the determination of the displacement of the mobile device (11) comprises the following steps:

determining the acceleration value of at least one mobile device (11) along three perpendicular axes;

- based on these values, calculate the displacement of the mobile device (11) along three perpendicular axes with respect to a previously determined position.

Real-time three-dimensional fine localization method according to the preceding claim, characterized in that it includes a reference coordinate system whose ZZ axis is aligned with the gravitational vector.

Real-time three-dimensional fine-locating method according to any one of the preceding claims, characterized in that the calculation of the inertial sensor-based component of the at least one mobile device (11) includes the calculation of the time evolution of position = (x _k , Y _k , z _k ) of the mobile device (11) through the equation:

n _k = f (ki, n _k _ ₁ ), where:

II _k is the 6-dimensional vector given by II _k = ();

\ P _k -i / f is a nonlinear function of MxR ⁶ in R ⁶ given by:

I is the identity matrix of dimension 3; A _k _ ₁ is a 3x3 matrix given by d _k R (e _k ) /? (0 _k ) is the three-dimensional rotation matrix about the ZZ axis of the reference coordinate system by the angle dk (cos 3 _k - sin 3 _k 0 \ sin 3 _k cos 3 _k 0 I

0 0 1 /

- d _k is the modulus of displacement of the mobile device (11) between the moments k - 1 and k;

- 3 _k is the angle that the mobile device (11) rotated about the gravitational axis between the moments k - 1 and k;

- k is the current instant.

Real-time three-dimensional fine-locating method according to any one of claims 13, characterized in that the sensor-based component calculation of at least one reader (12) includes comparison of the values obtained by sensors of at least one reader ( 12) designated signature m, with the sensor values of at least one reader (12) produced during a previous phase, taken as reference, designated T training patterns (X, Y, Z).

Real-time three-dimensional fine localization method according to the preceding claim, characterized in that the comparison comprises the following steps:

- determine at least one training pattern that is most likely to be compatible with the mobile device signature (11);

- calculate the weighted average of training positions associated with training patterns most likely to be compatible with the mobile device signature (11), resulting in the estimated position for the mobile device (11) by the sensor-based component of at least one reader (12).

Real-time three-dimensional fine localization method according to claims 4 to 6, characterized in that the training patterns are obtained according to the following method:

placing a mobile device (11) in each position of a set of training positions within a physical space where there is at least one reader (12);

communicating at least one wireless training message by the mobile device (11) at each of the training positions of the training position set;

measuring at least one reader (12) of the wireless signal strength corresponding to at least one wireless training message;

- storage of the training message set and the corresponding wireless signal strength, which define the set of training patterns taken as reference.

Real-time three-dimensional fine tracking method according to the preceding claim, characterized in that the at least one wireless training message issued by the mobile device (11) in each of the training positions consists of Hxl wireless training messages. , corresponding to I different signal strengths transmitted H times.

Real-time three-dimensional fine localization method according to any one of claims 7 and 8, characterized in that obtaining the training patterns further comprises the following steps:

- for each training position, calculate the mean μ ^ι η of the signal strength measured in the corresponding H messages and their standard deviation σ ^;

- calculate the probability density ph of the normal distribution relative to the mean μ ^ and the standard deviation using the Gaussian expression:

p ^l n [X, Y, Z] W = (β-ΡηΓ

2π ί = 1, ..., 1, η = 1, ..., where:

- R is the signal strength variable;

- n is the reader (12) concerned;

- i is the power concerned;

(Χ, Κ, Ζ) is the training position concerned.

Real-time three-dimensional fine-tracking method according to the preceding claim, characterized in that the weighted average of the training patterns most likely to be compatible with the mobile device signature (11) comprises the following steps:

- calculate the compatibility indicator, the positive number C (Ó) for each training pattern T, given by:

N n = 1 where Pn (^ n) θ is the value of probability density ph in R ^;

- calculate the estimate of position p, the weighted average of the K training positions whose training patterns have the highest compatibility indicators, given by:

κ

P = pj j = i where the weights Cj are normalized and given by ^Cj ~ being

- ^l = M ass Inatura the mobile device (11);

- pj is the training position associated with the training pattern Tj, where j = 1;

- K is a fixed positive integer.

Real-time three-dimensional fine location method according to claim 10, characterized in that the instantaneous position estimation of a mobile device (11) at time k, the position m _k = XX _k , Y _k , Z _k ) of the mobile device (11), be determined as a relation to the vectors n and _f , representative of the state of the system present in the process equation m _k = H n _k + v _k , H = (/ 0) where H is an independent 3x6 matrix of time and _{k is} the error associated with the present method as a measuring instrument.

Real-time three-dimensional fine location method according to any one of the preceding claims, characterized in that the displacement is calculated using a pedometer algorithm.

13. Real-time three-dimensional fine tracking system characterized in that it contains at least one reader (12) and at least one mobile device (11) and a calculation machine (16), each programmed to implement the method of either claims 1 to 12.

System according to the preceding claim, characterized in that both the at least one reader (12) and the at least one mobile device (11) contain radio frequency wireless communication means.

System according to any one of claims 13 and 14, characterized in that it contains at least three readers (12).

System according to any one of claims 13 to 15, further comprising a database (15) suitable for storing training pattern and training position information.

System according to the preceding claim, further comprising a central information server (14), which in turn contains means for receiving and transmitting information to and from at least one reader (12) and for receiving and means for transmitting information to and from a database (15).

System according to any one of claims 15 to 17, characterized in that the calculation machine (16) is integrated in the central information server (14) or consists of an independent element.

System according to any one of claims 17 and 18, characterized in that the central information server (14), at least one reader (12), the base

- 8 data (15) and the calculating machine (16) are connected via broadband network (13).

System according to any one of claims 13 to 19, characterized in that each mobile device (11) contains an accelerometer (112) and a gyroscope (113).

System according to any one of claims 13 to 20, characterized in that each mobile device additionally contains a panic button (114).