高精度跟踪使用超宽频信号增强的骑自行车的人的安全

文摘

在本文中,一个超宽频定位系统来提高自行车的安全。建筑解决方案提议由标签放在自行车上,其位置估计,和主持人,作为参考节点,位于十字路口和/或车辆。的特点定位系统的精度和成本使其采用增强风险评估单位位于基础设施/工具,根据所选择的体系结构,以及实时警告道路使用者。实验结果表明,该定位错误,在静态和动态条件下,在大多数情况下是低于50厘米。

1。介绍

近年来,易受伤害的道路使用者(VRUs)损伤和死亡率迅速增长由于增加了道路交通:大约2000人骑的自行车是在欧盟国家每年在交通事故中被汽车压死1),约30%的自行车事故发生在路口1,2]。在这种情况下,就迫切需要开发解决方案为了鼓励人们周期和同时让自行车更安全。至于最后一点,提高道路使用者的意识的骑自行车的人在周围成为一个至关重要的问题以及预警期间骑自行车危险动作的可能性的汽车和重型卡车(HGVs发布)。

今天有几种技术,可以用来探测危险的情况下骑自行车的人。为了选择合适的一个,我们提出一种基于多学科方法深入分析最危险的场景和情况。在这种背景下,起点是一种行为调查一个核心作用在建立用户接受,提高自行车的舒适与安全,把最终用户的中心所有的调查和最终目的的技术发展。由于这些原因,这样的应用程序的技术要求必须占几个和异构方面为了让它有效,可靠和用户友好的和低成本的。

为此,在本文中,我们首先提供一个分析的事故统计数据包括骑自行车的人。其次,现有技术的调查,特别强调他们的优缺点,进行。从之前的结果,我们提出一种新的检测架构提供高精度的定位和跟踪道路使用者基于超宽频技术(UWB) (3]。超宽频,IEEE802.15.4a标准实现(4),已被证明是最好的候选人以低成本实现定位精度高,由于其高时间分辨率和解决多路径和共存的能力与其他无线技术(5- - - - - -7]。我们实验的特点实现UWB-based跟踪系统的性能通过室内和室外测量活动,详细的数值结果。

提供准确的实时跟踪道路使用者打开车门的引入先进的风险评估(RA)单位,对车辆和基础设施(现场),能够预测临界情况,为道路使用者提供一个合适的反馈通过特设人机接口(HMIs)。此外,它还支持的可能性为骑自行车提供附加服务,如加强绿色电波的功能占人们接近红绿灯的数量。这些应用程序目前正在调查Europe-funded项目XCycle (http://www.xcycle-h2020.eu)。

剩下的纸是组织如下:部分2提出了一种分析涉及自行车的事故统计数据;部分3报告总结可用的骑自行车的技术检测;部分4提出了考虑架构增强安全的骑自行车的人;部分5描述了定位法是利用超宽频信号;部分6给出了一些实验结果描述系统性能;最后,部分7总结了纸。

2。事故统计分析包括骑自行车的人

2.1。分析事故的报告

2012年、2143年死于公路交通事故的骑车人在欧洲(1]。虽然自行车事故的数量没有增加从2004年到2013年,自行车事故的比例参照总体道路死亡人数有一个越来越明显的趋势1]。绝大多数(52%)的自行车欧洲道路死亡人数在2011年和2013年之间有轿车作为对手的车辆,而24%涉及商品汽车或公共汽车/教练[8]。自行车事故HGVs发布显示更致命,因为HGVs发布参与自行车事故的12%(从2005年到2010年的数据)2]。根据意大利国家研究所提供的数据统计(9),交通事故发生在从2011年到2013年,在意大利的道路网络。其中,交通事故涉及至少一个骑自行车的人受伤或死亡。自行车事故的数量在这个时期是823年(1.7%的道路事故至少有一个受伤或被杀的自行车)。此前的研究发现路口作为自行车更危险相比,其他类型的基础设施(10- - - - - -13]。报告事故位置的国家社区内道路事故数据库在欧洲(保健)2致命事故数),有29%的骑车者在2005年和2010年之间发生在路口。从这些,83%发生在十字路口。结束严重人身伤害的事故中,41%发生在路口,这代表一个更高比例的伤害发生外连接(31%)。在意大利,44.9%的事故骑自行车受伤或死亡在2011 - 2013年()发生在十字路口9]。从这些事故,绝大多数(78.5%)涉及客车和7.1%涉及一辆卡车。此外,与汽车和卡车事故代表了32.2%的总体骑车人死亡,这凸显了这些场景的研究和预防的重要性。

目前的研究集中在道路骑自行车和乘用车之间的冲突或货物车辆在十字路口。最调查类型的演习或违反与自行车相关的十字路口的机动车事故,其中大部分都是有关事故的类型标记为“looked-but-failed-to-see”[14,15]。一些研究显示,未能看到一个骑自行车的扫描策略不足,可能是由于司机视觉搜索策略,和错误的预期的骑自行车的行为(16- - - - - -18]。

此外,先前的自行车安全研究发现车辆左、右旋影响自行车伤害发生,经常在十字路口的自行车事故发生16,19- - - - - -21]。这两个场景是所谓的左转和右转的场景。我们将继续与下面更详细地解释它们。

2.2。左转的场景

这个场景涉及到车辆在一个十字路口左转,司机没有屈服于一个骑自行车的,从相反的方向接近十字路口,或在一个骑自行车的轨迹接近同一个方向。在这两种情况下,骑自行车的,司机开始演习路的两侧。图1显示操作和一个骑自行车的接近相反的方向。

对于骑车人在同一个方向的车辆,司机的盲点或对象妨碍视图可能是一个因素未能检测到它们。

2.3。右转的场景

右转场景涉及到车辆未能产生一个骑自行车骑直接在同一个方向。它通常发生在一个汽车和自行车同时来到一个十字路口,至少有三个分支(21]。图2显示了司机和骑自行车的动作场景。

在卡车司机,这个场景的主要因素之一,可能是没有看/看到自行车直接而把[22]。盲点可能原因或因素,这种类型的人为错误。

合作系统,同时利用轨道传感器,可能有助于提高检测的骑自行车的人,可能帮助司机减少盲点和“looked-but-failed-to-see”错误。新技术解决方案,旨在检测自行车并将此信息传达给司机可能发挥重要作用的预防检测失败,因此,潜在的冲突。

3所示。骑自行车的检测技术

前面的分析揭示出事故发生由于缺乏道路使用者之间的可见性,特别是在连接和大型车辆的存在。本节旨在描述的主要技术改进的能力可见性然后提高道路使用者的安全。具体来说,我们将区分现场和机上的解决方案取决于传感器的位置。为每个解决方案的优点和缺点。

表1报道一些例子的全景技术解决方案检测自行车。传感器,例如,摄像机和雷达,可以放在基础设施(即。,现场)或车辆。大部分的检测方法不需要技术在自行车(如雷达、相机、或声纳)当别人做的(例如,全球定位系统(GPS)接收器或射频识别(RFID)标签)。

关注不同技术的特点,窄束雷达或sonar-based系统是有效的检测存在的用户在自行车道和提供一个警告的信号。然而,他们不是有效地使潜在的碰撞预测或多目标结点处的歧视。另一方面,相机和特别是大路口thermocameras表现良好,可用于轨迹(碰撞)预测。一些天气条件使检测与普通相机困难(例如,黑暗或雨可以减少识别骑自行车的人)的能力。Thermocameras可能解决,在某种程度上,这个问题,但他们目前仍然很昂贵,而且在夏天可能会失败因为沥青的高温可能会隐藏的人。归纳循环和底面雷达有效但有限范围内,基础设施问题和歧视贫穷的目标。

所有这些被动技术的共同缺点是总有不可忽视的假警报的概率可能阻碍用户信任系统。另一方面,最主要的优势是,它们不需要专用硬件在自行车上。

其他解决方案,如全球定位系统和射频识别,需要自行车配备专门的技术,分别一个GPS接收器和一个RFID标签,消除存在的假警报,但不提供足够的定位精度。此外,GPS是昂贵的和电池饥饿和特点是一个很大的响应延迟,防止其在RA中使用。

至于机上的技术,它们通常是基于距离传感器,摄像头,或雷达和他们通常提供警告其他道路使用者,如骑自行车、通过可见的警报。之间的通信运营车辆、基础设施、行人和骑自行车的人/等系统提供的不是他们中的大多数依赖于发光二极管,以防止可能的碰撞与其他道路使用者。此外,一些机上的解决方案有时缺乏可靠性misdetections和假警报。

最后,今天的主要缺点的解决方案也代表激励未来的改进。特别是我们设想以下所需的功能:(我)分表与极端低延迟(< 500定位和跟踪ms)(2)检测和识别不同的道路使用者的可能性(减少或消除假警报)(3)道路使用者的轨迹预测的可能性(iv)与其他道路使用者沟通的可能性(例如,自行车或行人)和特定的方式警告他们基于上面的考虑,需要一种低成本,低延迟检测和分表本地化,显然和通信技术出现,支持新一代RA系统能够预测碰撞的情况,提供一个合适的反馈通过特设HMIs汽车和骑自行车。

在下一节中我们建议现场使用超宽频技术和机上的架构。

4所示。提出了系统的体系结构和技术

灵感来自于缺点出现在当前可用的技术,在这一节中我们将描述一个定位系统能够提高自行车的可见性和达到分表精度,从而保证增加道路使用者的安全。

拟议的架构基于活跃,小,低成本标签安装在自行车。被动同行相反,主动标签是配备一个传输部分和审讯能够发送和/或接收信号,从而也使与车辆通信的可能性和/或基础设施,包括人机界面。在未来,如果能源效率想被推最多semipassive标签可以被视为在自行车旁边,从而最小化所需的能量检测和定位和使用大多数电池供电的人机界面激活(23,24]。

标记检测和跟踪分析执行标记和数据交换的一组参考节点,称为锚,放置在已知位置空间,形成所谓的实时定位系统(RTLS)。在接下来的两个架构将。拟议的架构的主要区别在于锚在哪里部署。

更具体地说,我们考虑一个轨道架构与锚放置在对应的交叉的基础设施(例如,在红绿灯)和一个场基于车辆发动建筑与安装在车辆上的锚(例如,汽车和卡车)。在两种解决方案几个锚与标签通过执行不同类型的测量,因为它将澄清的部分4所示。1;然后一个中央单位收集来自所有锚和融合的信息来估计每个标记的位置(即。,每个自行车)。根据这一计划,在第一个建筑中央单位放在基础设施,而在第二个它是安装在车辆。

在下面,我们将介绍底层超宽频技术和通信协议,然后两个架构将详细。

4.1。超宽频技术和通信协议

虽然IEEE802.11p标准正成为车载通信的关键技术,类似的对应为智能交通系统高精度定位和跟踪尚未提出。我们的建议是考虑超宽频信号实现目标分表定位精度。按照FCC定义,超宽频信号的特点是带宽大于MHz。经典的和简单的方法来获取超宽频信号是通过脉冲无线电超宽频(IR-UWB) [3]。IR-UWB系统,一个短脉冲序列(通常持续时间约1 ns)传播每信息比特为了收集更多的能量,允许多用户访问(25]。脉冲担保的短期的高分辨率信号到场时间(TOA)测量和多路径歧视,基于时间的定位算法可以受益获得准确定位估计(6]。超宽频技术目前的应用作为基线在高性能短程RTLS使用主动标签根据IEEE 802.15.4a和IEEE 802.15.4f标准以及专有方案(4,26]。

在图3,概念架构。可以看到,不同的道路使用者定期传输眨眼数据包按照ISO / IEC 24730 - 62:2013 [27)标准包含他们独特的64位标识符(ID)现场和/或机上的使用超宽频链接锚。在我们的实现中,一旦一个标签进入监控区域,它是检测到的锚和本地化服务器分配一个临时的16位ID(标记指数)。这样一个标签指数用于地址标签,直到退出,它允许大大减少交换数据包的大小在跟踪过程中,从而减少数据包碰撞的风险。锚接收这些眨眼数据包,由于临时处理方案,确定道路使用者的位置和其他跟踪参数(定位引擎)。然后,如果RA单位预测潜在的危险情况,警告被发送到一个特定的自行车为了激活在自行车快捷。

在以下两个架构提出将在证据分析为了更好地把他们的主要特点。

4.2。轨道结构

轨道体系结构示意图,图中描述4(一)。正如前面提到的,在这个解决方案中,锚被放置在基础设施,例如,在对应的角落结红绿灯的塔,而主动标签是骑自行车。注意,车辆也可以配备主动标签,因此,他们可以被跟踪的系统。这允许所有道路使用者的虚拟地图。

鉴于其活跃的自然,标记定期发出询问信号符合IEEE 802.15.4a标准锚。交换消息包含的ID谢谢每个道路使用者可以歧视。车辆和基础设施之间的通信可以保证IEEE 802.11便士链接,而infrastructure-to-bike沟通是启用的超宽频IEEE 802.15.4a链接。

每个锚节点接收超宽频信号从自行车和汽车同时保持同步与其他锚。从感知数据,处理单元执行本地化和RA的过程,报道在图3。前者在于估计位置,相对速度和加速度的每个活动标签。这些数据然后传达给RA部门的主要任务是建立碰撞的概率或更普遍一些高风险的存在情况。例如,车辆可以通知基础设施是否打算开始一个危险的策略,例如,左右转动,通过IEEE 802.11便士链接(另一个选项是使用超宽频技术)。根据这些信息和所有道路使用者的估计位置出现在结,RA单元可以检测危险并发回一个警告消息涉及汽车和骑自行车。在自行车的设备能够激活其人机界面(例如,可见或声响警报)适当的通知骑车者的潜在危险情况。

这个解决方案的主要优势是好的定位覆盖率,可以实现由于部署锚在要监视的区域。另一方面,这种架构适用于情况下,所需的时间,以防止自行车跑到一个可能的危险可能放松,例如,在左转的场景中,由于潜在的不可忽视的引入的延时vehicle-infrastructure-bike交互。

4.3。场基于车辆发动的架构

图4 (b)报告场基于车辆发动的架构。与前面描述的场景中,在车辆配有锚。这意味着处理单元,包括本地化和RA引擎在图表示3安装在车辆上。

在自行车的机上的锚接受审讯信号主动标签按照超宽频IEEE 802.15.4a标准。多亏了这些审讯,引擎跑步机上的位置可以确定位置和其他导航参数(如速度、加速度)的自行车的车。然后,基于汽车和自行车的相对坐标,RA模块,仍在机上的,可以确定当危险存在与否,并采取适当的对策。和之前一样,利用相同的IEEE 802.15.4a链接采用自行车本地化,在自行车的车可以发送警告标签有关的风险和适当的激活在自行车的人机界面。

这个解决方案的主要新奇的是,主持人更接近彼此相比,轨道的方法。因此,标签总是位于外周长所描述的锚。在定位理论,这不是最优配置定位系统中,由于几何精度因子(GDOP)问题可以降低定位精度(28]。由于这个原因,在部分5.3的调查将进行几何形状的影响,为了了解性能下降的规模。另一方面,这种配置是自行车的主要优势定位可以不需要执行一个特定的基础设施放置在十字路口,没有假警报出现。此外,这种架构时更有前途的决定可能的风险状况和相对警告消息必须迅速向汽车司机和在自行车模块由于两道路使用者之间的直接交互。例如,它非常适合在右转的场景中,一个严格的延迟需求必须得到满足。

4.4。增强服务

定位系统前面部分所描述的也可以启用新的服务,,例如,绿色浪潮有关的场景。具体来说,不同的绿波方法可以实现:一个可能旨在告知自行车如何调整自己的速度,以获得批准在下次结,而另一个可能性是基于数量的同步交通信号灯和骑自行车的速度估计到达下一个十字路口。对于这类应用程序,轨道结构是最有前途的一个。事实上,锚节点放置在交叉区域可以监控号码,方向,速度和加速度的骑自行车的人在出口处的十字路口。基于这些参数,一个专门处理单元可以估计数量的自行车和所需的时间到达下一个结,因此交通信号灯可以相应地程序允许骑自行车的人的安全运输。骑自行车是本地化和跟踪的机制部分中描述的是一样的4所示。2。

5。超宽频跟踪子系统

在本节中,RTLS提出和实施了这个应用程序。已经介绍了定位过程是基于推断的能力定位从超宽频信号节点之间交换的信息。具体来说,锚接受审讯信号符合IEEE 802.15.4a标准由主动标签发送由车载电池和包括一个无线电收发器与传输/接收能力。

5.1。在自行车模块

在自行车模块实现,如图5,主要由IEEE 802.15.4a收发器连接到一个超宽频天线。收发器通信通过单片机的串行外围接口(SPI)。微控制器单元(MCU)的行为和决定了传感器模块实现所需的所有功能进行定位和沟通工具和/或基础设施。输出端口的微控制器单元(MCU)然后采用激活在自行车快捷。图中报道,在自行车模块也配备了额外的3 d传感器(即。,3-axis accelerometer, 3-axis gyroscope, 3-axis magnetometer, and pressure sensor) whose output can be processed by the RA unit. All the sensors are periodically interrogated by the microcontroller unit (MCU). After the interrogation cycle, the sensor outputs are sent via the UWB link as payload of the blink packets to the anchors and thus made available for the location process running on vehicle or on infrastructure. The outputs of the localization estimation process consist of the bicycle ID, position coordinates, velocity, acceleration, absolute orientation, and the expected positioning accuracy.

在自行车模块还包含一个人机界面适当通知的自行车潜在危险预测的RA单元(考虑bicycle-vehicle交互或bicycle-infrastructure交互或简单的检测机上的或基础设施定位)。自行车的人机界面设计应该这样它需要最少的关注和不让骑自行车的人。HMIs的例子有一个闪光的显示器,听觉警报,或两者的结合。这些应该考虑照明的实现条件和背景噪音当自行车一辆卡车旁边。其他的可能性,例如,HMIs基于头盔或手把振动。

5.2。定位和跟踪方法

被认为是超宽频RTLS能够提供分表定位精度没有诉诸昂贵和不精确的全球定位系统(GPS)等技术。系统部署主要由锚安装足够数量的放置在已知位置。锚的数量取决于该地区覆盖:空间越大标签可以被放置在哪里,更大的锚节点的数量应该是保证跟踪精度的一个可接受的水平。

主要的方法来推断出标签的位置采用TOA测量在双向测距(TWR)和完成时间difference-of-arrival(辐射源脉冲),如图6和更多的示意图如图7(28]。TWR是基于数据包交往几个节点(例如,参照图7(一)、标签、节点B,和一个锚节点)的往返时间乒乓球,,测量飞行时间和响应延迟,所以距离估计(范围)(29日]。这个过程必须重复任何锚和标签。考虑执行TOA测量至少三个锚,可以估计设备解决三角的位置问题。

不同,目标辐射源的原则在于估计传送的位置标记的想法通过使用不同时间的信号到达多个锚。因此,标签将被放在一个夸张,锚在曲线的焦点,它们之间的距离是已知先验30.]。注意,在这种情况下,锚交换收集到的基于时间的测量,在图7 (b)。有至少三个锚(即。,two TDOA measurements) it is possible to estimate the position of the tag. This requires a very accurate synchronization among nodes that has to be guaranteed by distributing a common clock via cable or wirelessly.

如果从一边,TWR提供更高的定位精度由于更好的抵消振荡器时钟漂移的可能性,从另一侧辐射源脉冲允许大幅减少数据包标记和主持人交流,从而允许一个重大改进的刷新率和多个标签管理。事实上,在辐射源脉冲每个标签发送一个很短的眨眼数据包接收到网络的锚。由于短期的眨眼包发出,大量的标签可以管理的同时,与随机信道访问(例如,aloha-based解决方案)或它们传输(例如,时分多址(TDMA))。从TWR通过这种方式,不同的方案,一个上行tag-anchor足以定位(下行通道仅用于infrastructure-to-bike或vehicle-to-bike沟通)。这个解决方案允许建立一个极其简单的架构的标签,因为所有的重处理本地化要求中央单位放在基础设施或车辆。此外,短眨眼数据包贡献在维护标签一边低功耗,从而使电池的低成本解决方案。

我们实现目标辐射源(无线同步)和TWR做出一些比较的性能,因为它将在数值结果。在中央单位,根据收集到的测量,标签位置计算是通过先进的贝叶斯过滤器来执行的。具体来说,我们实现了一个贝叶斯过滤器使用粒子滤波方法采用测量融合机制和时钟漂移补偿技术使目标辐射源。整体延迟小于ms。

图8显示了古典两步构成贝叶斯滤波迭代。可以看出,主要目标是推断估计的状态(例如,标签的位置坐标,绝对定向,和速度)及其协方差矩阵(即。衡量评估的不确定性)。更具体地说,第一步在于执行预测基于收集的历史测量(时间更新)。一旦新的测量可用(测量更新),估计校正阶段可以进行基于卡尔曼增益测量的指标的计算和之前预测的可靠性。在我们的方法中,观察是建模为单峰高斯分布集中在估计辐射源脉冲之间的差异和真正的目标辐射源和TOA误差标准差米从测量的特点。关于流动模型,我们认为两个不同的解决方案取决于速度信息的可用性。speed-unawareness情况下,描述流动模型的密度函数对应于一个高斯分布集中在前面的估计位置,而在第二种情况下的速度学习方法是采用速度是评价从早些时候估计滑动窗口的位置。为进一步的细节,读者邀请请参考[31日]。注意,如果标签广播他们的传感器数据,惯性测量数据融合技术可以采用提高定位精度(31日]。

5.3。体系结构对定位精度的影响:性能限制

正如预期的节4,讨论锚节点位置是必要的。事实上,众所周知的文学定位锚的几何配置如何影响定位精度。这样的效应,称为GDOP,当结合不同的测量,可以出现恶化或改善的性能在给定位置的地方标记可能是礼物。

为了访问潜在的定位精度,特别是在一场基于车辆发动的基础设施,它不利的GDOP的角度来看,基于位置误差限的理论分析(PEB) [32在这里进行。钢是一种工具来决定什么是最好的理论定位精度,算法可以提供从某一设定的测量和几何配置的锚和标签。具体地说,它被定义为 在哪里是标签的位置,跟踪运营商,是费舍尔定位信息矩阵(鳍)。后(32),可以获得 在哪里是独立测量的数量(即。锚节点的数量),与测距观测噪声的方差,然后携带信息的测量质量,几何矩阵相关GDOP代表th锚定方向,然后携带锚的位置信息。注意,鉴于(鱼翅2),它可以优化锚部署,以最大限度地提高测量的信息内容,从而定位精度。因此,准确地分析最佳主持人的部署是严格相关GDOP的优化功能。此外,如前所述,从(1)(2),它可以理解锚的数量(例如,定位性能)的影响。

在图9轨道的钢结构。具体地说,一个标准差范围被认为是厘米,4锚的存在放在对应的红绿灯30×30米²结。锚进行描述与棕色圆圈和放置在坐标,,,。从图中,可以看到如何定位误差在整个场景中,总是之间和厘米。另一方面,数字10和11展示场基于车辆发动的钢架构。再一次,一个标准差4厘米的存在被认为是锚放在角落(i)车辆(小卡车)的大小2×5米²和(2)车辆(中型卡车)的大小2.5×8米²。在这两种情况下,假设卡车中间的场景。的数据,可以注意到GDOP效果,更明显的方向。事实上,定位误差增加远离车辆,等性能下降不太严重的正交方向。这主要是由于沿着长车辆几何位置的锚。采用场基于车辆发动时架构,然后考虑基础位置估计只有在一定区域的一些米在车辆位置的过程是有效的。

重要的是要注意,最后定位精度也是影响传播条件,特别是视线外的存在(仿真结果之间的通道标记和定位(33- - - - - -35]。事实上,由于基于时间的定位技术,提出了一个障碍可以在几个交互方式使用的无线电信号,例如,对于测距。一个典型的阻塞效应是直接路径,以便TOA估计是错误地反映道路上执行,那么就涉及到一个更大的距离光学射线。在其他情况下,如果直接路径不完全阻塞,传播电磁波在不同介质减缓了。在这两种情况下,仿真结果通道条件导致过高的距离,从而导致定位精度下降(28]。

在我们的场景中,可能会发生这种情况有几个原因。在一个轨道的解决方案,仿真结果条件可能存在交叉区域造成的大卡车挡住了tag-to-anchor信号。由于特定特征的这种情况下,在妨碍其他车辆随时间迅速变化(与传统仿真结果不同条件造成的,例如,通过墙壁或家具),这种效应的影响的调查需要特别的测量在实际动态条件。此类调查是我们未来的实验活动的一部分虽然冗余在迅速变化的场景中出现最可行的解决方案。不同,场基于车辆发动的解决方案,仿真结果通道可能出现由于内在的形状工具,阻碍一些锚放在它。仿真结果信道条件存在时,定位精度降低和模棱两可的位置可能出现由于不足数量的测量。然而,由于考虑跟踪方案,一个位置引擎不断跟踪给定的标签从新的测量和之前的位置估计,歧义可以减轻。此外,仿真结果条件可以减少部署更多的通过惯性聚变锚节点和数据。注意,由于考虑目标辐射源计划,这就意味着只有在处理单元端增加了复杂性,在不需要修改标签,没有额外的复杂性。

6。实验结果

在这一节中使用实现定位系统的初步实验结果描述为了评估在静态和动态场景中定位精度。目的也是分析性能下降当考虑与无线同步辐射源脉冲代替TWR。测量运动发生了卡西(复杂的自动化系统)中心室内飞行领域博洛尼亚大学的前提和控制结在切塞纳,意大利。

6.1。室内测量和结果

测量面积发生了11×11×6米³标签可以在哪里飞机与协调,范围从来米,一组红外摄像机(VICON Bonita 10),安装在监控区域,采取了推断出准确的标签的位置定位精度达到毫米。根据部署锚节点被认为,在图表示12。具体地说,我们认为以下部署:(我)主持人:当所有的参考节点()是活跃的(2)降低循环:只(3)上盘:只有(iv)混合:混合结合上下循环:例如,如前所述,活动锚节点的数量的参数,确定系统的定位精度。出于这个原因,初步研究有关定位性能的函数锚在静态条件下的数量,也就是说,设置了标签放置在一个固定的位置。对于每个测试在空间位置上,估计已经收集使用个人电脑运行定位算法基于贝叶斯过滤。

但是。结果

性能指标采用评估定位性能的平均绝对误差(MAE)定义为 在哪里代表真正的标签位置VICON派生的系统是估计的位置。代表的数量估计为每组测量。

在静态情况下,标签被放置在不同的固定区域内未知的位置。在下面,我们将显示与这三个测试位置而至于协调,两个不同的高度,m和米,一直在考虑。对于每一个标记的位置,我们的目标是在分析定位性能的函数的锚和选择定位技术。

图13报告为每一个标记的位置和坐标的函数不同锚的部署和定位方法。只有定位几何配置导致分表本地化错误报告。作为一个可以观察到TWR技术更准确的估计和坐标,然后目标辐射源,这是特别证实锚在相同的高度。这样的目标辐射源的定位性能退化也由于锚同步不匹配,但可以中和使用增加数量的锚。当考虑一个合适的锚部署目标辐射源考虑应用程序的结果是令人满意的。

表2报告的平均均方误差标签位置和显示了超宽频定位系统能够推断出用厘米标记位置定位精度也在室内环境中,特别是在TWR时尚和大量的锚。我们希望在户外条件下的性能可以改善因为缺乏强有力的多路径信号反射造成的室内墙上。

在动态情况下,标签是在飞行领域自由移动。在这个测试标签并不遵循纵向路径也进行旋转运动和修改它的高度。标签的平均速度公里/小时,覆盖的距离大约是m。

图14报告的真实和估计标签轨迹。可以观察到估计的轨迹,标有红色的圆圈,从真正的一个发散,与冲蓝色曲线表示,特别是在对应方向的快速变化。然而,这种不便可以解决贝叶斯精炼流动模型的跟踪算法未来的任务之一。

6.2。户外测量和结果

测量面积发生了大约40×70米²。5锚节点位于连接如图15blue-squared留下的标记,在≈2.90米的高度。一辆自行车已经配备了一个活跃的标签。户外运动测量的目的是定性评估超宽频跟踪系统的性能,并分析人机界面对骑自行车的人的行为的影响考虑到轨道的场景。事实上,左转或右转场景模拟两次:第一次人机界面,包括一个蜂鸣器和领导,不是第二次激活时,它是远程启用为了警告接近车辆的骑自行车的人。在这两种情况下,位置和骑自行车的速度记录。关于候选人参加了实验,进行一个调查来测试他们的意见和验收采用的技术。

图15报告一个候选人的结果的一个例子。在左上角的,cyan-colored标记表明自行车的轨迹在左下角,后者与红色标记表示空间交错点相对于激活用户的人机界面。正如所料,人机界面启用对应的结,也就是说,骑自行车的人可能发生的危险情况。在右边,显示两种情况的记录速度。很明显,骑自行车的行为(在本例中,它的速度)激活后大幅改变了人机界面增强其安全性在接近十字路口。下一个活动将场基于车辆发动的性能评估的体系结构和集成的RA单位根据以往的职位可以推断风险估计为了自动激活功能。

7所示。结论和未来的角度

从道路的深入分析用户的行为和典型的危险的情况下,本文两个架构执行RA和为道路使用者提供反馈,特别是,骑自行车的人,在有潜在危险的情况下提出。使这样的结构,我们提出了一个基于超宽频技术的定位系统能够保证高精度的定位和跟踪,自行车配有低成本和低主动标签和快捷。参考节点可以放置在连接(轨道架构)或者在车辆(场基于车辆发动架构)。初步实验活动进行评估的可行性提出在静态和动态条件下的解决方案。结果显示实现的可能性分表定位精度和良好的跟踪能力,即使在恶劣的传播环境。

未来行为调查将核心作用在评估不同的人机界面的解决方案,提醒骑自行车危险的情况下为了提高他们的舒适和安全,而不被干扰或恼人的最终用户的来源,从而建立技术验收。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢Federica Zonzini,尼古拉执教,尤吉斯Aleksandravičius,贝雅特丽齐Borghetti,艾哈迈德Elzanaty合作实验描述的性能和洛伦佐马可尼的让步DEI-CASY飞行领域和VICON设施。这项工作已经收到了来自欧盟的资助下地平线2020研究和创新计划项目XCycle(批准号635975)。

引用

1. ERSO”, 2015年交通安全基本事实:骑自行车,“技术。代表,欧洲道路安全天文台,2015年。视图:谷歌学术搜索
2. 欧洲委员会“保健数据库”,http://ec.europa.eu/transport/road_safety/specialist/index_en.htm。视图:谷歌学术搜索
3. m z赢,d . Dardari a . f .莫氏利施,w . Wiesbeck和j·张,“超宽频的历史和应用。”IEEE学报》,卷97,不。2、198 - 204年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. “technology-telecommunications IEEE标准信息和系统之间信息交换-本地和市区网络具体要求15.4部分:无线媒介访问控制层(MAC)和物理(体育)规范低速率无线个人区域网络(WPANs),“IEEE Std 802.15.4a-2007 IEEE Std 802.15.4-2006(修正案),页1 - 203,2007。视图:谷歌学术搜索
5. h . Soganci s Gezici和h诉穷,“超宽频系统的精确定位,IEEE无线通信,18卷,不。2,19-27,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. d . Dardari孔蒂,蕨类植物,a . Giorgetti和m z赢,”不等ultrawide带宽信号在多径环境中,“IEEE学报》,卷97,不。2、404 - 425年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. 沈y和m z赢”的基本限制宽带localization-Part我:一个总体框架,“IEEE信息理论卷,56号10日,4956 - 4980年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
8. e . t . s .理事会”,使得部分道路上步行和骑自行车更安全,”科技,众议员(销Flash 29), 2015年。视图:谷歌学术搜索
9. 分居”,调查交通事故导致死亡或受伤,”http://www.istat.it/en/archive/87804。视图:谷歌学术搜索
10. 美国卡普兰和c . Giacomo普拉托”,土地利用空间分析和网络效应的频率和严重程度在哥本哈根地区cyclist-motorist崩溃,”交通伤害的预防,16卷,不。7,724 - 731年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. n t·r·Romanow a . b . Couperthwaite g·r·麦科马克a . Nettel-Aguirre b·h·罗和b·e·哈格尔”骑自行车受伤在阿尔伯塔省的环境决定因素,加拿大,”环境和公共卫生杂志》上文章ID 487681卷,2012年,12页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. m·斯通和j·布劳顿,“下车你自行车:自行车事故在1990 - 1999年在英国,”事故分析和预防,35卷,不。4、549 - 556年,2003页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. f, g . Lovegrove“实证工具来评估安全的骑自行车的人:基于社区,宏观层面碰撞预测模型使用负二项回归,”事故分析和预防卷,61年,第137 - 129页,2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. M.-B。Herslund和n . o . Jørgensen Looked-but-failed-to-see-errors交通”,事故分析和预防,35卷,不。6,885 - 891年,2003页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. a . Koustanai e . Boloix p . Van Elslande和c . Bastien”“looked-but-failed-to-see”事故的统计分析:强调两种截然不同的参与机制,“事故分析和预防,40卷,不。2、461 - 469年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. m . Rasanen和h . Summala bicycle-car碰撞:关注和期望问题深入研究,“事故分析和预防,30卷,不。5,657 - 666年,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. m . Rasanen h . Summala,大肠Pasanen”的安全影响视力障碍和自行车口岸的路标,“交通工程与控制,39卷,不。2、98 - 102年,1998页。视图:谷歌学术搜索
18. h . Summala e . Pasanen m . Rasanen, j . Sievanen“自行车事故和司机的视觉搜索左和右转”,事故分析和预防,28卷,不。2、147 - 153年,1996页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. r . Aldred和美国Crosweller调查近距离脱靶的利率和影响和相关事件在英国骑自行车的人,”交通和卫生杂志》上,卷2,不。3、379 - 393年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. l . f . Miranda-Moreno j·施特劳斯,p .莫伦西”分解风险措施和伤害频率信号交叉路口的自行车安全模型,”交通研究记录,没有。2236年,第82 - 74页,2011年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. w . Niewoehner和f·a·伯格“十字路口的行人和骑车人的危害将卡车,”统计数据,2005年国家公路交通安全Administratio。视图:谷歌学术搜索
22. HVU”事故之间的卡车直走右转和自行车,“技术代表、丹麦道路交通事故调查委员会,哥本哈根,丹麦,2006年。视图:谷歌学术搜索
23. n . Decarli f . Guidi, d . Dardari“被动超宽频RFID标签定位:体系结构和设计,“IEEE传感器杂志,16卷,不。5,1385 - 1397年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. d . Dardari n . Decarli a Guerra, f . Guidi“超宽带定位在RFID的未来”诉讼IEEE国际会议上的RFID(射频识别16),页1 - 7,奥兰多,佛罗里达州,美国,2016年5月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. m z赢得和r . a . Scholtz“脉冲无线电:它是如何工作的,”IEEE通信信,卷2,不。2,36-38,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
26. 陆z . a、s Gezici和g·伊斯梅尔超宽带定位系统:理论极限,测距算法,和协议》,剑桥大学出版社,2008年。
27. “ISO / IEC 24730 - 62:2013标准”,2013。视图:谷歌学术搜索
28. 露意丝,d . Dardari e卡·法莱蒂和m .,卫星和地面无线电定位技术:信号处理的角度来看、学术出版社、剑桥、质量,美国,2011年。
29. z Sahinoglu、美国Gezici Guvenc,超宽带定位系统,剑桥大学出版社,纽约,纽约,美国,2008年。
30. 双曲b t方”,简单的解决方案和相关位置修正,“IEEE航空航天和电子系统,26卷,不。5,748 - 753年,1990页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
31. d . Dardari p Closas, p . m . Djuric”室内跟踪:理论、方法和技术,”IEEE车辆技术,卷64,不。4、1263 - 1278年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
32. d . d . b . Jourdan Dardari, m z赢,”位置误差开往超宽频定位在密集杂乱的环境中,“IEEE航空航天和电子系统,44卷,不。2、613 - 628年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
33. l . Mucchi a . Sorrentino a . Carpini m .阶段和g·费拉拉,“基于实物指标识别超宽频室内信道条件下,“专业微波、天线和传播,8卷,不。1月16,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
34. n . Decarli D . Dardari s Gezici, a . a D中保,”洛杉矶/超宽频信号的仿真结果检测:使用实验数据,对比研究”IEEE学报》5日无线普适计算2010国际研讨会(ISWPC 10)IEEE,页169 - 173年,摩德纳,意大利,2010年5月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
35. s . Marano w·m·吉福德h .精英和m . z赢得“仿真结果识别和减轻本地化超宽频实验数据的基础上,“IEEE在选定地区通讯》杂志上,28卷,不。7,1026 - 1035年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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