Decentralized Localization of Active RFID Transmitters by a Group of Unmanned Aerial Vehicles

Potřeba přesné lokalizace v současnosti stále více roste a to jak pohyblivých, tak statických objektů, věcí, zvířat, atd. Zjistit polohu je často potřeba z důvodu vyhledávání resp. sledování cílů, nebo mapování prostředí.V této práci je rozvedena metoda online decentralizovaného způsobu lokalizace radio-frekvenčního zdroje za pomoci organizované formace autonomních bezpilotních helikoptér. Algoritmy, které jsou použité k lokalizaci, jsou dva: triangulace a Unscented Kalman filter. Oba využívají znalost vzdálenosti hledaného vysílače od přijímače, který je připevněn na bezpilotní helikoptéře, a tato vzdálenost je určena pomocí předem daného modelu šíření rádiového signálu. Další problematikou, kterou se tato práce zabývá, je relativní pozice, velikost, rotace, a vzdálenost formace od lokalizovaného objektu a jak tyto parametry ovlivňují přesnost lokalizace. Tato zjištění jsou následně zohledněna při zpřesňování odhadované polohy během lokalizace. Dále byla vyvinuta experimentální platforma, díky které bylo možné pracovat s reálným HW, a nakonec proběhl i experiment s formací dronů.The need for accurate localization nowadays is growing more and more and it is concerning localization of both moving and static objects, things, animals, etc. Finding the location is often needed in order to search or monitor the targets, or conduct environmental mapping. The method of online decentralized localization of radio-frequency device using organized formation of unmanned autonomous helicopters is developed in this work. The algorithms that are used for localization are two: triangulation and Unscented Kalman filter. Both of the algorithms use the information about the distance between the searched transmitter and the receiver, which is attached to the unmanned helicopter, and this distance is determined by a predetermined pattern of radio signal propagation. Another topic that this thesis examines is the relative position, size, rotation, and distance of the formation from the localized object and how these parameters influence the accuracy of localization. The findings are taken into account when refining the estimated location during localization. In addition, an experimental platform has been developed which has enabled the work with real HW, and an experiment with a formation of drones has been carried out