Indoor positioning system for mobile devices using radio frequency and perfect sequences

Recent advancements in the area of nanotechnology have brought us into a new age of pervasive computing devices. These computing devices grow ever smaller and are being used in ways which were unimaginable before. Recent interest in developing a precise indoor positioning system, as opposed to existing outdoor systems, has given way to much research heading into the area. The use of these small computing devices offers many conveniences for usage in indoor positioning systems. This thesis will deal with using small computing devices Raspberry Pi’s to enable and improve position estimation of mobile devices within closed spaces. The newly patented Orthogonal Perfect DFT Golay coding sequences will be used inside this scenario, and their positioning properties will be tested. After that, testing and comparisons with other coding sequences will be done.

Condução autónoma – localização de um veículo com base em odometria, IMU e GPS

A Condução de um veículo automóvel tem-se tornado cada vez mais automatizada ao longo dos anos. Este processo tem-se vindo a desenvolver com o intuito de facilitar cada vez mais a condução dos veículos, de prevenir acidentes rodoviários ou ainda de ser utilizado em operações militares. Este trabalho tem como principal foco o estudo da aplicação de dois dos principais métodos de cálculo da localização probabilística à localização de um veículo automóvel autónomo: o Filtro Estendido de Kalman e o Filtro de Partículas. Foram implementadas várias versões de ambos os filtros, quer em simulação, quer num veículo real, tendo por base, em termos de sensores, a odometria do robô, uma unidade inercial e um GPS. Este trabalho surge na continuação de vários projetos anteriores, com foco no desenvolvimento de um veículo autónomo de baixo custo, acrescentando-lhe a funcionalidade de se localizar. Neste sentido, o trabalho desenvolvido servirá de base para a navegação autónoma em trabalhos futuros.