Development of autonomous and reusable devices for 3d localization and communication, integrated into protective clothing for high temperatures and in unstructured environments

Abstract

The availability of a reliable and accurate indoor positioning system (IPS) for emergency responders during on-duty missions is regarded as an essential tool to improve situational awareness of both the emergency responders and the incident commander. This tool would facilitate the mission planning, coordination and accomplishment, as well as, decrease the number of on-duty deaths. Due to the absence of global positioning system (GPS) signal in indoor environments, many other signals and sensors have been proposed for indoor usage. However, the challenging scenarios faced by emergency responders imply explicit restrictions and requirements on the design of an IPS, making the use of some technologies, techniques, and methods inadequate on these scenarios. Alongside with the position information, monitoring physiological and environmental parameters is also vital to improve the emergency responders’ safety. So, to monitor all these parameters, a cyber -physical system (CPS), designated by PROTACTICAL CPS, is proposed. This system aims to improve the decision making at several emergency responders’ operation stages (e.g., emergency responder, teams, and incident commander), and is capable of detecting, in real-time, life-threatening scenarios. Different sensor nodes, called node-PROTACTICAL, are integrated into a personal protective equipment (PPE) to acquire the desired parameters. Two wireless networks are used to send the acquired information to the incident commander, a wireless body sensor network (WBSN) and an Ad-Hoc network. The former relies on the ZigBee technology and is responsible for managing the communication with the nodes-PROTACTICAL. On the other hand, the Ad-Hoc network relies on Wi-Fi technology and is responsible for the communication between the PPE and the incident commander. For the estimation of the emergency responder’s position, a hybrid IPS integrated into the PROTACTICAL CPS is proposed. This IPS is based on an indirect remote positioning topology and is composed of three modules (radio signal-based, IMU-based, and data fusion). The present work focuses essentially on the design and evaluation of an IPS for emergency responders. This involves the definition of the specific requirements, selection of technologies, evaluation of positioning methods and their combination to overcome the limitations imposed by the emergency responders’ scenarios. For the radio signal-based module, the ultra-wideband (UWB) technology was selected because of its immunity to noise and high accuracy of the ranging measurements. A measurement campaign was carried out to assess the performance of the ranging measurements under different propagation conditions and, the worst scenario occurs when the signal is blocked by the human body. So, non-line-ofsight (NLOS) identification and error mitigation algorithms are proposed to reduce the ranging measurement error under NLOS conditions. Then, four positioning algorithms are compared and evaluated under different conditions (e.g., environments with different propagation conditions, static and dynamic target, and with or without NLOS influence due to the human body). The previous study confirmed some weaknesses that can be compensated by another positioning method and thus a pedestrian dead reckoning (PDR) system based on foot-mounted inertial sensors is proposed and evaluated. This system is capable of, simultaneously, estimating the distance travelled and the emergency responder’s attitude. An extended Kalman filter (EKF) aided by zero velocity updates (ZUPT) is implemented to refine the emergency responder’s position and heading. Finally, a data fusion algorithm based on a Kalman filter is proposed to combine the UWB and PDR estimates. The data fusion algorithm is assisted by a decision-making algorithm that rejects the UWB position estimation when two or more ranging measurements are in NLOS. The performance of the data fusion method is assessed with three UWB positioning algorithms.

A existência de um sistema de localização indoor (IPS) confiável e preciso que possa ser utilizado por equipas de emergência durante as suas missões é considerado uma ferramenta essencial para melhorar a perceção da situação pelas equipas de emergência e pelo comando. Esta ferramenta facilitaria o planeamento, coordenação e realização da missão, além de diminuir o número de acidentes graves e mesmo fatais. Devido à ausência de sinal do sistema de posicionamento global (GPS) em muitas situações, muitas outras tecnologias e sensores foram propostos para uso em edifícios e ambientes sem cobertura GPS. No entanto, os cenários enfrentados pelas equipas de emergência impõem restrições e requisitos específicos sobre a conceção do IPS, tornando o uso de algumas tecnologias, técnicas e métodos inadequados nesses casos. Juntamente com a informação da posição, a monitorização de parâmetros fisiológicos e ambientais também é importante para melhorar a segurança das equipas de emergência. Assim, para monitorizar todos esses parâmetros, é proposto um cyber-physical system (CPS), designado por PROTACTICAL CPS. Este sistema visa melhorar a tomada de decisões nos vários estágios da missão (por exemplo, ao nível do bombeiro, das equipas e do comando) e é capaz de detetar, em tempo real, cenários que ameaçam a vida das equipas de emergência. Diferentes nós sensores, chamados nó-PROTACTICAL, são integrados em um equipamento de proteção pessoal (EPI) para a aquisição dos parâmetros desejados. A informação adquirida é enviada ao comandante através de duas redes sem fios, uma wireless body sensor network (WBSN) e uma rede Ad-Hoc. A primeira baseia-se na tecnologia ZigBee e é responsável por assegurar a comunicação com os nós-PROTACTICAL. Por outro lado, a rede Ad-Hoc depende da tecnologia Wi-Fi e é responsável pela comunicação entre o EPI e o comando. Para a localização indoor, é proposto um IPS híbrido integrado no PROTACTICAL CPS. Este IPS é baseado na topologia de posicionamento remoto indireto e é composto por três módulos (baseado em sinal de rádio, baseado em IMU e fusão de dados). O presente trabalho incide no design e avaliação de um IPS para equipas de emergência. Isso envolve a definição dos requisitos específicos, seleção das tecnologias, avaliação dos algoritmos de localização e a sua combinação de modo a superar as limitações impostas pelos cenários das equipas de emergência. Para o módulo baseado em sinal de rádio, a tecnologia ultra-wideband (UWB) foi selecionada devido à sua imunidade ao ruído e precisão das medições de distância. Foi realizado um conjunto de testes para avaliar o desempenho destas medições em diferentes condições de propagação, verificando-se que o pior cenário ocorre quando o sinal é bloqueado pelo corpo humano. Para ultrapassar esta dificuldade, é proposto um algoritmo para a identificação das medições de distância obtidas sem linha de visão (NLOS) e assim mitigar o erro das respetivas medições. De seguida, quatro algoritmos de posicionamento são comparados e avaliados sob diferentes condições (p.e., ambientes com diferentes condições de propagação, alvo estático e dinâmico e com ou sem influência do NLOS devido ao corpo humano). O estudo anterior confirmou algumas fragilidades que podem ser compensadas por outro método de localização e, desse modo, é proposto e avaliado um sistema de pedestrian dead reckoning (PDR) baseado em sensores inerciais montados no pé. Este sistema é capaz de estimar a distância percorrida e a direção do movimento. Um filtro Kalman estendido (EKF) auxiliado por atualizações de velocidade zero (ZUPT) é implementado para refinar a posição e a direção do movimento do utilizador. Finalmente, propõe-se um algoritmo de fusão de dados baseado no filtro de Kalman para combinar as estimativas de posição provenientes dos subsistemas UWB e PDR. O algoritmo de fusão de dados é assistido por um algoritmo de decisão que rejeita a estimativa da posição UWB quando duas ou mais medidas de variação estão em NLOS. O desempenho do método de fusão de dados é avaliado com três algoritmos de posicionamento UWB.