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aktualisiert am 10. Dezember 2024

ISBN 9783843948081

84,00 € inkl. MwSt, zzgl. Versand


978-3-8439-4808-1, Reihe Elektrotechnik

Matthias Gareis
Innovative robotergestützte UHF-RFID-Inventur- und Lokalisierungssysteme

188 Seiten, Dissertation Universität Erlangen-Nürnberg (2021), Softcover, A5

Zusammenfassung / Abstract

In dieser Arbeit wird die Erzeugung von 3D-Produktkarten von mit UHF-RFID gekennzeichneten Waren und Gütern unter Einsatz eines innovativen UHF-RFID-Inventur-Roboters, sowie die Lokalisierung dieses Roboters anhand bekannter Tag-Wegmarken untersucht.

Dafür wird zunächst eine neuartige Achtkanal-MIMO-Empfängerarchitektur aufgebaut und charakterisiert, bevor anschließend ein Kanalmodell unter Einbezug von Phasenrauschen und Mehrwegestörern, untersucht und angegeben wird. Danach werden die Vorteile der hier entwickelten Empfängerachitektur erläutert und anhand der bekannten Gittersuche simulativ ausgewertet. Zudem wird ein Partikelfilter konzeptioniert, parametriert, implementiert und in realistischen Simulationen verifiziert, das die Tags anschließend in einer realen Messumgebung in Echtzeit mit einem Fehler von unter 1,5 cm orten kann.

Die Funktionalität und Leistungsfähigkeit der mobilen UHF-RFID-Achtkanal-MIMO-Empfängerroboterplattform in einer Modemarktumgebung zur Erzeugung einer 3D-Produktkarte für die mit UHF-RFID-Tags gelabelten Kleidungsstücke wird abschließend mit plausiblen Lokalisierungsergebnissen in Echtzeit unter Beweis gestellt.

Die globale Echtzeit-Roboterlokalisierung wird mit einem IMUKF realisiert, das in der Lage ist, durch geschickte Parallel-Initialisierung und -Reinitialisierung der Filter sowie der iterativen Messdatenauswertung, die Roboterposition anhand bekannter Tag-Wegmarken eindeutig zu schätzen. Die Leistungsfähigkeit, wie auch der Einfluss der möglichen Parametrierungen auf die erreichbare Ortungsgenauigkeit des Filters, werden mit einem Simulationsmodell untersucht und anschließend in einer realen Messung bestätigt. Dabei wird die echtzeitfähige Lokalisierung des Roboter mit einem RMSE von 6,83 cm erreicht, wobei wenige große Positionsfehlschätzungen von bis zu 20 cm das Ergebnis verschlechtern und der Großteil der Ortungsergebnisse einen Positionsfehler von unter 5 cm aufweist.