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"Best Paper Award" für Beitrag zu UWB-basierter Indoor-Navigation für Robotikanwendungen

Mit seinem diesjährigen Beitrag zur International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN) in Sapporo, Japan, konnte Janis Tiemann den begehrten "Best of the Best Papers"-Award der Konferenz gewinnen. Der Titel des Beitrags lautet "Scalable and Precise Multi-UAV Indoor Navigation using TDOA-based UWB Localization" und in ihm wird eine neuartige Methode zur hochpräzisen und gleichzeitig skalierbaren funkbasierte Positionierung vorgeschlagen. Damit wird eine wichtige Voraussetzung für den Einsatz von autonomen Robotern in Szenarien wie der Logistik oder im Rettungswesen erfüllt. Die Jury würdigte das innovative Systemkonzept wie auch die umfangreiche Validierung durch Experimente. Die Arbeiten sind ein wichtiger Beitrag zum Teilprojekt A4 des DFG SFB 876 "Ressourcen-effiziente und verteilte Plattformen zur integrativen Datenanalyse" sowie zum CPS.HUB/NRW.

award

Die Daten und der Link zum ausgezeichneten Beitrag:

J. Tiemann, C. Wietfeld, "Scalable and Precise Multi-UAV Indoor Navigation using TDOA-based UWB Localization", In 2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Sapporo, Japan, September 2017.

 Abstract - Ultra-wideband wireless positioning technologies based on IEEE 802.15.4a have gained attention for various use cases requiring highly precise localization. Multi-rotor unmanned aerial vehicle (UAV) systems provide several sensors for stabilization and navigation. However, absolute indoor positioning poses a problem for autonomous robotic systems. The specific challenge addressed in this paper is enabling novel applications with autonomous UAV systems through tight integration with scalable and precise receiver-side time-difference of arrival (TDOA) based ultra-wideband (UWB) indoor localization. For the in-depth validation of the proposed approach, several experiments are performed. One proves the repeatability of the proposed method by following a predefined trajectory ten times achieving close to optical motion-capture based control performance, with a 3rd quartile of the alignment error lower than 10 cm. Another experiment addresses the simultaneous flight of three UAVs in close proximity and delivers an analysis of the real-time capabilities which in turn proves the multi-user scalability. The last experiment demonstrates a user-interactive application of the proposed approach in a logistics environment. A video along with the raw samples, reference data and processed positions of the aforementioned experiments is provided alongside this work.