PT107579A - METHOD OF THREE-DIMENSIONAL THREE-DIMENSIONAL LOCATION AND SYSTEM IMPLEMENTING IT - Google Patents

Abstract

A PRESENTE INVENÇÃO ENQUADRA-SE NA ÁREA DOS SISTEMAS DE LOCALIZAÇÃO EM TEMPO-REAL DE PESSOAS E/OU BENS MÓVEIS, COM RECURSO A COMUNICAÇÕES SEM FIOS E SENSORES INERCIAIS. É OBJECTO DA PRESENTE INVENÇÃO UM MÉTODO DE LOCALIZAÇÃO FINA TRIDIMENSIONAL EM TEMPO-REAL QUE, PARA PELO MENOS UM DISPOSITIVO MÓVEL (11), E BASEANDO-SE EM DADOS DE SENSORES INERCIAIS EM SI CONTIDOS, NÃO NECESSITA DE CALIBRAÇÃO POR PARTE DE UM UTILIZADOR, INCLUINDO UM ESQUEMA DE AUTOCALIBRAÇÃO BASEADO NOS REFERIDOS SENSORES INERCIAIS QUE, VERIFICANDO-SE DETERMINADAS CONDIÇÕES DE MEDIÇÃO, CALIBRA O PELO MENOS UM DISPOSITIVO MÓVEL (11). ESTA CALIBRAÇÃO INCLUI A DETERMINAÇÃO O ÂNGULO QUE O SISTEMA DE COORDENADAS DO DISPOSITIVO MÓVEL (11) FAZ EM RELAÇÃO A UM SISTEMA DE COORDENADAS DE REFERÊNCIA. TAL INOVAÇÃO PROPORCIONA UMA CALIBRAÇÃO AUTOMÁTICA AO LONGO DO TEMPO, COM DETERMINAÇÃO DA POSIÇÃO DE PELO MENOS UM DISPOSITIVO MÓVEL (11) COM RECURSO A MEDIDAS INVARIANTES. É TAMBÉM OBJECTO DA PRESENTE INVENÇÃO UM SISTEMA QUE IMPLEMENTA O MÉTODO.The present invention relates to real-time localization systems for persons and / or movable property, with recourse to wireless communications and inertial sensors. OBJECT OF THE PRESENT INVENTION A THREE-DIMENSIONAL THREE-DIMENSIONAL FINAL LOCATION METHOD WHICH, FOR AT LEAST A MOBILE DEVICE (11), AND BASED ON INERTIAL SENSOR DATA CONTAINED ON IT, DOES NOT NEED CALIBRATION BY A USER, Including a self-calibration scheme based on said inertial sensors, which, in the case of determined measurement conditions, calibrates at least one movable device (11). This calibration includes determining the angle that the coordinate system of the mobile device (11) makes relative to a reference coordinate system. Such innovation provides an automatic calibration over time, with the determination of at least one movable device (11) with recourse to invariant measures. A SYSTEM IMPLEMENTING THE METHOD IS ALSO INTENDED FOR THIS INVENTION.

Description

DESCRIÇÃODESCRIPTION

MÉTODO DE LOCALIZAÇÃO FINA TRIDIMENSIONAL EM TEMPO-REAL EMETHOD OF THREE-DIMENSIONAL THREE-DIMENSIONAL LOCATION

SISTEMA QUE O IMPLEMENTASYSTEM IMPLEMENTING IT

CAMPO DA INVENÇÃO A presente invenção insere-se no domínio dos sistemas de localização em tempo-real de pessoas ou bens móveis, recorrendo a uma solução que inclui o emprego de sensores inerciais e a medição da força de sinal de sistemas de radiofrequência.FIELD OF THE INVENTION The present invention is in the field of real-time location systems of movable persons or goods, employing a solution which includes the use of inertial sensors and the measurement of the signal strength of radiofrequency systems.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃOBACKGROUND OF THE INVENTION

Observa-se uma necessidade crescente de desenvolver sistemas e técnicas de localização interior (indoor) que sejam capazes de substituir o uso de GPS (Global Positioning System - Sistema Global deThere is a growing need to develop indoor (indoor) systems and techniques that are capable of replacing the use of GPS (Global Positioning System).

Posicionamento) , já que não é possível em geral usar-se esta última solução técnica em ambientes interiores ou cobertos, atendendo à fraca ou inexistente linha de vista para os satélites, necessária à comunicação GPS. Vários sistemas de localização têm sido propostos e avaliados, para ambientes interiores (indoor) e exteriores (outdoor). São amplamente conhecidos os métodos baseados no tempo de voo do sinal de radiofrequência (TOF -time-of-flightr tempo-de-voo) , na força do sinal (RSSI -Received Signal Strength Indicator - Indicador de Força dePositioning), as it is not generally possible to use this latest technical solution in indoor or indoor environments, taking into account the weak or nonexistent line of sight for satellites, which is necessary for GPS communication. Several localization systems have been proposed and evaluated for indoor (indoor) and outdoor (outdoor) environments. Time-of-flight (TOF), signal strength (RSSI) -Received Signal Strength Indicator (HRT) methods are widely known.

Sinal Recebido) ou no ângulo de chegada (AOA - angle-of-arrival - ângulo-de-chegada) para estimarem a distância entre os vários nós (emissores e receptores) . Por ordem crescente de precisão, a localização de um dispositivo móvel pode ser efectuada por identificação local (estar ou não estar ao alcance de um leitor); por triangulação da força de sinal medida por diferentes leitores de radiofrequência; por determinação do ângulo de receção do sinal; ou por tempo de voo de uma mensagem de radiofrequência, medido pelos diferentes dispositivos e comparados por um nó coordenador. Esta crescente precisão implica uma também crescente linha de vista entre os diferentes dispositivos e uma crescente capacidade de computação dos leitores ou dos dispositivos móveis. A medição da força de sinal é o método mais comum e mais viável em sistemas caracterizados por movimento aleatório, uma vez que possibilita a realização da localização em espaços sem linha de vista, e com menor densidade de receptores da rede, bem como a utilização de electrónica menos onerosa e de baixo consumo. A triangulação de RSSI não é um método exacto para efeitos de localização uma vez que a força de sinal não é uma grandeza estável - depende fortemente dos obstáculos entre o emissor e o receptor, e das condições atmosféricas, principalmente da humidade. São várias as soluções técnicas focadas no seguimento de pessoas e bens móveis, realizando a identificação de um dispositivo móvel ao passar junto de um pórtico, permitindo ao utilizador ou aplicação a consulta do local da última leitura de cada dispositivo móvel, com hora e data. São também muitas as soluções que compreendem a localização interior (indoor) ou exterior (outdoor) coberto, por triangulação da força de sinal radiofrequência (RF), combinado com a localização por GPS (nos locais onde há linha de vista para 3 ou mais satélites) . Nos meios industriais, é frequente encontrar estas soluções de rede local e GPS implementadas em telefones móveis. No entanto, debaixo de coberturas de betão ou de metal, ou em instalações subterrâneas, o GPS deixa de ser útil. 0 GPS não permite ainda a localização em altura, e os equipamentos requerem consumos de energia relativamente elevados. 0 documento de patente KR20100124649B1 apresenta um sistema de localização baseado em diferentes tecnologias de radiofrequência, usadas em simultâneo, por forma a melhorar a resolução do conjunto. Nesta solução observa-se a implementação de um filtro de Kalman estendido, combinando a força de sinal recebida por pontos de acesso de diferentes tecnologias em cada ponto fixo bem definido. 0 documento de patente US8362949B2 descreve um sistema de localização de dispositivos móveis com base em dois métodos concorrentes. Como método primeiro, a posição e a velocidade são obtidas com recurso a um dispositivo GPS. Como método segundo, a aceleração e a velocidade são obtidas com recurso à combinação de um acelerómetro e um giroscópio de tecnologia MEMS. 0 segundo método é calibrado através dos resultados confiáveis do primeiro, e depende da velocidade inicial e da posição inicial (obtidas pelo método primeiro) para dai calcular a posição. 0 segundo método é usado nos casos de falta de cobertura de rede GPS ou em modo de poupança de energia - sempre em substituição do primeiro. Esta publicação refere então dois modos de funcionamento distintos - o modo por omissão (doravante designado por modo A) e o modo de poupança de energia (doravante designado por modo B) . No modo A, o método primeiro assegura a localização, sendo que o método segundo assume essas funções em substituição do primeiro, quando o sistema perde a cobertura de satélites (exemplos: túneis rodoviários ou ferroviários) . No modo B, o método primeiro é responsável pela criação de condições iniciais ao método segundo, e de forma esparsa no tempo obtém a posição e a velocidade do dispositivo por forma a corrigir o processo de cálculo do método segundo. 0 documento de patente US7761233B2 descreve um método de localização com precisão de um sensor móvel (instalado num objecto ou pessoa) que se move num qualquer ambiente, indoor ou outdoor. 0 sistema baseia-se na combinação de medidas de uma unidade de sensores inerciais (USI) composta por um acelerómetro e um giroscópio, instalada no sensor móvel, com as medidas de um sistema posicionai de referência (SPR) através de um filtro de Kalman estendido. A invenção descrita no documento US7761233B2 apresenta uma solução que necessita de uma calibração inicial que por sua vez se divide em duas fases: - Fase 1. 0 sensor móvel tem de ser posicionado na pessoa ou no objecto que o transporta de tal forma que o eixo-z interno da USI está alinhado com a direção da gravidade e aponta no sentido contrário à desta; - Fase 2. 0 posicionamento do sensor móvel tem ainda de garantir que, aquando da primeira medida do sistema, os eixos internos x e y da USI estão alinhados com os eixos X e Y do sistema de referência SPR, respectivamente.Received Signal) or angle-of-arrival (AOA) to estimate the distance between the various nodes (emitters and receivers). In order of increasing precision, the location of a mobile device can be performed by local identification (whether or not it is within reach of a reader); by triangulation of the signal strength measured by different radio frequency readers; by determining the reception angle of the signal; or by flight time of a radiofrequency message, as measured by the different devices and compared by a coordinating node. This increasing accuracy implies a growing line of sight between devices and a growing computing power of readers or mobile devices. Measurement of signal strength is the most common and most feasible method in systems characterized by random motion, since it allows the realization of the location in spaces without line of sight, and with lower density of receivers of the network, as well as the use of less expensive and low-power electronics. RSSI triangulation is not an accurate method for location effects since the signal strength is not a stable magnitude - it depends heavily on the obstacles between the emitter and receiver, and atmospheric conditions, especially humidity. There are several technical solutions focused on the tracking of people and chattels, identifying a mobile device when passing by a portal, allowing the user or application to consult the location of the last reading of each mobile device, with time and date. There are also many solutions that include indoor (indoor) or outdoor (covered) location, by triangulation of radio frequency (RF) signal strength, combined with GPS location (where there are line of sight for 3 or more satellites ). In industrial environments, these local network and GPS solutions are often implemented in mobile phones. However, under concrete or metal covers, or in underground installations, GPS is no longer useful. GPS still does not allow location in height, and the equipment requires relatively high energy consumption. The patent document KR20100124649B1 discloses a locating system based on different radiofrequency technologies, used simultaneously, in order to improve the resolution of the assembly. In this solution the implementation of an extended Kalman filter is observed, combining the signal strength received by access points of different technologies in each well defined fixed point. US8362949B2 discloses a mobile device location system based on two competing methods. As a first method, position and speed are obtained using a GPS device. As a second method, acceleration and speed are obtained using the combination of an accelerometer and a gyroscope of MEMS technology. The second method is calibrated through the reliable results of the first, and depends on the initial velocity and the initial position (obtained by the first method) to calculate the position. The second method is used in cases of lack of GPS network coverage or in energy-saving mode - always replacing the first. This publication then refers to two different modes of operation - the default mode (hereinafter referred to as mode A) and the energy saving mode (hereinafter referred to as mode B). In A mode, the first method ensures location, and the second method assumes these functions instead of the first, when the system loses satellite coverage (eg road or rail tunnels). In B mode, the first method is responsible for creating initial conditions for the second method, and sparingly in time obtains the position and speed of the device in order to correct the method of calculation of the second method. US7761233B2 discloses a method of accurately locating a movable sensor (installed on an object or person) that moves in any indoor or outdoor environment. The system is based on the combination of measurements of an inertial sensor unit (USI) composed of an accelerometer and a gyroscope, installed in the mobile sensor, with the measurements of a positional reference system (SPR) through an extended Kalman filter . The invention described in US7761233B2 presents a solution that requires an initial calibration which in turn is divided into two phases: Stage 1. The mobile sensor has to be positioned on the person or object carrying it in such a way that the axis The internal -is of the USI is aligned with the direction of gravity and points in the opposite direction to the direction of gravity; - Phase 2. The positioning of the mobile sensor has yet to ensure that, on the first measurement of the system, the internal axes x and y of the USI are aligned with the axes X and Y of the reference system SPR, respectively.

Este processo de calibração constitui um inconveniente à implementação da invenção documentada em US7761233B2 para a localização de pessoas. Outra limitação daquele sistema é a necessidade da não variação da direção do eixo-z da USI ao longo do processo de localização, uma vez que o seu método implica, em cada iteração, transformar a aceleração (vectorial) dada pelo acelerómetro no referencial (x,y,z) da USI para o referencial (Χ,Υ,Ζ) do SPR através de uma matriz de rotação definida pelo ângulo em torno do eixo-z (coincidente com o eixo-Z do SPR) dado pelo giroscópio.This calibration process constitutes a drawback to the implementation of the invention documented in US7761233B2 for locating persons. Another limitation of this system is the necessity of not changing the direction of the z axis of the USI throughout the localization process, since its method implies, at each iteration, to transform the acceleration (vectorial) given by the accelerometer in the frame (x , y, z) of the USI for the SPR reference frame (Χ, Υ, Ζ) through a rotation matrix defined by the angle around the z-axis (coincident with the Z-axis of the SPR) given by the gyroscope.

PROBLEMAS TÉCNICOS RESOLVIDOSTECHNICAL PROBLEMS SOLVED

Caracteristicas como as que acima se apresentaram limitam em muito a variedade de cenários aos quais aquela tecnologia pode ser aplicada. Para a situação mais comum em que o sensor móvel está na posse de uma pessoa, por exemplo preso na sua roupa, e portanto com oscilações de orientação consideráveis, tais sistemas de localização são completamente inaplicáveis.Characteristics such as those presented above greatly limit the variety of scenarios to which that technology can be applied. For the most common situation where the mobile sensor is in the possession of a person, for example attached to his clothing, and therefore with considerable orientation oscillations, such locating systems are completely inapplicable.

Consequentemente, na presente invenção, pretendeu-se melhorar substancialmente os sistemas de localização sem fios conhecidos do estado da técnica, através de um método e sistema que o implementa que recorrem a um mecanismo inercial que não necessita de calibração inicial nem de manter a orientação fixa durante a localização. Este sistema é assim implementável num número mais lato de aplicações, sem comprometer a precisão da estimativa da posição.Accordingly, in the present invention, it was intended to substantially improve wireless localization systems known in the art by a method and system implementing it that utilize an inertial mechanism that does not require initial calibration or maintain fixed orientation during the location. This system is thus deployable in a broader number of applications, without compromising the accuracy of position estimation.

Por outro lado, é também objecto da presente invenção um método que permite diminuir substancialmente o consumo de dispositivos móveis de localização em redes sem fios, por via da reconfiguração automática da potência de transmissão de cada dispositivo móvel (11) ao longo do processo de localização. Em todos os sistemas acima descritos, a potência de transmissão dos dispositivos móveis (11) de localização é configurada inicialmente por um utilizador, e possivelmente reconfigurada pelo mesmo ao longo do tempo de utilização do dispositivo, para proporcionar o seu melhor funcionamento em determinadas condições. No entanto, estas alterações não têm em conta as características estruturais da rede instalada, levando a que um dispositivo móvel (11) tenha uma potência de transmissão de sinal demasiado elevada - correspondente a um muito maior consumo, desadequada para determinada zona da rede.On the other hand, it is also an object of the present invention to provide a method for substantially reducing the consumption of mobile locating devices in wireless networks, by automatically reconfiguring the transmission power of each mobile device (11) during the localization process . In all of the above described systems, the transmit power of the locating mobile devices (11) is initially configured by a user, and possibly reconfigured thereto over the time of use of the device, to provide its best operation under certain conditions. However, these changes do not take into account the structural characteristics of the installed network, leading to a mobile device (11) having too high signal transmission power - corresponding to a much higher consumption, unsuitable for a given area of the network.

Assim, é também objecto da presente invenção um método que diminui o consumo médio de dispositivos móveis (11) numa rede de localização sem fios, através da adequação da potência transmitida à zona da rede em que o dispositivo se encontra. Tendo em conta que estes dispositivos móveis (11), tipicamente designados de tags, são alimentados a bateria finita ou com recurso a meios de captação de energia ambiental, mas sempre com recursos energéticos limitados, é extremamente importante conseguir reduzir o seu consumo ao longo do tempo, proporcionando uma maior usabilidade, sendo um dos desafios deste tipo de rede de comunicações.Thus, it is also an object of the present invention to provide a method which reduces the average consumption of mobile devices 11 in a wireless location network by matching the power transmitted to the area of the network in which the device is located. In view of the fact that these mobile devices (11), typically referred to as tags, are powered by finite battery or by means of ambient energy pickup, but always with limited energy resources, it is extremely important to be able to reduce their consumption along the way. time, providing greater usability, being one of the challenges of this type of communications network.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO É assim objecto da presente invenção um método de localização tridimensional fina e em tempo-real de pessoas ou bens móveis em que: - pelo menos um dispositivo móvel (11) realiza uma autocalibração recorrente no tempo quanto à sua orientação espacial, contendo os seguintes passos: o determinar o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação ao valor de posição espacial correspondente a um instante anterior; o se o valor do módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares for aproximadamente nulo, determinar o vector gravitico no sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11); - é determinada a posição do pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a medidas invariantes perante transformações de sistemas de coordenadas, concretamente o ângulo rodado pelo dispositivo móvel (11) em torno do vector gravitico e o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11).SUMMARY OF THE INVENTION It is thus object of the present invention a method of real-time thin three-dimensional localization of movable persons or goods in which: - at least one mobile device (11) performs a recurrent self-calibration in terms of its spatial orientation, containing the following steps: o determining the displacement of the movable device (11) according to three axes perpendicular to the spatial position value corresponding to an earlier time; or if the value of the modulus of displacement of the movable device (11) along three perpendicular axes is approximately zero, determine the gravitational vector in the coordinate system of the mobile device (11); - the position of the at least one mobile device (11) is determined by means of invariants against transformations of coordinate systems, namely the angle rotated by the mobile device (11) around the vector and the displacement module of the mobile device ( 11).

Como referido anteriormente, tal método proporciona que seja realizada uma autocalibração de um dispositivo móvel (11) ao longo do tempo, sem necessidade de intervenção humana.As stated above, such a method provides that a self-calibration of a mobile device (11) is performed over time without the need for human intervention.

Mais especificamente, a determinação do deslocamento do dispositivo móvel (11) contém os seguintes passos: - determinar o valor da aceleração do pelo menos um dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares; - com base nestes valores, calcular o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação a uma posição anteriormente determinada.More specifically, the determination of the displacement of the movable device (11) comprises the following steps: - determining the acceleration value of the at least one movable device (11) according to three perpendicular axes; - on the basis of these values, calculate the displacement of the movable device (11) according to three axes perpendicular to a previously determined position.

Estas caracteristicas do método da presente invenção possibilitam que as referidas medidas inerciais do dispositivo móvel (11) seja usadas num sistema de coordenadas de referência cujo eixo dos ZZ está alinhado com o vector gravitico, sem qualquer necessidade de transformação de sistemas de coordenadas já que as referidas medidas inerciais são invariantes. Uma vez referidas ao sistema de coordenadas de referência, as medidas inerciais podem ser usadas na determinação na posição do dispositivo móvel (11). É também objecto da presente invenção um método de localização tridimensional fina e em tempo-real de pessoas ou bens móveis com a finalidade de poupança de energia em que a potência de transmissão de pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurável automaticamente durante o processo de localização, sendo o valor de potência de transmissão configurado no pelo menos um dispositivo móvel (11) varia inversamente com o número de leitores (12) que integram uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede.These features of the method of the present invention enable said inertial measurements of the mobile device 11 to be used in a reference coordinate system whose ZZ axis is aligned with the gravitational vector without any need for transformation of coordinate systems since these inertial measures are invariant. Once referred to the reference coordinate system, inertial measurements can be used in determining the position of the mobile device (11). It is also an object of the present invention to provide a thin, real-time three-dimensional location method for people or goods for the purpose of energy savings in which the transmission power of at least one mobile device (11) is automatically configurable during the process the transmission power value configured in the at least one mobile device (11) varies inversely with the number of readers (12) that integrate a virtual zone (119) defined in the space occupied by the network.

Tal reconfiguração da potência permite que, através da definição virtual de zonas do espaço ocupado pela rede com maior ou menor número de leitores (12) sendo esse número definido de acordo com a necessidade de maior ou menor precisão numa determinada área - se consiga determinar se a potência de um dispositivo móvel (11) que se encontra nessa área tenha de ser maior ou menor, de acordo com o número de leitores (12) que ali se encontra. 0 referido espaço ocupado pela rede é um espaço fisico tridimensional de cobertura da rede sem fios, denominado por Espaço de Implementação do Sistema (EIS), com sistema de coordenadas (X, Y, Z) , ao qual também nos referimos por sistema de coordenadas de referência. 0 EIS encontra-se virtualmente divido em diferentes zonas, sendo atribuída uma de I potências de sinal (252) a cada zona. Desta forma é possível adequar a precisão do presente sistema de localização às necessidades de cada zona. Em zonas onde não existe necessidade de se ter uma precisão elevada, os leitores (12) são colocados de forma mais esparsa o que levará a que, no método da presente invenção, a potência de sinal (252) utilizada será mais alta (portanto com maior alcance).Such a reconfiguration of the power allows the virtual definition of areas of space occupied by the network with a greater or lesser number of readers (12) being defined according to the need for more or less precision in a given area - the power of a mobile device 11 in that area must be greater or lesser according to the number of readers 12 therein. The said space occupied by the network is a three-dimensional physical space of coverage of the wireless network, called System Deployment Space (EIS), with coordinate system (X, Y, Z), which we also refer to as coordinate system of reference. The EIS is virtually divided into different zones, with one signal power (252) being assigned to each zone. In this way it is possible to adapt the accuracy of the present location system to the needs of each zone. In areas where there is no need for high accuracy, the readers 12 are placed more sparingly which will lead to a higher signal power 252 in the method of the present invention (hence greater range).

Em zonas onde existe uma necessidade de precisão elevada (como por exemplo certas zonas perigosas de instalações ou plantas industriais) os leitores (12) são colocados de uma forma mais densa (mais leitores (12) por área) e a potência de sinal (252) usada é mais baixa (portanto com menor alcance), de forma que o dispositivo móvel (11) seja detectado por um número menor de leitores (12) . É também objecto da presente invenção um sistema que implementa qualquer um dos métodos anteriormente referidos, e que contém pelo menos um leitor (12) e pelo menos um dispositivo móvel (11), programados para implementar esses mesmos métodos.In areas where there is a need for high accuracy (such as certain hazardous areas of industrial installations or plants) the readers 12 are placed denser (more readers 12 per area) and the signal power 252 ) is used, so that the mobile device (11) is detected by a smaller number of readers (12). It is also an object of the present invention to provide a system which implements any of the above-mentioned methods and which contains at least one reader (12) and at least one mobile device (11) programmed to implement those same methods.

Neste sistema, tanto o pelo menos um leitor (12) como o pelo menos um dispositivo móvel (11) contêm meios de comunicação sem fios em radiofrequência. A invenção inclui assim um sistema, que implementa um método baseado em rede de sensores (emissores e receptores) sem fios, que realiza funções de localização tridimensional fina e em tempo-real de pessoas ou bens móveis.In this system, both the at least one reader (12) and the at least one mobile device (11) contain radiofrequency wireless communication means. The invention thus includes a system, which implements a network-based method of wireless sensors (emitters and receivers), which performs fine and real-time three-dimensional location functions of movable persons or goods.

Propõe-se uma nova e distinta abordagem, consubstanciada num novo algoritmo de localização em tempo-real, baseado numa nova e distinta implementação de um filtro de Kalman estendido, onde informação invariante (perante transformações de coordenadas) obtida a partir de sensores inerciais (acelerómetro (112) e giroscópio (113)) é combinada com um algoritmo de localização exclusivamente baseado em medidas de força de sinal de radiofrequência.It is proposed a new and distinct approach, based on a new real-time localization algorithm based on a new and distinct implementation of an extended Kalman filter, where invariant information (before coordinate transformations) obtained from inertial sensors (accelerometer (112) and gyroscope (113)) is combined with a localization algorithm based solely on radio frequency signal strength measurements.

Um maior desempenho do sistema de sensores inerciais é obtido através de um processo continuo de calibração automática e da produção de medidas invariantes de distância e ângulo a serem usadas no filtro de Kalman estendido. Desta forma, o sistema inercial não necessita de calibração inicial nem de manter a orientação fixa durante a localização. Este sistema é assim implementável num número mais lato de aplicações, sem comprometer a precisão da estimativa da posição.A higher performance of the inertial sensor system is obtained through a continuous process of automatic calibration and the production of invariant distance and angle measurements to be used in the extended Kalman filter. In this way, the inertial system does not require initial calibration nor to maintain fixed orientation during localization. This system is thus deployable in a broader number of applications, without compromising the accuracy of position estimation.

DESCRIÇÃO DAS FIGURASDESCRIPTION OF THE FIGURES

Figura 1 - representação de método da presente invenção. Pelo menos um dispositivo móvel (11) realiza uma autocalibração recorrente no tempo quanto à sua orientação espacial, contendo os seguintes passos: o determinar o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação ao valor de posição espacial correspondente a um instante anterior; o se o valor do módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares for aproximadamente nulo, determinar o vector gravitico no sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11); - é determinada a posição do pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a medidas invariantes, concretamente o ângulo rodado pelo dispositivo móvel (11) em torno do vector gravitico e o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11).Figure 1 - Method representation of the present invention. At least one mobile device (11) performs a time-recalculating self-calibration with regard to its spatial orientation, comprising the following steps: o determining the displacement of the mobile device (11) according to three axes perpendicular to the spatial position value corresponding to an instant previous; or if the value of the modulus of displacement of the movable device (11) along three perpendicular axes is approximately zero, determine the gravitational vector in the coordinate system of the mobile device (11); the position of the at least one mobile device 11 is determined using invariant measures, namely the angle rotated by the mobile device 11 around the gravity vector and the displacement module of the mobile device 11.

Figura 2 - esta figura consiste numa representação gráfica de um sistema completo, na sua configuração em que contém todos os elementos descritos no presente pedido, incluindo dois leitores (12), dois dispositivos móveis (11), um servidor central (14) ligado por via de uma rede de banda larga (13) a: - os leitores (12); - uma base de dados (15); - uma máquina de cálculo (16) . A referida rede de banda larga liga assim servidor central (14), leitores (12), base de dados (15) e máquina de cálculo (16). É igualmente representado o sistema de coordenadas de referência, que coincide com o sistema de coordenadas do EIS.Figure 2 - This figure is a graphical representation of a complete system in its configuration containing all of the elements described in the present application, including two readers (12), two mobile devices (11), a central server (14) connected by via a broadband network (13) to: - the readers (12); - a database (15); - a calculating machine (16). Said broadband network thus connects central server (14), readers (12), database (15) and calculating machine (16). Also shown is the reference coordinate system, which coincides with the EIS coordinate system.

Figura 3 - nesta figura é representado um dispositivo móvel (II) , na sua configuração em que contém todos os elementos descritos no presente pedido, contendo um acelerómetro (112), um giroscópio (113), um elemento de radiofrequência (III) e um botão de pânico (114) . É também representado o sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11).Figure 3 shows a mobile device (II) in its configuration containing all of the elements described in the present application, comprising an accelerometer (112), a gyroscope (113), a radio frequency element (III) and a panic button (114). Also shown is the coordinate system of the mobile device (11).

Figura 4 - representação explicativa do significado daFigure 4 - Explanatory representation of the meaning of

distância dk (261) e da variação angular 0k (262) fornecida pelos sensores inerciais de determinação de distância percorrida e de ângulo, respectivamente. 0 eixo Z do EIS (com a direção da gravidade e sentido contrário a esta) é perpendicular ao plano na figura.distance dk 261 and the angular variation 0k 262 provided by the inertial distance and angle determination sensors respectively. The Z axis of the EIS (with the direction of gravity and the opposite direction) is perpendicular to the plane in the figure.

Figura 5 - representação de método da presente invenção. A potência de transmissão de pelo menos um dispositivo móvel (11) é automaticamente configurável durante o processo de localização, sendo que o valor de potência de transmissão configurado no pelo menos um dispositivo móvel (11) varia inversamente com o número de leitores (12) que integram uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede. Mais especificamente, cada zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede contém pelo menos um leitor (12), sendo que a potência de transmissão do pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurada por pelo menos um leitor (12) mais próximo.Figure 5 - Method representation of the present invention. The transmission power of at least one mobile device 11 is automatically configurable during the localization process, the transmission power value configured at the at least one mobile device 11 varies inversely with the number of readers 12, which integrate a virtual zone (119) defined in the space occupied by the network. More specifically, each virtual zone (119) defined in the space occupied by the network contains at least one reader (12), the transmission power of the at least one mobile device (11) being configured by at least one reader (12) next.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃODETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

Como anteriormente referido, um dos métodos constituintes da presente invenção possibilita, por via da verificação de determinadas condições, uma calibração automática. É assim objecto da presente invenção um método de localização tridimensional fina e em tempo-real de pessoas ou bens móveis em que: - pelo menos um dispositivo móvel (11) realiza uma autocalibração recorrente no tempo quanto à sua orientação espacial, contendo os seguintes passos: o determinar o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação ao valor de posição espacial correspondente a um instante anterior; o se o valor do módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares for aproximadamente nulo, determinar o vector gravitico no sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11); - é determinada a posição do pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a medidas invariantes, concretamente o ângulo rodado pelo dispositivo móvel (11) em torno do vector gravitico e o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11).As mentioned above, one of the methods of the present invention enables, by checking certain conditions, an automatic calibration. It is thus object of the present invention a method of real-time, thin three-dimensional localization of movable persons or goods in which: - at least one mobile device (11) performs a recurrent self-calibration in time with respect to its spatial orientation, containing the following steps : determining the displacement of the movable device (11) according to three axes perpendicular to the spatial position value corresponding to an earlier time; or if the value of the modulus of displacement of the movable device (11) along three perpendicular axes is approximately zero, determine the gravitational vector in the coordinate system of the mobile device (11); the position of the at least one mobile device 11 is determined using invariant measures, namely the angle rotated by the mobile device 11 around the gravity vector and the displacement module of the mobile device 11.

Mais especificamente, a determinação do deslocamento do dispositivo móvel (11) contém os seguintes passos: - determinar o valor da aceleração do pelo menos um dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares; - com base nestes valores, calcular o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação a uma posição anteriormente determinada. 0 dispositivo móvel (11), através dos seus sensores inerciais, está programado para se autocalibrar repetidamente ao longo do tempo enquanto decorre um processo de localização. Nomeadamente, está dotado com um método computacional que efectua o cálculo periódico da direcção e sentido da gravidade relativamente ao sistema de eixos da USI. 0 resultado deste cálculo tem uma óptima precisão nos instantes em que as outras acelerações provocadas pelo movimento do dispositivo móvel (11) são significativamente menores (em módulo) que a da gravidade. Estes instantes são aqueles em que o dispositivo móvel (11) está mais próximo dos estados de repouso ou de velocidade constante. Verificada esta condição, a direcção e sentido da gravidade são determinados com grande confiança (no referencial de coordenadas do dispositivo móvel (11)) e usados como autocalibração para o intervalo de tempo seguinte. Logo que aquelas condições se voltem a verificar há lugar a uma nova calibração automática, e assim sucessivamente. Este método de "autocalibração recorrente" é também a razão do nosso método e sistema que o implementa permitirem que a orientação do dispositivo móvel (11) varie arbitrariamente segundo qualquer eixo ao longo do tempo.More specifically, the determination of the displacement of the movable device (11) comprises the following steps: - determining the acceleration value of the at least one movable device (11) according to three perpendicular axes; - on the basis of these values, calculate the displacement of the movable device (11) according to three axes perpendicular to a previously determined position. The mobile device 11, through its inertial sensors, is programmed to repeatedly self-calibrate over time while a locating process is in progress. In particular, it is equipped with a computational method which makes the periodic calculation of the direction and direction of gravity relative to the axle system of the USI. The result of this calculation has an optimum precision at the instants where the other accelerations caused by the movement of the mobile device 11 are significantly smaller (in modulus) than that of gravity. These instants are those in which the mobile device (11) is closer to the states of rest or constant speed. Once this condition is verified, the direction and direction of gravity are determined with great confidence (in the coordinate reference of the mobile device 11) and used as self-calibration for the next time interval. As soon as those conditions are checked again there is a new automatic calibration, and so on. This method of " recurring autocalibration " is also the reason for our method and system implementing it to allow the orientation of the movable device (11) to vary arbitrarily by any axis over time.

De notar que computar a direcção e sentido da gravidade relativamente ao referencial de coordenadas do dispositivo móvel (11) é o mesmo que expressar em cada instante o eixo dos ZZ do referencial do EIS, do sistema de coordenadas de referência, no referencial/sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11) . Assim, os ângulos fornecidos pelo giroscópio (113) podem ser projectados sobre o eixo da gravidade, e o resultado, o ângulo 9k, pode ser usado directamente no referencial do EIS como sendo o ângulo gue o dispositivo móvel (11) rodou em tornou do eixo Z .It should be noted that computing the direction and direction of gravity relative to the coordinate reference of the mobile device 11 is the same as expressing at each instant the ZZ axis of the EIS reference frame, the reference coordinate system, the reference frame / coordinates of the mobile device (11). Thus, the angles provided by the gyro 113 can be projected about the axis of gravity, and the result, the angle 9k, can be used directly in the EIS frame as the angle from which the movable device 11 has rotated in turn. Z axis.

Esta autocalibração permite conhecer a evolução da posição do dispositivo móvel (11) em relação ao sistema de coordenadas do EIS, o sistema de coordenadas de referência, realizada através do uso de grandezas invariantes (gue por definição não dependem de sistemas de coordenadas), nomeadamente a distância entre dois pontos e o ângulo entre duas rectas. Assim, procede-se à conversão da informação dada por um acelerómetro (112) e giroscópio (113) no sistema de coordenadas (x,y,z) da USI em grandezas invariantes (distância d e ângulo Θ, que entram na equação de processo do filtro de Kalman) que podem assim ser usadas directamente no sistema de coordenadas (Χ,Υ,Ζ) do EIS sem necessidade de qualquer transformação.This self-calibration allows to know the evolution of the position of the mobile device (11) in relation to the coordinate system of the EIS, the reference coordinate system, realized through the use of invariant quantities (which by definition do not depend on coordinate systems), namely the distance between two points and the angle between two lines. Thus, the information given by an accelerometer (112) and gyroscope (113) in the USI coordinate system (x, y, z) is converted into invariant quantities (angle distance Θ, which enter the process equation which can thus be used directly in the EIS coordinate system (Χ, Υ, Ζ) without the need for any transformation.

Esta matéria é detalhada de seguida.This matter is detailed below.

Tal calibração automática permite melhor calcular a evolução temporal da posição de pelo menos um dispositivo móvel (11), cálculo esse realizado através de uma componente baseada em sensores inerciais de pelo menos um dispositivo móvel (11) e através de uma componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12).Such automatic calibration allows better calculating the time evolution of the position of the at least one mobile device (11), which calculation is performed through an inertial sensor-based component of at least one mobile device (11) and through a sensor-based component at least one reader (12).

Mais especificamente, o cálculo da componente baseada em sensores inerciais do pelo menos um dispositivo móvel (11) inclui o cálculo da evolução temporal da posição pk do dispositivo móvel (11) através da equação:More specifically, calculation of the inertial sensor component of the at least one mobile device (11) includes calculating the time evolution of the position pk of the mobile device (11) through the equation:

Equação 1 onde:Equation 1 where:

- nfe é o vetor 6-dimensional dado por- nfe is the 6-dimensional vector given by

- fé uma função não-linear, de NxM6 em M6, dada por:- faith a nonlinear function, of NxM6 in M6, given by:

Equação 2 - / é a matriz identidade de dimensão 3; - Ak_i é uma matriz 3x3 dada porEquation 2 - / is the identity matrix of dimension 3; - Ak_i is a 3x3 matrix given by

Equação 3 R(9k) é a matriz de rotação tridimensional em torno dos eixo Z do sistema de coordenadas de referência pelo ângulo 9k:Equation 3 R (9k) is the three-dimensional rotation matrix around the Z axis of the reference coordinate system at angle 9k:

Equação 4 - 6k é o ângulo que o dispositivo móvel (11) rodou em torno do eixo gravítico entre os instantes k—1 e k; - dk é a distância entre as posições pk e pk-±’.Equation 4-6k is the angle that the mobile device (11) rotated about the gravitational axis between the instants k-1 and k; - dk is the distance between the positions pk and pk - ± '.

Equação 5 - k é o instante actual.Equation 5 - k is the current instant.

Para alcançar este conjunto de equações, considera-se com a informação fornecida pelos sensores inerciais, a distância (261) representada por d, e o ângulo (262) representado por Θ, através de um filtro de Kalman estendido.In order to achieve this set of equations, the distance (261) represented by d, and the angle (262) represented by Θ, through an extended Kalman filter, is considered with the information provided by the inertial sensors.

Define-se um processo que descreve a evolução temporal da posição pfe = (Xk, Yk,Zk) de um dispositivo móvel (11) com o tempo k no referencial do EIS. Na Figura 4 descreve-se a situação genérica das posições do dispositivo móvel (11), Pk-2, Pk-i e Vkr em três instantes distintos, k-2, k-1 e k, respectivamente.A process is defined which describes the time evolution of the position pfe = (Xk, Yk, Zk) of a mobile device (11) with time k in the EIS frame. Figure 4 depicts the generic situation of the positions of the mobile device (11), Pk-2, Pk-i and Vkr at three distinct instants, k-2, k-1 and k, respectively.

No instante k, o dispositivo móvel (11), através dos sensores inerciais, indica a distância dk entre as posições pk e pk_ lr bem como o ângulo 0k entre as rectas definidas pelos vectores Pk-i ~ Pk-2 e Pk~Pk-i, isto é: d-k = \\Pk -Pfc-ill Equação 6 = *(Pk-1 - Pk-2, Pk - Pk-1) Equação 7 sendo que o ângulo 0k é medido do vector Pk-i~Pk-2 para o vector Pk~Pk-ir definindo-se assim, pela "regra da mão direita", o sinal do ângulo 9k. 0 ângulo 0k é dado em relação ao eixo Z do referencial do EIS, eixo este que tem a direção da gravidade e o sentido contrário a esta. A evolução temporal da posição Pk do dispositivo móvel (11) pode assim ser facilmente descrita pela seguinte equação de processoAt time k, the mobile device 11, through the inertial sensors, indicates the distance dk between the positions pk and pk_lr as well as the angle 0k between the lines defined by the vectors Pk-i-Pk-2 and Pk-Pk- i, that is: dk = \\ Pk -Pfc-ill Equation 6 = * (Pk-1-Pk-2, Pk-Pk-1) Equation 7 where the angle 0k is measured from the vector Pk- 2 for the vector Pk-Pk-ir thus defining by the " right-hand rule " the angle signal 9k. The angle 0k is given in relation to the Z axis of the EIS reference, which axis has the direction of gravity and the direction opposite it. The time evolution of the position P k of the mobile device 11 can thus be easily described by the following process equation

Equação 8 onde as posições pk estão a ser vistas como vectores coluna pk = (Xk, Yk,Zk)T e ||pfc_i — pfc_2II é a norma do vector pk~i — pk~2 · R(@k) é a matriz de rotação tridimensional em torno dos eixo Z do referencial do EIS pelo ângulo 0k:Equation 8 where the positions pk are to be seen as column vectors pk = (Xk, Yk, Zk) T and || pfc_i - pfc_2II is the vector norm pk ~ i - pk ~ 2 · R (@k) is the matrix of three-dimensional rotation around the Z axis of the EIS frame by angle 0k:

Equação 9 A equação 8 não está na forma pretendida para poder ser usada num filtro de Kalman, já que este último envolve uma equação de processo com apenas dois estados: um estado anterior no instante k-1 e um estado atual no instante k, cuja melhor estimativa se quer determinar. No entanto, é possivel reescrever a equação 8 de forma a esta satisfazer os requisitos do filtro de Kalman. Concretamente, e como anteriormente referido, a equação 8 é equivalente à equação:Equation 9 is not in the form intended to be used in a Kalman filter, since the latter involves a process equation with only two states: an earlier state at time k-1 and a current state at time k, whose best estimate you want to determine. However, it is possible to rewrite equation 8 in order to satisfy the requirements of the Kalman filter. Specifically, and as previously mentioned, equation 8 is equivalent to the equation:

Uk = f(k — 1,Π*.^) Equação 10 onde o estado do sistema no instante k passa a ser dado pelo vector 6-dimensional Π/c = (Pk Pk-iY = (¾ Yk Zk Xk-i Yk-i Zk-ÒT Equação 11Π Π Π Π Π U U U U U U U U U U U U U U Π Π Π Π Π Π Π Π Π Π Π Π Π Π Π Π = -i Zk-ÒT Equation 11

Aqui, os vectores pk devem ser vistos como projecções dos vectores Wk, de modo que por exemplo a norma \\pk-i — P/c-2II acima é agora vista como uma função de ΠΑ._1. A equação 10 resulta de uma abordagem determinista. A sua passagem para o caso não-determinista, tal como é formulado o filtro de Kalman, é feita de forma simples considerando-se as componentes do estado nfe como variáveis aleatórias, e adicionando àquela equação um erro gaussiano de média zero wk. Desta forma, a versão não-determinista da equação 10 é a equação dada por:Here, vectors pk are to be seen as projections of vectors Wk, so that for example the above norm pk-i-P / c-2II is now seen as a function of ΠΑ._1. Equation 10 results from a deterministic approach. Its transition to the non-deterministic case, as formulated by the Kalman filter, is done simply by considering the components of the nfe state as random variables, and by adding to that equation a Gaussian zero-mean error wk. In this way, the non-deterministic version of equation 10 is the equation given by:

Equação 12 O erro wk-\ descreve a imprecisão que se tem ao computar o estado nfe através da equação 10. Como a componente pfe_ 1 de nfe é igual à componente pk-i de que já é conhecida no instante k, então não existe erro na determinação daquela componente de Ilfc . Desta forma o erro wk_lr é da formaEquation 12 The error wk- \ describes the imprecision we have in computing the nfe state through equation 10. Since the pfe_ 1 component of nfe is equal to the component pk-i that is already known at time k, then there is no error in determining that component of Ilfc. In this way the error wk_lr is of the form

Equação 13 onde wk-i>wk-i’wk-i são os erros nas coordenadas Χ,Υ,Ζ, respectivamente, da estimativa da posição pk dada pela equação 8 ou equivalentemente pela equação 10. Na prática estes erros correspondem à incerteza das medidas de distância dk e variação angular 0k fornecidas pelo acelerómetro (112) e giroscópio (113), respectivamente, e são intrínsecos a estes últimos sensores. Os erros wk_1,wk_1,wk_1 podem ser facilmente calculados realizando experimentalmente um número adequado de percursos semelhantes ao da Figura 4, comparando em cada um dos percursos a posição final real com a posição final estimada através da equação 8. A equação 12 é então a equação de processo a ser usada no filtro de Kalman estendido.Are the errors in the coordinates Χ, Υ, Ζ, respectively, of the estimate of the position pk given by equation 8 or equivalently by equation 10. In practice these errors correspond to the uncertainty of distance measurements dk and angular variation 0k provided by the accelerometer 112 and gyroscope 113, respectively, and are intrinsic to the latter sensors. The errors wk_1, wk_1, wk_1 can be easily calculated by experimentally carrying out an adequate number of paths similar to that of Figure 4, comparing in each of the paths the actual final position with the final position estimated through equation 8. Equation 12 is then the process equation to be used in the extended Kalman filter.

Por outro lado, o cálculo da componente baseada em sensores do pelo menos um leitor (12) inclui a comparação dos valores obtidos por sensores de pelo menos um leitor (12), designada de assinatura (161) Ml, com os valores de sensores de pelo menos um leitor (12) obtidos durante uma fase anterior, tomados como referência, designados de padrões de treino (160) T(X,Y,Z) e associados a uma posição de treino (Χ,Υ,Ζ) (31) .On the other hand, the computation of the sensor-based component of the at least one reader (12) comprises comparing the values obtained by sensors of at least one reader (12), referred to as a signature (161) M1, to the sensor values of (X, Y, Z) and associated with a training position (Χ, Υ, Ζ) (31), wherein the training means (160) .

Mais especificamente, a referida comparação contém os seguintes passos: - determinar pelo menos um padrão de treino (160) que apresenta maior probabilidade de ser compatível com a assinatura (161) do dispositivo móvel (11); - calcular a média ponderada das posições de treino (31) associadas aos padrões de treino (160) com maior probabilidade de ser compatível com a assinatura (161) do dispositivo móvel (11), resultando na posição estimada da componente baseada em sensores do pelo menos um leitor (12) .More specifically, said comparison contains the following steps: determining at least one training pattern (160) which is more likely to be compatible with the signature (161) of the mobile device (11); calculating the weighted average of the training positions 31 associated with the training standards 160 most likely to be compatible with the signature 161 of the mobile device 11 resulting in the estimated position of the sensor based component of the hair less a reader (12).

De forma ainda mais detalhada, os padrões de treino (160) são obtidos de acordo com o seguinte método: - colocação de um dispositivo móvel (11) em cada posição de um conjunto de posições de treino (31) dentro de um espaço físico onde existe pelo menos um leitor (12); - comunicação de pelo menos uma mensagem de treino (201) sem fios por parte do dispositivo móvel (11) em cada um dos posições de treino (31) do conjunto de posições de treino (31) ; - medição por parte do pelo menos um leitor da força do sinal sem fios correspondente à pelo menos uma mensagem treino (201) sem fios; - armazenamento do conjunto de mensagens treino (201) e da correspondente força do sinal sem fios, que definem o conjunto de padrões de treino (160) tomados como referência.Still more detailed, the training standards 160 are obtained according to the following method: - placing a mobile device 11 at each position of a set of training positions 31 within a physical space where there is at least one reader (12); communicating at least one training message (201) wirelessly by the mobile device (11) in each of the training positions (31) of the training position set (31); measuring by the at least one wireless signal strength reader corresponding to the at least one wireless training message (201); - storage of the training message set 201 and the corresponding wireless signal strength, which define the set of training patterns 160 taken as a reference.

Esta fase do presente método, de recolha de posições de treino (31) e respectivos padrões de treino (160), designa-se de fase de aprendizagem (20).This phase of the present method of collecting training positions 31 and respective training standards 160 is called the learning phase 20.

Naturalmente, a posição de uma pluralidade de leitores (12) que permite obter um conjunto de padrões de treino (160) numa fase de aprendizagem deve-se manter para a fase de funcionamento normal da rede, onde se procede à localização. A referida pelo menos uma mensagem de treino (201) sem fios emitida pelo dispositivo móvel (11) em cada um dos posições de treino (31) consiste em Η x I mensagens de treino (201) sem fios, correspondentes a I diferentes potências de sinal (252) transmitidas H vezes.Naturally, the position of a plurality of readers (12) that allows to obtain a set of training standards (160) in a learning phase must be maintained for the normal operating phase of the network, where the location is to be located. Said at least one wireless training message (201) issued by the mobile device (11) in each of the training positions (31) consists of wireless training messages (201), corresponding to different power ratings of signal (252) transmitted H times.

Uma vez feita a aprendizagem em todas as posições de treino (31) do conjunto, as mensagens guardadas na base de dados (15) são agrupadas por posições de treino (31) e classificadas por potência (252).Once the learning is performed in all the training positions 31 of the set, the messages stored in the database 15 are grouped by training positions 31 and rated by power 252.

Por outro lado, mais especificamente, a obtenção dos padrões de treino (160) contém adicionalmente os seguintes passos: - para cada posição de treino, calcular a média μιη da força do sinal medido nas H mensagens correspondentes, bem como o respectivo desvio padrão σ^; - calcular a densidade de probabilidade relativa à distribuição dos valores de força de sinal, através de da Gaussiana:On the other hand, more specifically, obtaining the training standards 160 additionally contains the following steps: - for each training position, calculate the mean μιη of the measured signal strength in the corresponding messages H, as well as the respective standard deviation σ . - calculate the probability density relative to the distribution of the Gaussian signal strength values:

Equação 14 onde: - Ré a variável de força de sinal; - n é o leitor (12) em causa; - i é a potência em causa; - (.Χ,Υ,Ζ) é a posição de treino (31) em causa.Equation 14 where: - R is the signal strength variable; - n is the reader (12) concerned; - i is the power in question; - (.Χ, Υ, Ζ) is the training position (31) in question.

As mensagens na fase de aprendizagem são compostas pelos seguintes dados: identificação (ID) (251) do dispositivo móvel (11); e potência de sinal (252) emitida pelo mesmo. Cada um dos N leitores (12) recebe as mensagens (201), mede a força de sinal recebida (RSSI) e constrói Hxl mensagens de contexto de treino (202), uma por cada das H mensagens de treino (201) e por cada uma das I potências de sinal (252) . Estas novas mensagens (202) são de seguida enviadas para a base de dados (15) através da rede de banda larga (13). Estas mensagens (202) são compostas pelos seguintes dados: identificação (ID) (251) do dispositivo móvel (11); potência (252) emitida pelo mesmo; ID do leitor (253); e o valor do RSSI (254) medido no leitor (12).The messages in the learning phase are composed of the following data: identification (ID) (251) of the mobile device (11); and signal power (252) emitted by the same. Each of the N readers 12 receives the messages 201, measures the received signal strength (RSSI) and constructs Hxl training context messages 202, one for each of the training messages 201 and for each one of the I signal powers (252). These new messages 202 are then sent to the database 15 via the broadband network 13. These messages 202 are composed of the following data: identification (ID) (251) of the mobile device (11); power (252) emitted by it; Reader ID (253); and the RSSI value (254) measured in the reader (12).

Procedendo deste modo, obtemos para cada posição de treino (Χ,Υ,Ζ) uma matriz IxN de Gaussianas T(X, Y,Z) = (pln[X,Y,Z]) Equação 15 que contém portanto a informação da distribuição dos valores de RSSI naquele posição de treino (31) para as várias potências de sinal (252) e para os vários leitores (12). Diz-se então que T (Χ,Υ,Ζ) é o "padrão de RSSI da posição de treino (Χ,Υ,Ζ)". A linha i = 1,...,1 da matriz T{X, Y,Z) contém a informação das distribuições de RSSI pelos N leitores (12) para a potência de sinal i. Assim, dizemos também que a linha i de T(Χ,Υ,Ζ) é o "padrão de RSSI para a potência i da posição de treino (Χ,Υ,Ζ)". A base de dados (15) de treino final consiste assim na lista de todos os padrões de treino (160) de RSSI T(X, Y,Z), um para cada posição de treino (Χ,Υ,Ζ) (31). O cálculo da média ponderada das posições de treino associadas aos padrões de treino (160) com maior probabilidade de serem compatíveis com a assinatura Ml = (R[,...,RlN) (161) do dispositivo móvel (11), que em cada zona transmite numa potência i fixa obtendo-se leituras da força de sinal Rln em cada um dos leitores n = l,...,N, contém os seguintes passos: - calcular o indicador de compatibilidade, o número positivo C{Ml,T) para cada padrão de treino (160) T, dado por:In this way, we obtain for each training position (Χ, Υ, Ζ) a matrix IxN of Gaussian T (X, Y, Z) = (pln [X, Y, Z]) Equation 15 which therefore contains the information of the distribution of the RSSI values at that training position 31 for the various signal potencies 252 and for the various readers 12. It is said then that T (Χ, Υ, Ζ) is the standard RSSI of the training position (Χ, Υ, Ζ). The line i = 1, ..., 1 of the matrix T {X, Y, Z) contains the information of the RSSI distributions by the N readers 12 for the signal power i. Thus, we also say that line i of T (Χ, Υ, Ζ) is the standard RSSI for the power i of the training position (Χ, Υ, Ζ) ". The final training database 15 thus consists of the list of all training standards 160 of RSSI T (X, Y, Z), one for each training position (Χ, Υ, Ζ) (31) . The calculation of the weighted average of the training positions associated with the training standards (160) most likely to be compatible with the signature Ml = (R [, ..., RlN) (161) of the mobile device (11), which in each zone transmits at a fixed power, obtaining readings of the signal strength Rln in each of the readers n = 1, ..., N, contains the following steps: - calculate the compatibility indicator, the positive number C {Ml, T) for each training standard (160) T, given by:

Equação 16Equation 16

onde Pn(^n) é o valor da distribuição normal p^ em R - calcular a estimativa da posição (162) p, a média pesada das K posições de treino (31) com maior indicador de compatibilidade, dada por:where Pn (^ n) is the value of the normal distribution p ^ in R - calculate the estimate of the position (162) p, the weighted average of the training positions (31) with the highest compatibility indicator, given by:

Equação 17 onde os pesos Cj são normalizados e dados porEquation 17 where the weights Cj are normalized and given by

Equação 18 sendo - Ml a assinatura (161) do dispositivo móvel (11); - Pj é a posição de treino (31) associada ao padrão de treino 7), sendo j = 1,.Equation 18 - M1 being the signature (161) of the mobile device (11); - Pj is the training position (31) associated to the training pattern 7), where j = 1 ,.

No decorrer da utilização do presente método, cada leitor (12) recebe mensagens de sinalização (211) e mede o respectivo RSSI instantâneo (260) .In the course of using the present method, each reader (12) receives signaling messages (211) and measures the respective snapshot RSSI (260).

As mensagens de sinalização (211) são compostas, em cada instante k, pelos seguintes dados: ID do dispositivo móvel (251); potência de emissão (252); distância percorrida pelo dispositivo móvel (11) entre os instantes k-1 e k (261); e a variação angular (262) entre as duas seguintes rectas: a recta que liga as posições nos instantes k-2 e k-1, e a recta que liga as posições nos instantes k-1 e k. As posições nos instantes k-1 e k referidas são calculadas internamente pela USI, no respectivo sistema de coordenadas (x,y,z), com base nas medidas adquiridas pelo acelerómetro (112) e giroscópio (113) e tendo como origem o ponto no instante k-2. No final da computação, são devolvidos, não as posições nos instantes k-1 e k (que dependem do referencial), mas sim as medidas invariantes referidas: a distância percorrida (261) e a variação angular (262). Estas medidas invariantes podem ser usadas directamente no sistema de coordenadas do EIS e irão entrar na equação de processo 12 do filtro de Kalman estendido.The signaling messages (211) are composed, at each time point k, by the following data: ID of the mobile device (251); emission power (252); distance traveled by the mobile device (11) between instants k-1 and k (261); and the angular variation (262) between the following two straight lines: the line connecting the positions at instants k-2 and k-1, and the line connecting the positions at instants k-1 and k. The positions at said instants k-1 and k are calculated internally by the USI, in the respective coordinate system (x, y, z), based on the measurements acquired by the accelerometer 112 and gyroscope 113 and having as origin the point in the instant k-2. At the end of the computation, the positions k-1 and k (which depend on the reference) are returned, but the invariant measures are: the distance traveled (261) and the angular variation (262). These invariant measures can be used directly in the EIS coordinate system and will enter the process equation 12 of the extended Kalman filter.

Cada leitor (12) procede posteriormente à construção de uma mensagem de localização (212) por cada dispositivo móvel (11), composta pelos seguintes dados: o ID do dispositivo móvel (251); a potência de emissão (252); o ID do receptor (253) (o ID do próprio); o RSSI (260); a distância percorrida pelo dispositivo móvel (11) entre os instantes k e k-1 (261); e a variação angular (262) entre a recta que liga as posições nos instantes k-2 e k-1, e a recta que liga as posições nos instantes k-1 e k. Estas mensagens são veiculadas na rede de banda larga (13) e registadas na base de dados (15) através do servidor (14). A máquina de cálculo (16) trata então as N mensagens (212) afectas a um dispositivo móvel (11), para cada instante k, uma por cada leitor (12), construindo a respectiva "assinatura" (161) de RSSI, ou seja, o vector de medida Ml com dimensão N dado por: Μ1 = onde R^r η = 1, é a medida de RSSI no leitor (12) n para a potência i (252) emitida pelo dispositivo móvel (11) . 0 indice i usado nestes símbolos serve para indicar a potência de sinal (252) afecta às medidas de RSSI registadas e apresentadas na assinatura (161) de RSSI. A estimativa da posição instantânea (162) é obtida através de uma implementação probabilística do método KNN (K-nearest neighbours) sobre a lista de posições de treino (31). Isto é, dada a assinatura (161) Ml acima na equação anterior, o método para encontrar as K "melhores" posições de treino (31) baseia-se em encontrar os K padrões de treino (160) cuja linha i da respectiva matriz (a linha associada à potência de emissão (252) i indicada no vector de medida Ml) apresenta maior probabilidade de ser compatível com aquela assinatura Ml (161). No final, a estimativa da posição (162) é dada por uma média ponderada das K posições de treino (31) associadas a estes últimos padrões de treino encontrados.Each reader 12 then proceeds to construct a location message 212 for each mobile device 11, composed of the following data: the ID of the mobile device 251; the emission power (252); the receiver ID (253) (its own ID); or RSSI (260); the distance traveled by the mobile device (11) between the instants k and k-1 (261); and the angular variation (262) between the line connecting the positions at instants k-2 and k-1, and the line connecting the positions at instants k-1 and k. These messages are transmitted on the broadband network (13) and registered in the database (15) via the server (14). The calculating machine 16 then treats the N messages 212 assigned to a mobile device 11, for each time k, one for each reader 12, constructing their " signature " (161), that is, the measurement vector M1 with dimension N given by: Μ1 = where R ^ r η = 1, is the RSSI measure in the reader 12 for the power i (252) emitted by the mobile device (11). The index i used in these symbols serves to indicate the signal strength (252) affecting the RSSI measurements recorded and displayed in the RSSI signature (161). The instantaneous position estimation (162) is obtained through a probabilistic implementation of the KNN (K-nearest neighbors) method on the list of training positions (31). That is, given the above signature (161) M1 in the above equation, the method for finding the best " K " (31) is based on finding the training patterns (160) whose line i of the respective matrix (the line associated with the emission power (252) i indicated in the measurement vector M1) is more likely to be compatible with that signature Ml (161). At the end, the position estimate (162) is given by a weighted average of the K training positions (31) associated with the latter training standards found.

Como instrumento de medida é usado o seguinte método, que em cada instante retorna uma estimativa da posição instantânea (162) . Em cada instante k este método fornece uma medida da posição mk = {X^Y^Z^) do dispositivo móvel (11). A equação seguinte descreve a relação entre os vectores de medida e os vectores representativos do estado do sistema presentes na equação de processo: mk = H Uk+vk , H = (/ 0) Equação 19 onde H é portanto uma matriz 3x6 independente do tempo, e vk é o erro associado ao método como instrumento de medida. Este erro é conhecido a priori realizando vários testes de medida com o método no EIS.As a measuring instrument the following method is used, which at each instant returns an estimate of the instantaneous position (162). At each instant k this method provides a measure of the position mk = {X ^ Y ^ Z ^) of the mobile device (11). The following equation describes the relationship between the measurement vectors and the representative vectors of the system state present in the process equation: mk = H Uk + vk, H = (/ 0) Equation 19 where H is therefore a 3x6 matrix independent of time , and vk is the error associated with the method as a measuring instrument. This error is known a priori by performing several measurement tests with the method in the EIS.

Define-se assim totalmente, pelas equações 12 e 19, um filtro de Kalman estendido.An extended Kalman filter is thus defined by equations 12 and 19.

Numa fase do presente método designada de fase de localização (21), uma pluralidade de dispositivos móveis (11) comunica periodicamente uma mensagem de sinalização (211), com uma das I potências (252) seleccionadas na fase de aprendizagem (20).In a phase of the present method designated location phase 21, a plurality of mobile devices 11 periodically communicate a signaling message 211, with one of the I powers 252 selected in the learning phase 20.

Neste âmbito, a presente invenção contém também um método adequado para poupança de energia, através da reconfiguração da potência transmitida por cada dispositivo móvel (11), com base no número de leitores (12) presente numa determinada zona virtual (119) do EIS, uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede.In this context, the present invention also contains a suitable method for saving energy by reconfiguring the power transmitted by each mobile device 11, based on the number of readers 12 present in a given virtual area 119 of the EIS, a virtual zone (119) defined in the space occupied by the network.

Neste método, a potência de transmissão de pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurável, sendo que o valor de potência de transmissão configurado no pelo menos um dispositivo móvel (11) varia inversamente com o número de leitores (12) que integram uma zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede.In this method, the transmission power of at least one mobile device (11) is configurable, the transmission power value configured at the at least one mobile device (11) varies inversely with the number of readers (12) virtual zone (119) defined in the space occupied by the network.

Mais especificamente, cada zona virtual (119) definida no espaço ocupado pela rede contém pelo menos um leitor (12), sendo que a potência de transmissão do pelo menos um dispositivo móvel (11) é configurada por pelo menos um leitor (12) mais próximo.More specifically, each virtual zone (119) defined in the space occupied by the network contains at least one reader (12), the transmission power of the at least one mobile device (11) being configured by at least one reader (12) next.

No método presentemente descrito, de reconfiguração da potência de pelo menos um dispositivo móvel (11), aquando da entrada de um dispositivo móvel (11) numa zona virtual (119) distinta daquela em que se encontrava anteriormente, a sua potência de transmissão é reconfigurada pelo leitor (12) mais próximo.In the currently described method of reconfiguring the power of the at least one mobile device (11), upon input of a mobile device (11) into a virtual zone (119) other than that previously located, its transmission power is reconfigured by the nearest reader (12).

Neste método, qualquer leitor (12) e qualquer dispositivo móvel (11) comunicam entre si por via de comunicações sem fios.In this method, any reader (12) and any mobile device (11) communicate with each other via wireless communications.

Adicionalmente, a potência de transmissão configurada num dispositivo móvel (11) é seleccionada de um conjunto de I potências de transmissão.In addition, the transmission power configured in a mobile device (11) is selected from a set of I transmission powers.

De forma mais detalhada, cada dispositivo móvel (11) comunicam periodicamente uma mensagem de sinalização (211) potencialmente recebida por pelo menos um leitor (12) , com uma das I potências (252) . A potência de sinal (252) emitida por cada dispositivo móvel (11) depende da zona virtual (119) do EIS em que se encontra em cadaIn more detail each mobile device 11 periodically reports a signaling message 211 potentially received by at least one reader 12 with one of the powers 252. The signal power (252) emitted by each mobile device (11) depends on the virtual zone (119) of the EIS in which it is in each

instante, e é configurada pelos leitores (12) que se encontram nessa zona virtual (119) . Sempre que um dispositivo móvel (11) entra numa zona virtual (119) diferente, os leitores (12) dessa zona enviam uma mensagem de configuração ao dispositivo móvel (11) com a informação da potência de sinal (252) que foi previamente estipulada para aquela zona virtual (119). Nomeadamente, isto quer dizer que EIS se encontra virtualmente dividido em diferentes zonas virtuais (119), sendo atribuída uma das I potências de sinal (252) a cada zona virtual (119) . Desta forma é possível adequar a precisão do presente sistema de localização às necessidades de cada zona virtual (119) . Em locais onde não existe necessidade de se ter uma precisão elevada, os leitores (12) são colocados de forma mais esparsa e a potência de sinal (252) utilizada será mais alta (portanto com maior alcance). Em locais onde existe uma necessidade de precisão elevada (por exemplo certas zonas perigosas de instalações ou plantas industriais) os leitores (12) são colocados de uma forma mais densa (mais leitores (12) por área) e a potência de sinal (252) usada é mais baixa (portanto com menor alcance), de forma que um dispositivo móvel (11) seja detectado por um número menor de leitores (12) . A presente invenção contém ainda um sistema que implementa qualquer um dos métodos anteriormente descritos. 0 referido sistema contém pelo menos um leitor (12) pelo menos um dispositivo móvel (11) e uma máquina de cálculo (16), cada um programado para implementar qualquer um dos métodos anteriormente descritos, nas suas diferentes configurações. Mais especificamente o pelo menos um leitor (12) e pelo menos um dispositivo móvel (11) estão programados para implementar os passos de método referentes a autocalibração do pelo menos um dispositivo móvel (11) e referentes à reconfiguração de potência do pelo menos um dispositivo móvel (11).and is configured by the readers (12) located in that virtual area (119). Whenever a mobile device 11 enters a different virtual zone 119, the readers 12 of that zone send a configuration message to the mobile device 11 with the signal power information 252 that has been previously set forth for that virtual zone (119). Namely, this means that EIS is virtually divided into different virtual zones (119), one of the I signal powers (252) being assigned to each virtual zone (119). In this way it is possible to adapt the accuracy of the present location system to the needs of each virtual zone (119). In places where there is no need for high accuracy, the readers 12 are placed more sparsely and the signal power 252 used will be higher (hence wider). In locations where there is a need for high accuracy (eg certain hazardous areas of industrial installations or plants) the readers 12 are placed more densely (more readers 12 per area) and the signal power 252, used is lower (therefore with a lower range), so that a mobile device (11) is detected by a smaller number of readers (12). The present invention further provides a system which implements any of the methods described above. Said system contains at least one reader (12) at least one mobile device (11) and a calculating machine (16), each programmed to implement any of the previously described methods, in their different configurations. More specifically the at least one reader (12) and at least one mobile device (11) are programmed to implement the method steps relating to self-calibration of the at least one mobile device (11) and referring to the power reconfiguration of the at least one device (11).

Tanto o pelo menos um leitor (12) como o pelo menos um dispositivo móvel (11) contêm meios de comunicação sem fios em radiofrequência, e preferencialmente contém pelo menos três leitores (12). A máquina de cálculo (16) está programada para implementar o cálculo associado à evolução temporal da posição de pelo menos um dispositivo móvel (11) através de uma componente baseada em sensores inerciais do pelo menos um dispositivo móvel (11) e através de uma componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12).Both the at least one reader (12) and the at least one mobile device (11) contain radiofrequency wireless communication means, and preferably contain at least three readers (12). The calculating machine (16) is programmed to implement the calculation associated with the time evolution of the position of the at least one mobile device (11) through a component based on inertial sensors of the at least one mobile device (11) and through a component based on sensors of at least one reader (12).

Preferencialmente, o sistema contém ainda uma base de dados (15), adequada para armazenar informação de padrões de treino (160) e de posições de treino (31). O sistema contém também preferencialmente um servidor central de informação (14), um servidor central de informação (14), que por sua vez contém meios para receber e transmitir informação de e para pelo menos um leitor (12) e para receber e meios para transmitir informação de e para uma base de dados (15).Preferably, the system further contains a database (15), suitable for storing training pattern information (160) and training positions (31). The system also preferably contains a central information server (14), a central information server (14), which in turn contains means for receiving and transmitting information from and to at least one reader (12) and for receiving means for transmit information to and from a database (15).

Numa realização preferencial, a máquina de cálculo (16) está integrada no servidor central de informação (14) ou em pelo menos um leitor (12), ou consistir num elemento independente.In a preferred embodiment, the calculating machine 16 is integrated in the central information server 14 or in at least one reader 12, or consists of an independent element.

Preferencialmente, o servidor central de informação (14), pelo menos leitor (12), a base de dados (15) e a máquina de cálculo (16) estão ligados por via de rede de banda larga (13).Preferably, the central information server (14), at least reader (12), the database (15) and the calculating machine (16) are connected via the broadband network (13).

MODOS DE REALIZAÇÃOMETHODS OF ACHIEVEMENT

Num modo de realização do objecto da presente invenção, o deslocamento de um dispositivo móvel (11) é calculado com recurso a um algoritmo de pedómetro.In one embodiment of the subject of the present invention, the displacement of a mobile device (11) is calculated using a pedometer algorithm.

Num outro modo de realização do objecto da presente invenção, o vector gravítico é determinado em pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a um acelerómetro (112) .In another embodiment of the subject of the present invention, the gravitational vector is determined in at least one mobile device (11) using an accelerometer (112).

Num modo de realização do sistema objecto da presente invenção, este contém: • uma pluralidade de dispositivos móveis (11) de identificação individual com funções de transmissão em radiofrequência; • uma pluralidade leitores (12) com posições fixas, e com funções de comunicação em radiofrequência; • pelo menos uma rede de banda larga (13) para transporte de informação; • um servidor central de informação (14); • uma base de dados (15); e • uma máquina de cálculo (16).In one embodiment of the system object of the present invention, it contains: a plurality of individually identifiable mobile devices (11) with radiofrequency transmission functions; A plurality of readers (12) with fixed positions, and with radiofrequency communication functions; At least one broadband network (13) for carrying information; • a central information server (14); • a database (15); and • a calculating machine (16).

Nesse mesmo modo de realização, o sistema objecto da presente invenção é instalado no já referido Espaço de Implementação do Sistema (EIS), com sistema de coordenadas (X, Y, Z). Os leitores (12) encontram-se distribuídos pelo EIS, fixos à infraestrutura local, por forma a conseguirem a completa cobertura de rede de radiofrequência onde comunicam os dispositivos móveis (11) . Os leitores (12) contêm também elementos adequados para comunicação em rede de banda larga (13). Os dispositivos móveis (11) são compostos por um elemento de radiofrequência (ill), um acelerómetro (112); um giroscópio (113); e um botão de pânico (114) . Por forma a maximizar a autonomia do dispositivo móvel (11), e minimizar o seu tamanho e peso, os sensores acelerómetro (112) e giroscópio (113) são de tecnologia MEMS (dos termos em inglês Micro Electromechanical System). 0 conjunto composto por acelerómetro (112) e giroscópio (113) é denominado de Unidade de Sensores Inerciais (USI) . A USI tem associado a si mesma um sistema de coordenadas (x,y,z) em relação ao qual são computados os dados fornecidos por acelerómetro (112) e giroscópio (113), o já mencionado sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11) .In the same embodiment, the system object of the present invention is installed in the aforementioned System Implementation Space (EIS), with coordinate system (X, Y, Z). Readers (12) are distributed by the EIS, fixed to the local infrastructure, in order to achieve complete radio network coverage where mobile devices communicate (11). The readers (12) also contain elements suitable for broadband network communication (13). The mobile devices (11) are composed of a radio frequency element (ill), an accelerometer (112); a gyroscope (113); and a panic button (114). In order to maximize the autonomy of the mobile device 11 and to minimize its size and weight, the accelerometer (112) and gyroscope (113) sensors are MEMS (Micro Electromechanical System) technology. The set consisting of accelerometer 112 and gyroscope 113 is called the Inertial Sensor Unit (USI). The USI has associated with itself a coordinate system (x, y, z) in relation to which the data provided by accelerometer (112) and gyroscope (113) are computed, the already mentioned coordinate system of the mobile device (11) .

Como será evidente a um perito na especialidade, a presente invenção não deverá estar limitada aos modos de realização descritos no presente documento, sendo possíveis diversas alterações que se mantêm no âmbito da presente invenção.As will be apparent to one skilled in the art, the present invention should not be limited to the embodiments described herein, and a number of changes are possible which remain within the scope of the present invention.

Evidentemente, os modos preferenciais acima apresentados são combináveis, nas diferentes formas possíveis, evitando-se aqui a repetição de todas essas combinações. A invenção deve apenas ser limitada pelo espírito das reivindicações que se seguem.Of course, the preferred modes set forth above are combinable, in the different possible forms, avoiding repeating all such combinations here. The invention should only be limited by the spirit of the claims which follow.

Lisboa, 27 de Abril de 2015Lisbon, April 27, 2015

Claims (22)

REIVINDICAÇÕES 1. Método de localização fina tridimensional em tempo-real caracterizado por conter os seguintes passos: - pelo menos um dispositivo móvel (11) realizar uma autocalibração recorrente no tempo quanto à sua orientação espacial, contendo os seguintes passos: o determinar o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo pelo menos um eixo em relação ao valor de posição espacial correspondente a um instante anterior; o se o valor do módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo pelo menos um eixo for aproximadamente nulo, determinar o vector gravítico no sistema de coordenadas do dispositivo móvel (11); - determinar a posição do pelo menos um dispositivo móvel (11) com recurso a medidas invariantes, concretamente o ângulo rodado pelo dispositivo móvel (11) em torno do vector gravítico e o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11).A three-dimensional real-time location method characterized in that it contains the following steps: - at least one mobile device (11) performs a time-based self-calibration with regard to its spatial orientation, comprising the following steps: o determining the displacement of the (11) according to at least one axis relative to the spatial position value corresponding to an earlier instant; or if the value of the displacement module of the mobile device (11) on at least one axis is approximately zero, determine the gravitational vector in the coordinate system of the mobile device (11); - determining the position of the at least one mobile device (11) using invariant measures, namely the angle rotated by the mobile device (11) around the gravitational vector and the displacement module of the mobile device (11). 2. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por a determinação do deslocamento do dispositivo móvel (11) conter os seguintes passos: - determinar o valor da aceleração de pelo menos um dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares; - com base nestes valores, calcular o deslocamento do dispositivo móvel (11) segundo três eixos perpendiculares em relação a uma posição anteriormente determinada.A real-time three-dimensional fine location method according to the preceding claim, characterized in that the determination of the displacement of the mobile device (11) comprises the following steps: - determining the acceleration value of at least one second mobile device (11) three perpendicular axes; - on the basis of these values, calculate the displacement of the movable device (11) according to three axes perpendicular to a previously determined position. 3. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por incluir um sistema de coordenadas de referência cujo eixo dos ZZ está alinhado com o vector gravítico.A three-dimensional real-time location method according to the preceding claim, characterized in that it includes a reference coordinate system whose ZZ axis is aligned with the gravitational vector. 4. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores caracterizado por calcular a evolução temporal da posição de pelo menos um dispositivo móvel (11) através de uma componente baseada em sensores inerciais de pelo menos um dispositivo móvel (11) e através de uma componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12).A real-time three-dimensional fine location method according to any one of the preceding claims, characterized by calculating the time evolution of the position of the at least one mobile device (11) through a component based on inertial sensors of the at least one mobile device (11) and through a sensor-based component of at least one reader (12). 5. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por o cálculo da componente baseada em sensores inerciais do pelo menos um dispositivo móvel (11) incluir o cálculo da evolução temporal da posição pk = CXk.Yk.Zk) do dispositivo móvel (11) através da equação:A three-dimensional real-time location method in real time according to the preceding claim, characterized in that the computation of the inertial sensor component of the at least one mobile device (11) includes the calculation of the time evolution of the position pk = CXk.Yk. Zk) of the mobile device (11) through the equation: onde: - nfe é o vector 6-dimensional dado por - fé uma função não-linear, de Mxl6 em R6, dada por:where: - nfe is the 6-dimensional vector given by - faith a nonlinear function, from Mxl6 to R6, given by: - / é a matriz identidade de dimensão 3; - Ak_i é uma matriz 3x3 dada por- / is the identity matrix of dimension 3; - Ak_i is a 3x3 matrix given by R(9k) é a matriz de rotação tridimensional em torno do eixo ZZ do sistema de coordenadas de referência pelo ângulo dk:R (9k) is the three-dimensional rotation matrix about the axis ZZ of the reference coordinate system by the angle dk: - dk é o módulo do deslocamento do dispositivo móvel (11) entre os instantes k — 1 e k; - 9k é o ângulo que o dispositivo móvel (11) rodou em torno do eixo gravitico entre os instantes k — 1 e k; - k é o instante actual.- dk is the displacement module of the mobile device (11) between the instants k - 1 and k; - 9k is the angle that the mobile device (11) has rotated about the gravitational axis between the instants k-1 and k; - k is the current instant. 6. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação 4 caracterizado por o cálculo da componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12) incluir a comparação dos valores obtidos por sensores de pelo menos um leitor (12), designada de assinatura (161) Ml, com os valores de sensores de pelo menos um leitor (12) obtidos durante uma fase anterior, tomados como referência, designados de padrões de treino (160) T(X,Y,Z).A three-dimensional real-time location method in real-time according to claim 4, characterized in that calculation of the sensor-based component of the at least one reader (12) comprises comparing the values obtained by sensors of at least one reader (12) (161) M1, with the sensor values of at least one reader (12) obtained during an earlier phase, referred to as training standards (160) T (X, Y, Z). 7. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por a comparação conter os seguintes passos: - determinar pelo menos um padrão de treino (160) que apresenta maior probabilidade de ser compatível com a assinatura (161) do dispositivo móvel (11); - calcular a média ponderada das posições de treino (31) associadas aos padrões de treino (160) com maior probabilidade de serem compatíveis com a assinatura (161) do dispositivo móvel (11), resultando na posição estimada para o dispositivo móvel (11) pela componente baseada em sensores de pelo menos um leitor (12).7. Real-time three-dimensional fine location method according to the preceding claim, characterized in that the comparison comprises the following steps: - determining at least one training pattern (160) which is more likely to be compatible with the signature (161) of the mobile device (11); calculating the weighted average of the training positions 31 associated with the training standards 160 most likely to be compatible with the signature 161 of the mobile device 11 resulting in the estimated position for the mobile device 11, by the sensor-based component of the at least one reader (12). 8. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com qualquer uma das reivindicações 6 e 7 caracterizado por os padrões de treino (160) serem obtidos de acordo com o seguinte método: - colocação de um dispositivo móvel (11) em cada posição de um conjunto de posições de treino (31) dentro de um espaço físico onde existe pelo menos um leitor (12); - comunicação de pelo menos uma mensagem de treino (201) sem fios por parte do dispositivo móvel (11) em cada uma das posições de treino (31) do conjunto de posições de treino (31); - medição por parte de pelo menos um leitor (12) da força do sinal sem fios correspondente à pelo menos uma mensagem de treino (201) sem fios; - armazenamento do conjunto de mensagens de treino (201) e da correspondente força do sinal sem fios, que definem o conjunto de padrões de treino (160) tomados como referência.A real-time three-dimensional fine location method according to any one of claims 6 and 7, characterized in that the training standards (160) are obtained according to the following method: - placing a mobile device (11) in each position of a set of training positions (31) within a physical space where there is at least one reader (12); - communicating at least one training message (201) wirelessly by the mobile device (11) in each of the training positions (31) of the training position set (31); measuring by at least one wireless signal strength reader (12) corresponding to the at least one wireless training message (201); - storing the set of training messages (201) and the corresponding wireless signal strength, which define the set of training patterns (160) taken as a reference. 9. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por a pelo menos uma mensagem de treino (201) sem fios emitida pelo dispositivo móvel (11) em cada uma das posições de treino (31) consistir em Η x I mensagens de treino (201) sem fios, correspondentes a I diferentes potências de sinal (252) transmitidas H vezes.A real-time three-dimensional fine location method according to the preceding claim, characterized in that the at least one wireless training message (201) emitted by the mobile device (11) in each of the training positions (31) consists of Η x I wireless training messages (201) corresponding to I different signal strengths (252) transmitted H times. 10. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com qualquer uma das reivindicações 8 e 9 caracterizado por a obtenção dos padrões de treino (160) conter adicionalmente os seguintes passos: - para cada posição de treino (31), calcular a média μιη da força do sinal medido nas H mensagens correspondentes, bem como o respectivo desvio padrão σ - calcular a densidade de probabilidade pk da distribuição normal relativa à média μιη e ao desvio padrão σ^, através da expressão da Gaussiana:A real-time three-dimensional fine location method according to any one of claims 8 and 9, characterized in that the training standards (160) additionally contain the following steps: - for each training position (31), calculate the mean μιη of the signal strength measured in the corresponding messages H, as well as the respective standard deviation σ - calculate the probability density pk of the normal distribution relative to the mean μιη and the standard deviation σ ^, through the expression of Gaussian: onde: - Ré a variável de força de sinal; - n é o leitor (12) em causa; - i é a potência em causa; - (Χ,Υ,Ζ) é a posição de treino (31) em causa.where: - R is the signal strength variable; - n is the reader (12) concerned; - i is the power in question; - (Χ, Υ, Ζ) is the training position (31) in question. 11. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por o cálculo da média ponderada dos padrões de treino (160) com maior probabilidade de serem compatíveis com a assinatura (161) do dispositivo móvel (11) conter os seguintes passos: - calcular o indicador de compatibilidade, o número positivo C(M\r) para cada padrão de treino (160) T, dado por:A real-time three-dimensional fine location method according to the preceding claim, characterized in that the calculation of the weighted average of the training standards (160) most likely to be compatible with the signature (161) of the mobile device (11) contains the following steps: - calculate the compatibility indicator, the positive number C (M \ r) for each training standard (160) T, given by: onde Pn(^n) é o valor da densidade de probabilidade ph em - calcular a estimativa da posição (162) p, a média pesada das K posições de treino cujos padrões de treino (160) apresentam maiores indicadores de compatibilidade, dada por:where Pn (^ n) is the value of the probability density ph in - compute the estimate of the position (162) p, the weighted average of the K training positions whose training standards (160) have the highest compatibility indicators, given by: onde os pesos Cj são normalizados e dados porwhere the weights Cj are normalized and given by sendo - = (/?{,...,4) a ass inatura (161) do dispositivo móvel (11); - pj é a posição de treino (31) associada ao padrão de treino 7), sendo 7 = 1,...,; - K é um número inteiro positivo fixo.the mobile device (11) being - = (/? - pj is the training position (31) associated to the training pattern 7), where 7 = 1, ...,; - K is a fixed positive integer. 12. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com a reivindicação 11 caracterizado por a estimativa da posição instantânea (162) de um dispositivo móvel (11) no instante k, a posição mk = (.xk,Yk,zk) do dispositivo móvel (11), ser determinada como uma relação com os vectores Wk, representativos do estado do sistema presentes na equação de processo mk= H Ylk+ vk ,// = (/0) onde H é uma matriz 3x6 independente do tempo e vk o erro associado ao presente método como instrumento de medida.A real-time three-dimensional fine location method according to claim 11, characterized in that the instantaneous location (162) of a mobile device (11) at time k, the position mk = (.xk, Yk, zk) of the mobile device (11), is determined as a relation to the vectors Wk, representative of the state of the system present in the process equation mk = H Ylk + vk, // = (/ 0) where H is a 3x6 matrix independent of time and vk is the error associated with the present method as a measuring instrument. 13. Método de localização fina tridimensional em tempo-real de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores caracterizado por o deslocamento ser calculado com recurso a um algoritmo de pedómetro.A three-dimensional real-time location method according to any one of the preceding claims, characterized in that the displacement is calculated using a pedometer algorithm. 14. Sistema de localização fina tridimensional em tempo-real caracterizado por conter pelo menos um leitor (12) e pelo menos um dispositivo móvel (11) e uma máquina de cálculo (16), cada um programado para implementar o método de qualquer uma das reivindicações 1 a 13.A three-dimensional real-time real-time location system characterized by containing at least one reader (12) and at least one mobile device (11) and a calculating machine (16), each programmed to implement the method of any one of Claims 1 to 13. 15. Sistema de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por tanto o pelo menos um leitor (12) como o pelo menos um dispositivo móvel (11) conterem meios de comunicação sem fios em radiofrequência.System according to the preceding claim, characterized in that both the at least one reader (12) and the at least one mobile device (11) contain radiofrequency wireless communication means. 16. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 14 e 15 caracterizado por conter pelo menos três leitores (12).A system according to any one of claims 14 and 15 characterized in that it comprises at least three readers (12). 17. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 14 a 16 caracterizado por conter adicionalmente uma base de dados (15), adequada para armazenar informação de padrões de treino (160) e de posições de treino (31).System according to any one of claims 14 to 16, characterized in that it additionally contains a database (15), suitable for storing training pattern information (160) and training positions (31). 18. Sistema de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por conter adicionalmente um servidor central de informação (14), que por sua vez contém meios para receber e transmitir informação de e para pelo menos um leitor (12) e para receber e meios para transmitir informação de e para uma base de dados (15).System according to the preceding claim, characterized in that it further comprises a central information server (14), which in turn contains means for receiving and transmitting information from and to at least one reader (12) and for receiving and transmitting means information to and from a database (15). 19. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 16 a 18 caracterizado por a máquina de cálculo (16) estar integrada no servidor central de informação (14) ou consistir num elemento independente.System according to any one of claims 16 to 18, characterized in that the calculating machine (16) is integrated in the central information server (14) or consists of an independent element. 20. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 18 e 19 caracterizado por o servidor central de informação (14), pelo menos um leitor (12), a base de dados (15) e a máquina de cálculo (16) estarem ligados por via de rede de banda larga (13).System according to any one of claims 18 and 19, characterized in that the central information server (14), at least one reader (12), the database (15) and the calculating machine (16) are connected by broadband network route (13). 21. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 14 a 20 caracterizado por cada dispositivo móvel (11) conter um acelerómetro (112) e um giroscópio (113) .System according to any one of claims 14 to 20, characterized in that each mobile device (11) contains an accelerometer (112) and a gyro (113). 22. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 14 a 21 caracterizado por cada dispositivo móvel conter adicionalmente um botão de pânico (114). Lisboa, 27 de Abril de 2015A system according to any one of claims 14 to 21, characterized in that each mobile device further comprises a panic button (114). Lisbon, April 27, 2015