Razvojem znanosti i tehnologije, Internet stvari (IoT) postao je trenutno najzanimljivija nova tehnologija. Doživljava procvat, omogućujući bliže povezivanje i lakšu komunikaciju svega na svijetu. Elementi IoT-a su posvuda. Internet stvari se dugo smatra „sljedećom industrijskom revolucijom“ jer je spreman transformirati način na koji ljudi žive, rade, igraju se i putuju.

Iz ovoga možemo vidjeti da je revolucija Interneta stvari tiho započela. Mnoge stvari koje su bile u konceptu i pojavljivale su se samo u znanstvenofantastičnim filmovima pojavljuju se u stvarnom životu, a možda to sada možete osjetiti.

S telefona u uredu možete daljinski upravljati svjetlima i klima uređajima u svom domu, a svoj dom možete vidjeti i putem sigurnosnih kamera.
tisućama kilometara daleko. A potencijal Interneta stvari ide daleko dalje od toga. Koncept budućeg ljudskog pametnog grada integrira poluvodiče, upravljanje zdravljem, mrežu, softver, računarstvo u oblaku i tehnologije velikih podataka kako bi stvorio pametnije životno okruženje. Izgradnja takvog pametnog grada ne može bez tehnologije pozicioniranja, koja je važna karika Interneta stvari. Trenutno su pozicioniranje u zatvorenom prostoru, pozicioniranje na otvorenom i druge tehnologije pozicioniranja u žestokoj konkurenciji.

Trenutno, GPS i tehnologija pozicioniranja baznih stanica u osnovi zadovoljavaju potrebe korisnika za lokacijskim uslugama u vanjskim uvjetima. Međutim, 80% ljudskog života provodi se u zatvorenom prostoru, a neka jako zasjenjena područja, poput tunela, niskih mostova, visokih ulica i guste vegetacije, teško je postići tehnologijom satelitskog pozicioniranja.

Za lociranje ovih scenarija, istraživački tim predložio je shemu novog tipa vozila u stvarnom vremenu temeljenog na UHF RFID-u, koja je predložena na temelju metode pozicioniranja fazne razlike višestrukih frekvencijskih signala, rješavajući problem fazne dvosmislenosti uzrokovane signalom jedne frekvencije za lociranje, prvo predloženo na temelju
U algoritmu lokalizacije maksimalne vjerojatnosti za procjenu kineskog teorema o ostatku, Levenberg-Marquardtov (LM) algoritam korišten je za optimizaciju koordinata ciljanog položaja. Eksperimentalni rezultati pokazuju da predložena shema može pratiti položaj vozila s pogreškom manjom od 27 cm u 90% vjerojatnosti.

Sustav za pozicioniranje vozila navodno se sastoji od UHF-RFID oznake postavljene uz cestu, RFID čitača s antenom montiranom na krovu vozila,
i ugrađeno računalo. Kada se vozilo kreće takvom cestom, RFID čitač može u stvarnom vremenu dobiti fazu povratno raspršenog signala s više oznaka, kao i informacije o lokaciji pohranjene u svakoj oznaci. Budući da čitač emitira višefrekventne signale, RFID čitač može dobiti više faza koje odgovaraju različitim frekvencijama svake oznake. Ove informacije o fazi i položaju ugrađeno računalo će koristiti za izračun udaljenosti od antene do svake RFID oznake, a zatim za određivanje koordinata vozila.