მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, ნივთების ინტერნეტი (IoT) ამჟამად ყველაზე აქტუალური ახალი ტექნოლოგია გახდა. ის სწრაფად ვითარდება, რაც საშუალებას აძლევს მსოფლიოში ყველაფერს უფრო მჭიდროდ დაუკავშირდეს და უფრო მარტივად დაუკავშირდეს ერთმანეთს. IoT-ის ელემენტები ყველგანაა. ნივთების ინტერნეტი დიდი ხანია „შემდეგ ინდუსტრიულ რევოლუციად“ ითვლება, რადგან ის მზადაა შეცვალოს ადამიანების ცხოვრების, მუშაობის, გართობისა და მოგზაურობის წესი.

აქედან ვხედავთ, რომ ნივთების ინტერნეტის რევოლუცია ჩუმად დაიწყო. ბევრი რამ, რაც კონცეფციაში იყო და მხოლოდ სამეცნიერო ფანტასტიკურ ფილმებში ჩანდა, რეალურ ცხოვრებაში ჩნდება და შესაძლოა, ახლაც იგრძნოთ ეს.

თქვენ შეგიძლიათ დისტანციურად აკონტროლოთ თქვენი სახლის განათება და კონდიციონერი თქვენი ტელეფონიდან ოფისში და ნახოთ თქვენი სახლი სათვალთვალო კამერების საშუალებით.
ათასობით მილის დაშორებით. და ნივთების ინტერნეტის პოტენციალი გაცილებით მეტია, ვიდრე ეს. მომავლის ჭკვიანი ქალაქის კონცეფცია აერთიანებს ნახევარგამტარების, ჯანდაცვის მენეჯმენტის, ქსელის, პროგრამული უზრუნველყოფის, ღრუბლოვანი ტექნოლოგიების და დიდი მონაცემების ტექნოლოგიებს უფრო ჭკვიანი ცოცხალ-სივრცის გარემოს შესაქმნელად. ასეთი ჭკვიანი ქალაქის მშენებლობა შეუძლებელია პოზიციონირების ტექნოლოგიის გარეშე, რომელიც ნივთების ინტერნეტის მნიშვნელოვანი რგოლია. ამჟამად, შიდა პოზიციონირების, გარე პოზიციონირების და სხვა პოზიციონირების ტექნოლოგიები სასტიკ კონკურენციას უწევენ ერთმანეთს.

ამჟამად, GPS და საბაზო სადგურის პოზიციონირების ტექნოლოგიები ძირითადად აკმაყოფილებს მომხმარებლების საჭიროებებს გარე სცენარებში მდებარეობის სერვისების მხრივ. თუმცა, ადამიანი ცხოვრების 80%-ს შენობაში ატარებს და ზოგიერთ ძლიერ დაჩრდილულ ადგილას, როგორიცაა გვირაბები, დაბალი ხიდები, მაღალსართულიანი ქუჩები და ხშირი მცენარეულობა, თანამგზავრული პოზიციონირების ტექნოლოგიით მიღწევა რთულია.

ამ სცენარების ადგილმდებარეობის დასადგენად, კვლევითმა ჯგუფმა წარმოადგინა UHF RFID-ზე დაფუძნებული ახალი ტიპის რეალურ დროში სატრანსპორტო საშუალების სქემა, რომელიც შემოთავაზებული იყო მრავალსიხშირიანი სიგნალის ფაზური სხვაობის პოზიციონირების მეთოდზე დაყრდნობით, წყვეტს ერთი სიხშირის სიგნალით გამოწვეული ფაზური ორაზროვნების პრობლემას. პირველად შემოთავაზებული იქნა ადგილმდებარეობის მიხედვით.
ჩინური ნაშთის თეორემის შესაფასებლად მაქსიმალური ალბათობის ლოკალიზაციის ალგორითმზე, სამიზნე პოზიციის კოორდინატების ოპტიმიზაციისთვის გამოყენებულია ლევენბერგ-მარკვარდტის (LM) ალგორითმი. ექსპერიმენტული შედეგები აჩვენებს, რომ შემოთავაზებული სქემით შესაძლებელია ავტომობილის პოზიციის თვალყურის დევნება 27 სმ-ზე ნაკლები შეცდომით 90%-იანი ალბათობით.

ავტომობილის პოზიციონირების სისტემა შედგება გზისპირა UHF-RFID ტეგისგან, ავტომობილის თავზე დამონტაჟებული ანტენით აღჭურვილი RFID წამკითხველისგან.
და ბორტ კომპიუტერი. როდესაც სატრანსპორტო საშუალება ასეთ გზაზე მოძრაობს, RFID წამკითხველს შეუძლია რეალურ დროში მიიღოს უკუგაფანტული სიგნალის ფაზა მრავალი ტეგიდან, ასევე თითოეულ ტეგში შენახული მდებარეობის ინფორმაცია. რადგან წამკითხველი ასხივებს მრავალსიხშირიან სიგნალებს, RFID წამკითხველს შეუძლია მიიღოს მრავალი ფაზა, რომელიც შეესაბამება თითოეული ტეგის სხვადასხვა სიხშირეს. ამ ფაზისა და პოზიციის ინფორმაციას ბორტ კომპიუტერი გამოიყენებს ანტენიდან თითოეულ RFID ტეგამდე მანძილის გამოსათვლელად და შემდეგ სატრანსპორტო საშუალების კოორდინატების დასადგენად.