An integrated RFID–UWB method for indoor localization of materials in construction
Notice bibliographique
Résumé
A considerable body of literature exists on automated object localization and tracking of construction operations. While GPS-based solutions have been widely investigated in many studies for outdoor tracking of these operations, indoor tracking proved to be more challenging. This paper focuses on indoor material localization and investigates the use of two remote sensing technologies—ultra-wideband and radio frequency identification—and the integrated use of these technologies to leverage the benefits of each for a cost-effective and practical solution for location identification of materials on site. The developed method is based on an experimental study conducted in two phases. In the first phase, experiments are designed and performed to evaluate the accuracy of ultra-wideband for localization, as well as to determine the optimal output power for a hand-held radio frequency identification reader. The optimal power is identified by evaluating the range measurement accuracy and maximum reading range of the hand-held radio frequency identification reader. In the second phase, the integrated use of radio frequency identification device and ultra-wideband for object localization is studied, and an improved trilateration technique is developed. The results of the experiments show an absolute error of 0.52 m and 1.15 m for 2D and 3D localization, respectively. Accordingly, the integration of these two technologies eliminates the need for using a large number of radio frequency identification reference tags on site for indoor material localization. The method is expected to enhance automated material tracking on construction sites by improving the localization accuracy and providing a straightforward data acquisition protocol. The analysis of experimental data captured in a lab setting is also presented, demonstrating the advantages of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».