[ca] En els darrers anys, la indústria de l'automòbil ha orientat els seus esforços de recerca i desenvolupament cap a la conducció autònoma i assistida. Es tracta de sistemes crítics, ja que han de garantir la seva robustesa i fiabilitat per a la vida humana i, per tant, tenen dissenys complexos i impliquen les tecnologies més innovadores. El sistema de localització i posicionament és un dels seus mecanismes més difícils que requereix una alta disponibilitat i precisió. Per a aquest problema hi ha molts enfocaments tecnològics, però els més comuns són solucions similars al GNSS i de reconeixement d'imatges. Tots dos tenen un rendiment precís i fiable en condicions favorables. Tot i això, a causa de la variabilitat de l'entorn, també presenten alguns punts de fracàs que poden provocar un accident. En certes condicions adverses, per obtenir una localització precisa i fiable, es necessita més informació. Aquí és on la tecnologia Ultra Wide Band (UWB) amb suport de mecanismes de detecció addicionals com el sistema de navegació inercial (INS), pot proporcionar fonts d'informació addicionals. Aquesta fusió de dades es fa mitjançant el filtratge de Kalman, més concretament l'algorisme del filtre Kalman estès, que s'aplica a sistemes no lineals com el que s'està estudiant. En aquest document, s'analitzarà i avaluarà el rendiment de tot el sistema de posicionament amb algunes simulacions i proves d'escenaris reals, comparant els enfocaments principals del filtre Kalman (lineal i no lineal) i obtenint una solució optimitzada per al mecanisme de posicionament. A més, es proporcionaran algunes conclusions i futurs consells de treball per tal de contribuir al coneixement en àrees similars.

[en] In the recent years, the automotive industry has oriented its research and development efforts towards autonomous and assisted driving. These are critical systems as they must guarantee their robustness and reliability for human life, and therefore they have complex designs and involve the most innovative technologies. Location and positioning system is one of its more challenging mechanisms that requires high availability and precision. For this problem there are many technological approaches, but most common ones are GNSS-like and image recognition solutions. They both have accurate and reliable performance under favourable conditions. However, due to the variability of the environment they also have some points of failure that can result in an accident. In certain adverse conditions, to obtain a precise and reliable localization, further information is needed. Here is where Ultra Wide Band technology (UWB) with support of additional sensing mechanisms such as Inertial Navigation System (INS), can provide additional sources of information. This data fusion is done by means of Kalman Filtering, more concretely the Extended Kalman Filter algorithm, which applies for non-linear systems like the one under study. In this document, the whole positioning system's performance will be analysed and evaluated with some simulations and real scenario tests, comparing the main approaches of the Kalman Filter (linear and non-linear) and obtaining an optimized solution for the positioning mechanism. Also, some conclusions and future work tips will be provided in order to contribute the knowledge in similar areas.