[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.

[es] En los últimos años, la industria del automóvil ha orientado sus esfuerzos de investigación y desarrollo hacia la conducción autónoma y asistida. Estos son sistemas críticos ya que deben garantizar su robustez y fiabilidad para la vida humana, por lo que adquieren diseños complejos e involucran las tecnologías más innovadoras. El sistema de ubicación y posicionamiento es uno de sus mecanismos más desafiantes que requiere una alta disponibilidad y precisión. Para este problema existen muchos enfoques tecnológicos, pero los más comunes son las soluciones de reconocimiento de imágenes y sistemas GNSS. Ambos tienen un rendimiento preciso y confiable en condiciones favorables. Sin embargo, debido a la variabilidad del entorno también tienen algunos puntos de fallo que pueden resultar en un accidente. En determinadas condiciones adversas, para obtener una localización precisa y fiable, se necesita más información. Aquí es donde la tecnología de banda ultra ancha (UWB) con soporte de mecanismos de detección adicionales como el sistema de navegación inercial (INS), puede proporcionar fuentes adicionales de información. Esta fusión de datos se realiza mediante el filtrado de Kalman, más concretamente el algoritmo de filtro de Kalman extendido, que se aplica a sistemas no lineales como el que se está estudiando. En este documento se analizará y evaluará el desempeño de todo el sistema de posicionamiento con algunas simulaciones y pruebas de escenarios reales, comparando los principales enfoques del Filtro de Kalman (lineal y no lineal) y obteniendo una solución optimizada para el mecanismo de posicionamiento. Asimismo, se brindarán algunas conclusiones y consejos de trabajo futuro con el fin de aportar el conocimiento en áreas similares.