Со развојот на науката и технологијата, Интернетот на нештата (iot) стана најзагрижената нова технологија во моментов. Тој е во подем, дозволувајќи сè во светот да биде поблиску поврзано и полесно да комуницира. Елементите на iot се насекаде. Интернетот на нештата долго време се смета за „следна индустриска револуција“ бидејќи е подготвен да го трансформира начинот на кој луѓето живеат, работат, играат и патуваат.

Од ова, можеме да видиме дека револуцијата на Интернет на нештата тивко започна. Многу работи што беа во концептот и се појавуваа само во научно-фантастични филмови се појавуваат во реалниот живот, а можеби и сега можете да го почувствувате тоа.

Можете далечински да ги контролирате светлата и климатизацијата на вашиот дом од телефонот во канцеларијата и можете да го гледате вашиот дом преку безбедносните камери од
илјадници милји подалеку. И потенцијалот на Интернет на нештата оди многу подалеку од тоа. Идниот концепт на човечки паметен град интегрира полупроводници, здравствен менаџмент, мрежа, софтвер, cloud computing и технологии за големи податоци за да создаде попаметна ли средина. Изградбата на таков паметен град не може без технологија за позиционирање, која е важна алка на Интернет на нештата. Во моментов, позиционирањето во затворен простор, позиционирањето на отворено и другите технологии за позиционирање се во жестока конкуренција.

Во моментов, GPS и технологијата за позиционирање на базната станица во основа ги задоволуваат потребите на корисниците за услуги за локација во сценарија на отворено. Сепак, 80% од животот на една личност минува во затворен простор, а некои силно засенчени области, како што се тунелите, ниските мостови, високите улици и густата вегетација, тешко се постигнуваат со технологијата за сателитско позиционирање.

За лоцирање на овие сценарија, истражувачки тим изнесе шема на нов тип возило во реално време базирано на UHF RFID, беше предложена врз основа на методот на позиционирање на фазна разлика на сигналот со повеќе фреквенции, го решава проблемот со фазна двосмисленост предизвикана од сигнал со една фреквенција до лоцира, прво предложена врз основа
на алгоритмот за локализација на максимална веројатност за проценка на кинеската теорема за остаток, се користи алгоритам Левенберг-Маркарт (LM) за оптимизирање на координатите на целната позиција. Експерименталните резултати покажуваат дека предложената шема може да ја следи положбата на возилото со грешка помала од 27 cm со 90% веројатност.

Се вели дека системот за позиционирање на возилото се состои од UHF-RFID ознака поставена покрај патот, RFID читач со антена поставена на врвот на возилото,
и вграден компјутер. Кога возилото се движи по таков пат, RFID читачот може да ја добие фазата на назад расфрланиот сигнал од повеќе ознаки во реално време, како и информациите за локацијата складирани во секоја ознака. Бидејќи читачот емитува повеќефреквентни сигнали, RFID читачот може да добие повеќе фази што одговараат на различни фреквенции на секоја ознака. Оваа информација за фаза и позиција ќе ги користи вградениот компјутер за да го пресмета растојанието од антената до секоја RFID ознака и потоа да ги одреди координатите на возилото.