Posicionamiento de ubicación interior

Echa un vistazo a Qubulus . Su API de posicionamiento interior utiliza un método de toma de huellas dactilares de RF para dispositivos Android. En este momento, sus opciones de solo software están limitadas para iOS. El mejor consejo es esperar por el iPhone 5. No estoy familiarizado con las opciones para Blackberry.

Una lista completa de proveedores de tecnología de posicionamiento interior está aquí: enlace

También puede obtener alguna información al leer " Por qué la navegación interior es tan difícil ". El artículo de O'Reilly menciona la opción Cisco MSE, que probablemente se adapte mejor a sus necesidades que un repetidor de GPS.

Las antenas de GPS para interiores no serán de ayuda porque son solo repetidores de la antena de GPS en el techo. Habrá diferencias de propagación entre la antena del techo y los repetidores, pero esto no ayudará a resolver las diferencias de ubicación reales. El propósito de tales antenas es permitir que los dispositivos en el edificio se ubiquen en ese edificio y que proporcionen la señal horaria del GPS.

La ubicación interior es un asunto difícil. No ha surgido una solución única, aunque hay varias compañías que intentan servir ese espacio. Algunos utilizan la intensidad de la señal WiFi, la intensidad de la señal de las etiquetas de RF activas, la fase de portadora de las etiquetas de RF activas, ultrasonido, IR, combinaciones de éstas, y probablemente más de las que no tengo conocimiento.

¿Podría usar filtros especiales en los datos de acelerómetros incluidos en la mayoría de los teléfonos inteligentes? Me imagino que las personas que caminan en interiores tienen patrones muy específicos (es decir, es poco probable que se muevan más rápido que 3 mph, excepto en ráfagas muy cortas. También es poco probable que se muevan a cualquier velocidad entre 0 [exclusivo] y 0.1 mph por muy poco tiempo. largo). Si toma la cantidad suficiente de esos datos y los inserta en una red neuronal, es posible que pueda obtener una forma rápida de filtrar el ruido eléctrico y la deriva. Sin embargo, podría agotar la batería bastante rápido. ¿Quizás solo tenga que esperar hasta que haya un protocolo estandarizado para la navegación en interiores? O podrías hacer uno ... no, espera! ¡Parné! Voy a hacer eso. Patentar. Derechos de autor. Demandado por Apple . Luego por Google .

iPhone usa GPS, luego CDMA, luego geolocalización WiFi para proporcionar la ubicación del teléfono. La API del teléfono proporciona enlaces a la ubicación actual, que debería ser algo útil, incluso en interiores. Si esto no es lo suficientemente preciso, las soluciones son experimentales y caras.

Este documento es una muy buena visión general. enlace

He visto este problema antes. Aparte de lo que se dice, solo puedo sugerir lo siguiente. Puedes obtener una wifi falsa usando un chip de cliente y construir un AP de 5 $ que puedes usar con su ID de mac. Los coloca en su área objetivo y, a medida que navega, busca los AP disponibles y compara su mac con una base de datos. Calculé que se puede alcanzar una precisión de 15 a 20 metros.

Para un problema similar, pero también puede funcionar en este caso, he usado AHRS (Sistema de referencia de actitud y encabezado ) utilizando un filtro de Kalman.

Básicamente lo que necesitas es:

• Un sistema de posicionamiento absoluto, como la intensidad de la señal de algunos puntos inalámbricos o similares; esto no tiene que ser muy preciso, pero proporciona la referencia para el resto del sistema;
• Una forma precisa de medir movimientos, como una IMU (Unidad de medición inercial), con acelerómetros, giroscopios e magnetómetros; esto le dará una buena estimación del movimiento, y al menos los acelerómetros son proporcionados por la mayoría de los teléfonos inteligentes.

Con el filtro de Kalman, puede usar el primer bloque para hacer una predicción de la posición, y luego el segundo para aplicar el movimiento a esa predicción. Esto le permite relacionar más mediciones de la posición absoluta y tener la convergencia de la solución con un resultado muy preciso.

Tenga en cuenta que si tiene un buen punto de partida (por ejemplo, un punto de control con, digamos, una etiqueta NFC), la precisión se puede mejorar mucho.

También puedes probar con filtros de partículas , donde el movimiento se usa en combinación con mediciones de una manera similar, para obtener la convergencia de la posición a un lugar único.