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Dissertação

Improving the precision of indoor positioning systems EVALUATED

Detalhes: Ao longo dos últimos anos, a procura por sistemas de posicionamento indoor tem vindo a aumentar. Para responder à necessidade de diferentes espaços que pretendem dirigir os seus trabalhadores e utilizadores para determinados itens e tarefas, são necessárias técnicas de posicionamento indoor de maior precisão. O objetivo desta tese consiste em avaliar as tecnologias existentes, compará-las, propor melhorias em termos de precisão e fornecer recomendações sobre seu uso. Com o intuito de realização de testes e demonstração, foi desenvolvido um sistema de posicionamento indoor. Nesta tese, concentrámo-nos em soluções Bluetooth low energy. Antes da implementação, foi realizada uma análise da intensidade de sinal recebido. O sistema experimental foi implementado no primeiro andar do INESC-ID em Lisboa, Portugal. Foi desenvolvida uma aplicação Android capaz de calcular e exibir a posição do utilizador e apresentar os itens sugerido. A estimativa de posição foi melhorada usando o método fingerprinting. Um filtro Kalman foi usado para monitorizar a posição do utilizador e assim, melhorar a precisão. Uma precisão estática inferior a 3m foi alcançada 95% do tempo com um erro médio de aproximadamente 1,5m, usando 1 fingerprint por 2.5m2 e 1 beacon colocado por cada 5m2. O sistema apresentou um erro de posição de aproximadamente 5,5m quando usada uma densidade de fingerprints reduzida (1 fingerprint por 10m2), enquanto que uma densidade reduzida de beacons (1 beacon por 20m2) permitiu uma precisão média de 1,8m. A monitorização da posição usando o filtro Kalman melhorou a correlação das posições do utilizador ao longo do tempo.
Keywords: Posicionamento indoor, Weighted k-NN, Filtro Kalman, Fingerprinting, Android, BLE

Discussão: julho 26, 2017, 15:0