Magíster en Ciencias, Mención Computación / A partir del surgimiento de la computación móvil, la necesidad de conocer la ubicación de recursos y/o personas ha sido imperante en el desarrollo de nuevas tecnologías y de soluciones que emplean este paradigma de computación. En particular, los sistemas de localización en tiempo real cobran cada día más importancia. Típicamente, este tipo de sistemas persiguen objetivos que están orientados a la seguridad, optimización y administración del uso de los recursos. Una gran cantidad de áreas de aplicación aprovechan cada vez más las ventajas de estas tecnologías y las incorporan en su plan de negocios. Estas aplicaciones van desde el seguimiento de activos dentro de un recinto cerrado, hasta el control de flota en empresas de transporte.
El presente trabajo desarrolló un modelo predictivo para la estimación de la posición de los recursos en escenarios cerrados (indoor). Este modelo fue luego implementado a través en una aplicación de software que funciona en dispositivos móviles. La aplicación permite estimar la posición tanto del usuario local como de otros usuarios que están alrededor de él. Aunque el margen de error de la estimación es aún importante (del orden de 4-5 metros), el modelo predictivo cumple con el objetivo para el cual fue diseñado. Ese objetivo es que dos o más usuarios de la aplicación puedan encontrarse entre sí cara-a-cara, en base a la información entregada por la aplicación.
La información necesaria para realizar la estimación de la posición de un recurso se obtiene de contrastar un modelo del espacio físico pre-cargado en la memoria del dispositivo, contra las señales inalámbricas observadas en tiempo-real. Se requiere que el entorno en el cual se desea implantar esta solución cuente con distintos puntos de accesos WiFi, los cuales puedan ser usados como referencia. La aplicación desarrollada permite construir de manera expedita y con la mínima información el modelo del decaimiento de las señales WiFi para toda la zona objetivo. La estimación de posición se realiza usando conjuntamente las redes WiFi escaneadas, y la información proporcionada por los sensores de movimiento de cada dispositivo. El intercambio de información con el resto de los usuarios se realiza a través de protocolos ad-hoc implementados sobre una red MANET, formada por los usuarios presentes en el recinto.
La solución implementada se adapta fácilmente ante cambios en las referencias del recinto y permite que un mismo modelo funcione en distintos dispositivos con un leve cambio en la configuración. La calidad de la estimación es proporcional a la densidad de señales WiFi del ambiente. La versión actual del sistema permite, en un ambiente con densidad moderada, obtener márgenes de error aceptables para que un humano pueda encontrar a otra persona usando inspección visual.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/113512 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Vera Barrera, Rodrigo Felipe |
| Contributors | Ochoa Delorenzi, Sergio, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Bonnaire Favre, Xavier, Piquer Gardner, José, Sánchez Ilabaca, Jaime, Bonnaire Favre, Xavier |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
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