El desarrollo del Sistema Mundial de Navegación por Satélite (GNSS) ha cambiado la faz de las aplicaciones de navegación y geolocalización. Disponible para uso civil desde 1983, los primeros sistemas de navegación móvil para el mercado de masas se lanzaron en 2004. Pero fue la adopción de esta tecnología por los fabricantes de teléfonos inteligentes a partir de 2007 lo que la hizo omnipresente. Hoy en día, es la función de los teléfonos inteligentes más utilizada después del acceso a Internet.
Sin embargo, las aplicaciones de localización basadas en GNSS se detienen en las puertas de los edificios: Allí, la señal GNSS se debilita y la precisión de la localización es demasiado baja para cualquier aplicación real. Ya sea para encontrar un objeto perdido, rastrear mercancías en una fábrica, orientarse en un aeropuerto o asegurar y controlar el acceso a zonas restringidas, los escenarios de localización en interiores son cada vez más comunes. Como resultado, en los años 2010-2020 se han desarrollado y comercializado un gran número de soluciones técnicas, pero ninguna de ellas se ha consolidado todavía. Y puede resultar difícil elegir entre la plétora actual de opciones.
Hay dos tipos principales de solución, según se utilicen o no objetos fijos de comunicación (redes de anclaje). Las soluciones sin red son, por supuesto, las más baratas de desplegar, pero no suelen proporcionar la mejor precisión. Las soluciones basadas en redes de anclaje pueden proporcionar una precisión centimétrica, pero son caras de instalar y mantener. En general, el equilibrio entre coste, precisión y latencia es el principal reto técnico al que se enfrentan los diseñadores de soluciones de posicionamiento en interiores.
En este artículo, echaremos un vistazo a los distintos algoritmos de localización en interiores disponibles en la actualidad, para ayudarte a comprender y elegir entre las distintas soluciones.
Los métodos de posicionamiento por ” detección de proximidad ” utilizan información sobre la presencia de un objeto en movimiento (objeto fijo) en el “campo de visión” de un objeto fijo (objeto en movimiento) sin utilizar información sobre el ángulo o la distancia. Con un conocimiento previo de la ubicación del objeto fijo y una idea muy aproximada del tamaño del campo de visión, es posible estimar la zona en la que se encuentra el objeto en movimiento que hay que localizar. La detección de proximidad es el método de posicionamiento más sencillo que se utiliza en aplicaciones que no requieren una precisión muy elevada.
Estimar la posición utilizando el baricentro consiste en hacer coincidir la posición del objeto en movimiento con la del baricentro de los anclajes visibles para el objeto en movimiento (o ver el objeto en movimiento). Este método de posicionamiento, no muy complejo, es fácil de aplicar. Por otro lado, ofrece una precisión baja, ya que sólo tiene en cuenta los datos de proximidad y se limita a promediar las coordenadas para obtener la posición del objetivo. La Localización Centroide Ponderada (LCP) es una mejora del método de determinación del baricentro. Se pueden prever varias soluciones para calcular los pesos: intensidad de la señal, distancias entre anclajes, etc. Cuanto mayor sea el número de parámetros que se tengan en cuenta, mayor será la precisión, pero la complejidad del sistema aumenta y plantea problemas de costes de instalación, calibración y mantenimiento.
La trilateralización consiste en medir simultáneamente la distancia entre el objeto en movimiento y al menos tres anclajes de posición conocida. La posición del objeto en movimiento corresponde entonces a la intersección de círculos o esferas centrados respectivamente en los anclajes y con radios iguales a las distancias medidas (Fig. 1). Cuando la estimación de la distancia es precisa, la trilateralización ofrece una precisión de posicionamiento muy alta.
La triangulación es un algoritmo de localización en interiores similar a la trilateración, salvo que determina la posición del objetivo utilizando mediciones de ángulos entre direcciones conocidas y las líneas rectas que conectan el objeto en movimiento con los anclajes (Fig. 2). Al igual que con la trilateración, la precisión de posicionamiento de la triangulación depende del error de medición del ángulo.
Los algoritmos de huellas dactilares se aplican más específicamente a los sistemas de localización sin redes de anclaje fijas. Se basan en la identificación de uno o varios elementos característicos de un entorno. La mayoría de las veces, estos elementos son indicadores de intensidad de señal recibida (RSSI) o señales de radiofrecuencia (RF), pero también pueden incluir señales de audio, campos magnéticos, información óptica o una combinación de todos ellos. Estos algoritmos suelen funcionar en dos fases. La primera es la fase de calibración, que consiste en crear un mapa de las huellas (RF, sonido, etc.) de la ubicación. La segunda fase, operativa, consiste en comparar la medición en tiempo real de la huella con las medidas durante la fase de calibración y predecir la posición del objetivo. Aquí se pueden aplicar diversos algoritmos de aprendizaje (supervisados o no supervisados). Los algoritmos de huella tienen la ventaja de su bajo coste de implantación, pero los inconvenientes de sus elevados costes de mantenimiento (recalibración) y su baja precisión.
La navegación a estima es el proceso de estimar la posición del objetivo utilizando posiciones anteriores conocidas o estimadas, o velocidades o aceleraciones conocidas o estimadas. La democratización de las unidades de medición inercial (IMU) basadas en la tecnología de sensores microelectromecánicos (MEMS) ha contribuido en gran medida al desarrollo de algoritmos de cálculo a estima. Sin embargo, la inexactitud de estos algoritmos es acumulativa, lo que significa que la posición estimada se aleja de la posición real con una desviación creciente a lo largo del tiempo. Por tanto, sin un sistema rutinario de recalibración de la posición, los algoritmos de estimación pueden ser muy imprecisos.
Cuando es imposible medir la posición exacta de un objeto en movimiento, por ejemplo debido a una mala recepción de la señal, se pueden utilizar algoritmos de Coincidencia de Mapas para determinar, corregir o actualizar esta posición utilizando una base de datos cartográfica. Para ello, utilizan información de trayectorias anteriores y elementos cartográficos (pasillo, puerta, mesa) para estimar la posición actual más probable. Estos algoritmos se suelen utilizar junto con otros algoritmos, o como complemento de ellos.
En el caso de determinadas arquitecturas de sistemas de posicionamiento, se utilizan varios principios de medición o algoritmos de localización en interiores. Por ejemplo, la angulación puede utilizarse en combinación con la lateralización para reducir las mediciones angulares necesarias para estimar la posición del objetivo o para mejorar la precisión del posicionamiento. Además de las mediciones de ángulo y distancia, se puede utilizar otra información, como la proximidad o varios tipos de datos de sensores, para mejorar el rendimiento de un sistema de posicionamiento. Recientemente, los métodos de posicionamiento que utilizan información heterogénea y técnicas de fusión de datos se han convertido en el centro de la investigación en el campo del posicionamiento en interiores.
Hoy en día existen muchos algoritmos diferentes de localización en interiores, que ofrecen distintos grados de precisión y requieren distintos niveles de inversión en función de la infraestructura de red. Para elegir la solución que mejor se adapte a tus necesidades, tienes que definir de antemano el nivel de precisión que necesitas.
En un segundo artículo, te invitamos a descubrir los métodos de gognometría y telemetría, así como las tecnologías de posicionamiento para localizar personas o equipos en interiores.
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