Antecedente N°2

ANTECEDENTE 2

Ø TÍTULO

Técnicas para la localización en interiores basado en bluetooth-fingerprinting mediante algoritmos de inteligencia artificial

Ø AUTOR

Jesús Enrique Lovón Melgarejo

Ø TIPO DE DOCUMENTO

Tesis de Grado

Ø OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN

El objetivo de esta Tesis es realizar un análisis de los criterios y variables principales a tener en cuenta al desplegar y configurar un entorno para localización en interiores, además, proponer un método para encontrar la configuración óptima. Este entorno está basado en la señal RSSI emitida por dispositivos Bluetooth.

Concretamente, se pueden determinar los objetivos de este proyecto como:

v Desarrollar un análisis sobre la tecnología BLE4.0.

v Analizar técnicas de localización en interiores aplicadas sobre BLE4.0.

v Implementar pruebas de validación para determinar qué técnica es la

v mejor.

v Desarrollar una aplicación móvil en Android para la captura de datos desde el dispositivo para distintas configuraciones de espacio.

v Desarrollar scripts para el análisis de datos basados en Machine Learning o trilateración.

v Estudiar técnicas y librerías de software apropiadas para el desarrollo del proyecto.

v Análisis del conjunto de datos obtenidos de los BLE4.0 mediante técnicas basadas en Data Mining.

v Utilizar técnicas algorítmicas basadas en inteligencia artificial para el análisis y desarrollo del sistema de localización.

Ø METODOLOGÍA

Para el desarrollo de esta plataforma de localización se desarrollará una aplicación basada en Android, usando las librerías nativas de Bluetooth de esta; se trabajará con una API 18 (Android 4.3 Jelly Bean) mínimamente ya que es a partir de esta versión cuando existe soporte para BLE4.0. También se utilizará una Raspberry Pi 2 con una antena Bluetooth incorporada. Por otro lado, se llevará a cabo un post procesamiento de datos desde una laptop; se realizará el análisis usando scripts en Matlab, aprovechando las librerías implementadas de k-NN y SVM; y configuración y programación de una Raspberry Pi 2.

Ø RESULTADOS

Los resultados en sus respectivas áreas muestran la localización del sujeto de prueba con un margen de error comprensible.

Ø CONCLUSIONES

De los criterios encontrados, según los resultados obtenidos en esta Tesis, se puede decir que:

v  Un área con fronteras, 0.5m, y a una distancia entre 0.5 a 1.5m del emisor da mejores resultados, ya que permite una buena diferenciación de RSSI entre distintos sectores.

v  Usar un receptor como la Antena BLE4.0 da mejores resultados que usar un Smartphone, mejorando la precisión significativamente.

v  La topología y distribución de los Beacons es un factor importante y afecta la precisión de clasificación según el área.

v  La técnica de fingerprinting, usando 5-NN, con un criterio MD da los mejores resultados.

v  Una configuración asimétrica de las TxPower para cada Beacon mejora notablemente la precisión del algoritmo.

v  El estudio de la configuración asimétrica de TxPower ayuda tanto a una mejor clasificación al hacer uso de los algoritmos, como a mitigar el fenómeno Multipath Fading, que puede llevar a generar percepciones erróneas del comportamiento del RSSI.

Ø RELACION CON LA INVESTIGACIÓN

Está orientada a la aplicación para mi tema de investigación.

Ø BIBLIOGRAFIA

Lovón J. (2018). Técnicas para la localización en interiores basado en bluetooth-fingerprinting mediante algoritmos de inteligencia artificial (Tesis de grado). Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú. Recuperado de: https://alicia.concytec.gob.pe/vufind/Record/UUNI_8d1e4bf2bd52de4cacb72ffbca543b3e