Projeto de sistema de posicionamento indoor por análise de cena em rede IEEE 802.15.4.

Abstract

Apesar dos avanços na tecnologia GPS de posicionamento global, a localização em ambientes fechados ainda se mostra como um problema relevante. Tecnologias e técnicas distintas possuem vantagens em determinadas situações, porém nenhuma sobressai como solução definitiva. Algoritmos de localização por análise de cena, que mapeiam previamente os níveis de sinais do ambiente, vêm fornecendo ótimos resultados, sendo as principais soluções, atualmente, baseadas em redes IEEE 802.11. Em ambientes onde não há este tipo de infraestrutura de rede disponível, ou onde requisitos de custo, área de alcance e consumo de energia limitam a aplicação dessas redes, outras tecnologias devem ser utilizadas. Como alternativa, o presente trabalho apresenta um projeto de sistema de posicionamento indoor implementado em uma rede IEEE 802.15.4. O sistema proposto obteve bons resultados, apresentando erro médio de 0.6 m nas estimativas de posição em um cenário real. No entanto, apesar da boa precisão, foram identificados diversos desafios de implementação e escalabilidade do sistema.

Despite advances in GPS technology for global positioning, indoor positioning still proves to be a significant problem. Different technologies and techniques have advantages in certain situations, but none stand out as a definitive solution. Scene analysis-based positioning algorithms, which previously maps the signal levels of the environment, have provided great results. Currently, the main solutions are based on IEEE 802.11 networks. In environments where this type of network infrastructure is not available, or where requirements for cost, power consumption and range limit the application of such networks, other technologies may be used. As an alternative, this paper presents the project of an indoor positioning system implemented in an IEEE 802.15.4 network. The proposed system obtained good results, presenting an average error of 0.6 m in the position estimates in a real scenario. However, despite the good accuracy, several implementation and scalability challenges were identified.