Sistemas de posicionamiento
Introducción
Un sistema de posicionamiento en interiores (en inglés indoor positioning system, abreviadamente IPS) es una red de dispositivos utilizados para localizar inalámbricamente objetos o personas dentro de un edificio y que también puede ser utilizado para navegación dentro del mismo.[1] A veces, los productos que se ofrecen bajo este término no cumplen con la norma internacional ISO/IEC[2] 24730 sobre sistemas de localización en tiempo real") (RTLS).
En lugar de utilizar los satélites, un IPS se basa en anclajes próximos (nodos con una posición conocida), que o bien localizan activamente etiquetas o bien proporcionan contexto ambiental a los dispositivos sensores.[3] La naturaleza localizada de un IPS ha dado lugar a la fragmentación de diseño, con sistemas haciendo uso de diversas tecnologías: óptica,[4] de radio,[5][6][7][8][9] o incluso acústica.[10].
En el diseño de los sistemas se deberá tener en cuenta que el servicio de localización inequívoca requiere al menos tres medidas independientes por destino. Para alisar y compensar los errores estocásticos, debe haber un exceso de determinación matemática que permite reducir el presupuesto de error. De lo contrario, el sistema debe incluir información de otros sistemas para hacer frente a la ambigüedad física y para habilitar la compensación de error.
Usos
El principal beneficio para el usuario de posicionamiento en interiores es la expansión del reconocimiento de ubicación de informática móvil en interiores. Dado que los dispositivos móviles se vuelven omnipresentes, conciencia contextual para aplicaciones se ha convertido en una prioridad para los desarrolladores. La mayoría de las aplicaciones que se basan en GPS, sin embargo, y no funcionan bien en interiores. Las aplicaciones que se benefician de localización en interiores incluyen:.
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Referencias
- [1] ↑ Kevin Curran, Eoghan Furey, Tom Lunney, Jose Santos, Derek Woods and Aiden Mc Caughey (2011) An Evaluation of Indoor Location Determination Technologies. Journal of Location Based Services Vol. 5, No. 2, pp: 61-78, June 2011, ISSN 1748-9725, DOI:10.1080/17489725.2011.562927, Taylor & Francis.: https://es.wikipedia.org//portal.issn.org/resource/ISSN/1748-9725
- [2] ↑ ISO/IEC JTC1 (en inglés).
- [3] ↑ Eoghan Furey, Kevin Curran and Paul Mc Kevitt (2012) HABITS: A Bayesian Filter Approach to Indoor Tracking and Location. International Journal of Bio-Inspired Computation (IJBIC) Vol. 4, No. 2, pp: 79-88, ISSN 1758-0366, DOI: 10.1504/IJBIC.2012.047178, InderScience.: https://es.wikipedia.org//portal.issn.org/resource/ISSN/1758-0366
- [4] ↑ Liu X, Makino H, Mase K. 2010. Improved indoor location estimation using fluorescent light communication system with a nine-channel receiver. IEICE Transactions on Communications E93-B(11):2936-44.
- [5] ↑ Chang N, Rashidzadeh R, Ahmadi M. 2010. Robust indoor positioning using differential Wi-Fi access points. IEEE Transactions on Consumer Electronics 56(3):1860-7.
- [6] ↑ Chiou Y, Wang C, Yeh S. 2010. An adaptive location estimator using tracking algorithms for indoor WLANs. Wireless Networks 16(7):1987-2012.
- [7] ↑ Lim H, Kung L, Hou JC, Luo Haiyun. 2010. Zero-configuration indoor localization over IEEE 802.11 wireless infrastructure. Wireless Networks 16(2):405-20.
- [8] ↑ Reza AW, Geok TK. 2009. Investigation of indoor location sensing via RFID reader network utilizing grid covering algorithm. Wireless Personal Communications 49(1):67-80.
- [9] ↑ Zhou Y, Law CL, Guan YL, Chin F. 2011. Indoor elliptical localization based on asynchronous UWB range measurement. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 60(1):248-57.