Los sistemas de balizas BLE (Bluetooth Low Energy) se utilizan para implementar servicios de proximidad. Por ejemplo, cuando un usuario se acerca a una parada de autobús con una baliza Bluetooth que la identifica, una aplicación en su móvil puede mostrar los horarios de llegada de las diferentes líneas que pasan por ahí.
Utilizando varios de esos beacons, en Visualtis hemos estado experimentando como convertirlos en un sistema de localización en interiores, donde el GPS no sirve. Basándonos en la fuerza de la señal a la que se reciben distintas balizas colocadas en varios puntos de un almacén, utilizamos machine learning para calcular las coordenadas en las que está colocado el usuario.
Hemos pasado un par de semanas probando el sistema en una instalación real, capturando y analizando datos para ajustar el algoritmo que localiza al usuario. Una de las tareas a las que me he dedicado es a dibujar los datos, ya que creo que es mucho más fácil extraer conclusiones de imágenes que mirando números.
Éste mapa muestra un trozo del almacén de las pruebas.El usuario está en la cruz roja. Las balizas son los círculos violetas, y aquellas de las que se está recibiendo señal muestran un círculo verde que representa la intensidad.
Aunque estamos obteniendo una precisión aceptable, hay situaciones en las que se producen saltos en la localización. El siguiente paso es utilizar hardware que aporte más datos con los que realizar la localización, como por ejemplo, el tiempo que tarda en llegar la señal desde una baliza.
