EVALUACIÓN DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA POSICIONAMIENTO INDOOR UTILIZANDO BLUETOOTH LOW ENERGY
Abstract
Lograr un posicionamiento exacto y con bajo error en interiores se ha convertido en una de lasproblemáticas más importantes del último tiempo, ya que otras tecnologías como GPS no se comportande la forma esperada en este tipo de recintos, sobre todo en donde las señales les cuesta penetrar comoedificios o lugares bajo tierra. Entonces, en esta memoria se presenta una forma de abarcar el problema delposicionamiento indoor, mediante las redes inalámbricas del protocolo Bluetooth con las cuales utilizandosu intensidad de señal y en conjunto con algoritmos de máquinas de aprendizaje y la técnica Fingerprint,se plantea una solución para lograr posicionamiento en interiores. Para ello se realiza la experimentaciónen el estacionamiento subterráneo de la Universidad Federico Santa María y se desarrolla una aplicaciónmóvil Android para medir y probar los algoritmos. Los resultados muestran que el mejor algoritmo es redesneuronales con un error medio de 3.93 metros para el caso estático (sin movimiento) y k nearest neighbourcon 6.68 metros en el caso dinámico (en movimiento). Además, se analizan las ventajas de usar técnicasde reducción de dimensionalidad como PCA, en donde la mayoría de los algoritmos se ven favorecidos, aexcepción de redes neuronales. Finalmente se determina que redes neuronales es el mejor algoritmo, a pesarde su distribución dispersa, ya que presenta errores bajos y poco tiempo de procesamiento. Achieving accurate positioning and low error indoors has become one of the most important issuesof recent times, since other technologies such as GPS do not behave in the way expected in this type ofenclosures, especially where the signals It costs to penetrate as buildings or places underground. So, in thisreport we present a way of covering the problem of positioning indoor, by means of the wireless networksof the Bluetooth protocol with which using their signal intensity and in conjunction with algorithms oflearning machines and the technique Fingerprint, a solution is proposed to achieve indoor positioning. Forthis, experimentation is carried out in the underground parking of Federico Santa María University and anAndroid mobile application is developed to measure and test the algorithms. The results show that the bestalgorithm is neural networks with an average error of 3.93 meters for the static case (no movement) and knearest neighbor with 6.68 meters in the dynamic case (in movement). In addition, we analyze the advantagesof using dimensionality reduction techniques such as PCA, where most algorithms are favored, except forneural networks. Finally, it is determined that neural networks is the best algorithm, despite its disperseddistribution, since it presents low errors and little processing time.