Diseño y desarrollo de un prototipo de localización de interiores basado en beacons Bluetooth Low Energy

Abstract

Los objetivos del presente proyecto son diseñar e implementar un sistema de localización basado en el despliegue de beacons Bluetooth Low Energy (BLE) usando la técnica de fingerprint y algoritmos de machine learning basado en aprendizaje supervisado para la estimación de la zona (a nivel de habitación) donde se encuentra una persona. En la técnica de fingerprint se generan vectores característicos con los patrones de señal de los beacons BLE muestreados por zona. El problema de localización se formula como un problema de clasificación; cada zona se considera una clase y dado un fingerprint instantáneo (vector característico de señal muestreado en un intervalo de tiempo) se busca estimar la clase (habitación) a la que pertenece dicho fingerprint. Como algoritmo de clasificación se emplea el kNN (k-Nearest Neighbours).