Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do ParanáIndoor localization systems occupy a significant role to track objects during their life
cycle, e.g., related to retail, logistics and mobile robotics. These positioning systems use
several techniques and technologies to estimate the position of each object, and face several
requirements such as position accuracy, security, coverage range, energy consumption and
cost. This master thesis describes a real-world scenario implementation, based on Bluetooth
Low Energy (BLE) beacons, evaluating a Hybrid Indoor Positioning System (H-IPS)
that combines two RSSI-based approaches: Multilateration (MLT) and Fingerprinting
(FP). The objective is to track a target node, assuming that the object follows a linear
motion model. It was employed Kalman Filter (KF) to decrease the positioning errors of
the MLT and FP techniques. Furthermore a Track-to-Track Fusion (TTF) is performed
on the two KF outputs in order to maximize the performance. The results show that the
accuracy of H-IPS overcomes the standalone FP in 21%, while the original MLT is outperformed
in 52%. Finally, the proposed solution demonstrated a probability of error < 2 m
of 80%, while the same probability for the FP and MLT are 56% and 20%, respectively.Os sistemas de localização de ambientes internos desempenham um papel importante
na localização de objectos durante o seu ciclo de vida, como por exemplo os relacionados
com o varejo, a logística e a robótica móvel. Estes sistemas de localização utilizam várias
técnicas e tecnologias para estimar a posição de cada objecto, e possuem alguns critérios
tais como precisão, segurança, alcance, consumo de energia e custo. Esta dissertação
de mestrado descreve uma implementação num cenário real, baseada em Bluetooth Low
Energy (BLE) beacons, avaliando um Sistema Híbrido de Posicionamento para Ambientes
Internos (H-IPS, do inglês Hybrid Indoor Positioning System) que combina duas abordagens
baseadas no Indicador de Intensidade do Sinal Recebido (RSSI, do inglês Received
Signal Strength Indicator): Multilateração (MLT) e Fingerprinting (FP). O objectivo é
localizar um nó alvo, assumindo que o objecto segue um modelo de movimento linear.
Foi utilizado Filtro de Kalman (FK) para diminuir os erros de posicionamento do MLT
e FP, além de aplicar uma fusão de vetores de estado nas duas saídas FK, a fim de
maximizar o desempenho. Os resultados mostram que a precisão do H-IPS supera o FP
original em 21%, enquanto que o MLT original tem um desempenho superior a 52%. Finalmente,
a solução proposta apresentou uma probabilidade de erro de < 2 m de 80%,
enquanto a mesma probabilidade para FP e MLT foi de 56% e 20%, respectivamente
