La localisation intérieure a le potentiel de révolutionner la façon dont les gens naviguent à l'intérieur, similaire à l'impact considérable que le GPS a eu sur la navigation extérieure. Un certain nombre de solutions ont été proposées pour la localisation intérieure, mais la plupart reposent sur du matériel spécialisé ou sur la présence d'une infrastructure forte (point d'accès). De nombreux endroits ne disposent pas d'une telle infrastructure, limitant ainsi l'utilisation de ces technologies de localisation intérieure. Nous proposons une solution basée sur smartphone utilisant des signaux FM et Wi-Fi qui utilise du matériel commercial prêt à l'emploi qui peut être connecté selon les besoins et répond ainsi à certaines des préoccupations potentielles en matière de confidentialité. Nous montrons à travers nos expériences que le système proposé peut être utilisé même dans les zones à faible couverture de signaux FM et Wi-Fi. Notre système atteint une erreur de localisation moyenne de 2,84 m avec une erreur de 90 ème percentile de 4,03 m. De plus, nous montrons la robustesse de notre système dans un environnement réaliste et stimulant en utilisant une base de données de formation vieille de 4 mois.

La localización en interiores tiene el potencial de revolucionar la forma en que las personas navegan en interiores, similar al tremendo impacto que el GPS ha tenido en la navegación al aire libre. Se han propuesto varias soluciones para la localización en interiores, pero la mayoría se basa en hardware especializado o en la presencia de una infraestructura sólida (punto de acceso). Muchos lugares no cuentan con dicha infraestructura, lo que limita el uso de estas tecnologías de localización de interiores. Proponemos una solución basada en teléfonos inteligentes que utiliza señales de FM y Wi-Fi que utiliza hardware comercial disponible en el mercado que se puede conectar cuando sea necesario y, por lo tanto, aborda algunas de las posibles preocupaciones de privacidad. Mostramos a través de nuestros experimentos que el sistema propuesto se puede utilizar incluso en áreas con baja cobertura de señal FM y Wi-Fi. Nuestro sistema alcanza un error medio de localización de 2,84 m con un error percentil 90 de 4,03 m. Además, mostramos la solidez de nuestro sistema en un entorno realista y desafiante mediante el uso de una base de datos de capacitación de 4 meses.

Indoor localisation has the potential to revolutionise the way people navigate indoors, similar to the tremendous impact that GPS has had on outdoor navigation. A number of solutions have been proposed for indoor localisation but most rely on specialised hardware or on the presence of a strong (access point) infrastructure. Many places do not have such infrastructure, thus limiting the use of these indoor localisation technologies. We propose a smartphone-based solution using FM and Wi-Fi signals that uses commercial off-the-shelf hardware which can be connected as and when required and thus addresses some of the potential privacy concerns. We show through our experiments that the proposed system can be used even in areas with low FM and Wi-Fi signal coverage. Our system achieves a mean localisation error of 2.84 m with a 90 th percentile error of 4.03 m. In addition, we show the robustness of our system in a realistic and challenging environment by using a 4 month old training database.

التوطين في الأماكن المغلقة لديه القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي يتنقل بها الناس في الداخل، على غرار التأثير الهائل الذي أحدثه نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) على التنقل في الهواء الطلق. تم اقتراح عدد من الحلول للتوطين الداخلي ولكن معظمها يعتمد على الأجهزة المتخصصة أو على وجود بنية تحتية قوية (نقطة وصول). لا تمتلك العديد من الأماكن مثل هذه البنية التحتية، مما يحد من استخدام تقنيات التوطين الداخلية هذه. نقترح حلاً يعتمد على الهاتف الذكي باستخدام إشارات FM و Wi - Fi التي تستخدم أجهزة تجارية جاهزة يمكن توصيلها عند الاقتضاء وبالتالي تعالج بعض مخاوف الخصوصية المحتملة. نوضح من خلال تجاربنا أنه يمكن استخدام النظام المقترح حتى في المناطق ذات التغطية المنخفضة بإشارات FM و Wi - Fi. يحقق نظامنا خطأ توطين متوسط قدره 2.84 م مع خطأ مئوي 90 من 4.03 م. بالإضافة إلى ذلك، نظهر متانة نظامنا في بيئة واقعية وصعبة باستخدام قاعدة بيانات تدريب عمرها 4 أشهر.