Estudio de la aplicación de Machine Learning a técnicas de posicionamiento en interiores

Abstract

RESUMEN: En este trabajo se utilizan las técnicas de aprendizaje autónomo como solución al problema de la localización en interiores. Este problema ha sido estudiado previa- mente en numerosos proyectos, siguiendo soluciones consideradas como tradicionales, pero sin conseguir aportar resultados satisfactorios. Es por ello que, tras realizar un estudio de las diferentes técnicas de inteligencia articial y aprendizaje autónomo que existen actualmente, se ha seleccionado aquella que aporta mejores resultados. El método así propuesto ha sido probado haciendo uso del conjunto de datos y resulta- dos obtenidos mediante técnicas clásicas de trilateración. El análisis de los resultados obtenidos permite asegurar una mejora en las estimaciones de posición, además de otras ventajas desde el punto de vista de despliegue e implementación.

ABSTRACT: In the present paper, machine learning techniques are used as a solution to the indoor location problem. This same problem has been studied previously in many projects, following solutions considered as traditional, but without achieving any satisfactory result. Consequently, after researching the different artificial intelligence and machine learning techniques that currently exist, the one that provides the best results has been selected. The method proposed has been tested using the dataset and results obtained by classical trilateration techniques. The analysis of the obtained results ensures an improvement in the indoor positioning, as well as other advantages from the point of view of deployment and implementation.