Introducción
La técnica más común para la ubicación en interiores, determinando la ubicación de un observador dentro de un espacio cerrado, es el enfoque de seguimiento del punto azul. Un algoritmo del lado del cliente está rastreando activamente señales en su entorno para determinar la ubicación del observador en el contexto de las señales recibidas. Los tipos de señales electrónicas recibidas pueden variar desde señales 802.11.x (WiFi, Bluetooth, etc.) hasta la detección de anomalías magnéticas. Este método se considera un enfoque activo del lado del cliente para la ubicación.
Un método diferente es realizar el posicionamiento del lado del servidor. El entorno mismo está configurado para buscar señales circundantes y correlacionar las señales coincidentes desde varios puntos dentro del entorno. Esto se llama un enfoque pasivo del lado del servidor.
Nosotros (el Laboratorio de Prototipos de Aplicaciones) queríamos explorar un poco más el enfoque pasivo ya que permite una mayor flexibilidad en los tipos de dispositivos que pueden ser registrados. Dado que no es necesario instalar software adicional en un dispositivo de interés, podemos detectar nuevo hardware en nuestro entorno in situ. Sin embargo, dado que debemos recibir múltiples grabaciones de nuestro entorno, se requiere una disposición adecuada del hardware para garantizar una cantidad adecuada de cobertura.
Vemos potencial para los servicios de ubicación basados en servidor en el contexto de determinar la huella digital y el flujo de tráfico dentro de una ubicación dada. Para un negocio, este enfoque podría ser útil para esfuerzos de planificación y diseño, así como para proporcionar información bajo demanda en situaciones de contingencia.
Disposición del Prototipo
Aquí está la estrategia general que implementamos. El punto azul en el diagrama representa un dispositivo escáner (caja azul) que busca activamente señales. Para este prototipo nos centramos en detectar relojes inteligentes, routers inalámbricos, teléfonos celulares y laptops.
Usando múltiples cajas azules, construimos un entorno manteniendo el seguimiento de las señales en nuestra área de oficina. Las cajas azules envían señales que son registradas por un servicio central en la nube. Además de proporcionar un servicio centralizado de recolección, el servicio en la nube nos mantiene informados sobre el estado actual del hardware de las cajas azules y proporciona un mecanismo de actualización de software.
Hardware
Al construir nuestro prototipo con caja azul, usamos una placa Raspberry Pi Zero W ejecutando Raspian Jessie 4.9.24. El hardware Zero es bueno ya que ya tiene un chip Bluetooth y WiFi a bordo. Dado que estamos usando el chip a bordo para la comunicación con el servicio en la nube, necesitamos un adaptador inalámbrico más (visto como el dongle) para actuar como módulo escáner.
Para simplificar, distribuimos las cajas azules alrededor de nuestra área de oficina y las mantuvimos conectadas a una toma de corriente para obtener una recopilación continua de datos las 24 horas.
Para darle a las cajas azules una identidad espacial, escribimos una aplicación basada en ArcGIS Runtime que nos permite colocar la caja azul en el contexto del edificio.
Metodología
Cuando la Raspberry Pi se inicia, se registra con el servicio central en la nube. Tras el registro, a la caja azul se le asigna un identificador único basado en la dirección MAC, y los scripts del lado del cliente aseguran que el software existente esté sincronizado con la versión proporcionada por el entorno en la nube.
Después del saludo inicial, la caja azul asume su rol de escaneo y está lista para recibir direcciones MAC WiFi y registrar el RSSI (indicador de intensidad de señal recibida) para dispositivos Bluetooth y WiFi. Esta información se envía al servicio en la nube desde donde podemos usar un algoritmo de trilateración para posicionar las señales registradas. La información de ubicación se almacena como una entidad puntual habilitada por tiempo en ArcGIS Online.
Resultados
La captura de pantalla a continuación muestra la distribución y ubicación de las señales recibidas. Los puntos azules son señales Bluetooth registradas y los puntos color ámbar son señales WiFi. Los cuadrados rojos muestran la ubicación de las cajas azules en el contexto del edificio con su identificador único asociado. Usando la conciencia temporal del servicio de entidades, podemos mostrar los datos en vivo como una capa en ArcGIS Pro o en un mapa web.
También desarrollamos un Addin para ArcGIS Pro para ver la distribución del contenido archivado por fecha y tipo de dispositivo. Podemos ver el inicio y fin del día laboral conforme aumenta el número de dispositivos durante el día. Otra observación interesante es la caída de dispositivos Bluetooth durante las noches y fines de semana.
Conclusión
Prototipamos un servicio de ubicación basado en servidor e integramos nuestra solución en ArcGIS Enterprise. Para nuestro prototipo con caja azul, usamos un enfoque hardware económico que tiene potencial para escalar más allá de nuestro entorno de prueba. Hemos escrito aplicaciones auxiliares para ArcGIS Runtime (iOS) y la aplicación ArcGIS Pro para facilitar la configuración y análisis de la información registrada. Con el enfoque descrito, vemos potencial para detección ubicua ofreciendo una precisión interior aproximada entre 8 – 20 m / 24 – 60 ft.
