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A las siguientes generaciones de servicios móviles se les presupone un alto grado de adaptación a la identidad, objetivos, situación física y tecnológica de sus usuarios.
Este paradigma de diseño de servicios, que aprovecha el conocimiento del “contexto”
de las entidades inmersas en el entorno, y que se considera derivado y habilitador del
concepto de computación ubicua, presenta aún numerosos retos tecnológicos, sociales y de negocio para su puesta en operación y posterior generalización de uso.

Uno de los retos de los cuales hace mención Norma Bernardos en el párrafo anterior es la determinación de la posición de un usuario en un área específica de grandes
dimensiones o multinivel. Conocidos como indoor location systems (sistemas de localización en interiores por sus siglas en inglés ILS) son sistemas evaluadores del
contexto de una persona o dispositivo móvil dentro de un área de localización paradeterminar su posición dentro de la misma. Estos sistemas se basan (e incluso sepueden llegar a clasificar por ellas) en diferentes técnicas de evaluación (o sensado) del medio para determinar la posición de un objeto con respecto a un punto previamente identificado. Por nombrar algunos se pueden mencionar aquellos que se
basan en las huellas de temperatura de ciertos objetos, reconocimiento de patrones visuales, velocidad de tráfico y desplazamiento o reconocimiento de magnitudes de
señales electromagnéticas. Estos últimos son los que ocupan el objetivo de esta tesis, que, a modo de sistematización de ciertos procesos, propone, modela, desarrolla,
implementa y evalúa métodos de localización en interiores basados en la evaluación de señales electromagnéticas de tipo Wi-Fi™, Bluetooth y RFID. Para fines prácticos y
de implementación los métodos de localización fueron automatizados dentro de métodos y clases de programación a modo de “librería de funciones”. Esta librería fue
desarrollada en el lenguaje de programación JAVA para garantizar la compatibilidad de las funciones sobre cualquier plataforma (sistema operativo) que permita laejecución de una maquina virtual java (JVM, Java Virtual Machine).
Los capítulos nucleares de esta tesis muestran el modelado, desarrollo e
implementación de una API que contiene los métodos necesarios para desarrollar servicios de localización en interiores utilizando una arquitectura cliente-servidor
mediante la evaluación del contexto de señales electromagnéticas. En el desarrollo de la arquitectura cliente servidor se ha propuesto al cliente como un dispositivo móvil con interfaces Wi-Fi™ y Bluetooth, o a un objeto/individuo identificado por una etiquetaRFID pasiva.
Los tres últimos capítulos de este documento muestran las pruebas realizadas para obtener el grado de asertividad de los métodos desarrollados en escenarios de
contexto de señales variables. El último capítulo de este documento muestra la
descripción en formato JAVADoc de cada uno de los métodos que componen la API.

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API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode

  1. 1. Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico Departamento de Ciencias Computacionales TESIS DE MAESTRÍA EN CIENCIAS API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode presentada por Miguel Angel Yris Pastor Lic. En Ciencias de la computación por la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco como requisito para la obtención del grado de: Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación Director de tesis: Dr. Juan Gabriel González Serna Jurado: Dr. Máximo López Sánchez – Presidente Dr. Guillermo Rodríguez Ortiz – Secretario Dra. Azucena Montes Rendón – Vocal Dr. Juan Gabriel González Serna – Vocal SuplenteCuernavaca, Morelos, México. 28 de febrero de 2012
  2. 2. La investigación aquí plasmada fue desarrollada gracias al apoyo del Consejo Nacional deCiencia y Tecnología (CONACyT), el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico(CENIDET) y el grupo AUTOLOG de la Universidad de Castilla-La Mancha, España.
  3. 3. DedicatoriaSi desarrollar y redactar todo este conjunto de ideas me permite tener cierta propiedad sobreellas me gustaría dedicarlas a todos aquellos que directa o indirectamente aportaron ungranito de arena o una playa completa para iniciar y finalizar esta aventura. Mencionarlos atodos me haría ocupar 5 o 6 veces el volumen de esta tesis, pero estoy seguro de haberlo hechoen su momento y que ellos se dieron por enterados, aún así, si por azares del destino o por elbibliotecario local te encuentras leyendo este documento … Gracias. Miguel Angel Yris Pastor, México DF. 4 de febrero de 2012
  4. 4. AgradecimientosEn una opinión muy personal, creo que son muy pocas las actividades o empresas delas cuales un hombre o mujer se puede enorgullecer de haberlas realizado sin ayudade alguien más; Este no es el caso.Gracias … a Mamá, Karen Mariel Nájera, Normita Bolio, Juan Carlos Yris, José AntonioYris. Luis David Yris Pastor, Claudia Vara, Marbella Pastor, Salvador Galván, GabrielGonzález, Máximo López, Azucena Montes, Guillermo Rodriguez, Ricardo Estrada,Hugo Estrada, Alicia Martínez, Mónica Pichardo, Alejandra Ramírez, Julia Arana, AndrésGarcía, Pablo García, Javier de las Morenas, Francisco Carreño, Rafel Otal, Arturo Bejar,Blanca Vargas, Bea Escobar, Ainoa Castillo, Cesar Villatoro, al equipo Autolog CiudadReal, al equipo Autolog Cuenca, equipo de mecánica de la escuela de ingenieros.…. A las incontables Dulcineas y Sanchos que contestaron de una forma u otra lasolicitud de “acorredme en las innumerables afrentas que a este avasallado intelectose le ofrecían” A todos ellos … Gracias (a pesar de mi necedad, nada de esto se hubiese logrado)
  5. 5. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode ABSTRACTThe next generation of mobile services is presumed to be highly adaptive to the user’spersonal features and to his environmental, physical and technological condition andsubsequent consequences. This ‘context-aware paradigm’, which originates from thevision of ‘ubiquitous computing’ and is supposed to drive the design of futurecommercial mobile services, still presents a lot of technological, social and businesschallenges. [Bernardos, 2008]One these challenge is to obtain the position of a user within a specific area.Todaythere are indoor location systems, which allow determining the position of an objectwithin an area.To achieve its purpose, these systems use patternrecognition techniques such asthermal, visual or electromagnetic pattern recognition.Systems using electromagnetic patterns are the basis of this thesis. in this researchreport we propose, model, develop and implement methods for indoor location basedon signal patterns as Wi-Fi, Bluetooth or RFID.These methods are encoded within anAPI written in Java.The main chapters of this thesis show the modeling, development and implementationof an API that contains the methods needed to develop indoor location services usinga client-server architecture using context evaluation of electromagneticpatterns.In thedevelopment of client server architecture has been proposed to the client as mobiledevice with Wi-Fi interfaces and Bluetooth ™, or an object / individual identified by apassive RFID tag.The last three chapters of this document show the tests performed toobtain the degree of assertiveness of the methods developed in the context of varyingsignals scenarios.
  6. 6. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode RESUMENA las siguientes generaciones de servicios móviles se les presupone un alto grado deadaptación a la identidad, objetivos, situación física y tecnológica de sus usuarios.Este paradigma de diseño de servicios, que aprovecha el conocimiento del “contexto”de las entidades inmersas en el entorno, y que se considera derivado y habilitador delconcepto de computación ubicua, presenta aún numerosos retos tecnológicos,sociales y de negocio para su puesta en operación y posterior generalización de uso.[Bernardos, 2008].Uno de los retos de los cuales hace mención Norma Bernardos en el párrafo anteriores la determinación de la posición de un usuario en un área específica de grandesdimensiones o multinivel. Conocidos como indoor location systems (sistemas delocalización en interiores por sus siglas en inglés ILS) son sistemas evaluadores delcontexto de una persona o dispositivo móvil dentro de un área de localización paradeterminar su posición dentro de la misma. Estos sistemas se basan (e incluso sepueden llegar a clasificar por ellas) en diferentes técnicas de evaluación (o sensado)del medio para determinar la posición de un objeto con respecto a un puntopreviamente identificado. Por nombrar algunos se pueden mencionar aquellos que sebasan en las huellas de temperatura de ciertos objetos, reconocimiento de patronesvisuales, velocidad de tráfico y desplazamiento o reconocimiento de magnitudes deseñales electromagnéticas. Estos últimos son los que ocupan el objetivo de esta tesis,que, a modo de sistematización de ciertos procesos, propone, modela, desarrolla,implementa y evalúa métodos de localización en interiores basados en la evaluaciónde señales electromagnéticas de tipo Wi-Fi™, Bluetooth y RFID. Para fines prácticos yde implementación los métodos de localización fueron automatizados dentro demétodos y clases de programación a modo de “librería de funciones”. Esta librería fuedesarrollada en el lenguaje de programación JAVA para garantizar la compatibilidadde las funciones sobre cualquier plataforma (sistema operativo) que permita laejecución de una maquina virtual java (JVM, Java Virtual Machine).Los capítulos nucleares de esta tesis muestran el modelado, desarrollo eimplementación de una API que contiene los métodos necesarios para desarrollarservicios de localización en interiores utilizando una arquitectura cliente-servidormediante la evaluación del contexto de señales electromagnéticas. En el desarrollo dela arquitectura cliente servidor se ha propuesto al cliente como un dispositivo móvil coninterfaces Wi-Fi™ y Bluetooth, o a un objeto/individuo identificado por una etiquetaRFID pasiva.Los tres últimos capítulos de este documento muestran las pruebas realizadas paraobtener el grado de asertividad de los métodos desarrollados en escenarios decontexto de señales variables. El último capítulo de este documento muestra ladescripción en formato JAVADoc de cada uno de los métodos que componen la APIdesarrollada para ofrecer servicios de localización en interiores basados en tecnologíaWi-Fi™, Bluetooh y RFID. De igual manera se encuentra una copia de un artículo deinvestigación publicado en el congreso internacional RFIDSystech 2011 producto deun desarrollo e investigación relacionada a lo mostrado en este documento.
  7. 7. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeTablas de contenidosÍndice de capítulosCapítulo 1 -- Introducción1.1. Introducción ______________________________________________________ 21.2. Problema _________________________________________________________ 31.3 Objetivo principal___________________________________________________ 31.4 Estructura del documento ____________________________________________ 3Capítulo 2 -- Marco conceptual2.1 Introducción _______________________________________________________ 62.2. RFID _____________________________________________________________ 62.3. IEEE 802.11 _______________________________________________________ 72.4. API (Application Program Interface) ___________________________________ 72.5. LLRP (Low Level Reader Protocol) _____________________________________ 72.6. Sistema de localización en interiores __________________________________ 102.7. Bluetooth ________________________________________________________ 11Capítulo 3 -- Estado del arte3.1 Introducción ______________________________________________________ 143.2. An Indoor Positioning System (IPS) using Grid Model _____________________ 143.3. Local positioning system using WiFi networks __________________________ 153.4.- Internal Location Based System For Mobile Devices Using Passive RFID AndWireless Technology __________________________________________________ 173.5. A Patient Identification System using RFID and IEEEE 802.11b Wireless Networks ___________________________________________________________________ 183.6 Localización y seguimiento de terminales móviles en entornos indoor. _______ 19
  8. 8. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode3.7 Servicios de localización conscientes del contexto aplicando perfiles de movilidady tecnologías de localización heterogéneas ________________________________ 20Capítulo 4 -- CHAMAN4.1 Introducción ______________________________________________________ 234.2 Método de localización en interiores basados en huella de señal (Fingerprint) _ 244.3 Descripción de general de la API ______________________________________ 244.4 Funcionalidades ___________________________________________________ 264.5 Modelo y arquitectura de la API para servicios de localización en interioresutilizando tecnología Wi-Fi™, Bluetooth, RFID y QRCode. _____________________ 28 4.5.1 Modelo del proceso de localización implementado en la API __________________ 29 4.5.2 Reglas de inferencia utilizadas por CHAMAN en el proceso de localización en interiores ________________________________________________________________ 30 4.6.2 Modelo entidad relación del esquema utilizado para la persistencia de datos utilizados para el proceso de localización ______________________________________ 32 4.6.3 Arquitectura de capas de la API para servicios de localización en interiores. ______ 354.7 Diseño de capas de la API ___________________________________________ 36 4.7.1 Capa de conexión física ________________________________________________ 36 4.7.1.1 Clase RFIDReaderLLRPConnection _____________________________________________ 37 4.7.1.2 Clase RFIDReaderSMNPConnection ____________________________________________ 38 4.7.1.3 Clase WiFiClientConnection __________________________________________________ 38 4.7.2 Capa de traducción de datos ____________________________________________ 39 4.7.2.1 Clase TranslateRawData ____________________________________________________ 41 4.7.2.2 Clase trainingRadioMap _____________________________________________________ 41 4.7.2.3 Clase locationPackage ______________________________________________________ 41 4.7.2.4 Clase ROSPEC_Event ________________________________________________________ 42 4.7.3 Capa de filtrado de datos _______________________________________________ 42 4.7.3.1 Clase LocationAreaIdentification ______________________________________________ 43 4.7.3.2 Clase RFIDIdentification _____________________________________________________ 43 4.7.3.3 Clase PlayersIdentiffication __________________________________________________ 43 4.7.4 Capa de procesamiento de datos ________________________________________ 43 4.7.4.1 Subcapa de entrenamiento __________________________________________________ 44 4.7.4.3 Subcapa de localización _____________________________________________________ 45 Microlocalización ________________________________________________________________ 47 Macrolocalización ________________________________________________________________ 49 Localización utilizando contexto de tecnologías RFID o NFC ______________________________ 49 Localización utilizando QRCodes ____________________________________________________ 50
  9. 9. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode 4.7.4.4 Capa de conexión a repositorios relacionales _____________________________ 51 4.7.4.5 Capa de servicios ____________________________________________________ 524.8 Diagrama de clases ________________________________________________ 53Capítulo 5 -- Casos de estudio5.1 Introducción ______________________________________________________ 555.2 Caso de estudio 1: Localización en interiores utilizando contexto de tecnologíasWi-Fi™ y Bluetooth____________________________________________________ 55 5.2.1 Descripción del escenario_______________________________________________ 55 5.2.2 Entrenamiento _______________________________________________________ 57 5.2.2.1 Implementación del método de localización fingerprint ___________________________ 57 5.2.2.2 Diseño de un “grid” virtual sobre el área de localización ___________________________ 57 5.2.2.3 Creación de “radiomapa” de áreas de localización ________________________________ 60 5.3 Localización en interiores en un medio no controlado _________________________ 63 5.3.1 Microlocalización ____________________________________________________________ 63 5.3.2 Macrolocalización ___________________________________________________________ 81 5.3.3 Resultados _________________________________________________________________ 915.4 Caso de estudio 2: Localización en interiores utilizando contexto de tecnologíaRFID _______________________________________________________________ 91 5.4.1 Escenario 1: acceso a una zona de localización ______________________________ 92 Descripción del escenario __________________________________________________________ 92 Pruebas ________________________________________________________________________ 93 5.4.2 Escenario 2: localización en edificio multinivel ______________________________ 94 Descripción del escenario __________________________________________________________ 94 Pruebas ________________________________________________________________________ 94 Resultado de pruebas ______________________________________________________ 95Capítulo 6 -- Conclusiones6.1 Conclusiones ______________________________________________________ 976.2 Trabajos futuros ___________________________________________________ 98
  10. 10. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeCapítulo 7 -- Referencias7. Referencias _______________________________________________________ 102Capítulo 8 -- Anexos8.1 Introducción _____________________________________________________ 1058.2 Application to a warehouse environment of a tracking system based on RFID andfree software _______________________________________________________ 1058.3 Especificaciones técnicas de instrumentos utilizados en el proceso de localización __________________________________________________________________ 113 8.3.1 Puntos de acceso ____________________________________________________ 113 Punto de Acceso Linksys WRT54GL _________________________________________________ 113 Punto de Acceso Linksys WRT120N _________________________________________________ 114 Punto de Acceso DLink 2440t _______________________________________________ 115 8.3.2 Portal RFID _________________________________________________________ 117 Lector RFID Impinj Speedway ______________________________________________________ 117 8.3.3 Dispositivo móvil cliente ______________________________________________ 119
  11. 11. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeÍndice de figurasFigura 2.1 Modelo de objetos de protocolo LLRP 8Figura 1 Arquitectura de transporte de datos de Bluetooth 12Figura 2- Esquema de capas los elementos y procesos involucrados en lalocalización del dispositivo cliente 15Figura 3.- Arquitectura del sistema de localización 16Figura 3.3 .- Modelo de comunicación del sistema 17Figura 4.- Simulación de la aplicación en la cual se ha obtenido la posición deldispositivo (cubículo 4) 18Figura 5.- Reglas usadas para la evaluación difusa de localización, en ellainterviene la calidad de la señal de 4 puntos de acceso ( AP) y obtiene como 19resultado la zona en la que se encuentra el clienteFigura 3.6 Diagrama de flujo de proceso de guiado en base a lectura de tagsRFID 20Figura 3.6 Pantallas involucradas en el proceso de guiado en base a lectura detags RFID 21Figura 4.1 Diagrama de funcionalidades de las capas que componen aCHAMAN 28Figura 4.2 Modelo del proceso de localización utilizando el contexto de señalesWi-Fi™ , Bluetooth y RFID 30Figura 4.3 Definición de zonas utilizando formación “Matryoshka” 33Figura 4.4 Diagrama Entidad - Relación del esquema del repositorio de datosutilizado por CHAMAN 34Figura 4.5 Diagrama de capas que componen CHAMAN 35Figura 4.6 Representación UML de las clases y métodos de tipo interfaz de laclase de conexión física 37Figura 4.7 Diagrama de clases correspondiente a la capa de traducción de datosFigura 4.8 Diagrama de clases de la capa de filtrado de datos 41Figura 4.8 Diagrama de clases de la capa de filtrado de datos 42Figura 4.9 Diagrama de clases de la capa de procesamiento de datos 44Figura 4.10 (a) radiomapa entrenado vista repositorio relacional, (b)representación gráfica de un radiomapa entrenado 45Figura 4.11 Modelo secuencial del proceso de localización utilizando el contexto 47de tecnologías Wi-Fi™ y Bluetooth
  12. 12. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeFigura 4.12 Proceso de microlocalización 48Figura 4.13 Proceso de macrolocalización 49Figura 4.14 Proceso de localización utilizando tecnología RFID 50Figura 4.15 Proceso de localización utilizando la tecnología QRCode. 51Figura 4.16 Diagrama de clases de la API CHAMAN 53Figura 5.1 Mapa de distribución arquitectónica de la planta baja del edificio del 56departamento de ciencias de la computación (CENIDET)Figura 5.2 Secuencia de comunicación de la aplicación cliente con el repositoriorelacional en fase de entrenamiento de radiomapa 62Figura 5.3 Muestra de celdas entrenadas en el repositorio relacional (a) yrepresentación gráfica de un radiomapa entrenado (b) 62Figura 5.4 Celdas evaluadas 64Figura 5.5 celdas candidatas resultantes al implementar el algoritmo delocalización en la celda J10 66Figura 5.6 celdas resultantes al implementar el algoritmo de localización en lacelda E1 68Figura 5.7 Resultado de implementar el algoritmo de localización en la celda H7 71Figura 5.8 Resultado de implementar el algoritmo de localización en la celda 9D 73Figura 5.9 Resultado de implementar el algoritmo de localización en la celda 11B 76Figura 5.10 Resultado de implementar el algoritmo de localización en la celda 6B 78Figura 5.11 Resultado de implementar el algoritmo de localización en la celda 8C 80Figura 5.12 Conjunto de celdas candidatas (vecindad) en una zona de 81localizaciónFigura 5.13 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en lazona entrada al edificio 83Figura 5.14 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en lazona Laboratorio de Ingenieria de software 84Figura 5.15 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en la 85zona Laboratorio de Inteligencia ArtificialFigura 5.16 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en lazona Cubo Central 86Figura 5.17 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en lazona Aula 2 87Figura 5.18 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en la 88zona Aula 3
  13. 13. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeFigura 5.19 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en lazona Aula 1 89Figura 5.20 Resultado de la implementación del algoritmo de localización en lazona Laboratorio de Sistemas Distribuidos 90Figura 5.21 Distribución de infraestructura RFID en el edificio del DCC 92Figura 5.22 Diagrama de disposición de antenas en escenario de entrada ysalida controlado por antenas RFID 93Figura 5.23 Distribución de antenas RFID en la zona de escaleras del edificio delDCC 94Figura 6.1 Diagrama de implementación de CHAMAN y un sistema visor deposición en interiores en un dispositivo móvil 99Figura 6.2 Diagrama de propuesta de implementación e interoperabilidad en elinternet de las cosas entre CHAMAN , fosstrak y hardware Arduino 99
  14. 14. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode Capítulo 1 IntroducciónCapítulo 1 -- Introducción Página 1
  15. 15. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode1.1. IntroducciónEn 1950 Isac Assimov (visionario con todas y cada una de las letras de la palabra)escribió una novela titulada Yo, Robot1 (I, Robot), si bien la temática de la historiatranscurría sobre términos éticos e inteligencia artificial, Assimov no escatimo endetalles sobre el contexto en el cual se desarrolla la historia, en más de una ocasiónse describe la gran variedad de servicios ofrecidos a un humano según el lugar endonde se encontraba (ahora le llamamos contex-aware). Años más tarde, en 1956,Philip K. Dick publica “The minority report”2 en donde narra las vivencias de JohnAnderton. Nuevamente el autor no deja a la imaginación del lector detalles delcontexto de cada aventura, pero esta vez, se describe lo que al parecer es un“dispositivo rastreador” que, tal vez, en aquel tiempo por ser lo más avanzado entecnología, se describía su funcionamiento como ondas de radio. Tuvieron que pasarmás de 30 años de aquellas publicaciones para que se pudiese llevar a la realidad, talvez, inspirados en aquellas viejas historias u orillados a evolucionar hacia el grado decomodidad descrito en tales historias; nacen los primeros sistemas de localizaciónpara uso no militar, los cuales, no han parado de evolucionar, llegando así a la actualtecnología de sistemas de posicionamiento global (GPS por sus siglas en inglés) queproporciona una gran precisión en escenarios urbanos, pero es de muy poca ayuda enescenarios donde el individuo u objeto a localizar se encuentra dentro de un edificio,esto se debe a la interferencia o atenuación de señal que producen los elementosarquitectónicos del edificio. Como respuesta a esta necesidad se desarrollaron (ycontinúan en constante desarrollo) sistemas de localización en interiores que tienencomo fin determinar la posición de un objeto dentro de un área de localización cerrada.A partir de esta idea, se han desarrollado múltiples soluciones que incluyentecnologías que pueden ir desde el reconocimiento de patrones visuales hasta elreconocimiento de patrones electromagnéticos. Estos últimos, son el punto de partiday atención de este trabajo de investigación el cual plantea, modela, desarrolla, pruebay muestra una API escrita en lenguaje de programación JAVA la cual contiene clases ymétodos que permiten al programador ofrecer servicios de localización en interioresevaluando los patrones de señales electromagnéticas percibidas por un cliente móvildentro de un edificio. Dado a que hoy en día existen un gran número de frecuenciaselectromagnéticas a nuestro alrededor, pero no todas usadas por el individuo común,se decidió utilizar señales electromagnéticas propias de las tecnologías decomunicación inalámbrica más comunes: Wi-Fi™, Bluetooth y RFID, pretendiendo deesta forma lograr una implementación económica, sencilla y escalable funcionando deesta manera como base para futuros proyectos en los cuales se necesiten servicios delocalización en interiores.1 http://en.wikipedia.org/wiki/I,_Robot (Recuperado el 2 de noviembre del 2011)2 http://en.wikipedia.org/wiki/The_Minority_Report (Recuperado el 2 de noviembre del 2011)Capítulo 1 -- Introducción Página 2
  16. 16. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode1.2. ProblemaLa determinación de la posición de un individuo u objeto dentro de un edificio es degran importancia en la evaluación de diferentes tópicos como puede ser la seguridad,navegación, y asistencia personal, los sistemas que atienden este tipo de tópicos sony/o necesitan de hardware muy costoso [Papapostolou, 2009]. Las soluciones desoftware basadas en hardware de comunicación (como puntos de acceso Wi-Fi™ oBluetooth que se encuentran en el mercado) que se encuentran actualmente en elmercado brindan soluciones generales que no pueden ser adaptadas a todo tipo deescenario sin mencionar la falta de compatibilidad con aplicaciones de terceros.1.3 Objetivo principalComo se podrá apreciar en futuros capítulos, actualmente existen múltiples opciones,técnicas, algoritmos y métodos para obtener la posición aproximada de un individuo uobjeto dentro de un escenario de tipo interior (indoor). Aquellos que sonimplementados como una solución computacional son realizados de forma monolíticao poco escalable. Por lo tanto: El objetivo de esta tesis es desarrollar métodos delocalización en interiores basados en evaluación de señales electromagnéticas yencapsularlos dentro de clases que a su vez formarían librerías de programación deforma tal que al ser implementada, el programador que utilice la API pueda obtenercomo resultado de la ejecución de un método la información de localización de unindividuo determinado dentro de un área de localización haciendo de esto un procesorápido, económico y casi transparente para el programador.1.4 Estructura del documentoEste documento de tesis se encuentra distribuido en siete capítulos en los cuales sepresentan en una primera parte los conceptos básicos y metodologías de localizaciónque le permiten al lector extender el panorama y vocabulario necesario paracomprender los capítulos sustánciales de la tesis en los cuales se describe elmodelado, codificación, implementación y pruebas de los métodos de localización eninteriores productos de esta investigación. Por último, el lector se encontrará con lasconclusiones obtenidas por el autor al finalizar el proceso de investigación, desarrollo eimplementación, como también un capítulo en el cual se encuentran los documentosanexos como lo son documentación de la API, imágenes y un artículo presentado enun congreso internacional producto derivado de la investigación desarrollada en elproceso de investigación de esta tesis.El listado de capítulos que a continuación se muestra atiende a la estructura que se haestablecido para la publicación de este documento.En el capítulo 1. Introducción y descripción general del tema de investigación. Elcapítulo 2 muestra un marco conceptual en el cual se definen conceptos que sonCapítulo 1 -- Introducción Página 3
  17. 17. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeutilizados en el resto del documento. El capítulo 3 corresponde a la descripción delestado del arte relacionado a los procesos de localización en interiores utilizandotecnología Wi-Fi ™, Bluetooth y RFID. El capítulo 4 contiene el modelado y descripciónde la API propuesta en esta tesis. En el capítulo 5 se encuentran registradas laspruebas realizadas para comprobar el grado de presión de los algoritmosdesarrollados y codificados en métodos y clases pertenecientes a la API. El capítulo 6contiene las conclusiones generales a las que se ha llegado después de realizar elproceso de investigación, desarrollo e implementación de las ideas planteadas en estatesis. El capítulo 7 muestra las referencias bibliográficas Y por último, el capítulo 8contiene los documentos anexos a esta investigación.Capítulo 1 -- Introducción Página 4
  18. 18. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode Capítulo 2 Marco conceptualCapítulo 2 -- Marco conceptual Página 5
  19. 19. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode2.1 IntroducciónTecnologías de comunicación inalámbrica, identificación por radio frecuencia, sistemasde localización en interiores y magnitudes electromagnéticas pueden ser términosextraños para un lector no “iniciado” o ajeno a los términos relacionados e incluidos eneste documento de tesis. En este capítulo se encuentran las definiciones básicas quepermitirán al lector contar con las bases para comprender los escenarios, propuestas ydesarrollos realizados en el resto de este documento.2.2. RFIDRFID (Identificación por Radiofrecuencia) es un método de almacenamiento yrecuperación remota de datos, basado en el empleo de etiquetas o “tags” en las quese encuentra almacenada información. RFID se basa en un concepto similar al delsistema de código de barras; la principal diferencia entre ambos reside en que elsegundo utiliza señales ópticas para transmitir los datos entre la etiqueta y el lector, yRFID, en cambio, emplea señales de radiofrecuencia (en diferentes bandasdependiendo del tipo de sistema, típicamente 125 KHz, 13,56 MHz, 433-860-960 MHzy 2,45 GHz).Los sistemas RFID se componen principalmente de cuatro elementos:  Una etiqueta RFID, también llamada tag o transpondedor (transmisor y receptor). La etiqueta se inserta o adhiere en un objeto, animal o persona. Esta etiqueta cuenta con un código numérico que la identifica, ya sea un TAGID o un código electrónico del producto (EPC). En este contexto, la palabra “objeto” se utiliza en su más amplio sentido: puede ser un vehículo, una tarjeta, una llave, un paquete, un producto, una planta, etc. Consta de un microchip que almacena los datos y una pequeña antena que habilita la comunicación por radiofrecuencia con el lector.  Un lector o interrogador, se encarga de transmitir una señal de radio frecuencia que recibe el tag, esta señal es transformada por la antena del tag en voltaje para energizar el chip, una vez que se energiza el tag, este es capaz de enviar su código de identificación. El lector consta de un módulo de radiofrecuencia (transmisor y receptor), una unidad de control y una antena para interrogar los tags vía radiofrecuencia. Los lectores están equipados con interfaces estándar de comunicación que permiten enviar los datos recibidos de la etiqueta a un subsistema de procesamiento de datos, como puede ser una computadora personal que gestiona una base de datos. Algunos lectores llevan integrado un programador que añade a su capacidad de lectura la habilidad para escribir información en las etiquetas. A lo largo del presente estudio, cuando hablemos de lector, se considerará que es un dispositivo capaz de leer la etiqueta, independientemente de si puede sólo leer, o leer y escribir.Capítulo 2 -- Marco conceptual Página 6
  20. 20. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode  Una computadora, que desarrolla la aplicación RFID. Recibe la información de uno o varios lectores y se la comunica al sistema de información. También es capaz de transmitir órdenes al lector.  Adicionalmente, un middleware (aplicación que hace posible el funcionamiento de aplicaciones distribuidas sobre plataformas heterogéneas); ejecutándose en segundo plano un sistema ERP (sistema de planificación de servicios empresariales) de gestión de sistemas IT son necesarios para recoger, filtrar y manejar los datos. [Portillo, 2008]2.3. IEEE 802.11Es un conjunto de estándares para redes inalámbricas de área local que utilizan lasbandas de frecuencia de 2.4 GHz, 3.6 GHz y 5 GHz. [Kerry, 2008] El conjunto deestándares define el uso de los dos niveles inferiores del modelo OSI (Open SystemInterconnection), en estas definiciones se encuentran descritos la arquitectura y el usode protocolos de acceso al medio como también formatos y tipos de frames (paquetes)usados para la intercomunicación de terminales, el contenido de cada frame seencuentra definido por el tipo al que pertenece, estos pueden ser de control (Controlframes), de datos (Data frame) o de gestión (Management frames).2.4. API (Application Program Interface)Es un conjunto de convenciones internacionales que definen cómo debe llamarse auna determinada función de un programa desde una aplicación [NEODIGIT 09]. Lasfunciones o métodos, según sea el paradigma de programación, se encuentran enarchivos individuales encapsulados dentro de un paquete o librería. La idea principalde implementación de una API es reducir la cantidad de código escrito agrupando lasfunciones o métodos que se utiliza en repetidas ocasiones en el cuerpo del programa.Las funciones o métodos agrupados se escriben y guardan en archivos individualesque son cargados al inicio del código del programa y las funciones que contienen sonllamas dentro del cuerpo del programa. Por lo general las APIs se agrupan según elservicio que ofrecen sus funciones, por ejemplo: API de RED, API de servicios derecomendación, API de comunicación de procesos entre otras.2.5. LLRP (Low Level Reader Protocol)Es el protocolo de comunicación utilizado por algunos lectores RFID, en el sedescriben las interfaces de red utilizadas para la comunicación entre el lector RFID ysoftware de control o hardware [PW1]. Las interfaces permiten al software controladorenviar señales al lector para iniciar el proceso de lectura de EPCs de las etiquetas, oejecutar otros comandos como “kill” el cual hace “callar” la señal de un tag una vezCapítulo 2 -- Marco conceptual Página 7
  21. 21. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeleído su EPC o “lock” la cual impide la modificación de la información contenida en eltag. La comunicación se establece como se describe en la siguiente imagen. Figura 2.1 Modelo de objetos de protocolo LLRPEn el modelo anterior se describe el escenario de comunicación donde un clienteLLRP que puede ser un software que usa el protocolo mediante una API envíasolicitudes al lector LLRP, este es un lector RFID que cuenta con la capacidad deutilizar el protocolo LLRP para comunicaciones. Para realizar la comunicación entrecliente y lector es necesario enviar los mensajes en cierto formato, para ello existendos alternativas:  Comunicación mediante archivos XML, el cliente envía al lector un archivo XML en el cual se encuentran los comandos LLRP para que el lector realice una tarea específica, una vez realizada la tarea, el lector llena los campos del archivo XML con la información solicitada y es enviado al cliente. A continuación se muestra un ejemplo de un archivo XML usado para la comunicación entre cliente y lector:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><llrp:ADD_ROSPECxmlns:llrp="http://www.llrp.org/ltk/schema/core/encoding/xml/1.0"Version="1" MessageID="4"> <llrp:ROSpec> <llrp:ROSpecID>1</llrp:ROSpecID>Capítulo 2 -- Marco conceptual Página 8
  22. 22. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode <llrp:Priority>0</llrp:Priority> <llrp:CurrentState>Disabled</llrp:CurrentState> <llrp:ROBoundarySpec> <llrp:ROSpecStartTrigger><llrp:ROSpecStartTriggerType>Null</llrp:ROSpecStartTriggerType> </llrp:ROSpecStartTrigger> <llrp:ROSpecStopTrigger> <llrp:ROSpecStopTriggerType>Null</llrp:ROSpecStopTriggerType> <llrp:DurationTriggerValue>0</llrp:DurationTriggerValue> </llrp:ROSpecStopTrigger> </llrp:ROBoundarySpec> <llrp:AISpec> <llrp:AntennaIDs>0</llrp:AntennaIDs> <llrp:AISpecStopTrigger> <llrp:AISpecStopTriggerType>Null</llrp:AISpecStopTriggerType> <llrp:DurationTrigger>0</llrp:DurationTrigger> </llrp:AISpecStopTrigger> <llrp:InventoryParameterSpec><llrp:InventoryParameterSpecID>9</llrp:InventoryParameterSpecID> <llrp:ProtocolID>EPCGlobalClass1Gen2</llrp:ProtocolID> </llrp:InventoryParameterSpec> </llrp:AISpec> <llrp:ROReportSpec><llrp:ROReportTrigger>Upon_N_Tags_Or_End_Of_AISpec</llrp:ROReportTrigger> <llrp:N>1</llrp:N> <llrp:TagReportContentSelector> <llrp:EnableROSpecID>1</llrp:EnableROSpecID>Capítulo 2 -- Marco conceptual Página 9
  23. 23. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode <llrp:EnableSpecIndex>1</llrp:EnableSpecIndex><llrp:EnableInventoryParameterSpecID>1</llrp:EnableInventoryParameterSpecID> <llrp:EnableAntennaID>1</llrp:EnableAntennaID> <llrp:EnableChannelIndex>1</llrp:EnableChannelIndex> <llrp:EnablePeakRSSI>1</llrp:EnablePeakRSSI><llrp:EnableFirstSeenTimestamp>1</llrp:EnableFirstSeenTimestamp> <llrp:EnableLastSeenTimestamp>1</llrp:EnableLastSeenTimestamp> <llrp:EnableTagSeenCount>1</llrp:EnableTagSeenCount> <llrp:EnableAccessSpecID>1</llrp:EnableAccessSpecID> <llrp:C1G2EPCMemorySelector> <llrp:EnableCRC>1</llrp:EnableCRC> <llrp:EnablePCBits>1</llrp:EnablePCBits> </llrp:C1G2EPCMemorySelector> </llrp:TagReportContentSelector> </llrp:ROReportSpec> </llrp:ROSpec></llrp:ADD_ROSPEC>Segmento de código 1: Código XML de un mensaje ROSPEC (mensaje de comunicación entre software degestión y lector RFID.  Otra opción es la comunicación directa de mensajes entre el cliente y el lector sin necesidad de uso de un archivo intermediario, para ello es necesario que el lector cuente con esta capacidad. La aplicación cliente envía y recibe los mensajes mediante el uso de una API del protocolo LLRP.2.6. Sistema de localización en interiores[Bernardos, 2008] También conocidos como ILS (Indoor Location System) por sussiglas en ingles, son sistemas que tienen como fin localizar a un usuario (cliente)dentro de un edificio. Estos sistemas son la base para sistemas de recomendación yguiado.Los ILS pueden clasificarse en dos categorías:Capítulo 2 -- Marco conceptual Página 10
  24. 24. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode  Sistemas de localización basado en tags o etiquetas, en los cuales el equipo sólo es capaz de detectar y por lo tanto localizar, a aquellos elementos que porten un dispositivo conocido como tag y por consiguiente al elemento etiquetado.  Sistemas de localización de sondeo, este tipo de sistema de localización utiliza una señal o frecuencia específica para realizar el proceso de localización. En este tipo de sistemas, un dispositivo dentro de un edificio o área específica irradia un tipo de señal previamente caracterizada, esta señal es captada por una red de sensores distribuidos en todo el edificio o área específica y en base a algoritmos de triangulación (algoritmos que determinan la posición de un elemento dentro de un área determinada por tres puntos en diferentes coordenadas) ofrecer una posición del edificio dentro del área sondeada.2.7. BluetoothEs una especificación industrial para Redes Inalámbricas de Área Personal (WPANs)que posibilita la transmisión de voz y datos entre diferentes dispositivos mediante unenlace por radiofrecuencia en la banda ISM de los 2,4 GHz.3 Los principales objetivosque se pretenden conseguir con esta norma son:  Facilitar las comunicaciones entre equipos móviles y fijos.  Eliminar cables y conectores entre éstos.  Ofrecer la posibilidad de crear pequeñas redes inalámbricas y facilitar la sincronización de datos entre equipos personales.Los dispositivos que con mayor frecuencia utilizan esta tecnología pertenecen asectores de las telecomunicaciones y la informática personal, como PDA, teléfonosmóviles, computadoras portátiles, ordenadores personales, impresoras o cámarasdigitales.La arquitectura descrita por el estándar 802.15 se puede mostrar como un conjunto decapas superpuestas, cada una de ellas con un funcionamiento especifico que sedescribe a continuación en la figura 2.3 Descripción de tecnología bluetooth recuperada de los documentos oficiales publicados en la páginade internet oficial : http://www.bluetooth.comCapítulo 2 -- Marco conceptual Página 11
  25. 25. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeFigura 6 Arquitectura de transporte de datos de Bluetooth(http://www.bluetooth.com/Pages/Basics.aspx)Capítulo 2 -- Marco conceptual Página 12
  26. 26. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode Capítulo 3 Estado del arteCapítulo 3 -- Estado del arte Página 13
  27. 27. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode3.1 IntroducciónHoy en día se pueden encontrar una gran cantidad de aportes en cuanto a tópicos deservicios de localización en interiores se refiere, algunos muestran técnicascompletamente innovadoras, otros aportan nuevos métodos a técnicas yadesarrolladas. Este capítulo muestra una breve descripción de las investigacionesrelacionadas a la desarrollada en este trabajo de tesis que ha servido como basesteóricas y prácticas para el desarrollo e implementación de ideas descritas en lospróximos capítulos.3.2. An Indoor Positioning System (IPS) using Grid Model [Muttitanon,2007]El artículo muestra los resultados de la implementación de un sistema de localizaciónen interiores cuyo método para la determinación de la posición del usuario se basa enel cálculo de las intensidades de señal recibidas por un dispositivo cliente dentro deuna red de puntos de acceso IEEE 802.11x.El sistema tiene un arquitectura cliente-servidor en donde el servidor ofrece una basede datos de los perfiles de cada uno de los puntos de acceso IEEE 802.11x, el clientepor su parte, se ejecuta en el dispositivo móvil que desea ser localizado, cabemencionar que el sistema se encuentra limitado a la plataforma Windows Mobile porhaber sido desarrollado en Visual Basic.net. La metodología de localización es lasiguiente:  Obtener de una base de datos los perfiles de ubicación de los puntos de acceso dentro del edificio. Los perfiles de cada punto de acceso permiten la creación de un mapa con la ubicación de cada punto de acceso en el edificio, sobre el mapa de ubicación de puntos de acceso el sistema dibuja una cuadricula (GRID) donde a cada celda le corresponde un valor de intensidad de señal de cada punto de acceso.  Iniciar el proceso de censado de señales de puntos de acceso inalámbricos en el medio, esto es, obtener la intensidad de señal, dirección MAC y BSSID de cada punto de acceso que se encuentre a su alcance en ese momento.  Localizar dentro del GRID (cuadrícula) la ubicación del dispositivo que ha censado el medio, esto en base a un algoritmo probabilístico que usa como entrada la intensidad de señal de cada punto de acceso censado y proporciona como resultado la localización del dispositivo cliente dentro de un mapa del edificio.Capítulo 3 -- Estado del arte Página 14
  28. 28. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeLa figura 3 muestra en un esquema de capas los elementos y procesos involucradosen la localización del dispositivo cliente descritos anteriormente. Figura 7- Esquema de capas los elementos y procesos involucrados en la localización del dispositivo cliente3.3. Local positioning system using WiFi networks [Ferreira, 2007]Este trabajo describe un sistema de localización de interiores desde su fase decreación y desarrollo hasta su implementación. El sistema es capaz de recuperar laposición de un dispositivo inalámbrico de tipo IEEE 802.11x implementando para ellouna solución de software, sin necesidad de algún tipo de hardware especializado. Elmotor de posicionamiento usa una red neuronal artificial para describir elcomportamiento de un canal de propagación. El entrenamiento de la red neuronal seCapítulo 3 -- Estado del arte Página 15
  29. 29. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodebasa en los datos de variación de frecuencias obtenidos por el dispositivo que selocalizará.ArquitecturaLa arquitectura del sistema se basa en la red de puntos de acceso IEEE 802.11 deledificio y un servidor que tiene asociados todos los puntos de acceso, este servidormantiene una bitácora de las actividades de cada punto de acceso como asociación ydes-asociación de nodos y su dirección MAC. En el mismo servidor se encuentraimplementada la red neuronal encargada de la localización de los dispositivos móviles.La Figura 4 describe la arquitectura del sistema de localización. Figura 8.- Arquitectura del sistema de localizaciónLa metodología de localización se basa en dos etapas: macro-localización y micro-localizaciónEn la etapa de macro-localización se localiza a grande escala la posición deldispositivo en base a las bitácoras de los puntos de acceso, de estas bitácoras serecupera el identificador del punto de acceso al cual se encuentra asociado eldispositivo móvil, de esta forma, la localización del dispositivo móvil se reduce al áreade cobertura del punto de acceso al cual se encuentra asociado.En la etapa de micro-localización se utiliza el método llamado radiofrecuenciafingerprintig que no es más que la recuperación de todas las señales deradiofrecuencia (Beacon frames) captadas por el cliente. Entre los datos capturados seencuentra la intensidad de señal de cada punto de acceso, esta es la entrada quenecesita la red neuronal para realizar el cálculo de posición del dispositivo móvil. Unavez que la red neuronal ha calculado la ubicación se envía una notificación aldispositivo móvil acompañada de un mapa del sitio donde se muestra su ubicación conun margen de error de 2 metros.Capítulo 3 -- Estado del arte Página 16
  30. 30. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode3.4.- Internal Location Based System For Mobile Devices UsingPassive RFID And Wireless Technology [Potgantwar, 2009]Este artículo describe la implementación de un sistema de localización en interiores enbase a la lectura de etiquetas RFID que identifican cada una de las secciones de cadaárea del edificio.La arquitectura del sistema es de tipo cliente-servidor, el cliente se ejecuta en undispositivo móvil con la capacidad de lectura de etiquetas RFID y conexión inalámbricade tipo IEEE 802.11, esta última es utilizada para la comunicación entre el cliente y elservidor como se aprecia en la figura 5. El servidor cuenta con una base de datos endonde se encuentra almacenados mapas de distribución del edificio, cada mapa tieneasociado IDs de tags que representan cada una de las áreas del mapa. Figura 3.3 .- Modelo de comunicación del sistemaLa metodología implementada por el sistema se basa en cuatro etapas:1.- El dispositivo cliente sondea en una determinada cantidad de segundos el medio,obteniendo la información de cada etiqueta RFID que se encuentre a su alcance.2.- La información obtenida del sondeo es enviada al servidor de mapas vía HTTP.3.- El servidor obtiene el paquete y en base a la potencia de señal de cada etiquetaleída estima la posición del cliente.4.- El servidor recupera de la base de datos el mapa donde se encuentra elidentificador de la etiqueta RFID y se envía al dispositivo cliente.La siguiente imagen muestra una simulación de la aplicación en la cual se ha obtenidola posición del dispositivo (cubículo 4).Capítulo 3 -- Estado del arte Página 17
  31. 31. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode Figura 9.- Simulación de la aplicación en la cual se ha obtenido la posición del dispositivo (cubículo 4)3.5. A Patient Identification System using RFID and IEEEE 802.11bWireless Networks [Aguilar, 2007]Esta tesis de maestría describe la implementación de un sistema cliente/servidor parala identificación de pacientes de un hospital en base a la lectura de etiquetas RFIDusando la infraestructura de red inalámbrica IEEE 802.11b para la comunicación entreel dispositivo cliente y el servidor.Arquitectura:El sistema se compone de terminales clientes con capacidad de lectura de etiquetasRFID, estas terminales ejecutan una aplicación que recupera el identificador deetiquetas RFID, envía la información al servidor y cuando éste retorna una respuestaes desplegada por la aplicación ejecutada en el dispositivo mostrando la informaciónasociada a la etiqueta leída. El servidor se compone de:  Una base de datos donde se encuentra la información de pacientes asociada a un único identificador de etiqueta RFID.  Una aplicación encargada de procesar la información envidada por el cliente, esto es, recuperar de la base de datos la información asociada al identificador de etiqueta RFID recibida y enviarla al cliente.Capítulo 3 -- Estado del arte Página 18
  32. 32. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode3.6 Localización y seguimiento de terminales móviles en entornosindoor. [Atrain, 2006]En este trabajo se presenta un método de localización basado en la combinación devalores de potencia recibida y de un sistema de inferencia difuso para determinar laposición del usuario.Cada dispositivo móvil debe disponer de un interfaz WiFi, que es la que permitirámedir el nivel de señal recibido de cada punto de acceso de la red. Con la ayuda de unsistema de inferencia difuso se obtiene un conjunto de reglas de tipo SI-ENTONCESque permite estimar la localización de los dispositivos de modo preciso. Estas reglasse obtienen mediante el conocimiento de la ubicación de los puntos de acceso y elaprendizaje de una red neuronal de los niveles de señal recibidos por las terminales encada una de las coordenadas del escenario.En esta investigación se considera una red inalámbrica tipo IEEE 802.11, que prestaservicio de comunicación entre terminales inalámbricas sobre el escenario de estudio yque no requiere ningún tipo de modificación para ser empleada como mecanismo delocalización de dispositivos móviles.Para llevar a cabo el proceso de localización cada dispositivo móvil que desee obtenersu ubicación dentro de una red de puntos de acceso IEEE 802.11 debe de conocerpreviamente la distribución de dichos puntos de acceso, esto es, obtener de una basede datos los perfiles de distribución. Una vez obtenidos los perfiles el dispositivo móvilrealiza un censo de las señales de puntos de acceso IEEE 802.11 que pueda percibir.Los datos de potencia obtenidos del censo y los perfiles de los puntos de acceso IEEE802.11 son ingresados a una red neuronal y ésta, en base a un conjunto de reglas delógica difusa genera una respuesta que es el punto de localización del dispositivomóvil.La siguiente imagen muestra una de las reglas usadas para la evaluación difusa delocalización, en ella interviene la calidad de la señal de cuatro puntos de acceso (AP)y obtiene como resultado la zona en la que se encuentra el cliente. Figura 10.- Reglas usadas para la evaluación difusa de localización, en ella interviene la calidad de la señal de 4 puntos de acceso ( AP) y obtiene como resultado la zona en la que se encuentra el clienteCapítulo 3 -- Estado del arte Página 19
  33. 33. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode3.7 Servicios de localización conscientes del contexto aplicandoperfiles de movilidad y tecnologías de localización heterogéneas[ Arjona, 2009]En esta tesis se describe el desarrollo de la aplicación T-Guide. Actualmente elsistema cuenta con una arquitectura cliente-servidor. Es necesario resaltar que eldispositivo cliente debe de cumplir con las siguientes características:  Contar con sistema operativo Android  Contar con una cámara  Contar con lector RFIDEntre los servicios que ofrece la aplicación T-Guide se encuentra el servicio de guiadoen interiores en base a la lectura de tags RFID, cada vez que el cliente censa un tagRFID asignado a un área dentro del edificio, el cliente actualiza su estado y posición,la nueva información es desplegada en pantalla. La Figura 8 muestra el diagrama deflujo del proceso de guiado por RFID. Figura 3.6 Diagrama de flujo de proceso de guiado en base a lectura de tags RFIDCapítulo 3 -- Estado del arte Página 20
  34. 34. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeEl despliegue de información se aprecia en el dispositivo móvil como se muestra en la figura 9: Figura 3.6 Pantallas involucradas en el proceso de guiado en base a lectura de tags RFIDCapítulo 3 -- Estado del arte Página 21
  35. 35. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode Capítulo 4 CHAMANCapítulo 4 -- CHAMAN Página 22
  36. 36. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode4.1 IntroducciónEn el capítulo 4 se revisaron los métodos utilizados por los sistemas de localización eninteriores (ILS) para ofrecer servicios de localización y seguimiento de usuarios uobjetos que se desplacen libremente dentro del área donde se presta el servicio delocalización. En la conclusión del mismo capítulo se propone el método de fingerprint ohuella de señal como el método de localización más adecuado para escenarioscomplejos, en los cuales, el tráfico de entidades físicas (personas y objetos) y ladistribución arquitectónica del edificio hace poco viable la implementación de modelospredictivos de propagación de señales electromagnéticas como base para el desarrollode métodos de localización.En este capítulo se presenta y describe el diseño y la funcionalidad de una API la cualcontiene clases y métodos que permiten el desarrollo completo o modular de unsistema de localización en interiores utilizando el método de localización fingerprint.Esta API a la cual se hará referencia con el nombre de CHAMAN4 está escrita en Java.Sus clases y métodos fueron modelados y desarrollados para ofrecer servicios delocalización en interiores de edificios tipo campus, se utilizan tres tecnologías para lalocalización: 1) se señales electromagnéticas, 2) la asociación de lugares conmarcadores bidimensionales (QRCodes) y 3) TAGs RFID.En las secciones correspondientes a los motores de localización se describen aprofundidad el funcionamiento y la secuencia de estados de cada uno de losalgoritmos de localización en interiores implementados como métodos de la API quese desarrollaron para probar las hipótesis planteadas en esta tesis y soportar los casosde estudio que se comentan en el capítulo 6.La versión actual de CHAMAN integra métodos de localización en interiores basadosen la evaluación del contexto de tecnología Wi-Fi™, Bluetooth y RFID, de igual formapermite la identificación por asociación de marcadores de tipo QRCode. Brevementese describen los métodos contenidos en la API:  Permiten identificar y localizar usuarios u objetos etiquetados con una etiqueta RFID pasiva dentro de un edificio que cuente con un despliegue de antenas. La localización se realizará a no más de 5 metros alrededor de la antena RFID.  Permiten localizar dispositivos clientes evaluando su contexto de señales Wi- Fi™ y Bluetooth.  Permiten identificar la posición de un usuario según el identificador decodificado de un marcador de tipo QRCode.  Permiten crear, guardar y consultar un historial de eventos de localización4 Del idioma tungu, de Siberia, xaman o schaman, y éste del verbo scha, "saber", es un individuo al quese le atribuye la capacidad de modificar la realidad, de comunicarse con los espíritus y de presentarhabilidades visionarias y adivinatorias.Capítulo 4 -- CHAMAN Página 23
  37. 37. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeA continuación se comentan los objetivos funcionales de la API CHAMAN, se describesu diseño general y se profundiza en la funcionalidad de cada una de las capas deinteracción que componen la API. Por último se muestra el diagrama de clases y susmétodos que pueden ser instanciados.4.2 Método de localización en interiores basados en huella de señal (Fingerprint)[Bernardos, 2008] El proceso de localización basado en el uso de huella o fingerprintes una técnica de reconocimiento de patrones que se fundamenta en la existencia deuna huella de potencia de señal recibida construida durante un proceso de calibración(fase offline), previo al de determinación de la posición en tiempo real (fase online).Dicha huella se convierte en el patrón con el que comparar las medidas tomadas entiempo real. La forma en la que se diseña y almacena la huella (qué medidas sealmacenan y cómo) y la definición de la distancia con la que operar en tiempo real sondos aspectos clave que determinan la calidad del funcionamiento del algoritmo.Las técnicas fundamentales de fingerprint son de dos tipos:a) deterministas, que son aquellas que representan la medida de potencia de señalrecibida con un escalar (por ejemplo, la potencia media recibida) y utilizan métodos noestadísticos para estimar la posición del usuario.b) las probabilísticas, que almacenan información acerca de la función de distribuciónde las medidas de potencia de señal en un radiopmapa y utilizan técnicas estadísticaspara calcular la posición4.3 Descripción de general de la APICHAMAN se encuentra formada por seis paquetes que siguen la nomenclaturacenidet.chaman.api.indoor.* en la cual se agrupan clases y métodos según sufuncionalidad. Cada paquete representa un tipo de interacción con el sistema aislandoun tarea específica, de esta forma el programador que implemente CHAMAN para eldesarrollo de un sistema de localización en interiores puede implementar total oparcialmente las clases dentro de la API para obtener soluciones en el contexto delocalización según sea la granularidad de precisión que busque el desarrollador delsistema.La implementación de CHAMAN en un ILS propone un proceso de localización poretapas haciendo uso de múltiples tecnologías de identificación y comunicación parallevar a cabo el proceso de ubicación de un objeto o individuo dentro de un edificio oárea de localización determinada por el administrador del sistema. Para llevar a cabotal tarea los métodos que componen la API deben ser llamados en un ordendeterminado y se debe contar con ciertas precondiciones, primero se requiere unentrenamiento del sistema para crear radio-mapas de señales, después se debeCapítulo 4 -- CHAMAN Página 24
  38. 38. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeetiquetar personas y objetos con tags RFID pasivos y finalmente, se requiere unaadecuada distribución de puntos de acceso (AP) tanto Wi-Fi™ como Bluetooth. Losmétodos de CHAMAN en conjunto con un repositorio relacional (base de datos)permiten crear un radio-mapa de las zonas en las que se prestará el servicio delocalización (ILS). Se realiza un proceso de localización llamada “entrenamiento”,posteriormente haciendo uso de algoritmos de localización codificados en métodos delocalización dentro de la API el ILS que implemente CHAMAN puede determinar laubicación de un individuo y objeto etiquetado con tags RFID o portador de dispositivoscon interfaz Wi-Fi™ que permitan obtener el contexto de señales para enviarlas víaTCP a un servicio de localización que implementa los métodos de servicio deinformación (localización, historial y seguimiento) contenidos en CHAMAN.Como se comentó en el capítulo 3, los sistemas de localización en interiores quebasan sus métodos de localización en la técnica fingerprint, realizan un mapeocompleto del área en la cual se prestará el servicio de localización, esto puede ser uninconveniente en escenarios donde la distribución espacial de la zona puedemodificarse según la necesidad de los usuarios, esta técnica de localización esineficiente cuando el mapa generado previamente cambia, es decir, si la distribuciónespacial de los AP se modifica, o hay modificaciones estructurales en el interior deledificio. Para solucionar situaciones como ésta CHAMAN propone un modelo deentrenamiento por zonas funcionales o áreas de localización limitadas por murossólidos imposibles de mover dentro de la arquitectura del edificio, de esta forma, encaso de existir un cambio en la distribución espacial del edificio o zona específica sólose deberá crear de nuevo el mapa de señales de la zona modificada.Cada método de CHAMAN fue diseñado para retornar información específica dentrodel proceso de localización de forma tal que el programador puede hacer uso deCHAMAN en combinación con otras APIs o seguir la implementación sugerida en estatesis para realizar las pruebas de funcionamiento de la API.CHAMAN puede ser modelada como una estructura compuesta por capas ordenadasjerárquicamente en la cual la capa de nivel inferior es la encargada de brindar métodosabstractos de comunicación directa con el hardware involucrado en el proceso delocalización en interiores (ILS) mediante diferentes protocolos que son transparentespara el programador final, siguiendo el modelo, de manera ascendente se encuentrancon métodos de cifrado y descifrado de paquetes utilizados para la comunicación condispositivos hardware, métodos de filtrado de información, métodos de procesamientode datos recibidos hasta llegar al paquete que contiene los métodos abstractos deservicios que le permiten a un programador obtener información estructurada delrepositorio relacional.Los paquetes que integran CHAMAN, se clasifican según su funcionalidad, permiten alprogramador que los implemente funcionalidades tales como:  Paquete de red: conectar y obtener datos en crudo o cifrados de hardware utilizado en el proceso de localización como puntos de acceso Wi-Fi™, Bluetooth y portales RFID que implementen el protocolo LLRP o SMNP5.5 El Protocolo Simple de Administración de Red o SNMP (del inglés Simple Network ManagementProtocol) es un protocolo de la capa de aplicación que facilita el intercambio de información deCapítulo 4 -- CHAMAN Página 25
  39. 39. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode  Paquete de interpretación: leer y traducir mensajes en formato JSON6 o LLRP ROSpec7 recibidos directamente del hardware de localización para utilizar los datos en el proceso de localización  Paquete de filtrado: identificar el hardware, áreas de localización, objetos y usuarios involucrados en el proceso de localización.  Paquete de procesamiento: procesar los datos de contexto de señales inalámbricas para crear radio-mapas o determinar la posición de un objeto o usuario.  Paquete de conexión: permitir conexión, consultar y alterar el contenido de repositorios relacionales que funcionan como repositorio de datos de contexto de localización.  Paquete de servicios: retornar información sobre la posición de un usuario u objeto dentro de un área de localización así como el historial de posiciones dentro del área de localización de estos.La comunicación entre métodos de CHAMAN se realiza por “paso de parámetros”utilizando datos de tipo String. La comunicación que ofrecen los métodos incluidos enel paquete de red utilizar cadenas de String codificadas en formatos JSON y XML(utilizado para los mensajes ROSPECT) para entablar comunicación con el hardwareinvolucrado en el proceso de localización.4.4 FuncionalidadesComo se mencionó en la sección anterior, CHAMAN se compone por seis paquetesque de forma conceptual se pueden modelar como una estructura compuesta porcapas o niveles, en donde cada nivel contiene clases y métodos con un fin específicodentro del proceso de localización de los ILS que utilizan la técnica fingerprint. Losmétodos de cada paquete pueden retornar un valor tipo String que puede ser utilizadopor el programador para fines particulares e independientes de los sugeridos en lautilización de la API o puede utilizar los datos retornados para enviarlos comoparámetros a los métodos necesarios para lograr un proceso de localización correctoadministración entre dispositivos de red. Es parte de la familia de protocolos TCP/IP. SNMP permite a losadministradores supervisar el funcionamiento de la red, buscar y resolver sus problemas, y planear sucrecimiento. Recuperado de http://es.wikipedia.org/wiki/Simple_Network_Management_Protocol6 JSON, acrónimo de JavaScript Object Notation, es un formato ligero para el intercambio de datos. JSON es unsubconjunto de la notación literal de objetos de JavaScript que no requiere el uso de XML.. Recuperado dehttp://en.wikipedia.org/wiki/JSON7 ROSpec (Reader Operations Specification) Es el cojunto de especificaciones de operación de un portal RFID quesoporta el protocolo LLRP. Recuperado de http://wiki.rifidi.org/index.php/LLRP_ReaderCapítulo 4 -- CHAMAN Página 26
  40. 40. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeutilizando todos los métodos provistos por CHAMAN (ver anexos para la sugerencia deuso de métodos). En caso de que el programador opte por la última opción deberáseguir un proceso jerárquico para la instancia de cada una de las clases necesariasdesde la conexión con los dispositivos de localización hasta la consulta a los serviciosde localización.El proceso jerárquico de instancias de clases involucra todos los paquetes (o capas)de la API en la siguiente secuencia: 1. Obtener los datos proporcionados por los dispositivos de localización, para este caso plataformas Smartphone, lectores RFID, AP (WiFi y Bluetooth) y Marcadores visuales. Para ello se utilizan los métodos del paquete de red que permiten crear serversockets8 para recibir la información enviada por los dispositivos por medio del protocolo TCP, estos métodos retornar la información en crudo enviada por los dispositivos la cual se envía como parámetro a métodos del paquete encargado de la interpretación. 2. Los métodos localizados en el paquete de interpretación contienen referencias a clases que permiten decodificar la información recibida en formato JSON y XML, esta información se encontrará disponible para utilizarla como parámetro para los métodos de filtrado 3. Los métodos pertenecientes al paquete de filtrado permiten diferenciar el tipo de información recibida y realizar la acción correspondiente con ella, puede ser de entrenamiento o de consulta, en ambos casos se utiliza la información recibida para instanciar los métodos del paquete de procesamiento. 4. Las clases dentro del paquete de procesamiento permiten realizar el proceso de entrenamiento de radio-mapas o determinar la localización de un objeto o individuo en base a los datos obtenidos en el proceso de filtrado, estas clases utilizan de forma implícita clases que permiten la conexión con el repositorio relacional utilizado por CHAMAN. 5. Los métodos del paquete de conexión con el repositorio relacional permiten la conexión al manejado de base de datos MySQL™ utilizando para ello la librería MySQL.JDBC. Estos métodos también permiten iniciar la conexión para realizar consultas permitiendo la creación de historial de eventos de localización. 6. Los métodos de servicios permiten retornar la información del historial de posiciones de usuarios u objetos, solicitadas en los parámetros de instancia de los métodos.8 Instancia de una clases de Java.net que permite crear un socket con un número determinado por elprogramador el cual se mapeará como un puerto TCP abierto en modo escucha hasta que la instanciasea cancelada por medios de programación.Capítulo 4 -- CHAMAN Página 27
  41. 41. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeLa figura 10 muestra de forma gráfica el modelo en capas de CHAMAN y la interacciónde cada una de los paquetes que la componen, representadas como capas de undiagrama modular. Figura 4.1 Diagrama de funcionalidades de las capas que componen a CHAMAN4.5 Modelo y arquitectura de la API para servicios de localizaciónen interiores utilizando tecnología Wi-Fi™, Bluetooth, RFID yQRCode.CHAMAN es una API que contiene métodos utilizados para ofrecer servicio delocalización en interiores basados en la evaluación del contexto de señales de tipo Wi-Fi™, Bluetooth o RFID utilizando el método fingerprint. Como se describió en elcapítulo 3 el método fingerprint consta de dos etapas: entrenamiento y localización,CHAMAN contiene clases y métodos abstractos que permiten al programador crearfunciones de entrenamiento y brindar servicios de localización de usuarios u objetoscon interfaces Wi-Fi™, Bluetooth o etiquetados con tags RFID siguiendo losmetodología fingerprint. CHAMAN utiliza un repositorio de datos relacional paragarantizar la persistencia de los datos y poder ofrecer el servicio de consulta dehistóricos de localización.En las siguientes secciones se describe el proceso de localización implementado enlos métodos de la API como también el modelo entidad relación que da forma alesquema de almacenamiento de datos persistentes utilizado para ofrecer los serviciosde localización en interiores.Capítulo 4 -- CHAMAN Página 28
  42. 42. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode4.5.1 Modelo del proceso de localización implementado en la APIEl proceso de localización que puede ser implementado mediante el uso de métodosde la API se puede resumir como un proceso de “obtener-almacenar-comparar”, laidea es relativamente simple, si se compara con métodos complejos de localizaciónque utilizan modelos de propagación lineal; este proceso resulta más efectivo enescenarios complejos. Para implementar la idea “obtener-almacenar-comparar” seimplementó un procesamiento similar a la metodología fingerprint del cual requiere dosfases para llevar a cabo el proceso de localización. CHAMAN contiene métodos quepermiten realizar la fase previa de entrenamiento del sistema como también la fase delocalización.El proceso de localización se puede describir de la siguiente forma:Fase de entrenamiento: 1. Crear un catálogo de áreas de localización, puntos de acceso y portales RFID para su posterior consulta en la formación del radio-mapa y consulta de localización de usuarios/objetos. 2. Crear un radio-mapa virtual de las señales captadas en cada una de las zonas donde se ofrecerá el servicio de localización. 3. Asignar la posición de los lectores o antenas RFID a las zonas de localización en las que se encuentran físicamente.Fase de localización: 1. Recibir la información de puntos de acceso y las potencias asignadas a cada uno de ellos. 2. Iniciar el procesamiento de los datos recibidos buscando (incluyendo un margen de error en decibelios) mediante algoritmos de localización la zona de localización en la cual se pueda encontrar el objeto o usuario que ha enviado la información de puntos de acceso o el portal/antena RFID que leyó por última vez una etiqueta determinada. 3. Obtener el conjunto de resultados de zonas de localización candidatas 4. Iniciar el proceso de filtrado de zonas candidatas y presentar el resultado mostrando así la zona de localización en la cual se encuentra el objeto o usuario que ha solicitado el servicio.La figura 11 muestra de forma gráfica el proceso de localización en interioresutilizando las tecnologías Wi-Fi™, Bluetooth y RFID, el cliente que solicita el servicioCapítulo 4 -- CHAMAN Página 29
  43. 43. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodede localización se encuentra representado por un dispositivo móvil de tipo Smartphonecon plataforma Android™. Figura 4.2 Modelo del proceso de localización utilizando el contexto de señales Wi-Fi™ , Bluetooth y RFID4.5.2 Reglas de inferencia utilizadas por CHAMAN en el proceso delocalización en interioresLas reglas para determinar la posición de un objeto dentro del área de localización esla parte fundamental en el proceso de localización, en esta sección se describen lasreglas de inferencia y el algoritmo a seguir para obtener la localización de usuarios yobjetos en base a la lectura de señales IEEE 802.11 y etiquetas RFID.Las reglas de inferencia que a continuación se describen se implementaran en losmétodos de localización dentro de las clases de la API para servicios de localización.Definición de términosUna zona de localización (ZL) es una zona física en la cual se presta el servicio delocalización, la zona se encuentra distribuida en celdas que describen una cuadricula.Una celda (C) es el elemento mínimo dentro de la cuadricula que comprende unazona geográfica dentro de la zona donde se prestará el servicio de localización.Una celda entrenada (CE) se encuentra formada por un identificador de celda y unmatriz donde se encuentran identificados los puntos de acceso que pueden captarse siCapítulo 4 -- CHAMAN Página 30
  44. 44. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeun cliente se posiciona en la celda y la magnitud de la potencia de cada uno de lospuntos de acceso. La siguiente tabla representa de forma gráfica una celda entrenada. Tabla 1 Celda EntrenadaUn Radiomapa (Rm) es el conjunto de CE que describen la zona de localización (ZL).Un paquete enviado por el cliente (PE) se encuentra compuesto por un identificadordel cliente que envía el paquete y una matriz en la que se encuentra los identificadoresde los puntos de acceso que puede captar en un punto determinado y la magnitud deseñal de cada uno de ellos. La siguiente tabla representa de forma gráfica un paqueteenviado por el cliente. Tabla 2 Contenido de paquete de información enviado por el clienteUna Antena es un componente de un portal RFID que se encuentra conectada a lacomputadora del portal. La antena es la encargada de enviar la señal de excitación alas etiquetas RFID y se encarga de leer el código EPC emitido por las etiquetas unavez excitadas.Reglas de inferencia para localización de clientes en base a la lectura de la magnitudde los puntos de accesoSi los valores de los elementos descritos en la matriz de un son iguales a loselementos de la matriz de del RM entonces el usuario se encuentra en la zonadelimitada por .Si de los elementos de la matriz de son un subconjunto de los valores de lamatriz del RM entonces el usuario se encuentra en la zona delimitada por .Capítulo 4 -- CHAMAN Página 31
  45. 45. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodeSi el valor de las magnitudes de señal de los puntos de acceso de la matriz detiene un margen de error de ± 4 y son un subconjunto de los valores de la matrizdel RM entonces el usuario se encuentra en la zona delimitada por .Reglas de inferencia para localización de códigos EPCLa función describe la función de lectura de la antena “a” en un tiempo “t”.La antena se encuentra localizada en una correspondiente a una ZL, la funciónrecibe como parámetro un código EPC identificado porSi y cuando t1 < t2 entonces el objeto marcadocon se encuentra en .4.6.2 Modelo entidad relación del esquema utilizado para lapersistencia de datos utilizados para el proceso de localizaciónCHAMAN propone el uso de un repositorio relacional (bitácora o logfile) paraalmacenar los eventos de localización, que permitirán posteriormente analizar elcomportamiento de movilidad de los usuarios o incluso se podrían minar patrones deesta información. El repositorio relacional se encuentra formado por entidadesdefinidas por atributos reales y particulares de cada entidad, como también una claveúnica que permite la identificación de cada instancia en el repositorio (personas yobjetos). La finalidad del repositorio es almacenar el catálogo de zonas de localizacióny la relación entre éstas, por ejemplo: el área de localización primer piso puedeestar compuesta en su totalidad por un conjunto de aulas, estas a su vez puedenestar compuestas por n cuadrantes, de forma tal que se puede establecer unarelación de tipo: el cuadrante m se encuentra en el aula k que a su vez seencuentra en el piso 1. De igual forma es posible almacenar el histórico de loseventos de localización solicitados por el ILS.Los catálogos del repositorio relacional almacenan la información y relación de laszonas de localización, usuarios, objetos e infraestructura de localización como lo sonpuntos de acceso Wi-Fi™, Bluetooth, portales o antenas autónomas RFID.Las zonas de localización a las cuales se hace mención son las áreas en las que seprestará el servicio de localización. CHAMAN se diseño para brindar servicios delocalización en interiores de edificios tipo campus (ILS), es por ello que las zonas delocalización propuestas para describir este tipo de escenarios son las siguientes:campus, edificio, piso (edificios multinivel), zona y celda. Estas zonas se encuentranrelacionadas y contenidas una dentro de la otra de forma tal que el conjunto de zonasde localización de área pequeña forman una zona de localización de área más grande,para lograr esto se propusieron las siguientes relaciones: un campus contiene uno omás edificios, un edificio contiene uno o más pisos, en un piso se encuentran una oCapítulo 4 -- CHAMAN Página 32
  46. 46. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodemás zonas (lugares funcionales delimitados físicamente por muros, por ejemplo:habitaciones, pasillos, oficinas,… etc.), a cada zona se le asocia un conjunto deceldas, de esta forma se definen las zonas de localización embebidas unas dentro deotras como se aprecia en la figura 12 que describe una formación tipo “Matryoshka9”,el componente más básico es la celda, un conjunto de celdas se encapsula en la zona,un conjunto de zonas se encapsula en un piso, y así sucesivamente, hasta conformarun campus. Figura 4.3 Definición de zonas utilizando formación “Matryoshka”Dentro del repositorio relacional existen otros catálogos llamados catálogos deinfraestructura, estos corresponden a las listas de hardware utilizado en el proceso delocalización y su relación con la zona de localización en la que se encuentra. En estoscatálogos es donde se puede almacenar la información de los puntos de acceso (AP)utilizando su dirección MAC como identificador único para su posterior procesamiento.De igual forma se permite relacionar un lector RFID a múltiples antenas y estas a unazona de localización de forma tal que se pueda determinar la zona en la que seencuentra un usuario u objeto etiquetado con un tag RFID a partir de la antena que harealizado la lectura del mismo. La figura 13 muestra el diagrama entidad relación delesquema del repositorio relacional. La matrioska o muñeca rusa (ruso: Матрёшка /mʌˈtrʲoʂkə/)9son muñecas tradicionales rusas creadas en 1890, cuya originalidad consiste en que seencuentran huecas por dentro, de tal manera que en su interior albergan una nueva muñeca, yésta a su vez a otra, y ésta a su vez otra, en un número variable que puede ir desde cincohasta el número que se desee. Recuperado de http://es.wikipedia.org/wiki/MatrioskaCapítulo 4 -- CHAMAN Página 33
  47. 47. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode Figura 4.4 Diagrama Entidad - Relación del esquema del repositorio de datos utilizado por CHAMANCapítulo 4 -- CHAMAN Página 34
  48. 48. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCode4.6.3 Arquitectura de capas de la API para servicios de localización eninteriores.Los paquetes que conforman CHAMAN pueden ser representados en un modelográfico para comprender mejor su arquitectura, cada paquete puede ser modeladocomo una capa modular y a su vez cada capa puede ser modelada como el conjuntode interfaces que le permiten al programador la implementación de los métodos deCHAMAN.CHAMAN se conforma de seis paquetes que contiene clases, métodos e interfacescon propósitos diferentes dentro del proceso de localización en interiores, parareferencias gráficas y comodidad de lectura y futuras referencias a la arquitectura de laAPI en la figura 14 se propone el uso de un diagrama modular para mostrar elcontenido y las acciones que realizan cada una de las clases que se encuentran encada módulo o capa. Figura 4.5 Diagrama de capas que componen CHAMANLa figura 14 muestra de forma gráfica la distribución arquitectónica de CHAMAN, enella se puede apreciar la composición de la API por medio de capas, cada capaCapítulo 4 -- CHAMAN Página 35
  49. 49. API para servicios de localización en interiores basada en tecnología Wi-Fi, Bluetooth, RFID y QRCodecontiene métodos de tipo interfaz que reciben como parámetros al menos un objeto deal menos un método de la capa anterior para iniciar su funcionamiento. En la imagense muestran en forma de pequeños bloques los servicios que pueden ser llamados porlas interfaces de cada una de las clases en las diversas capas del modelo (o paquetesde la API).4.7 Diseño de capas de la APICHAMAN fue diseñada para soportar el desarrollo de sistemas de localización eninteriores utilizando la técnica fingerprint. Como se describió en capítulos anteriores,esta técnica de localización necesita ciertas precondiciones para iniciar el proceso delocalización (como la creación de catálogos de zonas de localización y la creación deun radio-mapa de señales) y ciertos requerimientos en tiempo de ejecución (comofiltrado de información en tiempo real), esta es la razón que justifica la API CHAMAN,que es un conjunto clases y métodos que permite realizar las tareas necesarias paracompletar satisfactoriamente cada una de las etapas del proceso de localización (ILS).Cada paquete cuenta con métodos de procesamiento “protegidos” y métodos públicosde tipo interface que utilizan los métodos de procesamiento, de esta forma elprogramador sólo necesita hacer una instancia de los métodos de tipo interface.Tomando en cuenta futuros desarrollos de funcionalidades de la API, el desarrollomodular de CHAMAN sigue el principio KISS10.Las siguientes secciones describen la función, clases y métodos contenidos en cadauno de los paquetes, representados por capas de un modelo modular siguiendo elmodelo gráfico de capas mostrado en la figura 14, que forman CHAMAN, para obtenermás detalles de parámetros de entrada y objetos de retorno de cada método se puedeconsultar el anexo 7.3 CHAMAN JavaDoc.4.7.1 Capa de conexión físicaEn esta capa se imprentaron las clases y los métodos que permiten la comunicacióncon los diferentes dispositivos (hardware) involucrados en el proceso de localizaciónen interiores, los métodos de las clases de conexión física permiten la creación de“puertos en modo escucha” utilizando instancias de la clase serversockets que utilizael protocolo TCP para crear un canal de comunicación entre las clases de la API y elhardware de localización. La abstracción de estos métodos permite al programadorcrear instancias de puertos abiertos utilizando como parámetro el número de puertoque se desea usar. De forma similar a la instancia de serversockets se realiza lacomunicación y gestión de portales RFID utilizando el protocolo LLRP. La capa deconexión física hereda características y métodos de las clases contenidas en la API10 Este término es un acrónimo que corresponde a la frase en inglés «Mantenlo simple, estúpido» (KeepItSimple, Stupid). Para evitar ser tosco, el acrónimo se hace corresponder con otras expresiones talescomo «Manténgalo breve y simple» («KeepIt Short and Simple») u otras similares, pero que mantienenla misma idea del principio. Recuperado de http://en.wikipedia.org/wiki/KISS_principleCapítulo 4 -- CHAMAN Página 36

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