Il posizionamento indoor basato su tecnologia Bluetooth Low Energy è soggetto a variabilità del segnale, causata da ostacoli fisici, presenza di persone e interferenze. Già la nostra soluzione applica filtri sul segnale per attenuare il rumore sul segnale rilevato, ma ne possono comunque essere presenti oscillazioni o discontinuità nella posizione stimata, anche quando l'utente si muove in modo regolare. 

Per migliorare ulteriormente il risultato la nostra soluzione si avvale di un particle filter, applicato direttamente alla posizione finale. Si tratta di una tecnica consolidata nel campo del positioning: anziché basarsi sulla singola stima, il filtro gestisce un insieme di ipotesi di posizione e le aggiorna in modo continuo, combinando i dati ricevuti con un modello realistico del movimento dell'utente. Le ipotesi meno plausibili vengono progressivamente scartate, mentre quelle più coerenti vengono rafforzate. 

Abbiamo recentemente migliorato e ottimizzato questo componente, rendendolo anche più leggero dal punto di vista computazionale, un aspetto rilevante per un'applicazione che opera direttamente su smartphone. Nella nostra implementazione il filtro tiene conto, inoltre, della configurazione dell'ambiente: le ipotesi che ricadrebbero in corrispondenza di muri, arredi o altri ingombri vengono escluse, in quanto non compatibili con una posizione reale. Il risultato è una traiettoria più stabile e continua, che rispetta la struttura degli spazi ed evita attraversamenti non plausibili delle pareti. 

Come ogni filtro, anche questo comporta un compromesso: la stima risulta leggermente meno reattiva ai cambi di posizione, per la natura stessa della tecnica, che tende a "smorzare" le variazioni improvvise. Considerata però la velocità del passo umano, si tratta di un ritardo di scarsa rilevanza nell'uso reale, ampiamente compensato dal guadagno in stabilità. 

Il video seguente mostra lo stesso percorso senza particle filter (con i soli filtri sul segnale) e con particle filter. 

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