تحديد مواقع الأشخاص عبر واي فاي: BIM والدلالات يحسنان الدقة

هدف المشروع إلى جمع إحصائيات إشغال الغرف والحركة دون الحاجة إلى بنية تحتية مكلفة مثل النطاق فائق العرض. طوّر الفريق تطبيق أندرويد لجمع قياسات قوة الإشارة المستقبلة من نقاط الوصول، وتطبيقًا مكتبيًا لبناء خرائط التغطية وحساب الإحداثيات مع متوسط جذر مربع الخطأ. أُجريت التجارب الميدانية في نوعين من المباني: مكتب مشترك يحتوي على غرف وممر حيث تحتوي كل غرفة على نقطة وصول خاصة بها، ومساحة مفتوحة مع نقاط وصول مركزية وغرف اجتماعات على طول الجدار. تم تنفيذ نهجين لتحديد المواقع: أقرب جار تقليدي وشبكة عصبية مدمجة بطبقة مخفية واحدة باستخدام كيراس. تضمنت التحسينات الإضافية مستشعرات القصور الذاتي للهاتف، وطريقتين لمعايرة انتشار الموجات الراديوية (القوة الغاشمة وتتبع الأشعة)، والميزة الرئيسية: استخدام بيانات نمذجة معلومات المباني (مخططات الطوابق، مواد الجدران) والاحتمالات الدلالية لموقع الشخص بناءً على الجدول الزمني. تم اختبار نهجين دلاليين: تحديد المواقع بأوزان الاحتمالات ومضلعات لكل غرفة تعتمد أحجامها على أقصى خطأ في المعايرة. أظهرت النتائج أن طرق أقرب جار البسيطة تعمل ولكنها تستفيد بشكل كبير من المعايرة؛ إضافة بيانات نمذجة معلومات المباني والاحتمالات الدلالية تقلل من سوء التموضع في الغرف المجاورة عند قيم قوة الإشارة الحدودية؛ مجموعات النهج تعطي استقرارًا أفضل من أي طريقة منفردة. تعتمد الدقة بشكل كبير على كثافة شبكة الواي فاي والتخطيط: الغرف التي تحتوي على نقطة وصول واحدة لكل منها أدت أداءً أفضل من المساحات المفتوحة ذات نقاط الوصول المركزية المتعددة. أكد إثبات المفهوم أنه بالنسبة لتحليلات الإشغال (الإحصائيات، الخرائط الحرارية)، عادةً ما يكون الواي فاي ونمذجة معلومات المباني كافيين، بينما لا يزال تحديد المواقع فائق الدقة (دقة 0.5 متر) يتطلب معدات متخصصة. تشمل التطبيقات التجارية المحتملة التقييم السريع لاستخدام المباني دون استثمارات كبيرة، وتحسين التخطيطات والجداول الزمنية، وتحسين كفاءة الطاقة. تتم معالجة اعتبارات الخصوصية من خلال جمع إحصائيات مجمعة مجهولة المصدر بدلاً من تحديد الأفراد، الأمر الذي يتطلب موافقة الموظفين والامتثال لقوانين حماية البيانات المحلية. يتضمن العمل المستقبلي توسيع نطاق إثبات المفهوم إلى طوابق أكبر، والتكامل مع أنظمة الحجز وأتمتة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء، وإضافة البلوتوث منخفض الطاقة والنطاق فائق العرض للمناطق عالية الكثافة، وأتمتة المعايرة باستخدام التعلم التكيفي.