Sistema de localização BLE em ambientes internos baseado em RSSI: uma abordagem dinâmica para redução de calibração offline

Abstract

A crescente demanda por serviços de localização em ambientes internos no contexto da Indústria 4.0 e do varejo inteligente se defronta com a complexidade de implantação de soluções que exigem exaustivas fases de calibração prévia. Este trabalho apresenta o de senvolvimento de um sistema de localização baseado em Bluetooth Low Energy (BLE) 5.1 que utiliza a técnica de mapeamento geométrico com estimação dinâmica dos parâmetros de propagação para mitigar a dependência de mapas de rádio. A infraestrutura proposta compreende âncoras e tags operando com firmwares desenvolvidos em linguagem de progra mação Rust, utilizando recursos de extended e periodic advertising, integrados a um servidor de processamento em Python. A metodologia emprega uma função de compatibilidade geométrica para estimar, em tempo real, os expoentes de perda de percurso que melhor se adequam às condições momentâneas do ambiente. A validação experimental demonstrou que a abordagem é capaz de alcançar precisão abaixo de 2 metros, com um Erro Médio Absoluto (MAE) entre 0,93 e 1,95 metros e um Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) entre 1,14 e 1,96 metros em ambientes confinados, validando a redução de esforços de calibração offline. No entanto, observou-se degradação de desempenho em áreas amplas sujeitas a desvanecimento por múltiplos percursos do sinal, sugerindo que a otimização dinâmica isolada possui limitações nesses cenários.