En el innovador mundo de la localización en interiores, surge un nuevo sistema que promete revolucionar cómo nos orientamos en espacios cerrados. Se trata de PALMS, un sistema que utiliza imágenes de cámaras de smartphones y técnicas de visión por computadora para crear un sistema de localización y relocalización global que se basa en planos de piso publicamente disponibles, sin necesidad de datos previos. Este método busca superar las limitaciones de los actuales, que requieren una constante entrada visual y entorno previamente registrado.
El sistema PALMS se basa en una novedosa técnica de filtro de partículas, lo que permite una inicialización más eficiente mediante distribuciones de probabilidad espacial basadas en las restricciones del Espacio Ciertamente Vacío (CES) y el emparejamiento de orientaciones principales. Utilizando escaneos 3D tomados con el LiDAR del iPhone, el sistema puede detectar geometrías de paredes visibles y cotejarlas con los planos arquitectónicos, mejorando notablemente la precisión de la localización. Nuestra primera tarea consistía en determinar uno de varios posibles ángulos de orientación en los que los segmentos de línea observados se alinean perfectamente con los segmentos del plano.
Los resultados experimentales han demostrado que PALMS no solo mejora el tiempo de convergencia de los filtros de partículas, sino que también incrementa la precisión de la localización después de la convergencia en comparación con métodos tradicionales. En particular, el RMSE promedio para PALMS es 6.7 veces menor que para las inicializaciones uniformes, logrando una proporción de ubicaciones con errores menores a un metro 4.9 veces más alta tras la convergencia. Esto representa un avance significativo en la eficiencia de la navegación en interiores.
Sin embargo, aunque el PALMS ofrece un método más escalable y accesible para la navegación en interiores, tiene ciertas limitaciones. Requiere un iPhone con LiDAR, restringiendo su uso a dispositivos de gama alta y en espacios abiertos con más de 5 metros de ancho puede ser menos efectivo. Además, la implementación actual de este sistema exige que el usuario camine durante un período antes de que el proceso de convergencia se complete totalmente, lo cual podría no ser adecuado en todas las situaciones.
En suma, PALMS está allanando el camino para futuras soluciones de localización en interiores, al eliminar barreras como el ‘fingerprinting’ previo del entorno y al centrarse en el uso de simples planos de piso. Su aplicación podría tener un impacto significativo en varios sectores, desde la navegación en grandes aeropuertos hasta la exploración de museos, proporcionando a los usuarios una capacidad mejorada para ubicarse con precisión en espacios complejos.