“Dribia és un col·laborador excel·lent per a projectes experimentals i innovadors basats en dades. Aporten eines d’avantguarda i la seva metodologia facilita una definició clara d’expectatives i l’assoliment de resultats amb rigor i bon ritme. Estem molt contents de treballar amb ells”.
CARACTERÍSTIQUES
Sistema de localització interior que no requereix calibratge i opera mitjançant una xarxa de dispositius IoT amb comunicació inalàmbrica.
IMPACTE
Capacitat de localització interior en menys d’1,5 segons, amb un error inferior als 5 metres en horitzontal i als 3 metres en vertical, i sense requerir calibratge.
ÈXITS
Habilita un SDK pel desenvolupament de serveis de localització indoor, aprofitant la gran capil·laritat i cobertura dels dispositius connectius de Simon en entorns interiors.
PROBLEMA EMPRESARIAL
La localització de persones en espais interiors continua sent un repte complex. Les tecnologies existents acostumen a requerir hardware específic — que difícilment escala i és poc flexible — o bé processos de calibratge costosos, tant en temps com en manteniment. Superar aquesta barrera obre la porta a nous serveis de valor afegit, com experiències contextuals basades en la posició, funcionalitats de guiatge i altres utilitats avançades.
Simon disposa d’un parc ampli de dispositius connectius, amb posició coneguda i capacitats de comunicació inalàmbrica, que constitueixen una base idònia per desenvolupar serveis digitals addicionals sense necessitat d’infraestructura específica, aportant un valor addicional a la funcionalitat bàsica del dispositiu.
LA SOLUCIÓ DE DRIBIA
Dribia ha desenvolupat un algorisme d’inferència bayesiana que, donat un parc de dispositius connectats amb posició coneguda, és capaç d’estimar la ubicació de les fonts de senyal presents a l’entorn. Quan l’usuari comparteix les seves deteccions de senyal amb el sistema, aquest pot inferir amb precisió la seva posició dins l’espai.
L’algorisme opera en menys d’1,5 segons i ha assolit un error inferior als 5 metres en validacions realitzades amb dades experimentals i en diferents entorns reals.
