Всем известно, что GPS в помещениях работает либо плохо, либо не работает вообще. Нет простой модели, которая позволяет рассчитать по уровню мощности Wi-Fi сигнала расстояние до датчика, так как на распространение радиосигнала влияет конфигурация помещения, оборудование, предметы мебели, перегородки. Компания "Павлин Техно" разработала подход более точного получения позиции человека в помещении без использования GPS с применением нейросетевых пространственных моделей уровня WiFi сигнала . Главная особенность - минимальные затраты на оборудование. Альтернативные системы с радиомаяками и специальными датчиками требуют значительных затрат на оборудование, а для разработанного решения все, что нужно, это несколько бюджетных Wi-Fi роутеров и смартфон. Вначале мы используем прибор, при помощи которого проходим по помещению и сохраняем одновременно координаты человека и уровень Wi-Fi сигнала. Такой прибор (калибровочное устройство) потребуется только один раз и его использование входит в стоимость развертывания системы.

Средняя точность определения локации +/-1.5 метра, стандартное отклонение ошибки 80 см. Точность определения локации может быть дополнительно повышена алгоритмом пост-обработки (например, фильтром Калмана).

На фотографиях с цветными "радугами" визуализированы нейросетевые модели интенсивности WiFi сигнала в офисном помещении с перегородками, построенные по результатам работы калибровочного устройства. Красный цвет означает - сигнал мощный, синий - слабый. 

Эксперимент на видео - проверка данных, которые получаются из нашего алгоритма позиционирования человека по уровням Wi-Fi-сетей.  Не считая редких выбросов, в большинстве случаев система позволяет правильно определить, рядом с каким рабочим местом находится человек.