Geolocalización en un entorno cerrado

Abstract

[ES] Nos encontramos en un momento en el que el uso de la realidad aumentada y sus aplicaciones cada vez es más común. Sin embargo, a día de hoy tan solo estamos en la superficie de lo que esta tecnología nos puede ofrecer. Existen multitud de aplicaciones que utilizan la realidad aumentada para renderizar modelos 3D a partir de ciertos targets o imágenes. En este TFG se ha querido ir un paso más allá y utilizar esta tecnología para geolocalizar un dispositivo móvil en un entorno cerrado, como puede ser una habitación. Esta nueva funcionalidad abre un gran abanico de aplicaciones posibles en las que puede ser utilizada este tipo de tecnología. Para lograr este objetivo, lo primero que se ha tenido en cuenta es la necesidad de conocer la distribución del espacio donde se va a localizar el dispositivo móvil. Para ello, se ha desarrollado un módulo que permite la inserción de las propiedades de este espacio en la aplicación, haciéndolas exportables y reutilizables. Este módulo gracias a la interacción con el usuario, obtiene los planos que componen el espacio y, mediante un algoritmo que tiene en cuenta las intersecciones entre ellos, se obtienen los parámetros clave con los que poder reconstruir el espacio virtualmente. Una vez se han obtenido las características del entorno, se ha desarrollado otro módulo de la aplicación que es capaz de geolocalizar el dispositivo móvil dentro de este espacio cerrado. La cámara de nuestro dispositivo deberá estar en todo momento visualizando total o parcialmente uno de los targets; el tener contacto visual con cualquiera de ellos, hará posible un posicionamiento de nuestro dispositivo en el espacio. Este posicionamiento podrá ser utilizado en aplicaciones tales como juegos de realidad aumentada, simulaciones de entrenamiento para tareas de riesgo, tratamiento de fobias, etc. Para comprobar el cumplimiento de los objetivos marcados en este trabajo, se han llevado a cabo dos demostraciones en las cuales se miden diferentes características de la aplicación desarrollada. Además estos dos estudio ayudan a comprender cuáles son las condiciones idóneas para conseguir una geolocalización más precisa con el sistema desarrollado.

[CA] Ens trobem en un moment en el qual l’ús de la realitat augmentada i les seues aplicacions cada vegada és més comú. No obstant això, a dia d’avui tan sol estem a la superfície del que aquesta tecnologia ens pot oferir. Existeixen multitud d’aplicacions que utilitzen la realitat augmentada per a renderizar models 3D a partir de certs targets o imatges. En aquest TFG s’ha volgut anar un pas més enllà i utilitzar aquesta tecnologia per a geolocalitzar un dispositiu mòbil en un entorn tancat, com pot ser una habitació. Aquesta nova funcionalitat obri una gran finestra d’aplicacions possibles en les quals pot ser utilitzada aquest tipus de tecnologia. Per a aconseguir aquest objectiu, el primer que s’ha tingut en compte és la necessitat de conèixer la distribució de l’espai on es va a localitzar el dispositiu mòbil. Per a açò, s’ha desenvolupat un mòdul que permet la inserció de les propietats d’aquest espai en l’aplicació, fent-les exportables i reutilitzables. Aquest mòdul gràcies a la interacció amb l’usuari, obté els plànols que componen l’espai i, mitjançant un algorisme que té en compte les interseccions entre ells, s’obtenen els paràmetres claus amb els quals poder reconstruir l’espai virtualment. Una vegada s’han obtingut les característiques de l’entorn, s’ha desenvolupat un altre mòdul de l’aplicació que és capaç de geolocalitzar el dispositiu mòbil dins d’aquest espai tancat. La càmera del nostre dispositiu haurà d’estar en tot moment visualitzant total o parcialment un dels targets; el tenir contacte visual amb qualsevol d’ells, farà possible un posicionament del nostre dispositiu en l’espai. Aquest posicionament podrà ser utilitzat en aplicacions tals com a jocs de realitat augmentada, simulacions d’entrenament per a tasques de risc, tractament de fòbies. . . Per a comprovar el compliments dels objectius marcats en aquest treball, s’han dut a terme dues demostracions en les quals es mesuren diferents característiques de l’aplicació desenvolupada. A més aquests dos estudi ajuden a comprendre quals són les condicions idònies per a aconseguir una geolocalització més precisa amb el sistema desenvolupat.

[EN] Nowadays the use of augmented reality and its applications is becoming more and more common. However, we have only scratched the surface of what this technology can offer to us. There exist tons of applications that make use of augmented reality to renderize 3D models from some targets or images. This TFG wants to go one step further and make use of this technology for geolocating a mobile device in an enclosed space, such a room. This new functionality opens a wide new range of possible applications in which this kind of technology could be used. First what has kept in mind to achieve this goal, is that it is need to know the arrangement of the space to locate the mobile device. To reach this, it has been developed a module that allows the insertion of location properties in the application, making them portable and reusable. Thanks to the user interaction, this module obtains the planes that conform the environment and, using an algorithm that is aware of the intersections between them, obtains the key parameters to reconstruct the space virtually. Once the environment features have been obtained, other module that is able to geolocate the device inside this enclosed room has been developed. The camera of our device must be always focused, totally or partially, on one of the targets; this will make the positioning of the device within the space possible. This positioning could be used in applications such as augmented reality video games, simulation of training activities involving some risks or the treatment of phobias, among others. In order to check the accomplishment of the targets in this work, two demonstrations have been performed. Both measure different features of the developed application and, furthermore, they help us to understand the most suitable conditions for a more precise geolocation.