Appli pour smartphone Crowdsources Plans d'étage intérieurs

Les cartes ont révolutionné le monde à plusieurs reprises depuis l'aube de la civilisation. L'itération la plus récente est basée sur l'adoption généralisée de la technologie des smartphones et des applications géolocalisées qu'elle permet.

Toute personne possédant l'un de ces appareils a accès au système mondial de positionnement par satellite, à une énorme base de données de cartes très précises et à d'autres couches d'informations supplémentaires, telles que les noms de routes, les cafés locaux et même les emplacements d'amis.

Mais tout cela s'arrête dès que vous entrez dans un bâtiment. Le GPS cesse de fonctionner à l'intérieur et peu de cartes sont disponibles pour les emplacements intérieurs.

Google et d'autres ont commencé à changer cela en créant des cartes de certains grands centres commerciaux aux États-Unis et au Japon. Mais les progrès sont lents, en grande partie parce que ces cartes doivent être minutieusement créées plus ou moins à la main.

Aujourd'hui, cela semble devoir changer grâce à une idée innovante de Moustafa Alzantot et Moustafa Youssef de l'Université d'Alexandrie en Egypte. Ces gars-là ont développé une application qui collecte les données des capteurs de smartphones pour construire automatiquement des plans d'étage intérieurs. La nouvelle application s'appelle CrowdInside.

De toute évidence, le type et la qualité des données sont cruciaux. Ces gars-là soulignent que les smartphones sont équipés d'une grande variété de capteurs : appareils GPS, magnétomètres (boussoles), accéléromètres et même des compteurs de force des signaux WiFi qui donnent une estimation approximative de la distance jusqu'au point d'accès le plus proche. Ils utilisent toutes ces données d'une manière remarquablement innovante.

La technique de base est l'estime en utilisant un accéléromètre comme podomètre et le magnétomètre comme radiogoniomètre. Le nombre de pas dans une direction donnée donne une idée approximative de la distance parcourue.

Le problème, bien sûr, est que l'estime est notoirement sensible aux erreurs, qui s'accumulent rapidement dans le temps. Pour contourner ce problème, le système doit être constamment recalibré à l'aide de points situés à un emplacement connu.

C'est la partie intelligente du système. Alzantot et Youssef commencent par utiliser l'emplacement où les données GPS deviennent indisponibles pour déterminer l'entrée du bâtiment. Cela donne un point de départ pour l'estime.

Ensuite, ils utilisent les données du capteur pour repérer quand les utilisateurs sont dans un ascenseur, utilisent un escalator ou simplement montent ou descendent des escaliers. Dans chaque cas, le mouvement produit un modèle d'accélération unique qui est différent de la marche et les rend ainsi faciles à repérer.

Tous ces emplacements étant fixes dans un bâtiment, ils peuvent être utilisés comme points d'ancrage pour recalibrer les calculs à l'estime. Le résultat est une application qui trace les mouvements d'un utilisateur dans un bâtiment avec une précision raisonnable.

La grande puissance de ce système vient de la prise de données de nombreux utilisateurs, c'est-à-dire du crowdsourcing. Cela affine le plan d'étage, le rendant plus précis.

Cela leur permet également d'inférer des données de niveau supérieur, telles que la forme des pièces en regardant la répartition des traces, ou la position des portes en recherchant l'intersection entre les couloirs et les pièces.

La carte ci-dessus provient d'environ 150 traces.

C'est une idée astucieuse avec un potentiel commercial important. Alzantot et Youssef ne disent pas s'ils rendront CrowdInside largement disponible. Quels que soient leurs plans, ils doivent s'assurer qu'ils ont protégé leur propriété intellectuelle, une tâche qui peut être plus difficile en Afrique du Nord que dans d'autres parties du monde.

Souhaitons-leur bonne chance.

Réf : arxiv.org/abs/1209.3794 : CrowdInside : Construction automatique de plans d'étage intérieurs

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