На основі аналізу існуючих систем для допомоги незрячим людям орієнтуватися у просторі виникло розуміння щодо створення нової системи, яка мала б зовсім інший підхід до взаємодії незрячого користувача з існуючим світом. Така система, маючи функцію голосового повідомлення, надає незрячій людині інформацію, і цим допомагає їй орієнтуватися у просторі. Існуючі підходи акцентують увагу на подачі звукових сигналів, які дають можливість лише перенаправляти людину у певному напрямку, забороняти чи дозволяти рух. Тому виникла потреба у розробці такої мобільної системи, яка б допомогла людям з вадами зору орієнтуватися в приміщенні на основі отриманої ними інформації у вигляді голосового повідомлення. Об’єктом дослідження є методи та засоби допомоги в орієнтації незрячих людей у приміщеннях за допомогою показника рівня прийнятого сигналу RSSI (Received Signal Strength Indication). Для пристроїв, що працюють за стандартами Wi-Fi та Bluetooth 4.0, RSSI є єдиним параметром, що дозволяє виміряти відстань від пристрою до базової станції або маяка.
Розроблена мобільна система поєднує такі компоненти, як вебклієнт, серверний додаток, бази даних та мобільний додаток для роботи модуля Bluetooth ESP32. На основі цих компонентів у нашій статті наведено методику побудови мобільної системи, описано середовище розробки з її функціями та можливостями, дано докладний опис запуску та налаштування програм з поясненнями ключових моментів у роботі системи.
- Heinecke T. (2016). The Role of Bluetooth Low Energy For Indoor Positioning Applications – Computer Science Department Bozeman. Pp. 8–11. DOI: 10.1007/978-3-319-96803-2_2.
- Savochkin D., Gimpilevich Y. (2015). Optimization of antenna placement for spatial two-dimensional RFID-localization systems. Pp. 12–13. DOI: 10.15588/1607-3274-2015-2-1.
- Ambili Thottam Parameswaran (2012). Is RSSI a Reliable Parameter in Sensor Localization Algorithms. Department of Computer Science and Engineering State University of New York, 2012. Pp. 2–4.
- Srinivasan K. (2006). RSSI is Under Appreciated. Department of Electrical Engineering and Department of Computer Science, 2006. Pp. 2–3.
- Wang Y., Yangc X., Zhao Y. (2013). Bluetooth positioning using RSSI and triangulation methods, pp 4–7. DOI: 10.1109/CCNC.2013.6488558.
- Almaula V. (2010). Bluetooth Triangulator. Department of Computer Science and Engineering University of California. Pp. 2–6.
- Hyunwook P., Jaewon N., Sunghyun C. (2017). Three-dimensional positioning system using Bluetooth low- energy beacons. International Journal of Distributed Sensor Networks. Pp. 1–11. DOI:10.1177/1550147716671720.
- Larsson J. (2015). Distance estimation and positioning based on Bluetooth low energy technology. Master of Science Thesis. Pp. 12–22. URN: urn:nbn:se:kth:diva-174857.
- Raghavan A., Ananthapadmanaban H., Sivamurugan M., Ravindran B. (2010). Accurate mobile robot localization in indoor environments using bluetooth, in: Robotics and Automation (ICRA), 2010 IEEE International Conference on. Pp. 4391–4396. DOI:10.1109/ROBOT.2010.5509232.
- Yapeng W. (2013). Bluetooth positioning using triangulation methods. Conference Paper January. Pp. 141–149. DOI: 10.1109/CCNC.2013.6488558.