Cómo se localiza a alguien donde no hay GPS

La alternativa clásica al GPS en interiores ha sido el RSSI: estimar la distancia a un punto de acceso a partir de la potencia con la que se recibe su señal. Funciona regular. La potencia recibida depende del modelo de teléfono, de la orientación de la antena, de si el agente lleva el móvil en la mano o en el bolsillo, de cuánta gente hay en el andén y de qué haya entre medias. Dos teléfonos en el mismo punto pueden dar lecturas muy distintas.

Wi-Fi RTT (Round-Trip Time, tiempo de ida y vuelta) resuelve el problema por otra vía. El protocolo FTM (Fine Timing Measurement, medición precisa del tiempo), estandarizado en IEEE 802.11mc en 2016, permite al terminal intercambiar una ráfaga de tramas con el punto de acceso y medir con precisión de nanosegundos cuánto tarda el viaje de ida y vuelta. Como la señal viaja a la velocidad de la luz, ese tiempo es una distancia.

Qué cambia en la práctica

Android expone RTT de forma nativa desde Android 9 y de forma ampliada en Android 10 y posteriores. Eso es lo que hace viable un enfoque centrado en el smartphone: no hace falta ningún dispositivo dedicado.

Aquí es donde las cifras bonitas de laboratorio dejan de aplicar, y conviene decirlo antes de que lo descubra nadie en una prueba.

El tiempo de vuelo se convierte en distancia asumiendo que la señal ha viajado en línea recta. Cuando entre el terminal y el punto de acceso hay una columna, un tren parado o una curva del túnel —situación de NLOS, sin línea de visión—, la señal llega rebotada. Ha recorrido más camino, así que la medida de tiempo es mayor y el sistema cree que el agente está más lejos de lo que está. El error es además sesgado: siempre en la misma dirección, nunca compensatorio.

El multitrayecto es el fenómeno relacionado: la misma señal llega varias veces por caminos distintos, y el receptor tiene que decidir cuál de esas llegadas es la directa. Un andén, con sus superficies metálicas y sus paredes paralelas, es uno de los peores escenarios posibles.

Qué hace Metrosafe con eso

• Detección de NLOS: las medidas cuyo perfil delata un rebote se marcan y pierden peso en la estimación, en lugar de entrar como si fueran buenas.
• Verificaciones de consenso: si una medida contradice a las demás y a la trayectoria reciente, se descarta.
• Filtros con memoria: la estimación arrastra el estado anterior, así que un pico aislado no desplaza al agente treinta metros de golpe.
• Calibración por estación: los sesgos sistemáticos de cada emplazamiento se miden durante el despliegue y se corrigen. La misma estación se comporta igual todos los días; eso es aprovechable.

Un sistema de localización genérico trata el espacio como una superficie continua: el agente puede estar en cualquier punto. Una estación de metro no es eso. Es un grafo estrecho y muy restringido: andén, vestíbulo, pasillo de correspondencia, escalera, túnel. La gente no atraviesa muros ni camina por la vía.

El ajuste al plano (map-matching) mete ese conocimiento dentro del estimador. Las posiciones candidatas que caerían fuera del espacio transitable se descartan; las que caen dentro se ajustan al eje del recinto. La técnica está bien establecida en navegación y cartografía, y su efecto en interiores es el mismo: reduce la varianza del estimador y corrige sesgos sistemáticos.

Y se consigue con coste computacional bajo, frente a alternativas como los filtros de partículas, que resuelven un problema parecido consumiendo mucho más.

La literatura reporta 1-2 metros para Wi-Fi RTT en condiciones de línea de visión directa. Un andén no es esa condición. Nuestra cifra objetivo en estación es de 5 a 10 metros, y es deliberadamente más conservadora.

Precisión en estación

5-10 m

Latencia de publicación

< 5 s

Frecuencia de refresco

configurable · 15-30 s recomendado

Disponibilidad

SLA ≥ 99,95 %

Escala

≥ 70 terminales concurrentes

¿Y 5-10 metros sirve de algo?

Es la pregunta correcta, y la respuesta depende de para qué. Para guiar a un robot por un almacén, no. Para coordinar una incidencia en una estación, sí, y con margen: en la topología de un andén, cinco metros separan el andén del vestíbulo, y diez separan un sentido de circulación del otro. Nadie en un centro de control necesita saber sobre qué baldosa está su agente. Necesita saber a qué punto manda el apoyo y por qué acceso entra.

Prometer submétrico sobre Wi-Fi en un andén sería vender algo que la física del canal no da. Preferimos que la cifra aguante la prueba de campo.

IEEE 802.11az, publicado en 2022 y conocido como Next-Generation Positioning, es la evolución del posicionamiento por Wi-Fi: más tasa de medición, más ancho de banda y mejor gestión de la ambigüedad, con precisiones submétricas en escenarios favorables. Android lo expone en dispositivos compatibles a partir de Android 15.

Metrosafe está diseñado para incorporarlo sin rediseño: el motor de fusión trata la medida de rango como una entrada con su incertidumbre asociada, y le da igual si esa medida viene de 802.11mc o de 802.11az. Cuando el parque de terminales lo soporte, la precisión mejora sola y la inversión hecha se conserva.

• Dai, J., Wang, M., Wu, B., Shen, J. & Wang, X. (2023). A survey of latest Wi-Fi assisted indoor positioning on different principles. Sensors, 23(18), 7961.
• Cao, H. et al. (2024). LOS compensation and trusted NLOS recognition assisted WiFi RTT indoor positioning algorithm. Expert Systems with Applications, 243, 122867.
• Mansour, M. F. & Waters, D. W. (2013). Map-assisted Kalman filtering. IEEE ICASSP, 3208-3212.
• IEEE Standards Association (2023). IEEE 802.11az-2022.
• Android Open Source Project (2025). Wi-Fi RTT (IEEE 802.11mc, IEEE 802.11az).