[en] However, this thesis will focus specifically on the Global Positioning System (GPS), which faces signal inaccuracies due to blockage, interference and multipath effects that limit accuracy. Indoor use is limited by line-of-sight requirements. High power consumption has an impact on mobile device batteries. In urban areas and street canyons or under signal interference, GPS reliability and accuracy decreases and that demands continuous technological advancement. The best known solution to these problems is sensor fusion. GPS sensor fusion with the information from other sensors, such as GPS with an accelerometer, using the Kalman filter, one of the most important and widely used estimation algorithms. This bachelor thesis, conducted at the Vienna University of Technology, explores the potential of GPS-accelerometer fusion by implementing the Kalman filter within a mapping application, SensorDataCollector, for Android devices in Android Studio for crowdsourced measurements. To achieve a successful thesis outcome, it is required to update the app, its components, and its features. However, the hypothesis is that the performance of the Kalman filter is superior to that of the GPS signal, and the main objective is to verify this. This verification has been confirmed through rigorous testing in diverse scenarios, including central urban areas with numerous buildings and interior locations with minimal signal coverage, comparing the performance of GPS with the fused signal of the filter, ensuring the fair comparison by including a reference path and an interpolation procedure using Python.

[es] Esta tesis se centrará específicamente en el Sistema de Posicionamiento Global (GPS), que enfrenta imprecisiones en la señal debido a bloqueos, interferencias y efectos multipath que limitan la precisión. El uso en interiores se ve limitado por los requisitos de línea de visión. El alto consumo de energía afecta las baterías de los dispositivos móviles. En áreas urbanas y de calles, o bajo interferencias de señal, la confiabilidad y precisión del GPS disminuyen, lo que exige un avance tecnológico continuo. La solución más conocida para estos problemas es la fusión de sensores. La fusión de sensores GPS con información de otros sensores, como por ejemplo, GPS con un acelerómetro, utilizando el filtro de Kalman, uno de los algoritmos de estimación más importantes y ampliamente utilizados. Esta tesis, realizada en la Universidad de Tecnología de Viena, explora el potencial de la fusión GPS-acelerómetro mediante la implementación del filtro de Kalman dentro de una aplicación de mapeo, SensorDataCollector, para dispositivos Android en Android Studio, para mediciones colaborativas. Para lograr los resultado esperados, es necesario actualizar la aplicación, sus componentes y sus características. Sin embargo, la hipótesis es que el rendimiento del filtro de Kalman es superior al de la señal GPS, y el objetivo principal es verificar esto. Esta verificación se ha confirmado mediante pruebas rigurosas en diversos escenarios, incluyendo áreas urbanas centrales con numerosos edificios y ubicaciones interiores con cobertura de señal mínima, comparando el rendimiento del GPS con la señal fusionada del filtro, asegurando una comparación justa al incluir una ruta de referencia y un procedimiento de interpolación utilizando Python.