[ca] Aquesta tesi es centrarà específicament en el Sistema de Posicionament Global (GPS), que s'enfronta a imprecisió de senyal degut a bloqueigs, interferències i efectes multipath que limiten la precisió. L'ús en interiors es veu limitat pels requisits de línia de visió. El consum alt de potència afecta les bateries dels dispositius mòbils. En àrees urbanes i de carrers, o sota interferències de senyal, la fiabilitat i la precisió del GPS disminueixen, la qual cosa exigeix un avenç tecnològic continu. La solució més coneguda per aquests problemes és la fusió de sensors. La fusió de sensors GPS amb informació d'altres sensors, com per exemple, el GPS amb un acceleròmetre, utilitzant el filtre de Kalman, un dels algoritmes d'estimació més importants i àmpliament utilitzats. Aquesta tesi, realitzada a la Universitat de Tecnologia de Viena, explora el potencial de la fusió GPS-acceleròmetre mitjançant la implementació del filtre de Kalman dins d'una aplicació de mapes, SensorDataCollector, per a dispositius Android a Android Studio, per a mesures col·laboratives. Per aconseguir els resultats desitjats, és necessari l´actualització de l'aplicació, dels seus components i de les seves característiques. No obstant això, la hipòtesi és que el rendiment del filtre de Kalman és superior al de la senyal GPS, i l'objectiu principal és verificar això. Aquesta verificació s'ha confirmat mitjançant proves rigoroses en escenaris diversos, incloent àrees urbanes centrals amb nombrosos edificis d'alçada i ubicacions interiors amb cobertura de senyal mínima, comparant el rendiment del GPS amb la senyal fusionada del filtre, assegurant una comparació justa en incloure una ruta de referència i un procediment d'interpolació utilitzant 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.