[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.

[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.