Resumo-Nos últimos anos, surgiram novas técnicas de localização de objetos ou usuários em ambientes internos. Apesar disso, os sistemas de localização em ambientes internos (Indoor Location Systems-ILSs) continuam sendo um desafio uma vez que algumas propostas dependem de sensores com tecnologia específica ou de alto custo para obter acurácia adequada. Além do mais, muitas propostas de ILSs da literatura possuem limitações em seus mecanismos de Interação Homem-Máquina (IHM), dificultando operação e usabilidade. Neste artigo apresentamos proposta de ILS baseado no algoritmo de aprendizagem de máquina WKNN que é executado em plataforma Android e foi construído para permitir fácil operação e usabilidade dos usuários. O ILS proposto apresentou erro de localização RMSE de 2,87m, superando trabalhos recentes da literatura, onde o menor erro médio de localização RMSE obtido foi de 6,7283 m, além de nossa proposta disponibilizar facilidades de configuração IHM.

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