Recientemente, se ha desarrollado y utilizado ampliamente una tecnología basada en UWB que proporciona una precisión a nivel de centímetros en sistemas de seguimiento de ubicación en tiempo real en interiores. Sin embargo, la precisión de la ubicación varía debido a factores como la interferencia de frecuencia, colisiones, señales reflejadas y si se cumplen las condiciones de línea de visión (LOS), y puede ser desafiante garantizar una alta precisión en entornos específicos. Afortunadamente, cuando las posiciones de los anclajes están fijas, las ubicaciones de grandes obstáculos como columnas o muebles permanecen relativamente estables, lo que lleva a patrones similares de sesgo de posicionamiento en puntos específicos. Este estudio propone un algoritmo que corrige la ubicación inexacta para reflejar más de cerca la ubicación real basándose en mapas de sesgo y desviación generados mediante interpolación de vecino natural. Inicialmente, se muestrean los sesgos y desviaciones de posicionamiento en puntos específicos, y se crean mapas de sesgo y desviación utilizando interpolación de vecino natural. Durante el seguimiento de ubicación, el algoritmo detecta grupos candidatos y determina el centroide para estimar la ubicación real aplicando los mapas de sesgo y desviación a las posiciones medidas derivadas a través de trilateración. Para validar el algoritmo propuesto, se realizaron experimentos en un entorno interior sin línea de visión (NLOS). Los resultados demuestran que el algoritmo propuesto puede reducir el sesgo de posicionamiento de un RTLS basado en UWB en aproximadamente un 71.34% en comparación con un sistema no calibrado.