Wireless sensor networks for ambient intelligence : contributions in the sensing and computing layers

Abstract

[SPA] La presente tesis se enmarca en el campo de la asistencia a la vida en el hogar (del inglés Ambient Assisted Living, AAL), una rama de la inteligencia ambiental que trata de mejorar la vida en el hogar mediante técnicas de inteligencia artificial. El objetivo global de la tesis es lograr avances significativos en eficiencia y prestaciones en las tecnologías aplicadas para la sensorización en este campo. Estos avances tecnológicos afectan a varios aspectos y niveles dentro de la capa de captación sensorial de estos sistemas, resultando en una serie de objetivos específicos: (1) Reducción del número de transmisiones mediante pre-procesamiento de la señal sensorial y fusión de datos. (2) Detección de ocupación en cama o sillón: mejora de las prestaciones y la fiabilidad. (3) Refuerzo de la información contextual mediante el uso de sensores portables. (4) Detección de actividad: reconocimiento de patrones y clasificación de señal. (5) Mejora de las prestaciones mediante integración microelectrónica. El trabajo llevado a cabo durante el periodo de investigación ha resultado en diversas contribuciones sobre los objetivos de la tesis. Con respecto al objetivo (1), se ha diseñado un nuevo middleware que incorpora una maquina de estados que introduce un nuevo nivel de abstracción, generando información más elaborada. De esta forma, se ha eliminado un gran número de transmisiones asociadas a eventos irrelevantes, generados durante transitorios en el contexto ambiental. Se ha propuesto, a su vez, un mecanismo de asentimiento específico para AAL. Para alcanzar el objetivo (2), se han mejorado las prestaciones del sistema AAL mediante un nuevo sensor de ocupación. Este nuevo diseño ha sido posible gracias a la caracterización de un nuevo modelo para el transductor basado en EMFi (ElectroMechanical Film). Por otro lado, se ha propuesto un método de umbralización adaptativo para los sensores de ocupación basados en transductores de peso. Se ha propuesto un método que emplea un conjunto mixto de sensores (fijos y portables), en cumplimiento del objetivo (3), incorporando un sensor opcional basado en acelerómetros. Además, se ha implementado y testado un prototipo del nodo sensor portable. El cumplimiento del objetivo (4) ha sido aproximado mediante el diseño de un método de clasificación de señales de sensores PIR (Passive InfraRed), atendiendo a la velocidad y distancia entre el sujeto y un sensor múltiple. Este método permite obtener dispositivos compactos que llevan a cabo computación local y son capaces de transmitir información contextual de nivel de abstracción medio de una forma eficiente. Finalmente, atendiendo al objetivo (5), se ha desarrollado un filtro CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor ) pasa-banda de 4º orden con bajo consumo para sensores PIR. Los resultados de simulación obtenidos a nivel de esquemático han presentado muy bajo consumo y un nivel de ruido integrado aceptable para la aplicación señalada. [ENG] This thesis deals with the field of Ambient Assisted Living (AAL), a branch of Ambient Intelligence (AmI) which aims to offer assistance to home life through artificial intelligence techniques. The overall objective of this thesis is to achieve significant advances in efficiency and performance in technologies that are applied for sensing in this field. These technological advances affect to several aspects and levels within the sensory layer of AAL systems, resulting in a set of specific objectives: (1) Reduction of the event transmissions by means of sensory signal pre-processing and data fusion. (2) Occupancy detection in bed or seat: improving the performance and reliability. (3) Context information reinforcement by means of wearable sensors. (4) Motion detection: pattern recognition and signal classification. (5) Performance enhancement through microelectronic integration. The work carried out during the research time has resulted in several contributions related to the specific objectives of this thesis. Regarding objective (1), a new middleware has been designed which incorporates a state machine that introduces a new level of abstraction, generating more elaborated information. By means of the new level of abstraction, a large number of transmissions associated with irrelevant events, generated during transients in the ambient context, are eliminated. An AAL-specific ACK mechanism has also been proposed. In order to reach objective (2), AAL system features have been improved by means of a new occupancy sensor. This new design has been enabled by the characterization of a new model for the EMFi transducer. Besides, an adaptive thresholding method has been proposed for load transducer-based occupancy sensors. This method has been demonstrated to get better classification hit rate and error margin than the fixed threshold method. A new method has been proposed which uses a mixed (_x and wearable) set of sensors, in order to meet objective (3), by incorporating an optional accelerometer-based wearable sensor. Moreover, a prototype of this wearable sensor has been designed, implemented and tested. Objective (4) has been approached by developing a method for classification of PIR sensor signals, regarding speed and distance between the subject and a sensor array. This method allows to get compact devices that perform local computation and are able to efficiently transmit context information from a middle abstraction level. Finally, regarding objective (5), a low power CMOS 4th order bandpass filter for PIR sensors has been developed. Results were obtained from schematic level simulation, achieving very low power consumption and a value of integrated noise which is acceptable for the pointed application.