TARSIUS: “Mejora y Robustecimiento de Sistemas de Localización en Interiores para Aplicaciones en Robótica y Asistencia a Personas”

La creación de espacios dotados de “inteligencia ambiental” es factible hoy en día gracias a los avances en sensores, comunicaciones inalámbricas y capacidad de computación de dispositivos móviles, que como ámbito de investigación se ha recogido en directivas europeas del horizonte H2020 y en Retos específicos del Plan Nacional. En los espacios inteligentes es fundamental su capacidad para detectar la presencia de agentes (personas, vehículos autónomos) y ofrecer servicios basados en su localización (LBS). Aun con una extensa labor investigadora previa, los sistemas de posicionamiento local (LPS) existentes no han alcanzado las prestaciones de disponibilidad, precisión y robustez de los sistemas satelitales (GNSS) para exteriores. El consorcio de este proyecto, con experiencia previa en la tecnología LPS para espacios interiores, se plantea dos líneas principales de avance: mejora y robustecimiento de debilidades actuales de los sistemas LPS y su uso en aplicaciones de alto nivel con demanda futura. De los cuatro grandes objetivos identificados, el primero aborda la investigación fundamental en las tecnologías de posicionamiento acústica y RF, abarcando la teoría matemática de estimación de posición, nueva codificación de señales de posicionamiento (con técnicas DSSS y moduladores basados en bancos de filtros), y la aplicación de técnicas evolutivas para ajuste de modelos e inferencia directa de la posición desde las medidas; siempre con el foco en métodos factibles de ser empleados en dispositivos móviles (adaptación de los algoritmos e implementación con reconfiguración dinámica). También se contempla la exploración de nuevas aproximaciones no intrusivas (device-free) al problema de la localización personal: la tomografía, el uso de cámaras TDV y la desagregación de consumo eléctrico. Un segundo gran objetivo se centra en los aspectos prácticos de la tecnología de localización en interiores como la mejora de las metodologías de fusión que permiten de forma flexible y robusta emplear la información sensorial disponible en cada circunstancia: posicionamiento absoluto basado en balizas (US, RF, IR), sensores embebidos (PDR y odometría), señales de oportunidad e información de mapas del entorno. También la mejora en los aspectos de despliegue y mantenimiento de los sistemas LPS, con nuevas estrategias de calibración automática y extensión de su campo de acción a localización 3D para vehículos aéreos; con énfasis en la elección de sistemas modulares actualizables y algoritmos optimizados. El tercer gran objetivo se centra en la integración de las redes de posicionamiento con otras redes (smartgrids y redes corporales), de forma que, además de la posición, se obtengan señales adicionales relacionadas con la actividad de las personas. El proceso de esta información mediante nuevos algoritmos de inteligencia artificial permitirá inferir información sobre el comportamiento y posibles necesidades de los usuarios del entorno. El cuarto gran objetivo se relaciona con el reto científico-tecnológico de demostración práctica, con el diseño de redes de sensores modulares y de fácil despliegue para aplicaciones con personas y vehículos autónomos, y el desarrollo de un caso de estudio con la monitorización de personas mayores y ayuda al diagnóstico de desórdenes del sueño (con soporte de especialistas médicos) usando redes y datos de posicionamiento, corporales y de desagregación de energía, primando sistemas no intrusivos.