Resumen

Es importante reconocer el movimiento del usuario y el entorno circundante con múltiples sensores. Desarrollamos un sistema de guía basado en dispositivos móviles para personas con discapacidad visual que ayuda al usuario a caminar de forma segura hasta el destino en el estudio previo. Sin embargo, un dispositivo móvil que tiene múltiples sensores consume más energía cuando los sensores están activados simultánea y continuamente. Proponemos un método para reducir el consumo de energía de un dispositivo móvil considerando el contexto de movimiento del usuario. Analizamos y clasificamos con precisión el movimiento de los usuarios mediante un árbol de decisiones y un HMM (Modelo Oculto de Markov) que explotan los datos de un sensor acelerómetro triaxial y un sensor de inclinación. Podemos reducir el consumo de energía de la batería controlando el número de sensores ultrasónicos activos y la velocidad de cuadro de la cámara utilizada para adquirir el contexto espacial alrededor del usuario. Esto nos ayuda a extender el tiempo de funcionamiento del dispositivo y reducir el peso de la batería incorporada en los dispositivos.

• Materias:Modelos de tráfico Aplicación de Android Redes de sensores Redes sociales móviles Sistemas integrados
• Subjects:Traffic models Android application Sensor networks Mobile social networks Embedded systems
• Palabras claves:Movimiento; Sensores; Sistema de guiado; Consumo de energía; Dispositivo móvil; Contexto del usuario
• Keywords:Motion; Sensors; Guidance system; Power consumption; Mobile device; User context