Resumen

Los entornos de vida asistida por el entorno (AAL) son actualmente un foco de interés clave como opción para asistir y vigilar a las personas discapacitadas y de edad avanzada. Estos sistemas pueden mejorar su calidad de vida y su autonomía personal al detectar eventos como la entrada en zonas potencialmente peligrosas, posibles caídas o estancias prolongadas en el mismo lugar. No obstante, hay zonas que quedan fuera del alcance de los sistemas AAL debido a la ubicación de las cámaras. También existen fuentes de peligro en el ámbito de la cámara que el sistema AAL no puede detectar. Estas fuentes de peligro son de tamaño relativamente pequeño, están ocluidas o no son estáticas. Para resolver este problema, proponemos la inclusión de un robot que mapee esas zonas no cubiertas en busca de nuevas áreas potencialmente peligrosas que pasen desapercibidas para el AAL. A continuación, el robot envía esta información al sistema AAL para mejorar su rendimiento. La experimentación en escenarios reales valida con éxito nuestro enfoque.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:sistema aal, fuente de peligro, zona peligrosa, alcance de aal, colocación de la cámara, calidad de vida, foco de interés, eventos potenciales de caída, escenario de vida, personas mayores
• Keywords:aal system, source of danger, dangerous area, scope of aal, placement of camera, quality of life, focus of interest, potential fall events, life scenario, elderly people