Control automático de condiciones ambientales en domótica usando redes neuronales artificiales

Mauricio R. Henríquez, Patricio A. Palma (2011). CONTROL AUTOMÁTICO DE CONDICIONES AMBIENTALES EN DOMÓTICA USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES. INFORMACIÓN TECNOLOGICA, 22(3), 125-139.

URL y fecha de acceso: 

http://www.scielo.cl/pdf/infotec/v22n3/art14.pdf

Mayo 27 de 2017

Palabras clave: control automático, redes neuronales, reconocimiento de patrones, computación omnipresente.

Tema general: Control automático de condiciones ambientales en domótica usando redes neuronales artificiales.

Tema específico: Mejorar las relaciones humano-maquina en entornos automatizados como hogares, oficinas y edificaciones

Hipótesis: ¿Cómo un método autónomo usando RNA puede determinar los patrones de los usuarios respecto a la utilización de las luces, calefacción, estado de la puerta y ventana (abierta/cerrada), predecir el estado y actuar sobre ellas de forma automática?

Metodología: Los patrones adquiridos en el uso normal de los usuarios de las luces, calentador, ventilador, etc, y por tanto, no requiere la tarea de etiquetado. Se dotó a la oficina instrumentada de una serie de sensores y actuadores que permitieron una captura real de los datos del entorno y su posterior control.

Resultado (s) del estudio: Mediante las técnicas empleadas, se explota la información registrada de las actividades del usuario, con lo cual se deducen los patrones en un proceso completamente automático. Una de las principales ventajas de las RNA es su capacidad de generalización, por lo tanto en este escenario, las acciones automáticas deben ser conservadoras y solo actuar cuando exista un nivel de confianza en el desempeño de la RNA.

Resumen de los puntos clave: El trabajo presentado en este documento demuestra que el uso de RNAs para determinar patrones de uso de luz, calefacción, ventilación y uso de puertas y ventanas, es posible mediante la creación de las estructuras de RNA adecuadas.

Contexto: Control automático.

Significancia: Condiciones ambientales de domótica utilizando redes neuronales artificiales.

Figuras y/o tablas importantes: 

Referencias citadas para conseguirlas:

Otros comentarios:

Gonzalo B. Asencio, J.M. Maestre, Juan M. Escaño, C. Martín Macareno, M.A. Molina, E.F. Camacho (2011). INTEROPERABILIDAD EN SISTEMAS DOMÓTICOS MEDIANTE PASARELA INFRARROJOS-ZIGBEE. REVISTA IBEROAMERICANA DE AUTOMÁTICA E INFORMÁTICA INDUSTRIAL, 8(4), 397-404.

URL y fecha de acceso: 

http://www.elsevier.es/es-revista-revista-iberoamericana-automatica-e-informatica-331-articulo-interoperabilidad-sistemas-domoticos-mediante-pasarela-S1697791211000367

Mayo 27 de 2017

Palabras clave: Control a través de redes de comunicación, impacto social de la automática.        

Tema general: Interoperabilidad en sistemas domóticos mediante pasarela infrarrojos-ZigBee.

Tema específico: Mejorar la integración de los sistemas domóticos con aquellos dispositivos que sean controlables mediante infrarrojos.

Hipótesis: ¿Cómo mejorar la integración de los sistemas domóticos con dispositivos que sean controlables mediante infrarrojos?

Metodología: Se realiza un dispositivo cuyo fin es el de posibilitar la integración y la aplicación de técnicas más avanzadas de control para aquellos dispositivos controlables a través de un puerto de infrarrojos. Desde un punto de vista técnico, la característica mas importante y novedosa del dispositivo es que funciona inalámbricamente utilizando Zigbee como tecnología de transmisión.

Resultado (s) del estudio: Se presentan los resultados de varios experimentos, que muestran las posibilidades de aplicación práctica de este prototipo en el ámbito domótico, como en el control de la temperatura y en la validación de la integración en una red UPnP.

Resumen de los puntos clave: Se ha desarrollado un dispositivo que actúa como pasarela ZigBee para el control remoto de equipos electrónicos gobernables mediante infrarrojos. La conexión las tarjetas ZigBee y la placa desarrollada utiliza un protocolo serie, de forma que su utilización con material de otros fabricantes es sencilla.

Contexto: Domótica.

Significancia: Integración con infrarrojos.

Figuras y/o tablas importantes: 

Referencias citadas para conseguirlas:

Otros comentarios:

Azorín J M, Iáñez E, Sabater J M, García N M, Pérez C, Fernández E. INTERFAZ CEREBRAL NO INVASIVA PARA CONTROL DE UN SISTEMA DOMÓTICO POR PERSONAS DISCAPACITADAS. REVISTA MAPFRE TRAUMA, 20(4), 249-254.

URL y fecha de acceso: 

http://www.mapfre.com/fundacion/html/revistas/trauma/v20n4/pdf/02_07.pdf

Mayo 27 de 2017

Palabras clave: BCI, EEG, domótica.

Tema general: Interfaz cerebral no invasiva para control de un sistema domótico por personas discapacitadas.

Tema específico: Desarrollar una interfaz cerebral no invasiva basada en señales EEG que diferencie estados mentales generados de forma intencionada por una persona para controlar el sistema domótico de una vivienda.

Hipótesis:

Metodología: Participaron 5 voluntarios hombres sanos, con edades comprendidas entre 23 y 28 años. Se procesaron y clasificaron los datos para obtener la configuración de los algoritmos que mejor diferencian entre los diferentes estados mentales. Se realizó una emulación del tiempo real para determinar cómo se comporta el sistema y medir el tiempo requerido por el usuario para modificar las opciones del sistema domótico.

Resultado (s) del estudio: En las pruebas offline se obtuvieron el 59.4% de acierto, un 27.7% de no detección y un 12.9% de error. En las pruebas online mejoraron los resultados obtenidos con un 70.7% de acierto, un 23.4% de no detección y un 5.9% de error y un tiempo medio de 15 segundos para activar una opción en el menú domótico. La interfaz cerebral permite de forma satisfactoria controlar el sistema domótico.

Resumen de los puntos clave: Se desarrolla una interfaz cerebral no invasiva basada en señales EEG que permita distinguir entre diferentes estados mentales generados de forma intencionada por una persona con la finalidad de que ésta pueda controlar el sistema domótico de una vivienda. Para lograr esto se ha desarrollado un sistema que permita la adquisición de las señales EEG, en segundo lugar se han programado los algoritmos de procesamiento y clasificación que permitan diferenciar entre diferentes tareas mentales y finalmente se ha desarrollado una interfaz hardware y software del sistema domótico de una vivienda.

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