Proyecto realizado por el alumno: Daniel Merino Herrero

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1 Proyecto realizado por el alumno: Daniel Merino Herrero Fdo.: Fecha: / / Autorizada la entrega del proyecto cuya información no es de carácter confidencial LOS DIRECTORES DEL PROYECTO Álvaro Sánchez Miralles Fdo.: Fecha: / / Miguel Ángel Sanz Bobi Fdo.: Fecha: / / Vº Bº del Coordinador de Proyectos Álvaro Sánchez Miralles Fdo.: Fecha: / /

2 Índice de documentos Documento I. Memoria I. Memoria pág. 1 a páginas II. Estudio económico pág. 140 a páginas III. Manual de usuario pág. 142 a páginas IV. Código fuente pág. 159 a páginas Documento II. Presupuesto 1. Mediciones pág. 1 a 2 2 páginas 2. Precios Unitarios pág. 3 a 4 2 páginas 3. Sumas parciales pág. 5 a 6 2 páginas 4. Presupuesto general pág. 7 1 páginas

3 SISTEMA DE GUIADO INTELIGENTE PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD EN EL ENTORNO DE UN CENTRO COMERCIAL MEDIANTE UNA RED DE SENSORES INALÁMBRICA Y DISPOSITIVOS MÓVILES Autor: Daniel Merino Herrero Directores: Álvaro Sánchez Miralles Miguel Ángel Sanz Bobi Madrid Junio 2011

4 RESUMEN DEL PROYECTO SISTEMA DE GUIADO INTELIGENTE PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD EN EL ENTORNO DE UN CENTRO COMERCIAL MEDIANTE UNA RED DE SENSORES INALÁMBRICA Y DISPOSITIVOS MÓVILES Autor: Merino Herrero, Daniel. Directores: Sánchez Miralles, Álvaro. Sanz Bobi, Miguel Ángel. Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas RESUMEN DEL PROYECTO Introducción Desde la aparición de los grandes centros comerciales han estado dirigidos hacia un amplio abanico de personas proporcionando multitud de servicios. A pesar de la multitud de servicios, hay grupos de personas, entre los que se incluyen las personas con algún tipo de discapacidad, que no pueden disfrutar de estos servicios completamente al no estar los centros comerciales diseñados para este colectivo. Por esta razón, en estos últimos años se han desarrollado y se continúan desarrollando multitud de sistemas para mejorar la experiencia de estas personas. Motivación Un problema que se observa con las últimas innovaciones es que éstas están dirigidas mayoritariamente a personas con movilidad reducida dejando de lado la asistencia inteligente para personas mayores o discapacitados tales como invidentes u sordomudos. I

5 RESUMEN DEL PROYECTO Por ésta razón este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de guiado inteligente en el entorno de un centro comercial para personas con discapacidad, tales como personas mayores, invidentes o sordomudos al que se ha denominado SLYG. Con el SLYG estas personas podrán desenvolverse dentro de los centros comerciales disfrutando de las ventajas de tener un asistente personalizado en todo momento sin la necesidad de la ayuda de un empleado del centro comercial que a veces puede coartar la privacidad de estas personas. Metodología desarrollada Para lograr los objetivos propuestos se ha desarrollado un sistema de localización en interiores basado en sensores inalámbricos, denominados balizas, distribuidos por la planta del centro comercial y dispositivos móviles vinculados mediante una red inalámbrica. También se ha utilizado un ordenador central en él que además de procesar las señales recibidas de las balizas para estimar la posición del usuario, se ejecuta un sistema de guiado con dos modalidades: libre y direccional. Este ordenador central también sirve de interfaz con el usuario. En la Figura 1 se muestra un esquema del SLYG. Figura 1. Esquema del SLYG II

6 RESUMEN DEL PROYECTO Para desarrollar el sistema de localización, del que es parte del sistema inalámbrico, se ha utilizado el indicador de intensidad de la señal (RSSI) incluido en el protocolo de comunicación ZigBee. Con este indicador se obtienen los datos de la pérdida de señal entre un dispositivo móvil y las balizas que proporciona en decibelios-mili vatio (dbm). Con estos datos se estima la posición del dispositivo móvil mediante un algoritmo de trilateración. Una vez estimada la posición del usuario se le puede dar información de guiado. Para esto se jerarquiza el mapa del centro comercial para obtener diferentes niveles de información y proporcionar al usuario un método de guiado eficaz. De esta forma se podrá informar al usuario no sólo de la zona del nivel inferior sino que se completa con la información de niveles superiores. En la Figura 2 se muestra un ejemplo de jerarquización de un mapa con diferentes niveles. Figura 2. Ejemplo de mapa jerarquizado Para este sistema de guiado se han desarrollado dos métodos para poder satisfacer las diferentes necesidades del usuario. Primero un guiado direccional, tal como el mostrado en la Figura 3, para el caso de que el usuario necesite encontrar un producto concreto donde el SLYG dará instrucciones al usuario para que llegue al destino. El segundo modo de guiado es el denominado libre, mostrado en la Figura 4, que será el modo a ejecutar cuando el usuario decida recorrer el centro comercial sin un objetivo determinado de búsqueda para lo cual el SLYG dará información de las zonas que rodean a la persona a su paso por las diferentes partes del centro comercial. III

7 RESUMEN DEL PROYECTO Figura 3. Ejemplo de guiado direccional Figura 4. Ejemplo de guiado libre Además de los sistemas de guiado y localización se ha implementado una interfaz gráfica combinada con un sistema de sonido que reproduce las instrucciones, de forma que resulta muy sencilla de utilizar y pueda ser usada por personas mayores o sin ningún conocimiento informático, con un periodo de aprendizaje muy pequeño. Resultados En este proyecto se ha conseguido desarrollar un sistema de localización en interiores robusto con un error menor a dos metros, bajo consumo y alcance suficiente para una planta de 200m 2. Además se ha conseguido el método de guiado descrito con una interfaz intuitiva para crear el primer prototipo del sistema SLYG funcional. Conclusiones En definitiva este proyecto ha contribuido a crear el prototipo de un sistema de guiado inteligente que haga las funciones de un asistente personal para personas con algún tipo de discapacidad mejorando su experiencia dentro de los centros comerciales. Todo ello a partir de un sistema de localización en interiores basado en señales de radiofrecuencia con un mecanismo de guiado compuesto de dos tipos para satisfacer las necesidades del usuario. IV

8 RESUMEN DEL PROYECTO Aparte del uso que se le ha dado aquí, el sistema SLYG es aplicable a entornos de naturalezas muy diferentes, como pueden ser edificios de instituciones públicas o museos, y no sólo para personas con alguna discapacidad, sino que podría adaptarse a las necesidades de cualquier persona. V

9 RESUMEN DEL PROYECTO SMART GUIDANCE SYSTEM FOR DISABLED PEOPLE INSIDE THE ENVIRONMENT OF A MALL USING A WIRELESS SENSOR NET AND MOVILE DEVICES Introduction Since the emergence of malls, these have been directed towards a wide range of people providing many services. Despite the many services, there are groups of people, which include disabled people, who cannot fully enjoy these services because the shopping centers are not designed for them. This is the reason, in recent years, the researchers have developed many systems to enhance the experience of these groups of people. Motivation A problem observed with the latest innovations is that they are directed mainly to people with reduced mobility setting aside intelligent assistance for elderly or disabled people such as blind or deaf. Therefore this project focuses on the development of an intelligent guidance system in the environment of a mall for disabled people. This system has been called SLYG. With SLYG these people can enjoy the benefits of having a personal assistant without the help of a mall employee that sometimes can inhibit the privacy of these people. Methodology To achieve the proposed objectives, it has developed an indoor location system based on wireless sensors spread on the mall, called beacons, and mobile devices linked through a wireless network. Moreover it uses a central computer to process the signals received from the beacons to estimate the user's location. VI

10 RESUMEN DEL PROYECTO It also runs a guidance system algorithm, which is composed of two modes: free guidance mode and directional guidance mode. The central computer also operates like the interface with the user. Figure 1 shows the SLYG basic scheme. Figure 1. SLYG Outline To develop the indoor location system, which contains the wireless system, it uses the received signal strength indicator (RSSI) contained in the ZigBee communication protocol. This indicator provides the signal losses between a mobile device and the beacon in decibel milliwatts (dbm). With these data it has estimated the mobile device location via a trilateration algorithm. Once the user's location is estimated, the guidance information can be calculated. In this way, it has created a hierarchical map of the mall to get different levels of information and the SLYG can give the user an effective method of guidance. Thereby it will inform the user not only of the lower-level zones but it was completed with information from higher levels. Figure 2 shows an example map hierarchy with different levels. VII

11 RESUMEN DEL PROYECTO Figure 2. Example of a hierarchical map For the guidance system it has developed two methods to meet different user needs. First, a directional guidance, such as shown in Figure 3, could be activate if the user needs to find a particular product. In this case the SLYG will instruct the user to arrive at the destination. The second mode is called free guidance, shown in Figure 4, which will be the way to run when the user decides to go to the mall without a specific objective so the SLYG will show the nearby areas while the user is walking around the mall. Figure 3. Example of directional guidance Figure 4. Example of free guidance Besides the location and guidance systems it has implemented a graphical interface combined with a sound system that plays the instructions, so the SLYG can be used by elderly or people without computer knowledge, with a short learning period. Results VIII

12 RESUMEN DEL PROYECTO This project has succeeded in developing a robust indoor location system with less than two meters of error, using low power and having wide enough coverage for a floor of 200m 2. Also it has developed the guidance system described above with an intuitive interface to create the first functional prototype of the SLYG system. Conclusion In summary this project has helped to create the prototype of an intelligent guidance system that operates like a personal assistant for disabled people to improve their experience in shopping centers. All these achieved from an indoor location system based on radio frequency signals with a guidance system composed of two different modes to meet the needs of the user. Apart from the use that it has been given here, the SLYG system could be applied to very different environments, such as public buildings or museums, not just for disabled people, as well it could be adapted to the needs of any person. IX

13 Documento I Memoria

14 Índice Índice de la memoria Parte I. Memoria... 1 Capítulo 1. Introducción Motivación del Proyecto Estado del arte Sistemas de guiado inteligentes en centros comerciales Sistemas de localización en interiores Sistemas de guiado jerárquico Objetivos Sistema de localización en interiores Sistema de guiado Aplicación para discapacitados Metodología Búsqueda de sistemas de localización en interiores Elección del sistema adecuado Creación de un prototipo Elaborar un sistema de guiado jerárquico Planificación temporal Tareas Diagrama de Gantt Capítulo 2. Análisis del problema Objetivos Sistema de localización en interiores Sistema de guiado Aplicación para discapacitados I

15 Índice 2.2 Estudio de posibles soluciones para alcanzar los objetivos Sistemas de localización en interiores Guiado Requisitos de la Aplicación Elección de la solución adecuada Sistema de localización Sistema de guiado Aplicación para discapacitados Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto Hardware ZigBee Arduino PC Software Windows Arduino Microsoft Visual Studio XCTU Capítulo 4. Arquitectura del SLYG Esquema general Desglose del esquema Sistema inalámbrico Ordenador central Capítulo 5. Sistema de localización Procesado de señales RSSI Procesado de señales II

16 Índice Calibración Trilateración Algoritmo de trilateración Sistema de mapeado jerárquico Descripción Implantación Mejora del sistema Media móvil Sistema sobre raíles Capítulo 6. Sistema de guiado Entorno de un centro comercial Algoritmo de Dijkstra Guiado direccional Descripción Implantación Guiado libre Descripción Implantación Capítulo 7. Aplicación para discapacitados Interfaz Completa Reducida Sistema de voz Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Pruebas de señal XBee III

17 Índice XBee PRO Entornos de pruebas para los ensayos de localización y guiado Entorno Entorno Pruebas de localización Entorno Entorno Pruebas de guiado Entorno Sistema de voz Capítulo 9. Conclusiones Sistema de localización Sistema de guiado Aplicación para discapacitados Conclusiones generales Capítulo 10. Desarrollos Futuros Posibles mejoras Mejoras en la localización Interfaz del dispositivo móvil Posibles usos diferentes del sistema Capítulo 11. Referencias Bibliográficas Parte II. Estudio económico Capítulo 1. Estudio económico Parte III. Manual de usuario Capítulo 1. Instalación y configuración Instalación IV

18 Índice Placas Arduino XBee Configuración del sistema Mapa Interconexiones entre las zonas Capítulo 2. Manual de uso y mantenimiento Mantenimiento Zona de control de señales Zona de control del mapa Intercambio entre tipos de interfaz Uso del sistema de guiado Guiado direccional Guiado libre Parte IV. Código fuente Capítulo 1. Código de las placas Arduino Dispositivos móviles Balizas Baliza conectada con PC Capítulo 2. Código en Visual Basic Formulario Principal (Form1.vb) Módulo 1 (Module1.vb) Módulo 2 (Module1.vb) Módulo 3 (Module1.vb) V

19 Índice Índice de figuras Figura 1. Personal shopping assistant service [1]... 3 Figura 2. Diagrama de modelo organizacional [4]... 4 Figura 3. Prototipo CasBlip [7]... 5 Figura 4. The Sahara Ganj City Mall [9]... 6 Figura 5. Localización con sensores PIR [10]... 7 Figura 6. Etiqueta RFID pasiva [11]... 8 Figura 7. Logo identificativo del protocolo WiFi [16]... 9 Figura 8. Logo del protocolo Bluetooth [18] Figura 9. Localización mediante TDoA [22] Figura 10. Triangulación mediante sistema de AoA [24] Figura 11. Ensayos de calibración distancia vs RSS [26] Figura 12. Intersección de 3 circunferencias y su centro radical [28] Figura 13. Diagrama de radiación vertical de la antena AV-01 [29] Figura 14. Rejilla del sistema con 25 localizaciones [30] Figura 15. Jerarquización de secciones de un centro comercial Figura 16: Diagrama de Gantt Figura 17. Esquema resumen de los objetivos Figura 18. Objetivo de tipos de guiado Figura 19. Esquema de las posibles soluciones Figura 20. Mapa con diferentes localizaciones Figura 21. Trilateración con tres antenas [41] Figura 22. Disposición con tres balizas Figura 23. Disposición con cuatro balizas Figura 24. Disposición con balizas múltiples Figura 25. Diferentes niveles de jerarquía en un centro comercial Figura 26. Ejemplo de guiado libre Figura 27. Ejemplo de guiado direccional Figura 28. Interfaz gráfica de un teléfono móvil [42] Figura 29. Semáforo con dispositivo sonoro para invidentes [43] Figura 30. Módulo XBee normal [45] VI

20 Índice Figura 31. Modulo XBee Pro [45] Figura 32. XBee Shield [46] Figura 33. Arduino Uno [47] Figura 34. Arduino Duemilanove [47] Figura 35. Porta-pilas cuádruple [48] Figura 36. Ordenador central [49] Figura 37. Esquema general Figura 38. Disposición de dispositivos Figura 39. Envío de señales desde el dispositivo móvil Figura 40. Recogida de señales en el ordenador Figura 41. Esquema interno del ordenador central Figura 42. Esquema del algoritmo de localización Figura 43. Esquema del algoritmo de guiado Figura 44. Interfaz Simplificada Figura 45. Interfaz Completa Figura 46. Gráfica de la Ecuación Figura 47: Circunferencias en función de distancias Figura 48: Balizas con sus correspondientes circunferencias Figura 49. Punto de intersección con medidas perfectas Figura 50: Puntos de intersección y área que encierran Figura 51: Forma convexa Figura 52: Forma cóncava Figura 53: Forma simplificada a un trapezoide Figura 54: Puntos calculados según confianzas Figura 55: Rectas y punto donde se sitúa el dispositivo móvil Figura 56. Ejemplo de mapeado jerárquico de un centro comercial en tres niveles.. 75 Figura 57. Diagrama de flujo del diagrama de mapeado jerárquico Figura 58. Funcionamiento de la elección entre dos zonas de un mismo nivel jerárquico Figura 59. Bloques del sistema sobre raíles Figura 60. Ejemplo de corrección de trayectoria imposible Figura 61. Diagrama de flujo del algoritmo de supresión de trayectorias imposibles 83 VII

21 Índice Figura 62. Esquema general del algoritmo de guiado sobre raíles Figura 63. Trayectorias creadas entre zonas conectadas Figura 64. Zonas de elección de trayectorias Figura 65. Ejemplo de elección de trayectoria sobre las creadas Figura 66. Corrección de la posición sobre la trayectoria Figura 67. Diferentes recorridos para llegar a la misma meta Figura 68. Ejemplo de interconexión de zonas [50] Figura 69. Ejemplo de la Figura 68 resuelto empezando en 1 [50] Figura 70. Funcionamiento guiado direccional Figura 71. Diagrama de flujo del algoritmo de guiado libre Figura 72. Recorrido del árbol creado por el algoritmo de Dijkstra a la inversa Figura 73. Cálculo de la orientación del usuario Figura 74. Funcionamiento de guiado libre Figura 75. Esquema de funcionamiento del algoritmo de guiado libre Figura 76. Zonas de la interfaz completa Figura 77. Ejemplo de archivo Datos.xlsx Figura 78. Atenuación teórica en funcion de la distancia Figura 79. Proceso en pruebas de distancia lineal Figura 80. Diferentes pruebas señal vs distancia con módulos XBee normales Figura 81. Media de las pruebas de la Figura Figura 82. Metodología para ensayos de emisión radiales Figura 83. Pruebas de emisión radial Figura 84. Pruebas de emisión radial a corta distancia Figura 85. Diferentes pruebas señal vs distancia con módulos XBee PRO Figura 86. Media de las pruebas de la Figura 85 con la recta aproximada por mínimos cuadrados Figura 87. Plano de la planta del Entorno Figura 88. Plano de la planta del entorno Figura 89. Mapa de la planta de Entorno Figura 90. Mapa de la planta del entorno Figura 91. Prueba de localización 1 en entorno Figura 92. Prueba de localización 2 en entorno VIII

22 Índice Figura 93. Prueba de localización 3 en entorno Figura 94. Prueba de localización en entorno 2 sin sistema sobre raíles Figura 95. Mapa del entorno 1 con las diferentes zonas y trayectorias Figura 96. Recorrido de prueba de guiado direccional Figura 97. Resultados prueba de guiado direccional Figura 98. Recorrido de prueba de guiado direccional Figura 99. Resultados prueba de guiado direccional Figura 100. Recorrido de prueba de guiado direccional Figura 101. Resultados prueba de guiado direccional Figura 102. Prueba de guiado libre Figura 103. Prueba de guiado libre Figura 104. Pantalla de uso de XCTU Figura 105. Plano de la planta de un edificio con diferentes zonas Figura 106. Nivel 1 de jerarquía del plano de la Figura Figura 107. Nivel 2 de jerarquía del plano de la Figura Figura 108. Nivel 3 de jerarquía del plano de la Figura Figura 109. Archivo Zonas.txt con el mapa jerarquizado del plano mostrado en la Figura Figura 110. Interconexiones entre las zonas del mapa de la Figura 105 que representan además las trayectorias más probables Figura 111. Archivo Conexiones.txt representando las conexiones mostradas en la Figura Figura 112.Archivo de correlaciones, Correlaciones.txt, representando las zonas del archivo de la Figura 109 y del archivo de la Figura Figura 113. Configuración del puerto serie Figura 114. Error al iniciar el puerto serie Figura 115. Zona de control de señales Figura 116. Zona de control de mapa Figura 117. Menú contextual de selección de modo de interfaz Figura 118. Guiado direccional Figura 119. Control de usuario Figura 120.Guiado Libre IX

23 Índice Índice de tablas Tabla 1. Características módulo XBee Pro serie 1 [45] Tabla 2. Características de los micro-controladores Arduino [47] Tabla 3. Características del ordenador utilizado Tabla 4. Trama recibida (Primera Parte) Tabla 5. Trama recibida (Primera Parte) Tabla 6. Matriz con los datos de la trama ordenados Tabla 7. Formato de una zona en el archivo del mapa jerárquico Tabla 8. Formato de guardado de datos en Excel (Parte 1) Tabla 9. Formato de guardado de datos en Excel (Parte 2) Tabla 10. Formato de guardado de datos en Excel (Parte 3) Tabla 11. Parámetros módulos XBee Tabla 12. Formato de una zona en el archivo del mapa jerárquico X

24 Índice Índice de Ecuaciones Ecuación 1. Formato de la curva de calibración Ecuación 2. Algoritmo obtenido de la Figura Ecuación 3. Algoritmo utilizado en las pruebas en entorno Ecuación 4. Algoritmo utilizado en las pruebas en entorno Ecuación 5: Radio1 > Radio Ecuación 6: Radio 1 < Radio Ecuación 7. Distancia equivalente Ecuación 8. Fórmula del promedio Ecuación 9. Potencia recibida en funcion de la distancia XI

25 Parte I. Memoria 1

26 Capítulo 1. Introducción Capítulo 1. Introducción En este primer capítulo se muestra la introducción al sistema de guiado inteligente para personas con discapacidad en el entorno de un centro comercial mediante una red de sensores inalámbrica y dispositivos móviles. Este sistema ha sido denominado SLYG, acrónimo de Sistema de Localización y Guiado, en el resto del documento. 1.1 Motivación del Proyecto El proyecto que aquí se desarrolla se orienta en la línea de facilitar la integración de personas con discapacidad en la sociedad actual. En concreto el proyecto persigue mejorar la accesibilidad de estas personas a los productos y servicios disponibles en los centros comerciales como lo es para el resto de personas. El SLYG ayudaría a mejorar la experiencia en estos espacios a, personas con discapacidad visual o vocal. Ahora estas personas no disfrutan completamente de las posibilidades y productos que ofrecen los centros comerciales ya que están limitados por su estado. Actualmente no tienen muchas ayudas y las que hay se basan en un empleado del centro que ejerce las funciones de asistente personal, aparte de los sistemas de accesibilidad para personas de movilidad reducida, caso fuera del objetivo del proyecto. Con el sistema que aquí se va a desarrollar se pretende dar un paso adelante en la ayuda personalizada con un sistema de guiado inteligente que hace las funciones de un ayudante personalizado. Éste orientaría a la persona que lo desee, dentro del centro comercial, ayudándole a satisfacer todas sus necesidades sobre productos o servicios disponibles. Las acciones que podría llevar a cabo irían desde informar de las ofertas existentes hasta el guiado al producto concreto que necesite dándole incluso información sobre el producto. Todo ello sin la necesidad de una persona a su lado que a veces puede coartar la intimidad del cliente. Además, el sistema mejoraría la autoestima de estas personas ayudándoles a valerse de forma autónoma. 1

27 Capítulo 1. Introducción 1.2 Estado del arte En esta sección se realiza una revisión del estado del arte sobre sistemas de guiado inteligente para personas discapacitadas en el entorno de un centro comercial, tema del proyecto de fin de carrera. Este tipo de sistemas son muy novedosos, casi inexistentes y por tanto las referencias en este campo son escasas. En cambio, sí se pueden encontrar bastantes documentos relacionados con la tecnología a usar. Se revisan tres aspectos importantes del proyecto: Los sistemas de guiado en centros comerciales existentes en la actualidad, diversos sistemas de localización que se podrían usar y por último el método de guiado dentro del centro comercial Sistemas de guiado inteligentes en centros comerciales Como se decía en la sección anterior este campo es novedoso y por tanto hay pocas investigaciones en curso. Sistemas de asistencia Hay propuestas sobre asistencia en la compra mediante métodos inalámbricos. Un proyecto ideado por AT&T Bell Laboratories [1] trata sobre cómo se podría personalizar la asistencia en centros comerciales. Se dotaría al cliente con un dispositivo móvil conectado a una red central que le ayudaría en sus compras. El cliente recibiría la información a través de unos auriculares y podría darle instrucciones a través de técnicas de reconocimiento de voz. Con este sistema los consumidores podrían encontrar más rápido los productos deseados, recibir ofertas de los comerciantes e incluso escuchar la música deseada a través de los auriculares. En la Figura 1 se muestra el esquema de cómo funcionaría este sistema. 2

28 Capítulo 1. Introducción Figura 1. Personal shopping assistant service [1] También existe una patente [2] sobre el uso de las propias PDAs u ordenadores personales de los clientes desde los cuales podrían acceder al directorio de productos de los comercios, buscando los productos deseados, que también podrían pagarlos a través de transacciones financieras inalámbricas. Otra opción sería basarse en un sistema multi-agente (MAS) con inteligencia artificial distribuida [3]. El sistema se basa en una red de agentes conectados formando un conjunto muy útil para sistemas de análisis de rutas y de guiado. Un centro comercial, al ser un entorno muy volátil y cambiante, requiere que los agentes del MAS no sean fijos, siendo muy útil que estos agentes entraran y salieran fácilmente del sistema. Esto conduce directamente a un open-mas. Uno de estos desarrollos es un sistema que usa la arquitectura THOMAS [4]. Este sistema ha sido creado para guiar y dar recomendaciones en un centro comercial. En la Figura 2 se muestra como se organizarían las diferentes secciones del centro comercial para crear el modelo organizacional. Basándose en metodología GORMAS [5] y usando tags RFID se puede crear un sistema inteligente que cumpliría con los propósitos. Sería un sistema modular donde cada módulo tendría sus roles formando una red flexible y adaptable a los cambios. La ventaja de este sistema inteligente estaría en que los usuarios no se deberían adaptar a él sino que sería éste el que se adaptase a sus necesidades. 3

29 Capítulo 1. Introducción Figura 2. Diagrama de modelo organizacional [4] Accesibilidad para discapacitados En el campo que concierne directamente a este proyecto, el guiado de personas discapacitadas dentro de un centro comercial, encontramos un proyecto P.I.N.S. [6] que trata acerca de ello. En él describe cómo dotar un centro comercial con sensores enlazados con un centro computacional para dar servicio a los diferentes dispositivos móviles que llevarían las personas con dificultades visuales. En el dispositivo se dispondría de un directorio de destinos y el aparato les llevaría hasta ellos. Hay también proyectos del 6º Programa Marco como el CASBliP [7] que no está directamente relacionado con los centros comerciales pero es un sistema de guiado para invidentes en cualquier entorno: interior o exterior. El equipo de desarrolladores ha creado un prototipo que integra 3 métodos para reconocer lo que rodea a un invidente: Un GPS que determina la posición en el mapa, un sensor CMOS que reconoce los objetos cercanos, y una cámara de estereovisión que crea mapas de profundidad del entorno. Toda esta información recogida por el prototipo en tiempo real es enviada al procesador central que mediante un programa de sonido le puede dar información al invidente, a través de mapas acústicos del entorno, interpretación de pasillos libres y posición exacta de la persona. Los resultados obtenidos con este sistema son muy buenos ya que ha sido probado con personas invidentes que al cabo de un corto periodo de tiempo reconocen la mayoría de objetos y lugares que les rodean. En la Figura 3 se muestra una persona utilizando el prototipo del sistema. 4

30 Capítulo 1. Introducción Figura 3. Prototipo CasBlip [7] También existe un amplísimo proyecto llamado E.L.I.S.A. (Entorno de localización inteligente para servicios asistidos) [8]. Este es un Proyecto Singular cofinanciado por el ministerio de industria. Intenta crear un sistema enfocado principalmente a dos ámbitos: localización y accesibilidad. Es un sistema que no utiliza más hardware que el que tenga el discapacitado (teléfono móvil, PDA, mando a distancia, etc.) y lo podría usar en cualquier entorno de la vida cotidiana: en casa, en la calle incluso en cualquier tienda o centro comercial, tema que abarca el proyecto aquí tratado. En cuanto a centros comerciales dotados de sistemas para mejorar la accesibilidad a personas discapacitadas destaca el The Sahara Ganj City Mall, en India, mostrado en la Figura 4, que ha sido premiado por la cadena de televisión CNBC por tener todo tipo de accesos y ascensores habilitados para estas personas además de recorridos especiales pero hasta el momento no se sabe de ningún centro comercial que aplique técnicas de guiado inteligentes para discapacitados. 5

31 Capítulo 1. Introducción Figura 4. The Sahara Ganj City Mall [9] Sistemas de localización en interiores En este proyecto se desea implantar un sistema de localización en interiores para desvelar la posición del usuario en todo momento y así poder guiarle. Estos sistemas también son muy novedosos pero se pueden encontrar multitud de trabajos de investigación acerca de ellos. Estos sistemas se diferencian mediante las tecnologías usadas en cada caso. Sistemas de localización en interiores basados en tecnologías inalámbricas Teniendo como objetivo la creación de un sistema de localización en interiores sería una opción poco acertada crear un sistema que usara cables. Esto, además de ser incómodo de usar y de instalar, aumentaría los costes de instalación y no sería la mejor opción. Principalmente se exponen aquellos sistemas basados en tecnologías inalámbricas usando ondas electromagnéticas pues éste es el método menos invasivo y flexible para ser usado. 6

32 Capítulo 1. Introducción IR La tecnología por rayos infrarrojos no es un sistema inalámbrico propiamente dicho ya que no usa radiofrecuencia sino que es un sistema óptico. Se cita aquí ya que también es un método que se podría usar. Los infrarrojos fueron la primera tecnología usada en este campo y hay varios estudios sobre ello. Uno de ellos explica cómo desarrollar una red de sensores Infrarrojos-Piroeléctricos (PIR) usando un método bayesiano de clasificación [10]. Aquí una serie de sensores instalados en el techo barren dominios solapados entre sí y cuando el dispositivo móvil entra en estas zonas se produce la detección. En la Figura 5 se muestra un esquema de cómo funciona el algoritmo. Figura 5. Localización con sensores PIR [10] El problema de esta tecnología es que necesita línea de visión directa entre emisor y receptor, además el alcance no es muy grande (unos 2 metros) lo que implicaría usar gran número de sensores. RFID Otro sistema muy interesante para este proyecto sería un sistema basado en etiquetas RFID. Las ventajas comparándolo con el sistema anterior, mediante infrarrojos, son muy significativas. Una de éstas sería la propia física de las ondas electromagnéticas que permiten atravesar la mayoría de objetos en un espacio 7

33 Capítulo 1. Introducción cerrado evitando así el problema de la línea directa de visión lo que acarrea un menor esfuerzo en el posicionamiento de los sensores. Además esta tecnología tendría un rango de acción mayor. En la Figura 6 se muestra una etiqueta RFID pasiva que se podría utilizar en un sistema de localización en interiores basado en esta tecnología. Figura 6. Etiqueta RFID pasiva [11] El sistema estaría compuesto, como se ha dicho antes, por una serie de etiquetas distribuidas por el edificio dando al usuario un lector de éstas con las que se llegaría a localizar leyéndolas. Se han conseguido sistemas usando esta tecnología con un error menor a 2 centímetros. El problema reside en el coste que supondría la gran cantidad de sensores que se necesitarían. Un sistema creado por el MIT llamado Cricket [12] usa esta tecnología en combinación con ultrasonidos (técnica TDoA) y fue creado para solventar problemas como la seguridad en edificios. UWB La tecnología UltraWideBand se antoja bastante eficaz para la localización en interiores. Permite altas velocidades de transmisión y grandes rangos de acción lo que supone una candidata perfecta, además su utilidad no sólo se limita a este campo Hay un proyecto acerca de cómo usar esta tecnología de localización en casos de emergencia combinando todos los servicios que van llegando al lugar [13]. 8

34 Capítulo 1. Introducción La precisión alcanzada con este método es de alrededor de un metro pero es un sistema todavía en desarrollo y está en proceso de regulación [14] por lo que no se puede usar libremente a gran escala. Wi-Fi El protocolo IEEE es muy conocido en el terreno de las comunicaciones inalámbricas [15]. Se ha establecido como estándar en cualquier lugar para conectarse a internet sin cables. Sin embargo las virtudes de este sistema no quedan en este campo. En la Figura 7 se muestra el símbolo que llevan todos los dispositivos que incorporan esta tecnología. Figura 7. Logo identificativo del protocolo WiFi [16] Sabiendo que se trata de un sistema que usa las ondas electromagnéticas con un rango de acción de medias distancias, se puede adivinar que puede ser un sistema muy bueno para la localización en interiores. Es el caso del trabajo en [17] que utiliza esta tecnología en una planta de 200 metros cuadrados con una tasa de fallos aceptable usando métodos RSSI. Bluetooth Bluetooth es un sistema similar al anterior pero destinado a dispositivos móviles. Es una tecnología más barata que la anterior y con un menor consumo energético. En contra tiene que es un sistema con un rango menor de acción (1.5 metros) además su indicador de RSS no es preciso como el sistema anterior lo que limitaría los métodos de localización. Al igual que el protocolo WiFi, Bluetooth tiene un logo característico mostrado en la Figura 8. 9

35 Capítulo 1. Introducción Figura 8. Logo del protocolo Bluetooth [18] Este [19] trata de usar Bluetooth como método de posicionamiento. Usando dos métodos, uno directo programado directamente sobre el dispositivo y otro donde el dispositivo llama a un servidor, para luego triangular y así hallar la posición. ZigBee ZigBee es un conjunto de protocolos de alto nivel de comunicación inalámbrica para difusión inalámbrica de bajo consumo. Se basa en el estándar IEEE y surgió como protocolo de comunicaciones para aplicaciones de automatización industrial y domótica [20]. Su principal ventaja es su bajo consumo y la posibilidad de creación de redes complejas y bastante descentralizada, lo que supone que es la tecnología ideal para la creación de redes MAS. Tiene además facilidad para su integración por lo que se puede acoplar a multitud de sensores facilitando así el desarrollo de estas redes MAS. El protocolo ZigBee frente al Bluetooth tiene las ventajas comentadas anteriormente pero tiene algún inconveniente como es su baja velocidad de conexión lo que limita su utilidad en tareas como teléfonos móviles e informática. El motivo de su bajo consumo se debe a que los nodos pueden permanecer dormidos la mayor parte del tiempo (incluso días) hasta que se requiera su uso. Cuando esto ocurre se pueden despertar en un tiempo mínimo realizando las tareas requeridas para a continuación volver al estado de bajo consumo. Un proyecto muy interesante [21] usa esta tecnología mediante métodos de RSS para hallar la posición de un objeto en un entorno desconocido. 10

36 Capítulo 1. Introducción Técnicas de localización El uso de ondas electromagnéticas para la localización en interiores proporciona muchas ventajas, tales como: ausencia de cualquier tipo de cableado, buenos rangos de alcance (dependiendo de la tecnología) o ausencia de línea de visión directa, lo que permite descuidar donde se colocan los dispositivos, ya que la señal puede atravesar la mayoría de materiales. Ahora bien, tenemos bastantes problemas por el simple hecho de usar ondas. Estas son: atenuación por la distancia, atenuación adicional causada por obstáculos en el camino, reflexión, difracción, dispersión. Estos últimos fenómenos causan multitrayectos ya que debido a la interferencia con objetos, la señal no recorre una sola trayectoria. Debido a estos problemas han surgido sistemas que intentan solucionarlos, incluso otros que utilizan alguna de estas características de las ondas. ToA El primer método que se propone se basa en el tiempo de llegada de la señal (Time of Arrival ToA ) ya que la señal electromagnética tarda un tiempo en llegar a su destino. Este tiempo es linealmente proporcional a la distancia recorrida y por lo tanto podemos determinar ésta con métodos de triangulación. Es un sistema bastante robusto y por ello comúnmente usado en sistemas de localización en el espacio. Una variante del sistema ToA es el TDoA (Diferencia de tiempo de llegada) que usa dos señales de diferente naturaleza, comúnmente RF y acústica, con velocidades de propagación diferentes. Se calcula la diferencia temporal entre las dos y con ello y las velocidades de propagación podemos calcular la distancia. En la Figura 9 se muestra un esquema de cómo se conseguiría localizar un móvil mediante esta técnica. 11

37 Capítulo 1. Introducción Figura 9. Localización mediante TDoA [22] El uso mayoritario del TDoA se da en sistemas terrestres y de corto alcance donde se puede considerar el tiempo de llegada de la señal RF cero. Hay trabajos como el incluido en [23] donde se estudian la robustez de cada uno de estos métodos en diferentes condiciones. El principal inconveniente de estos sistemas consiste en la necesidad de procesadores de señal con un temporizador muy exacto, lo que a veces es caro y complicado. AoA Esta técnica se basa en el ángulo de llegada de la señal (Angle of Arrival). Su utilización es común donde se tiene un Array de antenas para recibir la señal. Así se puede inferir en ángulo de llegada de la señal y por métodos de triangulación, como en el apartado anterior, se puede determinar la posición. En la Figura 10 se muestra un esquema de cómo se localizaría mediante esta técnica y en rojo la zona de incertidumbre. 12

38 Capítulo 1. Introducción Figura 10. Triangulación mediante sistema de AoA [24] Usando este método se han realizado simulaciones [25] que prevén un error muy bajo. Con este método además de tener que usar arrays se debe tener un espacio despejado de obstáculos ya que si se causasen fenómenos que propiciasen el multitrayecto sería fatal para la medida. RSS Las técnicas basadas en RSS se fundamentan en la fuerza de la señal recibida para determinar la distancia entre emisor y receptor. El problema se debe a que la relación entre distancia-potencia no es una proporción lineal además de afectarle los problemas del multitrayecto. Por ello para crear sistemas usando esta técnica, no son necesarias infraestructuras adicionales pero los resultados no son muy exactos por lo que se deben usar sistemas de filtrado posteriores o complementarlo con algún otro sistema Trabajos como el de [26], desarrollan un sistema que usa el indicador de señal de una red ZigBee y con métodos de reconocimiento de patrones, estudia casos unidimensionales y bidimensionales de localización con buenos resultados. Una gráfica de este trabajo se muestra en la Figura 11 para dar una idea del error que puede tener la equivalencia RSS-distancia. 13

39 Capítulo 1. Introducción Figura 11. Ensayos de calibración distancia vs RSS [26] Este tipo de sistemas, que usan el indicador de potencia de la señal del receptor (Sistemas RSSI), son muy precisos en distancias cortas, usando extenso posttratamiento, llegando a tener menos de un 10% de error en distancias menores a 20m. Pero esta incertidumbre puede incrementarse al darse errores de multitrayecto, sombras y pérdida de trayectorias. Métodos de procesamiento de señales RSS Trilateración Este método es similar al usado en ToA ya que usan la potencia de la señal en vez del tiempo para determinar las distancias. El problema que reside aquí es que esta relación potencia-distancia no es precisa en interiores por lo que se obtienen métodos poco precisos [27]. La localización se basa en la superposición de antenas con un patrón esférico de radiación. Con cuatro esferas, cada una de ellas, con un radio estimado según la 14

40 Capítulo 1. Introducción potencia recibida obtenemos en el lugar de intersección la estimación de la localización. En la Figura 12 se muestra como se cruzan tres circunferencias definiendo un punto, simplificación en dos dimensiones del sistema de cuatro esferas en tres dimensiones. Figura 12. Intersección de 3 circunferencias y su centro radical [28] Aquí nos encontramos un problema con las antenas ya que éstas no emiten radiación en patrones de forma esférica, sino que las antenas omnidireccionales tienen un patrón tórico. Por ello, se deben colocar las antenas en el mismo plano horizontal que el terminal móvil. En [29] se muestra el datasheet de una antena omnidireccional donde se puede ver su patrón de radiación. La misma imagen se muestra en la Figura 13. Figura 13. Diagrama de radiación vertical de la antena AV-01 [29] 15

41 Capítulo 1. Introducción Este método, usado por sí solo, puede provocar errores de localización al no tener en cuenta paredes u objetos interpuestos en el medio que debilitan la señal. Reconocimiento de patrones Las técnicas de reconocimiento de patrones (fingerprinting) tratan de comparar el vector de potencias recibidas de diferentes sensores con unas muestras de calibración, anteriormente obtenidas, y así determinar el punto donde se localiza el objeto En la referencia [30] se describe un proyecto que muestra un método de dos pasos para realizar el fingerprinting. Primero se realiza un mapa, que refleje en cada lugar la intensidad de las señales en las diferentes balizas, durante una fase de calibración para después, en tiempo real, usando algoritmos de proximidad se infiere la posición del sujeto. En la Figura 14 se muestra la rejilla de posiciones utilizada en el trabajo de la referencia [30]. Figura 14. Rejilla del sistema con 25 localizaciones [30] Para esto se necesita un radio mapa patrón que se puede obtener de forma teórica o práctica. En el segundo caso se debe discretizar el mapa obteniendo diferentes resoluciones según el nivel de discretización. 16

42 Capítulo 1. Introducción La carga computacional de estos métodos es menor que la triangulación pero en cambio se necesita mapear el lugar donde se requiere la localización, por lo que no se puede usar en espacios desconocidos. Existen varios métodos computacionales para comparar estos vectores de potencias: KNN (K-Nearest Neightbors): Este documento explica cómo utilizar este método para identificar distancias según la fuerza de señales que atraviesan diferentes ambientes [31]. Métodos bayesianos: Un proyecto basado en métodos bayesianos de aprendizaje de algoritmos para ayudar a un robot a su auto-localización se encuentra en [32]. Redes neuronales: En [33] se cita cómo usar redes neuronales artificiales para administrar los vectores RSSI. Refinamiento de la localización Como se ha dicho antes un sistema únicamente basado en RSS comete un error en algunos casos inaceptable por lo que se hace patente el uso de métodos de refinamiento posteriores. Para ello hay varios algoritmos de filtrado a base de múltiples estimaciones de localización en momentos consecutivos que se exponen a continuación: Filtro de partículas Este filtro tiene como objetivo realizar un seguimiento de la posición del nodo móvil a lo largo del tiempo. Cada cierto tiempo se realizan observaciones y se comprueba la posición del nodo según un modelo predefinido. En [34] se muestra cómo puede servir este método usado junto al de Montecarlo para cualquier método de posicionamiento como radio-navegación aérea. Actúa en dos fases, predicción y actualización, de modo recursivo. Después de cada acción, cada partícula se modifica de acuerdo con el modelo existente (predicción) incluyendo un ruido blanco para simular el efecto del ruido en la variable. Posteriormente el peso de las partículas es elevado en base a la observación de los 17

43 Capítulo 1. Introducción sensores (actualización) y se van eliminando las partículas con menos peso y realizándose nuevos muestreos. Algoritmos de Montecarlo. Son una forma de filtro de Bayes dentro del contexto de localización. Emplea el anterior filtro de partículas para mantener una probabilidad sobre todas las posiciones posibles. Dicha probabilidad asociada a cada posición determina el grado de confianza de que el terminal móvil se encuentre en la posición estimada. Esta distribución de confianza se va actualizando con cada observación del sensor [34]. Filtro de Kalman Al igual que los filtros de partículas, éstos son capaces de calcular la distribución de probabilidad a posteriori en tiempo real. Se resuelve la estimación de probabilidad sobre los posibles mapas y posiciones del nodo móvil en función de observaciones y acciones almacenadas a costa de un elevado coste computacional En [35] se muestra una introducción a este filtro donde dice que se creó en la década de los sesenta para resolver problemas de filtrado lineal discreto, aplicado desde entonces en multitud de sistemas de navegación. Modelos Ocultos de Markov (HMM) Los HMM mejoran el filtro de Kalman pero añadiendo una matriz de probabilidad de transición de paso de un estado a otro. La matriz se inicializa suponiendo que dicha probabilidad es mayor entre estados adyacentes, lo que representa un movimiento lento. Además se pueden modelar de forma natural paredes y puertas ya que la probabilidad de atravesar una pared es nula En el documento introductorio [36] se explica exhaustivamente cómo funciona este método, que se ha aplicado a técnicas de reconocimiento de voz Sistemas de guiado jerárquico Este sistema de guiado consiste en una jerarquización del mapa, que se organiza en secciones y sub-secciones, para facilitar la búsqueda de objetivos. 18

44 Capítulo 1. Introducción Al tener el mapa organizado, la búsqueda del objetivo es más eficaz y por lo tanto la navegación hasta el lugar más sencilla. Además esta técnica para el entorno que se va a tratar en este proyecto proporciona una ventaja: queriendo el usuario un producto, se le va guiando a través de un camino y éste ira pasando a través de diferentes secciones marcadas en el mapa. Así, cada vez que cambie de sección, se le pueden ir indicando las ofertas o los contenidos de cada una de ellas. El campo donde este sistema es más utilizado es el guiado de robots, y la creación de mapas para estos. A continuación se muestran algunos estudios sobre esta técnica. Guiado jerárquico En [37] se muestran las ventajas de usar métodos de planificación de caminos jerárquicos de los que no lo son. Comenta que se puede usar los niveles inferiores de jerarquía para definir zonas más pequeñas como habitaciones y así guiar al robot dentro de éstas sin tener en cuenta todo lo demás, mejorando la eficiencia computacional. También, la planificación de caminos, se aplica a la creación de videojuegos. En [38] se describe como puede dividirse un mapa en pequeños clústeres donde las rutas dentro de éstos están pre-computarizadas y para pasar de un clúster a otro, en niveles más altos, de forma directa. En cambio de modo tradicional tiene que decidir dónde dirigirse observando todo el mapa. Mapas jerarquizados La creación de mapas con una distribución jerárquica, por lo que se ha visto, es muy útil para el guiado de robots. En [39] se muestra cómo se pueden crear estos mapas usando marcas visuales y restricciones geométricas. Comenta que estos mapas tienen varias ventajas sustanciales respecto a un mapa normal. Una puede ser una mejor interacción con las personas ya que los elementos de nivel más alto del mapa se pueden corresponder con conceptos, que son conocidos por los humanos, como habitaciones o pasillos sin utilizar coordenadas, que a veces no tienen sentido para éstos. Otra ventaja es que se pueden usar métodos de planificación de caminos jerárquicos obviamente. 19

45 Capítulo 1. Introducción En la Figura 15 se muestra un ejemplo de jerarquización de secciones presentes en un centro comercial. Las diferentes alturas definen diferentes niveles de jerarquía. Figura 15. Jerarquización de secciones de un centro comercial Otros tipos de distribuciones jerárquicas Hay otras aplicaciones de sistemas jerárquicos. Algunas de éstas tienen que ver con la forma de actuar sobre los mecanismos de movimiento del robot. Por ejemplo en [40] se puede ver como usan un controlador jerárquico para un robot de tres ruedas. Basan su control en 3 niveles, el primero es el planificador de movimiento que marca la ruta a seguir, el segundo pasa por un compensador cinemático y en el tercero está el controlador dinámico que maneja los motores. 1.3 Objetivos En este proyecto se ha desarrollado un sistema autónomo de guiado inteligente en un centro comercial para personas mayores y/o con alguna discapacidad visual o vocal denominado SLYG. Para lograr alcanzar el objetivo del proyecto se han desarrollado los siguiente sub-objetivos: creación de un sistema de localización en interiores, creación de un sistema de guiado y que todo lo anterior tenga aplicación para discapacitados Sistema de localización en interiores La creación de un sistema robusto de localización en interiores es el primer objetivo. Actualmente la mayoría de los sistemas existentes se encuentran en desarrollo, son muy caros y/o no son muy precisos debido a que no es una tecnología muy desarrollada. Esto conlleva que para crear uno fiable se debe estudiar a fondo el 20

46 Capítulo 1. Introducción estado del arte para escoger el sistema que mejor se adapte o si es necesario desarrollar uno nuevo para tal fin. Los requisitos del SLYG escogido son: Alcance adecuado a una planta de un centro comercial Precisión acorde con el entorno donde se desenvuelve el SLYG Bajo consumo energético al tratarse de un dispositivo móvil Presupuesto ajustado debido a su condición de proyecto académico Sistema de guiado Este sistema tiene que ayudar al usuario a desenvolverse con facilidad dentro del centro comercial. Esto implica que le sitúe en el mapa del centro comercial, mostrarle las opciones que tenga a su alrededor y la posibilidad de guiarle hasta cualquier sección a la que desee ir o encontrar cualquier producto Aplicación para discapacitados El sistema además tiene que ser adecuado para el uso por parte de personas con alguna discapacidad, donde entran personas mayores, invidentes o con visión reducida y sordomudos o con alguna dificultad auditiva o de dicción. Debe ser por tanto un sistema inteligente con una interfaz muy simplificada y de manejo intuitivo. 1.4 Metodología Para la consecución de estos objetivos es necesaria una metodología de desarrollo óptima. En los siguientes sub-apartados se plantean las soluciones adaptadas para conseguir los objetivos Búsqueda de sistemas de localización en interiores La primera tarea para realizar un sistema de guiado es crear un sistema de localización para determinar la posición del objeto como se ha descrito anteriormente. En el caso que aquí atañe es un sistema de localización en interiores 21

47 Capítulo 1. Introducción ya que el espacio donde se desarrolla el proyecto es el interior de un centro comercial. Primeramente se ha estudiado el estado del arte para recopilar toda la información relacionada con los sistemas existentes y aquellos que estén en desarrollo. Se tiene que realizar un estudio exhaustivo de este estado del arte para conocer de primera mano todos estos sistemas, así como sus principales ventajas e inconvenientes. Este estudio es crucial para después realizar una elección adecuada del sistema Elección del sistema adecuado Después de esta búsqueda ha elegido un sistema acorde con las necesidades del proyecto. Como se ha comentado en los objetivos del apartado, el sistema tiene que ser robusto y con poca tasa de error dentro de la precisión del sistema además de comprobar el alcance en función del tamaño de un centro comercial. Por último comprobar que el sistema elegido está dentro del presupuesto. También es conveniente estudiar el consumo de los sistemas por los motivos descritos en el apartado Creación de un prototipo Ya elegida la tecnología a implantar, se ha realizado un modelo real totalmente funcional del sistema de localización y se ha comprobado el funcionamiento de éste. Para la creación del prototipo necesitamos un hardware donde implementar el software que se ha desarrollado. Este proyecto, finalmente, se basa en la tecnología inalámbrica ZigBee usando el RSSI (indicador de Intensidad de la señal) para calcular las distancias. Con una red de esta tecnología se procede a realizar la trilateración con las señales para estimar la posición del objeto. En concreto se usan 4 balizas, situadas en puntos distantes dentro del centro comercial, que reciben la señal de un dispositivo móvil que lleva el cliente. Todos estos módulos se conectan inalámbricamente a su vez con un ordenador principal donde se procesa la información. 22

48 Capítulo 1. Introducción Para las balizas y el dispositivo móvil se usaran unas placas de desarrollo llamadas Arduino con módulos XBee para su comunicación inalámbrica. Estas placas se comercializan pero son de código abierto y por tanto también se podrían realizar en un laboratorio. Los módulos de conexión inalámbrica XBee se basan en el protocolo de comunicación ZigBee que aportan un sistema eficaz y de bajo consumo de comunicación. Se usa la versión Pro de estos módulos que llegan a alcanzar 1km en espacios abiertos reduciéndose considerablemente el alcance en interiores. En la posición de ordenador central se utiliza un PC convencional con Windows instalado, donde se programan todos los algoritmos de localización. Para la estimación de la posición se utiliza un algoritmo basado en trilateración pero con una concepción distinta ideado exclusivamente para este proyecto Elaborar un sistema de guiado jerárquico Después de la creación del prototipo de localización se debe crear todo el sistema de guiado que se debe integrar con el sistema de localización para crear un sistema funcional. El algoritmo debe estar programado en el ordenador central, para que éste, luego, envíe la información calculada al dispositivo móvil y advierta a la persona. Como se ha explicado en el apartado el sistema tiene que sortear el problema de estar implantado en un entorno relativamente abierto y cambiante como es un centro comercial. Por este problema se ha escogido enfocar el sistema como uno jerarquizado. Así se tiene el mapa del centro comercial dividido en las diferentes secciones y subsecciones que tenga, facilitando así tanto la navegación, como la localización del objetivo. Además el SLYG permitiría ir dando información y ofertas en todas las secciones que vaya recorriendo el cliente. 1.5 Planificación temporal Aquí se muestra la planificación temporal en base a la metodología de estudio, teniendo todas las tareas a realizar separadas en el tiempo para su posible realización de manera ordenada y eficaz. 23

49 Capítulo 1. Introducción Tareas Estas tareas estarían divididas en dos apartados y serían: Apartado técnico A. Estudio de los sistemas existentes 20/09/10-22/10/10 B. Elección del sistema 18/10/10-29/10/10 C. Pruebas Arduino y XBee 01/11/10-19/11/10 D. Algoritmo de localización 08/11/10-03/12/10 E. Prototipo de localización 22/11/10-21/01/11 F. Algoritmo de mapeado jerárquico 24/01/11-11/02/11 G. Algoritmo de Guiado direccional 14/02/11-04/03/11 H. Algoritmo de guiado libre 07/03/11-25/03/11 I. Mejora de algoritmo de localización 28/03/11-15/04/11 J. Prototipo final 04/04/11-13/05/11 Creación de documentos K. Revisión del estado del arte 20/09/10-22/10/10 L. Anexo B 20/09/10-06/12/11 M. Memoria final 16/04/11-27/05/ Diagrama de Gantt En la Figura 16 se muestra gráficamente la distribución temporal del proyecto en un diagrama de Gantt. Figura 16: Diagrama de Gantt 24

50 Capítulo 2. Análisis del problema Capítulo 2. Análisis del problema En este capítulo se analiza el problema que aborda el proyecto: El guiado para personas con discapacidad dentro de un centro comercial. Primero se analizan los objetivos que se quieren alcanzar, después se estudian las posibles soluciones para, por último, elegir la que más se adapte a las necesidades y recursos del proyecto. 2.1 Objetivos Primeramente se van a desarrollar los objetivos comentados en el apartado 1.3. Este proyecto tiene como objetivo principal la creación de un sistema autónomo de guiado inteligente en un centro comercial para personas mayores o con alguna discapacidad visual o vocal, denominado SLYG. Para alcanzar el objetivo propuesto se han completado tres objetivos parciales que además corresponden con tres grandes hitos en el desarrollo del proyecto. Estos son, al igual que los mostrados en la Figura 17: 1. Desarrollo de un sistema de localización en interiores 2. Sistema de guiado implementado sobre este sistema de localización 3. Aplicación que debe tener para que su uso sea adecuado para personas con discapacidad. 1. Sistema de localización Objetivos 2. Sistema de guiado 3. Aplicación para discapacitados Figura 17. Esquema resumen de los objetivos 25

51 Capítulo 2. Análisis del problema El primer objetivo es fundamental para la realización del segundo ya que el usuario del sistema debe estar localizado en el mapa para comenzar a dar órdenes de guiado hacia la meta, que es otro lugar del mapa Sistema de localización en interiores Se trata de crear un sistema robusto de localización en interiores. El funcionamiento del prototipo debe ser parecido al del sistema GPS pero en un entorno mucho más reducido y que además es cerrado, lugares donde el GPS no es operativo. El sistema principalmente debe estimar la posición de un sujeto dentro de un entorno cerrado como puede ser un centro comercial a partir de las señales que proporcionen unas balizas distribuidas por la planta del edificio. Además este sistema debe funcionar de forma totalmente inalámbrica para que el usuario tenga total libertad de movimientos. Para concretar más las características del sistema que se debe desarrollar se proponen unos requisitos mínimos que tienen que poseer el prototipo para que luego sea de utilidad en el resto del proyecto. Estos son: Alcance El sistema debe tener un alcance en función del tamaño medio de un centro comercial. Ya que los sistemas posibles son muy variopintos, el que se necesita debe tener el radio de acción adecuado al entorno en el cual está implantado el sistema. Estas medidas serían las de una planta típica de varios cientos de metros cuadrados. Debido a las limitaciones del proyecto, basta que el sistema funcione en una planta cuadrada con una superficie de alrededor de unos 100m 2 que es la de mayor tamaño que se dispone. Precisión Ya que el sistema debe funcionar en un centro comercial y el objetivo es guiar al cliente, a través del mismo, para comprar productos concretos, éste debe tener una precisión adecuada lo que conlleva que el sistema no debe confundirse entre pasillos. Además si fuera posible se debería diferenciar el pasillo en el que está el usuario y distinguir entre diferentes tipos de productos en una misma sección donde 26

52 Capítulo 2. Análisis del problema hubiera artículos del mismo tipo. En términos matemáticos el error de precisión debería ser menor a 2 metros. Consumo energético Como el sistema es inalámbrico y tiene un dispositivo móvil, necesita baterías. Por tanto el consumo de este dispositivo debe ser lo más ajustado posible para maximizar la duración de las baterías lo que conlleva reducir el coste de mantenimiento del sistema. Además las baterías no pueden ser muy grandes ya que aumentaría el peso del dispositivo lo que supone menor movilidad. Concretando aun más debería funcionar con pilas tipo AA y no más de 6. Presupuesto El sistema se enmarca dentro de un proyecto social amplio, por lo tanto el coste de los componentes del prototipo no puede ser muy elevado. Además se supone que el sistema en un futuro debería ser comercial por lo que un coste reducido facilitaría su implantación en los centros comerciales Sistema de guiado Para ayudar al discapacitado se necesita darle la dirección adecuada para que llegue a los productos que desee o le informe de lo que le rodea. Para esto se necesita un sistema de guiado capaz de desenvolverse en el entorno del centro comercial. Este sistema de guiado debe obtener la información de posición del sistema planteado en el primer objetivo para después orientarse hacia el objetivo deseado por el usuario. Por ello este sistema se debe orientar en un espacio relativamente abierto. Al contrario que un sistema de guiado por GPS que debe guiarse a través de caminos predeterminados marcados por las carreteras, un centro comercial es un entorno más abierto y volátil. Aunque sí que tiene pasillos por los que orientarse entre secciones dentro de estas los objetos distribuidos por ellos de forma más extensiva y no formando caminos lógicos por donde guiarse. Por esta razón el sistema de guiado necesita un mapeado que muestre al usuario donde está, en términos adecuados, para después decirle lo que tiene alrededor o guiarle de manera eficaz hasta el artículo que desee. 27

53 Capítulo 2. Análisis del problema Acorde con lo dicho anteriormente el sistema debe tener implantado dos modos de guiado, uno al que se le ha llamado direccional, que le indicaría el camino adecuado para llegar al artículo o sección que desee y un segundo modo, denominado libre, que iría mostrando al usuario todo lo que rodea. En la Figura 18 se muestra una idea de cómo debe ser cada uno de los modos de guiado. Figura 18. Objetivo de tipos de guiado Aplicación para discapacitados Además de estos dos objetivos técnicos descritos anteriormente en los apartados y 2.1.2, se debe tener en cuenta que se trata de un sistema orientado a personas con algún tipo de discapacidad que tengan dificultades para desenvolverse en un centro comercial. Por esto debe ser un sistema cuyo tiempo de aprendizaje para su uso debe ser nulo o muy bajo. Por ello la interfaz debe ser de uso intuitivo y adaptada a las discapacidades del cliente de forma que muestre el contenido de la forma más simple posible. 2.2 Estudio de posibles soluciones para alcanzar los objetivos Una vez analizados los objetivos que se desean alcanzar, y una vez estudiado el estado del arte del apartado 1.2, es el turno de ver cuáles son los posibles sistemas o tecnologías que se adapten a estos objetivos marcados. 28

54 Capítulo 2. Análisis del problema En este proceso se van detallando las opciones viables que se han encontrado divididas en diferentes apartados, como se muestra en el esquema de la Figura 19, correspondientes con los objetivos descritos en el apartado 2.1. A. Tecnologías Aplicables B. Técnicas posibles Sistemas de localización C. Algoritmos D. Métodos de refinamiento Posibles soluciones Guiado E. Disposición de las balizas F. Tipos de Mapeado G. Tipos de guiado Requisitos de la aplicación H. Interfaz I. Facilidad de uso Figura 19. Esquema de las posibles soluciones Sistemas de localización en interiores Según las características descritas en el apartado sobre el sistema de localización se procede a analizar las opciones viables. Este apartado se divide en cinco secciones correspondientes con las posibles tecnologías que podemos utilizar, las técnicas, los algoritmos aplicables, métodos de refinamiento de señal y por último las diferentes posibles disposiciones de balizas. A. Tecnologías aplicables Una vez estudiado el apartado del estado del arte correspondiente a tecnologías inalámbricas, se identifican dos posibles protocolos de comunicaciones que pueden cumplir con el objetivo propuesto en Estos protocolos son el WiFi y el ZigBee. A continuación se analizan los puntos que tienen a favor y en contra uno y otro. WiFi El protocolo WiFi está muy extendido en el terreno de las comunicaciones inalámbricas en entornos cerrados o no demasiado grandes para dar conexión a internet a multitud de dispositivos móviles. 29

55 Capítulo 2. Análisis del problema Esto conlleva a que la mayoría de dispositivos móviles que se podrían usar para este proyecto como teléfonos móviles o PDAs incluyen esta tecnología y además muchos centros comerciales disponen de una red de este tipo para proporcionar conexión a internet a los clientes, esto ayudaría a la implantación del sistema ya que se reducirían los costes al ser un sistema existente. Por otra parte tenemos la potencia de estos dispositivos que suele estar entorno a 32mW o 15dBm. Esto conlleva a que la señal tenga un alcance adecuado pero se trata de dispositivos que tienen un consumo energético algo elevado. En cuanto a coste es moderado pero no es de las tecnologías más baratas. ZigBee Este protocolo se usa principalmente en domótica y sistemas industriales de control que requieran la ausencia de cableados. Es por tanto un sistema mucho menos extendido que el Bluetooth lo que supone que se debe crear toda la red de nuevo. A su favor tiene que es una tecnología más económica que el WiFi y su versión comercial dispone de dos especificaciones de diferente potencia una de 1mW y otra de 63mW. La primera supone que sea ideal en cuanto a parámetros de consumo energético pero presenta problemas de alcance al ser una potencia de emisión muy baja. La segunda especificación tiene una potencia adecuada para cumplir con los objetivos de alcance pero penaliza en el consumo. Este problema se soluciona al disponer estos dispositivos de un estado dormido donde se minimiza el consumo y sólo despiertan cuando tienen que comunicarse. B. Técnicas posibles de localización Según las tecnologías posibles descritas en el apartado A y las condiciones del proyecto donde no existe la posibilidad de crear, por ejemplo, arrays de antenas para utilizar la técnica de AoA, sólo hay una técnica viable, el indicador de intensidad de seña (Rssi) que se describe su posible utilización a continuación. Rssi Esta técnica de localización supone el uso de la perdida de señal entre emisor y receptor, reflejada por el indicador de intensidad de señal del dispositivo, como 30

56 Capítulo 2. Análisis del problema medida de inferencia de distancias. Con esta técnica se pueden luego utilizar algoritmos tales como los descritos en el apartado C. Los problemas que conlleva la utilización del RSSI son los referidos a problemas de precisión ya que hay multitud de factores que varían esta señal aparte de la distancia, como son los diversos obstáculos que tuviera que atravesar la señal o la presencia de multitrayecto debido a las características típicas de las ondas como puede ser la reflexión. Estos factores son difíciles de filtrar y por lo tanto la precisión usando esta técnica no es muy elevada y sólo se puede mejorar usando métodos de refinamiento de la señal, descritos los que se pueden aplicar en el apartado D. C. Algoritmos posibles Usando cualquiera de las dos tecnologías posibles, WiFi y ZigBee, mediante la técnica del indicador de intensidad de señal, se pueden usar indistintamente los dos siguientes algoritmos, el fingerprinting y la trilateración. A continuación se profundiza en estos dos algoritmos: Fingerprinting Esta técnica, también conocida como reconocimiento de patrones, es la más utilizada en los sistemas de localización en interiores existentes. Es un sistema que divide el mapa en diferentes zonas y durante un periodo de calibración se recogen los valores típicos de Rssi que dan las balizas en cada una de estas zonas. Una vez con el sistema activo se comparan las señales que se reciben con las recogidas durante la calibración y así estimar la posición donde se encuentra el dispositivo móvil. Es un algoritmo que da ratios de error bastante aceptables, en torno a 2m, pero presenta algunos problemas, como son la necesidad de un periodo de calibración y que las localizaciones son estáticas mostrando dificultades si queremos saber la dirección que está tomando el dispositivo si durante el mapeado y calibración se escogen zonas muy grandes. En la Figura 20 se muestra un mapa con diferentes localizaciones marcadas en rojo de las que se guardan los valores típicos que registran las cuatros balizas, mostradas como AP1-AP4, para luego compararlas con las muestras recogidas en tiempo real. 31

57 Capítulo 2. Análisis del problema Figura 20. Mapa con diferentes localizaciones Trilateración Al igual que el algoritmo de fingerprinting, éste se puede usar conjuntamente con la técnica de Rssi. Este algoritmo usa directamente las perdidas en la señal para inferir una distancia y con ello mediante la intersección de circunferencias de radios iguales a las diferentes señales y centradas en las balizas se puede estimar la posición del dispositivo móvil. La principal ventaja que tiene este sistema es la ausencia de periodo de calibración y que según el periodo de muestreo se pueden obtener datos de localización lo suficientemente cercanos como para ver correctamente las trayectorias que está llevando el dispositivo móvil. Por el contrario tiene el problema de la precisión, que puede llegar a ser un 60% menor que usando el algoritmo de fingerprinting, debido a que se tiene el mapa discretizado eliminando medidas intermedias que aumentan el error, y por esta razón es menos usado en los sistemas existentes. En la Figura 21 se muestra como se han generado unas circunferencias alrededor de las balizas, en función de las distancias estimadas, para determinar dónde está el dispositivo móvil. 32

58 Capítulo 2. Análisis del problema Figura 21. Trilateración con tres antenas [41] D. Métodos de refinamiento de señal Después de hablar de las posibles tecnologías y técnicas de localización se necesita algún método de refinado de señal para mejorar el sistema y así cumplir con el requisito de precisión. Algoritmos de media móvil Son algoritmos que utilizan medias móviles de las señales para estabilizar la señal y filtrar los posibles ruidos presentes en ella. Estos algoritmos son sencillos de implantar y aumentan considerablemente la precisión, pero todo a costa de generar retardos en el sistema en función de los términos que se cojan para hacer la media. Esto da lugar a que la posición mostrada vaya retrasada en comparación con la posición real y que suavice los cambios de dirección dando lugar a trayectorias imposibles. Covarianza Es un algoritmo utilizado para diferenciar cuando el sujeto está en movimiento de cuando está parado. Este sistema usa la covarianza para determinar el nivel de linealidad entre los ejes de coordenadas del mapa. Por lo que, si está en movimiento, el sujeto lleva normalmente trayectorias rectilíneas y la covarianza aumenta a diferencia de si está parado y la estimación de la posición se distribuye aleatoriamente alrededor de un punto lo que conlleva una baja covarianza. 33

59 Capítulo 2. Análisis del problema Este algoritmo, al igual que los de media móvil, presenta problemas de retardos en la señal y además, éste en concreto, no tiene muy buena precisión. Algoritmos inteligentes Estos algoritmos implementan inteligencia al sistema eliminando situaciones imposibles para mejorar el funcionamiento del sistema de localización. Estos algoritmos pueden incluir funciones que eliminen las posibilidades de atravesar paredes o velocidades demasiado altas en comparación con el paso de una persona normal. En general proporcionan una gran precisión al sistema pero a costa de una programación muy complicada y un gran coste computacional. E. Disposición de las balizas En este apartado se analizaran las posibles disposiciones para colocar las balizas con los recursos disponibles explicados en el Capítulo 3. La disposición de los elementos del sistema es muy importante para tener la máxima precisión ya que si utilizamos varios dispositivos juntos, de manera que formen un único dispositivo, aumentaremos la precisión de la señal recibida y si se colocan más balizas fijas aumenta la precisión del sistema al ser el algoritmo de trilateración o fingerprinting más eficaz. Utilizando 10 dispositivos con sus respectivas antenas, que se pueden emplear indistintamente como balizas fija o dispositivos móviles, se obtienen las siguientes configuraciones posibles. 3 Balizas La primera opción es distribuir los dispositivos que se tienen de forma que existan tres balizas fijas triples (tres dispositivos por baliza) y un dispositivo móvil simple mostrado en la Figura 22. De esta forma se obtendrían tres balizas que proporcionarían tres señales cada una dando bastante fiabilidad a la medida pero perdiendo precisión al tener pocas balizas. 34

60 Capítulo 2. Análisis del problema Figura 22. Disposición con tres balizas 4 Balizas Como segunda opción se tendrían cuatro balizas dobles y un dispositivo móvil doble como se muestra en la Figura 23. De esta manera se obtendrían unas balizas lo suficientemente fiables y se tendrían cuatro balizas lo que conlleva un aumento de precisión comparado con la disposición de tres balizas triples. Además al tener el dispositivo móvil doble llegarían cuatro señales por baliza por lo que la señal sería muy fiable. Figura 23. Disposición con cuatro balizas Balizas múltiples Como última opción se podrían colocar tres balizas dobles más tres balizas simples y un dispositivo móvil simple como se muestra en la Figura 24. Con lo que se tiene mucha precisión al tener seis balizas pero tres de ellas tendrían una fiabilidad baja al solo proporcionar una señal cada una. Esta configuración en principio sería 35

61 Capítulo 2. Análisis del problema desechable debido a esta baja fiabilidad y además el algoritmo de triangulación, si al final se opta por este, se complicaría lo que conlleva mayor coste computacional. Figura 24. Disposición con balizas múltiples Guiado En este apartado se analizan los posibles métodos de guiado. Para cumplir con los objetivos descritos en el apartado debería tener un mapeado eficaz y después dos modos de guiado uno libre y otro direccional. A continuación se describen todos estos puntos: F. Tipo de mapeado Primeramente para cumplir con el objetivo de situar al usuario dentro del centro comercial y que sepa dónde está de forma concisa. Un método eficaz y sencillo de conseguirlo puede ser crear un mapa jerarquizado donde se definieran los diferentes niveles acorde con las secciones y sub-secciones del centro comercial como se muestra en la Figura 25. De esta manera se conseguiría dar al usuario una información precisa de su situación sabiendo en que sección y subsección estaría. 36

62 Capítulo 2. Análisis del problema Figura 25. Diferentes niveles de jerarquía en un centro comercial Además este tipo de mapeado jerárquico facilitaría la creación del sistema de guiado al simplificar el algoritmo ya que tiene un mapa dividido en secciones. G. Tipos de guiado Después de analizar la posibilidad más sencilla y eficaz de mapeado se procede a ver como serian cada uno de los dos modos de guiado. Estos, acorde con los objetivos definidos en el apartado 2.1.2, deben de ser uno libre y otro direccional. A continuación se describen las posibles características de cada uno: Libre El sistema de guiado libre podría ser un sistema que le indique al usuario todo lo que tiene alrededor de forma que sepa lo que le rodea y así poder ir descubriendo los productos existentes en el centro como se muestra en la Figura 26. La forma de mostrárselo, ayudado por el mapeado jerárquico, sería diciéndole en qué nivel superior está para luego ir descendiendo de nivel y mostrarle más detalles. Además, teniendo en cuenta la dirección que está llevando, este modo, no sólo iría diciendo que tiene a su alrededor sino en qué dirección esta como pudiera ser derecha, izquierda, delante o detrás. 37

63 Capítulo 2. Análisis del problema Figura 26. Ejemplo de guiado libre Direccional El segundo modo de guiado sería más parecido al de un sistema de GPS para automóviles. En este modo de guiado el usuario primero decidiría que producto quiere dándoselo a conocer al sistema, el cual le guiaría hasta el destino, de forma que este sistema le guiara por el camino más corto y accesible dándole instrucciones direccionales muy sencillas siempre pudiendo corregir el camino si éste se confunde al igual que muestra la Figura 27. Figura 27. Ejemplo de guiado direccional 38

64 Capítulo 2. Análisis del problema Requisitos de la Aplicación Como se ha comentado en los objetivos, más concretamente en el apartado 2.1.3, el SLYG debe tener una aplicación directa para personas discapacitadas. Como estas personas pueden ser invidentes, sordomudos o personas mayores, la parte del SLYG que más debe adaptarse es la interfaz. Ésta es la que debe comunicarse directamente con el usuario, adaptándose a sus necesidades. Otro punto a tener en cuenta, como se ha comentado en los objetivos descritos en el apartado 2.1.3, es la facilidad de uso que se describe también en un punto a continuación. H. Interfaz Como interfaz se conoce el método de comunicar un sistema con una persona. Existen multitud de interfaces y aquí se describen las dos que son más útiles para el SLYG desarrollado en este proyecto. Estas son la interfaz gráfica y la sonora. Gráficas Las interfaces gráficas son las más comunes en cualquier tipo de dispositivo electrónico, donde, mediante la vista, se proporciona al usuario la información que desea. Este tipo de interfaz es muy útil para personas mayores o personas con dificultades auditivas pero para un invidente no tiene ninguna utilidad. Una interfaz gráfica podría ser una pantalla que mostrara la información de forma clara, como se muestra en la Figura 28, la interfaz de un teléfono móvil con diferentes opciones. Figura 28. Interfaz gráfica de un teléfono móvil [42] 39

65 Capítulo 2. Análisis del problema Sonoras Las interfaces sonoras, al igual que las interfaces gráficas, se comunican con el usuario pero no mediante el sentido de la vista, sino mediante el oído, lo que proporciona utilidad para personas invidentes. Hay diferentes formas de comunicarse con el usuario mediante sonidos, la más evidente sería utilizar la voz como sistema de comunicación, pero también podrían ser pitidos o cualquier otro tipo de señal sonora, al igual que el sistema de los semáforos para ayudar a invidentes, dispositivo que se muestra en la Figura 29. Figura 29. Semáforo con dispositivo sonoro para invidentes [43] I. Facilidad de uso Aparte del tipo de interfaz que se utilice también es muy importante el uso que se le dé. Por ejemplo, si se utiliza una interfaz gráfica, ésta debe ser lo más simplificada posible y con caracteres o imágenes grandes para facilitar la lectura. En cambio si se utiliza una interfaz auditiva esta debe ser concisa de forma que no despiste al usuario dándole demasiada información. 40

66 Capítulo 2. Análisis del problema Otro punto muy importante en la facilidad de uso del SLYG es la forma que se introducen los datos, como podría ser el artículo que desea encontrar el usuario. Para esto se debe crear otra interfaz pero de entrada de datos. Esto podría ser una pantalla táctil, botones o un sistema de reconocimiento de voz. Como en este proyecto el dispositivo móvil no dispone de interfaz, una opción sería usar los periféricos de entrada del ordenador central. 2.3 Elección de la solución adecuada Después de analizar todas las posibles soluciones en el apartado 2.2 se han elegido las más adecuadas para utilizarlas en este proyecto siguiendo el mismo esquema que Figura 19. Primero se decide cuál es el mejor sistema de localización para luego decidir cómo se aborda el sistema de localización y la aplicación para discapacitados Sistema de localización En esta sección se decide que tecnología se utiliza para desarrollar el sistema de guiado así como la técnica a utilizar, el algoritmo de localización, los métodos de refinado y por último la colocación optima de las balizas. A. Tecnología ZigBee Como tecnología inalámbrica se escoge el protocolo ZigBee entre las dos opciones dadas en el apartado A, debido a su facilidad de uso y bajo consumo. Esta elección conlleva crear una nueva infraestructura de comunicación, pero de esta manera sólo se usa para este sistema, lo que facilita la programación. Además las antenas que usan esta tecnología son relativamente económicas y su potencia, escogiendo la versión PRO ya que la versión normal no tiene el alcance necesario, es más que suficiente. B. Técnica mediante Rssi Se usa esta técnica ya que el Rssi es la única técnica aplicable usando ZigBee. Por lo tanto se utiliza el indicador de intensidad de señal que incorporan los módulos con el protocolo ZigBee. 41

67 Capítulo 2. Análisis del problema C. Algoritmo de Trilateración Como algoritmo de localización se escoge el de trilateración. Éste tipo de algoritmo obtiene señales de manera continua permitiendo calcular la trayectoria fácilmente, en cambio al no estar discretizadas las zonas como en el algoritmo de fingerprinting el error que aparece es mayor, algo que se intenta solucionar con los métodos de refinado. D. Métodos de refinado Escogido el algoritmo de trilateración que va a aportar una precisión inaceptable, debido a la variabilidad de las señales de RSS, se debe decidir cual o cuales métodos son los adecuados para incluirlos en el prototipo que se va a desarrollar en este proyecto y así cumplir con los requisitos de precisión descritos. Finalmente se decide combinar dos métodos: un algoritmo de media móvil conjuntamente con un sistema inteligente. Sistemas de media móvil El sistema de media móvil se usa para estabilizar la señal recibida de cada baliza eliminando ruidos. También se promedia el punto obtenido después del algoritmo de localización, para reducir los movimientos aleatorios, penalizando la respuesta del sistema al incluir un retardo en función del tamaño de la muestra promediada y la velocidad con la que llegan nuevos datos. Sistema inteligente Después de los dos sistemas de media móvil se implanta un sistema que tiene en cuenta las trayectorias posibles en función de los movimientos del usuario en el mapa y de las señales recibidas, al que se le llama sobre raíles que evite traspasar paredes o movimientos extraños que pueda reflejar el sistema dentro de, por ejemplo, pasillos. El sistema llevara todas las coordenadas obtenidas de localización a unos caminos predefinidos, que son los más probables por los que el usuario esté yendo y a su vez se elimina la posibilidad de que el sistema muestre movimientos imposibles como atravesar paredes. 42

68 Capítulo 2. Análisis del problema E. Colocación de las balizas en 4 puntos El último punto que se debe decidir en cuanto al sistema de localización es la colocación de las balizas. Para ello se escoge disponer 4 balizas dobles con un dispositivo móvil también doble así se obtienen 4 señales por baliza, que aumentan la fiabilidad de la baliza al eliminar ruidos. A su vez se tienen 4 balizas, una más de las necesarias para que funcione un algoritmo de localización, lo que aumenta la precisión del sistema. Se ha comprobado, mediante análisis y pruebas, que es la disposición más robusta de las tres propuestas ya que se obtienen 4 señales por baliza y se tiene una baliza redundante, sabiendo que 3 balizas es el mínimo para una localización en un plano de 2 dimensiones Sistema de guiado En cuanto al sistema de guiado no hay opciones que elegir, ya que únicamente hay una posibilidad descrita en el apartado 2.2.2, para cumplir con los objetivos. A continuación se mostraran las ventajas y los inconvenientes de usar estos sistemas. F. Mapas jerarquizados Se utiliza este sistema para definir las diferentes secciones o sub-secciones presentes dentro de un centro comercial, pudiendo ser hombres y mujeres, como se ha explicado en el apartado F y así poder dar una información precisa y concisa al usuario. G. Guiado Se implantaran los dos diferentes métodos de guiado descritos en el apartado G para que sea un sistema abierto a las diferentes necesidades del usuario. Se utiliza el sistema de guiado libre para cuando el usuario quiera descubrir que le puede ofrecer el centro comercial a la vez que pasea por éste y el sistema de guiado direccional cuando tenga decidido que productos o servicios desea Aplicación para discapacitados Por último se decide qué tipo de interfaz es la mejor para los usuarios en relación con sus discapacidades. Como el sistema está destinado a personas con diferentes tipos 43

69 Capítulo 2. Análisis del problema de discapacidades se opta por usar una interfaz gráfica combinada con una interfaz auditiva. Con esta elección se puede dar servicio a multitud de personas con diferentes tipos de discapacidad. H. Interfaz Interfaz gráfica Se utiliza el ordenador central como interfaz ya que el prototipo de dispositivo móvil no dispone de ella. En éste se mostrará un prototipo de interfaz gráfica que es muy parecida a la que se implante sobre el dispositivo móvil. Por lo que se dotará a la interfaz de una buena visibilidad de la información así como se intentará que ésta sea sólo la imprescindible para facilitar el uso. Interfaz sonora Complementando la interfaz gráfica se dota al sistema de una interfaz sonora que permitirá el uso del dispositivo por parte de, por ejemplo, invidentes siempre y cuando sea un sistema que imposibilite oír otros tipos de sonidos ambientales al usuario ya que en el caso de los invidentes, éste órgano es su principal sistema de guiado. Esta interfaz, al igual que la anterior, da la información de la manera más concisa posible evitando confundir y desconcertar al usuario dándole demasiada información. Para esto se utiliza un sistema de voz para poder informar al usuario sin que este tenga que aprender diferentes códigos de sonidos. I. Facilidad de uso Para finalizar este capítulo se comentan las características de las interfaces que aumenten la facilidad de uso. Esta información dada a través de las interfaces debe ser lo más simple posible facilitando la comprensión de esta por parte del usuario. Como ya se ha comentado en el apartado como no se dispone de ningún tipo de interfaz en el prototipo de dispositivo móvil, se utiliza el ratón del ordenador central como dispositivo de entrada de datos. 44

70 Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto En este capítulo se describen todos los recursos utilizados para materializar las soluciones decididas en el apartado Hardware En este apartado se van a comentar los diferentes dispositivos de hardware utilizados así como las características técnicas más importantes. Se usan como balizas y dispositivos móviles micro-controladores Arduino equipados con módulos XBee que actúan como antena, a su vez se utiliza un ordenador personal a modo de ordenador central, donde se procesan todas las señales que se reciban de las balizas ZigBee La señal de comunicación usa el protocolo ZigBee [44], y para ello se utilizan módulos XBee que actúan como antenas. Para usarlos conjuntamente con los microcontroladores Arduino, descritos en el apartado 3.1.2, se utilizan las placas de interconexión XBee Shield. Módulos XBee Como antenas se utilizan las dos especificaciones de la serie 1 de los módulos XBee [45]. XBee Se tienen 2 módulos de la especificación XBee normal. Éstos se usan para realizar las primeras pruebas de comunicación y para comprobar el funcionamiento del protocolo ZigBee. En la Figura 30 se muestra una fotografía de este tipo de módulos. Figura 30. Módulo XBee normal [45] 45

71 Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto XBee Pro De la especificación Pro de los módulos XBee serie 1, que son los que se usan finalmente en el prototipo, se tienen 10 módulos acorde con la elección de la disposición descrita en el apartado E se utilizarían 8 módulos con sus respectivos micro-controladores a modo de 4 balizas dobles y 2 más para el dispositivo móvil, también doble. Se muestra una fotografía del módulo en la Figura 31. Figura 31. Modulo XBee Pro [45] Características En la Tabla 1 se muestran las características más significativas del modulo XBee Pro serie 1. XBee XBee Pro Alcance en interiores Hasta 30m Hasta 90m Potencia de transmisión 1mW (0dBm) 63mW (18dBm) Sensibilidad del receptor -92dBm -100dBm Ratio de transmisión bps bps Voltaje de funcionamiento 3.3V 3.3V Pico de corriente máximo en TX 56mA 250mA Corriente de RX 50mA 55mA Corriente en modo sleep <10µA <10µA Tipo de antena Chip Cable Tabla 1. Características módulo XBee Pro serie 1 [45] 46

72 Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto XBee Shield Para conectar los módulos XBee con los micro-controladores, descritos en el apartado 3.1.2, se usan las placas de interconexión Arduino XBee Shield versión 1.1. Al igual que módulos XBee Pro se tienen 10 placas XBee Shield. En la Figura 32 se muestra una fotografía de la placa. Figura 32. XBee Shield [46] Arduino Arduino es una plataforma de hardware libre [47] con diferentes tipos de microcontroladores disponibles. Se usa un mismo modelo con dos diferentes revisiones debido a la imposibilidad de conseguir 10 placas de la misma revisión. En total se usaran diez micro-controladores acorde con la cantidad de módulos XBee. Arduino Uno Esta es la revisión del Se usan 5 placas de esta revisión. En la Figura 33 se muestra una fotografía de la placa. Figura 33. Arduino Uno [47] 47

73 Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto Arduino Duemilanove Revisión del Se utilizan 5 placas para completar los 10 dispositivos que se deben usar. En la Figura 34 se muestra una fotografía de la placa. Figura 34. Arduino Duemilanove [47] Características En la Tabla 2 se muestran las características de las dos especificaciones de los microcontroladores Arduino. Arduino Uno Arduino Duemilanove Micro-controlador ATmega368 ATmega368 Voltaje de funcionamiento Voltaje de entrada 6-20V 6-20V Memoria Flash 5V 32KB (0.5KB usados por el bootloader) 5V 32KB (2KB usados por el bootloader) SRAM 2KB 2KB EEPROM 1KB 1KB Velocidad de reloj 16Mhz 16Mhz Tabla 2. Características de los micro-controladores Arduino [47] 48

74 Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto Alimentación de los dispositivos Las placas que actúan como balizas están alimentadas mediante la entrada USB que disponen conectados a ordenadores situados donde las balizas. Las dos placas que funcionan a modo de dispositivo móvil están alimentadas con porta-pilas de cuatro pilas AA como el que se muestra en la Figura 35. Figura 35. Porta-pilas cuádruple [48] PC Como se ha comentado al principio de sección en el apartado 3.1 se usa un ordenador portátil personal, mostrado en la Figura 36, utilizado a modo de ordenador central. Figura 36. Ordenador central [49] 49

75 Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto Características En la Tabla 3 se muestran las características del ordenador utilizado. Sistema operativo Windows 7 Procesador Velocidad de reloj Caché Núcleos Memoria RAM Disco duro Tabla 3. Características del ordenador utilizado Intel Core i7 740QM 1.73Ghz 6Mb 4 núcleos / 8 hilos 4GB 750GB 3.2 Software Después de analizar todos los recursos de hardware que se disponen para desarrollar el proyecto se muestran los recursos de software Windows 7 Se usa Windows 7 como sistema operativo del ordenador central del apartado Arduino Para la programación de los micro-controladores Arduino del apartado se utiliza el software Arduino Alpha 0021, que proporciona el fabricante, así como la API que controla los módulos XBee para utilizarlos con los micro-controladores. Arduino Alpha 0021 El Arduino Alpha 0021 es el compilador de los micro-controladores Arduino que proporciona Arduino. Se trata de un software libre basado en el lenguaje de programación de alto nivel Processing. XBee Arduino Library Versión También se usa API libre creada para facilitar la programación de microcontroladores Arduino equipados con módulos XBee. 50

76 Capítulo 3. Recursos con los que se desarrolla el proyecto Microsoft Visual Studio 2010 Como entorno de programación para el ordenador central se usa el que proporciona Microsoft, el MS Visual Studio 2010, que incluye diferentes lenguajes de programación de los cuales se utiliza el Visual Basic como lenguaje. Visual Basic El Visual Basic es un lenguaje de programación de alto nivel con interfaz gráfica, incluido en el Visual Studio API VB Excel 2007 Para la recogida de datos se utiliza la API incluida en el Visual Basic que permite la interacción con el Microsoft Excel XCTU El XCTU es el programa que permite la configuración de los módulos XBee. Programando sus características para que se comuniquen entre sí. 51

77 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG Capítulo 4. Arquitectura del SLYG En este capítulo se explica la arquitectura del sistema de modo que se detalla donde encajan todos los recursos mencionados en el Capítulo 3 para ver de un vistazo general cómo funcionan en conjunción. Primero se da una visión general del SLYG para luego ver cada parte más a fondo. 4.1 Esquema general En este apartado se ha explicado, en líneas generales, la arquitectura del SLYG. En la Figura 37 se muestra el esquema general de este sistema. Figura 37. Esquema general En esta figura se muestra como el usuario porta el dispositivo móvil. Este dispositivo móvil se comunica con las cuatro balizas existentes, las cuales detectan la pérdida de intensidad en la señal mediante el indicador de RSS. Este dispositivo móvil y las balizas compondrían el sistema inalámbrico. El siguiente dispositivo es el ordenador central que se encarga de procesar los datos recibidos de las balizas. Dentro de este ordenador, una vez procesados los datos, se obtiene la información de localización y a partir de esta la información de guiado. El último paso consiste en comunicar esta información al usuario a través de la interfaz. 52

78 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG 4.2 Desglose del esquema A continuación se muestra el desglose del esquema expuesto en el apartado 4.1. Se descompone la arquitectura en dos partes, el sistema de sensorización y comunicaciones inalámbrico, que se documenta exhaustivamente, y el ordenador central que sus diferentes apartados dan paso al Capítulo 5, Capítulo 6 y Capítulo Sistema inalámbrico Este sistema de comunicaciones y sensorización inalámbrico es el encargado de proporcionar movilidad, comunicarse con el usuario y recoger las señales para que después el ordenador central procese las señales. En los siguientes dos apartados se muestran los dispositivos que componen el SLYG y su disposición sobre la planta del centro comercial y luego se comenta como se comunican entre sí estos dispositivos. Disposición de dispositivos El SLYG está compuesto de los recursos definidos en el Capítulo 3. Estos son diez dispositivos compuestos por una placa Arduino (cinco de la versión Duemilanove y cinco de la versión Uno) equipados con una antena XBee Pro que se conecta a la placa por medio de la XBee Shield. La colocación de dispositivos en el entorno es la elegida en el apartado En la Figura 38 se muestra como se disponen los dispositivos. Figura 38. Disposición de dispositivos 53

79 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG Ocho dispositivos de los anteriores actúan como balizas, en la Figura 38 se muestran como Baliza 1, Baliza 2, Baliza 3 y Baliza 4 que a su vez cada una de ellas está compuesta por dos dispositivos denominados Df(Numero de baliza).(numero de dispositivo dentro de la baliza). Cada una de las balizas se sitúa en una esquina del centro comercial. Los dispositivos contenidos en las balizas 2 a 4 están alimentados mediante cables USB conectados a ordenadores supletorios colocados en cada una de las tres esquinas. Estos ordenadores se han utilizado para este proyecto por comodidad pero se pueden sustituir por cualquier otro sistema de alimentación más sencillo. Los dos dispositivos de la Baliza 1 están alimentados mediante cables USB, de la misma forma que los anteriores, pero conectados al ordenador central de modo que el dispositivo 1.1 usa el cable USB, no sólo para alimentarse, sino también como puerto serie para comunicarse con el ordenador central obteniendo así la comunicación entre sistema inalámbrico y ordenador central. Los dos dispositivos restantes actúan como Dispositivo móvil y han sido denominados Dm1.1 y Dm1.2. Estos dos dispositivos están alimentados mediante dos porta-pilas. Este dispositivo móvil es el que debe llevar el usuario para conseguir su localización. Sistema de comunicaciones El primer paso en el sistema de comunicación es la radiación de señales por parte de los dispositivos Dm1.1 y Dm1.2 cada 10ms que son recogidos por los dispositivos DfX.X de las balizas. De modo que cada uno de estos dispositivos recibe dos señales de los dos dispositivos DmX.X así cada baliza obtiene cuatro señales de RSS. En la Figura 39 se muestra gráficamente lo descrito anteriormente. 54

80 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG Figura 39. Envío de señales desde el dispositivo móvil Una vez que todas las balizas han recibido señales del dispositivo móvil se deben enviar al ordenador para su posterior procesado. Como se ha comentado sobre el sistema de comunicaciones, el dispositivo Df1.1 es el que actúa de enlace con el ordenador central mediante cable USB que actúa como puerto serie. De esta manera todos los demás dispositivos menos los DmX.X envían los datos recibidos al Df1.1 para que después éste lo mande al ordenador central donde se procesaran como se muestra en la Figura

81 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG Figura 40. Recogida de señales en el ordenador Las diferentes dispositivos se han programado de tres diferentes maneras: Los dispositivos móviles denominados Dm1.1 y Dm1.2 están programados con el código de la Parte IV.1.1. Estos envían señales a los dispositivos de todas las balizas cada 10ms indicándoles que dispositivo móvil se las envía. Todas las balizas excepto la Df1.1 llevan implementado el código de la Parte IV.1.2 referido a balizas sin conexión al ordenador central. Estas balizas reciben las señales de los dispositivos móviles, calculan la pérdida de señal y se la envían al dispositivo Df1.1 con su respectiva etiqueta cada 10ms. La baliza Df1.1 está programada con el código mostrado en la Parte IV.1.3. Esta baliza es la encargada de recibir todas las señales de todos los dispositivos situados en las balizas y además de recibir las señales de los dos dispositivos móviles. En este micro-controlador se clasifican todos los datos recibidos y se envían al ordenador central en forma de tramas con una 56

82 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG periodicidad de 100ms. Estas tramas tienen el formato especificado en el apartado Hecho todo lo anterior tendremos las diferentes señales en el ordenador central para su posterior procesado Ordenador central Este dispositivo actúa como cerebro del SLYG, procesando todos los datos recibidos. Por una parte tiene todos los datos del sistema inalámbrico que sirven para estimar la localización de usuario y por otra tiene los recibidos por parte del usuario seleccionando el destino deseado en caso que escoja un guiado direccional. Procesamiento de datos Una vez que los datos del sistema inalámbrico llegan al ordenador principal pasan por tres fases, el algoritmo de localización, que estima la posición del usuario, el algoritmo de guiado, que dependiendo del modo, guía al usuario por el centro comercial, y por último la interfaz que es la encargada de mostrar la información deseada por el usuario de igual modo que se muestra en la Figura 41. Figura 41. Esquema interno del ordenador central En los siguientes apartados se desglosar estos tres procesos. Algoritmo de localización En este apartado, que sirve como introducción al Capítulo 5, se comenta cómo funciona en rasgos generales el algoritmo de localización. 57

83 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG Este algoritmo de localización consta de 4 fases como se muestra en la Figura 42. Figura 42. Esquema del algoritmo de localización El primer paso es la conversión de datos. Se necesita convertir las señales recibidas de las balizas, que indican las pérdidas de señal entre el dispositivo móvil y las balizas, medidas en dbm a metros, unidad útil para el algoritmo de localización. Esto se hace en el conversor que también tiene la función de efectuar medias móviles con las señales para reducir los ruidos. El segundo bloque corresponde al algoritmo de trilateración que es el encargado de estimar las coordenadas donde se encuentra el usuario. El tercer paso traduce estas coordenadas a una posición en el mapa jerarquizado, dando datos de en qué sección y sub-secciones se encuentra el usuario. Como cuarto paso y realimentado con el anterior está el bloque de corrección de la posición, que tiene en cuenta el movimiento del sujeto para evitar que se produzcan situaciones imposibles, como es el caso de atravesar paredes por errores de medida. Si resulta que el posicionamiento en el mapa calculado anteriormente es imposible se corrigen las coordenadas y se re-efectúa la etapa de posicionamiento en el mapa. Algoritmo de guiado Este apartado sirve de introducción al Capítulo 6 y se presenta el algoritmo de guiado. 58

84 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG El algoritmo de guiado que es el segundo bloque de la Figura 41 es el encargado de encontrar los caminos posibles para luego, según el modo de guiado escogido por el usuario, guiarle a través de todo el centro comercial. En la Figura 43 se muestra un esquema de cómo actúa este algoritmo. Figura 43. Esquema del algoritmo de guiado El primer paso, una vez obtenida la posición del mapa que ocupa el usuario, es la de ejecutar el algoritmo de Dijkstra [50] que calcula el camino mínimo a cada una de las demás posiciones del mapa. Una vez hecho esto según la decisión del usuario se efectúa la etapa de guiado direccional o guiado libre. El guiado libre utiliza los datos obtenidos por el algoritmo de Dijkstra para obtener las zonas del mapa más cercanas y efectuar una selección de cuales se muestran al usuario calculando las direcciones en las que se encuentran respecto del usuario. El algoritmo de guiado direccional coge la información del destino seleccionado por el usuario para obtener, según los datos obtenidos mediante el algoritmo de Dijkstra, 59

85 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG el mejor camino para llegar a ese destino. En este caso también calculara la dirección que debe tomar para llegar a la siguiente zona del mapa con dirección a su destino y cuando el usuario se mueva se vuelve a recalcular la dirección que debe tomar. Interfaz Este apartado, que sirve como introducción al Capítulo 7, se muestran los dos tipos de interfaz de los que dispone el sistema. El modo de interfaz para los administradores del sistema y la interfaz de usuario. Usuario Este apartado describe como es la interfaz de usuario, cuyo manejo se explica en la Parte III.Capítulo 2. Esta interfaz es una interfaz simplificada donde se muestran solo los datos necesarios. Se muestra la posición actual, y los dos modos de guiado, libre y direccional con sus diferentes opciones como se muestra en la Figura 44. Figura 44. Interfaz Simplificada En el guiado libre se muestra el botón de activar, con una opción de activar el sistema de voz, y los destinos más cercanos con la dirección en la que se encuentran. 60

86 Capítulo 4. Arquitectura del SLYG En el guiado direccional se muestran los mismos botones que en el guiado libre además de una lista con todos los destinos disponibles. Una vez activo muestran todas las secciones que hay que atravesar para llegar al destino así como la dirección de primera sección que se debe llegar. Administrador El modo administrador, que su manejo se ha explicado en la Parte III.Capítulo 2, es una interfaz con todos los datos disponibles del SLYG. Dispone, además de todos los controles de la interfaz simplificada, de información tal como las coordenadas reales del usuario, señales recibidas en tiempo real de las balizas y todo tipo de controles que activan o desactivan las diferentes funciones como son: la corrección de la posición, el promediado de las coordenadas o activar o desactivar el mapa. En la Figura 45 se muestra una captura de cómo es esta interfaz. Figura 45. Interfaz Completa 61

87 Capítulo 5. Sistema de localización Capítulo 5. Sistema de localización En este capítulo se describe exhaustivamente el funcionamiento del sistema de localización, así como los algoritmos para mejorar la precisión del sistema e intentar cumplir con el objetivo marcado. Además se comprueba el alcance del sistema y se verifica si cumple con el objetivo de alcance propuesto. El funcionamiento del sistema sigue el esquema mostrado en la Figura 42. De este modo el primer paso es la recepción de datos del sistema inalámbrico y su posterior conversión a metros, de esta manera se tiene una estimación de la distancia que hay entre el dispositivo móvil y las balizas. Este apartado se ha llamado procesado de señales RSSI debido a que es la técnica que se utiliza. Una vez obtenida las señales, se realiza una estimación de las distancias entre el dispositivo móvil y las cuatro balizas. El siguiente paso es el del algoritmo de trilateración que obtiene las coordenadas estimadas de la posición del dispositivo móvil. Después de obtener estas coordenadas se calcula la posición, en términos de secciones del centro comercial, mediante la búsqueda en el mapa jerárquico. La última fase del sistema de localización es efectuar la corrección de estas coordenadas según diferentes parámetros. 5.1 Procesado de señales RSSI Como se ha comentado en el apartado 2.3.1, la solución elegida para crear el prototipo de localización es usar la pérdida en la intensidad de señal para inferir la distancia entre balizas y dispositivo móvil. Esto se lleva a cabo mediante el indicador de intensidad de señal recibida, o RSSI de su acrónimo en inglés Received Signal Strength Indicator, indicador que mide la pérdida de potencia entre la señal recibida y la enviada dando como resultado un valor negativo en dbm. La primera tarea es la recepción y organización de los datos. Para esto se obtienen los datos recibidos del dispositivo Df1.1 a través del puerto serie. 62

88 Capítulo 5. Sistema de localización A partir de aquí se debe crear una equivalencia dbm-metros para estimar la distancia teniendo como entrada estos datos del RSSI de las cuatro balizas. Para poder realizar esta equivalencia es preciso un proceso de calibración en el que primero se deben efectuar una serie de medidas para después obtener un algoritmo que satisfaga dicha equivalencia. A continuación se describen detalladamente cada uno de estos pasos Procesado de señales Las señales se han ido obteniendo por tramas de 16 datos obtenidas del Df1.1 a través del puerto serie. Se envía una trama cada 100ms. La composición de la trama es la mostrada en dos partes en la Tabla 4 y la Tabla 5. Estas tablas muestran la posición que lleva el dato en la trama, el nombre que se le da a este dato (con el formato: Ba(Nº de Baliza)(Nº de señal por baliza)), su dispositivo móvil de origen y el dispositivo móvil al que ha llegado. Posición Nombre Ba1.1 Ba2.1 Ba3.1 Ba4.1 Ba1.2 Ba2.2 Ba3.2 Ba4.2 Desde Dm1.1 Dm1.1 Dm1.1 Dm1.1 Dm1.2 Dm1.2 Dm1.2 Dm1.2 Hacia Df1.1 Df2.1 Df3.1 Df4.1 Df1.1 Df2.1 Df3.1 Df4.1 Tabla 4. Trama recibida (Primera Parte) Posición Nombre Ba1.3 Ba2.3 Ba3.3 Ba4.3 Ba1.4 Ba2.4 Ba3.4 Ba4.4 Desde Dm1.1 Dm1.1 Dm1.1 Dm1.1 Dm1.2 Dm1.2 Dm1.2 Dm1.2 Hacia Df1.2 Df2.2 Df3.2 Df4.2 Df1.2 Df2.2 Df3.2 Df4.2 Tabla 5. Trama recibida (Primera Parte) Éste es el formato que determina el orden de los datos pero realmente lo único que se envía en cada posición de la trama es el valor obtenido del indicador RSSI de cada dispositivo. Esta información hay que recolocarla en forma de matriz, mostrada en la Tabla 6 de modo que cada una de las columnas sean las cuatro señales de cada una de las balizas. 63

89 Capítulo 5. Sistema de localización Ba1.1 Ba2.1 Ba3.1 Ba4.1 Ba1.2 Ba2.2 Ba3.2 Ba4.2 Ba1.3 Ba2.3 Ba3.3 Ba4.3 Ba1.4 Ba2.4 Ba3.4 Ba4.4 Tabla 6. Matriz con los datos de la trama ordenados Después de la recolocación se ejecuta un algoritmo de medias móviles, que se explica en el apartado 5.4.1, obteniendo una única señal por baliza Calibración El proceso de calibración consta de dos partes como se ha dicho al principio de esta sección 5.1. La primera es la toma de medidas en diferentes zonas para conseguir la curva característica de intensidad de señal en relación con la distancia. La segunda parte es la creación de un algoritmo que cumpla con esta curva para poder estimar la distancia desde los valores de RSS recibidos. Medidas Se efectúan una sucesión de pruebas, que se presentan en el apartado 8.1. Estas pruebas tienen como objetivo conocer el comportamiento del sensor. Las primeras pruebas que se realizan utilizan los módulos XBee normales. Se realizan 2 experimentos, detallados en el apartado El primero es el de medir en diferentes situaciones el valor de RSS obtenido en diferentes distancias, mostrado en la Figura 81 y después se realiza una prueba radial para ver el patrón de comportamiento, mostradas en la Figura 83 y Figura 84. Como se ha descrito en el apartado A para el prototipo final se usar los módulos XBee PRO debido a su mayor alcance, también se efectúa una prueba de calibración para obtener una curva característica, detallado en el apartado de donde se obtiene la gráfica mostrada en la Figura 86. Los resultados de estas pruebas no son nada buenos ya que se obtienen muchas variaciones, debido a ruidos en el sistema, y la curva media no es monótona decreciente, lo que nos indica que no es válida para un sensor si se utiliza directamente. 64

90 Capítulo 5. Sistema de localización Estimación de la distancia según la intensidad de señal Como se puede comprobar a tenor las medidas mostradas en las pruebas del apartado 8.1, la equivalencia entre distancia y señal no es una medida precisa, teniendo muchas variaciones y un comportamiento inaceptable para un sensor. Por ello se decide que la manera más sencilla, y no por eso menos eficaz, es aproximar esta curva por una recta con el formato expuesto en la Ecuación 1. Ecuación 1. Formato de la curva de calibración Para definir la Ecuación 1 hay que dar valores al parámetro α y al β para obtener una ecuación de equivalencia. La primera recta obtenida de los resultados de las pruebas del apartado 8.1.2, como se muestra en la Figura 86, se presenta en la Ecuación 2 con unos valores de α=79.57 y β=2.13. Ecuación 2. Algoritmo obtenido de la Figura 86 Esta curva tiene varios problemas que imposibilitan su uso en el sistema. El primero es que como se comprueba en las diferentes gráficas del apartado el máximo valor obtenido por el indicador de intensidad de señal es -36 lo que ocasiona que para valores mayores a la distancia que proporcionaría el algoritmo sería negativa, como se muestra en la que todos los valores de distancias por debajo de la línea verde son negativos, algo irreal e inaceptable. 65

91 Capítulo 5. Sistema de localización Figura 46. Gráfica de la Ecuación 2 Otro problema es que, después de las pruebas con el prototipo del localizador, realizadas en el apartado 8.3, esta ecuación tampoco tiene un comportamiento aceptable para largas distancias. Por esto se opta por estimar la ecuación de la curva en cada uno de los entornos mediante el método de prueba y error obteniendo la Ecuación 3 para usar en las pruebas en el entorno 1 y la Ecuación 4 para las pruebas en el entorno 2. Estos dos entornos son definidos en el apartado 8.2. Ecuación 3. Algoritmo utilizado en las pruebas en entorno 1 Ecuación 4. Algoritmo utilizado en las pruebas en entorno 2 Estas ecuaciones dan valores de distancia siempre positivos y son distintas debido a que son plantas de diferente tamaño y, lo que más influye, los objetos y las paredes existentes en cada uno de los entornos, son distintos en cada caso. 66

92 Capítulo 5. Sistema de localización Por esta razón cuando se quiera implementar el sistema final en un destino fijo diferente a estos hay que reestimar los valores α y β de la Ecuación Trilateración Con las señales de distancias obtenidas según los métodos descritos en el apartado 5.1 se procede a estimar las coordenadas del punto mediante el algoritmo de trilateración. Este algoritmo calcula las coordenadas en función de las distancias estimadas entre el dispositivo móvil y las balizas. Una vez que tenemos las distancias entre el dispositivo móvil y las balizas se crean unas circunferencias alrededor de las balizas, donde, si todas las medidas fueran perfectas se cortarían en un único punto. Esto debido a los diferentes errores de medida no es así y por esta razón el algoritmo se complica. A continuación se detallan los pasos de este algoritmo Algoritmo de trilateración En la Figura 47 se pueden ver dos circunferencias diferentes creadas por una de las balizas, situada en su centro, en función de diferentes distancias. Figura 47: Circunferencias en función de distancias Como se tienen 4 balizas se obtienen 4 circunferencias centradas en cada una de las balizas como se muestra en la Figura

93 Capítulo 5. Sistema de localización Figura 48: Balizas con sus correspondientes circunferencias Como se ha comentado al principio del apartado 5.2, si las estimaciones de las distancias fueran perfectas todas las circunferencias creadas se cortarían en un único punto, como se muestra en la Figura 49, que correspondería a la posición del dispositivo móvil. Figura 49. Punto de intersección con medidas perfectas 68

94 Capítulo 5. Sistema de localización Como se tiene un error de medida, estas circunferencias se cortar en varios puntos al igual que en la Figura 48. Por ello se seleccionan los 4 puntos de intersección más cercanos entre sí dando lugar a un espacio cerrado por 4 arcos de circunferencia, como se ve en la Figura 50. Figura 50: Puntos de intersección y área que encierran Dicho espacio tiene diferentes formas según el error de medida. Si las medidas obtenidas son mayores a las distancias reales el espacio cerrado creado tiene una forma convexa como en la Figura 51 y si las medidas son menores a las distancias la forma es cóncava como en la Figura 52. Incluso podría tener una forma que fuera la mezcla de las dos si los errores son distintos. Figura 51: Forma convexa Figura 52: Forma cóncava 69

95 Capítulo 5. Sistema de localización Este hecho es irrelevante ya que en cualquiera de los casos el dispositivo móvil siempre está con una mayor probabilidad dentro de este espacio cerrado creado de una forma o de otra. Ahora se debe estimar, dentro la forma cerrada creada, el punto exacto donde está el punto móvil. En la Parte IV.2.3 se muestra el módulo 2 del código donde se encuentran la función CalcTrilater() que es la que efectúa esta parte del programa junto con la función Inicializacion() que inicializa los valores utilizados en la función CalcTrilater(). Hay que tener en cuenta que las circunferencias no crean únicamente 4 puntos de intersección, sino 8 como se puede comprobar en la Figura 48 por lo que hay que desechar los puntos que se crean en el exterior del cuadrilátero que se forma si se toman las balizas como vértices de este. El siguiente paso es aproximar los arcos de circunferencias por rectas, dando lugar a un polígono de 4 caras, para facilitar la programación y la velocidad de ejecución del algoritmo. En la Figura 53 se muestra como queda esta simplificación. Figura 53: Forma simplificada a un trapezoide Ya se ha obtenido la zona donde con mayor probabilidad está el dispositivo móvil, pero se debe definir un único punto con unas coordenadas concretas. 70

96 Capítulo 5. Sistema de localización Para lo cual se sitúan unos puntos en las caras del trapezoide formado, como se muestra en la Figura 53, que, inicialmente situados en el centro de la cara, se acercan a un vértice u otro según la confianza que tengan las diferentes caras perpendiculares a la cara donde se sitúa el punto. Esta confianza está relacionada con el radio de las circunferencias (distancia al dispositivo) ya que si esta distancia es menor, la medida estimada tiene más precisión lo que indica que se tiene mayor confianza en esta cara del polígono. Como se explica en las pruebas del apartado 8.1.2, según aumenta la distancia a la que se encuentra el dispositivo de las balizas, el error también. Por ejemplo a una distancia inferior a 1.5m la señal siempre marca - 36dBm y a una distancia de 10m la señal varía entre -50dbm y -90dbm. Primero se sitúan los puntos en el centro de las caras. Después se evalúan las diferentes confianzas de las caras, para por último acercar estos puntos a las caras que tengan más confianza. En la Figura 53 se observan los puntos sobre las caras del cuadrilátero que se acercan proporcionalmente a las caras perpendiculares de mayor confianza cuando inicialmente estaban situados en el centro de estas. Figura 54: Puntos calculados según confianzas Una vez obtenidos estos 4 puntos sobre las caras del trapezoide anteriormente creado, solamente hace falta crear 2 rectas que pasen por los puntos. Estas rectas pasan por los puntos de las caras opuestas del trapezoide, que son los puntos de igual confianza. 71

97 Capítulo 5. Sistema de localización Finalmente el punto estimado, donde tenemos más confianza que se encuentre el dispositivo móvil, se calcula como la intersección de estas dos rectas. En la Figura 55 se muestra como se cortan las rectas obteniendo el punto donde se encuentra el dispositivo móvil con mayor probabilidad. Figura 55: Rectas y punto donde se sitúa el dispositivo móvil Así se tiene un punto dentro del área donde hay mayor probabilidad de que se encuentre el dispositivo móvil. En la Parte IV.2.1 se muestra el código donde se encuentra la función CalculaPunto() que efectúa este proceso. Hay que tener en cuenta que como se trabaja con coordenadas cartesianas, si las rectas que se crean son paralelas a alguno de los ejes las formulas son diferentes. Confianza en las medidas de distancia Para evaluar la forma óptima de la obtención de la confianza entre lados del polígono hay que saber qué zona de la recta de calibración, mostrada en la Ecuación 1, es más fiel a la realidad, ya que un método defectuoso puede desvirtuar la consecución del punto donde se encuentre el dispositivo móvil. 72

98 Capítulo 5. Sistema de localización Finalmente esta confianza se evalúa dependiendo de si un radio es mayor que el otro, puesto que se ha comprobado que este algoritmo de calibración es más eficaz cuanto menor sea la distancia entre dispositivos. Si el primer radio es mayor que otro la confianza es el resultado de la división del radio menor entre el radio mayor, todo a su vez dividido entre dos, como se muestra en la Ecuación 5. Si por el contrario el mayor fuese el segundo radio la confianza sería uno menos el radio menor entre el radio mayor dividido entre dos, detallado en la Ecuación 6. Ecuación 5: Radio1 > Radio2 Ecuación 6: Radio 1 < Radio 2 Por último se debe comprobar todo lo desarrollado en el prototipo para evaluar su correcto comportamiento lo que se lleva a cabo en el apartado 8.3. Limitaciones del algoritmo Este algoritmo tiene algunas limitaciones como las que se comentan a continuación. Si la suma de radios de las circunferencias generadas en balizas contiguas es menor a la distancia entre las balizas, éstas no tienen ningún punto de intersección lo que imposibilita la creación del espacio cerrado. Este problema se puede solucionar en el momento de la calibración dando siempre un valor de distancia mayor al estimado. Esta corrección funcionaría en la mayoría de casos, aunque, en algunos sigue habiendo probabilidad de que ocurra. Para evitar este problema de manera eficaz se implementa un algoritmo que evalúa si entre alguno de los cuatro pares de circunferencias existe este problema de déficit de radios. En caso de que exista se obtiene el déficit de radios en los pares de circunferencias que existan y se obtiene el valor máximo. Una vez obtenido este valor se le suma a cada una de las estimaciones de distancia la mitad del déficit más un milímetro eliminando el error sin desvirtuar la forma de la zona cerrada. 73

99 Capítulo 5. Sistema de localización En el Código 1 se muestra el algoritmo programado donde AjusteRadio es el déficit de radio y CoordenadasReceptor()() son las diferentes distancias entre balizas. AjusteRadio = 0 For i = 0 To 3 If (CoordenadasReceptor(R2)(CX) >= (RadioM(i) + RadioM(i + 1))) Then If (AjusteRadio < (((CoordenadasReceptor(R2)(CX) - RadioM(i) - RadioM(i + 1)) / 2) )) Then AjusteRadio = (((CoordenadasReceptor(R2)(CX) - RadioM(i) - RadioM(i + 1)) / 2) ) End If End If Next For i = 0 To 3 RadioM(i) = RadioM(i) + AjusteRadio Next Código 1. Algoritmo de ajuste de radios Además, según se ha desarrollado el algoritmo de trilateración, si el dispositivo móvil se encuentra fuera del cuadrilátero que encierran las 4 balizas, existen problemas con la obtención de los puntos de intersección pudiendo crear un espacio cerrado erróneo. Por lo que las balizas se deben situar en puntos extremos del espacio de trabajo 5.3 Sistema de mapeado jerárquico Una vez estimadas las coordenadas del punto donde se encuentra el usuario el siguiente paso es localizar en qué sección del mapa está. Para ello se utiliza un sistema de mapeado jerárquico como se ha descrito en el apartado Descripción Un sistema de mapeado jerárquico se utiliza para definir con un mapa diferentes secciones en diferentes niveles de jerarquía. Para ello se utiliza un plano real de la planta y se decide qué secciones y sub-secciones contiene. En un centro comercial los diferentes niveles de jerarquía se definen según sea éste. Poniendo un ejemplo muy simple de un mapeado con tres niveles de jerarquía de un centro comercial, el nivel superior sería todo el centro comercial propiamente dicho, el segundo nivel serían las zonas de textil y alimentación y el ultimo nivel serían las sub-secciones de textil como 74

100 Capítulo 5. Sistema de localización hombre y mujer y las sub-secciones de alimentación como carne y pescado como se muestra en la Figura 56. Figura 56. Ejemplo de mapeado jerárquico de un centro comercial en tres niveles De esta forma cada parte de cada nivel tiene unas zonas predeterminadas, de modo que teniendo las coordenadas del usuario, el algoritmo va recorriendo el mapa de arriba a abajo seleccionando la rama correspondiente a esas coordenadas hasta llegar al nivel más bajo y obtener la posición real en el mapa Implantación Para implantar la idea del mapeado jerárquico, descrito en el apartado 5.3.1, se debe idear un algoritmo que funcione de esta manera. Creación del mapa El primer paso para esto es la creación de un archivo donde se guarda la información jerarquizada del mapa. En este archivo, de tipo texto, se van definiendo las diferentes secciones de cada nivel, guardando los datos que se exponen en la Tabla 7. Nº Nivel precedente Descripción Radio Coordenada X Coordenada Y Tabla 7. Formato de una zona en el archivo del mapa jerárquico En la Parte III se muestra el modo de guardar los datos de un mapa en un archivo de texto con el formato definido en la Tabla 7. Algoritmo del mapa jerarquizado Una vez definido el mapa se diseña el algoritmo que utiliza este archivo para definir la posición. 75

101 Capítulo 5. Sistema de localización El algoritmo carga la información del archivo en memoria durante la ejecución para luego recorrer todas las zonas y determinar en qué sección está el usuario además de saber qué zonas ha recorrido pudiendo dar al usuario información más detallada. En la Figura 57 se muestra el diagrama de flujo del algoritmo y en el Código 2 cómo se implanta en Visual Basic. Figura 57. Diagrama de flujo del diagrama de mapeado jerárquico El cálculo de la distancia 1 y 2 hace referencia al método de elección de zona mostrado más adelante. 'Algoritmo de mapeado jerárquico' Posic = Zona(0, 0) 'inicializa la posición a la zona 0' AntAntec = 0 'inicializa el nivel jerárquico superior a 0' While Not (Zona(ii, 0) = 0) 'Realiza un bucle que lee todos los datos del mapa y escoge la zona correspondiente' If Posic = Zona(ii, 1) Then AntAntec = Posic Posic = Zona(ii, 0) ab = (CoordeX - (Zona(ii, 4)) / 10) ^ 2 bb = (CoordeY - (Zona(ii, 5)) / 10) ^ 2 cb = Math.Sqrt(ab + bb) Distan = cb * 10 / Zona(ii, 3) ElseIf (AntAntec = Zona(ii, 1)) Then 76

102 ab = (CoordeX - (Zona(ii, 4)) / 10) ^ 2 bb = (CoordeY - (Zona(ii, 5)) / 10) ^ 2 cb = Math.Sqrt(ab + bb) Distan2 = cb * 10 / Zona(ii, 3) If Distan2 < Distan Then Posic = Zona(ii, 0) Distan = Distan2 End If End If ii = ii + 1 End While Capítulo 5. Sistema de localización Código 2. Algoritmo de mapeado jerárquico Elección de zona Para definir que coordenadas abarcan cada zona se define el centro de ésta y el radio de acción que tiene, como se ha descrito en la Tabla 7. Así evaluando la distancia entre el centro de la zona y la posición del usuario se puede comprobar si pertenece a una zona u otra. Para esto, se comprueba el valor de la división de esta distancia dividida entre cada uno de los radios de las zona, y la zona donde este valor sea mínimo será la zona donde se encuentra el dispositivo móvil. Por lo que para un mismo nivel jerárquico se calcula la distancia equivalente según la Ecuación 7 y la zona que obtenga el valor mínimo es la zona donde se encuentre el dispositivo móvil. Ecuación 7. Distancia equivalente En la Figura 58 se pueden comprobar a qué corresponden los coeficientes de la Ecuación 7, se muestra un ejemplo donde hay dos zonas, alimentación y textil. El usuario se encuentra en textil y se comprueba que el cociente de R u (t) entre R(t) es menor que el de R u (a) entre R(a). 77

103 Capítulo 5. Sistema de localización Figura 58. Funcionamiento de la elección entre dos zonas de un mismo nivel jerárquico 5.4 Mejora del sistema Como se ha comprobado en la primera parte de este capítulo, las estimaciones de las distancias en función de las señales recibidas de las balizas no son precisas, por lo que los resultados obtenidos con el sistema de localización no son lo suficientemente precisos para cumplir el objetivo fijado. Por esta razón se crean dos algoritmos complementarios para mejorar la precisión del sistema. El primero, es la utilización de medias móviles sobre las medidas obtenidas de las balizas y sobre las coordenadas del punto obtenido para estabilizar la señal y eliminar ruidos. El segundo se trata de un sistema inteligente de guiado sobre raíles que se explica en el apartado Media móvil Un sistema de media móvil es un promediado en tiempo real de algún valor. Este método es muy utilizado para filtrar ruidos de frecuencia superior a la esperada penalizando el valor con un retraso en función del número de valores promediados. Es un algoritmo, que basado en la Ecuación 8, es rápido y sencillo, pero no por ello menos eficaz. 78

104 Capítulo 5. Sistema de localización Ecuación 8. Fórmula del promedio Sobre señales de las balizas Con este método de pre-procesado de las señales obtenidas de las balizas, antes del algoritmo de trilateración, eliminaremos ruidos que se introducen en las medidas del sensor. Como se ve en la Tabla 6, se obtienen cuatro valores por baliza, con un total de 16. Estos valores se promedian uno a uno mediante una media móvil y luego se realiza un promedio de cada columna para obtener un valor de cada baliza. Para promediar los valores de la media móvil se van guardando los 25 últimos valores de cada señal, promediándolos cada vez que se reciba uno. Como la llegada de datos (100ms) es 5 veces más rápida que el intervalo de tiempo entre ejecuciones del algoritmo de trilateración (500ms) se pueden promediar 5 veces más valores, obteniendo el mismo retardo que si los tiempos de recepción fueran iguales y se realiza un promediado 5 veces menor. Con estos datos se estima un retardo máximo de 2.5s en el dato de localización respecto a la posición real del usuario, aunque en realidad pocas veces llega a este valor siendo como media 0.5s debido a que los cambios entre valores de señal no son muy rápidos. En el Código 3 se muestra cómo se ha programado este algoritmo utilizando vectores de 25 valores de longitud. For i = 0 To 15 For j = 0 To 23 RadioProm(i, j) = RadioProm(i, j + 1) Next If (TramaAnalizar(8 + i) > 0) Then RadioProm(i, 24) = TramaAnalizar(8 + i) Else RadioProm(i, 24) = RadioProm(i, 23) End If Next For i = 0 To 15 RadioM(i) = 0 For j = 0 To 24 RadioM(i) = RadioProm(i, j) + RadioM(i) Next 79

105 Capítulo 5. Sistema de localización Next RadioM(i) = RadioM(i) / 25 Código 3. Algoritmo de media móvil sobre las señales de las balizas Una vez realizado esto, se promedian los cuatro valores de cada una de las balizas obteniendo un único valor de cada baliza representados como RadioM(i). Se muestra en el Código 4 como se programa en Visual Basic. For i = 0 To 3 RadioM(i) = 0.25 * RadioM(i) + RadioM(i + 4) * RadioM(i + 8) * RadioM(i + 12) * 0.25 radiomexcel(i) = RadioM(i) Next Código 4. Promediado se señales en cada baliza Sobre coordenadas del punto obtenido Después del algoritmo de trilateración se aplica un algoritmo de media móvil sobre las coordenadas del punto obtenido para estabilizarlo eliminando movimientos extraños que el usuario realmente no realiza. Para esto, se utiliza el algoritmo mostrado en el Código 5. Además este algoritmo puede ser desactivado desde la interfaz si el administrador lo desea. En el manual de usuario en la Parte III se explica cómo se puede desactivar. If MediaPuntos.Checked Then For i = 0 To 3 CoordenadasProm(1, i) = CoordenadasProm(1, i + 1) CoordenadasProm(0, i) = CoordenadasProm(0, i + 1) Next CoordenadasProm(0, 4) = CoordenadaX CoordenadasProm(1, 4) = CoordenadaY CoordenadaX = 0 CoordenadaY = 0 For i = 0 To 4 CoordenadaX = CoordenadaX + CoordenadasProm(0, i) CoordenadaY = CoordenadaY + CoordenadasProm(1, i) Next CoordenadaX = CoordenadaX / 5 CoordenadaY = CoordenadaY / 5 End If Código 5. Algoritmo de promediado de las coordenadas del punto 80

106 Capítulo 5. Sistema de localización Sistema sobre raíles Una vez calculada la posición, según el apartado 5.3, se procede a corregir las coordenadas estimadas de la localización del usuario. Esta corrección se basa en la recolocación del punto sobre las trayectorias más probables evitando de esta manera las transiciones imposibles, situaciones tales como atravesar paredes. En la Figura 59 se muestran los bloques de los que se va a componer este sistema. Figura 59. Bloques del sistema sobre raíles Primero se comprueba si la zona actual calculada, en caso de ser diferente a la anterior, es posible y si no es así se corrige. Después se procede a situar las coordenadas estimadas de la localización del usuario sobre las trayectorias más probables. Por último con estas coordenadas corregidas se recalcula la zona actual. Con estas correcciones la precisión del sistema es igual al tamaño de estas zonas de nivel jerárquico mínimo, con un tamaño aproximado de dos metros cuadrados. Además se evitan las trayectorias imposibles dando aún más precisión al sistema. Los dos primeros pasos se explican en los apartados siguientes y el bloque re-cálculo de la zona actual contiene el mismo algoritmo de cálculo de la posición en el mapa jerárquico del apartado 5.3. En la Figura 60, se muestra un ejemplo de cómo se habría corregido una trayectoria con este sistema. Los puntos morados muestran los diferentes puntos que habría proporcionado el sistema de localización y las flechas azules la trayectoria estimada. Las trayectorias posibles entre zonas se muestran con rectas negras entre sus centros, por lo que podemos comprobar que la trayectoria obtenida es imposible. Con este sistema de corrección todos los puntos se sitúan sobre la trayectoria más 81

107 Capítulo 5. Sistema de localización probable, entre la zona 1 y 2, incluso el segundo punto que en un principio pertenecería a la zona 4. Figura 60. Ejemplo de corrección de trayectoria imposible En los siguientes apartados se explican los dos primeros pasos del sistema, La corrección de la zona actual y la corrección de las coordenadas Corrección de la zona actual El primer paso que efectúa el sistema es la corrección de la zona actual, evitando así la transición entre zonas no contiguas. Este sistema permitiría corregir errores de localización que pueden producirse cuando el usuario está en movimiento cerca de una frontera entre zonas no conectadas. En la Figura 61 se muestra el diagrama de flujo de este algoritmo de corrección. Como dato de entrada tiene la zona actual comprobando un posible cambio de ésta. Si es así, el algoritmo recoge los datos de las zonas accesibles desde la zona anterior, 82

108 Capítulo 5. Sistema de localización calculados en el apartado 6.4 y que es parte del guiado libre, y comprueba si la zona actual es una de las posibles. Si no es el caso, corrige la zona dándole el mismo valor que la anterior. Figura 61. Diagrama de flujo del algoritmo de supresión de trayectorias imposibles Corrección de las coordenadas Después de corregir la zona actual, el siguiente paso es corregir las coordenadas del punto, situándolo sobre las trayectorias más probables. Para esta corrección, se utiliza un algoritmo que sigue el esquema de la Figura 62 donde se muestran los bloques de los que se compone. 83

109 Capítulo 5. Sistema de localización Figura 62. Esquema general del algoritmo de guiado sobre raíles El primer paso, es la creación de las trayectorias más probables desde la zona actual hasta las zonas circundantes calculadas con el sistema de guiado libre. Después, se elige la trayectoria más probable que puede tomar el usuario para, por último, corregir las coordenadas colocándolas sobre esta trayectoria. A continuación se detalla la información sobre estos tres bloques: Creación de las trayectorias posibles desde la zona actual Este algoritmo crea las trayectorias posibles entre zonas que un usuario puede tomar estando en una zona determinada. Estas trayectorias se crean entre el centro de la zona actual y el centro de cada una de las zonas conectadas. Además, son las más probables debido a que si las zonas hacen referencia a tramos de un pasillo es más probable que el usuario se mueva por el centro de este. Como se puede comprobar en el ejemplo de la Figura 63, existen tres zonas, la zona 1 que sería donde se encuentra el usuario y las zonas 2 y 3 que serían las contiguas. Las trayectorias que se crean son las rectas que unen los centros de estas zonas, mostradas con líneas negras. Estas trayectorias, como se ha comentado 84

110 Capítulo 5. Sistema de localización anteriormente, corresponden a las más probables que recorra un usuario que se encuentre en la zona 1. Figura 63. Trayectorias creadas entre zonas conectadas Elección de la zona circundante más probable Una vez creadas las trayectorias posibles que puede tomar un usuario, se debe decidir cuál es la que va a coger con mayor probabilidad. Para esto se utiliza el punto con las coordenadas sin corregir y se evalúa qué trayectoria tiene más cerca. Para evaluar cuál es la trayectoria más cercana, y por tanto más probable, se divide la zona donde se encuentra el usuario en secciones diferenciadas por las bisectrices de los ángulos que forman las trayectorias posibles, como se muestra en la Figura 65, donde se ven las trayectorias posibles en negro y en verde las bisectrices que definen las zonas que corresponden a cada una de las trayectorias. 85

111 Capítulo 5. Sistema de localización Figura 64. Zonas de elección de trayectorias Una vez definidas las zonas que corresponden a cada trayectoria se evalúa en cuál de estas zonas se encuentra el punto sin corregir y así decidir una trayectoria. Para evaluar en qué zona se encuentra, se calculan los ángulos de cada una de las bisectrices y del punto sin rectificar respecto a los ejes cartesianos de coordenadas y tomando como vértice el centro de la zona actual. De esta forma comparando el ángulo del punto con las diferentes zonas se sabe cuál es la zona que le corresponde. En la Parte IV.2.1 se muestra el código del Form1 donde se incluye la función AnguloAlinearPuntos() programada para que efectúen estas operaciones. Esta función tiene varios apartados debido a que una zona puede tener diferente número de trayectorias, en concreto, el código desarrollado admite un máximo de 4 trayectorias diferentes desde una zona. En la Figura 65 se muestra un ejemplo de elección entre dos trayectorias. La línea roja marca la bisectriz entre estas dos trayectorias y define dos zonas, correspondientes a cada una de las posibles trayectorias. Por lo tanto, al Punto 1 se le corresponde la trayectoria de la Zona 1 a la 2 y al Punto 2 la trayectoria de la Zona 1 a la 3. 86

112 Capítulo 5. Sistema de localización Figura 65. Ejemplo de elección de trayectoria sobre las creadas Corrección de las coordenadas sobre la trayectoria creada Una vez creada y escogida la trayectoria, el último paso es corregir las coordenadas para que se sitúen sobre ésta. Dicha corrección se lleva a cabo mediante un algoritmo que calcula una recta perpendicular a la trayectoria que pase por el punto sin corregir. Se obtiene la intersección entre la trayectoria y la recta calculada, que es exactamente la posición del punto corregido. Este algoritmo corresponde a la función PasoAlinear() expuesta en la Parte IV.2.1 que corresponde a la parte del código asociada al Form1. 87

113 Capítulo 5. Sistema de localización En la Figura 66 se comprueba cómo funciona el algoritmo, se tiene obtiene un punto mediante el algoritmo de trilateración en la zona 1 y la lleva hasta la trayectoria creada mediante una recta perpendicular a ésta. Figura 66. Corrección de la posición sobre la trayectoria 88

114 Capítulo 6. Sistema de guiado Capítulo 6. Sistema de guiado En este capítulo se explica la manera de guiar a una persona con alguna discapacidad dentro de un centro comercial, un entorno abierto y cambiante, que presenta algunas dificultades para conseguirlo. Además, como tema principal del capítulo, se explica cómo funciona el sistema de guiado implementado en el prototipo en sus dos modalidades. También se incluye una introducción al algoritmo de Dijkstra que utilizan los dos modos de guiado del proyecto. 6.1 Entorno de un centro comercial Un centro comercial como se ha dicho en la introducción del capítulo es un entorno complicado para implantar un sistema de guiado, además, estos problemas aumentan si se trata de guiar a personas con algún tipo de discapacidad. Los problemas que presenta un centro comercial en el guiado son principalmente dos: es un espacio abierto sin rutas definidas y se trata de un entorno cambiante. El primer problema es el que más dificultades genera, ya que para idear el sistema de guiado hay que plantear un mapa acorde con el centro comercial, donde se pueda decir al usuario donde está con la suficiente información para que se entere. Un problema que aparece al informar al usuario solamente de las secciones más pequeñas en las que se divide un centro comercial es la falta de información. Por ejemplo, si se informa al usuario únicamente diciendo que está en la zona de pantalones, éste no sabrá si son de hombre o de mujer. Este problema se ha solucionado incluyendo el sistema de mapeado jerárquico, descrito en el apartado 5.3. Con este sistema se le puede decir que está en la zona de pantalones, en la sección de mujer, o incluso con más información de niveles superiores, que está en la zona de Textil. Otro problema que presenta un entorno abierto afecta directamente al guiado, concretamente al modo de guiado direccional, al no existir caminos predeterminados para ir de una zona a otra. Aunque existan los pasillos generales como arterias de circulación, la mayoría de las veces no son de utilidad para ir de un sitio a otro. Como ejemplo se muestra la Figura 67 donde se ve que para ir de la zona 1 a la 2. El camino 89

115 Capítulo 6. Sistema de guiado más eficaz no es el pasillo general, mostrado en azul, si no cruzar una sección, mostrado en rojo. Figura 67. Diferentes recorridos para llegar a la misma meta. Este problema se ha solucionado definiendo una matriz de conexiones entre las zonas de nivel jerárquico más bajo. Así con el algoritmo de Dijkstra [50], se calcula el camino mínimo. El problema es que se trata de un entorno cambiante es debido a la continua aparición de nuevos productos y la recolocación del layout según temporadas. Este problema se ha solucionado creando un sistema de archivos fácil de actualizar. De esta manera, cuando el entorno cambie se puede actualizar rápidamente. Otro problema adicional es que la gente no va siempre a un centro comercial a por un producto en concreto, sino que va a ver qué ofertas existen o simplemente por curiosidad. Esta situación implica que el SLYG no debe tener un único modo de guiado direccional, se debe implementar un modo de guiado libre que vaya informando al usuario de su alrededor según recorra su entorno. 90

116 Capítulo 6. Sistema de guiado A continuación se muestran en diferentes secciones el algoritmo de Dijkstra, el modo de guiado direccional y el modo de guiado libre. 6.2 Algoritmo de Dijkstra Como se ha comentado en el apartado 6.2, para conseguir encontrar el camino mínimo desde una zona hasta otra, es necesario un algoritmo, que basándose en las zonas del nivel inferior del mapa jerarquizado, calcule la ruta mínima de un lugar a otro. Para este fin, utilizamos el algoritmo de Dijkstra [50]. Éste algoritmo es utilizado para calcular la ruta mínima desde una zona concreta a las demás zonas. El algoritmo no sólo es utilizado en el campo del guiado, si no que se utiliza masivamente en redes informáticas, al obtener los caminos óptimos por los que debe ir la información. Para ejecutar el algoritmo, el programa, primeramente, debe tener la información sobre las zonas existentes y las distancias (o coste de movimiento) de una a otra. Una vez obtenido estos datos basta con introducir el punto de partida para que calcule la ruta mínima a las demás zonas. En la Figura 68 se muestra un ejemplo donde existen diferentes zonas numeradas y el valor del coste de movimiento entre ellas. En este ejemplo sólo se pueden recorrer los caminos en una dirección pero también podrían ser caminos posibles en los dos sentidos. Figura 68. Ejemplo de interconexión de zonas [50] 91

117 Capítulo 6. Sistema de guiado La información presente en la Figura 68 es la necesaria para el cálculo de las rutas mínimas desde un punto. En la Figura 69 se muestra cómo se ha ejecutado el algoritmo dándole como punto de partida la zona 1. El algoritmo calcula la ruta mínima a cada una de las demás zonas desde la primera. Figura 69. Ejemplo de la Figura 68 resuelto empezando en 1 [50] Los resultados que aporta el algoritmo son los predecesores de cada zona, por ejemplo de la zona 3 el predecesor sería el 1 y así con todas las zonas. Este algoritmo se ha programado en Visual Basic y se muestra en Parte IV.2.1 como la función CalculaPredecesor() dentro del apartado 'Funciones suplementarias de CalculaRuta() y CalculaGuiadoLibre()'. Además, para que funcione este algoritmo, como se ha explicado, necesita los datos de conexión entre las diferentes zonas. Dichos datos se introducen en un archivo de texto, al igual que el mapa. A parte de esto, se tiene la opción de numerar cada zona en la matriz de forma diferente que se ha ordenado en el mapa, ya que los niveles superiores del mapa jerárquico no se usan en este algoritmo y también están numerados, por esto también existe un archivo de correlaciones entre zonas. La manera de introducir todos los datos se comenta en el manual de usuario del administrador en la Parte III

118 Capítulo 6. Sistema de guiado Este algoritmo se utiliza en los dos sistemas de guiado: en el direccional para crear la ruta mínima desde un punto a otro y en el libre para calcular cuáles son las zonas accesibles de su alrededor. 6.3 Guiado direccional En este apartado se explica cómo funciona el algoritmo de guiado direccional así como el método de programación con el que se ha llevado a cabo. Primero se describe el funcionamiento para luego detallar su implantación Descripción El SLYG, básicamente, debe llevar al usuario desde el sitio que está hasta el sitio que se desea. Para esto, primero debe crear una trayectoria que debe llevar el usuario y, luego, darle la información precisa para que sea capaz de llegar al objetivo. En la Figura 70 se muestra un esquema general de cómo funciona el sistema donde para ir al destino fijado se va indicando al usuario los movimientos que tiene que hacer para llegar. Figura 70. Funcionamiento guiado direccional 93

119 Capítulo 6. Sistema de guiado El modo de darle la información al usuario se comenta en el apartado 7.1 destinado a la interfaz Implantación En este apartado se comenta el algoritmo que se ha implementado para que funcione como se comenta en la descripción. En la Figura 71 se muestra el diagrama de flujo explicativo de cómo funciona el algoritmo internamente. Figura 71. Diagrama de flujo del algoritmo de guiado libre 94

120 Capítulo 6. Sistema de guiado Como se puede ver, los datos de entrada son la zona actual y el destino escogido por el usuario. La primera comprobación que se realiza es si ha cambiado de zona, en este caso se ejecuta el algoritmo en sí. Una vez que se ha comprobado el cambio de zona, se comprueba si la zona actual es igual al destino ya que si fuera así se estaría en el destino y por lo tanto el algoritmo habría terminado. Si no ha llegado al destino se ejecuta el algoritmo de Dijkstra, expuesto en el apartado 6.2. Una vez ejecutado este algoritmo, da como resultado los predecesores de cada una de las zonas. Con estos datos se recorre el árbol creado de manera inversa para obtener la trayectoria. Se comienza por el destino, hallando su predecesor y así sucesivamente hasta que se llega a la zona actual. En la Figura 72 se muestra un ejemplo de cómo se recorrería el árbol, con flechas azules, desde el destino hasta la zona actual. Figura 72. Recorrido del árbol creado por el algoritmo de Dijkstra a la inversa En el Código 6 se muestra cómo se calcula la trayectoria recorriendo el árbol a la inversa. 'El algoritmo de Dijkstra ha creado el vector Pred() con los predecesores de todas las zonas y en este segmento de código se calcula 95

121 el VectorRuta() que contiene las zonas a recorrer' UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS Capítulo 6. Sistema de guiado While Pred(VectorRuta(0)) <> 0 Array.ConstrainedCopy(VectorRuta, 0, VectorRuta, 1, TAM - 1) VectorRuta(0) = Pred(VectorRuta(1)) End While Código 6. Recorrido de árbol creado por algoritmo de Dijkstra a la inversa Finalmente, después de haber creado la trayectoria hasta el destino, se debe saber cuál es la próxima zona a la que debe ir el usuario para calcular la dirección en la que se encuentra. A continuación se comenta como se ha realizado. Cálculo de la dirección a tomar por el usuario Para este cálculo se tiene en cuenta la trayectoria que ha seguido el usuario. De esta forma se puede saber cuál es su orientación y se puede, por tanto, dar una dirección que le indique el próximo objetivo. Como se muestra en la Figura 73, si el usuario viene desde la zona naranja hasta la zona morada sabremos que tiene la orientación de la figura y hay que decirle que vaya hacia la derecha hasta la próxima zona. Figura 73. Cálculo de la orientación del usuario Este algoritmo calcula la recta entre centros de las zonas anterior y actual de forma que el vector característico de esta recta es la orientación del usuario. Una vez hecho 96

122 Capítulo 6. Sistema de guiado esto se calcula el ángulo entre el vector de orientación del usuario y el vector característico de la trayectoria a seguir, como se muestra en el Código 7 la función CalculaAngulo(). Public Sub CalculaAngulo() Dim v1(2) As Integer Dim v2(2) As Integer For i = 0 To 1 'ArtActSig es una matriz 2x6 que contiene los centros de la zona anterior, actual y siguiente con lo que se crean los vectores característicos de las rectas de trayectorias, v1() y v2()' v1(i) = AntActSig(1, i) - AntActSig(0, i) v2(i) = AntActSig(2, i) - AntActSig(1, i) Next Angulo = (Math.Atan2(v2(0), v2(1)) - Math.Atan2(v1(0), v1(1))) * 180 / Math.PI End Sub Código 7. Cálculo de la dirección a tomar por el usuario Una vez calculado este ángulo, si se encuentra entre: -45º y 45º: el destino está hacia la derecha 45º y 135º: el destino está hacia delante 135º y 45º: el destino está hacia la izquierda 225º y -45º: el destino está hacia atrás Este algoritmo de cálculo de dirección a tomar por el usuario también se utiliza para calcular las direcciones de las zonas circundantes en el guiado libre. 6.4 Guiado libre El guiado libre es el segundo modo de guiado que contiene este sistema. Primero se describe su funcionamiento para luego ver cómo se ha programado Descripción Este modo de guiado sirve para cuando el usuario no tiene decidido ir a buscar un artículo en concreto dentro del centro comercial y desea recorrerlo comprobando todo lo que le rodea. Por tanto este método de guiado debe decirle, a medida que recorra el centro, las zonas que tiene a su alrededor y no sólo esto, si no que el SLYG debe comunicarle en qué dirección están cada una de estas zonas colindantes. En la 97

123 Capítulo 6. Sistema de guiado Figura 74 se muestra como funciona este sistema informando al usuario de todas las zonas que le rodean y la dirección en la que se encuentran. Figura 74. Funcionamiento de guiado libre A continuación se explica cómo se implanta informáticamente el sistema, y la forma cómo se da la información al usuario se comenta en el apartado 7.1 dedicado a la interfaz, al igual que con el guiado direccional Implantación En la Figura 75 se muestra que bloques básicos tiene este algoritmo de guiado libre. Con los datos de la zona actual el sistema calcula las zonas colindantes y sus respectivas direcciones. Figura 75. Esquema de funcionamiento del algoritmo de guiado libre 98

124 Capítulo 6. Sistema de guiado El primer paso en este algoritmo es ejecutar el algoritmo de Dijkstra con la posición actual como entrada, al igual que se realiza con el guiado direccional. Como segundo paso, y el único segmento exclusivo para este algoritmo, es el cálculo de las zonas colindantes con los datos proporcionados por el algoritmo de Dijkstra. De forma que va recorriendo cada una de las zonas y selecciona cuales de éstas tienen como predecesor la zona actual. Estas son, por tanto, las zonas colindantes. En el extracto Código 8 se muestra como se calculan estas zonas, que se guardan en el vector Alrededores(). For i = 1 To NZonas If Pred(i) = KAux2 Then Alrededores(NumeroX) = VectorCorrelacciones(i - 1) - 1 NumeroX = NumeroX + 1 End If Next Código 8. Cálculo de zonas colindantes En este apartado como máximo puede haber cuatro zonas colindantes por cada una de ellas. Esta es una limitación del programa debido a que estos datos son usados por el sistema sobre raíles, descrito en el apartado 5.4.2, de forma que si hubiera más zonas colindantes este algoritmo se complicaría en exceso. Por último, el algoritmo ejecuta la función CalculaAngulo() función para calcular la dirección a tomar por el usuario, explicado en el apartado 6.3.2, para cada una de las zonas anteriormente calculadas, determinando así cada una de las direcciones que tienen estas zonas colindantes. 99

125 Capítulo 7. Aplicación para discapacitados Capítulo 7. Aplicación para discapacitados EL posible uso que le pueden dar los discapacitados viene determinado principalmente por la interfaz. Por eso este capítulo se centra en esta parte del programa. Dentro de este capítulo se comentan los dos tipos de interfaz, completa y simplificada (ésta a su vez con dos modos dependiendo de si muestran o no el mapa). Además se comenta como parte extra de la interfaz el sistema de guiado por voz. 7.1 Interfaz La interfaz es la que permite el intercambio de datos entre el sistema y el usuario. Por esto debe ser la parte del sistema más cuidada en relación a su aplicación para discapacitados. La interfaz debe ser simple, fácil de usar y además el sistema debe tener control sobre la situación del usuario. Esta interfaz también se encarga de comprobar el estado del usuario cuando está activo algún sistema de guiado, detectando si se demora demasiado por el camino. Esta sección se divide en tres apartados. El primero describe la interfaz completa, donde se comentan todas las funciones disponibles. El segundo describe los diferentes modos de simplificación de esta primera. Por último se describe la interfaz de voz Completa La interfaz completa tiene varias zonas diferenciadas que son: la zona de control de las señales, la zona de visualización de la localización y la zona de guiado, todas ellas mostradas en el esquema de la Figura 76. A parte, tiene una interfaz de control de usuario, que solo se visualiza en momentos puntuales. 100

126 Capítulo 7. Aplicación para discapacitados Figura 76. Zonas de la interfaz completa En los apartados siguientes se detallan las funciones de cada una de estas zonas de la interfaz, además, de la interfaz de control del usuario. Zona de control de las señales En esta zona, de utilidad para el administrador, se muestran las señales recibidas de cada una de las balizas (se muestran sin el signo negativo que llevan), así como los valores promediados de RSS que se utilizan para ejecutar el algoritmo de localización. Además, existe un apartado en el que se puede activar el guardado de datos en una hoja de Excel. La opción de guardado de datos, guarda los datos cada vez que se ejecuta el algoritmo de localización lo que conlleva a 2 datos por segundo. Se guardan los datos de fecha, hora, coordenadas y señales RSS con el formato expresado en la Tabla 8, Tabla 9 y Tabla 10. Fecha Hora Coordenada X Coordenada Y Media RSS Baliza 1 Media RSS Baliza 2 Media RSS Baliza 3 Media RSS Baliza 4 Tabla 8. Formato de guardado de datos en Excel (Parte 1) 101

127 Capítulo 7. Aplicación para discapacitados RSS Baliza 1.1 RSS Baliza 3.1 RSS Baliza 1.2 RSS Baliza 3.2 RSS Baliza 1.3 RSS Baliza 1.4 RSS Baliza 2.1 RSS Baliza 2.2 Tabla 9. Formato de guardado de datos en Excel (Parte 2) RSS Baliza 3.3 RSS Baliza 3.4 RSS Baliza 4.1 RSS Baliza 4.2 Tabla 10. Formato de guardado de datos en Excel (Parte 3) RSS Baliza 2.3 RSS Baliza 4.3 RSS Baliza 2.4 RSS Baliza 4. Todos los datos se guardan en el archivo Datos.xlsx, existente en el directorio del programa y se pueden verificar sólo con abrir este archivo. En la Figura 77 se muestra un ejemplo de cómo quedaría este archivo después de guardar algunos datos. En gris fecha y hora, en verde coordenadas, en amarillo señales promediadas de RSS y en diferentes tonalidades de naranja los datos de cada una de las balizas. Figura 77. Ejemplo de archivo Datos.xlsx El código que genera este archivo se muestra en Parte IV.2.4. Zona de visualización de la localización La segunda zona existente es la zona de visualización de la localización donde está el mapa gráfico. En cada una de las esquinas del mapa se muestran las distancias que está estimando entre cada una de las balizas y el dispositivo móvil. En esta zona de la interfaz también se puede ver el botón de Mostrar Radios que muestra estas circunferencias anteriormente dichas. Además, tiene varias opciones que se pueden desactivar. La primera es la opción de mostrar u ocultar el mapa que muestra el mapa gráfico o lo deja en blanco. La segunda opción es la de desactivar el método de corrección por promediado de 102

128 Capítulo 7. Aplicación para discapacitados puntos, explicado en el apartado Por último está la opción de activar la alineación de puntos, casilla que activa el sistema sobre raíles del apartado Zona de guiado Como última zona siempre visible está la zona de guiado. En esta zona se pueden diferenciar tres partes: una corresponde a la información sobre la zona actual, otra donde está el sistema de guiado direccional y la ultima el modo de guiado libre. En los siguientes puntos se muestra un ejemplo de funcionamiento de los dos modos del sistema de guiado. Interfaz de guiado direccional La interfaz de guiado contiene una lista de todos los posibles destinos, la ruta completa que hay que llevar hasta el destino y el próximo destino con su dirección. Además, contiene un botón de arranque de este método de guiado y una opción de activar la voz, que se explica en el apartado 7.2. Interfaz de guiado libre En la interfaz de guiado libre, se muestra, al igual que en la interfaz de guiado direccional, un botón de activar el sistema y una casilla de activación de la voz. Además muestra en una lista todas las zonas colindantes y la dirección en la que están. Interfaz de control de estado del usuario Como parte extra de la interfaz completa existe el control de estado del usuario. Este sistema detecta el movimiento del usuario y si está más de treinta segundos en una misma zona con el sistema de guiado direccional activado el sistema lanza un mensaje de aviso. Si este mensaje no obtiene ninguna respuesta el administrador debe dar cuenta de ello y se procede a ver que le ocurre al usuario en cuestión Reducida La interfaz reducida es una simplificación de la interfaz completa, donde se eliminan todas las opciones que le resultan inútiles al usuario final. Existen dos modos, uno que muestra el mapa y otro que no. 103

129 Capítulo 7. Aplicación para discapacitados Con mapa La primera versión de la interfaz reducida muestra solamente la zona de guiado con todos sus apartados y la zona de visualización de la localización con el mapa únicamente. La parte de control de señales se oculta. Sin mapa La segunda opción de interfaz simplificada, y la más simple de todas. En este modo la interfaz únicamente muestra la zona de guiado donde el usuario puede seleccionar todas las opciones posibles. 7.2 Sistema de voz La última parte de la interfaz es el sistema de voz. Este sistema se encarga de reproducir mediante una voz generada por ordenador las indicaciones de los dos tipos de guiado así como las alertas en el caso de que el usuario permanezca inmóvil mucho tiempo como se ha comentado en el apartado de control de usuario. Esta opción de la interfaz se puede activar en cualquiera de los dos modos de guiado activando la casilla Activar Voz. En el caso de estar usando el guiado direccional este sistema indica al usuario la zona siguiente a la que debe ir y la dirección en la que está. En cambio si se tiene activado el guiado libre, el sistema le va comunicando por medio de la voz las zonas circundantes y la dirección en la que están. Una limitación del sistema viene usando las voces de Windows 7 que están disponibles solamente en inglés, por lo que se ha optado en mostrar todas las zonas y direcciones en este idioma para que el sistema pronuncie correctamente. Otra limitación, y la más grave, es que cuando el sistema está hablando, todos los demás algoritmos del programa permanecen a la espera de que termine, por lo que el sistema sufre un retardo importante. Este problema se acentúa cuando está activado el modo de guiado libre ya que debe decir al usuario todas las zonas circundantes del sistema con sus respectivas direcciones por lo que tarda mucho más. 104

130 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados En este capítulo se detallan todas las pruebas realizadas para construir el prototipo así como aquellas que se han realizado una vez concluido el prototipo. Primero se describen las pruebas realizadas para observar el comportamiento de las señales de radiofrecuencia en diferentes ambientes y después, las pruebas de localización y guiado con el prototipo en diferentes fases de desarrollo y entornos. 8.1 Pruebas de señal Estas pruebas de señal se han realizado para poder calibrar el sistema y obtener una curva intensidad de señal-distancia para luego efectuar el algoritmo de localización mostrado en el apartado 5.1. Se muestran pruebas realizadas con los dos tipos de módulos XBee disponibles y partes del proceso de calibración descrito en el apartado También se han realizado pruebas de distancia y emisión radial, así como un análisis de los datos obtenidos con los dos tipos de módulos XBee disponibles. La atenuación teorica de la señal respecto de la distancia a la que se encuentran los dispositivos viene dada por la Ecuación 9. Ecuación 9. Potencia recibida en funcion de la distancia At: atenuación de la señal a la llegada en dbm Pe: potencia emitida en watios (XBee PRO=63mW) Ga: (XBee PRO=100) λ= longitud de onda (12.46cm a 2.4Ghz) d: distancia en metros Para los valores de las antenas XBee PRO resulta la curva teorica de atenuación en función de la distancia mostrada en lafigura

131 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 78. Atenuación teórica en funcion de la distancia Esta curva, como se comprueba en las pruebas realizadas, solo conserva la tendencia respecto a la curva real debido a los muchos factores que afectan a la señal, como son, por ejemplo, los multitrayectos, los objetos, la humedad del aire, etc XBee Al comienzo del desarrollo del proyecto se efectuaron pruebas de distancia con los módulos XBee de 1mW de potencia de emisión. A continuación se describen las mismas. Pruebas lineales Las primeras pruebas realizadas fueron de emisión lineal como se muestra en la Figura 79 en tramos de 0.5m hasta 10m. Estas pruebas fueron realizadas en diferentes entornos, tanto en interiores como en exteriores. Los resultados se muestran en la Figura 80. Figura 79. Proceso en pruebas de distancia lineal 106

132 Señal (dbm) RSS (dbm) UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Prueba 1 Prueba 2 Prueba 3 Prueba 4 Prueba 5-95 Distancia (m) Figura 80. Diferentes pruebas señal vs distancia con módulos XBee normales Como se puede comprobar, la gráfica tiene una clara tendencia lineal descendente pero cada prueba muestra grandes desviaciones. Se observa que en las señales que están cerca, las diferencias entre pruebas están en torno a los 5dBm pero a medida que aumentan las distancias estas diferencias se disparan hasta más de 20dBm. Para comprobar cuál es la tendencia de una manera más significativa se procede al promediado de señales dando como resultado la gráfica de la Figura Distancia (m) Figura 81. Media de las pruebas de la Figura

133 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados En esta gráfica se observa con más claridad la dependencia lineal pero vemos que la curva no es monótona decreciente lo que provoca que esta curva de calibración no pueda ser utilizada en un sensor, por lo que se tiene que crear alguna curva de calibración aproximada que sí sea monótona decreciente. Esto se ha realizado ya con los módulos definitivos XBee PRO. Pruebas radiales Las siguientes pruebas realizadas sirven para comprobar el comportamiento de emisión de los sensores en diferentes direcciones. Las pruebas se llevan a cabo con la metodología mostrada en la Figura 82, colocando un sensor en el centro y comprobando con otro la intensidad de señal alrededor de una circunferencia. Las medidas son realizadas en circunferencias de diferentes radios y en ángulos de 45º lo que proporciona 8 muestras por distancia. Figura 82. Metodología para ensayos de emisión radiales En la Figura 83 y la Figura 84 se muestran dos gráficas con los resultados de estas pruebas. La primera a distancias de 0.5, 1, 1.5 y 2 metros y la segunda con distancias de 0.25, 0.5 y 0.75m. 108

134 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados m 1m 1.5m 2m Figura 83. Pruebas de emisión radial m 0.5m 0.75m Figura 84. Pruebas de emisión radial a corta distancia Los resultados muestran que la emisión es suficientemente uniforme en todos los ángulos como para considerar la aproximación que la intensidad de señal es recibida es independiente del ángulo. Con esto se puede aproximar que si se estima que los dispositivos se encuentran a una cierta distancia, pueden estar en cualquier punto de la circunferencia que tenga como radio esa distancia. 109

135 Señal (dbm) UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados XBee PRO Una vez realizadas todas las pruebas con los módulos XBee normales se procede a realizar las pruebas con los módulos XBee Pro, que son los que se usan en el prototipo final del sistema. Con estos módulos únicamente se realizan pruebas en emisión lineal, aceptando para este modelo las pruebas radiales efectuadas con el XBee normal. Con este módulo se realizan pruebas en interior hasta una distancia de 7m en medidas cada 0.5m, del mismo modo que con los XBee normales, mostrado en la Figura 79. Los resultados de estas pruebas se muestran en la Figura Prueba 1 Prueba 2 Prueba 3 Prueba 4 Prueba 5 Prueba 6 Prueba 7-65 Distancia (m) Figura 85. Diferentes pruebas señal vs distancia con módulos XBee PRO Como se aprecia en la imagen las medidas a corta distancia, hasta 1.5 metros, las medidas se muestran invariables en -36dBm. A medida que aumenta la distancia surgen los mismos problemas que con los módulos XBee anteriores. La diferencia entre pruebas es más sustancial mostrando errores de hasta 20 dbm. Se procede a promediar las muestras obteniendo los resultados mostrados en la Figura

136 Señal (dbm) UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Distancia (m) y = -0,4699x - 37,39 R² = 0,0864 Figura 86. Media de las pruebas de la Figura 85 con la recta aproximada por mínimos cuadrados Como se puede comprobar se obtiene un resultado que sigue teniendo una dependencia lineal apreciable, pero la curva no es monótona decreciente al igual que en el ensayo con los módulos XBee de 1mW. Se observa un dato curioso que las medidas de mayor distancia promedian valores similares a los que están cerca por lo que consideramos estos datos poco significativos. Se obtiene una recta de aproximación por el método de mínimos cuadrados y es con la que se comienza a probar durante el procesado de señales del apartado 5.1 que finalmente se desecha y se calibra el sistema con una recta estimada probando el sistema de localización completo. 8.2 Entornos de pruebas para los ensayos de localización y guiado Los ensayos de localización y guiado se realizan en dos entornos diferentes. Uno de ellos en casa del alumno y otro en la universidad Entorno 1 Se toma como primer entorno de pruebas el piso del alumno. Se trata de una superficie cuadrada de 10m de lado con una superficie útil de 85m 2. Está dividida en diferentes habitaciones con tabiques de 7cm de grosor. 111

137 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados En la Figura 87 se muestra el plano de la planta diferenciando las diferentes habitaciones con diferentes colores. Figura 87. Plano de la planta del Entorno 1 Para crear el mapa jerarquizado se toma cada habitación como una zona de nivel inferior menos las 3 de la parte superior que tienen 2 zonas de nivel bajo cada una. Como se puede comprobar en las diferentes tonalidades de color dentro de una habitación representan diferentes zonas jerarquizadas. De esta forma se tienen 3 niveles de jerarquía, la planta completa, las habitaciones grandes, y todas las demás habitaciones y partes de las habitaciones grandes. 112

138 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Entorno 2 El segundo entorno de pruebas se encuentra en la sexta planta del edificio de la universidad. Se trata de dos salas de ordenadores con un pasillo común. La superficie total es un cuadrado de 8 metros de lado con una superficie útil de 60m cuadrados. En la Figura 88 se muestra el plano de la planta diferenciando por colores las diferentes salas. Figura 88. Plano de la planta del entorno 2 Igualmente que con el entorno 1 para jerarquizar el mapa se toman 3 niveles. Uno es la planta completa, el segundo son las dos salas y el pasillo y en el tercero son las diferentes secciones de las salas. 113

139 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Como las salas tienen una fila de ordenadores en el medio se prueban con dos jerarquizaciones, una, mostrada en la Figura 89, donde existen 3 zonas en cada sala donde no se tienen en cuenta los dos pasillos a los lados de los ordenadores y una segunda, mostrada en la Figura 90 donde se tienen 5 zonas por sala diferenciando pasillos. Las diferentes zonas del nivel jerárquico intermedio estás diferenciadas por colores y las zonas del nivel jerárquico inferior por tonalidades del mismo color. Figura 89. Mapa de la planta de Entorno

140 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 90. Mapa de la planta del entorno 2.2 Al entorno correspondiente al mapeado de la Figura 89 se le llama Entorno 2.1 y el correspondiente a la Figura 90 se le llama Entorno Pruebas de localización Una vez definidos los entornos de pruebas se realizan las pruebas de localización. Se ha intentado probar con el sistema completo en los dos entornos pero sólo se ha conseguido probar el sistema completo en el entorno 1. En el segundo entorno únicamente se han realizado pruebas de localización sin el sistema de corrección sobre raíles. 115

141 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Entorno 1 En este apartado se exponen las pruebas y resultados de localización en el entorno 1. En este entorno se ha conseguido probar el sistema de localización completo, incluyendo el sistema de corrección sobre raíles. A continuación se muestran diferentes ensayos realizados con el SLYG donde se ve con puntos de color rojo la posición estimada por el sistema antes de la corrección y en negro después de pasar el filtro del sistema sobre raíles. Prueba 1 En la Figura 91 se muestra la primera prueba de localización en el entorno 1. Las flechas azules marcan el recorrido real seguido por el dispositivo móvil. Como se ha comentado anteriormente, los puntos rojos corresponden a las estimaciones de la posición en bruto del sistema de localización y los puntos negros a las posiciones una vez filtradas mediante el algoritmo sobre raíles. Figura 91. Prueba de localización 1 en entorno 1 116

142 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Se puede apreciar que las muestras sin filtrar tienen algunos errores saliéndose del recorrido pero todos estos quedan solucionados con el sistema sobre raíles que muestra una trayectoria similar a la seguida por el dispositivo móvil. Prueba 2 Como segunda prueba de localización se escoge otro recorrido. En la Figura 92 se muestra con el mismo código de colores cada una de las señales. Se comprueba, al igual que el anterior, que las señales sin filtrar cometen errores de localización que se solucionan con el filtrado. Figura 92. Prueba de localización 2 en entorno 1 117

143 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Prueba 3 Como última prueba de guiado se escoge otro camino mostrado en la Figura 93. En este caso se puede comprobar que el sistema tiene 2 errores leves en la localización al intentar entrar en la habitación azul superior y en la habitación amarilla. Se trata de errores puntuales y en general la localización se puede denominar correcta dentro del error de 2 metros marcado en los objetivos. Figura 93. Prueba de localización 3 en entorno Entorno 2 Se han realizado unas pruebas de localización en el entorno dando los resultados mostrados en la Figura

144 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 94. Prueba de localización en entorno 2 sin sistema sobre raíles Se muestran con las flechas azules el recorrido del usuario y con los puntos rojos los datos dados por el localizador. Como se puede comprobar, el sistema marca bien la zona en la que se encuentra pero a veces atraviesa paredes como en la zona amarilla. Por otra parte queda reflejado que el sistema no es capaz de diferenciar entre los pasillos existentes a las filas de ordenadores, marcados con rectángulos negros. En cuanto a la zona del mapa jerárquico indicada por el sistema, no hay ningún problema y cuando pasa de una zona a otra (diferenciado con colores diferentes en la Figura 94) el sistema indica inmediatamente la zona en la que está el usuario. 119

145 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados En este entorno ha resultado imposible hacer funcionar el sistema de guiado debido los problemas que han surgido al incluir la diferenciación de pasillos mostrada en la Figura Pruebas de guiado. El sistema de guiado únicamente ha sido probado en el entorno 1 debido a problemas con el sistema de localización en el entorno 2 que imposibilitaban el buen funcionamiento del sistema Entorno 1 A continuación se muestran los resultados de las pruebas de guiado realizadas en el entorno 1. En la se muestran las diferentes zonas con los trayectos posibles Figura 95. Mapa del entorno 1 con las diferentes zonas y trayectorias 120

146 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Guiado direccional Con el guiado direccional se han obtenido unos resultados satisfactorios con multitud de trayectos probados. El sistema funciona correctamente cuando la localización es precisa y mostrando algunos fallos cuando no lo es. Estos fallos son generalmente que el sistema detecta un cambio de zona que no se ha realizado dando información errónea al usuario. Otro problema encontrado es que la información llega con retraso al usuario cuando cambia de zona, debido a los sistemas de promediado. Este retardo es de 2 segundos de media. Para realizar las pruebas se han escogido los siguientes trayectos: De Computer Room 2 a Living room 2 En la Figura 96 se muestra con flechas azules el recorrido para este ensayo. El sistema ha dado el recorrido correctamente y durante el camino no han ocurrido problemas caminando a una velocidad de 1m/s. Figura 96. Recorrido de prueba de guiado direccional 1 121

147 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados En la Figura 97, se muestra la interfaz cuando el dispositivo se encuentra a punto de comenzar el recorrido, pudiéndose observar que muestra correctamente el camino a seguir para llegar al final. Además, da la orden de volver a la zona Computer room 1 ya que es la penúltima en la que se ha estado. También se puede comprobar el funcionamiento del mapeado jerárquico que en la posición actual indica que se está en Computer Room 2 dentro de Computer Room que es el nivel superior. Figura 97. Resultados prueba de guiado direccional 1 De Parent s room 2 a My Room En la Figura 98 se muestra con flechas verdes el recorrido para este ensayo. El sistema ha dado el recorrido correctamente y durante el camino no han ocurrido problemas caminando a una velocidad de 1m/s. 122

148 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 98. Recorrido de prueba de guiado direccional 2 Al igual que en la prueba anterior en la Figura 99 se muestra la interfaz cuando el dispositivo se encuentra a punto de comenzar el recorrido pudiéndose observar que muestra correctamente el camino a seguir para llegar al final. Además da la orden de volver a la zona Parent s room 1 ya que es la última en la que se ha estado. Igualmente que en la prueba anterior se puede comprobar el funcionamiento del mapeado jerárquico mirando la zona actual. 123

149 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 99. Resultados prueba de guiado direccional 2 De My Room a Kitchen En la Figura 100 se muestra con flechas rojas el recorrido para este ensayo. El sistema ha dado el recorrido correctamente y durante el camino, a una velocidad de 1m/s el sistema se ha confundido al paso por la zona Aisle 2 metiéndose en la zona Big Bathroom dando información equivocada diciendo que se debía ir a la zona Aisle 2 cuando ya se encontraba el dispositivo móvil en ella. 124

150 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 100. Recorrido de prueba de guiado direccional 3 Del mismo modo que en las dos pruebas anteriores, en la Figura 101, se muestra la interfaz cuando el dispositivo se encuentra a punto de comenzar el recorrido, pudiéndose observar que muestra correctamente el camino a seguir para llegar al final. Además, da la orden de volver a la zona Aisle 1 ya que es la penúltima que se ha estado. 125

151 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 101. Resultados prueba de guiado direccional 3 Guiado libre Este sistema ha sido probado estando en diferentes zonas. Se han probado los siguientes casos: Aisle 2 viniendo de Aisle 1 Se deberían mostrar las zonas Aisle 3 de frente, Big Bathroom a la derecha, Aisle 1 detrás y Parent s room a las izquierda como así ocurre viéndose en la Figura 102. En esta figura también se puede comprobar la zona en la cuál que se estaba. 126

152 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Figura 102. Prueba de guiado libre 1 Living room 1 viniendo de Living room 2 Se deberían mostrar las zonas Aisle 3 a la derecha y Living room detrás como así ocurre viéndose en la Figura 103. Al igual que en la prueba anterior en esta figura también se puede comprobar en la zona que se estaba. Figura 103. Prueba de guiado libre Sistema de voz El sistema de voz ha sido testeado mientras se realizan las pruebas de guiado y los resultados no son del todo satisfactorios. En el caso de guiado direccional se obtienen retardos equivalentes al tiempo que el sistema de voz está hablando que dificultan la navegación pero no imposibilitándola. Si se lleva un ritmo lento al caminar de 0.5m/s el sistema funciona adecuadamente. 127

153 Capítulo 8. Pruebas realizadas y resultados Probando el sistema de guiado libre ocurren más problemas debido a la mayor información que debe reproducir el sistema. Por lo que si se está en movimiento, el sistema está continuamente reproduciendo información y no muestra correctamente el guiado. El único caso en el que funciona correctamente es cuando se espera en la zona hasta que termine de reproducir la información. 128

154 Capítulo 9. Conclusiones Capítulo 9. Conclusiones En el presente proyecto se ha desarrollado un prototipo del sistema denominado SLYG para guiar a personas discapacitadas a través de un centro comercial. Según los resultados obtenidos en el Capítulo 8 se sacan las siguientes conclusiones en función de los objetivos definidos en el Capítulo Sistema de localización Se ha desarrollado un sistema de localización compuesto por un sistema inalámbrico y un ordenador central. El sistema inalámbrico se ha basado en la tecnología ZigBee usando su variante comercial XBee. Para implementar el sistema de localización con este hardware, se han usado los indicadores RSSI de los dispositivos XBee. Estos indicadores proporcionan información acerca de la pérdida de la intensidad de la señal entre dispositivos, con la cuál se estiman las distancias entre éstos y así ejecutar un algoritmo de trilateración que determine la posición del usuario. Se ha elegido un algoritmo de trilateración en vez de uno de fingerprinting, los únicos dos desarrollados para este tipo de sistemas, ya que, a pesar de ser menos preciso en general, se obtiene un mejor seguimiento de las trayectorias del usuario. El algoritmo de trilateración, teóricamente, se podría ejecutar utilizando únicamente con 4 dispositivos, 3 balizas y 1 dispositivo móvil. Se ha comprobado que en la práctica no es válido ya que se necesitan balizas redundantes para poder concretar la posición. De esta manera se ha colocado una baliza redundante, además, se han utilizado dispositivos dobles en todas las balizas y en el dispositivo móvil para poder disminuir el nivel de ruido en las señales. Por otra parte, durante el desarrollo del proyecto, se ha determinado que, utilizando únicamente el indicador de RSSI para estimar las distancias y el algoritmo de localización, el sistema no es suficientemente preciso para cumplir con los objetivos del proyecto. Por esta razón en el ordenador se ha implementado, además del algoritmo de localización basado en la trilateración, un sistema inteligente. En el cuál, se corrige la posición obtenida mediante métodos de medias móviles y un sistema de corrección de trayectorias denominado sistema sobre raíles. 129

155 Capítulo 9. Conclusiones Los resultados obtenidos con este sistema han sido coherentes con las posibilidades de las técnicas utilizadas llegando a alcanzar todos los objetivos propuestos. Se han obtenido unos errores máximos de 2m en la posición del sujeto y el sistema muestra trayectorias correctas en un 90% de los casos. El alcance del sistema ha sido testeado hasta los 12 metros con pérdidas del 25% de la información lo que no supone ningún problema teniendo en cuenta la tasa de envío de datos del sistema. Durante el periodo de pruebas, donde se han estimado unas 40 horas de funcionamiento del dispositivo móvil, sólo se han necesitado 2 recambios de baterías, lo que indica un consumo energético del dispositivo móvil aceptable. El coste total de los dispositivos es de 1600 lo que implica una inversión razonable teniendo en cuenta que es un sistema del que no se va a obtener beneficio económico directo. 9.2 Sistema de guiado Para cumplir con el segundo objetivo del proyecto se ha desarrollado un sistema de guiado con dos modos de funcionamiento que se complementan para satisfacer las necesidades del usuario. Cumpliendo con los objetivos se ha desarrollado un modo de guiado direccional que es capaz de llevar a un usuario de una zona a otra del entorno de pruebas sin problemas. Es un sistema básico de guiado pero funcional que cumple con los objetivos propuestos. Tiene la ventaja de ser un sistema que solo proporciona información fundamental al usuario sin aturdirle con demasiadas indicaciones con el inconveniente de que, a veces, el usuario puede necesitar una mayor precisión en las indicaciones para poder llegar al destino. Por otra parte, la eficacia de este sistema de guiado, depende de la precisión del sistema de localización, ya que, si este último da información errónea, las indicaciones también podrían ser incorrectas. 130

156 Capítulo 9. Conclusiones Como segundo modo de guiado requerido se ha desarrollado un sistema de guiado libre que proporciona al usuario libertad de movimiento informándole en todo momento de las zonas que tiene alrededor y dándole su dirección dentro de unas instrucciones limitadas a izquierda, derecha, delante o detrás. Al igual que el anterior sistema, éste únicamente da información fundamental al usuario, de modo que no le aturda, y esta información en algunos casos podría ser insuficiente. Por otra parte es un sistema también dependiente del sistema de localización y si este comete errores de precisión el guiado no funciona adecuadamente. 9.3 Aplicación para discapacitados El último objetivo es el desarrollo de un dispositivo que tenga una aplicación directa para un discapacitado no se ha completado totalmente ya que no se disponía de un dispositivo móvil con interfaz. Por este motivo se ha desarrollado una interfaz visible desde el ordenador central que proporciona información al usuario. Se trata de una interfaz que tiene varias opciones de funcionamiento dependiendo de las necesidades del usuario. Se ha creado una interfaz completa para administradores del sistema, y dos modos de interfaz simplificada: un modo que muestra el mapa y la localización visualmente y otro que únicamente muestra los controles de guiado. Además esta interfaz se ha completado con un sistema de sonido que da instrucciones al usuario por medio de una voz generada informáticamente. Con todo esto se ha conseguido, en la medida de los medios disponibles, crear una interfaz que implantada en un dispositivo móvil tendría utilidad para cualquier tipo de discapacidad cumpliendo con esto, el objetivo propuesto. 9.4 Conclusiones generales En conclusión, se han sentado las bases para crear un sistema de guiado para discapacitados en el entorno de un centro comercial que satisfaga todas las necesidades del usuario. 131

157 Capítulo 9. Conclusiones En este proyecto se ha conseguido un prototipo funcional que detecta la posición del usuario y es capaz de guiarle por un entorno, que no es en sí un centro comercial, pero que tiene muchas de las características de éste como son espacios abiertos y sin caminos identificados. Además a falta de un dispositivo móvil con interfaz se ha desarrollado una posible interfaz visual complementada con un sistema de sonido que reproduce las instrucciones por medio de la voz. 132

158 Capítulo 10. UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS Desarrollos Futuros Capítulo 10. Desarrollos Futuros En este capítulo se explica por donde debería seguir la investigación en la continuación de este proyecto Posibles mejoras El proyecto que continúe deberá de profundizar en dos objetivos que en este no se han llegado a alcanzar plenamente. Estos son mejorar el sistema de localización y la creación de un prototipo de dispositivo móvil con interfaz incorporada Mejoras en la localización En alusión del objetivo de precisión presentado en el apartado Con este proyecto se ha conseguido crear un prototipo de sistema de localización que tiene una precisión moderada, con un error de hasta 3 metros en situaciones desfavorables. Como se ha comentado en las conclusiones al sistema le afectan los objetos que haya en medio así como las personas presentes, disminuyendo la precisión. Las mejoras futuras posibles son: Mejora de la robustez del sistema mediante algoritmos nuevos de corrección de errores como un algoritmo de Modelos Ocultos de Markov. Mejora de la precisión del sistema cambiando la tecnología utilizada o implementando un algoritmo de fingerprinting. Complementación del sistema desarrollado en este proyecto con un sistema de etiquetas RFID para conseguir diferenciar los productos dentro de cada zona del mapa Interfaz del dispositivo móvil Teniendo como referencia el objetivo de aplicación para discapacitados, apartado 2.1.3, en este proyecto no se ha desarrollado un dispositivo móvil que disponga de interfaz para probar el sistema con un discapacitado. Por esto los posibles futuros desarrollos son: Desarrollo de un dispositivo móvil con interfaz, como podría ser una PDA o un Smartphone. 133

159 Capítulo 10. Desarrollos Futuros Desarrollo de la interfaz adaptándola a las necesidades reales de un discapacitado haciendo pruebas reales con éstos Posibles usos diferentes del sistema Como punto a parte hay que indicar los diversos usos que se le pueden dar a este sistema alejado del entorno de un centro comercial. Se ha desarrollado un sistema de localización y guiado que podría ser adaptado a muchos otros entornos. Estos podrían ser cualquier tipo de espacio cerrado donde una persona pueda necesitar de un guía personalizado sin la necesidad de una persona. Este sistema por tanto podría ser aplicado en espacios tales como edificios públicos, museos o grandes edificios de oficinas proporcionando todo tipo de servicios sin la necesidad de la presencia de un asistente personal. 134

160 Capítulo 11. Referencias Bibliográficas Capítulo 11. Referencias Bibliográficas [1] Abhaya Asthana, Mark Cravatts, Paul Krzyzanowski, An Indoor Wireless System for Personalized Shopping Assistance, In IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications, [2] GV Treyz, SM Treyz, Shopping assistance with handheld computing device, US Patent 6,587,835, 2003 [3] José Manuel Gómez Álvarez, Sistemas de Información Multiagente, Programa de Doctorado Retos Científicos de la Computación, Sep [4] S.Rodríguez, A.Fernández, V.Julián, J.M.Corchado, S.Ossowski and V.Botti, A THOMAS Based Multi-Agent System for Recommendations and Guidance in Malls JOURNAL OF PHYSICAL AGENTS, VOL. 3, NO. 2, MAY 2009 [5] Argente, E., Julian, V., Botti, V.: MAS Modeling based on Organizations. 9th Int. Workshop on Agent Oriented Software Engineering. Pp.1-12.Citeseer: [6] Cecil Kridner, A Personal Guidance System For the Visually Disabled Population: The Personal Indoor Navigation System, Dec [7] Víctor M. Santiago Praderas, Nuria Ortigosa, Larisa Dunai, Guillermo Peris- Fajarnés, COGNITIVE AID SYSTEM FOR BLINDPEOPLE (CASBLiP), Centro de Investigación en Tecnologías Gráficas / Universidad Politécnica de Valencia, [8] Proyecto E.L.I.S.A. (Entorno de localización inteligente para servicios asistidos), Proyecto singular del Ministerio de Industria, [9] [10] Kyung Chang Lee, Hyun Hee Kim, Kyoung Nam Ha, and Suk Lee, Development of PIR Sensor based Indoor Location-Aware System using Bayesian Classifier, Pusan National University 135

161 Capítulo 11. Referencias Bibliográficas [11] 14/05/2011 [12] Nissanka B. Priyantha, Anit Chakraborty, and Hari Balakrishnan, The Cricket Location-Support System, 6th ACM International Conference on Mobile Computing and Networking (ACM MOBICOM), Boston, MA, Ago [13] S.J. Ingram, D. Harmer, and M. Quinlan, Ultrawideband Indoor Positioning Systems and Their Use in Emergencies, Proc. Position Location and Navigation Symp. (PLANS '04), pp , Abr [14] ECMA International, High Rate Ultra Wideband PHY and MAC Standard, ECMA-368 3ª Edition, Dic [15] IEEE Std g, Wireless LAN Medium Access Control and Physical Layer specifications, [16] [17] Luis Díaz-Ambrona Tabernilla, Sistema de localización en interiores, Trabajo de fin de carrera, facultad de informática U. Politécnica de Madrid, [18] [19] J. Halberg and M. Nilsson and K. Synnes "Positioning with Bluetooth" International Conference on Telecommunications, [20] ZigBee Alliance Board of Directors, ZigBee Specification, ZigBee Allianze [21] Raúl Marín Prades, SISTEMA DE LOCALIZACIÓN PARA REDES INALÁMBRICAS DE SENSORES MEDIANTE ZIGBEE, UNIVERSITAT JAUME I DE CASTELLÓN, Escuela Superior de Tecnología y Ciencias Experimentales, Mar 2009 [22] 14/05/

162 Capítulo 11. Referencias Bibliográficas [23] Ju-Yong Do, Matthew Rabinowitz, Per Enge, Robustness of TOA and TDOA Positioning under Sub-Optimal Weighting Conditions, IEEE Transactions on Aerospace Electronic Systems, [24] 14/05/11 [25] Rong Peng, Mihail L. Sichitiu, Angle of Arrival Localization for Wireless Sensor Networks, IEEE SECON, [26] Shashank Tadakamadla, Indoor Local Positioning System For ZigBee, Based On RSSI, M.Sc. Thesis report within Electrical Engineering D, Electronics Design Programmer, Oct [27] Michael Harney, Wireless triangulation using RSSI signals, Mar [28] 14/05/2011 [29] SPV Broadcast Microwave, Antenas omnidireccionales lineales AV para 2.4Ghz Datasheet [30] Ali Taheri, Arvinder Singh, Emmanuel Agu, "Location Fingerprinting on Infrastructure Wireless Local Area Networks Location Fingerprinting on Infrastructure Wireless Local Area Networks," lcn, pp , 29th Annual IEEE International Conference on Local Computer Networks (LCN'04), 2004 [31] Aaron Ault, Xuan Zhong, Edward J. Coyle, K-Nearest-Neighbor Analysis of Received Signal Strength Distance Estimation Across Environments, The Center for Wireless Systems and Applications, Purdue University [32] Sebastian Thrun, Bayesian Landmark Learning for Mobile Robot Localization, MACHINE LEARNING Volume 33, Number 1, 41-76, [33] Pedro Claro, Nuno Borges Carvalho, Local Positioning System Based on Artificial Neural Networks, Instituto de Telecomunicações, Aveiro Portugal. 137

163 Capítulo 11. Referencias Bibliográficas [34] Fredrik Gustafsson, Fredrik Gunnarsson, Niclas Bergman, Urban Forssell, Jonas Jansson, Rickard Karlsson, Per-Johan Nordlund, Particle Filters for Positioning, Navigation and Tracking, IEEE Transactions on Signal Processing,2002. [35] Greg Welch, Gary Bishop, An Introduction to the Kalman Filter, Department of Computer Science University of North Carolina at Chapel Hill, Jul [36] L. Rabiner, B. Juang, An introduction to hidden Markov models, ASSP Magazine, IEEE Volume: 3, Issue: 1, [37] Bram Bakker, Zoran Zivkovic, Ben Kröse, Hierarchical Dynamic Programming for Robot Path Planning, Intelligent Robots and Systems, (IROS 2005) IEEE/RSJ International Conference on. [38] Adi Botea, Martin Müller, Jonathan Schaeffer, Near Optimal Hierarchical Path-Finding, Journal of Game Development, [39] Bram Bakker, Zoran Zivkovic, Ben Kröse, Hierarchical Map Building Using Visual Landmarks and Geometric Constraints, Intelligent Robots and Systems, (IROS 2005) IEEE/RSJ International Conference on. [40] Pu-Sheng Tsai, Li-Sheng Wang, and Fan-Ren Chang, Modeling and Hierarchical Tracking Control of Tri-Wheeled Mobile Robots, IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS, VOL. 22, NO. 5, OCT [41] 14/05/2011 [42] 14/05/2011 [43] Google Maps 15/05/2011 [44] ZigBee alliance, http/ 138

164 Capítulo 11. Referencias Bibliográficas [45] XBee-PRO OEM RF Modules, [46] Q5ByozVA/s1600/xbee.bmp 15/05/2011 [47] Arduino, [48] 15/05/2011 [49] titulo=port%c3%81til+dell+inspiron+15r+( ) 15/05/2011 [50] Pedro Sánchez Transparencias sobre teoría y optimización de redes, Universidad pontificia de Comillas,

165 Parte II. Estudio económico 140

166 Estudio económico Capítulo 1. Estudio económico En este capítulo se estudia la viabilidad económica del proyecto. En el primer punto hay que indicar que no se ha desarrollado un sistema que produzca un beneficio directo por lo que no se pueden dar datos de rentabilidad. El principal objetivo de este estudio es el análisis del coste de la tecnología y del coste de desarrollo del proyecto. El coste unitario del sistema es clave por lo anteriormente dicho, se trata de un sistema que no va a dar beneficios directos y además se enmarca en un entorno social. Por esta razón el presupuesto utilizado ha sido uno de los requisitos clave para el desarrollo del proyecto. Para este sistema se ha elegido usar la tecnología ZigBee, una tecnología que se trata de un estándar no muy común pero que supone un coste de adquisición menor que la tecnología WiFi lo que conlleva un ahorro en cada unidad producida. El proyecto, además de incluir un sistema de comunicaciones inalámbrico basado en la tecnología ZigBee, necesita unos micro-controladores que soporten las antenas. Para este fin se han elegido unos micro-controladores de código abierto con un precio de 30 por unidad, que si se produjeran masivamente se podrían fabricar en un laboratorio con unos costes mucho menores Además de toda la infraestructura para crear la red se necesita un ordenador central que se encarga de procesar los datos. El coste de todo el hardware está estimado en Este sería el coste de los componentes. A este coste habría que añadirle los costes de desarrollo que se han calculado en incluyendo los costes de personal de desarrollo así como de las herramientas necesarias. Con estos datos si suponemos que el prototipo es un prototipo final listo para la venta y con una tirada inicial de 10 unidades tendría un coste por unidad de Siendo una tecnología novedosa este precio no parece desorbitado, únicamente entra en juego el precio que estén dispuestos a pagar los compradores. 141

167 Parte III. Manual de usuario 142

168 Manual de usuario Capítulo 1. Instalación y configuración Para instalar el sistema en un entorno se necesitan seguir unos pasos: primero se debe instalar todo el sistema inalámbrico para después configurar el sistema en el ordenador principal. 1.1 Instalación La instalación de los dispositivos consta de dos partes. La primera tarea es montar y configurar las placas Arduino y luego configurar cada uno de los módulos XBee Placas Arduino El primer paso es montar todos los dispositivos que vienen en tres partes: El microcontrolador, el modulo XBee y la XBee Shield que sirve como conexión entre los dos anteriores dispositivos. Una vez hecho esto hay que colocar los jumpers presentes en la XBee Shield en posición USB. De este modo se pueden cargar los programas en los microcontroladores que es el siguiente paso. Para cargar los programas es necesario instalar el programa Arduino Alpha 0021, disponible en la página web Con este programa se deben abrir los archivos que contienen el código de los dispositivos. Antes de utilizar el Arduino Alpha, se deben conectar las placa Arduino mediante el cable USB y Windows 7 instala automáticamente los controladores para su uso para después poder abrir programa y cargar los códigos de la siguiente manera. Dispositivo Df1.1 Se le carga el archivo DispositivoFijoOV2.pde correspondiente al código mostrado en la Parte IV.1.3. Dispositivos DfX.X menos el Df1.1 Se les carga el archivo DispositivoFijoNV2.pde modificando el número de dispositivo como se indica en la Parte IV.1.2. Dispositivos DmX.X 143

169 Manual de usuario Se les carga el archivo DispositivoMovilV2.pde modificando el número de dispositivo como se indica en la Parte IV XBee Los módulos XBee se configuran montados en la placa Arduino con el programa XCTU, disponible para su descarga en la web Una vez abierto en la pestaña PC Settings se selecciona el puerto correspondiente con la placa conectada (hay que guardar el número puerto del dispositivo Df1.1 ya que lo pide el programa general cuando se ejecute). Una vez hecho esto se va a la pantalla Modem Configuration y se pulsa el botón Read para que muestre una pantalla como la de la Figura 104. Figura 104. Pantalla de uso de XCTU 144

170 Manual de usuario Una vez mostrada esta pantalla se cambian los parámetros con los datos de la Tabla 11. Una vez introducidos se pulsa el botón Write y se desconecta la placa teniendo la placa configurada. Dm1.1 Dm1.2 Df1.1 Df1.2 Df2.1 Df2.2 Df3.1 Df3.2 Df4.1 Df4.2 BD Bauds AP 2 API Enabled (with escaped characters) ID 3332 C C DL MY Tabla 11. Parámetros módulos XBee Después de haber configurado los módulos XBee se cambian los jumpers de la XBee Shield al modo XBee. Una vez realizado este paso se colocan las balizas en cada una de las esquinas del entorno a trabajar poniendo en una de ellas el ordenador central que se pasa a configurar a continuación. A veces ocurren problemas, ya que, en ocasiones, el programa XCTU no reconoce los dispositivos. En este caso se debe cargar en la placa Arduino un programa ejemplo del Arduino Alpha que no utilice el puerto serie, por ejemplo el Blink según el método del apartado Así primero se configura el XBee y posteriormente cargar el programa según los datos del apartado Configuración del sistema Después de instalar el sistema inalámbrico se debe configurar el sistema. Primero se debe crear un mapa del entorno donde se va a trabajar y luego unos archivos para relacionar estas zonas Mapa El primer paso es crear un plano de la planta como el que se muestra en la Figura 105. El plano debe tener unas dimensiones de 500x500 píxeles para que sirva en el programa general guardándolo en la carpeta resources dentro de la carpeta del proyecto con el nombre de Plano1.jpg. 145

171 Manual de usuario Figura 105. Plano de la planta de un edificio con diferentes zonas Como se aprecia en el plano se diferencian las zonas con distintos colores y se marcan los tabiques que existan. Después de crear el plano se necesita jerarquizarlo. A continuación se describe este proceso de jerarquización del mapa mostrado en la Figura 105. Para jerarquizar cada una de las zonas se debe definir un radio de acción y un centro por eso en la Figura 106, Figura 107 y Figura 108 se muestran circunferencias que representan este radio de acción. Para este plano se ha escogido crear 3 niveles de jerarquía. En la Figura 106 se muestra el primer nivel que hace referencia a la planta completa denominada como home. 146

172 Manual de usuario Figura 106. Nivel 1 de jerarquía del plano de la Figura 105 En el segundo nivel se designan las habitaciones de mayor tamaño que se dividen en dos zonas en el nivel inferior de jerarquía. Se muestra como se ha hecho en la Figura

173 Manual de usuario Figura 107. Nivel 2 de jerarquía del plano de la Figura 105 En el último nivel de jerarquía se representan todas las demás habitaciones así como de las sub-zonas de las definidas en el nivel 2. En la Figura 108 se muestra como se ha hecho. 148

174 Manual de usuario Figura 108. Nivel 3 de jerarquía del plano de la Figura 105 Una vez decididas todas las zonas y niveles de jerarquía se procede a crear el archivo que contiene el mapa jerarquizado. Para ello se sigue el formato mostrado en la Tabla 12. Nº Nivel precedente Descripción Radio Coordenada X Coordenada Y Tabla 12. Formato de una zona en el archivo del mapa jerárquico En esta tabla se introduce el numero de la zona, el numero del nivel precedente, el nombre de la zona a modo de descripción y luego el radio de la circunferencia creada y las coordenadas x e y de su centro. En la Figura 109 se muestra como queda el archivo de texto con este mapa jerarquizado. Este archivo debe denominarse Zonas.txt y encontrarse en la carpeta del proyecto. 149

175 Manual de usuario Figura 109. Archivo Zonas.txt con el mapa jerarquizado del plano mostrado en la Figura 105 Hay que comentar que los nombres de las zonas deben estar en inglés para que el sistema de voz las pronuncie adecuadamente Interconexiones entre las zonas Una vez creado el plano y el archivo Zonas.txt el siguiente paso es relacionar cada una de las zonas del nivel inferior en un archivo. En la Figura 110 se muestra como se conectan cada una de estas zonas marcando las conexiones con líneas negras, que además son las trayectorias más probables que puede seguir el usuario. 150

176 Manual de usuario Figura 110. Interconexiones entre las zonas del mapa de la Figura 105 que representan además las trayectorias más probables Posteriormente se debe crear el archivo Conexiones.txt donde se detallan de forma matricial los datos de inter-conexionado. Esta matriz, que es simétrica, contiene las relaciones entre zonas que son cada una de las filas y las columnas y se define de forma que en la diagonal principal sea todo ceros, las zonas que estén conectadas se escribe un uno y entre las zonas que no, se escribe En la Figura 111 se muestra como sería la matriz teniendo en cuenta que el orden no es el mismo que en archivo Zonas.txt y que en la primera fila del archivo hay que introducir el número de zonas del nivel jerárquico inferior, que son el número de filas y columnas de la matriz. 151

177 Manual de usuario Figura 111. Archivo Conexiones.txt representando las conexiones mostradas en la Figura 110 Además de este archivo Conexiones.txt, se debe crear un archivo llamado Correlacciones.txt que muestra las correlaciones entre el orden de zonas en las filas y columnas de la matriz y las zonas del archivo Zonas.txt, de forma que se pone en cada fila el número de zona que corresponde cada fila de la matriz del archivo Conexiones.txt. En la Figura 112 se muestra el este archivo Correlaciones.txt que debe estar en la carpeta del proyecto. Figura 112.Archivo de correlaciones, Correlaciones.txt, representando las zonas del archivo de la Figura 109 y del archivo de la Figura 111 Con todas estas acciones tendremos el programa listo para funcionar. 152

178 Manual de usuario Capítulo 2. Manual de uso y mantenimiento En este capítulo se describe el uso del programa creado para el sistema. En primera instancia comentar que para que arranque el sistema deben estar conectadas todas las placas y se debe introducir el puerto del dispositivo Df1.1 como se muestra en la Figura 113. Figura 113. Configuración del puerto serie En caso de que ocurran problemas iniciando el puerto serie o el nombre introducido sea incorrecto se mostrara la ventana de la Figura 114 y se cierra la aplicación. Figura 114. Error al iniciar el puerto serie Además se deben cambiar las direcciones del programa principal el formulario principal, Parte IV.2.1, y el modulo 3, Parte IV.2.4. Para esto se cambia la variable Directorio por el directorio donde se vaya a ejecutar el programa. Primero se describe como se debe efectuar las tareas de mantenimiento para luego describir el uso de los modos de guiado. 153