Contributions to event-based state estimation for intelligent spaces

Un espacio inteligente es un entorno en el que un conjunto de sensores estan disponibles para proveer a las personas o robots que lo ocupan algun servicio o facilidad, tales como identificacion, localizacion, reconocimiento de voz o gestos, etc. Los elementos inteligentes de este espacio en muchos casos estaran conectados mediante tecnologias inalambricas y se alimentaran de baterias. En este contexto es fundamental economizar el uso de dichos sensores con el fin de prolongar su autonomia y asegurar un aprovechamiento adecuado del canal de comunicaciones. Para este fin, una alternativa consiste en adquirir y enviar la informacion de los sensores solo en los instantes realmente necesarios. En contraposicion a lo que sucede en los sistemas tradicionales basados en tiempo que son gobernados por una senal de reloj, este nuevo paradigma se denomina estimacion basada en eventos, la cual esta recibiendo una atencion creciente en investigacion en los ultimos anos. Este trabajo de tesis se compone de tres aportaciones al campo de la estimacion de estados basada en eventos para redes de sensores, correspondiendo cada una de ellas con uno de los elementos principales de dicho sistema: los sensores, el estimador y la red de comunicaciones. Para los sensores, se han propuesto dos nuevos metodos de muestreo basados en la distancia de Mahalanobis. Se propone determinar la importancia de una muestra midiendo la distancia de la correccion que se obtiene en el caso de ser aplicada por el estimador. La ventaja de emplear este concepto de distancia es que tiene en cuenta la densidad de probabilidad del error de estimacion y del ruido de medida. Los metodos de muestreo propuestos se han comparado con otras alternativas conocidas mediante simulaciones y en una aplicacion real de localizacion de agentes moviles en interiores. Para el estimador, se realiza un algoritmo adaptativo de disparo basado en varianza aplicado al guiado de una unidad robotica. Segun este metodo, es el estimador el que solicita al sensor una medida cuando la incertidumbre de la posicion u orientacion alcanzan cierto valor, de manera que el error de estimacion esperado se mantiene acotado. El valor del umbral ademas se adapta a las necesidades del control de cara al guiado, requiriendo menos precision cuando la distancia al punto deseado es grande. La propuesta se ha validado tanto en simulacion como en experimentos reales con un robot movil, observando un importante ahorro en comunicaciones sin comprometer la maniobra de guiado. Para la red de comunicaciones, se ha realizado un estudio sobre la estimacion en redes de sensores cuando se considera la existencia de retardos en las comunicaciones, los cuales estarian inducidos por la ocupacion en el canal creada por los propios mensajes de los sensores. El problema de determinar la tasa optima de estimacion se ha podido resolver analiticamente en los casos ideales en los que los sensores aportan informacion completa y libre de ruido del vector de estado. Extrapolando estos resultados al caso general se puede demostrar que bajo ciertas condiciones se consigue una cota maxima de la solucion del problema.