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Contributions to event-based state estimation for intelligent spaces

  • Autores: Miguel Martínez Rey
  • Directores de la Tesis: Alfredo Gardel Vicente (dir. tes.), Felipe Espinosa Zapata (codir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2017
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Enrique Santiso Gómez (presid.), Roberto Iglesias Rodríguez (secret.), Héctor García de Marina (voc.)
  • Materias:
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: TESEO
  • Resumen
    • español

      Un espacio inteligente es un entorno en el que un conjunto de sensores están disponibles para proveer a las personas o robots que lo ocupan algún servicio o facilidad, tales como identificación, localización, reconocimiento de voz o gestos, etc. Los elementos inteligentes de este espacio en muchos casos estarán conectados mediante tecnologías inalámbricas y se alimentarán de baterías. En este contexto es fundamental economizar el uso de dichos sensores con el fin de prolongar su autonomía y asegurar un aprovechamiento adecuado del canal de comunicaciones. Para este fin, una alternativa consiste en adquirir y enviar la información de los sensores solo en los instantes realmente necesarios. En contraposición a lo que sucede en los sistemas tradicionales basados en tiempo que son gobernados por una señal de reloj, este nuevo paradigma se denomina estimación basada en eventos, la cual está recibiendo una atención creciente en investigación en los últimos años.

      Este trabajo de tesis se compone de tres aportaciones al campo de la estimación 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 métodos de muestreo basados en la distancia de Mahalanobis. Se propone determinar la importancia de una muestra midiendo la distancia de la corrección 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 estimación y del ruido de medida. Los métodos de muestreo propuestos se han comparado con otras alternativas conocidas mediante simulaciones y en una aplicación real de localización de agentes móviles en interiores.

      Para el estimador, se realiza un algoritmo adaptativo de disparo basado en varianza aplicado al guiado de una unidad robótica. Según este método, es el estimador el que solicita al sensor una medida cuando la incertidumbre de la posición u orientación alcanzan cierto valor, de manera que el error de estimación esperado se mantiene acotado. El valor del umbral además se adapta a las necesidades del control de cara al guiado, requiriendo menos precisión cuando la distancia al punto deseado es grande. La propuesta se ha validado tanto en simulación como en experimentos reales con un robot móvil, observando un importante ahorro en comunicaciones sin comprometer la maniobra de guiado.

      Para la red de comunicaciones, se ha realizado un estudio sobre la estimación en redes de sensores cuando se considera la existencia de retardos en las comunicaciones, los cuales estarían inducidos por la ocupación en el canal creada por los propios mensajes de los sensores. El problema de determinar la tasa óptima de estimación se ha podido resolver analíticamente en los casos ideales en los que los sensores aportan información 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 máxima de la solución del problema.

    • English

      An intelligent space is an environment equipped with sensors that provide services to the people or machines that occupy it, such as identification, localisation, voice or gestures recognition, etc. Elements of an intelligent space are often connected by wireless technologies, and are battery powered. In this context, it is important to reduce the use of sensors in order to extend the battery life and preserve the communication bandwidth. In order to achieve this goal, one alternative is to acquire and send information only at the time instants when they are really necessary. Opposed to traditional time-based systems, that are driven by a clock signal, this new paradigm is referred to as event-based estimation, which is receiving a growing attention in research in the last years.

      This work is the combination of three contributions in the field of event-based state estimation for sensor networks. Each one of them corresponds to one of the main elements of a state estimation system, which are the sensors, the estimator and the network communication.

      Concerning the sensors, two new sampling methods based on the Mahalanobis distance were proposed. The idea is to evaluate the importance of a sample considering the distance of the performed correction in the case that the sample is applied by the estimator. For this purpose, the Mahalanobis distance is a metric that takes into account the estimation error probability distribution as well as the measurement noise. The proposed methods are compared with known sampling alternatives in simulation and also in experimental tests, where it was applied to an indoor localisation task.

      Concerning the estimator, an adaptive variance-based sampling algorithm is applied to assist the guidance of a robotic unit. In the proposed method, the estimator module requests samples to the sensors whenever the position and orientation uncertainties reach a certain value, so that the expected estimation error is bounded. Additionally, the threshold value adapts to the controller needs, requiring less precision when the distance towards the desired position is large. The proposal is validated in simulation and with experimental tests on a mobile robot, where a considerable reduction of communication was achieved without a noticeable degradation of the guidance manoeuvre.

      Concerning the communication network, the effect of delayed messages on estimation performance was analysed, considering that such delays are in turn caused by occupation produced by sensor transmissions. We were able to obtain the optimal sampling rate for the ideal case where the whole state vector can be sensed without noise. This result is extrapolated to the general case where, under certain conditions, an upper bound of the solution can be guaranteed.


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