2026-09-16T19:56:29Zhttps://gredos.usal.es/oai/requestoai:gredos.usal.es:10366/1507262025-04-30T21:02:57Zcom_10366_122445com_10366_4746com_10366_3823com_10366_143091com_10366_123103col_10366_122449col_10366_143097
Sales Mendes, André
2022-10-07T11:43:43Z
2022-10-07T11:43:43Z
2022
http://hdl.handle.net/10366/150726
[ES] En los últimos años la miniaturización de los dispositivos electrónicos y el abaratamiento
de los procesos de fabricación de los componentes ha permitido que las redes de
sensores inalámbricas sean cada vez mas importantes y se empleen en multitud de casos.
Adicionalmente, y debido en parte a la mejora en cuanto a las capacidades de almacenamiento
y procesamiento de datos se refiere, ha permitido construir sistemas sensibles al
contexto en áreas como la medicina, la monitorización o la robótica que permiten hacer
un análisis detallado y adaptable de los procesos y servicios que se pueden proporcionar
a los usuarios. Esta tesis doctoral ha sido conformada mediante un “Compendio de Artículos”
donde se analiza la aplicación de paradigmas de inteligencia artificial en 3 casos
de estudio claramente diferenciados. Se ha planteado un novedoso sistema de localización
en interiores que hace uso de técnicas bayesianas y fingerprinting, con objeto de
automatizar y facilitar los procesos de adquisición de datos de calibración. A mayores,
se presenta un exoesqueleto que es conectado a una arquitectura sensible al contexto con
objeto de que los pacientes de rehabilitación hagan ejercicios de forma interactiva y haciendo
uso de técnicas de realidad aumentada. En el último artículo, se hace hincapié en
el diseño de una plataforma que hace uso de las redes inalámbricas de sensores, con objeto
de monitorizar el estado de los aseos mediante la incorporación de agentes embebidos
en dispositivos limitados computacionalmente. Esta información descentralizada es analizada
con objeto de detectar posibles anomalías y facilitar la toma de decisiones. Uno de
los principales hitos que se pretende con el estudio, es mostrar a la comunidad científica
los diferentes resultados que se han obtenido en la investigación, solventando problemas
cotidianos que han sido resueltos mediante la modelización de los casos de estudio mediante
la utilización de arquitecturas multi-agente y sistemas expertos. El filtrado de
señales, la utilización de clasificadores, minería de datos y la utilización de otras técnicas
de Inteligencia Artificial han sido empleadas para la consecución exitosa de este trabajo.
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Tesis y disertaciones académicas
Universidad de Salamanca (España)
Tesis Doctoral
Academic dissertations
Realidad aumentada
Tecnologías disruptivas
Pattern detection platform using disruptive technologies to improve people’s daily tasks
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis