Resumen

Es importante reconocer el movimiento del usuario y el entorno circundante con mltiples sensores. En el estudio anterior desarrollamos un sistema de gua basado en un dispositivo mvil para personas con discapacidad visual que ayuda al usuario a caminar con seguridad hasta su destino. Sin embargo, un dispositivo mvil con mltiples sensores gasta ms energa cuando los sensores se activan de forma simultnea y continua. Proponemos un mtodo para reducir el consumo de energa de un dispositivo mvil teniendo en cuenta el contexto de movimiento del usuario. Analizamos y clasificamos con precisin el movimiento del usuario mediante un rbol de decisin y un HMM (Hidden Markov Model) que explotan los datos de un sensor acelermetro triaxial y un sensor de inclinacin. Podemos reducir el consumo de batera controlando el nmero de sensores ultrasnicos activos y la frecuencia de imagen de la cmara utilizada para adquirir el contexto espacial alrededor del usuario. Esto nos ayuda a prolongar el tiempo de funcionamiento del dispositivo y a reducir el peso de la batera integrada en l.

• Materias:Modelos de tráfico Aplicación de Android Redes de sensores Redes sociales móviles Sistemas integrados
• Subjects:Traffic models Android application Sensor networks Mobile social networks Embedded systems
• Palabras claves:Movimiento; Sensores; Sistema de guiado; Consumo de energía; Dispositivo móvil; Contexto del usuario
• Keywords:Motion; Sensors; Guidance system; Power consumption; Mobile device; User context