Resumen:
El reconocimiento de actividades humanas es importante para aplicaciones como la
interacción humano-máquina y el tratamiento médico. Este proyecto busca diseñar e
implementar una manera de reconocer cuando una persona está de pie y cuando
está caminando. El reconocimiento será a través de sensores ubicados en el pecho
y la espalda de los sujetos de prueba. Los sensores usados son acelerómetros
integrados en Unidades de Medición Inercial (IMU, del inglés Inertial Measurment
Unit). Aunque las IMUs también contienen giroscopios y magnetómetros, sólo los
acelerómetros fueron usados. Información técnica de los sensores como el proceso
de calibración, los requerimientos de energía y sus limitaciones no fueron incluidos
en este documento. La forma en que los sensores envían sus lecturas a la
computadora también fue descartada de este reporte.
Métodos de minería de datos e inteligencia artificial fueron usados para construir el
reconocedor de actividades. El resultado final distingue entre estar de pie y caminar
con una precisión superior a 96%.
El Sistema Operativo para Robots (ROS, del inglés Robot Operating System) fue
usado por su capacidad de enviar mensajes entre procesos e hilos. Esto permite
aislar cada tarea en un programa diferente, simplificando el desarrollo y
organizándolo. Junto a ROS, la Interfaz de Programación de Aplicaciones (API, del
inglés Application Programming Interface) de Qt fue usada para desarrollar el
reconocedor de actividades. La API de Qt hizo posible desarrollar una aplicación
robusta. Cabe mencionar que todo el software utilizado en este trabajo es de código
abierto.
