t-04 a survey on human-in-the-loop applications 2015
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Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE
Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 1
Una encuesta sobre aplicaciones Humano-en-
el-Lazo hacia una Internet de Todo
David Nunes, Pei Zhang, y Jorge Silva Sa' Abstracto- Nuestras Herramientas y aplicaciones son cada vez
más inteligente e interconectadas, dando nacimiento a una "Internet de las cosas" que se puede utilizar para apoyar a los nuevos tipos de sistemas ciber-físicos (CPSS). Mientras que muchos CPS son aplicaciones donde los seres humanos son una parte esencial del sistema, por desgracia, la mayoría de estos sistemas siguen considerando al ser humano como un elemento externo e impredecible para el lazo de control. Para que estos sistemas sirvan mejor a las necesidades humanas, el futuro CPS tendrá que impulsar un lazo más estrecho con el elemento humano, a través de Humanos-en-el-Lazo que tengan en cuenta las intenciones humanas, estados psicológicos, emociones y acciones inferidos a través de los datos sensoriales. Esta zona es una confluencia natural de enfoque multidisciplinario, pero actualmente carece de una comprensión general de las subyacentes exigencias, principios y la teoría. Por lo que sabemos, este estudio es el primer esfuerzo hacia la ampliación de los conocimientos del campo a través de una investigación en profundidad del estado de la técnica y una visión crítica de los actuales esfuerzos taxonómicos en el área de la persona-en-el-Lazo CPS. En la parte superior de esta investigación, un ejercicio taxonómico centra en los roles generales del componente humano junto con un análisis de las necesidades, son presentados.
Términos : -humanos-en-el-lazo, Sistemas Cyber-físicos, Internet de Todo
I. INTRODUCCIÓN
A. Internet de las Cosas y sistemas ciber-físicos
En los últimos años hemos experimentado un aumento sin
precedentes de los avances tecnológicos que culminaron en
muchos inventos revolucionarios, incluidas las
computadoras personales de escritorio, computadoras
portátiles y una red global de estos dispositivos
computarizados, acertadamente llamado "Internet". Como
este aumento de inventiva continúa desarrollándose, ahora
estamos experimentando un nuevo tipo de revolución.
Nosotros, los humanos hemos logrado el poder de extender
nuestras herramientas y aparatos tradicionales y darles la
inteligencia y la capacidad de comunicación. Esta idea
comenzó con una visión de una "Internet de las Cosas (IoT)",
donde la identificación por radiofrecuencia permitiría el
"etiquetado" de los objetos cotidianos para ser leído,
definidas y gestionadas por las computadoras. Los continuos
avances en la
D. Nunes y J. Silva están con el Departamento de Informática Ingeniería de la Universidad de Coimbra, Polo II - Pinhal de Marrocos,
3030-290 Coimbra, Portugal
P. Zhang es con el Campus de Silicon Valley de la Universidad Carnegie
Mellon, 23 Moffett Field, CA 94035, EE.UU.
Los correos electrónicos de los autores: David Nunes: dsnunes@dei.uc.pt Pei
Zhang: peizhang@cmu.edu Jorge Sa' Silva: sasilva@dei.uc.pt
miniaturización computacional nos permitió ir más allá del
simple etiquetado e identificación e integrar efectivamente
los recursos computacionales en estos objetos, por lo que
nuestras herramientas quedan de una manera efectivamente
"inteligente". Esto significa que, en teoría, todo desde
bombillas a neveras, microondas y cafeteras puede pronto
conectado a Internet. De hecho, algunas opiniones, como la
compartida por Gartner, dice la "Internet de las cosas" pronto
tendrá 26 mil millones de dispositivos conectados para el año
2020 [1]. Desde el uso de estos diversos elementos
computacionales nace el concepto de sistemas ciber-físicos,
que consiste en la detección y el control de los fenómenos
físicos a través de redes de dispositivos interconectados que
trabajan juntos para alcanzar objetivos comunes. Estos CPSs
representan una confluencia de la robótica, redes de sensores
inalámbricas, computación móvil y la Internet de las cosas
para lograr un entorno altamente monitorizado y fácilmente
controlado y adaptable.
La IoT(internet de las cosas) y CPS(sistemas ciber-fisicos)
son, por lo tanto, conceptos estrechamente relacionados que
han sido empujados por dos grupos diferentes. La IoT fue
impulsado inicialmente desde una perspectiva de la
informática, en su mayoría por la Comisión Europea. El
objetivo es desarrollar una red de conexión de ordenadores a
objetos con capacidades de auto configuradores que
funciona en la parte superior de la Internet actual. Este
esfuerzo de desarrollo incluye el hardware, software,
estándares, protocolos de comunicación interoperables y los
idiomas que describen estos objetos inteligentes [2]. Varios
requisitos están asociados con el advenimiento de la IO, a
saber, el desarrollo de la inteligencia en los dispositivos,
interfaces y servicios, la garantía de la seguridad y la
privacidad, integración de sistemas, la comunicación y la
interoperabilidad de datos y gestión [3].
Por otro lado, el concepto de CPS derivado de una
perspectiva de ingeniería, siendo apoyado inicialmente por
la Fundación Nacional de Ciencia de Estados Unidos (NSF).
CPS se preocupan por el control y seguimiento de los
entornos físicos y fenómenos, a través de sistemas de
detección y actuación que consta de varios dispositivos de
computación distribuida, bien acoplados en sus funciones
hacia su entorno físico [4]. En este sentido, CPS requieren
considerable interdisciplinario y una base sólida en
abstracciones matemáticas (algoritmos y procesos) que ese
modelo de fenómenos físicos, para aplicar la tecnología a la
solución de problemas físicos. Esto también implica
dispositivos inteligentes y servicios, actuación eficaz, la
seguridad, la privacidad, la integración, la comunicación y el
procesamiento de datos [5].
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 2 Por lo tanto, la IoT tendía a centrarse más en la apertura y
la conexión en red de dispositivos inteligentes, con CPS se
esta más preocupado con la aplicabilidad, la modelización de
procesos físicos y resolución de problemas a menudo a
través de los sistemas de bucle cerrado. Aunque su filosofía
de la base y el enfoque fueron inicialmente diferentes, sus
muchas similitudes, tales como intensivo procesamiento de
la información, servicios inteligentes integrales y la
interconexión eficiente y el intercambio de datos, han
llevado a ambos términos se utilizan indistintamente [6] sin
fronteras claramente identificados [4]. Por lo tanto, ambos
conceptos se han convertido inherentemente
complementaria y sinónimos.
Este concepto de seguimiento y control de entornos
automático ya es utilizado por muchas aplicaciones. Desde
aplicaciones industriales que controlan y accionan durante
varios procesos de fábrica, a las aplicaciones de redes
sociales basadas en teléfonos inteligentes que logran la
amplia reducción de la contaminación y el tráfico, estos
ambientes pueden abarcar una multitud de dominios. El
dominio de la salud también puede beneficiarse de CPS para
el manejo de la enfermedad y la salud personal. Por ejemplo,
las redes corporales pueden integrar al usuario de los signos
vitales y los niveles de actividad con la información
ambiental sobre los contaminantes y ruidos, para sugerir
rutas de senderismo más saludable y más agradable,
restaurantes y actividades de ocio. CPS también se puede
observar en el transporte, ya que muchos vehículos
modernos cuentan con sistemas de control crucero que
mantienen la velocidad del automóvil o realizan las
maniobras de aparcamiento. Todos estos sistemas se
combinan sensores, actuadores y la inteligencia
computacional de los dispositivos para lograr los resultados
deseados.
Hasta ahora, los sistemas integrados y redes inalámbricas
tradicionales fueron diseñados con una aplicación
específicamente científica, industrial o ingeniería en mente,
que es responsable de la recogida de datos de los sensores y
analizándola para una tarea determinada. Este objetivo de la
aplicación de tales tecnologías se traduce en una
aplicabilidad limitada; es decir, los sistemas son eficaces
para escenarios de destino, pero son estrechas en el enfoque
y no exploran un espacio más amplio usabilidad. Tal
restricción inhibe eventuales reducciones de costos que
vienen con la producción en masa y el uso generalizado de
la tecnología [7]. Algunos creen que estos despliegues
restringidos, cuyos benefactores primaria son usuarios
privilegiados que ya conocen las capacidades de la red, son
sólo los primeros pasos hacia un futuro en el que la gran
mayoría de dispositivos inteligentes están interconectados en
redes masivas, no centralizado [8]. A medida que nos
acercamos a un mundo tecnológico completamente ubicuo y
omnipresente, la gente común será capaz de acceder a las
piscinas extremadamente ricas y dinámicas de los datos
relativos a sus ambientes circundantes, derivada de un muy
heterogéneo y abierto CPS. De hecho, Wood et. al [8]
argumentó que el futuro CPS será ubicuo y distribuido, con
muchos flujos de datos que recubren la red, siempre por las
grandes cantidades de sensores. También defendió que estos
flujos deben estar abiertos para el uso sin autorización
autoregulado, a través de la auto-publicidad y el
descubrimiento por los usuarios cercanos. Por lo tanto, la
adquisición de datos, procesamiento y visualización deben
centrarse en los usuarios, no en administradores o científicos.
Además, los datos deben ser localizados y entregados
preferentemente a los usuarios locales, que tienen una mayor
necesidad de conocer las limitaciones físicas de las
interacciones con su entorno. Por otro lado, esta apertura
plantea la necesidad de diseños de sistemas estocásticos, ya
que la demanda de datos del sensor y de accionamiento sería
impredecible. También tendrá la heterogeneidad a
considerar, ya que diversos tipos de hardware del sensor,
dispositivos móviles, aplicaciones, interfaces de usuario,
actuadores, los flujos de datos, y los patrones de uso ya
existen y la tendencia es que esta diversidad para
incrementar y evolucionar. Esta visión de un enfoque abierto
para CPSs propuesto por Wood et. al. es, sin embargo,
discutible. Existen preocupaciones obvias en términos de
privacidad y seguridad de cara a la apertura sugerido de estos
despliegues de CPS.
B. Los seres humanos dentro de ciber-físicos Sistemas
Aunque estas herramientas interconectadas e inteligentes
se comunican entre sí sin ningún tipo de participación
humana, la tecnología humana está compuesto por los seres
humanos, para los seres humanos. Por lo tanto, para
promover la creación de sistemas que son útiles para la
persona promedio, no es suficiente para considerar
simplemente la apertura, la heterogeneidad y la integración
de las herramientas inteligentes. Herramientas eficaces
también requieren la manipulación eficiente e intuitiva. Por
lo tanto, es igualmente importante el discernimiento de cómo
estas herramientas pueden ser utilizadas dentro de un
determinado contexto. Estas ideas han sido exploradas
anteriormente como la sensibilidad al contexto, para móviles
y Redes Inalámbricas [9] y la IO [10]. En realidad, el
aumento de la sensibilidad al contexto es un reto transversal
para el diseño de sistemas de redes altamente optimizadas
que apoyan y distribuye la toma de decisiones autónoma y
aspectos reconfigurables [9]. Sin embargo, las tendencias
actuales en la investigación de la conciencia abarcan una
amplia definición de contexto. "Contexto" se puede definir
como cualquier información que pueda ser utilizada para
caracterizar una entidad, es decir, una persona, lugar u objeto
[11]. Por lo tanto, varias obras en el intento área para predecir
contexto [12] y utilizan esta información para lograr varios
fines, tales como gestión de la movilidad [13] o la eficiencia
energética en entornos ubicuos [14]. También hay
propuestas notables para los marcos que gestionan y
distribuyen estos datos contextuales [15] [10].
Sin embargo, fuera del área de la salud electrónica, cuyo
principal objetivo es el seguimiento de los pacientes [16], no
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 3 es todavía escasa labor científica que se centra en los efectos
reales de este "contexto" humano en el control de bucle de
CPS impulsado por la IO. De hecho, un elemento importante
a menudo se deja fuera de la investigación cibernética física
actual es el usuario humano [8]. Por otro lado, hoy en día los
seres humanos son, por sí mismos, redes de sensores
caminantes. Utilizan inteligentes, de ropa, llevan un teléfono
inteligente con varios sensores y capacidades de red (GSM,
Bluetooth, LTE), usan gafas de Google, iPods, relojes
inteligentes y zapatos con sensores. En particular, los
teléfonos inteligentes se han convertido en las computadoras
portátiles personales, lo que representa un recurso
computacional versátil; hoy en día, incluso los teléfonos
móviles más básicos y baratos son capaces de procesar
grandes cantidades de información y están equipadas con
unos sensores (micrófono y cámara) y plataformas de
programación básicas. Smartphones modernos son en
realidad más poderosa que las computadoras de escritorio
desde hace una década. Por ejemplo, una tableta iPad 2,
introducido en 2011, tiene una velocidad de cálculo máximo
equivalente a la de la supercomputadora Cray-2, introducido
en 1985 [17]. Sin embargo, las tabletas y los teléfonos
inteligentes también poseen avanzados sensores como
giroscopios, acelerómetros y brújulas digitales, cuentan con
procesadores de cuatro núcleos y hasta 2 gigabytes de RAM.
En un sentido muy real estos dispositivos nos han traído el
poder computacional-supercomputadora al bolsillo en
cuestión de pocos años. También nos trajo la movilidad
increíble, no sólo para nuestras llamadas telefónicas, sino
también en nuestro acceso a Internet, lo que nos permite
comunicarnos con dispositivos remotos en casi cualquier
lugar. Si bien las posibilidades de este tipo de plataformas
móviles avanzadas ya son evidentes en la diversidad de
aplicaciones existentes disponibles para ellos, creemos que
estos son sólo ejemplos primordiales. Cuando empezamos
usando todos estos sensores y dispositivos móviles para
monitorear y evaluar la naturaleza humana, los seres
humanos se convierten en una parte integral de los CPS y
ahora estamos en el reino de la “Human-in-the-loop” CPS,
es decir , sistemas ciber-físicos que tienen interacción
humana en consideración. La presencia humana y el
comportamiento ya no es visto como un factor externo y
desconocida, pero se convierte en una pieza clave del sistema
en lugar. Por lo tanto, CPSs actuales que implican lazos de
control comenzará a incluir a los humanos como elementos
inherentes de este control. Por ejemplo, los pilotos de
aviones de hoy aún deciden por sí mismos cuándo conectar
el piloto automático o asumir el control manual del avión, y
los sistemas de control de velocidad para automóviles
simplemente mantener la velocidad deseada sin tener el
comportamiento del conductor en consideración. Futuro
HiTLCPSs reforzará un vínculo más fuerte entre los
humanos y los lazos de control. Al inferir las intenciones del
usuario, los estados psicológicos, emociones y acciones a
través de sensores, el rendimiento y la precisión de un
control de bucle se pueden mejorar enormemente. Por
ejemplo, los sistemas de control de crucero podrían tener en
cuenta el estado psicológico del conductor (por ejemplo,
fatiga, atención-niveles, etc.) para emitir alarmas de señal y
sugieren la activación del regulador de velocidad [18].
HiTLCPSs también incluye interfaces cerebro-ordenador
(BCI), robots de asistencia controlados, prótesis inteligentes,
sistemas de monitoreo, entre otros [19]. Con el fin de mejorar
la precisión y la puntualidad del sistema teniendo en cuenta
el factor humano, es esencial integrar técnicas fiables y
precisos de modelado que tratan de aprender y predecir el
comportamiento humano. Dado que los humanos se
consideran a menudo impredecible, poniéndolos en CPS es
un reto colosal, ya que requiere el modelado de aspectos
conductuales, psicológicos y fisiológicos complejos de la
naturaleza humana. Dentro de estos aspectos, una multitud
de variables relativas al estatuto de la persona se puede
medir, incluyendo el movimiento, los signos vitales, el nivel
de atención y cualquier otra faceta que puede ser interesante
para controlar la tarea en cuestión.
La maduración de diseño HiTLCPSs 'requiere un
conocimiento general de sus subyacentes exigencias,
principios y la teoría. Como HiTLCPSs tiene un amplio
espectro de aplicabilidad, es necesario acumular ejemplos de
soluciones util de varios dominios antes de una comprensión
de este tipo puede lograrse [18]. Esta necesidad nos impulsa
a hacer preguntas como ¿por qué las soluciones actuales de
la IO siguen dejando atrás el ser humano? ¿Por qué no hemos
integrado el componente humano en los CPS? En particular,
también queremos descubrir cómo podemos aprovechar
estas nuevas plataformas de sensores ubicuos conocidos
como teléfonos inteligentes, dispositivos personales
utilizados masivamente por la gente a través de sus días, a no
construir una Internet de las cosas, sino una "Internet de
todo": una Internet, que incluye las emociones, los estados
psicológicos, acciones y unidades del usuario normal - el
humano, como parte de los sistemas de mayor escala.
Reflexionando sobre estas cuestiones, nuestro trabajo de
investigación hace las siguientes contribuciones al desarrollo
de la esfera de la HiTLCPS:
• Un análisis del estado de la técnica del campo de
HiTLCPSs
• Una visión crítica de las actividades taxonómicas
actuales
• Una extensión de taxonomías actuales que tiene en
cuenta la perspectiva de los posibles roles humanos en
HiTLCPSs
• Un análisis de las necesidades y desafíos para estos
tipos de sistemas
Si bien hay artículos anteriores que tratan sobre el campo
de hitl y sus desafíos no resueltos [20] [19], por lo que
sabemos que este es el primer esfuerzo hacia una visión
general de las soluciones, los proyectos existentes y análisis
taxonómico en el campo de HiTLCPSs . La única
clasificación taxonómica anterior del campo de HiTLCPS
[20] se limita en el sentido de que sólo clasifica los diferentes
tipos de aplicaciones hitl. Tenemos la intención de ofrecer
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 4 un punto de vista del proceso hitl alternativamente mediante
la realización de un ejercicio taxonómico en la perspectiva
de los diferentes procesos de control hitl.
El resto del trabajo se organiza como sigue: en la sección
II se dedica a una introducción a los conceptos principales y
evolución del actual HiTLCPSs, donde se identifican las
principales tecnologías asociadas y en varios trabajos de
investigación pertinentes, incluidos los que tienen un
componente de red social, son descrito; en la sección III, se
presentan panoramas taxonómicos de HiTLCPSs y los roles
humanos dentro de ellos; sección IV trata de identificar una
serie de requisitos que deben abordarse en el futuro
HiTLCPSs; sección V representa una visión general de
nuestra investigación, incluyendo una exposición
cronológica y las principales lecciones aprendidas;
finalizamos nuestro papel en la sección VI con algunas
observaciones finales y las posibles líneas de investigación
futuras.
II. EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS hitl
Nuevas investigaciones en sistemas de control hitl basado
en la IO y en los CPS ofrece una enorme gama de
oportunidades.
Fig. 1. Los Procesos de hombre-en-el-Lazo de control
La Figura 1 presenta los diversos procesos asociados con
el control hitl. En una primera fase, los datos relativos a la
persona humana se reunieron a partir de los sensores
disponibles. Estos datos se procesan a continuación, con el
fin de inferir el estado del humano, es decir, su condición
física y / o psicológica. Algunos enfoques también pueden
tratar de predecir los estados futuros basadas en datos
históricos y el estado actual. Por último, el sistema puede o
no realizar una acción determinada en base a las condiciones
que determine actuales. Algunos sistemas de "lazo abierto"
no afectan al sistema en sí, es decir, sus resultados son
meramente informativa, sin accionamiento directo. Sin
embargo, los sistemas de "closedloop" actuar directamente
sobre el medio ambiente o la humana con el fin de influir en
el bucle y lograr un estado deseado.
La introducción de conceptos hitl en CPS sigue siendo un
reto en la actualidad escasamente abordada por el mundo
académico. En el artículo escrito por Stankovic et al. Se
identificaron [20] tres retos principales para HiTLCPSs. En
primer lugar, hay una necesidad de una comprensión amplia
del espectro de aplicaciones hitl, que requiere un estudio de
un gran número de soluciones de manera que se pueden
encontrar los principios subyacentes comunes, requisitos y
modelos. En segundo lugar, es necesario mejorar las técnicas
que se derivan modelos de estados psicológicos humanos,
emociones, respuestas y acciones fisiológicas. En otras
palabras, necesitamos mecanismos fiables para el modelado,
la detección y, posiblemente, la predicción de la naturaleza
humana, como los modelos matemáticos avanzados o
técnicas de aprendizaje automático. Las técnicas actuales
con tecnología de última generación son o muy genérico o
muy específica de la aplicación y el desarrollo de modelos
dinámicos de comportamiento humano que son a la vez
precisa y general suficiente sigue siendo un enorme desafío.
Por último, estos modelos de comportamiento humano
necesitan ser incorporados en la metodología formal de
control de retroalimentación, ya sea fuera o dentro del bucle,
dentro del modelo de sistema o en cualquier otro nivel del
control jerárquico.
A. Tecnologías para Apoyar HiTLCPSs
En un esfuerzo por obtener una comprensión de los tipos
existentes de soluciones y métodos, comenzaremos
analizando el alcance de HiTLCPSs a través de un punto de
vista práctico, en primer lugar de ahondar en los procesos de
adquisición de datos, a continuación, teniendo en cuenta las
diferentes soluciones para inferir el estado y, por último,
diferente técnicas para el accionamiento.
1) Adquisición de Datos en HiTLCPSs: La adquisición de
datos a través del cual se puede inferir el estado del ser
humano es un proceso complejo con multitud de posibles
fuentes de información. HiTLCPSs han utilizado
previamente propiedades físicas, tales como la localización
(por ejemplo, posicionamiento GPS), señales vitales
(frecuencia cardíaca, ECG, EEG, la temperatura corporal ...),
el movimiento (acelerómetros), sonido (procesamiento de
voz), entre muchos otros tipos de información que pueden
ser adquiridos directamente de la realidad física. También
hay muchas propiedades no físicas que pueden derivarse,
como los comportamientos de comunicación (por ejemplo,
llamadas de teléfono, SMSs), o hábitos de socialización. La
mayor parte de estos datos física prima proviene de las
arquitecturas de sensores distribuidos, que son de
importancia crítica para HiTLCPSs ya que permiten la
medición de los cambios que se pueden procesar para inferir
las condiciones actuales del medio ambiente y las
actividades humanas, los estados psicológicos y las
intenciones. En este sentido, se han propuesto varios tipos de
arquitecturas y tecnologías.
Una de las tecnologías más importantes para el proceso de
adquisición de datos en HiTLCPSs son redes de sensores
inalámbricos (WSNs). Se trata de redes de pequeños
dispositivos batterypowered con capacidades limitadas,
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IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 5 comunicación inalámbrica y varios sensores que se han
aplicado en innumerables escenarios de aplicación en todo el
mundo. Un reto muy debatido para aplicar WSNs a CPS es
la integración de estos pequeños dispositivos a Internet en
todo el mundo. Esta facilidad de integración es de particular
importancia para HiTLCPSs, ya que haría que estos sistemas
más distribuidos, abierto, interactivo, de detección y
heterogénea, según lo previsto anteriormente en [8]. En
WSNs, el uso del protocolo IP siempre se ha considerado
inadecuada debido al hecho de que no minimizar el uso de
memoria o procesamiento. Por otra parte, el uso de la pila
TCP / IP completa no es posible, ya que requiere más
recursos que lo que la mayoría de estos dispositivos pueden
ofrecer. Sin embargo, la integración de IP tiene la ventaja de
ofrecer una comunicación transparente entre los nodos
mientras se utiliza un protocolo bien conocido,
proporcionando interoperabilidad e incluso conectividad a
Internet. Mientras trabajaba hacia el empleo de IP en redes
inalámbricas de sensores, el IETF creó el grupo 6LoWPAN
que ha estado trabajando en las normas para la transmisión
de paquetes de IPv6 en dispositivos de baja capacidad en
áreas personales inalámbricos, usando IEEE 802.15.4 radios.
También se proponen nuevos proyectos para adaptar
6LoWPAN con otras tecnologías como Bluetooth.
Desafortunadamente, 6LoWPAN no puede aplicarse a
dispositivos que carecen de capacidades de procesamiento o
de memoria, como las etiquetas RFID. Enfoques basados en
pasarela son una posible solución para soportar
funcionalidades IP en estos escenarios. La principal ventaja
de estos enfoques es que los dispositivos terminales no
requieren capacidades de procesamiento o de comunicación.
Por otra parte, hacen que las redes de sensores y dispositivos
sean transparente para ambientes externos y los
desarrolladores pueden utilizar los protocolos más
adecuados. Sin embargo, un problema inherente de los
enfoques basados en la puerta de enlace es que se convierten
en un punto único de fallo. Este problema se agrava en
entornos en los dispositivos presentan algún tipo de
movilidad, es decir, pasar de un lugar a otro mientras se
mantiene la conectividad. En estos entornos móviles, todos
los procesos de comunicación son más frágiles y el fracaso
de las pasarelas fijas pueden poner en peligro la integridad
de los HiTLCPS. Otro problema de los enfoques
gatewaybased es que los nodos sensores a menudo se
requieren para dar formato a los datos de acuerdo con una
especificación definida por los controladores
proporcionados de la puerta de entrada, forzando al
desarrollador crear un controlador de software o analizador
para cada formato específico trama de datos, lo que reduce
aún más su interoperabilidad para HiTLCPSs.
Algunos trabajos de investigación se centraron en algunos
de estos problemas de arquitectura para incluir WSNs en
HiTLCPS. SenQ [21] es un servicio de streaming de datos
para redes inalámbricas de sensores diseñados para soportar
aplicaciones orientadas al usuario a través de consultas de
igual a igual inNetwork entre las interfaces portátiles y otros
dispositivos con recursos limitados. Se introdujo el concepto
de "sensores virtuales", corrientes definidas por el usuario
que podrían ser descubiertos y compartidos de forma
dinámica. Por ejemplo, en assistedliving escenarios para las
personas de edad avanzada, un médico puede combinar la
información de la velocidad de la movilidad, el movimiento
y la ubicación (por ejemplo, escaleras cercanas) para crear
un sensor virtual que alertó a personal sanitario en las
inmediaciones de un elevado riesgo de caídas. SenQ tuvo en
cuenta una serie de requisitos que no fueron satisfechas por
los diseños de sistemas de consulta existentes en el
momento, como la heterogeneidad de los dispositivos de
sensor, la dinámica de los patrones de flujo de datos,
agregación localizada de datos del sensor y monitoreo
Dentro de la Red. El sistema admite arquitecturas jerárquicas
pero favoreció principalmente los ad hoc descentralizados,
como los autores defendieron que las arquitecturas ad hoc
con dispositivo de barrio y de descubrimiento de servicios
son más adecuados para el apoyo a los sistemas abiertos a
gran escala y con muchos usuarios y sensores [8]. Los datos
y la lógica de control también se mantuvo cerca de los
dispositivos en cuestión, con el fin de ahorrar energía y
preservar la escalabilidad, proporcionando una pila con
capas débilmente acoplados que se colocaron en los
dispositivos de acuerdo a sus capacidades y al permitir que
dentro de la red de consulta peer-to-peer tema de flujo de
datos.
Otro tipo de paradigma de comunicación que pueden
beneficiarse HiTCPSs es la comunicación cuerpo acoplada
(BCC) [20] para apoyar el uso de baja energía, la
heterogeneidad y la interferencia reducida. BCC aprovecha
el cuerpo humano como el canal de comunicación, es decir,
las señales se transmiten entre los sensores a través de
impulsos eléctricos directamente a través del tejido humano
a un punto de recogida de datos. A través de una
representación circuitequivalent del canal cuerpo, los
diferentes tipos de tejidos del cuerpo (piel, grasa, músculos
y huesos) se modelan con niveles variables de impedancia
[22]. En particular, en "acoplamiento galvánico" se aplica la
señal diferencialmente más de dos electrodos de
acoplamiento y recibió diferencialmente por dos electrodos
detectores. El acoplador establece un campo eléctrico
modulada, que es detectada por el detector. Por lo tanto, se
establece una transferencia de señal entre las unidades de
acoplamiento y el detector mediante el acoplamiento de las
corrientes de señal galvánicamente en el cuerpo humano
[23]. Hay varias motivaciones que impulsan el apoyo de este
paradigma. En primer lugar, la energía consumida en BCC
se demuestra que es aproximadamente tres órdenes de
magnitud menor que el clásico de baja potencia RFbased
nodos de red creado a través de IEEE 802.15.4 basados. Esta
tecnología también se ve reforzada por una alta
disponibilidad de ancho de banda de aproximadamente 10
Mbps, que da cabida a las necesidades de múltiples
mediciones del sensor. Por último, ofrece una reducción
considerable de los fenómenos de desvanecimiento y supera
los problemas típicos de interferencia en la banda ISM, que
por lo general se ven afectados por los dispositivos cercanos
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IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 6 (por ejemplo, Bluetooth, Wi-Fi y hornos de microondas)
[20].
En una perspectiva diferente, sostenemos que gran parte
de las capacidades de potencia y sensores computacionales
para el futuro HiTLCPSs provendrá de dispositivos ya
existentes en el entorno. En particular, creemos que casi
futuros sistemas hitl se basan en gran medida de la tecnología
smartphone, debido a su difusión en rápida expansión y su
poderosa computación y capacidades de detección. De gama
baja actual smartphones capaces de las funciones básicas de
detección y procesamiento están ampliamente disponibles,
incluso en muchos países de ingresos bajos y medios que
carecen de una infraestructura básica tan necesaria, como
carreteras pavimentadas y de la electricidad, lo que
disminuye la necesidad de implementación de Internet fijo
[24] [25 ]. La Unión Internacional de Telecomunicaciones
determinó que, a finales de 2011, el número de suscripciones
de telefonía móvil alcanzó 5,9 mil millones, lo que
representa una penetración del 87% de todo el mundo y el
79% de todos los países en desarrollo [26]. Por lo tanto, los
teléfonos inteligentes son extremadamente comunes, cada
vez más barato, y proporcionan conectividad móvil a
Internet en casi todas partes, haciéndolos excelentes
candidatos para la detección y procesamiento de nodos en
futuras aplicaciones hitl. De hecho, los sensores de teléfonos
inteligentes como acelerómetros, GPS, micrófonos o
cámaras pueden ser utilizadas por los mecanismos de
inferencia sencillas para evaluar los estados psicológicos y
fisiológicos de un ser humano e integrar esta información en
HiTLCPSs. Se han propuesto varios mecanismos para
apoyar esta detección continua. Jigsaw [27] es un motor de
detección continua que soporta acelerómetro resiliente, el
micrófono y el procesamiento de datos GPS. Comprende un
conjunto de tuberías de detección de plug-and-play que se
adaptan a su profundidad y sofisticación en función de la
calidad y de la información de datos, así como la movilidad
y los patrones de comportamiento del usuario para reducir
los costos de energía. Este motor reutilizable y detección
agnóstico aplicación propone soluciones a los problemas que
suelen surgir en sensores de teléfonos inteligentes, tales
como realizar la calibración del acelerómetro
independientemente de la posición del cuerpo, reduciendo
los costes computacionales de procesamiento de micrófono
y reducir el ciclo de trabajo GPS teniendo en cuenta la
actividad de la usuario. Centrándose más específicamente en
el micrófono, como uno de los más ubicuos pero menos
explotados de los sensores de teléfonos inteligentes,
SoundSense [28] es una plataforma de detección de sonido
escalable para aplicaciones de detección centradas en las
personas que clasifica los eventos de sonido. Se trata de un
sistema de detección de uso general de sonido para los
teléfonos con recursos limitados que utiliza varios
supervisados y no supervisados técnicas de detección para
clasificar los tipos generales de sonido (música, voz) y
descubrir los eventos sonoros novedosos que son específicos
a usuarios individuales. Estos son dos ejemplos de
arquitecturas de detección que podrían ser explotadas para
permitir el futuro de detección inteligente continuo y
omnipresente en HiTLCPSs.
2) Inferencia Estado en HiTLCPS: Una premisa recurrente
detrás potentes sistemas hitl es interfases transparentes que
se pueden inferir la intención humana, estados físicos y
psicológicos, emociones y acciones. Si bien los sistemas de
interfaz tradicionales como el ratón y el teclado han sido
utilizados para transmitir los deseos humanos, son poco
prácticos, involucrando serie de combinaciones o secuencias
de clics de ratón que son poco intuitivos y requieren práctica
y la repetición con el fin de aprender y dominar clave. Por
otro lado, las aplicaciones HiTLCPS están destinados a
reaccionar a la conducta humana natural y no necesariamente
requieren la interacción humana directa. Sin embargo,
derivando modelos matemáticos avanzados o técnicas de
aprendizaje automático que se puede clasificar de forma
fiable y, posiblemente, la predicción de la naturaleza humana
es un reto colosal.
Muchos métodos y tipos de señales diferentes se utilizan
para realizar clasificación de la actividad humana en la
literatura. Una de las técnicas más exitosas y populares es el
uso de modelos ocultos de Markov [29] [30] [31], pero
algunos enfoques también utilizan naive-Bayes
clasificadores [32] [33] [34] [35], Máquinas de Vectores
Soporte [36], C4.5 [34] [36] y clasificación Fuzzy [37]. La
investigación también utiliza diferentes tipos de datos
sensoriales para detección de actividad: placas de sensores
vestibles con muchos tipos diferentes de sensores [29] [30],
acelerómetros portátiles [31] [38] [36] [34], giroscopios
[38], [ECG 36], la frecuencia cardíaca [34], al teléfono
inteligente de datos del acelerómetro y el sonido [39] e
incluso señales RSSI [40]. La aplicación del reconocimiento
actividad está presente en muchas áreas, desde soluciones
deportivas a las redes sociales y vigilancia de la salud. El arte
del estado de es muy activo y presenta muy buenos
resultados, algunas obras que han alcanzado niveles de
precisión en el orden de 9,095%.
La detección de estado psicológico de un usuario también
se ha intentado anteriormente. Smartphones se han utilizado
en Experiencia método de muestreo (ESM) estudios, donde
los participantes responden a cuestionarios cortos que dan
una idea de su estado de ánimo y el comportamiento [41]. A
través de un sistema ESM basado Smartphone-prototipo,
llamado EmotionSense, era posible estudiar la influencia de
diferentes estrategias de muestreo sobre las conclusiones
inferidas sobre el comportamiento de los participantes. Su
sistema prototipo se basa en una aplicación para Android que
utiliza tanto los "sensores físicos" (incluyendo el
acelerómetro, el micrófono, la proximidad, la ubicación GPS
y estado de la pantalla del teléfono), así como "sensores de
software" (captura de llamadas telefónicas y SMS actividad).
Estos sensores se utilizan para evaluar el contexto de los
usuarios y para desencadenar preguntas de la encuesta acerca
de sus sentimientos, es decir, lo positivo y negativo que
sentían, su ubicación y su entorno social. La aplicación se
puede reconfigurar de forma remota a variar las preguntas,
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 7 el muestreo de parámetros y activar los mecanismos que
notificaron a los usuarios respuestas a un cuestionario. Los
resultados se utilizaron para cuantificar empíricamente la
medida en que sensortriggered diseños ESM influyen en la
amplitud de los datos de comportamiento capturados en este
tipo de estudios.
EmotionSense también se utiliza para mejorar el Cambio
de Comportamiento Intervenciones (BCI) mediante el uso de
las capacidades de los dispositivos de influir positivamente
en el comportamiento humano [42]. BCI tradicionales
implican asesoramiento, apoyo e información pertinente a
las actividades diarias del paciente que se dan durante las
sesiones de los terapeutas y entrenadores. Smartphones con
sus potentes capacidades de detección y de aprendizaje
automático, la ubicuidad y la presencia, permiten a los
científicos del comportamiento de manejar dirigió, discreto
y las intervenciones de cambio de comportamiento en tiempo
real para inducir cambios de estilo de vida que pueden
ayudar a las personas hacer frente a las enfermedades
crónicas, la adicción a fumar, las dietas o incluso depresión
. La información puede ser entregada y se mide en los
momentos en los que los usuarios más lo necesitan; por
ejemplo, las personas adictas al consumo de tabaco por lo
general sufren de estrés detectable cuando se siente la
necesidad de fumar, lo que permite una oportunidad para que
el sistema envíe una notificación instándoles a no hacerlo.
Por lo tanto, la detección de contexto del usuario y las
emociones permite intervenciones que se entregarán en el
momento y lugar adecuados. La aplicación EmotionSense
utiliza la Mezcla Modelo (GMM) máquina técnica de
aprendizaje de Gauss para detectar conversaciones en curso
y sus respectivos participantes. Un componente emoción
inferencia también se ha desarrollado utilizando un enfoque
similar, la formación de un fondo GMM representante de
todas las emociones a través de la prosodia del habla y
Transcripciones biblioteca emocional [43]. Este componente
permite la aplicación para inferir cinco estados emocionales
generales de micrófono del teléfono inteligente: la ira, el
miedo, la felicidad, la neutralidad y la tristeza. Los autores
informaron una precisión de más del 90% para la
identificación del hablante y más del 70% para el
reconocimiento de emoción. Con el mismo objetivo de
proporcionar un cambio de comportamiento positivo, los
autores también desarrollaron SociableSense [44], una
plataforma que supervisa las interacciones sociales del
usuario y proporciona información en tiempo real para
mejorar sus relaciones con sus compañeros. En este trabajo,
los autores intentaron medir la "sociabilidad" de los usuarios,
que es un factor importante en muchos trastornos de la
conducta, que van desde el autismo a la depresión. Entonces,
el sistema cierra el bucle proporcionando información en
tiempo real y alertas que tuvo como objetivo hacer que la
gente más sociable. La medición de la sociabilidad se dividió
en dos factores, la función de proximidad e interacción. La
función de proximidad se definió por la proximidad entre los
usuarios y se infirió por un mecanismo de localización de
cubierta a base de Bluetooth de grano grueso. Interacción se
deriva de la de habla entre los usuarios y se infirió por medio
del sensor micrófono y un clasificador de identificación del
hablante, de una manera similar a EmotionSense.
Socialización activa se promueve a través de un sistema de
juego que clasifica a las personas más sociables como
"alcaldes" de los grupos sociales. Sus resultados mostraron
que tales mecanismos de retroalimentación influenciados
usuarios y aumentaron su sociabilidad.
También se identificaron varios retos actuales para la
detección móvil en [42], incluyendo:
• Restricciones de energía asociados con detección
continua, que requieren mecanismos inteligentes que se
adaptan dinámicamente las velocidades de muestreo en
función del contexto del usuario.
• Procesamiento de datos y mecanismos de inferencia
que pueden extraer con precisión la información sobre
el comportamiento humano a partir de datos de
sensores primas y la importancia de equilibrar la
distribución de este cálculo a través de los sensores de
teléfonos inteligentes y cloud basados back-ends.
• Generalización de mecanismos de clasificación que
necesitan para hacer inferencias uniformes respecto
ampliamente diferentes poblaciones de usuarios.
• Cuestiones de privacidad acerca de la adquisición de
datos sensibles (ubicaciones, actividades) y el registro
de datos sin el consentimiento informado de las
personas (por ejemplo, la captura de forma inadvertida
la voz de una persona externa a través del micrófono de
un usuario del smartphone)
La detección de la emoción no se limita a expresar el
reconocimiento de patrones, sin embargo, y se han propuesto
otras formas interesantes de inferir el estado psicológico del
usuario. La interfaz táctil y el movimiento de un smartphone
se utilizaron en [45] como una manera para infering estados
emocionales. El marco propuesto consistió en un proceso de
reconocimiento de emociones y un algoritmo de aprendizaje
de preferencia emoción que se utilizaron para recomendar
aplicaciones de teléfonos inteligentes, contenidos
multimedia y servicios móviles que se ajustan estado
emocional actual del usuario. El sistema recoge los datos de
tres sensores, la interfaz táctil, acelerómetro y giroscopio,
clasificándolo en tipos (por ejemplo, tocar acciones podrían
dividirse en tapping, arrastrando, chasqueando y de multi-
tacto). Los datos procesados se utilizó para cuantificar las
emociones más altos nivel, como "neutral", "asco", la
felicidad "o" tristeza ", a través de los métodos de
clasificación de árboles de decisión. Mediante el análisis de
patrones de historia de la comunicación y el uso de las
aplicaciones, MoodScope [46] también inferir el estado de
ánimo del usuario en función de cómo se utilizó el teléfono
inteligente. El sistema pasiva corrió en el fondo, la
supervisión del uso de aplicaciones, llamadas telefónicas,
mensajes de correo electrónico, mensajes SMS, historiales
de navegación web, y cambios de ubicación como
características de comportamiento del usuario. Con
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IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 8 promedios de humor diarios como etiquetas y registros de
uso como una tabla de entidades, los autores aplicaron un
algoritmo de regresión para discernir un modelo de
inferencia estado de ánimo.
3) La actuación en HiTLCPS: La actuación es una
definición muy amplia en el campo de HiTLCPSs. Por
ejemplo, las aplicaciones que monitorean pasivamente
entorno de sueño de un ser humano para dar información
sobre las posibles causas de la interrupción del sueño [47], o
que el historial cardiaco de un ser humano suena a la
detección de posibles patologías [48] no influyen
directamente el medio ambiente asociados a intentar
alcanzar un determinado objetivo y, sin embargo, siguen
siendo "accionar", proporcionando información. Una
actuación más directa con el mundo físico puede lograrse
mediante dispositivo especializado, tales como robots [19].
Futura generación de robots avanzados se imaginó ser móvil
y operando en contextos estructurados o inciertos. El mundo
ha sido testigo de un aumento gradual en el número de robots
instalados anualmente, desde alrededor de 65.000 a
principios del 2000 a 105,000 en el 2007, según la Comisión
Económica de las Naciones Unidas para Europa [49], y hasta
alrededor de 120.000 previsto para 2015. El sector se espera
que crezca a una tasa de 5.4% por año, a partir de un valor
de $ 5.4B en 2005 a un valor proyectado de $ 52B para el
año 2025, según el estudio de la Comisión Económica de las
Naciones Unidas. Teniendo en cuenta estos factores, la
robótica también jugarán un papel muy importante en el
futuro HiTLCPSs.
Curiosamente, en los últimos años ha habido una
combinación de dos tecnologías importantes - los robots y
WSNs que se complementan entre sí. WSNs ayudar en el
proceso de descubrir el entorno donde los robots accionar; el
nivel de detalle de la información proporcionada por sus
sensores puede ser esencial para las tareas a ser realizadas
por el robot. Por otro lado, los robots pueden ser utilizados
como mulas que recogen e información hacia adelante de
varios nodos de sensores distribuidos en el medio ambiente.
Así, la energía excesiva necesaria para larga distancia o
multi-hop transmisiones se reduce. Los robots también
pueden realizar la calibración de los sensores y apoyar su
proceso de recarga cuando los niveles de energía son bajos.
Los robots y tecnologías de sensores inalámbricos pueden
ser explotados para apoyar el monitoreo a distancia en
entornos peligrosos en mantenimiento, utilizando un
conjunto de sensores para medir, por ejemplo, los niveles de
gas. También se pueden aplicar en el seguimiento de impacto
ambiental, tal como en instalaciones de tratamiento de aguas
residuales o para la medición de las emisiones al aire, lo que
permite una implementación proactiva de una cultura de
responsabilidad social. Uso de la tecnología inalámbrica y
móvil de inspección robótica para el seguimiento y
vigilancia de áreas amplias, donde el diagnóstico y detección
de intrusiones son críticos, es también una solución más
fiable y rentable que los métodos tradicionales.
Mientras WSNs ofrecen las capacidades sensoriales
necesarias para robots para realizar las tareas deseadas, los
seres humanos proporcionan la necesaria gestión de la
operación. Por lo tanto, los robots son capaces de realizar
misiones en entornos peligrosos en cooperación con los seres
humanos, teniendo en cuenta el estado psicológico de los
seres humanos, mientras que utilizando datos de redes
inalámbricas de sensores para escanear los seres humanos y
el medio ambiente. De hecho, la combinación de humanos-
WSNs-Robots tiene un enorme potencial en la perspectiva
de la actuación en HiTLCPSs, desde la automatización
industrial avanzada puede beneficiarse enormemente de
capacidades de detección distribuidos. Robots, los seres
humanos y WSN se pueden implementar para apoyar la
seguridad del personal, complementando el trabajo humano
en contextos peligrosos, con redes de sensores inalámbricos
recolección y procesamiento de información. Los
trabajadores móviles y los robots pueden ser equipados con
varios sistemas sensoriales que envían información a un
centro de control, accesible y supervisado por el personal de
seguridad y de control de la salud del personal. Esto permite
a los trabajadores para controlar con seguridad y de forma
remota las operaciones y tomar decisiones más rápido. Tal
combinación de estas tecnologías permite contemplar muy
avanzada HiTLCPSs aplicar a muchas situaciones
diferentes. A modo de ejemplo, los robots de inspección
voladores podrían utilizarse para navegar de forma
interactiva e inspeccionar estructuras de la planta de energía
(incluyendo diversos componentes dentro y alrededor de las
calderas, filtros ambientales o torres de refrigeración) y
estructuras dentro de la industria de petróleo y gas (dentro y
fuera de las chimeneas de gran escala, en el interior y
sistemas de antorcha fuera, parte interior de botón de
columnas de refinado, así como tuberías y napa de tubería).
Por otro lado, los trabajadores del campo pueden colaborar
con estos robots en sus tareas de inspección, en la gestión de
toda la operación y en el despliegue y la recogida de redes
de sensores. Controles hitl permiten que esta colaboración
sea seguro para los seres humanos, ya que se hacen su
presencia, acciones e intenciones a conocer a los robots
individuales, así como todo el sistema.
Hay varios proyectos que estudian específicamente y
evaluar la integración de las redes inalámbricas de sensores
con los robots. Por ejemplo, la Red Robótica ubicua
cognitivas (7PM ICT269914) [50] es un proyecto en curso
que pretende crear sistemas autónomos y auto-configurado
por WSNs combinan, multi-agentes y robots móviles. Los
mecanismos propuestos reducen la complejidad y el tiempo
necesario en las tareas de implementación y reconfiguración.
Sin embargo, el objetivo principal de este proyecto es
eliminar, en lo posible, lo humano de los procesos de
configuración y mantenimiento. Según los autores, esto
significa que la calidad de servicio que se ofrece por los
RobotWSNs tiene la intención de ser mejorado
significativamente, sin la necesidad de una amplia
participación humana. Teniendo en cuenta que estas
tecnologías están destinadas a coexistir con los seres
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 9 humanos, ¿por qué los seres humanos excluidos de las
decisiones de bucle de control? ¿Por qué no aprovechar el
potencial humano para crear sumerja HiTLCPSs?
Otros lugares de investigación se centran más esta
cooperación entre humanos y robots. Proyectos como NIfTI:
cooperación Natural humano-robot en entornos dinámicos
(FP7-ICT -247.870) [51], un proyecto europeo FP7 que iba
desde enero de 2010 hasta diciembre de 2013, propuesto
nuevos modelos de cooperación entre robots y humanos
cuando trabajan para un objetivo compartido, realizar tareas
juntos. Sin embargo, este proyecto requiere una gran
cantidad de instrucciones directas de humanos a los robots y
WSN no se utilizaron para contribuir de forma dinámica y
adaptar estos sistemas. Phriends: Físico-Robot-Human
Interaction - Confiabilidad y Seguridad (FP6IST-045359)
[52] fue un proyecto que tuvo como objetivo proponer la
coexistencia de robots y humanos. Uno de sus principales
objetivos era encontrar los más estrictos estándares de
seguridad para esta convivencia. Más tarde, este proyecto dio
lugar a un nuevo proyecto PF7, Saphari [53], que mantuvo
su objetivo principal, pero ahora se utiliza la robótica suaves,
combinando reacción cognitiva y seguro interacción física
humano-robot. En contraste con su proyecto precursor,
Saphari pretende proporcionar funcionalidades confiables,
eficientes y fáciles de usar. También hay otros proyectos en
el tema de la seguridad en las interacciones entre humanos y
robots. CHRIS - Sistemas de Interacción Robot Humanos
Cooperativas (FP7-ICT-215805) [54] evaluó un mecanismo
de asignación entre robots y humanos. Este proyecto también
pretendía estudiar la seguridad de las tareas de cooperación
entre humanos y robots cuando trabajan para la misma
finalidad. Sin embargo, una vez más, estos ambientes no
asumieron la existencia y la participación de las redes
inalámbricas de sensores. Por otro lado, los humanos eran
vistos como sólo los usuarios finales y que no estaban
integrados en el sistema. SWARMANOID - Hacia
humanoides Robotic Systems (FP6-IST-022888) [55] y
SYMBRION: simbióticas robóticos Organismos (FP7ICT-
08.02.2007) [56] eran dos proyectos similares que tenían
como objetivo encontrar estrategias para lograr un trabajo de
colaboración entre robots. SWARMANOID propuso
mecanismos conjuntos, tanto por aire y tierra para lograr las
tareas de búsqueda. El último proyecto destinado a optimizar
la energía mediante el intercambio de políticas. RobotEra
[57] es un proyecto que comenzó en 2012 y terminará en
2015. Se pretende implementar e integrar los sistemas
robóticos avanzados y entornos inteligentes en escenarios
reales para el envejecimiento de la población. Algunos de
estos entornos inteligentes se basan en WSNs y su papel es
apoyar la calidad de vida y la vida independiente de las
personas mayores.
A pesar de todos estos esfuerzos, todavía queda mucho por
hacer, en particular, para el accionamiento robótico que
considera el estado humano. Así, el papel de la robótica en
el futuro HiTLCPSs no puede ser todavía entiende
completamente. Además de las dificultades técnicas
insuperables, también hay cuestiones de carácter ético que
también tendrá que ser considerado. Vamos a identificar
algunos de estos asuntos con más detalle en la sección V-B2.
B. Aplicaciones de HiTLCPSs
Hay una necesidad de una comprensión global de espectro
de aplicaciones hitl, que requiere un estudio de un gran
número de soluciones de manera que se pueden encontrar los
principios subyacentes comunes, requisitos y modelos. En
esta sección, analizaremos varias obras en la zona de
HiTLCPSs que se aplican los distintos procesos estudiados
en la sección II.
Para contribuir a esta necesidad de comprensión espectro
de aplicaciones hitl, el trabajo en [18] proporciona su propia
implementación de un sistema humano-in-the-loop que
intentó reducir el desperdicio de energía en estaciones de
trabajo mediante el modelado de la conducta humana para
detectar las distracciones. Las prácticas actuales para reducir
el consumo de energía se basan generalmente en contadores
de tiempo fijos que inician de modo de reposo después de
varios minutos de inactividad. Sin embargo, este sistema de
detección distracción utiliza intervalos de tiempo de espera
de adaptación, de detección de niveles múltiples y
procesamiento de fondo para detectar las distracciones (por
ejemplo, llamadas telefónicas, ir al baño) con 97,28% de
precisión y reducir el derroche de energía en un 80,19% [18].
El "modelo de distracción" propuesta adjunta dos fuentes
principales de información, actividades de los usuarios y las
actividades del sistema. A nivel de usuario-actividad, los
autores utilizaron un "rastreador mirada", que evalúa gazing
del usuario en la pantalla del ordenador a través de una
cámara web. A nivel del sistema-actividad, el sistema evalúa
teclado y ratón eventos, uso de la CPU y actividades de la
red para inferir el nivel de uso de la máquina. El lazo de
control combinado ambos tipos de información para
determinar el estado de distracción del usuario, con algunas
medidas de autocorrección; por ejemplo si el usuario reanuda
el sistema poco después de que fue puesto a dormir, el lazo
de control tomó esto como un evento de retroalimentación
negativa, y posteriormente se ajusta el intervalo de tiempo
de espera.
El área de Human Computer Interaction (HCI) ha
estudiado durante mucho tiempo el concepto de hitl. Los
humanos prefieren atender a su entorno y participar en el
diálogo y la interacción con otros seres humanos en lugar de
controlar las operaciones de las máquinas que les sirven. Así,
en [58] se sugiere que debemos poner Informática en la
Interacción Humano Loop (CHIL), en lugar de al revés y un
consorcio de 15 laboratorios en 9 países se ha unido para
explorar lo que se necesita para construir utilizable CHIL
servicios de computación. La infraestructura consorcio
desarrollado utilizado en varios prototipos de servicios,
incluyendo un dispositivo de teléfono / comunicación
proactiva, un sistema de memoria Jog para obtener
información de apoyo y recordatorios de reuniones, espacios
de trabajo colaborativos de apoyo y seguimiento de
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 10 reuniones y un traductor de voz simultánea para el dominio
de clase. Estos proyectos dieron lugar a varios avances en las
áreas de tecnologías de percepción audiovisuales, incluido el
reconocimiento del habla y del lenguaje natural, el
seguimiento de la persona y la identificación, la
identificación de las señales de interacción como los gestos,
el cuerpo y la cabeza plantea y atención, así como la
clasificación de la actividad humana.
Un marco de comunicación para la interacción hombre-
máquina que es sensible a los estados afectivos humanos se
presenta en [59], a través de la detección y el reconocimiento
de estados afectivos humanos basados en señales
fisiológicas. Desde la ansiedad juega un papel importante en
diversas tareas de interacción hombre-máquina y puede estar
relacionado con tarea de rendimiento, se aplicó este marco
en [60] para detectar específicamente la ansiedad a través de
señales fisiológicas del usuario. Los métodos de
reconocimiento de ansiedad presentados pueden aplicarse
potencialmente en HiTLCPSs avanzadas.
Conceptos hitl también se han aplicado a la utilización de
los datos del smartphone. De hecho, hitl previamente se ha
propuesto como una solución para hacer frente a la creciente
demanda de acceso inalámbrica de datos [61]. Dado que el
espectro inalámbrico es limitado y compartido, y las tasas de
transmisión no se puede mejorar más exclusivamente con las
innovaciones de la capa física. Por lo tanto, se propuso un
mecanismo de "usuario-en-el-loop" que promueve el control
del territorio, en el que se insta al usuario a moverse a un
lugar menos congestionada, y el control temporal, en la que
los incentivos, como la fijación dinámica de precios, se
aseguraron de que el usuario reduce o pospuesto su demanda
actual de datos en caso de que la red se congestiona. Esta
actividad controlada en lazo cerrado propio usuario a través
de las sugerencias e incentivos, influenciado por la situación
relación y el tráfico de señal a interferencia plusnoise de la
ubicación actual. Los autores proponen que los usuarios
reciben información de control en la forma de una interfaz
gráfica de usuario, que muestra un mapa y direcciones a una
mejor ubicación y el mejor momento para iniciar su sesión
de tráfico (por ejemplo, fuera de horas punta).
Schirner et al. [19] han puesto ya de relieve los desafíos
multidisciplinarios existentes asociados con la adquisición
de los estados humanos en HiTLCPS. Por ejemplo, los
sistemas integrados son componentes clave que se utilizan
para estos sistemas y, como tales, propusieron una
metodología integral para la automatización del sistema en
el que los diseñadores desarrollen sus algoritmos en
lenguajes de alto nivel y que encajen en un nivel del sistema
electrónico (ESL) conjunto de herramientas que actúa como
un compilador sistema, produciendo código para la CPU y el
arreglo de compuertas programables en campo. Esta
automatización permite a los investigadores probar más
fácilmente sus algoritmos en escenarios reales y se centran
más exclusivamente en la importante tarea de algoritmo y el
desarrollo del modelo. Schirner et al. También se utiliza una
interfaz cerebro-ordenador basados en EEG para la
detección sensible al contexto de la condición de un ser
humano, lo que influyó en el control de una silla de ruedas
eléctrica. Para mejorar la precisión inferencia intención, los
autores sugieren que los algoritmos de inferencia deben
adaptarse a la aplicación actual, así como las preferencias del
usuario y el comportamiento histórico, es decir, utilizar
priores específicos de la aplicación y la información
contextual. El campo de la robótica también se aborda, como
los robots son el principal medio para la actuación e
interacción con el mundo físico en el CPS. Sus
semiautónomas interpretado en silla de ruedas señales
cerebrales que traducir tareas de alto nivel tales como "Vaya-
to-cocina" y luego ejecutado planificación de la trayectoria
y la evitación de obstáculos [19]. Sin embargo, las preguntas
importantes de investigación están todavía sin resolver, a
saber, el problema de dividir el control entre el humano y la
máquina, así como la modularidad y capacidad de
configuración de tales sistemas. Arquitecturas de sensores
distribuidos también son muy importantes para hitl ya que
permiten la medición de los cambios fisiológicos que se
pueden procesar para inferir las actividades humanas
actuales, estados psicológicos y la intención. En este sentido,
BCC se presentó como un medio para apoyar el uso de baja
energía, alto ancho de banda, la heterogeneidad y reducir la
interferencia.
En el Instituto Politécnico de Worcester [62], una
plataforma de creación de prototipos y un marco de diseño
abierto para una silla de ruedas semiautónoma de realizar un
HiTLCPS fue desarrollado. Los autores consideran personas
con discapacidad, es decir, aquellos que sufren de "síndrome
de cautiverio", una condición en la cual un individuo es
plenamente consciente y despierto, pero todos los músculos
voluntarios del cuerpo se paralizan. Para mejorar la vida de
estas personas, crearon un sistema de ruedas hitl que utiliza
IR y sensores ultrasónicos para navegar a través de los
ambientes interiores, que permite al usuario compartir el
control con la silla de ruedas de manera hitl. Esto permite a
las personas con discapacidad a vivir de manera más
independiente y tener movilidad. El prototipo resultante
utiliza componentes modulares para proporcionar la silla de
ruedas con un grado de semiautonomía que pueda ayudar a
los usuarios de sillas de ruedas eléctricas para desplazarse
por el medio ambiente. Este trabajo se amplió en [19], donde
el usuario puede interactuar con la silla de ruedas a través de
una interfaz cerebro / equipo basado en el uso de los
potenciales evocados visuales SteadyState inducidos por el
parpadeo patrones de luz en el campo visual del operador.
Un monitor mostró parpadeantes dameros con diferentes
frecuencias. Cada tablero de ajedrez y la frecuencia
correspondían uno de los cuatro lugares deseados. Al
operador se centró en un tablero de ajedrez deseado en el
monitor, su corteza visual sincronizado predominantemente
con parpadeantes frecuencias armónicas del tablero de
ajedrez. Estas frecuencias se detectaron a través de un
electrodo en el cuero cabelludo cerca del lóbulo occipital,
donde se encuentra la corteza visual.
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 11 Otros proyectos también se centraron en el desarrollo de
las sillas de ruedas hitl para las personas minusválidas. La
obra "I Want That" [63], propuso un sistema que controla un
brazo robótico silla de ruedas montadas disponibles
comercialmente. Dado que las personas con impedimentos
cognitivos pueden no ser capaces de navegar por la interfaz
basada en menús proporcionada por el fabricante, los autores
mejorado con un sistema basado en la visión que permite a
los usuarios controlar directamente el brazo robótico para
recuperar de forma autónoma un objeto deseado de un
estante. Para ello, utilizaron una pantalla táctil que muestra
una vista de cámara del hombro, una aproximación del punto
de vista del usuario de la silla de ruedas. Un módulo de
selección de objetos transmite la alimentación imagen en
directo de la cámara y se calcula la posición de los objetos.
El usuario puede indicar "Quiero que" apuntando a un objeto
en la pantalla. Posteriormente, un módulo de seguimiento
visual reconocido el objeto desde una base de datos de
plantilla, mientras que el brazo robótico alcanzó hacia ella y
se la llevó de vuelta al usuario.
Un dispositivo robótico basado en visión para facilitar las
actividades de la vida diaria de la médula espinal lesionada
usuarios con discapacidad motora también fue propuesto en
[64], a través de un control hitl de un brazo robótico de
asistencia. El objetivo de la investigación era reducir el
tiempo a la tarea finalización y la carga cognitiva para los
usuarios que interactúan con entornos no estructurados a
través de una silla de ruedas montadas brazo robótico. Los
usuarios podrían indicar la ubicación aproximada de un
objeto deseado en el campo visual usando una de las diversas
interfaces de usuario, incluyendo una pantalla táctil, un
trackball, un interruptor de jalea y el micrófono de la cámara.
Posteriormente, podrían ordenar el brazo robótico para
centrar el objeto de interés en el campo visual de la cámara
y, a continuación, agarrar el objeto deseado.
Un diseño basado en modelos y validación de sistemas de
dispositivos médicos de circuito cerrado fue presentado en
[65]. La seguridad de un sistema de control de bucle cerrado
de dispositivos médicos interconectados y mecanismos se
estudió en un escenario clínico, con el objetivo de reducir la
posibilidad de error humano y mejorar la seguridad del
paciente. Una bomba de PCA entregó un fármaco al paciente
a una velocidad programada, mientras que un oxímetro de
pulso recibido señales fisiológicas y los procesa para
producir la frecuencia cardíaca y salidas de SpO2. Un
componente Supervisor tiene estas salidas y se utiliza un
modelo de paciente para calcular el nivel de fármaco en el
cuerpo del paciente. Esto a su vez influyó en las señales de
salida fisiológicas a través de una función de absorción del
fármaco. Con base en esta información, el supervisor decide
si enviar o no una señal de parada a la bomba de PCA. La
principal aportación del documento era la metodología para
el análisis de las características de seguridad de este tipo de
sistemas.
Refrigeración (HVAC) de calefacción, ventilación y
también se han dotado de controles hitl. Por ejemplo, en [66],
los autores implementaron un sistema que utiliza sensores de
movimiento inalámbrico baratas y sencillas y sensores de
puertas para inferir automáticamente cuando los ocupantes
están lejos, vivo, o dormir en una casa. El sistema utiliza
estos patrones para ahorrar energía al apagar
automáticamente el sistema de climatización de la casa tanto
como sea posible sin sacrificar el confort de los ocupantes,
creando un HiTLCPS. Otro ejemplo se puede encontrar en
[67], donde una red de sensores de ocupación se desplegó en
toda una planta de un edificio de la universidad junto con una
arquitectura de control que guió el funcionamiento del
sistema de climatización del edificio, activarlo o para ahorrar
energía al reunirse edificio requisitos de desempeño.
C. Redes sociales y HiTLCPSs
A pesar de estar en su infancia, la IO y CPS ya están
transformando la forma en que nuestro trabajo mundo y la
sociedad, en un nivel muy fundamental y a un ritmo
increíblemente rápido. A medida que nuestros dispositivos
conectados a Internet evolucionan también lo hacen los
medios que utilizamos para comunicar e interactuar con las
personas que consideremos cerca. En el pasado, las
interacciones de las personas se enfrentan a cara sobre todo
entre sus grupos de pares, con relaciones ocasionales de larga
distancia a través de cartas o llamadas telefónicas. En el
mundo actual, vemos una revolución social donde la gente
comparte, en tiempo real, historias divertidas, pensamientos,
sentimientos, fotografías y otras piezas de su vida con su
familia y amigos, algunos de los cuales no han estado en
contacto físico con para mucho tiempo, y en algunos casos,
ni siquiera visto en la "vida real". Las redes sociales son un
fenómeno que floreció y continúa para conectar un
asombroso número de usuarios, convirtiéndose en más
rápido crecimiento en el comportamiento de los medios de
comunicación social activa en línea. La magnitud de estos
cambios están sucediendo es sorprendente: un análisis
estadístico por Media Browser, Socialnomics y MacWorld
sugieren que Facebook, una de las mayores redes sociales,
cuenta con alrededor de 1,4 millones de usuarios en todo el
mundo y que el 98% de personas de 18-24 años ya utilizar
sitios web de medios sociales [68]. Otro estudio afirma que
el 42,6% de la población mundial en línea utiliza Facebook
[69]. Esta tendencia de redes sociales no muestra indicios de
desaceleración, como el número de usuarios de Facebook se
incrementó un 22% desde 2012 hasta 2013 [70].
Dado que las redes sociales están becomming tan
importante en las interconexiones entre los seres humanos,
se espera que van a jugar un papel destacado en HiTLCPSs.
Esto ya se evidencia si se tiene en cuenta la pervasiness de
las redes sociales, que fue posible mediante el uso de
aplicaciones de teléfonos inteligentes dedicados. De los 1310
millones de usuarios de Facebook activos mensuales,
alrededor de 680 millones utilizar una aplicación móvil [70],
lo que representa un porcentaje de utilización del 69% por la
comunidad mundial de smartphones [69]. A pesar de estos
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 12 avances y el interés del público en general en estos servicios
sociales, su funcionalidad actual aún no refleja la verdadera
dinámica de las relaciones de la gente y la vida personal. En
lugar de ser eventos predeterminados y únicos en el tiempo,
las actividades de grupo sociales pueden, de hecho, sucede
muy a menudo y, la mayor parte del tiempo, de forma
espontánea. Los sistemas actuales no son capaces de
proporcionar este componente en "tiempo real" a las redes
sociales, lo que disminuye su verdadero potencial. En cierto
sentido, podemos clasificar las redes sociales actuales como
todavía muy "estática" en comparación con un sistema más
completo capaz de seguir verdaderamente el alcance de las
interacciones sociales humanas. Mientras que el uso de las
contribuciones de colaboración sigue siendo una parte
importante de las aplicaciones sociales y puede proporcionar
datos significativos y útiles, los sistemas de detección
pueden proporcionar una información más fiable y sensible
que puede crucial en el logro de este socialnetworking
"automática en tiempo real". De hecho, un enfoque hitl a las
redes sociales también puede llegar a resultar un salto
tecnológico más actual de redes sociales de la misma
magnitud de la proporcionada por los teléfonos móviles a
través de los teléfonos tradicionales.
Ya podemos ver un aumento en el número de aplicaciones
sociales disponibles para los dispositivos móviles que están
empezando a tocar la frontera entre lo virtual y el mundo
físico. Aunque la mayoría de ellos no dependen del uso de
sensores o actuadores, muchas aplicaciones de obtener los
datos ambientales de la retroalimentación de colaboración
proporcionada por sus usuarios. Los usuarios pueden
proporcionar información sobre las condiciones climáticas
en una ciudad, el medio ambiente de los establecimientos de
ocio nocturno o incluso la congestión del tráfico. Waze [71]
es un software de navegación GPS impulsado por la
comunidad que aprende de los tiempos de conducción de los
usuarios y de los informes de los usuarios sobre los
accidentes y los atascos de tráfico para proporcionar
enrutamiento y en tiempo real las actualizaciones de tráfico.
Foursquare [72] es una aplicación de red social móvil muy
popular que permite a los usuarios "check in" en diversos
lugares. Lugar se basa en el hardware GPS en el dispositivo
o ubicación de red móvil que proporciona la aplicación, y
también se puede seleccionar mediante un sitio web para
móviles o de una lista de lugares en los alrededores.
Resalte [73] es una aplicación social que permite a los
usuarios aprender más acerca de las personas que los rodean.
Las personas que usan Resalte pueden tener el perfil de otros
usuarios, dentro de un campo de fútbol o menos de su
ubicación, mostrará en su teléfono. La aplicación presenta
varios tipos de datos, a saber los nombres, fotos, amigos
mutuos y otros usuarios de la información han decidido
compartir, así como un mapa pequeño que muestra su
ubicación reciente. Cuanto más se acerca a una persona es el
usuario (las más intereses, amigos o la historia que tienen en
común) es más probable que el usuario será notificado de su
presencia. Por lo tanto, Resalte espera aumentar la
sincronicidad y reducir la fricción en conocer gente nueva,
lo que permite a los usuarios saber algunas cosas acerca de
unos a otros con antelación.
El SceneTap [74] solicitud es otro ejemplo de una
detección aún más flexible y complejo de personas para
propósitos de redes sociales. La aplicación utiliza el software
de detección facial anónima para aproximar la edad y el sexo
de las personas que entran en un ambiente de discoteca.
Contando el número de personas que entran y salen de un
lugar, la aplicación puede estimar y reportar tamaño de la
multitud, relaciones de género, y la edad promedio de las
personas en un lugar determinado. Esta información se
comparte entre los usuarios, lo que les permite planificar
mejor sus salidas de noche y decidir qué establecimientos
vida nocturna son una mejor opción para sus deseos.
Aunque los ejemplos anteriores muestran cómo las
aplicaciones móviles se están convirtiendo cada vez más
generalizada, todavía no hemos llegado a una etapa donde
hitl y las redes sociales se han unido correctamente. Sin
embargo, el gran interés en las redes sociales por las masas,
el creciente intercambio de información personal y la oleada
de aplicaciones sociales móviles marcan una tendencia muy
pronunciada que señala a un futuro en el que la detección y
la movilidad lo más probable es llegar a ser más importante
y bien aceptada . Esta línea de pensamiento ha estado
presente en la investigación ya en 2008, con un importante
trabajo de investigación que ha dado forma
considerablemente la investigación en el área. CenceME
[75] fue un innovador marco de detección centrada en las
personas, donde se utilizaron sensores integrados en los
teléfonos inteligentes comerciales extrapolar actividades del
mundo real del usuario que a su vez fueron reproducidas en
los entornos virtuales: el objetivo a largo plazo era
proporcionar representaciones virtuales de los seres
humanos, su entorno y las interacciones sociales, el
intercambio de esta información entre los grupos de amigos
con el fin de facilitar las actividades sociales y de introducir
un componente en tiempo real a las redes sociales. Teléfono
inteligente del usuario ejecutó algoritmos de reconocimiento
de la actividad que se extraen patrones a partir de los datos
obtenidos, tales como el estado del usuario actual (por
ejemplo, como sentarse, caminar, de pie, bailando, reunión
de amigos) mientras que el GPS se utiliza para detectar la
ubicación lógica de un usuario (por ejemplo, la gimnasio,
cafetería, trabajo u otros lugares significativos). Esta
información se reflejó en un mundo virtual, Second Life
[76], donde los amigos del usuario pueden ver cuáles son las
actividades que estaba realizando en un momento dado, así
como su posición geográfica actual. El uso de los teléfonos
inteligentes como medio de detección y comunicación con
realidades virtuales es un aspecto importante de este trabajo,
ya que depender de tecnologías comunes y de fácil acceso
fomenta la adopción de estos nuevos sistemas por más
usuarios.
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 13
A pesar de la innovación y el potencial demostrado por
estas aplicaciones de redes sociales hitl, también se han
encontrado con una cantidad considerable de escepticismo.
En lo que respecta a destacar, se ha argumentado que los
encuentros entre las personas son a veces mejor "dejaron a
su suerte" y que la aplicación "puede decir a los demás
demasiado de ti" [77]. En cuanto a SceneTap, los escépticos
defienden preocupaciones sobre la privacidad y han
planteado cuestiones en torno a las tecnologías de detección
facial utilizados para recopilar información, ya que se
emplean sin el consentimiento de las personas. La aplicación
se encontró con un lanzamiento preocupante en mayo de
2012 en la que se supone que debe ser apoyado por
veinticinco San Francisco bares, de los cuales diez se retiró
después de las llamadas airadas y un editorial que llamó al
servicio de "espeluznante". La aplicación también ha sido
criticado por sus opciones de filtrado de género, dejando que
la gente a encontrar bares con una mayor proporción de
hombres o mujeres en un determinado rango de edad [78].
Problemas de precisión en el software de reconocimiento
facial también se han señalado, lo que resulta en varios bares
mostrando porcentajes de alta capacidad cuando en realidad
eran "tan muerto como puede ser" [79].
Aplicación y liberación de CenceME también fue recibida
con cierta reserva. Como los propios autores admiten,
opiniones de los usuarios pueden ser brutal y el impacto de
esos exámenes pueden ser negativas para la reputación de
aplicación [80]. Mientras que varios usuarios elogiaron
CenceME alegando que era "algo fresco y nuevo" y "la mejor
manera de mantenerse al día con sus amigos", muchos lo
vieron como una mera aplicación peculiar que, aunque
interesante, era lento y lleno de bichos. Otros usuarios no
estaban seguros de si era "muy fresco o inútil", que muestra
una cierta aprensión hacia un "escenario de Gran Hermano",
viéndolo como una "invasión de privacidad" y cuestionar la
utilidad de dejar que otros "saber si usted está corriendo o
caminando o no "
[81].
III. Vista taxonómico DEL PARADIGMA HITL
Las secciones anteriores han demostrado que el campo de
hitl tiene un inmenso potencial y, sin embargo, sigue siendo
mayormente inexplorada y hay enormes desafíos a ser
superados. Según lo propuesto por [20] hay una necesidad
de alcanzar una comprensión de la gama de aplicaciones hitl,
sus principios subyacentes, requisitos y modelos.
Con el fin de comprender mejor la dimensión de un campo
tan amplio como HiTLCPSs, es importante llevar a cabo las
taxonomías que nos permiten estructurar mejor nuestras
ideas y conceptos. Stankovic et al. [20] ya han comenzado a
establecer una base taxonómica para aplicaciones
HiTLCPSs, presentados en el inciso III-A. En este
documento, vamos a ampliar este ejercicio taxonómico que
considerar también las posibles funciones de los seres
humanos en estos sistemas, así como sus requisitos
generales. Creemos que tal distinción es importante, ya que
nos permitirá responder mejor a algunos de los desafíos
propuestos previamente, tales como la determinación de la
forma de incorporar el comportamiento humano en la
metodología de control de evaluación [20].
A. vista taxonómico de las aplicaciones actuales hitl
Según Stankovic et al. [20], es posible organizar
aplicaciones hitl existente en tres tipos: (i) las aplicaciones
donde los humanos controlan directamente el sistema, (ii) las
solicitudes en que el sistema monitorea pasivamente los
humanos y toma las acciones apropiadas, y (iii) un híbrido
de ( i) y
(Ii).
Control humano - hay dos escenarios principales donde los
humanos controlan directamente el CPS. En escenarios de
control de supervisión, los operadores humanos supervisan
un proceso de lo contrario principalmente autónoma. Los
operadores son responsables de ajustar determinados puntos
de ajuste que pueden influir en el sistema. Este es el caso de,
por ejemplo, escenarios industriales
Fig. 2. Taxonomía de Human-in-the-Loop aplicaciones
donde los operadores configurar o ajustar ciertos parámetros
de destino que se realiza entonces por el CPS robótica
autónoma principalmente. Si el ser humano tiene un
comando más directo sobre el proceso, estamos en presencia
de escenarios de control directo. Estos son los escenarios
típicos amo-esclavo en cuestión humanos comandos al
sistema de ciber-físicos, que a su vez lleva a las acciones
necesarias y notifica los resultados. Un ejemplo de un
sistema de este tipo se puede ver en el introducido
anteriormente [63], donde un brazo robótico silla de ruedas
montado es controlado por una persona con discapacidad
para recuperar objetos.
Monitoreo Humano - aplicaciones que pasivamente
monitorean los humanos, también conocido como
"aplicaciones centradas en las personas de detección",
utilizan sus datos de monitoreo para tomar las acciones
apropiadas. En el ámbito de los CPS, estos pueden ser de dos
tipos: sistemas de bucle abierto y en bucle cerrado. Sistemas
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IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 14 de circuito abierto vigilar la información sobre los seres
humanos con respecto a varios aspectos (por ejemplo, la
calidad del sueño, la actividad física, a nivel de atención) e
informar los resultados. Un ejemplo es Look4MySounds,
una plataforma de monitorización remota para la
auscultación de los sonidos cardíacos y detección automática
de patologías [48]. La plataforma utiliza un estetoscopio
integrado con el cual sonidos de auscultación se registran y
procesan para detectar automáticamente patologías. Las
muestras de sonido y diagnóstico obtenidos después son
enviados remotamente a un médico. A pesar del ser humano
en el proceso, el sistema no toma las acciones proactivas y
simplemente transmite los resultados a un médico
especializado. Por otro lado, los sistemas de circuito cerrado
usan sus datos sensoriales y los resultados del procesamiento
de contribuir activamente hacia una meta específica. Por
ejemplo, un smartshirt puede controlar los niveles de
ejercicio de un ser humano en un gimnasio, mientras que un
sensor colocado en la temperatura ambiente monitores de
pared. Cuando el ser humano es el ejercicio, el control hitl
puede señalar el sistema de climatización para reducir la
temperatura de la habitación con el fin de hacer el ejercicio
más agradable.
Sistemas Híbridos - sistemas híbridos toman centrada en
las personas la información de detección como
retroalimentación a sus bucles de control sin dejar de tener
entradas humanas directas en consideración. Ampliemos
nuestro ejemplo smartshirt para incluir una aplicación de
teléfono inteligente que permite al usuario hacer un
seguimiento de su ejercicio y también para establecer una
temperatura ambiente deseada. El sistema híbrido podría
tomar la temperatura deseada del usuario como entrada
mientras se utiliza la información de actividad para ajustar el
valor absoluto de la temperatura, o para controlar la
velocidad de cambio de temperatura.
B. Vista taxonómica de los roles Humanos dentro de la hitl
El objetivo de esta sección es el de contribuir a la creación
de una referencia para la clasificación del papel de un
humano en el futuro la IO como lo imaginamos: utilizando
un paradigma hitl. También queremos definir un conjunto de
requisitos que caracterizan plenamente este nuevo tipo de
sistemas. A partir de ahora vamos a llamar a este modelo de
referencia de Internet de todo (IOA), lo que significa que no
sólo incluye el IoT (tradicional), sino también el humano
como elemento fundamental. De esta manera, hacemos
hincapié en que esto de Internet es hecha por seres humanos,
para los seres humanos y con los seres humanos. IoA se
construye a partir de dispositivos distribuidos espacialmente
que son considerados por la norma IoT, como ordenadores
portátiles, teléfonos móviles, ordenadores, sensores,
actuadores, elementos de red "clásicos" (nos referimos a
todos los elementos pasivos como routers, switches, puntos
de acceso, etc.), RFID etiquetas, lectores, los coches, la ropa
inteligente, dispositivos portátiles, muebles y máquinas ... las
posibilidades son infinitas. Como se infiere previamente,
IoA también incluye la robótica y su interacción con los
dispositivos inteligentes y sensores en su ámbito de
aplicación. Sin embargo, en la parte superior de estos
dispositivos artificiales, también consideramos los propios
seres humanos como parte del sistema: sus acciones,
unidades, deseos y emociones.
Stankovic et al. [20] han identificado la incorporación de
la conducta humana en la metodología de control de
retroalimentación como un importante reto de ser abordados
por la investigación futura en HiTLCPSs. Este es un reto
difícil, ya que la presencia humana se manifiesta de
diferentes maneras en diferentes escenarios hitl. Por
ejemplo, en los sistemas de seguimiento de bucle abierto, los
seres humanos están en el bucle, pero no se dan ni recibir
ninguna regeneración activa, mientras que en sistemas más
sofisticados, los seres humanos pueden influir directamente
en los parámetros de control de bucle e incluso accionar en
el sistema. Nos gustaría reflexionar sobre este desafío a
través de una perspectiva diferente, la evaluación no sólo de
dónde colocar el modelo de la conducta humana en el lazo
de control, pero teniendo en cuenta dónde colocar al ser
humano en su conjunto sobre la totalidad de los HiTLCPS.
1) Adquisición de Datos: Humano como un conjunto
de sensorestomar ventaja de los sensores que lleva, el ser
humano se convierte en una parte integral de la red de
detección. Como explicamos antes, en el mundo de hoy el
teléfono móvil es un elemento indispensable de la vida
cotidiana que se está volviendo cada vez más rico en
términos de poder de procesamiento, memoria y detección
de capacidades. Otros dispositivos portátiles, tales como
ropa y zapatos inteligentes, también pueden convertirse en
elementos importantes en el futuro de Internet. Nano-
tecnología es también un elemento importante en este
aspecto; en un futuro próximo, también traerá elementos
dentro de la Administración sobre este IoA [82]. Las nano-
redes han estado recibiendo mucha atención por parte de la
comunidad científica y muy pronto, nuevos estudios y
prototipos emergerán que dará lugar a aplicaciones muy
avanzadas en el área biomédica. Sin embargo, los diferentes
tipos de comunicaciones para estas tecnologías, la mayoría
de ellos basados en nano-máquinas y nano-tubos, están fuera
del alcance de este documento. Otra fuente de datos está
presente en el mundo de las redes sociales. Los nodos de
sensores colocados en un importante centro comercial puede
ayudar y apoyar a las compras de los seres humanos que usan
gafas de Google, por ejemplo, la superposición de etiquetas
de precio en los productos de su interés (por ejemplo, que
"me gusta"). Sin embargo, algunas personas pueden
encontrar este intrusivo y, por lo tanto, desactivar el
intercambio de información social.
Humano como un nodo de comunicación - Multi-hop es
una técnica muy común utilizado por los pequeños
dispositivos para ahorrar energía. Los nodos intermedios se
pueden utilizar en un proceso de comunicación entre un nodo
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 15 emisor y un nodo receptor para reducir la potencia de la señal
requerida. En este contexto, los dispositivos de humanos,
tales como teléfonos inteligentes y el cuerpo del área de
sensores también pueden ser utilizados como nodos
intermedios en el proceso de "salto", tomando ventaja de la
movilidad humana y la inteligencia para distribuir más
eficazmente la información en la red. Esto puede ser
particularmente útil para, por ejemplo, sistemas de
colaboración metropolitana de amplio donde la presencia
humana y la movilidad pueden ser cruciales en el
restablecimiento de la transmisión de información no crítica
sobre el medio ambiente. En lugar de utilizar múltiples saltos
o de larga distancia de comunicación entre nodos de
sensores, por ejemplo, la temperatura del monitor, esta
información puede ser agregada y almacenado por los
dispositivos humanos llevada a medida que las personas se
mueven por la ciudad, de manera oportunista reenviarlo en
su caso, por lo tanto, la reducción de la cantidad de energía
requerida para las comunicaciones.
2) Estado Inferencia: La naturaleza humana - La
combinación de sensores en el cuerpo-zona-red del ser
humano es capaz de medir diferentes aspectos de la
naturaleza humana, incluidos sus signos vitales (frecuencia
cardíaca, ECG, EEG, movimiento, etc), pero, más
interesante, caracterizar sus acciones, detectar sus
actividades e incluso los estados psicológicos y emociones.
Estos fenómenos "naturaleza humana" son una parte integral
del lazo de control en escenarios IoA: el nivel de atención de
un conductor afecta a los mecanismos de control de crucero
de un automóvil, los niveles de ejercicio del usuario afectan
el aire acondicionado de su casa, el estado emocional de un
ser humano puede afectar a la interfaz de usuario de su
aplicación para teléfonos inteligentes ... los seres humanos
ya no son una entidad externa que simplemente se beneficia
del sistema. Su presencia, acciones y estados emocionales
afectan en gran medida de cómo las cosas de la IO
reaccionan.
Humano como un nodo de procesamiento - Aunque la
mayoría de los dispositivos realizados por un ser humano son
muy simples y han limitado la capacidad de procesamiento,
si utilizamos algoritmos distribuidos podemos tomar ventaja
de la gran cantidad de elementos de procesamiento y permitir
tareas de colaboración que no se podían reunir cualquier
nodo en particular por sí mismo. Smartphones, que son cada
vez más potentes, pueden ser importantes participantes en
este proceso, por lo que el de sus aparatos humana y pueden
ser un nodo potente interesante, que comprende los sub-
nodos, en el nuevo IoA. Opciones Humanos también deben
desempeñar un papel importante en este procesamiento.
3) Actuación: Humano como actuadores- Hoy en día
los seres humanos ya actúan como actuadores y como una
función del medio. Si se detecta una fuga de gas en una
fábrica, el empleado responsable va rápidamente a la sala de
control para cerrar la válvula respectiva. Si, en un hospital,
la presión arterial de un paciente alcanza un valor prohibida,
la enfermera de turno, al oír la señal de alarma, va
directamente a la habitación del paciente para administrar un
nuevo medicamento. En HiTLCPSs, actuación humana
sigue siendo extremadamente importante, ya que la
conceptualización humana seguirá siendo inigualable por la
inteligencia artificial para, probablemente, muchos años por
venir. Sin embargo, el paradigma IoA toma la acción
humana en consideración en el bucle de control, en el sentido
de que estos sistemas están hechos para los seres humanos,
con los seres humanos. Ejemplos de este papel humano son
sistemas industriales que pueden utilizar WSNs y robots
para vigilar y detectar problemas y, a continuación,
requieren actuación especializada de los seres humanos para
solucionar el problema. En nuestro ejemplo, el centro
comercial de redes sociales, los usuarios pueden considerar
sugerencias de productos de otros clientes con intereses
similares y los estados psicológicos, que en colaboración
sugieren productos de su propio interés. De esta manera, los
sistemas de IoA no son "desprovista de alma humana", pero
hacen accionamiento humana como una parte integral de su
funcionamiento.
IV. REQUISITOS PARA APLICACIONES IOA
En esta sección, vamos a tratar de identificar una serie de
requisitos que deben abordarse en el futuro HiTLCPSs, en el
mismo punto de vista de los diversos procesos asociados con
el control hitl.
A. Resiliencia
Es importante ampliar la investigación actual,
proporcionando soluciones flexibles y de rendimiento
controlado de interacciones ambientales IoA. Soluciones de
rendimiento controlado se han alcanzado previamente a
través de despliegues planificados y controlados, incluso en
escenarios críticos, como las refinerías de petróleo [83]. Para
HiTLCPSs, en lugar de dirigirse previamente planificadas,
despliegues estáticos, necesitarán nuevos sistemas de
rendimiento controlado que ser diseñado de forma adaptable,
con el fin de operar en entornos dinámicos y permitir un
control coordinado hitl, mientras se mantiene el rendimiento
del sistema en virtud de los niveles aceptables, incluso en
presencia de la movilidad y una diversidad de defectos. Estos
requisitos plantean una serie de nuevos desafíos que deben
ser abordados para permitir la implementación exitosa del
paradigma subyacente en entornos críticos.
Como algunos trabajos recientes han sugerido, para
permitir que los sistemas de rendimiento controlado para
cumplir los objetivos de confiabilidad, es necesario
incorporar mecanismos de tolerancia y de auto-sanación de
fallas en las tareas de diseño, implementación y ejecución
[84]. Estos mecanismos garantizan un control de extremo a
extremo el rendimiento en entornos donde HiTLCPS que el
control es una característica importante. Principales
innovaciones necesitan ser producidos en los modelos y
mecanismos de rendimiento consciente para mejorar el
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IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 16 rendimiento y la gestión del sistema. También debe tenerse
en cuenta la capacidad inherente de tratamiento de fallos en
un entorno distribuido. Cuando los datos confidenciales
obtenidos por los sensores se transmiten a través de entornos
críticos, desafíos a la seguridad también se plantean. Si no se
protege, se puede acceder a la transmisión de datos, dañado,
o incluso destruido, reduciendo la seguridad necesaria [85].
En consecuencia, los mecanismos de seguridad también
deben ser investigados y se añaden al diseño. Consideramos
la resiliencia como una combinación de un número de
características, como se muestra en la figura 3, que incluyen
fiabilidad, seguridad y privacidad, así como los medios
necesarios para proporcionar robustez y el rendimiento
general del sistema.
Fig. 3. El paradigma de la resiliencia
La fiabilidad se logra mediante la integración, durante el
desarrollo del tiempo, los enfoques estáticos basados en
mecanismos y técnicas de tolerancia a fallos y facilitando, en
tiempo de ejecución, los enfoques dinámicos basados en la
auto-sanación. Seguridad y privacidad también son aspectos
importantes en la IoA. Seguridad durante mucho tiempo ha
sido abordado en la investigación académica, ya que se han
propuesto varios protocolos de seguridad en los últimos años
[86]. La mayoría de estos protocolos sólo se han evaluado de
manera aislada y no en el contexto de seguridad de la
aplicación hitl, a menudo debido a la falta de aplicaciones
concretas o escenarios de implementación. Por lo tanto, la
mayoría de los actuales protocolos de seguridad del estado
de la técnica de la IO son puramente académica, ya que se
basan en los resultados teóricos o de simulación. Por lo tanto,
la seguridad en el IoA se puede lograr mediante el desarrollo
de nuevos protocolos que se adaptan a las necesidades
específicas de los escenarios y aplicaciones hitl. En cuanto a
la privacidad, hay una necesidad de definir modelos y
arquitecturas para HiTLCPSs para apoyar las políticas
dinámicas que se adaptan y adaptados a cada individuo.
Como diferentes aplicaciones de IoA tienen diferentes
requisitos de seguridad y privacidad, una arquitectura
debería ser capaz de garantizar los niveles deseados
distintos. A medida que el nivel deseado puede cambiar
incluso durante el despliegue de un sistema IoA, debería ser
posible para configurar y controlar tanto el nivel de
seguridad y la privacidad de forma dinámica. Por lo tanto,
creemos que el principal reto de seguridad y la privacidad es
definir una arquitectura adaptable y manejable para su uso
en escenarios en tiempo real que combinan los humanos, los
robots y la IO. En lugar de un análisis aislado de diferentes
protocolos o capas de comunicación, esta arquitectura debe
tener en cuenta la seguridad y privacidad de los despliegues
de aplicaciones reales.
El futuro trabajo debería, por lo tanto, para definir,
implementar y evaluar un conjunto de protocolos resistentes,
técnicas y herramientas para la supervisión de rendimiento
controlado de cooperantes robots, seres humanos y los
entornos basados en WSN con control de hitl. La supervisión
resistente ideado basado en WSN debe ser diseñado para
proporcionar interacción hitl seguro y móvil y la cooperación
en diversos escenarios, incluidos los entornos críticos para la
seguridad. Este trabajo debe basarse en el uso
complementario de tiempo de diseño y tiempo de ejecución
de los enfoques para la obtención de soluciones compatibles
que permitan la prestación de servicios de rendimiento
controlado, incluso en presencia de los cambios que puedan
producirse en el sistema, su entorno o sus necesidades.
B. Standard Communications
En la actual Internet hay una alta heterogeneidad en los
dispositivos y protocolos de comunicación. Esta
heterogeneidad será más pronunciado si tenemos en cuenta
todos los elementos humanos (humanos como un conjunto
de sensores, la naturaleza humana, humano como
actuadores, humano como un nodo de comunicación y
humano como un nodo de procesamiento) descritos en la
sección anterior. De hecho, es importante encontrar procesos
y protocolos que apoyen la comunicación entre todos estos
elementos, humanos y de otra manera. Estos procesos y
protocolos heterogéneos deben ser capaces de permitir la
comunicación entre los dispositivos que son muy diferentes
en las capacidades de procesamiento, el tamaño y la función,
tales como elementos robóticos, nodos de sensores
inalámbricos, sensores del cuerpo de acoplamiento,
teléfonos inteligentes, etc. [87]. Además, esta comunicación
debe seguir siendo fiable, incluso en la cara del espectro
inalámbrico altamente concurrido, donde diferentes tipos de
tecnologías de la comunicación (por ejemplo, Wi-Fi, 3G,
LTE, ZigBee, Bluetooth) coexisten. Apoyando las
conexiones persistentes y confiables mientras apoyo a la
movilidad, y diferentes tipos de medios inalámbricos es un
reto muy exigente [88].
Por lo tanto, los trabajos de investigación futuros tendrán
que considerar los procesos de comunicación y protocolos
existentes en las diferentes capas OSI para evaluar su
viabilidad en HiTLCPSs real. Si las soluciones existentes
son incapaces de soportar una comunicación sin fisuras entre
robots, WSN, Humanos y smartphones mientras apoyan la
fiabilidad y la movilidad, los nuevos tipos de protocolos y
paradigmas de comunicación podrían tener que ser
considerado.
C. Localización
La determinación de las posiciones de los elementos de los
CPS, especialmente los nodos móviles o los seres humanos,
es fundamental para algunos tipos de aplicaciones en el IoA.
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IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 17 De hecho, muchos tipos de datos no tienen sentido sin
conocer el lugar donde se generaron. Por lo tanto, la
localización apoya las decisiones de control de bucle hitl al
permitir la identificación de la ubicación de los datos
recogidos, procedentes de ambas personas, animales, robots
o vehículos. Desempeña un papel importante en muchos
tipos de HiTLCPS escenarios, que van desde los pacientes
de salud 'monitoreo, centrada en las personas aplicaciones de
detección de móviles, la vigilancia de los trabajadores en
entornos peligrosos, drones robóticos' etc. El problema de
localización ha sido durante mucho tiempo considerado
posicionamiento, hogares inteligentes, desde la década de
1960 que resulta en un sistema de localización que está
ampliamente en uso hoy en día, el Sistema de
Posicionamiento Global (GPS) [89]. Mientras GPS es una
solución excelente para la localización al aire libre, no es
adecuada para muchos tipos de dispositivos. Por ejemplo, el
costo y las limitaciones de consumo de energía en los nodos
de sensores inalámbricos hace localización a través de GPS
ineficientes en la mayoría de redes inalámbricas de sensores.
Además, hay algunos casos en los que el GPS no es viable
como lugares interiores, túneles subterráneos o lugares con
muchos obstáculos. La precisión de las unidades de GPS
civiles también puede no satisfacer los requisitos de
aplicaciones hitl. A pesar de algunos intentos anteriores de
la incrustación de receptores GPS en dispositivos limitados
[90] por la descarga de procesamiento a la nube, la precisión
alcanzada es todavía baja (35m). Anteriormente se han
propuesto numerosos otros enfoques para lograr la
localización, en particular las basadas en el "principio de la
baliza más cercana" [91], los sistemas basados en Wi-Fi de
posicionamiento [92], filtros de Kalman [93], [94]
multilateración e incluso técnicas machinelearning [95] [96].
Un problema crítico en la localización es la precisión y la
estabilidad de los métodos de medición, que es incluso más
exacerbado en HiTLCPSs ya que estos valores pueden influir
en el resultado de la totalidad de la decisión de control de
bucle. En consecuencia, es necesario tener escalable, de bajo
costo, y los sistemas de localización en tiempo real cerca que
puede producir una precisión aceptable utilizando
mediciones comúnmente disponibles para controlar
HiTLCPSs. Por lo tanto, la investigación futura deberá
estudiar los métodos de localización actuales con el fin de
encontrar las soluciones adecuadas para la medición de
ubicación en diferentes situaciones (al aire libre, de interior)
y para los diferentes elementos (humanos, robots,
smartphones, nodos de sensores).
D. Estado Inferencia
La precisión y la fiabilidad de la inferencia de estados
humanos es fundamental para HiTLCPSs [20]. Este es un
requisito muy amplio que incluye la detección de todos los
estados relacionados con el ser humano, ya sea actividades o
acciones, comandos, intentos, nivel de atención, parámetros
fisiológicos, de estados psicológicos o emociones. Algunos
de estos aspectos de la naturaleza humana son más difíciles
que otros. Por ejemplo, la detección de parámetros
fisiológicos es un tema que ha sido largamente debatido en
la investigación y tenemos un montón de dispositivos que
son capaces de detectar una amplia gama de parámetros, que
van desde el precio del corazón a las ondas
electromagnéticas resultantes de la actividad cerebral.
Por otra parte, está menos establecido la detección
cuantitativa de los aspectos más abstractos de la naturaleza
humana, como las actividades y emociones. En cuanto a la
detección de actividad, los enfoques actuales pueden
alcanzar altos niveles de precisión de rangos estrechos de
actividades en escenarios específicos, como los entornos
médicos o actividades diarias [36] [29]. Sin embargo, a pesar
de muchas soluciones de detección de actividad que alcanzan
altos niveles de precisión, estos resultados sólo son válidos
para un número limitado de actividades y para un público
limitado. La práctica estándar en la mayoría de los sistemas
de detección es el uso de modelos de clasificación
inmutables formados antes del despliegue. Cuando se trata
de gran escala HiTLCPSs, esto plantea un gran problema, ya
que el público objetivo es muy heterogéneo: un anciano
camina de una manera muy diferente que una persona más
joven. Investigaciones recientes han tratado de abordar estas
cuestiones mediante la personalización de modelos de
clasificación existentes a través proporcionados
manualmente los datos de formación [97], y por la
incorporación de inter-persona similitud en el proceso de
formación clasificador, permitiendo que los datos del sensor
de multitud de fuentes para personalizar clasificadores [35].
Otro vacío en la investigación reconocimiento actividad
actual es el problema de la flexibilidad de las actividades. La
forma en que se lleva a cabo una determinada actividad
puede cambiar con el tiempo: una persona puede desarrollar
caprichos u obtener más eficiente, sin siquiera darse cuenta.
Desde una perspectiva de la usabilidad y la omnipresencia,
la personalización de modelos de clasificación existentes no
debe depender de ejemplos de entrenamiento
proporcionados manualmente o etiquetado: debe ser un
proceso transparente que sucede en la vida diaria. Además,
la mayor parte de investigación se centra en el logro de altas
tasas de precisión para un número limitado de actividades.
En HiTLCPSs el número de actividades de interés puede ser
muy alta y cambiar con el tiempo: se limita a desarrollar un
sistema que sólo se ocupa de algunas de las actividades. Una
solución más interesante permitiría la identificación de
nuevas actividades de colaboración por los usuarios. Esto
requiere un control hitl para detectar nuevos tipos de
actividades que no se previeron en el momento de la
implementación. Por otro lado, esto trae una serie de desafíos
aún por abordar: cómo escalar la introducción de
actividades? Cómo evitar el etiquetado redundante? Cómo
llevar a cabo la formación clasificador ligero de una manera
no demasiado exigente en hardware móvil? Estos son retos
importantes que deben abordarse para lograr un buen análisis
del contexto en el futuro HiTLCPSs.
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 18 Las emociones y los estados psicológicos son aspectos
cruciales para mejorar las relaciones, el aprendizaje, la salud
y la calidad de vida de los seres humanos. Estos procesos
emocionales tienen un valor crucial para determinar el
comportamiento de los seres humanos en HiTLCPSs porque
son una fuente primaria de motivación humana [42].
Literatura en la emoción es muy extensa, y no ha habido
controversias incluso en la definición misma. La palabra
emoción tiene sus fundamentos en emovere América, una
palabra que deriva de movi, que significa "poner en marcha".
Por lo tanto, significa emoción primero de todo movimiento
y sin emociones nada progresa. Una definición más
científica de la emoción puede ser que es una construcción
psicológica donde los componentes cognitivos, fisiológicos
y subjetivos interactúan. Varios investigadores de psicología
se centraron en este problema de la definición de la emoción.
Los primeros investigadores propusieron varios modelos que
agrupan emociones en varias categorías. Por ejemplo,
Ortony et al. [98] estableció una arquitectura de condiciones
y variables que influyeron en las emociones. En otro intento
de clasificación de la emoción, Ekman estudió las
expresiones faciales humanas y les asocia con un conjunto
de seis emociones básicas, a través del Sistema de
Codificación de Acción Facial (FACS) [99], que es
ampliamente utilizado en el campo de la psicología, la
animación y la robótica. Un modelo circumplejo de emoción
fue propuesto por primera vez por Russell [100], donde las
emociones se distribuyeron en un espacio circular de dos
dimensiones, que van desde "miserables" a "satisfecho" y de
"sueño" a "despertado". El trabajo del psicólogo Magda
Arnold, a continuación, seguido por Ricardo Lázaro [101]
resultó en la "teoría de la valoración", que establece que las
emociones se derivan de nuestra propia evaluación de los
eventos físicos, que luego provocan diferentes reacciones en
diferentes personas. Por ejemplo, si un determinado evento
se percibe como positivo, ese evento se manifestará una
respuesta que evocar emociones positivas; Por otro lado, las
percepciones negativas de la realidad se traducirá en
emociones negativas.
El área de HiTLCPSs tendrá que considerar estas obras
fundamentales en la psicología como una base para la
clasificación emocional precisa y fiable, relacionando cada
emoción a las señales fisiológicas asociadas tales como la
conductividad de la piel, presión arterial, frecuencia
cardiaca, frecuencia respiratoria, etc. Estas áreas son
actualmente muy activo en ciencias de la computación y la
ingeniería. Sensores corporales e inalámbricos que miden
estos signos vitales, video-cámaras de reconocimiento
facial, y varios otros dispositivos que normalmente se
utilizan para capturar la emoción de una persona. Hoy en
día, incluso el uso de sensores de EEG de una manera no
discreta es una posibilidad realista para medir las
emociones, gracias a los dispositivos portátiles de EEG
como el Emotiv [102]. Por desgracia, la asociación de
estados emocionales cuantitativos de estos parámetros
físicos es una tarea bastante compleja, siendo, de hecho,
uno de los retos más exigentes para la investigación
HiTLCPS futuras.
E. Seguridad
Históricamente, los robots están diseñados y programados
para ambientes relativamente estáticos y estructurados. Una
vez programado, que generalmente se espera para el entorno
del robot y las interacciones a permanecer dentro de una
gama muy restringida de la varianza. Cualquier cosa en
paradero desconocido en la configuración del robot es
esencialmente invisible y sólo una retroalimentación mínima
es tradicionalmente disponibles, tales como medidas de
posición conjuntas. Estas capacidades sensoriales primitivas
requieren robots para operar en células aisladas "de trabajo",
libre de personas y otras interferencias. Por lo tanto, los
robots actuales, incluidos los móviles y manipuladores, están
muy lejos de ser integrados en HiTLCPSs, sigue utilizando
principalmente sensores de colisión que detengan la
operación cada vez que algo ocurre en paradero desconocido
o cada vez que alguien entra en su área de trabajo, para evitar
accidentes. Esto sigue aplicando la necesidad de disponer de
zonas para los trabajadores y las áreas de los robots que se
excluyen mutuamente y se oponen a cualquier tipo de
cooperación entre humanos y robots, normalmente
encontrado en HiTLCPSs [103]. Aparte de razones de
seguridad, también existe la falta de confianza que los
trabajadores ponen en robots. La gente prefiere trabajar junto
con los robots teleoperados que con los autonómicos [104].
La razón de esta desconfianza es que las personas no pueden
predecir las intenciones o el comportamiento del robot
debido a la falta de signos del lenguaje corporal, común en
los seres humanos. Una segunda razón para desconfiar de los
robots es que la gente no sabe si el robot "los ve" (falta de
reconocimiento de presencia). Sin modelado de
comportamiento hitl, robots de muchas fábricas
automatizadas permanecen aisladas en los sentidos físicos y
sensoriales [105].
Mientras que los robots fueron utilizados inicialmente en
tareas repetitivas donde se dan todas las órdenes humanas a
priori, que se están integrando progresivamente en
HiTLCPSs e involucrados en ambientes y actividades cada
vez más complejas y menos estructuradas, incluyendo la
interacción con las personas para la ejecución de tareas. Esto
significa que hay una necesidad crítica de los mecanismos de
seguridad novedosos que pueden garantizar una cooperación
segura y eficaz entre los elementos humanos y los elementos
del robot, es decir, los robots tienen que empezar a
considerar el "hombre-en-theloop" de las tareas de trabajo.
V. HACIA UNA INTERNET DE TODO
Ahora que los principales conceptos y tendencias actuales
de HiTLCPSs se han explorado, nos gustaría ofrecer una
visión cronológica del desarrollo en el campo, así como un
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 19 resumen de las lecciones aprendidas para ayudar al lector
evitar escollos en su propia obra.
Resumen cronológico A.
Nuestra exposición de la zona ha demostrado cómo el
concepto de ciber Sistemas Físicos ha evolucionado junto
con el Internet de las cosas y cómo éstos están estrechamente
relacionados. Es posible observar una cierta "dirección" de
este tipo de sistemas, en términos de la percepción, la
inferencia del estado y de actuación, que ha comenzado en el
ámbito de las "cosas" sencillas, hasta entornos de gran
tamaño y, más recientemente, los seres humanos.
De hecho, las primeras obras comenzaron proponiendo el
uso de tokens físicos (tales como códigos de barras o
etiquetas electrónicas) para relacionar objetos a la web [106].
Por ejemplo, el proyecto Cooltown [107] proporciona una
infraestructura para la interacción humana con los
dispositivos móviles y ubicuos, empujando la tecnología
web en aparatos digitales comunes como impresoras, radios
y automóviles, y también a las cosas no electrónicos como
CDs, libros y pinturas. La idea era ampliar el concepto de
una página web para cada entidad física, creando una
"presencia web" con información y servicios para todas las
entidades del mundo físico. En su entorno de prueba
"Cooltown Museo", ambos de infrarrojos balizas y los
identificadores de etiquetas provistas PDAs usuario con la
dirección URL de la "presencia web" de cada obra de arte.
Detección y actuación en ambientes, es decir, a través de
redes inalámbricas de sensores, ha sido considerado de largo
también. El trabajo en el proyecto Económico Mapa
climático [108], por ejemplo, apoyó el concepto de "realidad
minera", la minería de datos de flujos de sensores que
monitorean ambientes específicos. La manipulación de
grandes cantidades de datos sensoriales se utiliza en los
sistemas de detección y de acción, lo que permite a los
usuarios utilizar los datos del sensor de maneras valiosas.
Los autores diseñaron un prototipo de un sistema de
información de los sensores que utiliza software de
información geográfica, la planificación de misiones /
sistemas de visualización del terreno y redes de sensores en
conjunto con una visualización en 3D fotorrealista del
entorno del prototipo. Uno de estos prototipos consistía en
un sistema de detección de incendios, que utiliza sensores
para controlar la temperatura con el fin de ayudar a anticipar
la propagación inicial de incendios y promover una
actuación más eficaz de los bomberos.
Sólo más recientemente hizo la investigación comenzó a
centrarse en el lado humano de la percepción, la inferencia y
la actuación, a menudo en un contexto de redes sociales. Los
nodos de sensores han sido utilizados como medios de
transmisión de la movilidad en los mundos virtuales. En se
propuso [109] un marco que asigna un nodo sensor a un
objeto en la popular red social, Second Life [76]. La
ubicación del modo de sensor, que se calcula a partir de los
valores de RSSI de tres o más nodos de referencia fijo, se vio
reflejado en un avatar virtual, que se movió de acuerdo con
el movimiento del mundo real del nodo. CAALYX [110] era
un trabajo de investigación que pretende desarrollar un
dispositivo portátil de luz dirigido hacia el seguimiento de
las personas de edad avanzada. El dispositivo fue capaz de
medir los signos vitales específicas, detectar caídas y
comunicarse de forma automática, en tiempo real, con los
servicios de asistencia que accionar en caso de emergencia.
El proyecto CAALYX también desarrolló una simulación
inicial de su funcionamiento en el mundo virtual Second
Life, como medio de difundir y dar a conocer los conceptos
del proyecto a un público más amplio. Existen dos aspectos
interesantes de este trabajo, el uso de los teléfonos móviles
como puertas de entrada para cualquier comunicación y sus
primeros intentos de integración de vigilancia de la salud con
los entornos virtuales.
El trabajo de Lifton, J. et al. en el laboratorio de medios
del MIT acuñado el término "realidad dual" para indicar la
capacidad de fusionar la realidad real y virtual a través de
redes de sensores. Ellos diseñaron varios prototipos donde se
realizan experiencias en la fusión de una ubicación real
mundial, la tercera planta del Laboratorio de Medios, y los
mundos virtuales, en este caso de Second Life. Uno de estos
prototipos se describe en [111], donde los autores presentan
la ShadowLab, un mapa de Second Life de la tercera planta
del Laboratorio de Medios animados por los datos obtenidos
de una red de varios nodos de sensores / actuadores. También
se logró una experiencia de dos vías cruzada realidad y
comunicación, desde el entorno del usuario para
ShadowLab, y desde ShadowLab en el mundo real, a través
de un monitor y una cámara controlable, dando el control del
mundo virtual de una mirada a la real y vice -versa.
Esta toma de conciencia de la condición humana también
se ha convertido en una preocupación creciente para las
empresas, en particular con el bienestar y la felicidad de sus
empleados. En [112] se discute cómo los avances
tecnológicos en informática y telecomunicaciones han
provocado enormes ganancias en la productividad sino que
también hizo la vida laboral de los profesionales altamente
saturados con distracciones. Basado en la premisa de que un
empleado feliz es una más productiva, este trabajo explora
cómo puede aplicarse la tecnología para aumentar su
felicidad general y reducir el estrés. A través de una pequeña
placa portátil movimientos del cuerpo de la usuaria, el nivel
de voz, la ubicación, así como la temperatura del aire
ambiente y la iluminación, se midieron. Cuando estos
transceptores detectan otra insignia dentro de 2 metros, las
dos insignias intercambian IDs y cada insignia entonces
registra la hora, la duración y el lugar de la interacción. Esto
permite la recogida de datos sobre el tipo de intercambios
sociales que se llevó a cabo en el lugar de trabajo. Estos datos
se utiliza en conjunción con los estudios del campo de la
psicología positiva, que se centra en los estados mentales
deseados (incluyendo la felicidad), para mejorar la vida
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 20 personal y profesional de las personas. Una de las ventajas
de la actividad de la medición es que una vez que las
personas tomen conciencia de sus patrones diarios, que
mejor pueden programar su trabajo para aprovechar las horas
en que puedan alcanzar más fácilmente un estado mental
enfocada. Documentar las interacciones sociales también
pueden ayudar en la identificación de las áreas en una oficina
que tienden a albergar las discusiones más frecuentes y
activos, ayudando en la reestructuración de diseños de
oficina para fomentar las colaboraciones más fructíferas.
La exposición resumida de la investigación ilustrativa
anterior nos muestra una cierta evolución en términos de la
IO y CPS. Mientras que los objetos del mundo real
comenzaron como los objetivos iniciales de la extensión de
la banda en la realidad física, el desarrollo de redes
inalámbricas de sensores más tarde permitió CPS para
monitorear ubicaciones geográficas amplias. Sólo muy
recientemente logramos los avances necesarios en las
técnicas de alimentación, de detección y de aprendizaje
automático de cálculo de miniaturización que nos permiten
centrarnos en los aspectos más complejos de nuestra
realidad, incluidos nosotros mismos. Centrada en las
personas los sistemas de detección surgieron de la difusión
de los teléfonos inteligentes para crear un nuevo mundo de
posibles aplicaciones, desde la puesta en común de las
actividades y la ubicación en-redes sociales [75], a la gestión
de la congestión del tráfico [71], e incluso ubicación-
atención sanitaria basada [110].
A lo largo de este trabajo, la intención de familiarizar al
lector con un paso más en nuestra evolución tecnológica.
HiTLCPSs se construirá en cada una de estas ideas anteriores
para, no sólo a construir sistemas que monitorean los seres
humanos, sino para crear sistemas inteligentes que son
conscientes de sus necesidades, los estados de ánimo y las
intenciones. Nuestra investigación nos ha llevado a esperar
los próximos años para producir avances considerables en las
áreas de los teléfonos inteligentes, la robótica y la WSNs que
traerán nuestras herramientas y aparatos más cerca de
nosotros y que su uso sea progresivamente más intuitiva y
natural. Esto, a su vez, el potencial de traer beneficios
considerables, tanto en la productividad del trabajo y la
calidad de vida general.
B. Lecciones aprendidas
Como se sugiere en la sección anterior, mientras que
muchos de los desarrollos discutidos ocurrió en paralelo y se
solapan entre sí, es bastante posible delinear una cierta
convergencia. Creemos que el progreso tecnológico siempre
volverá a sus orígenes: la adaptación del entorno para el ser
humano, puede ser este ambiente un antiguo terreno que se
convirtió en un campo de cultivo, o un mundo lleno de
dispositivos inteligentes que comienzan a trabajar juntos
para adaptarse a las necesidades humanas.
A lo largo de nuestra exposición, hemos observado
muchas limitaciones existentes en el estado de la técnica
actual. Existen varias limitaciones de carácter técnico, que
requieren esfuerzos adicionales de investigación con el fin
de superar. Sin embargo, también existen limitaciones de
carácter más ético que se relacionan con la aceptación del
público de estos nuevos tipos de paradigmas tecnológicos.
Por lo tanto, dedicamos esta sección a la identificación de
estas lecciones aprendidas durante nuestro estudio.
1) Las limitaciones técnicas: A pesar de todos estos
avances sólo ahora estamos empezando a observar cómo la
detección, la inferencia del estado y de actuación se pueden
combinar en HiTLCPSs, ya que se evidencia en todos los
proyectos de investigación que se describen en los apartados
II-B y II-C. En general, la mayoría de estos proyectos todavía
asumen arquitecturas robot deliberativos dentro de
ambientes que son bien conocidos y estática. Estas
arquitecturas se basan en técnicas tales como la planificación
de la trayectoria, en la que se conocen las condiciones de
antemano. Creemos que los futuros entornos de IO serán
móvil, dinámico y reactivo, donde los robots y los seres
humanos tendrán que reaccionar a los estímulos del entorno
en tiempo real, para guiar sus acciones [113]. En este
sentido, WSNs permiten el monitoreo de las condiciones
ambientales, ayudando tanto a los robots y los humanos para
reaccionar con mayor eficacia a los cambios.
Además, la mayoría de los escenarios actuales no
consideran plenamente el humano, su comportamiento y el
estado psicológico como parte integral del sistema. Los seres
humanos están siendo sobre todo vistas como un usuario
final, externa y raramente interfieren directamente en el
bucle de control de las tareas de trabajo. Por lo que sabemos,
no hay trabajo significativo que utiliza al máximo el
potencial del elemento humano para apoyar el propio sistema
de control. En todos los proyectos anteriores hay una frontera
muy bien definida entre los seres humanos y el sistema, en
lugar de una integración de estructura rígida. De hecho, los
seres humanos pueden desempeñar diversos papeles que van
desde los actuadores, co-ayudados por robots y que actúan
sobre la información recopilada por las redes de sensores, a
los nodos intermedios en los procesos de comunicación
multi-hop. También pueden convertirse en un elemento de
vigilancia del medio ambiente (a través de los sensores
transportados por ellos, por ejemplo, en teléfonos
inteligentes o smartshirts). Mientras que los trabajos
presentados en [63], [62] y [19] son manifestaciones más
completas del potencial de HiTLCPSs, creemos que sus
planteamientos no son viables para el despliegue
generalizado. El uso de sistemas basados en la visión es muy
propenso al ruido y las limitaciones en el procesamiento de
imágenes, sólo trabajar para entornos muy controlados y
limitados (por ejemplo, los objetos detectados se limitan a
los programados en el sistema). Las interfaces cerebro /
computadora basados en señales EEG son difíciles para el
uso práctico, ya que los electrodos son generalmente muy
engorroso de usar y, por tanto, no es adecuado para
aplicaciones hitl del día a día. Futuro HiTLCPSs necesita ser
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 21 basada en la tecnología más penetrante y móvil. Hay, sin
embargo, una plataforma de detección omnipresente que ya
es utilizada por millones de personas en todo el mundo, todos
los días. Los teléfonos inteligentes son dispositivos que nos
dan el poder de detección y capacidades de computación que
podrían ser clave para despliegues masivos hitl en los
próximos años. Aún así, todavía tenemos muy pocas
aplicaciones reales de los teléfonos inteligentes y
HiTLCPSs. Mientras [61] hicieron uso de conceptos hitl para
limitar la demanda de datos móviles actual, el aspecto de
actuación se limitaba a las sugerencias e incentivos en la
interfaz gráfica de usuario de un smartphone y aspectos tales
como la robótica y la actuación directa no se consideran.
Nosotros intentamos condensar todas estas limitaciones
técnicas y desafíos en un modelo, que se muestra en la figura
4.
Este modelo presenta los diversos procesos asociados con
el control hitl. Según nuestra investigación, un humano se
integra en un CPS a través de "hombre-en-el-Loop de
Inteligencia", responsable de recibir las aportaciones de los
órganos de los sentidos y también para influir en bucle de
control del sistema en función del contexto inferido.
Aplicación específica de este inteligencia debe seguir los
principios y los requisitos generales introducidas en la
sección
Fig. 4. Lecciones aprendidas hacia Humano-in-the-Loop de control
IV, para garantizar fiable y segura, monitoreo en contexto
humano. En particular, consideramos que las cuestiones de
privacidad y fiabilidad como dos de los requisitos más
importantes responsables de la actual falta de HiTLCPSs en
escenarios reales.
En un primer paso, determinar el estado de un ser humano
requiere la adquisición de datos, a través de sensores o
incluso información obtenida de las redes sociales. Esta
información puede referirse a varios aspectos de la realidad
física, como los patrones del pensamiento humano a través
de EEG, quiénes son sus amigos, su frecuencia cardíaca, el
movimiento a través de acelerómetros, posicionando a través
de GPS, las expresiones faciales a través de cámaras de
vídeo, entre otros. Ver la realidad física a través de los datos
sensoriales es la piedra angular del control hitl, ya todos los
demás aspectos del sistema se relaciona con los datos brutos
obtenidos de los sensores.
La historia, o la memoria, es otro aspecto importante que
se relaciona estrechamente con la adquisición de datos. De
hecho, la investigación ha demostrado cómo los estados
humanos anteriores pueden ofrecer información importante
para los mecanismos de inferencia [114]. Esta datos
históricos también se puede utilizar por mecanismos
tolerantes de retardo en aplicaciones no críticas, el
establecimiento de un estado significativa cuando se
interrumpe la conexión en tiempo real a los datos sensorial.
Quizás uno de los aspectos más críticos de HiTLCPSs es
la inferencia confiable del estado humano. Mecanismos de
inferencia del Estado deben adaptarse al contexto actual, así
como las preferencias del humano y el comportamiento
histórico, la integración de esta información en el control de
bucle de retroalimentación para determinar las acciones de
los HiTLCPS. Esto es increíblemente difícil e implica una
necesidad de mecanismos fiables y seguras para el
modelado, la detección y, posiblemente, la predicción de la
naturaleza humana, como se discutió en la sección II-A2.
Hay dos tipos de accionamiento en los controles hitl. Un
accionamiento sistema se basa en el estado actual del sistema
y la inferencia de estado humano. Por ejemplo, un sistema
HVAC HiTLenabled sólo podrá adaptar la temperatura
ambiente en presencia de los seres humanos. Accionamiento
humano se refiere a las acciones de los humanos en el
sistema de hitl, ya que ellos mismos pueden accionar cuando
sea necesario. La motivación es un aspecto crucial de este
tipo de actuación y uno de los retos más importantes de
investigación. Futuro HiTLCPSs necesita proporcionar la
motivación y beneficios necesarios para los seres humanos
para actuar de una manera que beneficie a todo el sistema y
se abstengan de adoptar actitudes codiciosos o perjudiciales.
Por último, el ruido muestra cómo los ambientes del
mundo real están lejos de bancos de pruebas académicas
controlado idealizadas. Por ejemplo, HiTLCPSs basa en el
habla y los gestos de vídeo capturado tiene que hacer frente
a desafíos tales como el ruido ambiental, que se mueven
desorden de fondo u objeto de segmentación. La adquisición
de los signos vitales humanos también es propensa a
problemas en términos de relación señal a ruido, donde
muchas frecuencias de señal son resultante de las funciones
fisiológicas internas que no tienen nada que ver con lo que
hay que adquirir.
Otra fuente de ruido se relaciona con la variabilidad
humana. La especie humana tiene una alta variación genética
y prospera en muchos ambientes diferentes con orígenes
culturales muy dispares, lo que resulta en muchos fenotipos
posibles. La edad, discapacidad física y entre persona
variabilidad también deben tenerse en cuenta. Si bien la
investigación actual en hitl estado inferencia puede alcanzar
altos niveles de precisión, como se discutió en II-A2, estos
resultados se limitan sobre todo en términos de número de
actividades humanas, los estados psicológicos y público. Por
otra parte, el futuro HiTLCPSs lo más probable es abordar
un público objetivo altamente heterogéneo. Esta
personalización de modelos de inferencia estatales existentes
debería seguir un enfoque omnipresente y no depender de
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 22 proporcionar manualmente ejemplos de entrenamiento o en
el etiquetado de colaboración por el usuario del sistema.
Promover la usabilidad, que debe ser un proceso transparente
que ocurre de manera natural, como el usuario vive su vida
diaria.
La identificación de nuevos estados humanos que no
fueron predichos en el momento de despliegue también
puede ser importante. Sin embargo, esto trae un nuevo reino
de retos sin resolver. Es necesario escalar el aprendizaje de
nuevos estados, evitar el etiquetado redundante, realice
entrenamientos de forma ligera, garantizar la seguridad y la
privacidad y tomar ventaja de la colaboración entre los
usuarios, evitando la superposición de esfuerzos.
Todos estos son importantes retos para HiTLCPSs que aún
no se han abordado adecuadamente por la investigación en
el campo.
2) las limitaciones éticas: Como se discutió en la sección
II-A, gran parte de la tecnología necesaria para apoyar
HiTLCPSs ya está en su lugar. Pero, de nuevo, ¿por qué son
actuales IoT y CPS todavía no puede integrar el elemento
humano en el bucle de control? Como se discutió
previamente, creemos que la fiabilidad es uno de los
principales factores que influyen en la actual falta de
implementaciones del mundo real. Inferencia confiable y
consistente de estado de un ser humano es esencial para la
adopción de HiTLCPS en escenarios industriales, médicas o
sociales reales. La incapacidad de hacerlo puede tener
consecuencias graves sobre la eficacia de todo el sistema. La
creación de redes fiables de los datos obtenidos también es
crucial para HiTLCPS, ya que estos sistemas son a menudo
grandes y distribuida.
Hay, sin embargo, otro factor importante que se debe tener
en cuenta: la introducción de tecnologías radicalmente
nuevas suele ir acompañado de una considerable dosis de
escepticismo. Por lo tanto, la fiabilidad es sólo relevante si
el mercado acepta la tecnología subyacente. Esto es crucial,
ya que este nuevo paradigma de las tecnologías humanas
centradas ya se ha reunido previamente con bastante
escepticismo. Como se desprende de la sección II-C, intentos
actuales de crear HiTLCPSs de redes sociales muestran que
los usuarios dan una alta importancia en su vida privada y en
la seguridad de su información personal. De hecho, estas
preocupaciones sobre la privacidad han estado presentes
desde el comienzo de las redes sociales. Facebook, por
ejemplo, ha sido blanco de críticas desde sus inicios debido
a su dependencia de la voluntad de los usuarios para
compartir información como el punto clave de su negocio.
De hecho, de acuerdo con una piscina AP-CNBC [115] con
una muestra de 1.004 personas, el 59% de los usuarios de
Facebook tienen poca o ninguna confianza en Facebook para
mantener su información privada. Esta aparente falta de
confianza refleja cuán estrechamente personas siguen
prácticas intrusivas, además ejemplificando cómo los
problemas de privacidad son uno de los mayores obstáculos
para el crecimiento de las redes sociales y, por extensión, a
HiTLCPSs. Sin embargo, habría sido, tal vez, impensable en
una era de redes pre-sociales, que la gente disfrute de la
publicación de sus datos personales en una base de datos
pública de sus compañeros para ver y comentar. Sin
embargo, paso a paso, hemos llegado a un nivel en el que
enormes redes sociales y compartir fotos son norma. A pesar
de todos los pasados y actuales preocupaciones sobre la
privacidad y las críticas que rodea, tanto en el número de
usuarios y su participación en las redes sociales sigue en
aumento
[69].
Dejando a un lado el escepticismo, es difícil negar que la
idea de otra persona monitorear todos nuestros pasos y la
actividad es muy preocupante. Sin embargo, también es
cierto que este problema no reside totalmente en la existencia
de marcos HiTLCPS. Por ejemplo, Sauvik, et al. [33] han
discutido la posibilidad de smartphones actuales que
suponen una amenaza para la seguridad para el usuario,
alegando que los acelerómetros y otros sensores en el
dispositivo pueden ser utilizados sin el consentimiento de los
usuarios. También han mostrado cómo los algoritmos de
reconocimiento de actividad se pueden utilizar para obtener
información sensible acerca del usuario sin su conocimiento
por tener a identificar las actividades generales predefinidos
o incluso hacer el teléfono del usuario a aprender a
identificar otros nuevos. Por lo tanto, la existencia de
HiTLCPSs basado smartphone no impide este tipo de
intimidad a la invasión, aunque puede que sea más fácil de
lograr. Por lo tanto, la seguridad y la privacidad son otros dos
requisitos críticos, además de fiabilidad, para HiTLCPSs.
Procesos industriales, datos médicos o la información
personal deben ser protegidos contra la explotación no
autorizada. Como se mencionó, la protección de información
confidencial a menudo no es sólo un requisito de negocio
pero, en muchos casos, también una exigencia ética y legal.
Otra consideración ética importante se refiere al uso de la
robótica en HiTLCPSs. Como presentado en la sección II-
A3, la robótica está creciendo a un ritmo cada vez más rápido
y hay algunos que creen que su papel en el futuro HiTLCPSs
puede no ser completamente optimista. Por ejemplo,
mientras que la robótica permite la automatización, esto a su
vez puede resultar en desempleo humano. De hecho,
futurista periodista Kevin Kelly predice que una ola de
automatización centrada en la cognición artificial, sensores
baratos, aprendizaje automático y la inteligencia distribuida
se traducirá en un 70 por ciento de las ocupaciones de hoy
siendo probablemente reemplazado por la automatización
antes de finales de este siglo. A partir de la línea de montaje
y trabajo de almacén, picking agricultura, la limpieza, "no
importa si usted es un médico, abogado, arquitecto,
periodista, o incluso programador: La toma de control del
robot será épica" [103].
E. Brynjolfsson y A. McAffee proporcionan una visión
interesante sobre este asunto, con el argumento de que a
pesar de la mejora de la tecnología en áreas que solían ser
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 23 humanoriented normalmente, tales como el reconocimiento
de patrones, la gente todavía tendrán un papel vital que
desempeñar [17]. A modo de ejemplo, se refieren a la
experiencia de Garry Kasparov en torneos de ajedrez "estilo
libre", donde los equipos que combinan humanos y máquinas
dominados ambos equipos fuertes y grandes maestros
humanos [116] de la media especializada. Como se señala en
el libro de DIEGO RASSKIN, "Metáforas de ajedrez", lo que
los ordenadores son buenos es en donde los humanos son
débiles, y viceversa [117]. Esta es una evidencia de la
importancia de la colaboración hombre-máquina en los
próximos años, la piedra angular de HiTLCPSs.
Brynjolfsson y McAffee continúan su discusión sobre estas
habilidades "exclusivamente humanas" que seguirán siendo
esenciales, incluso en la cara de la automatización de las
tareas rutinarias seguido por el avance tecnológico. A pesar
de sus impresionantes capacidades de cálculo, todavía tiene
que existir una máquina que es capaz de la creatividad
humana y la intuición. La capacidad de crear e innovar a
través de ideas nuevas y significativas es la vanguardia de la
investigación de la inteligencia artificial, y la tarea que los
humanos todavía se destacan en comparación con las
máquinas. Además, la evolución ha dado forma a los
humanos en seres altamente sensibles que puedan adaptarse
rápidamente a nuevas situaciones, mientras que las máquinas
actuales simplemente no pueden reaccionar exterior del
marco de su programación. Como lo demuestra Brynjolfsson
y McAffee, "[El superordenador] Watson es una Jeopardy
increíble! jugador, pero sería derrotado por un niño en Rueda
de la Fortuna, El precio es correcto, o cualquier otro
programa de televisión a menos que se reprogramó
sustancialmente por sus creadores humanos "[17]. Por lo
tanto, la colaboración hombre-máquina es muy probable que
cada vez más crítico en las próximas décadas, por lo menos
hasta las máquinas evolucionan a un punto donde alcanzan
(o superan) inteligencia "similar a la humana". Como
habilidades de memorización se vuelven cada vez más
redundantes debido a la ayuda de los motores de búsqueda
modernos, es esta capacidad humana para combinar
rápidamente la información de diferentes fuentes y
reaccionar a las nuevas situaciones que seguirá siendo
fundamental en el futuro HiTLCPSs.
Los precursores de esta interacción entre humanos y
robots ya están entre nosotros. Baxter, un WorkBot de
Rethink Robotics es un ejemplo temprano de una nueva clase
de robots industriales creados para trabajar junto a los seres
humanos [118]. Baxter tiene varias características que lo
hacen más "humano-consciente" que la mayoría de sus
antepasados. Es capaz de mostrar donde está mirando al
cambiar los ojos dibujados en su "cabeza". También es capaz
de percibir los seres humanos y no causar daños a ellos,
utilizando los mecanismos de fuerza de respuesta que le
dicen que está colisionando con una persona u otro bot. Este
lenguaje corporal "similar a la humana" es una innovación
que permite a los seres humanos para entender y predecir las
intenciones del robot, que puede a su vez reducir la
desconfianza anterior colocado en compañeros robóticos
[104] [105]. Igualmente importante es la capacidad de
aprendizaje a través de la imitación de Baxter: entrenarla,
uno simplemente toma sus armas y les guía a través de los
movimientos y la secuencia correcta. Este modo de
operación es notablemente diferente de la robótica industrial
tradicional, que requiere personal altamente calificado para
programar incluso las tareas más simples. Teniendo en
cuenta todas estas tendencias, es muy probable que, en el
futuro, la gente va a ser pagado ", basada en lo bien que
trabajan con robots" [103].
Sin embargo, contar con la inteligencia artificial para
evolucionar hasta convertirse en "humanoide" es "la misma
lógica defectuosa como exigiendo que el vuelo sea un pájaro
artificial, con aleteo de las alas" [17]. De hecho, ya se ha
demostrado que los programas tremendamente complejos, a
pesar de estar basado en instrucciones sencillas, ya son
capaces de superar el pensamiento humano. Inteligente
HiTLCPSs será sin duda pensar muy diferente a nosotros y
las consecuencias a largo plazo de estos sistemas aún no se
han visto.
VI. CONCLUSIÓN
En el futuro, los seres humanos se combinan elementos de
robótica, redes de sensores inalámbricas, computación móvil
y la Internet de las cosas para lograr altamente controlados,
ambientes adaptables fácilmente controlado y. En este
trabajo encuesta, hemos explorado el campo de hitl, en
particular, su aplicabilidad en el futuro CPS y la IO. Estos
HiTLCPSs aún tienen muchas preguntas de investigación sin
resolver multidisciplinarios. Con el fin de contribuir a su
desarrollo, necesitamos una comprensión general de sus
subyacentes exigencias, principios y la teoría. Por lo tanto,
hablamos de la última stateof actual de HiTLCPSs, junto con
una visión crítica de las taxonomías actuales. En la parte
superior de esta investigación, hemos ampliado el
conocimiento del campo con un novedoso ejercicio
taxonómico se centró no en aplicaciones hitl pero en las
funciones generales del elemento humano en HiTLCPSs,
junto con un análisis de los requisitos para este tipo de
sistemas. Por lo que sabemos, este es el primer esfuerzo
hacia una visión general y en profundidad de las soluciones,
los proyectos existentes y análisis taxonómico, así como el
primer ejercicio taxonómico que considera este problema
desde el punto de vista de los roles humanos en HiTLCPSs.
Ahora empezamos a entender por qué la actual CPS
basada en la IO todavía tienen que integrar el componente
humano para lograr una Internet de todos: los seres humanos,
las cosas y los robots. Existen varias limitaciones técnicas y
éticas que aún no se han resuelto completamente por los
esfuerzos de investigación actuales. Confiabilidad en la
adquisición de datos, el estado de la inferencia y la actuación
son temas de gran importancia para la adopción de sistemas
verdaderos IoA. También es importante tener en cuenta
cómo puede afectar a la disonancia cognitiva del mercado
cuando estos conceptos hitl se introducen a diario las vidas
Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
IEEE Communications ENCUESTAS Y TUTORIALES, vol. XX, NO. X, MES 2015 24 de las personas. Esto es particularmente importante cuando
se considera hitl aplicaciones de redes sociales, que pueden
confiar en el uso de los datos personales sensibles. Sobre este
asunto, la seguridad y la privacidad son preocupaciones
importantes que pueden afectar directamente la aceptación
de HiTLCPSs.
Durante nuestra exposición, hemos llegado a esperar que
los conceptos hitl serán cada vez más común en los próximos
años. A pesar de estar en su infancia, hemos encontrado
prometedora investigación en el área de estado de inferencia,
adquisición de datos y de actuación que indique cómo
podemos estar llegando a un punto de inflexión en nuestra
evolución tecnológica. Más que tener sistemas de IO y CPS
inteligentes que controlan nuestro entorno de forma
autónoma, estos sistemas, lo más importante, adaptarse a la
voluntad humana. En un sentido muy real, podríamos estar a
punto de lograr una especie de agarre suprahumano en
nuestro medio ambiente, que nuestros antepasados sólo
podían concebir en sus sueños más salvajes.
AGRADECIMIENTOS
El trabajo presentado en este trabajo fue parcialmente
financiado por el programa CMU-Portugal y por el proyecto
iCIS (CENTRO-07-ST24-FEDER-002.003 de subvención),
así como por Fundac¸ao~ para a Ciencia ea Tecnologia y
POPH / FSE .
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Este artículo ha sido aceptado para su publicación en un próximo número de esta revista, pero no ha sido totalmente modificado. El contenido puede cambiar antes de la publicación final. Información sobre la Cita: DOI 10.1109 / COMST.2015.2398816, IEEE Communications Encuestas y Tutoriales
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