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MODELADO DE EDIFICIOS COMO TECNOLOGÍA DE ASISTENCIA.
Autores:
Guillermo Amat Gomariz
Ángel Ramos Álvarez
El Proyecto AIDE
Actualmente en curso.
http://www.aideproject.eu/
Adaptative Multimodal Interfaces to Assist Disabled People in Daily Activities
Universidad Miguel Hernández (NBIO)
Scuola Superiore Santa’Anna
Univesita Campus Bio-medico di Roma
Universidad Politécnica de Valencia (LabHuman)
Universität Tübingen
Cedar Foundation
Zed Worldwide S.A.
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der
angewandten Forschung e.V.
B&J Adaptaciones
Integrantes del proyecto
Financiado por la Unión Europea mediante el programa Horizon 2020 en su apartado Multimodal and
natural interaction, Grant Agreement no. 645322.
Aportación de Zed al proyecto AIDE
Servicios de localización en
interiores: Localizar sin GPS
Contexto : ¿en qué habitación
estamos?
Reconocimiento del
lenguaje: orientado al
contexto de AIDE
Intérprete de comandos: acciones
relacionadas con el entorno
AIDE como experiencia BIM
Modelado del edificio para:
1. el entrenamiento de la localización
2. ofrecer el contexto de la ubicación
3. el vocabulario (objetos presentes) del
reconocedor
En general, para dar información de
contexto a otros componentes del
sistema
AIDE como experiencia BIM
Sin embargo no hemos utilizado las herramientas habituales en BIM
Más adelante veremos cómo
incluir herramientas BIM
¿Por qué modelar el edificio? - Localización
WiFi Fingerprinting: No es
triangulación
BBDD de huellas WiFi geolocalizadas
Más tarde se compara una huella con
la BBDD
Por similitud se le otorga a la nueva
huella una posición
Muestras tomadas por un mismo dispositivo en un
mismo punto
¿Por qué modelar el edificio? -
Localización
Es necesario para los servicios de
localización.
Creamos un mapa de huellas de RF
Se necesita el modelo en la
herramienta de entrenamiento
¿Por qué modelar el edificio? - Localización
Edificio U-TAD
Plantas 3
Área 3900 m2
Fingerprints en la BBDD 6559
Densidad de fingerprints 1,68 fingerprints/m2
Error medio estimado 4.7 m
Edificio LabHuman
Plantas 1
Área 303 m2
Fingerprints en la BBDD 1975
Densidad de fingerprints 6,51 fingerprints/m2
Error medio estimado 2.7 m
¿Por qué modelar el edificio? -
Reconocimiento del lenguaje
Creamos un catálogo de objetos
Clasificado por su ubicación (sala,
habitación…)
Determina las posibles acciones
(comandos) y los objetos sobre los que se
actúa
Se automatiza el proceso de generación de modelos de lenguaje
¿Por qué modelar el edificio? -
Reconocimiento del lenguaje
En combinación con la localización,
obtenemos un interprete de
comandos adaptado al contexto
del edificio.
Ejemplo: ¿Abrir nevera en le aseo?
¿Por qué modelar el edificio? - Visión artificial
Similar al reconocedor del habla. Ayuda a reconocer el objeto en base a un
catálogo asociado a un espacio del edificio.
Otros posibles usos
Navegación en interiores.
A partir de grafos de navegación
...generados automáticamente a
partir del modelo
Ya-Hong Lin, Yu-Shen Liu, Ge Gao, Xiao-Guang Han,
Cheng-Yuan Lai. Ming Gu (2013). The IFC-based path
planning for 3D indoor spaces
MODELADO DEL EDIFICO
Cómo hemos creado el entorno de pruebas
Geolocalización
Buscamos la localización de nuestro edificio
Representación gráfica
Partimos del plano…
Transformamos el plano y dibujamos
Etiquetado (semántica)
Edificio
building=office
max_level=2
min_level=-1
name=U-TAD
Elementos interiores
indoor=room [room |
corridor | area | wall…]
level=0
name=Library
Puertas
door=yes [yes | hinged |
sliding...]
level=0
name=Library
room=yes
Entrance= [yes|main|...]
Plantas
indoor=level
level=0
name=Planta 0
Stairs:
stairs=yes
indoor=area [room|area]
level=0
name=Stairs north
Etiquetado (semántica)
Ascensores:
highway=elevator
indoor=room [room|area]
level=0
name=Elevator 1
Etiquetas adicionales
Para el reconocimiento del habla
...
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...
Para balizas de localización Situaciones de emergencia
Etiquetas adicionales
Transformaciones de datos
Toma de datos iniciales de OpenStreetMap
OSM Servers JOSM Indoor data
Transformaciones de datos
Transformación de datos OSM a MongoDB
Indoor data Mongo DB
Capas de datos
ADAPTACIÓN A BIM
Cómo hacer AIDE “de una forma más BIM”
Propuesta
Uso de herramientas de diseño BIM
Indoor dataModelo completoHerramienta BIM
BIM
Propuesta
Uso de herramientas de diseño BIM
OSM Servers
Indoor data
Mongo DB
Capas de datos
Modelo
Estructura de un fichero .osm
Ejemplo de puerta Ejemplo de sala
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Sólo hay “nodes” y “ways”
No se pueden representar
curvas ni círculos
Principales aspectos de la transformación
ifcBuiling ifcSlab ifcSpace ifcDoor ifcDoorStyle ifcStairs ifcTransport
Element
ifcStorey
Edificio Planta Salas, pasillos… Puertas Ascensores Escaleras
Próximos pasos
Modelo de pruebas en ifcXML Espacios de la planta baja
Próximos pasos
Conclusiones
Es posible usar BIM para proyectos como AIDE
BIM ofrece todos los datos necesarios y precisión
Unir fuentes de datos BIM +GIS
Lo idóneo es Automatizar procesos a partir de estas fuentes
Nuestros futuros robots necesitarán conocer nuestra casa y
nuestra ciudad y entendernos para poder hacer las cosas que les
ordenemos.
¡Gracias!
Adaptative Multimodal Interfaces to Assist Disabled People in Daily Activities

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Modelado de edificos como tecnología de asistencia eubim 2016

  • 1. MODELADO DE EDIFICIOS COMO TECNOLOGÍA DE ASISTENCIA. Autores: Guillermo Amat Gomariz Ángel Ramos Álvarez
  • 2. El Proyecto AIDE Actualmente en curso. http://www.aideproject.eu/ Adaptative Multimodal Interfaces to Assist Disabled People in Daily Activities
  • 3. Universidad Miguel Hernández (NBIO) Scuola Superiore Santa’Anna Univesita Campus Bio-medico di Roma Universidad Politécnica de Valencia (LabHuman) Universität Tübingen Cedar Foundation Zed Worldwide S.A. Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. B&J Adaptaciones Integrantes del proyecto Financiado por la Unión Europea mediante el programa Horizon 2020 en su apartado Multimodal and natural interaction, Grant Agreement no. 645322.
  • 4. Aportación de Zed al proyecto AIDE Servicios de localización en interiores: Localizar sin GPS Contexto : ¿en qué habitación estamos? Reconocimiento del lenguaje: orientado al contexto de AIDE Intérprete de comandos: acciones relacionadas con el entorno
  • 5. AIDE como experiencia BIM Modelado del edificio para: 1. el entrenamiento de la localización 2. ofrecer el contexto de la ubicación 3. el vocabulario (objetos presentes) del reconocedor En general, para dar información de contexto a otros componentes del sistema
  • 6. AIDE como experiencia BIM Sin embargo no hemos utilizado las herramientas habituales en BIM Más adelante veremos cómo incluir herramientas BIM
  • 7. ¿Por qué modelar el edificio? - Localización WiFi Fingerprinting: No es triangulación BBDD de huellas WiFi geolocalizadas Más tarde se compara una huella con la BBDD Por similitud se le otorga a la nueva huella una posición Muestras tomadas por un mismo dispositivo en un mismo punto
  • 8. ¿Por qué modelar el edificio? - Localización Es necesario para los servicios de localización. Creamos un mapa de huellas de RF Se necesita el modelo en la herramienta de entrenamiento
  • 9. ¿Por qué modelar el edificio? - Localización Edificio U-TAD Plantas 3 Área 3900 m2 Fingerprints en la BBDD 6559 Densidad de fingerprints 1,68 fingerprints/m2 Error medio estimado 4.7 m Edificio LabHuman Plantas 1 Área 303 m2 Fingerprints en la BBDD 1975 Densidad de fingerprints 6,51 fingerprints/m2 Error medio estimado 2.7 m
  • 10. ¿Por qué modelar el edificio? - Reconocimiento del lenguaje Creamos un catálogo de objetos Clasificado por su ubicación (sala, habitación…) Determina las posibles acciones (comandos) y los objetos sobre los que se actúa Se automatiza el proceso de generación de modelos de lenguaje
  • 11. ¿Por qué modelar el edificio? - Reconocimiento del lenguaje En combinación con la localización, obtenemos un interprete de comandos adaptado al contexto del edificio. Ejemplo: ¿Abrir nevera en le aseo?
  • 12. ¿Por qué modelar el edificio? - Visión artificial Similar al reconocedor del habla. Ayuda a reconocer el objeto en base a un catálogo asociado a un espacio del edificio.
  • 13. Otros posibles usos Navegación en interiores. A partir de grafos de navegación ...generados automáticamente a partir del modelo Ya-Hong Lin, Yu-Shen Liu, Ge Gao, Xiao-Guang Han, Cheng-Yuan Lai. Ming Gu (2013). The IFC-based path planning for 3D indoor spaces
  • 14. MODELADO DEL EDIFICO Cómo hemos creado el entorno de pruebas
  • 17. Transformamos el plano y dibujamos
  • 18. Etiquetado (semántica) Edificio building=office max_level=2 min_level=-1 name=U-TAD Elementos interiores indoor=room [room | corridor | area | wall…] level=0 name=Library Puertas door=yes [yes | hinged | sliding...] level=0 name=Library room=yes Entrance= [yes|main|...] Plantas indoor=level level=0 name=Planta 0
  • 19. Stairs: stairs=yes indoor=area [room|area] level=0 name=Stairs north Etiquetado (semántica) Ascensores: highway=elevator indoor=room [room|area] level=0 name=Elevator 1
  • 20. Etiquetas adicionales Para el reconocimiento del habla ...  <way id='-346' action='modify' visible='true'>    <nd ref='-226' />    <nd ref='-228' />    <nd ref='-230' />    <nd ref='-232' />    <nd ref='-234' />    <nd ref='-226' />    <tag k='asr_category:1' v='STATICOBJECTS' />    <tag k='asr_states:1:en' v='the refrigerator; the fridge; the microwave' />    <tag k='asr_states:1:es' v='la nevera; el frigorífico; el microondas' />    <tag k='asr_tag:1' v='SO00SSO' />    <tag k='asr_category:2' v='SWITCHABLEOBJECTS' />    <tag k='asr_states:2:en' v='the microwave' />    <tag k='asr_states:2:es' v='el microondas' />    <tag k='asr_tag:2' v='WO00WWO' />    <tag k='asr_category:3' v='MOVABLEOBJECTS' />    <tag k='asr_states:3:en' v='the glass; the bottle' />    <tag k='asr_states:3:es' v='el vaso; la botella' />    <tag k='asr_tag:3' v='MO00MMO' />    <tag k='buildingpart' v='room' />    <tag k='height' v='5' />    <tag k='name' v='Cafetería' />  </way> ...
  • 21. Para balizas de localización Situaciones de emergencia Etiquetas adicionales
  • 22. Transformaciones de datos Toma de datos iniciales de OpenStreetMap OSM Servers JOSM Indoor data
  • 23. Transformaciones de datos Transformación de datos OSM a MongoDB Indoor data Mongo DB Capas de datos
  • 24. ADAPTACIÓN A BIM Cómo hacer AIDE “de una forma más BIM”
  • 25. Propuesta Uso de herramientas de diseño BIM Indoor dataModelo completoHerramienta BIM BIM
  • 26. Propuesta Uso de herramientas de diseño BIM OSM Servers Indoor data Mongo DB Capas de datos Modelo
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  • 28. Principales aspectos de la transformación ifcBuiling ifcSlab ifcSpace ifcDoor ifcDoorStyle ifcStairs ifcTransport Element ifcStorey Edificio Planta Salas, pasillos… Puertas Ascensores Escaleras
  • 29. Próximos pasos Modelo de pruebas en ifcXML Espacios de la planta baja
  • 31. Conclusiones Es posible usar BIM para proyectos como AIDE BIM ofrece todos los datos necesarios y precisión Unir fuentes de datos BIM +GIS Lo idóneo es Automatizar procesos a partir de estas fuentes Nuestros futuros robots necesitarán conocer nuestra casa y nuestra ciudad y entendernos para poder hacer las cosas que les ordenemos.
  • 32. ¡Gracias! Adaptative Multimodal Interfaces to Assist Disabled People in Daily Activities