Under de senaste åren har hälsoövervakningen ökat avsevärt och uppmärksammats av både den akademiska och den kommersiella sektorn. Samtidigt har tillgången till nya biomedicinska sensorer och lämpliga nätverksprotokoll lett till uppkomsten av en ny generation trådlösa sensornätverk, de så kallade trådlösa nätverken för kroppsyta. Numera används dessa nätverk rutinmässigt för kontinuerlig övervakning av vitala parametrar, rörelser och den omgivande miljön hos människor, men den stora mängden data som genereras på olika platser utgör ett stort hinder för lämplig utformning, utveckling och införande av mer utvecklade intelligenta system. I detta sammanhang presenterar vi en öppen och distribuerad arkitektur baserad på ett multiagentsystem för att känna igen mänskliga rörelser, identifiera mänskliga ställningar och upptäcka skadliga aktiviteter. Det föreslagna systemet utvecklades från en enda nod för falldetektering till en multisensorhårdvarulösning som kan identifiera ohämmade fall och analysera användarnas rörelse. De experiment som genomförts tar upp två olika scenarier och visar exaktheten i vårt förslag som ett verkligt distribuerat system för övervakning av rörelser och olycksdetektering. Dessutom karakteriserar vi också dess prestanda, vilket möjliggör framtida analyser och jämförelser med liknande tillvägagångssätt.
I REF utformades distribuerade multiagentsystem med hjälp av WBAN för att identifiera mänsklig hållning och upptäcka skadliga aktiviteter.
A Distributed Multiagent System Architecture for Body Area Networks Applied to Healthcare Monitoring