WiFi-Mat: Localización de Supervivientes a Través de Escombros

WiFi-Mat transforma el sistema WiFi DensePose en una herramienta de búsqueda y rescate (SAR) capaz de detectar supervivientes atrapados bajo escombros, clasificar su estado médico según el protocolo START y estimar su posición 3D en tiempo real.

¿Qué lo hace especial?

A diferencia de cámaras térmicas, sensores acústicos o perros de rescate, las señales WiFi de 5 GHz penetran materiales no metálicos como:

Hormigón y ladrillo
Madera y yeso
Escombros de edificios colapsados
Hasta 5 metros de profundidad en condiciones óptimas

Esto permite a los equipos de rescate obtener información crítica en segundos, sin necesidad de acceso visual o físico a la zona.

Cómo Funciona el Módulo WiFi-Mat

1. Detección de Signos Vitales a Través de Escombros

El sistema analiza dos señales biológicas fundamentales:

Señal	Rango de Detección	Método
Respiración	4-60 respiraciones/min	Filtro paso banda 0.07-1.0 Hz + modelo de zona de Fresnel que detecta desplazamientos del pecho de 5-10mm
Latido cardíaco	40-120 lpm	Extracción de micro-desplazamientos Doppler a partir de variaciones finas de fase en la CSI

La clave está en que el sistema puede distinguir entre:

Superviviente consciente: Movimiento activo + respiración regular
Inconsciente pero vivo: Solo respiración detectable
Sin signos vitales: Ninguna señal tras escaneo continuo

2. Localización 3D Preciso

Para determinar dónde exactamente está una persona atrapada, WiFi-Mat combina tres técnicas:

text

Trilateración multi-AP + Huella CSI + Estimación de profundidad

Múltiples puntos de acceso (ESP32 o routers) triangulan la posición
La huella única que cada ubicación genera en la señal CSI sirve como referencia
El sistema estima la profundidad de los escombros analizando la atenuación y los rebotes de la señal

3. Clasificación START (Triage) Automática

El sistema clasifica automáticamente a cada víctima según el protocolo estándar de emergencias:

Estado	Color	Criterio de Detección	Prioridad
Inmediato	🔴 Rojo	Respiración detectable, sin movimiento	P1 (crítico)
Diferido	🟡 Amarillo	Movimiento + respiración, signos estables	P2 (urgente)
Leve	🟢 Verde	Movimiento fuerte, patrones de respuesta activa	P3 (ambulatorio)
Fallecido	⚫ Negro	Sin signos vitales tras >30 min de escaneo continuo	P4

4. Modos de Despliegue

WiFi-Mat se adapta a diferentes escenarios de emergencia:

Modo	Descripción	Equipamiento
Portátil	Un equipo de rescate con un transmisor y receptor portátiles	2-3 ESP32-S3 en mochilas
Distribuido	Red de sensores desplegados alrededor del perímetro del colapso	5-10 nodos ESP32 en trípodes
Montado en Dron	Escaneo aéreo de zonas inaccesibles	Dron con ESP32 + batería externa
Vehículo móvil	Puesto de mando con capacidad de escaneo continuo	Múltiples antenas en furgoneta

Implementación Práctica desde Python

Configuración Básica del Módulo de Desastre

python

from wifi_densepose_mat import DisasterResponse, DisasterConfig, DisasterType, ScanZone

# Configurar el escenario de desastre
config = DisasterConfig.builder()
    .disaster_type(DisasterType.Earthquake)  # Tipo: terremoto, derrumbe, etc.
    .sensitivity(0.85)                       # Sensibilidad de detección (0-1)
    .max_depth(5.0)                          # Profundidad máxima en metros
    .build()

# Inicializar la respuesta
response = DisasterResponse.new(config)
response.initialize_event(
    location={"lat": 40.4168, "lon": -3.7038}, 
    description="Edificio residencial colapsado"
)

# Definir zonas de búsqueda
response.add_zone(ScanZone(
    name="Ala Norte",
    bounds=ZoneBounds.rectangle(0.0, 0.0, 30.0, 20.0)  # Coordenadas en metros
))

# Iniciar escaneo
response.start_scanning().await

Obteniendo Resultados en Tiempo Real

python

import asyncio
import websockets
import json

async def monitor_rescue_operation():
    uri = "ws://localhost:3001/ws/disaster"
    async with websockets.connect(uri) as ws:
        async for message in ws:
            data = json.loads(message)
            
            # Por cada víctima detectada
            for victim in data.get('victims', []):
                print(f"🎯 Víctima ID: {victim['id']}")
                print(f"   📍 Posición: {victim['position']}")  # Coordenadas 3D
                print(f"   ❤️ Respiración: {victim['breathing_rate']} BPM")
                print(f"   💓 Pulso: {victim['heart_rate']} BPM")
                print(f"   🚨 Estado START: {victim['triage_status']}")  # RED/YELLOW/GREEN/BLACK
                print(f"   📊 Confianza: {victim['confidence']*100:.1f}%")
                print("-" * 40)

API REST Específica para Desastres

bash

# Obtener mapa de calor de probabilidad de supervivientes
curl http://localhost:3000/api/v1/disaster/heatmap

# Listar todas las víctimas detectadas
curl http://localhost:3000/api/v1/disaster/victims

# Estadísticas de la operación
curl http://localhost:3000/api/v1/disaster/stats
# Respuesta: {"total_victims": 5, "by_status": {"RED": 2, "YELLOW": 2, "BLACK": 1}}

Validación y Pruebas

El módulo WiFi-Mat cuenta con 139 pruebas automatizadas que verifican:

Detección de respiración bajo diferentes tipos de escombros (simulados)
Clasificación START con datos sintéticos de pacientes
Localización 3D con múltiples configuraciones de antenas
Tolerancia a fallos si algunos nodos dejan de funcionar

Garantías de Seguridad

Para aplicaciones de vida o muerte, el sistema implementa salvaguardas críticas:

Defaults fail-safe: Ante cualquier señal ambigua, se asume que hay vida presente (minimizar falsos negativos)
Votación multi-algoritmo: Varios algoritmos independientes deben coincidir para emitir una alerta
Auditoría completa: Cada decisión queda registrada con la evidencia CSI que la sustentó
Funcionamiento offline: No requiere conexión a internet, vital en zonas de desastre

Ejemplo de Despliegue Real

Imagina un edificio de 5 plantas que ha colapsado. En 10 minutos puedes:

Desplegar 6 nodos ESP32-S3 alrededor del perímetro
Iniciar el servidor con el perfil «field» (específico para desastres)
Obtener un mapa mostrando:
- 3 víctimas en sótano (2 con respiración, 1 sin signos)
- 2 víctimas en 2ª planta (ambas con movimiento)
- Coordenadas precisas para guiar a los equipos de rescate

Puesta en Marcha Rápida

bash

# Instalar perfil específico para desastres
./install.sh --profile field

# Iniciar con configuración de rescate
docker run -p 3000:3000 -p 5005:5005/udp \
  -e DISASTER_MODE=true \
  -e MAX_DEPTH=5.0 \
  ruvnet/wifi-densepose:field

# Ver interfaz de operaciones de rescate
# Abre http://localhost:3000/disaster-dashboard

Limitaciones y Consideraciones

Materiales metálicos: El acero estructural o el metal denso pueden bloquear la señal
Agua: Grandes cantidades de agua absorben las microondas (supervivientes mojados pueden ser más difíciles de detectar)
Múltiples capas: Cada pared/losa de hormigón reduce la sensibilidad (~30% por capa)
Formación necesaria: El personal debe interpretar correctamente los datos (no es «magia», es una herramienta más)

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