Este trabajo presenta el diseño, desarrollo y evaluación de un sistema domótico de bajo coste que utiliza wearables (principalmente un smartwatch) como fuente primaria de datos biométricos y espaciales para generar automatizaciones contextuales del hogar en tiempo real. Frente a la fragmentación de los ecosistemas IoT comerciales (Samsung, Xiaomi, Apple, Alexa, Google) y a la falta de sensibilidad al contexto del usuario en la domótica actual, se propone una arquitectura de edge computing desplegada sobre una Raspberry Pi 5 con Docker, integrando Home Assistant, Node-RED, un broker MQTT, InfluxDB y un asistente de voz local (Whisper/Piper), siguiendo la metodología Design Science Research Methodology (DSRM). Se han implementado y validado en un entorno doméstico real seis automatizaciones (actividad física, sueño, localización en interiores, geolocalización, alarma y detección de caídas), obteniendo tasas de acierto de entre el 73 % y el 98 % y latencias generalmente inferiores a 3 segundos, con un coste total de hardware de 628,83 €. El procesamiento de los datos biométricos y de voz se realiza íntegramente de forma local, sin depender de servicios en la nube de terceros.
Publication Date: 2026-06-20