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Ubiquitous Computing(Ubiquitäre Informationstechnologien)Vorlesung im WS06/07
Michael BeiglTU BraunschweigInstitute of Operating Systemsand Computer Networkswww.ibr.cs.tu-bs.de/dus
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-2
ÜbersichtVorlesung Ubicomp
Geräte und UmgebungenCommunicationKontext
GrundlagenSensorenKontext
HCI
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-3
Einleitung
Was ist Kontext (Kon-Text)?„the set of facts or circumstances that surround a situation or event“
1 : the parts of a discourse that surround a word or passage and can throw light on its meaning2 : the interrelated conditions in which something exists or occurs(Webster)
Synonyme: Zusammenhang, Umgebung, Umstand, Situation ... In der Informatik ?
Basiskonzept in der Computerlinguistik
der umgebende Text einer gesprochenen oder geschriebenen sprachlichen Einheit
Kontext in Mobile und Ubiquitous ComputingGenerell Information um ein System herumBeispiel: Lokation, Nutzer, Temperatur, Situation
Ubiquitous ComputingEinbeziehung aller (erreichbaren) Informationen statt Ableitung der Informationendadurch weniger und/oder besser Benutzerschnittstellebreiterer Einsatzbereich Ubiquitär
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-4
Grundlagen Kontextbegriff
Kontext als Zusatz zur eigentlichen Informationwas Kontext und was Information abhängig von der (aktuellen) Betrachtungsweise des ProzessesAuch „nur-Kontext“ oder „nur-Informations“ Modelle möglichKontexte aus der „digitalen Welt“ von anderen Rechnern oder aus internen DatenKontext aus der realen Welt über Sensorik
digitale Welt
Kontext
reale WeltInformation
Prozess
Inte
rpre
tatio
n
Inte
rpre
tatio
nDaten
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-5
Vorlesung UbicompKontext
SensorenGrundlagenOrtsbestimmungIdentifikationSensorenKontexterkennung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-6
Ortsbestimmung
Lokation / Ortzentraler Kontext in mobilen Systemenlokaler Ortsbezug: Ort des Anwenders / der Anwendungallgemeiner: Lokation von (verteilten) Systemkomponenten
Nutzung von Ortsinformationabsolute Positionrelative Position
abgeleitet aus absoluten PositionenWahrnehmung von Komponenten in der Nähe, Abstandsmessung usw.
Verknüpfung mit Ortswissen: lokale Infrastruktur, Ressourcen, Sprache usw.Rückschluß auf Situationen
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-7
OrtsbestimmungPrinzipien
EntfernungsmessungIntensitätsmessungImpulslaufzeitverfahrenauch: Phasenmessung, Interferometrie, Korrelations-messmethodenAlternative zur Entfernungsmessung: Winkelbestimmung
PositionsbestimmungRäumlicher BogenschnittLernen und VergleichenZellenbasierte Positionsbestimmung (Bestimmung der Cell-of-Origin, COO), z.B. Infrarotsysteme (ParcTab) oder RF (z.B. Funkzelle)Marker-orientierte PositionsbestimmungLateration: Bestimmung über bekannte Entfernung zu bekannten PositionspunktenMarker-orientierte Positionsbestimmung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-8
OrtsbestimmungVerteilungKomponenten
Client, Mobiles Objekt: Gegenstand der OrtsbestimmungInfrastruktur, „Netz“: Komponenten mit bekanntem Ort als Bezugspunkt für Ortsbestimmung
KommunikationBaken/Beacons: „Leuchtfeuer“, periodisch oder nach PollingSende/Empfangsrollen: abh. vom Ort der Ortsbestimmung, s.u.
Ortsbestimmung im ClientInfrastruktur sendet Baken aus; Clients empfangen Signale und können daraus ihre Position berechnenClients haben Kontrolle über ihre Lokationsinformation (Netz kann Position nicht ableiten)
Ortsbestimmung im NetzClients senden Baken, Netz berechnet Position der ClientsClients müssen der Infrastruktur vertrauen
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-9
OrtsbestimmungMedienSatellitenfunk
im Außenbereich; kein Empfang in GebäudenRF-Systeme für Indoor Positionierung
Funk-basiert, speziell für Ortsbestimmung; im Innenbereich aber raumübergreifende Abdeckung
MobilkommunikationNutzung von bestehender Kommunikationsinfrastruktur für Positionierung: global (z.B. GSM), LAN, PAN (z.B. Bluetooth)
Infrarotim Innenbereich; Zellen durch Sichtbereich definiert (Nachteil: mögliche Abschattung; Vorteil: Bezug zu räuml. Gegebenheiten)
Ultraschallim Innenbereich über vergleichsweise kurze Distanzen (störanfällig, aber sehr genau)
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-10
OrtsbestimmungSysteme
COO: Cell-of-Originweitere Ansätze: optisch, elektromagnetisch, Bewegungsverfolgung
GPS außen 3D <25m UserDGPS außen 3D 0.1-10m UserGSM außen/innen COO >300m UserMPS außen/innen 2D <125m NetzWaveLan innen/außen COO ~100m UserWaveLan innen/außen 2D ~20m User/NetzPinPoint innen 3D <1m NetzActiveBadge innen COO Raum NetzParcTab innen COO Raum NetzMediaCup innen COO 1m NetzSmart-Its innen/außen 3D 1m User
Vergleich verschiedener Systeme
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-11
Vorlesung UbicompKontext
SensorenGrundlagenOrtsbestimmungIdentifikation
ObjektbestimmungRFID
SensorenKontexterkennung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-12
Identifikation von Objekten
Registrierung von physischen Objektendurch eindeutige MarkierungFalls als Marker verwendet auch zur Ortsbestimmung
Konventionelle AnwendungIdentifikation von Produkten z.B. UPC, Universal ProductCodeTracking von Objekten z.B. Paketverfolgung (UPS etc.)
Ubiquitous ComputingRegistrierung der Umwelt (Infrastruktur, Ressourcen, ...)Direkte Referenzierung der realen Welt in ComputeranwendungenWie andere sensorische Daten ist Kenntnis der Objekte Rohdatum für die Erfassung des Kontexts und der Situation
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-13
Objektidentität in Ubicomp
Einfach: Sensorwert = Kontext
Vielschichtige Bedeutung für Ubiquitous ComputingBeziehungen zwischen virtuellen und realen Artefakten unterstützen
Kopplung von physischen und virtuellen Versionen„Bridging Real World and Virtual World“
besseres Weltmodell im Rechner durch automatische Registrierung von Objekten, engere BindungEin Teil der Umwelt wird automatisch mit hoher Sicherheit erkannt
Augmented Reality (Erweiterte Realität)Reale Objekte um Information erweitern
Tangible Interfaces (Begreifbare Interfaces)Reale Objekte erschließen für Zugriff auf Information
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-14
Medienbrüche überwinden
Jedes Ding (reale Objekt) kann z.B. direkt mit einem Stellvertreter- Objekt („Proxy“) in der Informationswelt verknüpft werden
Virtualität
Realität
ManuelleErfassung
Dateien Information
Dinge
Datenbanken Objekte
Barcodescannen
RFID Tags
t
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-15
Anwendung:Erweiterte Realität
Augmented Reality (AR)allgemein: Erweiterung der Wahrnehmung/Interaktion mit der realen Welt durch Informationstechnikspeziell in Wearable Computing: Überlagerungen von realen Szenen mit Video-Einblendungen im Gesichtsfeldgrundsätzlich: Registrierung von realen Entitäten und Erweiterung um zusätzliche Information Identität von physischen Dingenals Bezugspunkt
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-16
Tangible Interfaces
Gegenstände als UI-ObjekteDinge bieten Assoziationen, die für die Interaktion genutzt werden könnenRäumliche Ordnung von Objekten: wichtiges Problemlösungskonzept des Menschen
Beispiel: Palette (FXPAL,1999)zu virtuellen PPT-Folien werdenreale Karten erzeugenSteuerung der Präsentation über KartenIdentifikation anhand von Barcodes
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-17
Technologie
Bestimmung von ObjektidentitätPassiv: Objektidentität kann von außen bestimmt werdenAktiv: Objekt teilt seine Identität selbst-initiiert mitExplizit: Benutzerinteraktion zur Bestimmung der Identität Implizit: „automatische“ RegistrierungVisuell: Strichcodes Scanner, Visual Tags Kamera/Vision„unsichtbar“: Funk, Infrarot
BeispieleBarcodes: visuell, passiv, explizit Visual Tags in Mobile AR:
visuell, passiv, implizit Active Badge: Infrarot, aktiv, implizitRFID Tags (s.u.): Funk, passiv, implizit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-18
Vorlesung UbicompKontext
SensorenGrundlagenOrtsbestimmungIdentifikation
ObjektbestimmungRFID
SensorenKontexterkennung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-19
RFID Technologie
RFID: Radio Frequency IdentificationErfunden 1948, Integrierte Schaltung mit RF-TransponderBenötigt immer Lesegerät zum Auslesen des Transponder, Transponder initiiert/steuert Kommunikationkleiner mobiler Speicher für ID und evtl. weitere Daten
Zugriff: Read, Read/Append, Read/Write1 bit bis 64 kbyteselten Authentifizierung, OS
berührungsloses AuslesenReichweite typisch ~0.5mm, bis 10mggf. Anti-Kollisionsprotokolle
(oft) keine Batterie an Bord!Energieversorgung beim Ausleseninduktiv, kapazitiv
klein, unauffällig, Preis <1 US$ (ab 1000),verschiedenste Form-FaktorenHauptproblem: Preis >5 Cent incl. Antenne(<1 Cent ohne Antenne)
Quelle: ti.com
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-20
Patent US06018299
Radio frequency identification tag having a printed antenna and methodMotorola Inc, issued 01/25/2000
„A radio frequency identification tag includes a radio frequency identification tag circuit chip coupled to an antenna including a conductive pattern printed onto a substrate. The substrate mayform a portion of an article, a package, a package container, a ticket, a waybill, a label and/or an identification badge…“
War schon ´mal 1948 patentiert......
Quelle: Mattern/ETH
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-21
RFID System
GrundkomponentenRFID Tag (oder Transponder), in dem die Identifikationsdaten gespeichert sind (enthält eingebaute Antenne/Spule)Lesegerät mit Antenne/Spule, das die im Tag gespeicherten Daten auslesen kann
TypenAktive Transponder mit eingebauter BatterieVom Lesegerät mit Energie versorgter TansponderRFID Reader (Leser)
SpuleDaten
(Takt)
(Energie)Quelle: ti.com
Spule
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-22
Aktiver Transponder
EigenschaftenDurch interne Batterie betriebenTeuerer, oft Lesen und Schreiben möglichHohe Reichweite (mehrere 10 Meter) im Vgl. zu passiven RFIDTechnisch Systemen in ad-hoc Netzwerken ähnlich, aber
(meist) ohne SensorikNie P2P Kommunikation, sondern immer zum Leser
AnwendungsbereichePalettenidentifikationContaineridentifikationMautsysteme
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-23
Passive Transponder
EigenschaftenEnergie wird vom Leser durch induktive Kopplung übertragenTakt wird oft mitübertragenDadurch sehr preiswertMit und ohne Microprozessor, oft nur lesbare IDSehr klein, aber Problem: Antenne
EinsatzBauernhofMensakarte etc.WerkzeugePalettenidentifikationIdentifikation preiswerter ProdukteDiebstahlsicherung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-24
RFID Technologie
RFID Tags als „Smart Label“in Papier einlaminiertnachträgliches Markieren von Objekten
Chip (ohne Antenne)~ 2 mm x 2 mm x 10 μm vgl. Papier 80 μm dick
AntenneKritisch für die ReichweiteTeuer in der Anbringung, da separaterProzessaus Kupfer, oderaufgedruckt mit leitfähiger Tinte, (Reichweitenproblem) oder auf CMOS-Basis (Reichweitenproblem)
Quelle: ti.com
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-25
RFID Programmierung und Lesegeräte
Programmierung TransponderID wird normalerweise bei der Fertigung eingebrannt und kann nicht verändert werden. Dies sichert universelle Einmaligkeit der ID innerhalb eine Systems zuWrite-once-read-many Transponder erlauben z.T. das kundenspezifische Einbringen von ID oder Teilen der IDManche Systeme erlauben das Verändern von Teilen der Daten mit Hilfe spezieller Soft-/Hardware und kryptographischerSicherung
LesegeräteVerschiedene Ausführungen, je nach ReichweiteAls stationäre Geräte, als Handgeräte oder als Steckkarte (CF-Karte, Zusatz für Mobiltelefon etc.)Benötigt z.T. erheblich EnergieStationäre Geräte besitzen oft mehrere Antennen oder Leseeinheiten für parallele Verarbeitung und zur Fehlerkorrektur
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-26
RFID Daten
Nur lesbar oder lesbar und beschreibbarGespeicherte Informationen
Identifikatoren: Eine ID, welche auf weitere Daten verweisen kann, die ausführlichere Informationen enthalten, meist im ROMZusätzliche Daten: Informationen, die direkt für sich selbst stehen und auch verändert werden können. Ein Rückgriff auf eine Datenbank ist dann nicht notwendig. Daten meist im RAM
KapazitätEin Bit: Diebstahlüberwachung, Zählanwendungen< 128 bits
ID bzw. Seriennummer128- 512 bits
Meist Beschreibbar,Enthält meist ID und weitere Informationen (z.B. Verfallsdatum, Handhabungsanweisungen)
Mehrere KilobitKann eigene Programme beinhalten, die dann auf Leser ausgeführt werden
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-27
RFID Kommunikation (passiv)
Reichweite bestimmt durchAbgegebene Leistungs des Lesers an der Antenne (beschränkt durch Gesetz!)Stromverbrauch des TagsAntennen-Design, insbesondere des Tags; dies bestimmt auch die Ausbreitungscharakteristik der Welle und damit den AbdeckungsbereichUmgebungsbedingungen, insbesondere Belegung des Frequenzbands, Störungen auf dem Kanal, Material (insb. Metall und/oder Wasser, je nach Frequenz), Luftfeuchtigkeit
FrequenzbänderNiedrig (100-500kHz): geringe Reichweite, preiswert, langsamMedium (10-15MHz): mittlere Reichweite, mittlere Geschwindigkeit, preiswertHoch (850-950MHz, 2.4-5.8GHz): hohe Reichweite, schnell, teuer
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-28
RFID Technologie (passiv)
KommunikationPrinzip: Lastmodulation (Kurzschluß), Subharmonisch (z.B. 1/2 Freq. Der Energie= Antwortfrequenz), sequentiellModulation: ASK, FSK, PSKCodierung: NRZ, Manchester, Unipoloar, Differentiell, Pulse Pause
Quelle: rfid.com
RFID Reader (Leser)Spule
Daten
(Takt)
EnergieQuelle: ti.com
Spule
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-29
RFID Technik
Verfahren: (down: von Leser zu Tag, up: von Tag zu Leser)
Energiedownup
Full Duplex (FDX)
Energiedownup
Half Duplex (HDX)
Energiedownup
Sequentiell (SEQ)
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-30
RFID Technik III
KollisionsauflösungTag zu Leser, kein Tag zu TagMehrere Tags im Feld eines Readers möglich -> Antikollision notwendigFür Systeme im >13 MHz Band, ansonsten keine Antikollision!Meist TDMA
Zeitkritisch, schlecht bei vielen Tags(Slotted) ALOHA: Schlechter Durchsatz bei mehreren Transpondern, bei vielen Tags Lesezeit für 99% Wahrscheinlichkeit im SekundenbereichBesser für viele Tags: Binary Search Tree Algorithmus
Besser: FTDMA: Mehrere Frequenzen, dort TDMADadurch Vervielfachung des Kanals und schnelleres LesenErfordert teuere Mehrfrequenz-Leser
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-31
RFID Technik III
Binary Search Tree AlgorithmusVoraussetzung: Erkennung von Kollisionen auf Bitebene. Nicht alle Codes können eingesetzt werdenVerwendete Codes: Manchester-Codierung, Shift KeyVerfahren: Aufforderung/Auswahl/LesenIteration für das Auslesen der anderen Tags
Downlink Leser REQUEST REQUEST REQUEST SELECT READzu Transponder 11111111 10111111 1011011 10111011
Uplink 1xx1xx11 1011x11 10111011
Transponder 1 11011111
Transponder 2 10111011 10111011 10111011 10111011
Transponder 3 10111111 10111111
Transponder 4 11110011
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-32
RFID Technik Charakteristik
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-33
RFID Anwendungsmarkt
Anwendung Einheiten 2003 Supply Chain Management 440 mioPaketdienst 240 mioVermietungsdienste 176 mioWiederverwendbare Medien 120 mioLuftfahrt 83 mioandere 190 mio
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-34
RFID Anwendung
AnwendungenElectronic Article Survailance (EAS - Diebstahlüberwachung)= 1 bit transponderInventur
z.B. Minibar im Hotelzimmer
Bibliotheken, VideothekenGepäck-Label...
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-35
RFID Anwendung
Prinzip & NutzenEchtzeit Erkennung von Produkten & Position auf VerkaufsregalNutzen: Ausverkaufte Ware erkennen, Nachfüllen von Waren, Sortieren von Warenhochwertige Ware (Parfüm etc.)
TechnologieAntennenarray & mehrere ReaderDadurch Position, Vermeidung von FehllesungenPreiswerte Tags, teuere Lesertechn.SmartShelf, da über eigenen Zustand informiertTecO 2002
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-36
Hilfe
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<html>----------</html>
<html>----------</html>
<html>----------</html>
<html>----</html>
<html>----</html>
Handbuch
Web
<html>----------</html>
<html>----------</html>
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<html>----</html>
<html>----</html>
Handbuch
Web
IDRC
Handbuch-gerät
Anwendungsgerät
Ausgabegerät
Electronic ManualObjektidentität als InformationsfilterVerknüpfung von realen Geräten mit virtuellen Handbüchern
Online-HandbücherStand der Technik für Software-Applik.Abruf bei Bedarf statt Verteilungmultimedial, aktuell, interaktiv
Elektronisches HandbuchÜbertragung in den Alltag: Appliances mit Online-Handbuch verbindenHandbuch-Lesegerät ersetzt Papier-Handbücher
Anwendungen
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-37
Anwendungen
„Wearable Tag Reader“A. Schmidt, TecO, 2000Antenne in Arbeitshandschuh, Lese-Elektronik am Gürtel, serielle Schnittstellezum Wearable ComputerTangible UI: implizite Computer-Interaktion bei Handhabung von GegenständenAugmented Reality: z.B. in Paket „reinschauen“
WearableComputer
IDURLHTTP get
Tag Resolver
WebServer
Daten-schatten
ApplikationID
Internet
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-38
Anwendungen
ProzessautomatisierungLieferketten zw. Unternehmen, sogenanntes Supply Chain ManagementInnerhalb Produktionsanlage
VorteileSchließt die Brücke zw. virtuellen Daten in der Datenbank und dem tatsächlichen Status eines Produkts/einer Gruppe von ProduktenReduktion von Fehlleitungen, Wiederauffinden von Gütern (insb. auch innerhalb von Produktionsanlagen)Automatisierung von Abläufen, z.B. Inventur, „smarte“ RückrufaktionenBessere Kenntnis über AbläufeKostenreduktion durch Automatisierung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-39
Vorlesung UbicompKontext
SensorenGrundlagenOrtsbestimmungIdentifikationSensorenKontexterkennung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-40
Sensorik und Technologie
2 Klassen von SensorenSensoren in Infrastruktur sowie stationären GerätenSensoren in mobilen (Kleinst)Geräten
Voraussetzung für Sensoren in UbicompGeringer EnergieverbrauchKleine BaugrößeGenauigkeit oft zweitrangig„Available on demand“„Einfach“ zu interpretierende Ausgabe
Verwendete TechnologieMEMS: Micromechanische SensorenEinfache “klassische” Sensoren: Direkte Veränderung einer messbaren elektrischen Größe eines elektrischen Bauteils durch Veränderung eines physikalischen Wertes
Z.B. Widerstand verändert Wert je nach Temperatur, “offener” Transistor verändert Durchlassverhalten je nach eingestrahltem Licht
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-41
Sensorik
Erhaltene InformationMuster, 1 dim, z.B. Spannungsverläufe2 dim Informationsmuster, z.B. BilderInformationen über interne und externe Sensorzustände
Klassifizierung der SensorinformationenNach MusterNach QuelleNach GenauigkeitNach EnergieverbrauchNach FormfaktorNach Empfindlichkeit / RobustheitNach Wartungsfreiheit / LebensdauerNach Parameter, die Sensor liefern kann
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-42
Sensorik
Parameter zur Einordnung der Informationen von SensorenGeometrische Parameter
Winkel, Länge, Distanz, Position, Präsenz, ...Mechanische Parameter
Gewicht, Biegung, Druck, Vibration, Beschleunigung, ...Zeitparameter
Relative / absolute Zeit, DauerKlimatische Angaben
Temperatur, Feuchtigkeit, Wind, LuftdruckOptische Parameter
Lichtintensität, - wellenlänge, Spektrum, MusterAkustische Parameter
Lautstärke, Frequenz, MusterElektrische / Technische Parameter
Spannung, Strom, DurchflußChemische / Biologische / Umwelt Parameter
Ozon, Gas, pH, RadioaktivitätGesundheitsparameter
Blutdruck, Pulsrate, Hautleitfähigkeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-43
SensorikBeispiele
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-44
Untersuchung
Typische Geräte (300), 12 typ.Anwendungen für UbicompWerkzeuge
Füller, Schraubenzieher,…Mobiliar
Tisch, Stuhl, Regal,…Container für nicht organisches
MaterialContainer für organisches
MaterialTasse, Teller,…
Informationsobjekte Papier, Telefon,…
consumer Elektronik Kaffeemaschine….
RechnerKom-muni-kation
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-45
Untersuchung Sensoren in Ubicomp
BedingungNur Büro und Industrie, keine Medizin-anwendungenRelative kleine Stichprobe
ResultatKeine ID, keine Lokation innerhalb der Untersucheung
ZusammenfassungBewegungserkennung am wichtigsten
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-46
Bewegung und Beschleunigung
KontexterkennungAktivität: Triggern des Schlafmodus (Energiesparen!) in 10/12 AnwendungenAktivitätslevelEigener Kontext: Objekt wird bewegt, Person ist nervös, Bestimmte Handhabung eines ObjektsUmgebender Kontext: Vibration, Erdbeben
SensorenBallschalter
(fast) keine RuhestromverbrauchVerschiedene Typen, Vakuum, mit Gas/Flüssigkeit gefülltZ.B. Beschleunigung mit fixem Wert (Flüssigkeitsgefüllt)Vibration (oft Gasgefüllt)
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-47
Bewegung und Beschleunigung II
MEMS BeschleunigungssensorenE.g. Analog Devices ADXLGeringe Energieaufnahme, klein, preiswert, mittl. PräzisionMEMS = MicromechanicalSystem: Mechanik in SiliziumHier: Vergleich der Kapazität CS1 und CS2ergibt Beschleunigung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-48
Lichtsensoren
Erkennung von Umgebungskontext und SituationenLichtstärke (trivial)Innerhalb / Außerhalb: Anhand 50 Hz Schwingung, anhand Verteilung des Lichtspektrums, anhand LichtstärkeVeränderung des Lichts (Pattern) und Spektrum kann Plätze identifizierenIndirekter physikalischer Wert: Bewegung
SensorenIn verschiedene Wellenlängen, auch multi-Wellenlänge-Sensoren mgl.Solarzellen können mit Einschränkungen eingesetzt werdenTypischer Vertreter klassischer Sensoren
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-49
TEA: Light follows movment
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-50
Audiosensoren
KontexterkennungUmgebungsgeräusch (insb. Muster) guter Indikator Aktivitätslevel der UmgebungSelbst durch einfache Verarbeitung ist Unterscheidung zwischen Sprache, sonstigen Umgebungsgeräuschen möglichErkennung von Mustern lässt auf Ort schließen, z.B. Fahrgeräusche eines AutosWiedererkennung eines Orts durch Musteranalyse und Vergleich möglich
SensorenMikrofon und Verstärkerschaltung, aber preiswert
Kleines Frequenzspektrum (typ. <10kHz)Wenig DynamikHohes Grundrauschen
Erschwert Auswertung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-51
Sensorvergleich typ. Sensoren
Experimental Values Current for measurement
acquisition energy
mean power
typical price (100+)
Light Sensor TSL 25x/ 26x 100µA(bright) - 760µA (dark)
53µJ 2.5mW 1.10 €
Light Sensor TSL2550 (ambient light,I2C)
400 µA 480 µJ 1.1 mW 1.70 €
Acceleration Sensor ADXL210
640µA 188µJ 3.2mW 10 €
Temperatur Sensor TC74 (I2C)
300µA 150 µJ 1.0 mW 1.00 €
Capacitive Mic +opamp lm4880
1600µA (160µJ) 8mW 6 €
Touch Pressure Sensor FSR-151AS + lm324
600µA 156nJ 16µW 7 €
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-52
Vorlesung UbicompKontext
SensorenGrundlagenOrtsbestimmungIdentifikationSensorenKontexterkennung
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-53
Kontexterkennung
VerarbeitungsstufenRohe Elektrische SignaleInterpretation der Signale als elektrische WerteZusammenfassung, einfache Abstraktion der Signale Weitere Abstraktion anhand von SemantikInterpretation der abstrahierten Daten zu KontextenBsp: einfache Abstraktion: Cues
Sensors s1 s2
c11 c12... c21 c22
...
...
f1 f2
Cue
Context
Applicationenter(f1) -> do ...leave(f1) -> ...
microphone ...
[noise,speech,music]
contrib. to [car,meeting,...]
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-54
Kontexterkennung
Rahmenbedingung in Ubiquitous ComputingWenig Rechenzeit, geringe Leistungsfähigkeit der RechenkomponentenWenig SpeicherKeine einheitliche Beschreibung der Stufen der VerarbeitungKeine einheitliche Beschreibung / Verarbeitung von SensordatenAber: Domänenwissen um spezielle Anwendung, Einsatzgebiet, Einsatzobjekt hilft (Appliances)
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-55
Rohe Elektrische Signale
Interpretation der Veränderung der elektrischen Parameter (Widerstand, Stromfluß, Frequenz etc.) und Zuordnung zu einem elektrischen Wert, meist Spannung durch elektronische Schaltung
000000111000011111100101010111000111
0
1
Leise..............Laut.......Mäßig laut..........
Spannungsverlaufüber die Zeit
Zuordnung des elektrischen Werts zu einem Zustand
Zusammenfassung des elektrischen Wertes eines oder mehrererSensoren über die Zeit sowie Zuordnung zu einem Merkmal
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-56
Mustererkennung
Klassische MustererkennungMerkmale aus den Rohdaten gewinnen Einsatz von VorwissenZuordnung der gewonnen Merkmale zu Klassen Einsatz von VorwissenWas sind charakteristische Merkmale?Nach welchen Verfahren werden Klassen bestimmt?
Merkmals-Extraktion Klassifizierung......Rohdaten Klasse
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-57
KontexterkennungEinfacher Kontext
Zuordnung eines Sensorwerts zu Kontext über FunktionKorrelation von mehreren DatenquellenVerschiedene Verfahren möglich. Einfache Verfahren
Template ÜbereinstimmungMinimaler Abstand
„Integrierte“ Merkmalsextraktion z.B.Nächster NachbarNeuronale Netze
Problemdetektierte Rohdaten erlauben manchmal nicht die Herleitung aller notwendigen Featuresdeshalb oft Kombination vonSensoren in Ubicomp
Zu wenig Features Genug Features
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-58
Kontexterkennung
VerfahrenZumeist Vortrainierte/vorprogrammierte Systeme, z.B. NN, Markov-Modelle insb. HMM, Kohonen-Netze, Bayessche Netze, ...Versuch durch Training möglichst hohe Wahrscheinlichkeiten für die Zuordnung von Sensorwert zu Kontext zu erhalten
Bayes Gesetzt für Kontexte angewandt
P(S|C)*P(C) P(S|C)*P(C)P(Context|Sensorvalue) = ————— = ———————————
P(S) P(S|C)*P(C)+P(S|¬C)*P(¬C)Problem: Wer sagt uns, dass die Trainingsmenge ausreichend war?
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-59
VerarbeitungTEA - Audio
AnforderungenWenig SpeicherWenig Rechnerleistung
VorteilViele Sensoren Viele Features herleitbar
Beispielhafter AnsatzArbeiten in Zeitdomäne (keine Transformation!)Anwendung statistischer MethodenMerkmalsextraktion auf der Basis einer sehr geringen DatenmengeBeispiel von A. Schmidt
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-60
VerarbeitungAudio Signal
Daten in der Zeitdomäne
Zeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-61
VerarbeitungZero Crossings
Zähle NulldurchgängeDistanz zwischen Nulldurchgängen
Zeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-62
VerarbeitungDirection Changes
Zähle Richtungswechsel (~1K)
Zeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-63
VerarbeitungRatio
Verhältnis = Richtungswechsel / NulldurchgängeKein Speicherverbrauch!
Zeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-64
VerarbeitungIntegral
Fläche unter KurveKein Speicherverbrauch!
Zeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-65
VerarbeitungIntegral II
Absolute Kurvenfläche (normalisiert)Kein Speicherverbrauch!
Zeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-66
VerarbeitungProfile
Erzeuge Profil (Vereinfachte Rohdaten)Jeder Klotz (Chunk) = ein Datenwort, Speicher ~ 1kB
Zeit
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-67
VerarbeitungSoftware I
Mehrere Chunks bei Sprechen
pfeifen
3
Pfeifen
2 41
sprechen
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-68
Software II
Abstand zwischen Nulldurchgängen: unterschiedliches Ein- Ausschwingverhalten
pfeifen
sprechen
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-69
Software III
Unterschiedliche Verhältnis Nulldurchgänge / Richtungswechsel
pfeifen
sprechen
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-70
Software IV
pfeifen
sprechen
Signifikanter Unterschied bei der Standardabweichung der Chunks
Michael Beigl Ubicomp, Wintersemester 06/07 1-71
Übung / Vorbereitung
LektüreSchilit, B., Adams, N., and Want, R. Context-Aware Computing Applications. Xerox Parc Technical Report. CSL-94-12.