Aufbau der Vorlesung Grundlagen
Ubiquitous Computing
1 2 3
(Ubiquitäre Informationstechnologien)
4
Kontext
5 Information
Geräte
6 Interaktion 7 Anwendungen
Vernetzung
Sensor
Vorlesung im WS 02/03
Kontext
7
Anwendungen
6
Geräte
2
Kontext
Interaktion
Michael Beigl Universität Karlsruhe Institut für Telematik Telecooperation Office www.teco.uni-karlsruhe.de
3 4
Vernetzung digitale Welt
reale Welt
(vorverarbeitete) Information
5
Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
Inhalt
Verarbeitung Verarbeitungsstufen § Rohe Elektrische Signale § Interpretation der Signale als elektrische Werte § Zusammenfassung, einfache Abstraktion der Signale § Weitere Abstraktion anhand von Semantik § Interpretation der abstrahierten Daten zu Kontexten § Bsp: einfache Abstraktion: Cues
§ Sensordatenverarbeitung § Sensoren § Ortsbestimmung § Identifikation
enter(f1) -> do ... leave(f1) -> ...
Application
f1
Context Cue Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
9-2
c11
c12
...
f2 c21
c22
s1Michael Beigl, TecO s2 Ubiquitous Computing WS 02/03 Sensors
9-3
Sensor-Verarbeitung
contrib. to [car,meeting,...]
...
[noise,speech,music]
...
microphone ...9-4
Rohe Elektrische Signale
Rahmenbedingung in Ubiquitous Computing § Wenig Rechenzeit, geringe Leistungsfähigkeit der Rechenkomponenten § Wenig Speicher § Keine einheitliche Beschreibung der Stufen der Verarbeitung § Keine einheitliche Beschreibung / Verarbeitung von Sensordaten § Aber: Domänenwissen um spezielle Anwendung, Einsatzgebiet, Einsatzobjekt hilft (Appliances)
Interpretation der Veränderung der elektrischen Parameter (Widerstand, Stromfluß, Frequenz etc.) und Zuordnung zu einem elektrischen Wert, meist Spannung durch elektronische Schaltung
Spannungsverlauf über die Zeit
1
0
Zuordnung des elektrischen Werts zu einem Zustand 000000111000011111100101010111000111
Leise..............Laut.......Mäßig laut.......... Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
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Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
Zusammenfassung des elektrischen Wertes eines oder mehrerer Sensoren über die Zeit sowie 9-6 Zuordnung zu einem Merkmal
1
Sensorverarbeitung Einfacher Kontext
Mustererkennung
MerkmalsExtraktion
...
Rohdaten
...
Klassische Mustererkennung § Merkmale aus den Rohdaten gewinnen Einsatz von Vorwissen § Zuordnung der gewonnen Merkmale zu Klassen Einsatz von Vorwissen § Was sind charakteristische Merkmale? § Nach welchen Verfahren werden Klassen bestimmt?
Klassifizierung
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Klasse
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Verarbeitung Sample Sensor Data
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Zuordnung eines Sensorwerts zu Kontext über Funktion § Korrelation von mehreren Datenquellen § Verschiedene Verfahren möglich. Einfache Verfahren § Template Übereinstimmung § Minimaler Abstand § „Integrierte“ Merkmalsextraktion § Nächster Nachbar § Neuronale Netze
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Verarbeitung Sample Sensor Data, cont.
9-9
Verarbeitung TEA - Audio
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Verarbeitung Audio Signal
Anforderungen § Wenig Speicher § Wenig Rechnerleistung Ansatz § Arbeiten in Zeitdomäne (keine Transformation!) § Anwendung statistischer Methoden § Merkmalsextraktion auf der Basis einer sehr geringen Datenmenge § von A. Schmidt
Zeit § Daten in der Zeitdomäne
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9-11
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9-12
2
Verarbeitung Zero Crossings
Verarbeitung Direction Changes
Zeit § Zähle Nulldurchgänge § Distanz zwischen Nulldurchgängen Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
Zeit § Zähle Richtungswechsel (~1K)
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Verarbeitung Ratio
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Verarbeitung Integral
Zeit
Zeit §
§ Verhältnis = Richtungswechsel / Nulldurchgänge § Kein Speicherverbrauch! Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
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Verarbeitung Integral II
Fläche unter Kurve § Kein Speicherverbrauch!
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Zeit §
Absolute Kurvenfläche (normalisiert) § Kein Speicherverbrauch!
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Verarbeitung Profile
Zeit §
9-14
9-17
Erzeuge Profil (Vereinfachte Rohdaten) § Jeder Klotz (Chunk) = ein Datenwort, Speicher ~ 1kB
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9-18
3
Verarbeitung Software I
Software II
pfeifen
pfeifen
Pfeifen
sprechen
1
sprechen
2
3
4 § Abstand zwischen Nulldurchgängen: unterschiedliches EinAusschwingverhalten
§ Mehrere Chunks bei Sprechen Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
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Software III
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Software IV
pfeifen
pfeifen
sprechen
sprechen
§ Unterschiedliche Verhältnis Nulldurchgänge / Richtungswechsel
§ Signifikanter Unterschied bei der Standardabweichung der Chunks
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9-21
Inhalt
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Sensorik und Technologie 2 Klassen von Sensoren § Sensoren in Infrastruktur sowie stationären Geräten § Sensoren in mobilen (Kleinst)Geräten
§ Sensordatenverarbeitung § Sensoren § Ortsbestimmung § Identifikation
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Voraussetzung für Sensoren in Ubicomp § Geringer Energieverbrauch § Kleine Baugröße § Genauigkeit oft zweitrangig § „Available on demand“ § „Einfach“ zu interpretierende Ausgabe
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9-24
4
Sensorik
Sensorik
Erhaltene Information § Muster, 1 dim, z.B. Spannungsverläufe § 2 dim Informationsmuster, z.B. Bilder § Informationen über interne und externe Sensorzustände
Parameter zur Einordnung der Informationen von Sensoren §
Klassifizierung der Sensorinformationen § Nach Muster § Nach Quelle § Nach Genauigkeit § Nach Energieverbrauch § Nach Formfaktor § Nach Empfindlichkeit / Robustheit § Nach Wartungsfreiheit / Lebensdauer § Nach Parameter, die Sensor liefern kann Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO
Geometrische Parameter § Winkel, Länge, Distanz, Position, Präsenz, ... Mechanische Parameter § Gewicht, Biegung, Druck, Vibration, Beschleunigung, ... § Zeitparameter § Relative / absolute Zeit, Dauer § Klimatische Angaben § Temperatur, Feuchtigkeit, Wind, Luftdruck § Optische Parameter § Lichtintensität, - wellenlänge, Spektrum, Muster § Akustische Parameter § Lautstärke, Frequenz, Muster § Elektrische / Technische Parameter § Spannung, Strom, Durchfluß § Chemische / Biologische / Umwelt Parameter § Ozon, Gas, pH, Radioaktivität § Gesundheitsparameter § Blutdruck, Pulsrate, Hautleitfähigkeit Ubiquitous Computing WS 02/03 Michael Beigl, TecO §
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Sensorik Beispiele
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Inhalt
§ Sensordatenverarbeitung § Sensoren § Ortsbestimmung § Identifikation
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Ortsbestimmung Prinzipien
Ortsbestimmung Lokation / Ort § zentraler Kontext in mobilen Systemen § lokaler Ortsbezug: Ort des Anwenders / der Anwendung § allgemeiner: Lokation von (verteilten) Systemkomponenten
Entfernungsmessung § Intensitätsmessung § Impulslaufzeitverfahren § auch: Phasenmessung, Interferometrie, Korrelationsmessmethoden § Alternative zur Entfernungsmessung: Winkelbestimmung
Nutzung von Ortsinformation § absolute Position § relative Position § abgeleitet aus absoluten Positionen § Wahrnehmung von Komponenten in der Nähe, Abstandsmessung usw. § Verknüpfung mit Ortswissen: § lokale Infrastruktur, Ressourcen, Sprache usw. § Rückschluß auf Situationen
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Positionsbestimmung § Räumlicher Bogenschnitt § Lernen und Vergleichen § Zellenbasierte Positionsbestimmung (Bestimmung der Cell-of-Origin, COO)
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5
Ortsbestimmung Verteilung
Ortsbestimmung Medien
Komponenten § Client, Mobiles Objekt: Gegenstand der Ortsbestimmung § Infrastruktur, „Netz“: Komponenten mit bekanntem Ort als Bezugspunkt für Ortsbestimmung Kommunikation § Baken/Beacons: „Leuchtfeuer“, periodisch oder nach Polling § Sende/Empfangsrollen: abh. vom Ort der Ortsbestimmung, s.u. Ortsbestimmung im Client § Infrastruktur sendet Baken aus; Clients empfangen Signale und können daraus ihre Position berechnen § Clients haben Kontrolle über ihre Lokationsinformation (Netz kann Position nicht ableiten) Ortsbestimmung im Netz § Clients senden Baken, Netz berechnet Position der Clients § Clients müssen der Infrastruktur vertrauen
Satellitenfunk § im Außenbereich; kein Empfang in Gebäuden RF-Systeme für Indoor Positionierung § Funk-basiert, speziell für Ortsbestimmung; im Innenbereich aber raumübergreifende Abdeckung Mobilkommunikation § Nutzung von bestehender Kommunikationsinfrastruktur für Positionierung: global (z.B. GSM), LAN, PAN (z.B. Bluetooth) Infrarot § im Innenbereich; Zellen durch Sichtbereich definiert (Nachteil: mögliche Abschattung; Vorteil: Bezug zu räuml. Gegebenheiten) Ultraschall § im Innenbereich über vglw. kurze Distanzen (störanfällig, aber sehr genau)
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Ortsbestimmung Systeme
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Inhalt
Vergleich verschiedener Systeme Satellitenfunk Mobilfunk Funk-LAN Funk-Baken Infrarot
RF Feldstärke Ultraschall
GPS DGPS GSM MPS WaveLan PinPoint ActiveBadge ParcTab MediaCup Smart-Its ActiveBat
außen außen außen/innen außen/innen innen/außen innen innen innen innen innen/außen innen
3D 3D COO 2D COO 3D COO COO COO 3D 3D
300m