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Ubimob’06 Journées Francophones sur la Mobilité et l'Ubiquité
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Vincent Ricquebourg1,2, David Menga2, Laurent Delahoche1, Bruno Marhic1, David Durand3, Christophe Logé3
Le 6 Septembre 2006
Architecture de perception de contexte orientée service pour l'habitat communicant
1LTI, Avenue des Facultés le Bailly - 80000 Amiens (France)2EDF R&D, 1 Avenue Charles de Gaule - 92141 Clamart (France)
3LaRIA, 33 rue Saint Leu - 80000 Amiens (France)
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L’habitat communicant
C’est…
Une maison connectée vers l’extérieur
Une maison équipée d’objets communicants
Une maison confortable (chauffage, climatisation, éclairage)
Une maison économe
Une maison qui simplifie le quotidien (retour à la maison, départ, détente et loisirs)
Une maison sûre (sûreté des biens, sûreté des individus)
Une maison autonome (supervision, réactivité)
→ La maison doit rendre des services à l’habitant
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Services à l’habitant
Exemples :
Je pars de chez moi, la maison passe en mode minimal (extinction de l’éclairage, baisse du chauffage, baisse des volets,…)
Je rentre chez moi, l’éclairage s’allume, mes emails sont diffusés sur ma TV,…
L’éclairage intérieur s’adapte en fonction de la luminosité extérieure
La maison doit percevoir la situation en cours Sensibilité au contexte afin de fournir le service le plus adapté à la
situation en cours La maison fournit un service contextualisé
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Prendre en compte le contexte dans l’habitat
Ref : Coutaz J., Crowley J., Dobson S., Garlan D. - « Context is key » -Commun. ACM, Vol. 48, No. 3. (March 05)
Différentes couches :
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Plateforme logicielle
OSGi SOA Spécification définie par l’OSGi Alliance, qui
conceptualise une plateforme de déploiement de services administrable à distance.
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Architecture de perception de contexte
Modèle PCIA : 4 couches distinctes
P : Perception Comment percevoir ? Utilisation de capteurs qui
permettent de quantifier un phénomène physique → acquisition des données contextuelles
C : Contexte Comment représenter le contexte ? Utilisation d’un
modèle de contexte nourrit par les données contextuelles
I : Inférence Comment définir une situation ? Utilisation d’un moteur
d’inférence (raisonneur) A : Action
Comment agir face à une situation ? Utilisation d’actionneurs qui permettent de modifier un phénomène physique
P
C
I
A
En
viro
nnem
ent
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Architecture de perception de contexte
OS
Gi
Perception
Action
Contexte
Inférence
Environnement
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Architecture de perception de contexte
Notre architecture de perception de contexte orientée services :
OS
Gi
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Architecture de perception de contexte
Notre architecture de perception de contexte :
Couche matérielle permettant de
Percevoir un phénomène physique (capteurs)
Modifier un phénomène physique (actionneurs)
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Comment appréhender le contexte ?
Notre architecture de perception de contexte :
Couche événementielle permettant le transport des données capteurs/actionneurs
Permet d’obtenir une couche harmonisée pour les capteurs/actionneurs
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Le bus événementiel
Utilisation d’un bus événementiel (publication/souscription) Bus événementiel pour faire transiter des événements simples
Format des évènements émis : Valeur_Captée, Horodatage, Unitée_de_mesure,
Incertitude_Mesure, Identifiant_Capteur, Identifiant_message
Bus événementiel
Capteur 1
Capteur 2
Bundle 1
Bundle 2
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Exemple : EventAdmin sous OSGi
Source : Didier Donsez
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Comment appréhender le contexte ?
Notre architecture de perception de contexte :
L’ontologie permet de modéliser l’habitat à tout instant.
A partir des données capteurs, le modèle de l’habitat se construit.
Les règles permettent de raisonner à partir du contenu de l’ontologie (mécanisme d’inférence)
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Ontologie : Définition
En philosophie : C’est l'étude de l'être en tant qu'être, c'est-à-dire l'étude des propriétés générales
de ce qui existe.
En informatique : C’est un ensemble structuré de concepts. Les concepts sont organisés dans un
graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de composition et d'héritage (au sens objet)
Une ontologie est la spécification d'une conceptualisation d'un domaine de connaissance
Cette définition s'appuie sur deux dimensions : une ontologie est la conceptualisation d'un domaine, c'est-à-dire un choix quant à la
manière de décrire un domaine. c'est par ailleurs la spécification de cette conceptualisation, c'est-à-dire sa description
formelle.
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Pourquoi une ontologie ?
Dans notre cas, on va se servir d’une ontologie pour modéliser notre connaissance envers la maison communicante (individu, objets communicants,…) et ce qui est perçu
Décrit de manière formelle les concepts Représentation sous forme de classes Les relations entre les classes
A partir de règles d’inférence, on va pouvoir raisonner sur les données contextuelles perçues dans l’environnement.
Fournir le service approprié
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Le mécanisme d’inférence
L’inférence est une opération logique par laquelle on admet une proposition en vertu de sa liaison avec d’autres propositions déjà tenues pour vraies.
Nous utilisons SWRL qui est un langage d’ontologie intégrant un langage de règles (OWL+RuleML). OWL est langage de modélisation pour les ontologies (standard du W3C)
Inférence
Je sais ceci
Je sais cela
Que cela me suggère-t-il ?
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Hiérarchie OWL des classes pour l’habitat communicant
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Relations entre les classes
Propriétés
Entre objets ou d’un objet vers une donnée Transitives, inverses, etc.
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Les règles d’inférence
1 - A chaînage arrière
Ensemble de règles à chaînage arrière qui définit ce qu’est une maison occupée et une maison inoccupée.
La première partie précise les conditions nécessaires et suffisantes pour définir ce qu’est une maison occupée.
Une maison occupée doit contenir au moins une personne. La seconde partie définit ce qu’est une maison inoccupée.
Une maison inoccupée est le complément d’une maison occupée.
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Exemple de règles à chaînage arrière
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Les règles
2 - A chaînage avant
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Formation d’une ontologie
Outil pour faire abstraction de la complexité du langage : Protégé développé par Stanford
Unicode URI
XML + NS + xmlschema
RDF + rdfschema
Ontology vocabularySelf-
desc. doc.
Data
Data
Logic
Proof
Rules Trust
OWL
RuleML
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Pourquoi une ontologie ?
Les + Abstraction de haut niveau sémantique
Représentation du contexte
Possibilité de faire de l’intelligence artificielle La notion d’inférence à partir de règles.
L’ouverture des langages de description d’ontologies permet d’étendre les descriptions
Ajout de nouvelles connaissances
Représentation s’appuyant sur des standards XML, RDF, OWL, RuleML
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Pourquoi une ontologie ?
Les -
Nécessite une puissance de calcul assez importante Temps de calcul incompatibles avec du Temps Réel
Attention aux incohérences dans le modèle
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Les services rendus
Notre architecture de perception de contexte : Services C/C Services qui nécessitent
peu d’intelligence
Services composites Services qui agrégent un
ensemble de données
Service ontologie Chargé de faire le pont
entre le bus événementiel et l'ontologie
Service contextuel Services qui sont rendus à
l’habitant et qui sont adaptés au contexte (Appel des secours en cas de chute, ...)
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Intégration d’UPnPUniversal Plug and Play
Les actionneurs sont des objets UPnP. Lors de l’ajout d’un nouvel objet UPnP, un nouvel individu est
créé dans l’ontologie Lors du retrait d’un objet UPnP, l’individu correspondant est
supprimé de l’ontologie Lors de la modification de l’état d’un objet UPnP, son nouvel
état est transmis à l’ontologie
Utilisation d’un bus événementiel
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Expérimentation
Mise en place du scénario « je m’en vais, je reviens » Je suis dans ma maison, j’allume des lampes. Je m’en vais. La
maison se souvient de l’état des objets. Lorsque je reviens, la maison me fournit à nouveau l’état des objets.
Utilisation de capteurs de mouvements Utilisation de matériels X10 pour la commande de prises électriques Découpage d’une pièce en sous-zones (zone entrée, …)
Mise en place du second scénario « je me déplace dans l’habitat »
En fonction de ma position dans la maison, j’obtiens un service. Utilisation de capteurs de mouvements et de matériels X10 Découpage d’une pièce en sous-zones
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Déroulement logiciel
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Constat
Limites Temps de traitement lié au raisonneur (ressources
machines trop faibles) La technologie utilisée (X10) fournit des résultats
aléatoires.
Solutions envisagées Déport du raisonneur Solutions alternatives à l’ontologie ??? Technologie plus robuste (Konnex, BACnet, LonWorks ?)
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Perspectives
Etoffer l'ontologie Intégration Ontologie & Interaction multimodale
Dans telle situation, j’utilise telle modalité
Détection de contextes plus complexes Utilisation de signatures particulières
Détection d’un changement de contexte Extraction des caractéristiques de l’environnement à partir des
données sensorielles Utilisation de capteurs complémentaires : caméra
omnidirectionnelle et télémétre laser
Problème de dérives capteurs Prise en compte du conflit entre les sources de données pour
détecter les erreurs
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Perspectives
Prétraitement sémantique
PC
dép
ort
é
Service fusion
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Conclusion
L'architecture semble robuste Résultats cohérents Nécessité de passer à l'échelle Passer sur du matériel embarqué plus performant
Utilisation de technologies hétérogènes Gros travail d'intégration (Ontologie, capteurs, OSGi,
Java, UPnP)
Vaste chantier !!