A Human-Machine Interface Based on Eye Tracking for Controlling and Monitoring a Smart Home Using the Internet of Things

Não consta

Environnement logiciel pour l assistance à l autonomie à domicile (gestion de la dynamique et de l incertitude pour la fourniture sémantique en temps réel de services d assistance)

L hétérogénéité des environnements ainsi que la diversité des profils et des besoins des patients représentent des contraintes majeures qui remettent en question l utilisation à grande échelle des systèmes d assistance à l autonomie à domicile (AAL). En effet, afin de répondre à l évolution de l état des patients et de leurs besoins humains, les environnements AAL sont en évolution continue par l introduction ou la disparition de capteurs, de dispositifs d interaction et de services d assistance. Par conséquent, une plateforme générique et dynamique capable de s adapter à différents environnements et d intégrer de nouveaux capteurs, dispositifs d interaction et services d assistance est requise. La mise en œuvre d un tel aspect dynamique peut produire une situation d incertitude dérivée des problèmes techniques liés à la fiabilité des capteurs ou à des problèmes de réseau. Par conséquent, la notion d incertitude doit être introduite dans la représentation de contexte et la prise de décision afin de faire face à ce problème. Au cours de cette thèse, j ai développé une plateforme dynamique et extensible capable de s adapter à différents environnements et aux besoins des patients. Ceci a été réalisé sur la base de l approche Plug&Play sémantique que j ai proposé. Afin de traiter le problème d incertitude de l information lié à des problèmes techniques, j ai proposé une approche de mesure d incertitude en utilisant les caractéristiques intrinsèques des capteurs et leurs comportements fonctionnels. J ai aussi fourni un modèle de représentation sémantique et de raisonnement avec incertitude associé avec la théorie de Dempster-Shafer (DST) pour la prise de décisionThe heterogeneity of the environments as well as the diversity of patients needs and profiles are major constraints that challenge the spread of ambient assistive living (AAL) systems. AAL environments are usually evolving by the introduction or the disappearance of sensors, devices and assistive services to respond to the evolution of patients conditions and human needs. Therefore, a generic framework that is able to adapt to such dynamic environments and to integrate new sensors, devices and assistive services at runtime is required. Implementing such a dynamic aspect may produce an uncertainty derived from technical problems related to sensors reliability or network problems. Therefore, a notion of uncertain should be introduced in context representation and decision making in order to deal with this problem. During this thesis, I have developed a dynamic and extendible framework able to adapt to different environments and patients needs. This was achieved based on my proposed approach of semantic Plug&Play mechanism. In order to handle the problem of uncertain information related to technical problems, I have proposed an approach for uncertainty measurement based on intrinsic characteristics of the sensors and their functional behaviors, then I have provided a model of semantic representation and reasoning under uncertainty coupled with the Dempster-Shafer Theory of evidence (DST) for decision makingEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Stratégies pour le raisonnement sur le contexte dans les environnements d assistance pour les personnes âgées

Tirant parti de notre expérience avec une approche traditionnelle des environnements d'assistance ambiante (AAL) qui repose sur l'utilisation de nombreuses technologies hétérogènes dans les déploiements, cette thèse étudie la possibilité d'une approche simplifiée et complémentaire, ou seul un sous-ensemble hardware réduit est déployé, initiant un transfert de complexité vers le côté logiciel. Axé sur les aspects de raisonnement dans les systèmes AAL, ce travail a permis à la proposition d'un moteur d'inférence sémantique adapté à l'utilisation particulière à ces systèmes, répondant ainsi à un besoin de la communauté scientifique. Prenant en compte la grossière granularité des données situationnelles disponible avec une telle approche, un ensemble de règles dédiées avec des stratégies d'inférence adaptées est proposé, implémenté et validé en utilisant ce moteur. Un mécanisme de raisonnement sémantique novateur est proposé sur la base d'une architecture de raisonnement inspiré du système cognitif. Enfin, le système de raisonnement est intégré dans un framework de provision de services sensible au contexte, se chargeant de l'intelligence vis-à-vis des données contextuelles en effectuant un traitement des événements en direct par des manipulations ontologiques complexes. L ensemble du système est validé par des déploiements in-situ dans une maison de retraite ainsi que dans des maisons privées, ce qui en soi est remarquable dans un domaine de recherche principalement cantonné aux laboratoiresLeveraging our experience with the traditional approach to ambient assisted living (AAL) which relies on a large spread of heterogeneous technologies in deployments, this thesis studies the possibility of a more stripped down and complementary approach, where only a reduced hardware subset is deployed, probing a transfer of complexity towards the software side, and enhancing the large scale deployability of the solution. Focused on the reasoning aspects in AAL systems, this work has allowed the finding of a suitable semantic inference engine for the peculiar use in these systems, responding to a need in this scientific community. Considering the coarse granularity of situational data available, dedicated rule-sets with adapted inference strategies are proposed, implemented, and validated using this engine. A novel semantic reasoning mechanism is proposed based on a cognitively inspired reasoning architecture. Finally, the whole reasoning system is integrated in a fully featured context-aware service framework, powering its context awareness by performing live event processing through complex ontological manipulation. the overall system is validated through in-situ deployments in a nursing home as well as private homes over a few months period, which itself is noticeable in a mainly laboratory-bound research domainEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Mobility and IoT for the Smart Cities

This book compiles relevant expanded versions of the best articles presented at the Second Ibero-American Congress of Smart Cities (ICSC-CITIES 2019), published in the Special Issue “Mobility and IoT for the Smart Cities” in Smart Cities, MDPI. This book includes articles on urban mobility, as well as on integrated sensors in cities, two relevant subjects related to the development of modern smart cities moving towards sustainability

ContextAA : plateforme sensible au Contexte pour aborder le problème de l’espace intelligent ouvert

Les environnements intelligents traditionnels sont des espaces délimités à l’intérieur desquels il est possible d’offrir un soutien spécialisé à des individus. Bien que ces espaces aient fait la démonstration de leur utilité, l’avènement des technologies mobiles et le gain de mobilité qui en découle pour les individus profitant d’environnements intelligents complique le maintien d’une continuité de service pour ceux-ci. Pourtant, les besoins des individus ne s’estompent pas lorsqu’ils franchissent le pas de la porte de leur logis. C’est pour cette raison que nous avons conçu ContextAA, une plateforme visant à résoudre le problème de la continuité de service dans un contexte d’usagers mobiles à travers un environnement hétérogène où la qualité de la connectivité peut varier. ContextAA se veut une solution générale au problème de l’espace intelligent ouvert, concept qui inclut à la fois les espaces intelligents classiques et celui, plus large et sans frontières prédéterminées, dans lequel tout individu et tout agent est présumé capable de mobilité. En ce sens, ContextAA fait le choix de supporter des variations dans la qualité de service, en fonction de la richesse offerte dans l’environnement immédiat, privilégiant en retour une continuité de service. Les éléments clés de ContextAA sont une architecture répartie reposant sur des composants Hôtes, à l’intérieur desquels logent des Agents standards, participant à l’offre de services de leur Hôte, et des Agents du domaine, chargés d’une mission et opérant sur la base d’une perspective individuée sur le Contexte, que nous nommons le Contexte-selon. Chaque Agent du domaine s’inscrit dans un cycle de vie, et plus spécifiquement dans un cycle opératoire, et peut migrer d’un Hôte à l’autre si cela lui permet de poursuivre sa mission. Au cœur de ContextAA se trouve le Contexte, qui est à la fois langage et objet de langage, données, métadonnées et opérations sur le Contexte. De par le langage du Contexte et de par son architecture où les opérations sont basées sur le Contexte, ContextAA se présente comme une architecture capable d’accommoder des nœuds à faibles ressources, comme on en trouve par exemple dans le monde de l’Internet des objets, et où les Agents sont susceptibles de pouvoir poursuivre leur mission malgré la mobilité de leur Hôte, même lorsque cet Hôte se trouve en situation de connectivité limitée. ContextAA est utilisé sur des projets concrets, comme base sur laquelle sont maintenant construits des outils de plus haut niveau, et permet à la fois de mieux profiter des espaces intelligents traditionnels et d’aborder les problèmes spécifiques à l’espace intelligent ouvert