RFID Localisation For Internet Of Things Smart Homes: A Survey

The Internet of Things (IoT) enables numerous business opportunities in fields as diverse as e-health, smart cities, smart homes, among many others. The IoT incorporates multiple long-range, short-range, and personal area wireless networks and technologies into the designs of IoT applications. Localisation in indoor positioning systems plays an important role in the IoT. Location Based IoT applications range from tracking objects and people in real-time, assets management, agriculture, assisted monitoring technologies for healthcare, and smart homes, to name a few. Radio Frequency based systems for indoor positioning such as Radio Frequency Identification (RFID) is a key enabler technology for the IoT due to its costeffective, high readability rates, automatic identification and, importantly, its energy efficiency characteristic. This paper reviews the state-of-the-art RFID technologies in IoT Smart Homes applications. It presents several comparable studies of RFID based projects in smart homes and discusses the applications, techniques, algorithms, and challenges of adopting RFID technologies in IoT smart home systems.Comment: 18 pages, 2 figures, 3 table

Location estimation in smart homes setting with RFID systems

Indoor localisation technologies are a core component of Smart Homes. Many applications within Smart Homes benefit from localisation technologies to determine the locations of things, objects and people. The tremendous characteristics of the Radio Frequency Identification (RFID) systems have become one of the enabler technologies in the Internet of Things (IOT) that connect objects and things wirelessly. RFID is a promising technology in indoor positioning that not only uniquely identifies entities but also locates affixed RFID tags on objects or subjects in stationary and real-time. The rapid advancement in RFID-based systems has sparked the interest of researchers in Smart Homes to employ RFID technologies and potentials to assist with optimising (non-) pervasive healthcare systems in automated homes. In this research localisation techniques and enabled positioning sensors are investigated. Passive RFID sensors are used to localise passive tags that are affixed to Smart Home objects and track the movement of individuals in stationary and real-time settings. In this study, we develop an affordable passive localisation platform using inexpensive passive RFID sensors. To fillful this aim, a passive localisation framework using minimum tracking resources (RFID sensors) has been designed. A localisation prototype and localisation application that examined the affixed RFID tag on objects to evaluate our proposed locaisation framework was then developed. Localising algorithms were utilised to achieve enhanced accuracy of localising one particular passive tag which that affixed to target objects. This thesis uses a general enough approach so that it could be applied more widely to other applications in addition to Health Smart Homes. A passive RFID localising framework is designed and developed through systematic procedures. A localising platform is built to test the proposed framework, along with developing a RFID tracking application using Java programming language and further data analysis in MATLAB. This project applies localisation procedures and evaluates them experimentally. The experimental study positively confirms that our proposed localisation framework is capable of enhancing the accuracy of the location of the tracked individual. The low-cost design uses only one passive RFID target tag, one RFID reader and three to four antennas

Méthode hybride de reconnaissance d'activités pour les habitats intelligents

Le vieillissement de la population nord-américaine est un problème auquel il faudra faire face dans les prochaines années. L’espérance de vie des êtres humains ne cesse d’augmenter et bien que cela soit une bonne nouvelle, cette situation comporte de nombreux défis auxquels nous devrons trouver des solutions prochainement. Les personnes âgées en perte d’autonomie ont besoin d'aide quotidiennement et les ressources humaines disponibles ne seront certainement pas suffisantes. Pour remédier à la situation, les habitats intelligents sont certainement l’une des solutions les plus viables et prometteuses. Depuis quelques années, nombreuses sont les équipes de chercheurs à travers le monde qui travaillent à développer ce type de résidence. Principalement, les habitats permettraient d’apporter l'aide nécessaire aux personnes âgées afin qu’ils puissent continuer à vivre en toute sécurité et de façon autonome. Pour ce faire, les habitats sont habituellement munis de nombreux capteurs et effecteurs. Précisément, les capteurs permettent de recueillir des informations sur l’environnement et les effecteurs permettent d’interagir avec le résident. Cependant, afin d’être en mesure d’aider les résidents, les informations reçues doivent être traitées par des systèmes intelligents. Ces systèmes complexes tentent de comprendre et reconnaître les activités. Bien que les informaticiens puissent exploiter les algorithmes de reconnaissance existants, le contexte comporte son lot de défis. Le traitement de l’information doit se faire en temps réel et avec des capteurs non intrusifs. Sans compter l’incertitude dans la prise de connaissance qui est omniprésente et la variété des activités possibles qui est l’un des principaux problèmes auxquels les chercheurs font face. D’ailleurs, à ce sujet, les chercheurs s’entendent pour dire que l’utilisation d’un seul type de capteur pour reconnaître l'ensemble des activités est loin d’être suffisante. Des systèmes polyvalents qui utilisent plusieurs agents sont sans contredit nécessaires afin de pallier cette problématique. Afin de trouver des solutions viables, ce mémoire propose d’évaluer et de formaliser un nouveau système qui permet de reconnaître un grand éventail d’activités par sa robustesse et sa diversité. Le nouveau système hybride de reconnaissance d’activités utilise à la fois les informations traitées d’un système de localisation par radiofréquence et d’un système d’analyse de signatures électriques. Par conséquent, la contribution théorique de ce mémoire est de proposer un système hybride utilisant des données hétérogènes. Enfin, la contribution pratique et expérimentale de ce mémoire consiste en l’implémentation du modèle dans un laboratoire à la fine pointe de la technologie. Afin de valider la nouvelle approche, les résultats obtenus seront comparés avec ceux des autres approches connues

Human activity recognition in smart homes based on passive RFID localization

Modern societies are facing an important ageing of their population leading to arising economical and sociological challenges such as the pressure on health support services for semi-autonomous persons. Smart home technology is considered by many researchers as a promising potential solution to help supporting the needs of elders. It aims to provide cognitive assistance by taking decisions, such as giving hints, suggestions and reminders, with different kinds of effectors (light, sound, screen, etc.) to a resident suffering from cognitive deficits in order to foster their autonomy. To implement such technology, the first challenge we need to overcome is the recognition of the ongoing inhabitant activity of daily living (ADL). Moreover, to assist him correctly, we also need to be able to detect the cognitive errors he performs. Therefore, we present in this paper a new affordable activity recognition system, based on passive RFID technology, able to detect errors related to cognitive impairment in morning routines. The entire system relies on an innovative model of elliptical trilateration with several filters, and on an ingenious representation of activities with spatial zones. This system has been implemented and deployed in a real smart home prototype. We also present the promising results of a first experiment conducted on this new activity recognition system with real cases scenarios about morning routines