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

Goal recognition and deception in path-planning

This thesis argues that investigation of goal recognition and deception in the much studied and well-understood context of path-planning reveals nuances to both problems that have previously gone unnoticed. Contemporary goal recognition systems rely on examination of multiple observations to calculate a probability distribution across goals. The first part of this thesis demonstrates that a distribution with identical rankings to current stateof-the-art can be achieved without any observations apart from a known starting point (such as a door or gate) and where the agent is now. It also presents a closed formula to calculate a radius around any goal of interest within which that goal is guaranteed to be the most probable, without having to calculate any actual probability values. In terms of deception, traditionally there are two strategies: dissimulation (hiding the true) and simulation (showing the false). The second part of this thesis shows that current state-of-the-art goal recognition systems do not cope well with dissimulation that does its work by ‘dazzling’ (i.e., obfuscating with hugely suboptimal plans). It presents an alternative, self-modulating formula that modifies its output when it encounters suboptimality, seeming to ‘know that it does not know’ instead of ‘keep changing its mind’. Deception is often regarded as a ‘yes, no’ proposition (either the target is deceived or they are not). Furthermore, intuitively, deceptive path-planning involves suboptimality and must, therefore, be expensive. This thesis, however, presents a model of deception for path-planning domains within which it is possible (a) to rank paths by their potential to deceive and (b) to generate deceptive paths that are ‘optimally deceptive’ (i.e., deceptive to the maximum extent at the lowest cost)