A Discrete event model for multiple inhabitants location tracking

6 pagesInternational audienceSmart Home technologies are aiming to improve the comfort and safety of the inhabitants into their houses. To achieve this goal, online indoor location tracking of the inhabitants is often used to monitor the air conditioning, to detect dangerous situations and for many other applications. In this paper, it is proposed an approach to build a model allowing dynamic tracking of several persons in their house. A method to construct such a model by using finite automata and Discrete Event System (DES) paradigms is presented. An approach to reduce the size of the model is also introduced. Finally, an efficient algorithm for location tracking is proposed. For the sake of better understanding, an illustrative example is used throughout the paper

A comparative study of three model-based FDI approaches for Discrete Event Systems

6 pagesInternational audienceIn this paper three model-based Fault Detection and Isolation (FDI) approaches for Discrete Event Systems (DES) are evaluated. The considered approaches are the diagnoser approach, the templates approach and the residual approach. The investigated methods have different characteristics like timed / non-timed behavior and fault-free / faulty system models with important impacts on the model-building process and the respective effectiveness. By applying the three methods to the same benchmark system, their respective performances are analyzed in terms of fault detection and fault isolation ability, complexity of implementation and avoidance of false alarms

Timed residuals for fault detection and isolation in discrete event systems

6 pagesInternational audienceIn this paper a new attempt for fault detection and isolation in discrete event systems is proposed. An identified model constitutes a timed observer of the fault-free system behavior. Non-acceptable plant operation is detected by comparing the behavior of the model with the observed system output. For fault isolation, timed residuals and generic fault symptoms - early and late events - are introduced. Time bounds are composed using Boolean conditions and statistical analysis. In case of a fault, timed and untimed residuals are concluded in order to refine a set of potential faulty candidates. The method is applied to the given benchmark system of a virtual production plant with an external controller

Ein ereignisdiskreter Ansatz zur modellbasierten Lokalisierung der Bewohner in intelligenten Wohnungen

L'espérance de vie a augmenté dans les dernières décennies et devrait continuer à croître dans les prochaines années. Cette augmentation entraîne de nouveaux défis concernant l'autonomie et l'indépendance des personnes âgées. Le développement d'habitats intelligents est une piste pour répondre à ces défis et permettre aux personnes de vivre plus longtemps dans un environnement sûr et confortable. Rendre un habitat intelligent consiste à y installer des capteurs, des actionneurs et un contrôleur afin de pouvoir prendre en compte le comportement de ses habitants et agir sur leur environnement, pour améliorer leur sécurité, leur santé et leur confort. La plupart de ces approches s'appuient sur la localisation en temps réel des habitants dans leur habitat. Dans cette thèse, une nouvelle approche complète permettant la localisation d'un nombre a priori inconnu d'habitants basée sur le modèle est proposée. Cette approche tire parti des paradigmes, de la théorie et des outils des Systèmes à Événements Discrets. L'utilisation des automates à états finis pour modéliser le mouvement détectable des habitants ainsi que des méthodes permettant de construire ces modèles ont été développées. A partir de ces modèles automates finis, plusieurs algorithmes permettant de localiser de manière efficace les habitants ont été définis. Enfin, plusieurs approches pour l'évaluation des performances de l'instrumentation d'un habitat intelligent pour un objectif de localisation ont été proposées. La méthode a également été totalement implémentée et mise à l'épreuve. Tout au long de cette thèse, les différentes contributions sont illustrées à l'aide de cas d'étude.Life expectancy has continuously increased in most countries over the last decades and will probably continue to increase in the future. This leads to new challenges relative to the autonomy and the independence of elderly. The development of Smart Homes is a direction to face these challenges and to enable people to live longer in a safe and comfortable environment. Making a home smart consists in placing sensors, actuators and a controller in the house in order to take into account the behavior of their inhabitants and to act on their environment to improve their safety, health and comfort. Most of these approaches are based on the real-time indoor Location Tracking of the inhabitants. In this thesis, a whole new approach for model-based Location Tracking of an a priori unknown number of inhabitants is proposed. This approach is based on Discrete Event Systems paradigms, theory and tools. The usage of Finite Automata (FA) to model the detectable motion of the inhabitants as well as different methods to create such FA models have been developed. Based on these models, algorithms to perform efficient Location Tracking are defined. Finally, several approaches aiming at evaluating the relevance of the instrumentation of a Smart Home with the objective of Location Tracking are proposed. The approach has also been fully implemented and tested. Throughout the thesis, the different contributions are illustrated on case studies.In den meisten Industrieländern ist die Lebenserwartung in den letzten Jahrzehnten fortlaufend gestiegen und wird höchstwahrscheinlich noch weiter steigen. Dieser Anstieg führt zu neuen Herausforderungen hinsichtlich der Autonomie und Unabhängigkeit von älteren Menschen. Die Entwicklung von intelligenten Wohnungen ist ein Weg diesen Herausforderungen zu begegnen und es den Menschen zu ermöglichen länger in einer sicheren und komfortablen Umgebung zu leben. Dazu stattet man solcheWohnungen mit Sensoren, Aktoren sowie einem Controller aus. Dies erm öglicht es, in Abhängigkeit vom Verhalten der Bewohner, dieWohnumgebung so zu beein_ussen, dass sich Sicherheit, Gesundheit und Komfort verbessern. Ansätze, die dies zum Ziel haben, basieren meistens auf Methoden, die es ermöglichen Menschen innerhalb ihrer Wohnung in Echtzeit zu lokalisieren. In dieser Dissertation wird daher ein neuer Ansatz für eine modellbasierte Lokalisierung einer a priori unbekannten Anzahl von Bewohnern vorgestellt. Dieser Ansatz fuÿt auf der Theorie, den Paradigmen und den Werkzeugen aus dem Gebiet der ereignisdiskreten Systeme. Es werden endliche Automaten eingesetzt, um die von den Sensoren erfassbaren Bewohnerbewegungen zu modellieren. Verschiedene Verfahren zur Erzeugung solcher Automaten werden gezeigt. Basierend auf diesen Modellen warden Algorithmen de_niert, mittels derer die Bewohner wirksam lokalisiert werden können. Abschlieÿend werden Methoden vorgeschlagen, die dazu dienen die Relevanz der Sensorinstrumentierung für die Lokalisierung zu bewerten. Die entwickelten Verfahren werden in der Dissertation durchgehend anhand von Fallbeispielen erläutert. Der gesamte Ansatz wurde implementiert und erprobt

Une approche orientée événements discrets pour la localisation des habitants dans des habitats intelligents basée sur le modèle

In den meisten Industrieländern ist die Lebenserwartung in den letzten Jahrzehnten fortlaufend gestiegen und wird höchstwahrscheinlich noch weiter steigen. Dieser Anstieg führt zu neuen Herausforderungen hinsichtlich der Autonomie und Unabhängigkeit von älteren Menschen. Die Entwicklung von intelligenten Wohnungen ist ein Weg diesen Herausforderungen zu begegnen und es den Menschen zu ermöglichen länger in einer sicheren und komfortablen Umgebung zu leben. Dazu stattet man solcheWohnungen mit Sensoren, Aktoren sowie einem Controller aus. Dies erm öglicht es, in Abhängigkeit vom Verhalten der Bewohner, dieWohnumgebung so zu beein_ussen, dass sich Sicherheit, Gesundheit und Komfort verbessern. Ansätze, die dies zum Ziel haben, basieren meistens auf Methoden, die es ermöglichen Menschen innerhalb ihrer Wohnung in Echtzeit zu lokalisieren. In dieser Dissertation wird daher ein neuer Ansatz für eine modellbasierte Lokalisierung einer a priori unbekannten Anzahl von Bewohnern vorgestellt. Dieser Ansatz fuÿt auf der Theorie, den Paradigmen und den Werkzeugen aus dem Gebiet der ereignisdiskreten Systeme. Es werden endliche Automaten eingesetzt, um die von den Sensoren erfassbaren Bewohnerbewegungen zu modellieren. Verschiedene Verfahren zur Erzeugung solcher Automaten werden gezeigt. Basierend auf diesen Modellen warden Algorithmen de_niert, mittels derer die Bewohner wirksam lokalisiert werden können. Abschlieÿend werden Methoden vorgeschlagen, die dazu dienen die Relevanz der Sensorinstrumentierung für die Lokalisierung zu bewerten. Die entwickelten Verfahren werden in der Dissertation durchgehend anhand von Fallbeispielen erläutert. Der gesamte Ansatz wurde implementiert und erprobt.Life expectancy has continuously increased in most countries over the last decades and will probably continue to increase in the future. This leads to new challenges relative to the autonomy and the independence of elderly. The development of Smart Homes is a direction to face these challenges and to enable people to live longer in a safe and comfortable environment. Making a home smart consists in placing sensors, actuators and a controller in the house in order to take into account the behavior of their inhabitants and to act on their environment to improve their safety, health and comfort. Most of these approaches are based on the real-time indoor Location Tracking of the inhabitants. In this thesis, a whole new approach for model-based Location Tracking of an a priori unknown number of inhabitants is proposed. This approach is based on Discrete Event Systems paradigms, theory and tools. The usage of Finite Automata (FA) to model the detectable motion of the inhabitants as well as different methods to create such FA models have been developed. Based on these models, algorithms to perform efficient Location Tracking are defined. Finally, several approaches aiming at evaluating the relevance of the instrumentation of a Smart Home with the objective of Location Tracking are proposed. The approach has also been fully implemented and tested. Throughout the thesis, the different contributions are illustrated on case studies.L'espérance de vie a augmenté dans les dernières décennies et devrait continuer à croître dans les prochaines années. Cette augmentation entraîne de nouveaux défis concernant l'autonomie et l'indépendance des personnes âgées. Le développement d'habitats intelligents est une piste pour répondre à ces défis et permettre aux personnes de vivre plus longtemps dans un environnement sûr et confortable. Rendre un habitat intelligent consiste à y installer des capteurs, des actionneurs et un contrôleur afin de pouvoir prendre en compte le comportement de ses habitants et agir sur leur environnement, pour améliorer leur sécurité, leur santé et leur confort. La plupart de ces approches s'appuient sur la localisation en temps réel des habitants dans leur habitat. Dans cette thèse, une nouvelle approche complète permettant la localisation d'un nombre a priori inconnu d'habitants basée sur le modèle est proposée. Cette approche tire parti des paradigmes, de la théorie et des outils des Systèmes à Événements Discrets. L'utilisation des automates à états finis pour modéliser le mouvement détectable des habitants ainsi que des méthodes permettant de construire ces modèles ont été développées. A partir de ces modèles automates finis, plusieurs algorithmes permettant de localiser de manière efficace les habitants ont été définis. Enfin, plusieurs approches pour l'évaluation des performances de l'instrumentation d'un habitat intelligent pour un objectif de localisation ont été proposées. La méthode a également été totalement implémentée et mise à l'épreuve. Tout au long de cette thèse, les différentes contributions sont illustrées à l'aide de cas d'étude

Indoor Location Tracking Based on a Discrete Event Model

4 pagesInternational audienceSome Ambient Assisted Living approaches are based on location tracking of the inhabitant. In this paper special finite automata are introduced to describe the dynamic indoor tracking process. A method to systematically generate the automaton is presented only using the topology and the sensor instrumentation of the house. Based on the discrete event model of the automaton an algorithm for location tracking has been developed. To clarify the foregoing an illustrative example is used throughout the paper

Une approche orientée événements discrets pour la localisation des habitants dans des habitats intelligents basée sur le modèle

L'espérance de vie a augmenté dans les dernières décennies et devrait continuer à croître dans les prochaines années. Cette augmentation entraîne de nouveaux défis concernant l'autonomie et l'indépendance des personnes âgées. Le développement d'habitats intelligents est une piste pour répondre à ces défis et permettre aux personnes de vivre plus longtemps dans un environnement sûr et confortable. Rendre un habitat intelligent consiste à y installer des capteurs, des actionneurs et un contrôleur afin de pouvoir prendre en compte le comportement de ses habitants et agir sur leur environnement, pour améliorer leur sécurité, leur santé et leur confort. La plupart de ces approches s'appuient sur la localisation en temps réel des habitants dans leur habitat. Dans cette thèse, une nouvelle approche complète permettant la localisation d'un nombre a priori inconnu d'habitants basée sur le modèle est proposée. Cette approche tire parti des paradigmes, de la théorie et des outils des Systèmes à Événements Discrets. L'utilisation des automates à états finis pour modéliser le mouvement détectable des habitants ainsi que des méthodes permettant de construire ces modèles ont été développées. A partir de ces modèles automates finis, plusieurs algorithmes permettant de localiser de manière efficace les habitants ont été définis. Enfin, plusieurs approches pour l'évaluation des performances de l'instrumentation d'un habitat intelligent pour un objectif de localisation ont été proposées. La méthode a également été totalement implémentée et mise à l'épreuve. Tout au long de cette thèse, les différentes contributions sont illustrées à l'aide de cas d'étude.Life expectancy has continuously increased in most countries over the last decades and will probably continue to increase in the future. This leads to new challenges relative to the autonomy and the independence of elderly. The development of Smart Homes is a direction to face these challenges and to enable people to live longer in a safe and comfortable environment. Making a home smart consists in placing sensors, actuators and a controller in the house in order to take into account the behavior of their inhabitants and to act on their environment to improve their safety, health and comfort. Most of these approaches are based on the real-time indoor Location Tracking of the inhabitants. In this thesis, a whole new approach for model-based Location Tracking of an a priori unknown number of inhabitants is proposed. This approach is based on Discrete Event Systems paradigms, theory and tools. The usage of Finite Automata (FA) to model the detectable motion of the inhabitants as well as different methods to create such FA models have been developed. Based on these models, algorithms to perform efficient Location Tracking are defined. Finally, several approaches aiming at evaluating the relevance of the instrumentation of a Smart Home with the objective of Location Tracking are proposed. The approach has also been fully implemented and tested. Throughout the thesis, the different contributions are illustrated on case studies.CACHAN-ENS (940162301) / SudocSudocFranceF

A DES Simulator for Location Tracking of Inhabitants in Smart Home

6 pagesInternational audienceIn previous works we showed that, in return for some assumptions, indoor Location Tracking (LT) can be formulated as a Discrete Event Systems (DES) problem. We proposed a method for constructing Finite Automata (FA) models on which LT is performed online for single or multiple inhabitants. However, the accuracy of LT strongly depends on the choices of the designer concerning topology (in particular the splitting of the dwelling in zones) and the number and placement of sensors. To evaluate the impact of these choices onto the efficiency of the LT, we proposed an analytical approach that allows determining asymptotic performance criteria. This performance evaluation does not take into account the human behavior (real time moving of inhabitants) which is very difficult to model. In order to include the inhabitants behavior, and thus to improve the performance evaluation by considering dynamic criteria, we propose in this paper a discrete event simulation approach that allows to emulate the smart home and to immerse the human operator into this environment without having to model the human behavior

E-santé et maison intelligente : Une approche à travers le prisme des Systèmes à Evénements Discrets

National audienceLe vieillissement de la population appelle à repenser l'organisation des soins dans la société en considérant un continuum de cette organisation des maisons personnelles aux hôpitaux. Pour répondre à cette problématique de gestion de la santé à domicile, les nouvelles technologies permettent de rendre intelligentes les habitations, améliorant ainsi le confort et la sécurité de ses habitants. Cependant, cette intelligence est encore souvent mal perçue par les habitants car trop intrusive ou invasive. Les paradigmes des systèmes à événements discrets peuvent être pertinents pour améliorer le confort et la sécurité tout en respectant la vie privée. Dans ce papier, nous les appliquons à la localisation des personnes et à l'identification des activités des habitants. Nous souhaitons également aller plus loin en étant capable de détecter les évolutions de comportements, représentant une aggravation de la santé de l'habitant