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Wifi

Principe

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0.1 WIFI
0.1.1 Principe
Avec les systèmes standard WLAN ou WPAN où les transmetteurs et récepteurs ne sont
pas synchronisés, les seules données disponibles pour la localisation de transmetteurs mo-
biles sont les indications de puissances des signaux reçus (RSS : Received Signal Strength)
des transmetteurs xes ou points d'accès. Comme la propagation des ondes RF dans un en-
vironnement intérieur n'est pas aisément modélisable, on ne peut pas déduire de données
de distance précise à partir des RSS excluant ainsi l'utilisation de la multi-latération. La
méthode la plus courante, décrite dans [1], est de créer une base de données de vecteurs
RSS correspondant à une discrétisation des positions dans un bâtiment. Le principe de la
technique de ngerprinting est de trouver la meilleure correspondance entre le vecteur RSS
mesuré par le dispositif mobile et ceux conservés dans une base de données, et d'estimer la
position à partir de cette correspondance.
0.1.2 Etat de l'art des solutions
La position obtenue par ce principe uctue énormément de manière imprévisible, même
lorsque le dispositif ne bouge pas. Un ltre de Kalman peut être utilisé an de lisser les tra-
jectoires mais il ne prendra cependant pas en compte certaines informations supplémentaires
telles que le plan de l'environnement. La solution que nous avons utilisée est l'application
d'un ltre particulaire [2] qui représente la fonction de densité de probabilité de la locali-
sation d'une cible à partir d'un ensemble aléatoire de particules pondérées montrés par la
gure 1. Chaque position de particule est mise à jour de manière itérative en tenant compte
des contraintes obtenues à partir du plan du bâtiment (éliminant les particules traversant les
murs) ainsi que d'un modèle de déplacement de la cible.
0.1.3 Limitations
La précision moyenne d'une information de localisation obtenue à partir de cette technique
de ngerprinting de donnée WiFi est médiocre, environ 3m. Cette précision pourrait être
améliorée en densiant les mesures d'initialisation de la base de donnée de vecteurs RSS.
L'acquisition d'une base de donnée complète est une tâche longue et fastidieuse qui doit
être réactualisée à chaque changement de l'environnement électromagnétique et peut aussi
dépendre de la forme du transmetteur intégré du dispositif (par exemple selon qu'il s'agit d'un
PDA ou un ordinateur portable). Cette acquisition pourrait être entièrement automatisée en
utilisant un robot mobile. . . Néanmoins, tout en considérant ces limitations, nous montrons
par la suite que l'information de position obtenue peut être utilisée en combinaison avec
des techniques plus précises en la considérant comme étant plutôt orientée ensembliste et à
l'échelle d'une pièce plutôt que basé coordonnées.
0.1.4 Identication par Radio Fréquence (RFID)
Principe Nous nous intéressons ici aux étiquettes électroniques (tags) passives. Peu
chères et ne nécessitant pas de stockage d'énergie, elles peuvent être intégrés dans tous les
1
Figure 1  L'image du haut montre l'estimation de la localisation WiFi (avec un nuage de particules) à l'échelle du
bâtiment ; le plan en dessous représente le résultat de la combinaison de la localisation WiFi/Vision à l'échelle de la pièce.
2
objets de la vie courante nécessitant d'être identiés et localisés [3]. En émettant un signal de
fréquence radio de faible puissance par l'intermédiaire de son antenne, le lecteur de tag fournit
l'énergie susante à la puce électronique du tag pour que celui-ci retransmette à travers sa
propre antenne un signal modulé représentant l'identiant numérique du tag, correspondant
à une chaîne de bit stocké dans la puce. La portée d'un lecteur est fonction de sa puissance
d'émission, de la taille de son antenne, de la taille de l'antenne du tag, de leur orientation
relative ainsi que de la présence dans leur voisinage de structures métalliques. La technologie
RFID est très able et ne peut fournir de fausses détections : lorsqu'un tag est détecté, nous
pouvons considérer à 100% que celui-ci se trouve dans le champs du lecteur. La réciproque
n'est pas vraie, en eet, un tag peut traverser le champ d'un lecteur sans pour autant être
détecté.
Etat de l'art des solutions Il y a deux utilisations possibles pour fournir une infor-
mation de localisation à partir de la technologie RFID. Une première consiste à répandre
une multitude de tags passifs dans l'environnement et xer un lecteur sur un dispositif ou
sur l'utilisateur an de localiser le lecteur par rapport aux tags. Une extrapolation de cette
idée a été proposée [4], qui consiste à répandre des tags sur toutes les surfaces de l'envi-
ronnement. L'inconvénient majeur de cette solution est que l'utilisateur ou l'objet localisé
doit être équipé d'un lecteur autonome. Cette contrainte implique une réduction de la portée
(quelques centimètres) à cause de la taille réduite de son antenne et de ses contraintes éner-
gétiques en tant que dispositif autonome. L'autre inconvénient est que la localisation se fait
nécessairement par rapport à des surfaces ou des objets où se trouvent les tags, et non dans
l'espace. Ces inconvénients pourraient être minimisés en xant par exemple les tags au sol et
les lecteurs dans les chaussures de l'utilisateur, cependant l'utilisation de chaussures dédiées
ne satisfait pas les besoins spéciés dans la section 2. Cette solution est donc acceptable
pour des tâches de gestion d'inventaire où l'interaction est explicite, ou pour la détection
de position de robots mobiles [5] qui n'ont pas les mêmes contraintes énergétiques, mais pas
pour des applications plus générales d'environnement intelligent où cela va à l'encontre des
principes de l'utilisation des informations de localisation comme éléments de contexte pour
l'interaction implicite. Dans une seconde utilisation plus classique, des lecteurs xes sont
disposés dans des emplacements critiques dans l'environnement et les tags sont intégrés aux
dispositifs mobiles ou portés par l'utilisateur pour être localisés. Dans cette solution il est
possible d'utiliser des lecteurs plus puissants, potentiellement avec de grandes antennes, ainsi
leur portée peut être de l'ordre d'un mètre.
Limitations La localisation RFID a pour principale limitation d'être discrète par na-
ture, fournissant une précision liée à la nature discrète de cette information discrète. Ceci
provient de l'utilisation du modèle ensembliste de l'espace pour exprimer l'information de lo-
calisation par cette technologie. An d'aner cette information de localisation ensembliste,
la position ainsi que l'environnement entourant le lecteur tel que les murs, les portes, les
tables ou les objets métalliques doivent être pris en compte. Dans l'objectif d'obtenir de
cette manière une information de localisation complète il serait nécessaire de faire un pavage
de l'environnement avec de multiples lecteurs dont les régions de détection formeraient dans
l'idéal un recouvrement complet. Ceci est envisageable pour des applications spéciques de
gestion d'inventaire comme pour la localisation d'objets sur des étagères où chaque étagère
3
est équipée d'une antenne. Une possibilité an de contourner la nature discrète des RFID
ainsi que d'améliorer indirectement la précision, et d'utiliser un modèle ou ou statistique
pour les transitions entre l'intérieur et l'extérieur du champ de l'antenne : l'intégration tem-
porelle de l'oscillation discrète des valeurs de détection à la frontière du champ de l'antenne
peut dénir une fonction caractéristique oue avec une transition lissée [6], alors qu'en te-
nant compte d'un modèle de déplacement humain il est possible d'identier une distribution
statistique continue. En résumé, nous devons composer avec une information de localisation
RFID lacunaire, discrète et limitée, et déterminer comment nous pouvons l'améliorer cela en
combinant cette information avec d'autres technologies.
4
Bibliographie
[1] P. Bahl, V.N. Padmanabhan, RADAR : An in-building RF-based user location and tra-
cking system. in Proceedings IEEE Infocom 2000, Tel Aviv, pp. 775-784 (2000)
[2] F. Evennou, F. Marx, E. F Novakov : Map-aided indoor mobile positioning system using
particle lter. WCNC (2005)
[3] R. Want, K. Fishkin, A. Gujar, B. Harrison : Bridging physical and virtual worlds with
electronic tags. CHI, pp. 370-377 (1999)
[4] J. Bohn, F. Mattern : Super-Distributed RFID Tag Infrastructures, EUSAI (2004)
[5] D. Hähnel, W. Burgard, D. Fox, K. Fishkin, M. Philipose : Mapping and Localization
with RFID technology. in Proceedings IEEE ICAR (2004)
[6] K. Fishkin, B. Jiang, M. Philipose, S. Roy : Unobtrusive detection of interactions with
RFID-tagged object. UbiComp, Nottingham, September (2004)
5

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  • 1. 0.1 WIFI 0.1.1 Principe Avec les systèmes standard WLAN ou WPAN où les transmetteurs et récepteurs ne sont pas synchronisés, les seules données disponibles pour la localisation de transmetteurs mo- biles sont les indications de puissances des signaux reçus (RSS : Received Signal Strength) des transmetteurs xes ou points d'accès. Comme la propagation des ondes RF dans un en- vironnement intérieur n'est pas aisément modélisable, on ne peut pas déduire de données de distance précise à partir des RSS excluant ainsi l'utilisation de la multi-latération. La méthode la plus courante, décrite dans [1], est de créer une base de données de vecteurs RSS correspondant à une discrétisation des positions dans un bâtiment. Le principe de la technique de ngerprinting est de trouver la meilleure correspondance entre le vecteur RSS mesuré par le dispositif mobile et ceux conservés dans une base de données, et d'estimer la position à partir de cette correspondance. 0.1.2 Etat de l'art des solutions La position obtenue par ce principe uctue énormément de manière imprévisible, même lorsque le dispositif ne bouge pas. Un ltre de Kalman peut être utilisé an de lisser les tra- jectoires mais il ne prendra cependant pas en compte certaines informations supplémentaires telles que le plan de l'environnement. La solution que nous avons utilisée est l'application d'un ltre particulaire [2] qui représente la fonction de densité de probabilité de la locali- sation d'une cible à partir d'un ensemble aléatoire de particules pondérées montrés par la gure 1. Chaque position de particule est mise à jour de manière itérative en tenant compte des contraintes obtenues à partir du plan du bâtiment (éliminant les particules traversant les murs) ainsi que d'un modèle de déplacement de la cible. 0.1.3 Limitations La précision moyenne d'une information de localisation obtenue à partir de cette technique de ngerprinting de donnée WiFi est médiocre, environ 3m. Cette précision pourrait être améliorée en densiant les mesures d'initialisation de la base de donnée de vecteurs RSS. L'acquisition d'une base de donnée complète est une tâche longue et fastidieuse qui doit être réactualisée à chaque changement de l'environnement électromagnétique et peut aussi dépendre de la forme du transmetteur intégré du dispositif (par exemple selon qu'il s'agit d'un PDA ou un ordinateur portable). Cette acquisition pourrait être entièrement automatisée en utilisant un robot mobile. . . Néanmoins, tout en considérant ces limitations, nous montrons par la suite que l'information de position obtenue peut être utilisée en combinaison avec des techniques plus précises en la considérant comme étant plutôt orientée ensembliste et à l'échelle d'une pièce plutôt que basé coordonnées. 0.1.4 Identication par Radio Fréquence (RFID) Principe Nous nous intéressons ici aux étiquettes électroniques (tags) passives. Peu chères et ne nécessitant pas de stockage d'énergie, elles peuvent être intégrés dans tous les 1
  • 2. Figure 1 L'image du haut montre l'estimation de la localisation WiFi (avec un nuage de particules) à l'échelle du bâtiment ; le plan en dessous représente le résultat de la combinaison de la localisation WiFi/Vision à l'échelle de la pièce. 2
  • 3. objets de la vie courante nécessitant d'être identiés et localisés [3]. En émettant un signal de fréquence radio de faible puissance par l'intermédiaire de son antenne, le lecteur de tag fournit l'énergie susante à la puce électronique du tag pour que celui-ci retransmette à travers sa propre antenne un signal modulé représentant l'identiant numérique du tag, correspondant à une chaîne de bit stocké dans la puce. La portée d'un lecteur est fonction de sa puissance d'émission, de la taille de son antenne, de la taille de l'antenne du tag, de leur orientation relative ainsi que de la présence dans leur voisinage de structures métalliques. La technologie RFID est très able et ne peut fournir de fausses détections : lorsqu'un tag est détecté, nous pouvons considérer à 100% que celui-ci se trouve dans le champs du lecteur. La réciproque n'est pas vraie, en eet, un tag peut traverser le champ d'un lecteur sans pour autant être détecté. Etat de l'art des solutions Il y a deux utilisations possibles pour fournir une infor- mation de localisation à partir de la technologie RFID. Une première consiste à répandre une multitude de tags passifs dans l'environnement et xer un lecteur sur un dispositif ou sur l'utilisateur an de localiser le lecteur par rapport aux tags. Une extrapolation de cette idée a été proposée [4], qui consiste à répandre des tags sur toutes les surfaces de l'envi- ronnement. L'inconvénient majeur de cette solution est que l'utilisateur ou l'objet localisé doit être équipé d'un lecteur autonome. Cette contrainte implique une réduction de la portée (quelques centimètres) à cause de la taille réduite de son antenne et de ses contraintes éner- gétiques en tant que dispositif autonome. L'autre inconvénient est que la localisation se fait nécessairement par rapport à des surfaces ou des objets où se trouvent les tags, et non dans l'espace. Ces inconvénients pourraient être minimisés en xant par exemple les tags au sol et les lecteurs dans les chaussures de l'utilisateur, cependant l'utilisation de chaussures dédiées ne satisfait pas les besoins spéciés dans la section 2. Cette solution est donc acceptable pour des tâches de gestion d'inventaire où l'interaction est explicite, ou pour la détection de position de robots mobiles [5] qui n'ont pas les mêmes contraintes énergétiques, mais pas pour des applications plus générales d'environnement intelligent où cela va à l'encontre des principes de l'utilisation des informations de localisation comme éléments de contexte pour l'interaction implicite. Dans une seconde utilisation plus classique, des lecteurs xes sont disposés dans des emplacements critiques dans l'environnement et les tags sont intégrés aux dispositifs mobiles ou portés par l'utilisateur pour être localisés. Dans cette solution il est possible d'utiliser des lecteurs plus puissants, potentiellement avec de grandes antennes, ainsi leur portée peut être de l'ordre d'un mètre. Limitations La localisation RFID a pour principale limitation d'être discrète par na- ture, fournissant une précision liée à la nature discrète de cette information discrète. Ceci provient de l'utilisation du modèle ensembliste de l'espace pour exprimer l'information de lo- calisation par cette technologie. An d'aner cette information de localisation ensembliste, la position ainsi que l'environnement entourant le lecteur tel que les murs, les portes, les tables ou les objets métalliques doivent être pris en compte. Dans l'objectif d'obtenir de cette manière une information de localisation complète il serait nécessaire de faire un pavage de l'environnement avec de multiples lecteurs dont les régions de détection formeraient dans l'idéal un recouvrement complet. Ceci est envisageable pour des applications spéciques de gestion d'inventaire comme pour la localisation d'objets sur des étagères où chaque étagère 3
  • 4. est équipée d'une antenne. Une possibilité an de contourner la nature discrète des RFID ainsi que d'améliorer indirectement la précision, et d'utiliser un modèle ou ou statistique pour les transitions entre l'intérieur et l'extérieur du champ de l'antenne : l'intégration tem- porelle de l'oscillation discrète des valeurs de détection à la frontière du champ de l'antenne peut dénir une fonction caractéristique oue avec une transition lissée [6], alors qu'en te- nant compte d'un modèle de déplacement humain il est possible d'identier une distribution statistique continue. En résumé, nous devons composer avec une information de localisation RFID lacunaire, discrète et limitée, et déterminer comment nous pouvons l'améliorer cela en combinant cette information avec d'autres technologies. 4
  • 5. Bibliographie [1] P. Bahl, V.N. Padmanabhan, RADAR : An in-building RF-based user location and tra- cking system. in Proceedings IEEE Infocom 2000, Tel Aviv, pp. 775-784 (2000) [2] F. Evennou, F. Marx, E. F Novakov : Map-aided indoor mobile positioning system using particle lter. WCNC (2005) [3] R. Want, K. Fishkin, A. Gujar, B. Harrison : Bridging physical and virtual worlds with electronic tags. CHI, pp. 370-377 (1999) [4] J. Bohn, F. Mattern : Super-Distributed RFID Tag Infrastructures, EUSAI (2004) [5] D. Hähnel, W. Burgard, D. Fox, K. Fishkin, M. Philipose : Mapping and Localization with RFID technology. in Proceedings IEEE ICAR (2004) [6] K. Fishkin, B. Jiang, M. Philipose, S. Roy : Unobtrusive detection of interactions with RFID-tagged object. UbiComp, Nottingham, September (2004) 5