Шаг к персонализации, автоматизированные умные дома: Система, которая автоматически идентифицирует людей, перемещающихся в помещении, может позволить саморегулирующимся домам.

Разработка автоматизированных систем, которые отслеживают жильцов и адаптируются к их предпочтениям, является важным следующим шагом к будущему умных домов.. Когда вы входите в комнату, например, система может установить предпочтительную температуру. Или когда ты сидишь на диване, система может мгновенно переключить телевизор на ваш любимый канал.

Но позволить домашней системе распознавать жильцов, когда они передвигаются по дому, — более сложная проблема.. Относительно недавно, системы были построены, которые локализуют людей, измеряя отражения беспроводных сигналов от их тел.. Но эти системы не могут идентифицировать людей. Другие системы могут идентифицировать людей, но только если они всегда носят с собой мобильные устройства. Обе системы также полагаются на сигналы отслеживания, которые могут быть слабыми или блокироваться различными структурами..

Исследователи MIT создали систему, которая делает шаг к полностью автоматизированному умному дому, выявляя пассажир, даже если они не несут мобильные устройства. Система, называется Duet, использует отражение беспроводных сигналов, чтобы локализовать лица. Но он также включает в себя алгоритмы, которые пинг рядом мобильные устройства для прогнозирования идентичности индивидов, основанный на том, кто в последний раз использовал устройство и их прогнозируемую траекторию движения. Он также использует логику, чтобы выяснить, кто есть кто, даже в сигнальных-запретных районах.

«Умные дома по-прежнему основаны на явном вводе данных из приложений или указании Alexa что-то сделать».. Идеально, мы хотим, чтобы дома более активно реагировали на то, что мы делаем, адаптироваться к нам," говорит Дипак Васишт, Аспирант в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и ведущий автор статьи с описанием системы, представленной на конференции Ubicomp на прошлой неделе.. «Если вы включите распознавание местоположения и идентификацию для умных домов, ты можешь сделать это автоматически. Ваш дом знает, что это вы идете, и где ты идешь, и он может обновляться сам».

Эксперименты проводились в двухкомнатной квартире с четырьмя людьми и офисе с девятью людьми., более двух недель, показало, что система может идентифицировать людей с 96 проценты и 94 процентная точность, соответственно, в том числе когда люди не носили с собой смартфоны или находились в заблокированных местах.

Но система не просто новинка. Duet потенциально может использоваться для распознавания злоумышленников или предотвращения проникновения посетителей в частные зоны вашего дома.. более того, Васишт говорит, система может захватить поведенческую-аналитические идеи для приложений в области здравоохранения. Кто-то страдает от депрессии, например, может перемещаться более или менее, в зависимости от того, как они чувствуют себя в любой день. Такая информация, собранные в течение долгого времени, может быть полезен для контроля и лечения.

«В поведенческих исследованиях, Вы заботитесь о том, как люди двигаются в течение долгого времени и, как люди ведут себя,»ВАСИШТ говорит. «Все эти вопросы можно ответить, получив информацию о местах людей и как они двигаются.»

Исследователи предполагают, что их система будет использоваться с явного согласия любого, кого можно будет идентифицировать и отслеживать с помощью Duet.. Если нужно, они также могли бы разработать приложение, позволяющее пользователям в любое время предоставлять или отзывать доступ Duet к информации о своем местоположении., Васишт добавляет.

Соавторами статьи являются: Дина Катаби, профессор электротехники и информатики Эндрю и Эрны Витерби; бывший исследователь CSAIL Анубхав Джайн '16; и аспиранты CSAIL Чен-Ю Сюй и Закари Кабелак.

Отслеживание и идентификация

Duet — это беспроводной датчик, установленный на стене площадью около полутора квадратных футов.. Он включает в себя карту этажа с аннотированными областями., например, спальня, кухня, кровать, и диван в гостиной. Он также собирает идентификационные метки с телефонов жильцов..

Система построена на базе устройств система локализации построен Васиштом, Соседний, и другие исследователи, отслеживающие людей на расстоянии десятков сантиметров, на основе отражения беспроводного сигнала от своих устройств. Для этого он использует центральный узел для расчета времени, которое требуется сигналам, чтобы попасть на устройство человека и вернуться обратно.. В экспериментах, система смогла точно определить, где находились люди: в двухкомнатной квартире и в кафе.

Система, тем не мение, полагался на людей с мобильными устройствами. «Но в строительстве [Дуэт] Мы поняли, дома ты не всегда носишь с собой телефон,»ВАСИШТ говорит. «Большинство людей оставляют устройства на столах или столах., и погуляй вокруг дома».

Исследователи объединили свою локализацию на основе устройств с системой отслеживания без использования устройств., называется ВиТрек, разработан Катаби и другими исследователями CSAIL, который локализует людей, измеряя отражения беспроводных сигналов от их тел..

Duet находит смартфон и сопоставляет его движение с индивидуальным движением, фиксируемым функцией локализации без использования устройства.. Если оба движутся по тесно коррелированным траекториям, система связывает устройство с отдельным и, следовательно, знает личность человека.

Чтобы Duet знал личность человека, когда он находится вдали от своего устройства., исследователи разработали систему, чтобы захватить профиль мощности сигнала, принимаемого от телефона, когда он используется. То, что изменения профиля, в зависимости от ориентации сигнала, и что изменения будут отображены на траекторию индивида, чтобы идентифицировать их. Например, при использовании телефона, а затем положить вниз, система будет фиксировать начальный профиль мощности. Тогда он будет оценивать как профиль мощности будет выглядеть, если она по-прежнему осуществляется по пути на близлежащий двигающийся человек. Чем ближе изменяющийся профиль власти коррелирует с путем движущегося человека., тем более вероятно, что телефон принадлежит конкретному человеку.

Логическое мышление

И последняя проблема заключается в том, что такие конструкции, как плитка для ванной комнаты,, телевизионные экраны, зеркала, и различное металлическое оборудование может блокировать сигналы.

Чтобы компенсировать это, исследователи внедрили вероятностные алгоритмы для применения логических рассуждений к локализации.. Для этого, они разработали систему для распознавания границ входа и выхода из определенных помещений в доме., например, двери в каждую комнату, у кровати, и край дивана. В любой момент, система распознает наиболее вероятную личность каждого человека в каждой границе. Затем методом исключения делается вывод, кто есть кто..

Предположим, в квартире проживают двое.: Алиша и Бетси. Дуэт видит, как Алиша и Бетси входят в гостиную., совмещая движения смартфона с траекториями движения. Затем оба оставляют свои телефоны на ближайшем кофейном столике заряжаться — Бетси уходит в спальню, чтобы вздремнуть.; Алиша остается на диване и смотрит телевизор. Дуэт делает вывод, что Бетси вошла на границу кровати и не вышла., так должно быть, на кровати. Спустя некоторое время, Алиша и Бетси переезжают в, сказать, кухня — и сигнал падает. Дуэт доказывает, что на кухне двое людей, но он не знает их личности. Когда Бетси возвращается в гостиную и берет телефон, тем не мение, система автоматически повторно помечает человека как Бетси. По методу исключения, еще один человек на кухне - Алиша.

«В домах есть слепые зоны, где системы не работают.. Но, потому что у тебя есть логическая основа, вы можете сделать эти выводы,»ВАСИШТ говорит.

«Дуэт использует разумный подход, объединяя местоположение различных устройств и связывая его с людьми., и использует методы локализации без использования устройств для локализации людей,» говорит Ранвир Чандра, главный исследователь Microsoft, кто не участвовал в работе. «Точное определение местонахождения всех жителей дома может значительно улучшить качество жизни пользователей в доме.. … Домашний помощник может персонализировать ответы в зависимости от того, кто находится рядом с ним.; температура может автоматически контролироваться в зависимости от личных предпочтений, что приводит к экономии энергии. Будущие домашние роботы могли бы быть более умными, если бы знали, кто и где находится в доме.. Потенциал безграничен».

Источник:

HTTP://news.mit.edu, Роб Мэтисон