Sommario Analisi del dominio: i sistemi per la localizzazione

Presentazione sul tema: "Sommario Analisi del dominio: i sistemi per la localizzazione"— Transcript della presentazione:

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2 Sommario Analisi del dominio: i sistemi per la localizzazione
Obiettivi Definizione e implementazione del framework Test e risultati sperimentali Conclusioni e sviluppi futuri Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

3 Tassonomia di Hightower
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Tecniche di localizzazione Triangolazione Analisi della scena Prossimità Proprietà dei sistemi Accuratezza e precisione Costo Posizioni fisiche Vs simboliche Posizioni assolute Vs relative Limiti Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

4 Sistemi per la localizzazione
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Infrastruttura ad-hoc Infrastruttura esistente Wireless Network-based Satellite-based Inerziali WiFi GPS UWB GSM ultrasuoni IR Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

5 Caratteristiche del dominio
Obiettivi Framework Test Conclusioni Il GPS è globalmente diffuso ma non funziona “indoor” non esiste uno standard Soluzioni ad-hoc per ogni specifico problema scarsa omogeneità e portabilità Obiettivo: massima precisione/accuratezza talvolta non sono necessarie Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

6 Obiettivi Definizione di un framework che: Risoluzione delle query
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Definizione di un framework che: Modelli le interrogazioni (query) di localizzazione Modelli il generico sistema per la localizzazione Risoluzione delle query Combinando diversi sistemi Minimizzando il rapporto costo/efficacia Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

7 Query di localizzazione
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Dove mi trovo? Precisione? 50%? 99%? Accuratezza? 1 mt? 1000 mt? Le query che abbiamo appena visto presentano ambiguità nella specifica di alcuni requisiti come la precisione Dominio? Coordinate fisiche? Stanze di un palazzo? Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

8 Componenti per la localizzazione
Input: Dati di input generici per la localizzazione Insieme delle risposte (posizioni) Output: Distribuzione di probabilità sull’insieme delle risposte Proprietà: Costo q-Selettività: probabilità di risolvere una certa query q Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Componente input Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

9 Valutazione delle query
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni ddp Insieme delle risposte A Probabilità p Atrio Corridoio Ufficio 1 Bagno Ufficio 2 ... Query q dominio = A accuratezza = aq precisione = pq Sottoinsieme delle risposte A’ accuratezza = | A’ | precisione = (somma) Query soddisfatta se: aq ≥ | A’ | pq ≤ (somma) Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

10 Combinazione dei componenti
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Se un solo componente non basta? In serie (pipeline): Miglioramenti della medesima tecnologia In parallelo: Tecnologie indipendenti ddp ddp Componente Componente ddp Componente ddp ddp Componente Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

11 Aggregazione delle ddp
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Approccio Bayesiano indipendente Esempio: Componenti concordi Componenti discordi Singoli componenti Aggregato Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

12 Algoritmo di pianificazione (1/2)
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Problema: data una query, quali componenti è meglio valutare per minimizzare i costi? Algoritmo di pianificazione Generare una rete degli stati Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

13 Algoritmo di pianificazione (2/2)
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Marcare gli archi con i costi condizionali Usare l’algoritmo di Dijkstra per trovare il cammino di costo minimo Vk Probabilità che allo stato Vk la query non sia ancora risolta (selettività) × Costo del componente valutato allo stato Vl Ck,l Vl Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

14 Componenti non omogenei (1)
Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Come aggregare risposte di diversi domini? Il traduttore è un particolare tipo di componente che accetta ddp in input l’algoritmo di pianificazione resta valido (con qualche lieve modifica) Traduttore Insieme A Insieme B Supponiamo adesso di avere componenti che forniscono informazioni di localizzazione di diverso tipo, per esempio supponiamo di avere un componente che tratta coordinate globali, e uno che tratta nomi simbolici, per esempio nomi di stanze. Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

15 Implementazione – WiFi
Tecnica utilizzata: Wi-Fi fingerprinting Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Componente Fingerprints database Snapshot receiver sender Linux Wireless Tools Mobile device driver UDP ddp Client Server Algoritmi: Nearest neighbor dist. Hamming dist. Euclidea Reti neurali Inferenza Bayesiana Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

16 Test - Interfaccia Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni
Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

17 Test – Risultati sperimentali
Stima delle selettività Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Wi-Fi nearest neighbor con distanza di Hamming Wi-Fi nearest neighbor con distanza Euclidea Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

18 Conclusioni e sviluppi futuri
Contributi: Formalizzazione di un metodo per integrare diverse tecnologie per la localizzazione Applicabilità ad altri domini (riconoscimento vocale/facciale) Definizione di un algoritmo per la valutazione di query con requisiti di precisione/accuratezza Implementazione di componenti di test basati su WiFi e reti di sensori Sviluppi futuri: Implementazione di nuovi componenti per sfruttare le capacità dell’algoritmo Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione