Sommario

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 Infrastruttura ad-hoc Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni 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 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 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? Dominio? Coordinate fisiche? Stanze di un palazzo? Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

8. Componenti per la localizzazione Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni • 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 Componente input Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

9. Valutazione delle query Dominio Obiettivi Framework Test Conclusioni • Query q • dominio = A • accuratezza = aq • precisione = pq Probabilità p Bagno Atrio Corridoio Ufficio 1 Ufficio 2 ddp ... Insieme delle risposte A • 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 Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

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