Localisation dans les bâtiments des personnes handicapées et classification automatique de données par fourmis artificielles

• Main Author: Amadou Kountché, Djibrilla
• Other Authors: Tours
• Language: fr
• Published: 2013
• Subjects: Réseaux de capteurs; Intelligence collective; Clustering; Positionnement indoor; Ambient Assisted Living; Personnes âgées et handicapées; Wireless Sensor Networks; Swarm intelligence; Localization; Positionning; Data clustering; Context-aware services; Location-based services; Disabled and elderly people
• Online Access: http://www.theses.fr/2013TOUR4021/document

Le concept du « smart » envahit de plus en plus notre vie quotidienne. L’exemple type est sans doute le smartphone. Celui-ci est devenu au fil des ans un appareil incontournable. Bientôt, c’est la ville, la voiture, la maison qui seront « intelligentes ». L’intelligence se manifeste par une capacité d’interaction et de prise de décision entre l’environnement et l’utilisateur. Ceci nécessite des informations sur les changements d’états survenus des deux côtés. Les réseaux de capteurs permettent de collecter ces données, de leur appliquer des pré-traitements et de les transmettre aux applications. Ces réseaux de par certaines de leurs caractéristiques se rapprochent de l’intelligence collective, dans le sens, où des entités de faibles capacités se coordonnent automatiquement, sans intervention humaine, de façon décentralisée et distribuée pour accomplir des tâches complexes. Ces méthodes bio-inspirées ont servi à la résolution de plusieurs problèmes, surtout l’optimisation, ce qui nous a encouragé à étudier la possibilité de les utiliser pour les problèmes liés à l’Ambient Assisted Living ou AAL et à la classification automatique de données. L’AAL est un sous-domaine des services dits basés sur le contexte, et a pour objectifs de faciliter la vie des personnes âgées et handicapées dans leurs défis quotidiens. Pour ce faire, il détermine le contexte et, sur cette base, propose divers services. Deux éléments du contexte nous ont intéressé : le handicap et la position. Bien que la détermination de la position (localisation, positionnement) se fasse à l’extérieur des bâtiments avec des précisions très satisfaisantes, elle rencontre plusieurs difficultés à l’intérieur des bâtiments, liées à la propagation des ondes électromagnétiques dans les milieux difficiles, aux coûts des systèmes, à l’interopérabilité, etc. Nos travaux se sont intéressés au positionnement des personnes handicapées à l’intérieur de bâtiments en utilisant un réseau de capteurs afin de déterminer les caractéristiques de l’onde électromagnétique (puissance, temps, angle) pour estimer la position par méthodes géométriques (triangulation, latération), méthodes de fingerprinting (k plus proches voisins), par des filtres baysiens (filtre de Kalman). L’application est d’offrir des services types AAL tel que la navigation. Nous avons élargi la notion de réseau de capteurs pour prendre en compte tout appareil capable d’émettre et de recevoir une onde électromagnétique et se trouvant dans l’environnement. Nous avons aussi appliqué l’algorithme API sur la classification automatique de données. Enfin, nous avons proposé une architecture à middleware pour la localisation indoor. === The concept of « smart » invades more and more our daily life. A typical example is the smartphone, which becames by years an essential device. Soon, it’s the city, the car and the home which will become « smart ». The intelligence is manifested by the ability for the environment to interact and to take decisons in its relationships with users and other environments. This needs information on state changes occurred on both sides. Sensor networks allow to collect these data, to apply on them some pre-processings and to transmit them. Sensor network, towards some of their caracteristics are closed to Swarm Intelligence in the sense that small entities with reduced capababilities can cooperate automatically, in unattended, decentralised and distributed manner in order to accomplish complex tasks. These bio-inspired methods have served as basis for the resolution of many problems, mostly optimization and this insipired us to apply them on problems met in Ambient Assisted Living and on the data clustering problem. AAL is a sub-field of context-aware services, and its goals are to facilitate the everyday life of elderly and disable people. These systems determine the context and then propose different kind of services. We have used two important elements of the context : the position and the disabilty. Although positioning has very good precision outdoor, it faces many challenges in indoor environments due to the electromagnetic wave propagation in harsh conditions, the cost of systems, interoperabilty, etc. Our works have been involved in positioning disabled people in indoor environment by using wireless sensor network for determining the caracteristics of the electromagnetic wave (signal strenght, time, angle) for estimating the position by geometric methods (triangulation, lateration), fingerprinting methods (k-nearest neighbours), baysiens filters (Kalman filter). The application is to offer AAL services like navigation. Therefore we extend the definition of sensor node to take into account any device, in the environment, capable of emiting and receiving a signal. Also, we have studied the possibility of using Pachycondylla Apicalis for data clustering and for indoor localization by casting this last problem as data clustering problem. Finally we have proposed a system based on a middleware architecture.