Het ontwikkelen van geautomatiseerde systemen die bewoners volgen en zich aanpassen aan hun voorkeuren is een belangrijke volgende stap voor de toekomst van slimme huizen. Als je een kamer binnenloopt, bijvoorbeeld, een systeem kan een thermometer instellen op de gewenste temperatuur. Of als je op de bank zit, een systeem kan de televisie onmiddellijk naar uw favoriete zender schakelen.

Maar een huissysteem in staat stellen om bewoners te herkennen terwijl ze door het huis bewegen, is een complexer probleem. Onlangs, Er zijn systemen gebouwd die mensen lokaliseren door de reflecties van draadloze signalen van hun lichaam te meten. Maar deze systemen kunnen de individuen niet identificeren. Andere systemen kunnen mensen identificeren, maar alleen als ze altijd hun mobiele apparaten bij zich hebben. Beide systemen zijn ook afhankelijk van volgsignalen die zwak kunnen zijn of door verschillende structuren kunnen worden geblokkeerd.

MIT-onderzoekers hebben een systeem gebouwd dat een stap zet in de richting van een volledig geautomatiseerd slim huis door bewoners te identificeren, zelfs als ze geen mobiele apparaten bij zich hebben. Het systeem, genaamd Duet, gebruikt gereflecteerde draadloze signalen om individuen te lokaliseren. Maar het bevat ook algoritmen die nabijgelegen mobiele apparaten pingen om de identiteit van de individuen te voorspellen, op basis van wie het apparaat voor het laatst heeft gebruikt en hun voorspelde bewegingstraject. Het gebruikt ook logica om erachter te komen wie wie is, zelfs in gebieden met geen signaal.

"Slimme huizen zijn nog steeds gebaseerd op expliciete input van apps of het vertellen van Alexa om iets te doen. we willen dat huizen meer reageren op wat we doen, om ons aan te passen, " zegt Deepak Vasisht, een promovendus in MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) en hoofdauteur van een paper die het systeem beschrijft dat vorige week werd gepresenteerd op de Ubicomp-conferentie. "Als je locatiebewustzijn en identificatiebewustzijn inschakelt voor slimme huizen, je zou dit automatisch kunnen doen. Je huis weet dat jij het bent die loopt, en waar je loopt, en het kan zichzelf updaten."

Experimenten gedaan in een appartement met twee slaapkamers met vier personen en een kantoor met negen personen, meer dan twee weken, toonde aan dat het systeem individuen kan identificeren met een nauwkeurigheid van 96 procent en 94 procent, respectievelijk, ook wanneer mensen hun smartphones niet bij zich hadden of zich in geblokkeerde gebieden bevonden.

Maar het systeem is niet alleen nieuw. Duet kan mogelijk worden gebruikt om indringers te herkennen of ervoor te zorgen dat bezoekers geen privéruimtes van uw huis betreden. Bovendien, Vasisht zegt, het systeem zou gedragsanalyse-inzichten kunnen vastleggen voor toepassingen in de gezondheidszorg. Iemand die aan een depressie lijdt, bijvoorbeeld, kan meer of minder bewegen, afhankelijk van hoe ze zich op een bepaalde dag voelen. Zulke informatie, verzameld in de loop van de tijd, kan waardevol zijn voor monitoring en behandeling.

"Bij gedragsstudies je geeft om hoe mensen zich in de loop van de tijd bewegen en hoe mensen zich gedragen, "Zegt Vasisht. "Al die vragen kunnen worden beantwoord door informatie te krijgen over de locaties van mensen en hoe ze zich verplaatsen."

De onderzoekers voorzien dat hun systeem zou worden gebruikt met uitdrukkelijke toestemming van iedereen die zou worden geïdentificeerd en gevolgd met Duet. Indien nodig, ze zouden ook een app kunnen ontwikkelen waarmee gebruikers Duet op elk moment toegang tot hun locatiegegevens kunnen verlenen of intrekken, voegt Vasisht toe.

Co-auteurs van het papier zijn:Dina Katabi, de Andrew en Erna Viterbi hoogleraar elektrotechniek en computerwetenschappen; voormalig CSAIL-onderzoeker Anubhav Jain '16; en CSAIL-promovendi Chen-Yu Hsu en Zachary Kabelac.

Tracking en identificatie

Duet is een draadloze sensor die is geïnstalleerd op een muur van ongeveer anderhalve voet in het kwadraat. Het bevat een plattegrond met geannoteerde gebieden, zoals de slaapkamer, keuken, bed, en woonkamer bank. Het verzamelt ook identificatielabels van de telefoons van de bewoners.

Het systeem bouwt voort op een apparaatgebaseerd lokalisatiesysteem gebouwd door Vasisht, Katabi, en andere onderzoekers die individuen volgen binnen tientallen centimeters, gebaseerd op draadloze signaalreflecties van hun apparaten. Het doet dit door een centraal knooppunt te gebruiken om de tijd te berekenen die de signalen nodig hebben om het apparaat van een persoon te raken en terug te reizen. Bij experimenten, het systeem kon lokaliseren waar mensen zich in een appartement met twee slaapkamers en in een café bevonden.

Het systeem, echter, vertrouwden op mensen die mobiele apparaten bij zich hadden. "Maar bij het bouwen van [Duet] realiseerden we ons, thuis heb je niet altijd je telefoon bij je, " zegt Vasisht. "De meeste mensen laten apparaten achter op bureaus of tafels, en door het huis lopen."

De onderzoekers combineerden hun apparaatgebaseerde lokalisatie met een apparaatvrij volgsysteem, genaamd WiTrack, ontwikkeld door Katabi en andere CSAIL-onderzoekers, dat mensen lokaliseert door de reflecties van draadloze signalen van hun lichaam te meten.

Duet lokaliseert een smartphone en correleert zijn beweging met individuele bewegingen vastgelegd door de apparaatvrije lokalisatie. Als beide in nauw gecorreleerde banen bewegen, het systeem koppelt het apparaat aan het individu en, daarom, kent de identiteit van de persoon.

Om ervoor te zorgen dat Duet de identiteit van iemand kent wanneer ze niet bij hun apparaat zijn, de onderzoekers ontwierpen het systeem om het vermogensprofiel vast te leggen van het signaal dat van de telefoon wordt ontvangen wanneer deze wordt gebruikt. Dat profiel verandert, afhankelijk van de richting van het signaal, en die verandering wordt toegewezen aan het traject van een individu om ze te identificeren. Bijvoorbeeld, wanneer een telefoon wordt gebruikt en vervolgens wordt neergelegd, het systeem zal het initiële energieprofiel vastleggen. Dan zal het inschatten hoe het vermogensprofiel eruit zou zien als het nog steeds langs een pad zou worden gedragen door een nabijgelegen bewegend persoon. Hoe dichter het veranderende vermogensprofiel correleert met het pad van het bewegende individu, hoe waarschijnlijker het is dat de persoon eigenaar is van de telefoon.

Logisch denken

Een laatste probleem is dat constructies zoals badkamertegels, televisieschermen, spiegels, en verschillende metalen apparaten kunnen signalen blokkeren.

Om dat te compenseren, de onderzoekers gebruikten probabilistische algoritmen om logisch redeneren toe te passen op lokalisatie. Om dit te doen, ze ontwierpen het systeem om de in- en uitgangsgrenzen van specifieke ruimtes in huis te herkennen, zoals deuren naar elke kamer, het bed, en de zijkant van een bank. Op elk moment, het systeem herkent de meest waarschijnlijke identiteit voor elk individu in elke grens. Het leidt dan af wie wie is door middel van eliminatie.

Stel dat een appartement twee bewoners heeft:Alisha en Betsy. Duet ziet Alisha en Betsy de woonkamer binnenlopen, door hun smartphonebeweging te koppelen aan hun bewegingstrajecten. Beiden laten dan hun telefoon op een salontafel in de buurt liggen om op te laden - Betsy gaat naar de slaapkamer om een ​​dutje te doen; Alisha blijft op de bank om televisie te kijken. Duet concludeert dat Betsy de bedgrens is binnengekomen en niet is weggegaan. dus moet op het bed. Na verloop van tijd, Alisha en Betsy verhuizen naar, zeggen, de keuken - en het signaal valt weg. Duet redenen dat er twee mensen in de keuken zijn, maar het kent hun identiteit niet. Als Betsy terugkeert naar de woonkamer en haar telefoon opneemt, echter, het systeem herlabelt de persoon automatisch als Betsy. Door het proces van eliminatie, de andere persoon die nog in de keuken is, is Alisha.

"Er zijn blinde vlekken in huizen waar systemen niet werken. Maar, omdat je een logisch kader hebt, je kunt deze gevolgtrekkingen maken, ' zegt Vasisht.

"Duet is slim om de locatie van verschillende apparaten te combineren en te associëren met mensen, en maakt gebruik van apparaatvrije lokalisatietechnieken voor het lokaliseren van mensen, " zegt Ranveer Chandra, een hoofdonderzoeker bij Microsoft, die niet bij het werk betrokken was. "Het nauwkeurig bepalen van de locatie van alle bewoners in een huis heeft de potentie om de thuiservaring van gebruikers aanzienlijk te verbeteren. … De huisassistent kan de reacties personaliseren op basis van wie er allemaal in de buurt zijn; de temperatuur kan automatisch worden geregeld op basis van persoonlijke voorkeuren, wat resulteert in energiebesparing. Toekomstige robots in huis zouden intelligenter kunnen zijn als ze wisten wie zich waar in huis bevond. Het potentieel is eindeloos."

Volgende, de onderzoekers streven naar langetermijnimplementaties van Duet in meer ruimtes en bieden analytische diensten op hoog niveau voor toepassingen zoals gezondheidsmonitoring en responsieve slimme huizen.

Dit verhaal is opnieuw gepubliceerd met dank aan MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), een populaire site met nieuws over MIT-onderzoek, innovatie en onderwijs.