Le développement de systèmes automatisés qui suivent les occupants et s'adaptent à leurs préférences est une prochaine étape majeure pour l'avenir des maisons intelligentes. Lorsque vous entrez dans une pièce, par exemple, un système pourrait régler un thermomètre à votre température préférée. Ou quand tu es assis sur le canapé, un système pourrait instantanément basculer la télévision sur votre chaîne préférée.

Mais permettre à un système domestique de reconnaître les occupants lorsqu'ils se déplacent dans la maison est un problème plus complexe. Récemment, des systèmes ont été construits pour localiser les humains en mesurant les réflexions des signaux sans fil sur leur corps. Mais ces systèmes ne peuvent pas identifier les individus. D'autres systèmes peuvent identifier des personnes, mais seulement s'ils transportent toujours leurs appareils mobiles. Les deux systèmes reposent également sur des signaux de suivi qui pourraient être faibles ou bloqués par diverses structures.

Les chercheurs du MIT ont construit un système qui fait un pas vers la maison intelligente entièrement automatisée en identifiant les occupants, même lorsqu'ils ne transportent pas d'appareils mobiles. Le système, appelé Duo, utilise des signaux sans fil réfléchis pour localiser les individus. Mais il intègre également des algorithmes qui ping les appareils mobiles à proximité pour prédire l'identité des individus, en fonction de la personne qui a utilisé l'appareil pour la dernière fois et de sa trajectoire de mouvement prévue. Il utilise également la logique pour déterminer qui est qui, même dans les zones sans signal.

« Les maisons intelligentes sont toujours basées sur des entrées explicites des applications ou sur le fait de dire à Alexa de faire quelque chose. Idéalement, nous voulons que les foyers soient plus réactifs à ce que nous faisons, s'adapter à nous, " dit Deepak Vasisht, doctorant au Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT et auteur principal d'un article décrivant le système qui a été présenté lors de la conférence Ubicomp de la semaine dernière. "Si vous activez la détection de localisation et la détection d'identification pour les maisons intelligentes, vous pouvez le faire automatiquement. Votre maison sait que c'est vous qui marchez, et où tu marches, et il peut se mettre à jour."

Des expérimentations réalisées dans un T3 pour quatre personnes et un bureau pour neuf personnes, sur deux semaines, a montré que le système peut identifier les individus avec une précision de 96 % et 94 %, respectivement, y compris lorsque les gens ne transportaient pas leur smartphone ou se trouvaient dans des zones bloquées.

Mais le système n'est pas seulement une nouveauté. Duet pourrait potentiellement être utilisé pour reconnaître les intrus ou s'assurer que les visiteurs n'entrent pas dans les zones privées de votre maison. De plus, Vasisht dit, le système pourrait capturer des informations d'analyse comportementale pour les applications de soins de santé. Quelqu'un qui souffre de dépression, par exemple, peut se déplacer plus ou moins, selon comment ils se sentent un jour donné. De telles informations, accumulé au fil du temps, pourrait être utile pour la surveillance et le traitement.

« Dans les études comportementales, vous vous souciez de la façon dont les gens se déplacent au fil du temps et de la façon dont les gens se comportent, " dit Vasisht. " Toutes ces questions peuvent être résolues en obtenant des informations sur l'emplacement des gens et comment ils se déplacent. "

Les chercheurs prévoient que leur système serait utilisé avec le consentement explicite de toute personne qui serait identifiée et suivie avec Duet. Si besoin, ils pourraient également développer une application permettant aux utilisateurs d'accorder ou de révoquer l'accès de Duet à leurs informations de localisation à tout moment, Vasisht ajoute.

Les co-auteurs de l'article sont :Dina Katabi, le professeur Andrew et Erna Viterbi de génie électrique et d'informatique; l'ancien chercheur du CSAIL Anubhav Jain '16; et les doctorants du CSAIL Chen-Yu Hsu et Zachary Kabelac.

Suivi et identification

Duet est un capteur sans fil installé sur un mur d'environ un pied et demi au carré. Il intègre un plan d'étage avec des zones annotées, comme la chambre à coucher, cuisine, lit, et canapé du salon. Il collecte également les badges d'identification sur les téléphones des occupants.

Le système s'appuie sur un système de localisation basé sur l'appareil construit par Vasisht, Katabi, et d'autres chercheurs qui suivent des individus à quelques dizaines de centimètres, basé sur les réflexions du signal sans fil de leurs appareils. Pour ce faire, il utilise un nœud central pour calculer le temps nécessaire aux signaux pour frapper l'appareil d'une personne et revenir en arrière. Dans les expériences, le système a été en mesure de localiser les personnes dans un appartement de deux chambres et dans un café.

Le système, cependant, reposait sur des personnes portant des appareils mobiles. "Mais en construisant [Duet] nous avons réalisé, à la maison, vous n'avez pas toujours votre téléphone sur vous, " dit Vasisht. " La plupart des gens laissent des appareils sur des bureaux ou des tables, et faire le tour de la maison."

Les chercheurs ont combiné leur localisation basée sur un appareil avec un système de suivi sans appareil, appelé WiTrack, développé par Katabi et d'autres chercheurs du CSAIL, qui localise les personnes en mesurant les réflexions des signaux sans fil sur leur corps.

Duet localise un smartphone et corrèle son mouvement avec le mouvement individuel capturé par la localisation sans appareil. Si les deux suivent des trajectoires étroitement corrélées, le système associe l'appareil à l'individu et, donc, connaît l'identité de l'individu.

Pour vous assurer que Duet connaît l'identité d'une personne lorsqu'elle est loin de son appareil, les chercheurs ont conçu le système pour capturer le profil de puissance du signal reçu du téléphone lorsqu'il est utilisé. Ce profil change, selon l'orientation du signal, et que le changement soit mappé sur la trajectoire d'un individu pour l'identifier. Par exemple, lorsqu'un téléphone est utilisé puis posé, le système capturera le profil de puissance initial. Ensuite, il estimera à quoi ressemblerait le profil de puissance s'il était toujours transporté le long d'un chemin par un individu en mouvement à proximité. Plus le profil de puissance changeant est corrélé à la trajectoire de l'individu en mouvement, plus il est probable que cette personne possède le téléphone.

Pensée logique

Un dernier problème est que les structures telles que les carreaux de salle de bain, écrans de télévision, miroirs, et divers équipements métalliques peuvent bloquer les signaux.

Pour compenser cela, les chercheurs ont incorporé des algorithmes probabilistes pour appliquer un raisonnement logique à la localisation. Faire cela, ils ont conçu le système pour reconnaître les limites d'entrée et de sortie d'espaces spécifiques dans la maison, comme les portes de chaque pièce, le chevet, et le côté d'un canapé. À n'importe quel moment, le système reconnaîtra l'identité la plus probable pour chaque individu dans chaque frontière. Il en déduit ensuite qui est qui par élimination.

Supposons qu'un appartement ait deux occupants :Alisha et Betsy. Duet voit Alisha et Betsy entrer dans le salon, en associant le mouvement de leur smartphone à leurs trajectoires de mouvement. Les deux laissent ensuite leur téléphone sur une table basse à proximité pour le recharger - Betsy va dans la chambre pour faire la sieste ; Alisha reste sur le canapé pour regarder la télévision. Duet en déduit que Betsy est entrée dans la limite du lit et n'en est pas sortie, donc doit être sur le lit. Après un moment, Alisha et Betsy emménagent, dire, la cuisine — et le signal baisse. Duo raisons que deux personnes sont dans la cuisine, mais il ne connaît pas leur identité. Lorsque Betsy retourne dans le salon et décroche son téléphone, cependant, le système re-marque automatiquement l'individu comme Betsy. Par élimination, l'autre personne encore dans la cuisine est Alisha.

"Il y a des angles morts dans les maisons où les systèmes ne fonctionnent pas. Mais, parce que vous avez un cadre logique, vous pouvez faire ces déductions, " dit Vasisht.

"Duet adopte une approche intelligente consistant à combiner l'emplacement de différents appareils et à l'associer aux humains, et exploite les techniques de localisation sans appareil pour localiser les humains, " dit Ranveer Chandra, chercheur principal chez Microsoft, qui n'a pas participé aux travaux. « Déterminer avec précision l'emplacement de tous les résidents d'une maison a le potentiel d'améliorer considérablement l'expérience à domicile des utilisateurs. … L'assistant à domicile peut personnaliser les réponses en fonction de qui tous se trouvent autour de lui ; la température peut être contrôlée automatiquement en fonction de préférences, entraînant ainsi des économies d'énergie. Les futurs robots domestiques pourraient être plus intelligents s'ils savaient qui était où dans la maison. Le potentiel est infini."

Prochain, les chercheurs visent des déploiements à long terme de Duet dans plus d'espaces et de fournir des services analytiques de haut niveau pour des applications telles que la surveillance de la santé et les maisons intelligentes réactives.

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l'actualité de la recherche du MIT, innovation et enseignement.