Localisation dans les systèmes de surveillance et d assistance pour des personnes âgées

Localisation dans les systèmes de surveillance et d assistance pour des personnes âgées Gwenael Saout, Anne Wei, Laurence Redon IUT de Blagnac, Université de Toulouse, UTM-LATTIS, 1 Place Georges Brassens, F-31703 Blagnac, France wei@iut-blagnac.fr, redon@iut-blagnac.fr Sections de rattachement : 61 (A. WEI) et 27 (L. REDON) RÉSUMÉ : Dans cet article, nous avons étudié un des problématiques dans les systèmes de surveillance et d assistance pour des personnes âgées : la localisation du type «in door». L estimation de localisation du type «in door» est une problématique complexe. Elle dépend non seulement de la distance de propagation mais aussi d une matrice de métrique tels que l atténuation de signal, la capacité d antenne et le type de trajet. Dans le cadre du projet inter-laboratoire PLEXSUDOM, nous nous sommes concentrés sur les mesures et l analyse de localisation sans fil. Deux scénarii de mesure (avec et sans obstacle) ont été étudiés et analysés. Avec un simple outil Wi-Spy, nous observons que la localisation est faisable avec certaines précisions acceptables. Notre prototype de mesure et d analyse apporte deux avantages : d abord il offre une solution de localisation sans systèmes coûteux et moins précises tels que GPS ou GSM. De plus, il propose un outil facile à manipuler. MOTS-CLÉS : localisation, systèmes embarqué. modèles et mesure 1. Introduction Le maintien des personnes à domicile est une des solutions sérieusement envisagées dans le contexte actuel de vieillissement de la population. En 2050, près d un habitant sur trois aura plus de 60 ans, contre un sur cinq en 2005 en France [1]. Les solutions actuelles de téléassistance (alarme de type médaillon, bracelet, etc.) ont montré leurs limites. La problématique de l autonomie et du maintien à domicile est une priorité nationale dont la résolution passe par une coordination d efforts mettant en œuvre plusieurs disciplines scientifiques et techniques. En outre, ce nouveau besoin technique à cause du vieillissement de la population crée également un nouveau marché économique. Si la dépense dans un des domaines réseaux de capteurs vaut déjà 500 millions de dollars en 2005, [2] estime que la dépense atteindra 4.6 billions de dollars en 2011. Par conséquent, le maintien des personnes à domicile devient un enjoue à la fois technique et économique. Dans le cadre du projet «inter-laboratoires toulousains» PLEXSUDOM (PLate-forme EXpérimentale dédiée à la SURveillance et au maintien à DOMicile) entre LATTIS, LAAS et IRIT, nous nous basons sur l architecture et la topologie du maintien de personnes à domicile illustrées par la figure I dans le but d établir une plate-forme expérimentale. Cette architecture permet à une maison intelligente de surveiller et de maintenir des personnes âgées avec capteurs. La chaîne de surveillance consiste en trois principales parties : 1) la collecte des données médicales venues des capteurs tel que l accéléromètre, le gyromètre, ECG (Electro CardioGramme), le pouls, l oxygénation et EEG (ElectroEncephalogramme); 2) le traitement et le filtrage locaux des données dans la maison intelligente et 3) la surveillance et le maintien à distance par un centre de santé. 1

Figure I : Architecture et topologie du maintien des personnes à domicile Techniquement, les trois parties de la maison intelligente doivent assurer la fiabilité de données collectées et la sûreté de traitement afin de se réagir rapidement. Dans ce cas, les principales problématiques sont les mêmes dans les systèmes embarqués telles que la localisation, le fonctionnement du réseau de capteurs et le traitement de données. En outre, il est impératif de traiter la localisation du personnel dans le projet, car la technique de localisation permet de secourir rapidement une personne en difficulté, une chute par exemple. Limité par le nombre de pages, notre article se concentre sur l étude de localisation. L organisation de l article se déroule comme suit: Section Ⅱ donne un résumé sur l état de l art de localisation. Section III décrit l estimation et l analyse de localisation du type «indoor». Enfin, nous conclurons cet article dans la Section IV. 2. Etat de l art Les techniques actuelles de localisation se basent soit sur la puissance reçue par rapport à la puissance émise avec les grains de tranmission ; soit sur le temps de propagration en l émetteur et le récepteur. Depuis certaines années, les communautés académiques et industriels ont étudié des projets de recherche dans le domaine de localisation [3-5], en particulier, le projet ANR FIL (2008-2011) qui préconise la prévision de la localisation à l aide d un trajet connu. Les systèmes actuels de localisation connus sont GPS (Global Positioning System) et GSM (Global System for Mobile communications). Cependant ces solutions ne correspondent pas à des besoins du maintien de personnes âgées, en particulier la précision de localisation (environ de 10 mètres décalés). Le challenge d aujourd hui est de proposer un système de localisation du type in-door avec plus de précision. Autrement dit, le nouveau système en question ne dépend pas de GPS ni de GSM. De plus, l exigence économique est un autre facteur important pour concevoir le genre de système. Par conséquent, on attend un système embarqué avec minimal coût. 3. Estimation et Analyse de localisation L estimation de localisation dans un réseau de télécommunications sans fil se fait par modèles de propagation. On distingue souvent les trois modèles suivants : le modèle de Friis, le modèle à deux rayons et le modèle avec obstacle. 3.1. Modèles de propagation Le modèle de Friis considère qu il n existe qu un seul chemin de propagation entre l émetteur et le récepteur. L équation utilisée pour estimer la puissance du signal reçu en environnement libre à une distance d est la suivante : 2

2 PeGeGrλ Pr( d) = 2 (4πd ) L (1) Où Pr et Pe sont les puissances de réception et de émission ; λ est la longueur d onde ; L est la perte du système ; Ge et Gr représentent les gains respectifs de l antenne émettrice et de l antenne réceptrice. Le modèle à deux rayons prétend à la fois le chemin direct et une réflexion sur le sol. Ce modèle offre une estimation plus juste lors que la distance d est suffisamment grande par rapport à la hauteur des antennes. L équation (2) suivante permet de calculer la position. 2 PeGeGrhe hr Pr( d ) = 4 d L 2 (2) Où he et hr sont les hauteurs des antennes émettrice et réceptrice. Le modèle avec obstacle considère que la puissance reçue à une certaine distance varie de manière complexe à cause des effets de la propagation par chemins multiples en réalité. Dans ce contexte, le modèle avec obstacle estime la puissance reçue en fonction d atténuation de signal. L équation (3) montre que la puissance reçue Pr(d) dépend à la fois de la distance de référence do et du coefficient d atténuation β. Pr( d) Pr( do) d = do β (3) D où les valeurs typiques de β pourraient être obtenues par des mesures réelles. La valeur de do est de 1 mètre selon l équation (1). On peut également exprimer l équation (3) en db comme suit : Pr( d) ( ) pr do db = 10β log d do (4) En introduisant la distribution Gaussienne, nous avons l équation (5) : Pr( d) Pr( do) db = 10 log( d do ) + X db (5) Ici, XdB est la variable aléatoire Gaussienne donc entre 0 et quelques db. Les détails concernant la propagation de transmission se trouvent dans la référence [6]. Les trios équations (1), (2) et (5) nous permettent d estimer la distance d entre un émetteur et son récepteur. Maintenant, il nous reste de déterminer le choix d outils de mesure. 3.2. Principe de mesures Nos critères de choix d outils de mesure se basent sur à la fois des nouvelles technologies et l aspect économique. Selon les matériels du marché actuel, nous avons choisi l outil Wi-Spy DBx pour les raisons suivantes. L outil Wi-Spy DBx est un analyseur de spectre en forme d une clé USB permettant de détecter et d'analyser des réseaux sans fil ayant une fréquence de 2,4 Mhz et de 5 Ghz tel que WiFi, et Zigbee. Il est combiné avec le logiciel Chanalyzer qui traite des informations captées. Avec l outil Wi-Spy DBx, on pourra indiquer la distance entre une personne équipée de l outil et un AP (Point d accès) des réseaux WiFi. La figure II illustre tous les AP que l outil Wi-Spy DBx capte. Dans cette figure, la première colonne indique les noms des réseaux WiFi ; la deuxième colonne donne les canaux choisis par les réseaux et la troixième colonne affiche les puissances de signal que Wi-Spy DBx capte (en dbm) à la mesure que l outil soit capable de mesurer l amplitude de puissance entre -100 et -6,5 dbm. 3

Figure II: les réseaux WiFi à la portée de l outil Wi-Spy DBx A l aide de l outil Wi-Spy DBx, on pourrait capter la puissance reçu d un AP. Ensuite, on pourrait estimer la distance entre l outil et un AP selon les équations (1), (2) et (5). Autrement dit, une personne équipée de l outil pourrait savoir sa position par rapport un AP fixé dans une maison. Avant de commencer les mesures de localisation, nous avons défini deux types de mesure suivants : Localisation dans une maison typique. La maison possède deux chambres, un bureau un salon, une cuisine et une salle de bain. Localisation dans la bibliothèque de l IUT (Institut Universitaire des Technologies) de Blagnac. Le but de ces deux scénarii de mesure a pour distinguer la localisation avec obstacle (maison) et celle sans obstacle, car l obstacle joue un rôle importante dans les transmissions sans fil. 3.3. Mesures et analyse de localisation Selon les deux scénarii de mesure décrits dans la section III-B, nous présentons d abord les distances mesurées entre les différentes positions et l AP de la maison typique, dite les mesures avec obstacle. Ensuite, nous décrivons les mesures faites dans la bibliothèque (sans obstacle). 3.3.1 Mesures de localisation avec obstacle L AP de la maison s appelle «Neuf WiFi». En déplaçant dans chaque pièce de la maison, nous avons obtenus les puissances reçues de signal par rapport à l AP «Neuf WiFi». Par exemple, nous avons relevé la puissance -62 dbm lors qu on a déplacé dans le bureau. La figure III illustre cette mesure. Figure III : la puissance reçue dans le bureau 4

A partir d une puissance reçue, on peut estimer la distance d entre la pièce et la position de l AP selon l équation (5). Le tableau I résume les mesures faites dans chaque pièce. Ici, nous définissons que la position d une pièce est le point central de la pièce. Tableau I: Distances mesurées à l aide de l outil Wi-Spy DBx Pièce Puissance reçue Distances Salon -50 dbm 2 m Cuisine -64 dbm 4 m Escalier -83 dbm 10 m Chambre 1-84 dbm 11 m Chambre 2-71 dbm 7 m Salle de Bain -77 dbm 8 m Bureau -62 dbm 6 m Puisqu on connaît les distances réelles de chaque pièce, nous pouvons comparer la précision de la localisation estimée comme décrite dans le tableau II. Pièce Salon Cuisine Escalier Chambre 1 Distances réelles 2m 4m 11m 10m Chambre 2 7,5m Salle de Bain Bureau 8,5m 5m Tableau II : Comparaison entre distances estimées et distances réelles Distances mesurées Précision en % (la différence) 2 m 0 4 m 0 10 m 9% 11 m 9% 7 m 6,7% 8 m 5,9% 6 m 16% Nous observons que la précision entre une distance réelle et celle d estimation est de 5,9% à 16%. Dans les systèmes GPS standardisés, la précision est de 15 à 100 mètres [7]. Dans un système du maintien de personnes âges, la localisation devrait être plus précise par rapport à celle de GPS. Nos résultats de mesure montre une précision entre 0,5 et 1 mètre. Ces résultats sont encourageants. 3.3..2. Mesures de localisation sans obstacle Il est connu que l obstacle joue un rôle impératif dans la localisation via réseaux sans fil. Par exemple, on constate que le chêne ne laisse pas passer de signal en WiFi. Par contre, dans l espace libre (sans obstacle), la transmission sans fil a une meilleure portée et qualité en signal à bruit. Le plan de la bibliothèque de l IUT de Blagnac montre une espace libre illustrée par la figure IV.. L AP de la bibliothèque s appelle «WIFI_BIBLI» indiqué par le cercle en rouge. 5

Figure IV : Plan de la bibliothèque En déplaçant dans la bibliothèque, nous avons effectué des mesures en puissance reçue. En particulier, les cercles en jaune, en bleu et en marron indiqués dans la figure IV sont les points de mesure. A l aide de l outil, nous avons capté une puissance reçue de -50dBm (voir la figure V). Les distances entre l AP et les différents cercles sont d environ de 2 mètres (en jeune), de 10 mètres (en marron) et de 15 mètres selon l équation (1). Figure V : Puissance reçue dans la bibliothèque 4. Conclusions et perspectives Dans cet article, nous avons étudié un des problématiques dans les systèmes de surveillance et d assistance pour des personnes âgées : la localisation. Deux scénarii de mesure ont été étudiés et analysés. Avec un simple outil Wi-Spy, nous observons que la localisation est faisable avec certaines précisions acceptables. Notre prototype apporte deux avantages : d abord il offre une solution de localisation du type in-door systèmes GPS ou SGM qui sont coûteux et moins précises. Ensuite, il propose un outil facile à manipuler. L estimation de localisation dans les systèmes embarqués est une problématique complexe. Elle dépend non seulement de la distance de propagation mais aussi d une matrice de métrique telles que l atténuation de signal, de la capacité d antenne et du type de trajet comme nous l avons décrit par les équations (équations 1-5). Nos futurs études se concentreront sur cette matrice de métrique afin d identifier les valeurs spécifiques dans les circonstances précises. 6

Bibliographie [1] Isabelle Robert Bobée Projections de population 2005-2050 vieillissement de la population en France métropolitaine, rapport publié, INSEE, 2006 [2] http://www.onworld.com/ [3] J. Hightower and G. Borriello, Location systems for ubiquitous computing, Computer, vol. 34, no. 8, pp. 57-66, Aug. 2001. [4] Jang-Ping Sheu, Senior Member, IEEE, Pei-Chun Chen, and Chih-Shun Hsu. A distributed localization scheme for wireless sensor networks with improved grid-scan and vector-based refinement. IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING, VOL. 7, NO. 9, SEPTEMBER 2008. [5] Hongyang Chen, Sezaki, K., Ping Deng, Hing Cheung So, An improved DV-hop localization algorithm for wireless sensor networks. ICIEA 2008. 3rd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. Page(s):1557 1561. June 2008. [6] Walid Fahs, Diffusion d informations partagées entre mobiles coopérants évoluant sous une même celle d un réseau sans fil avec infrastructure», thèse, Université de Clémont-Ferrand, 2009. [7] fr.wikipedia.org/wiki/global_positioning_system 7

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