Ocation är ett kärnkoncept i de flesta genomträngande datorsystem. Förutom enkla användningar som att identifiera en individs position eller identifiera en regions boende, är lokalisering ett nyckelindex för rikare frågor av en individs eller miljöns sammanhang. Även vid första anblicken ett enkelt koncept, platsinformationens representation har många former och finesser, var och en lämplig för särskilda användningsklasser. 1 För att ge applikationsutvecklare enkel tillgång till lokaliseringsinformation måste vi stödja olika positioneringssystem med varierande dataformat samt fusionsalgoritmer för att uppskatta position från flera avläsningar. Vi behöver också en dataåtkomststrategi som döljer denna komplexitet och heterogenitet från utvecklaren. Detta problem har ingen allmän lösning, vilket kräver särskilda ramar för att arbeta med specifika typer av data. För att möta behoven hos platsbaserade applikationer har vi utvecklat lättviktiga rymd- och sensormodeller och en uppsättning extenserbara komponenter som stöder anpassning och ny teknik. Rymdmodellen stöder en rad geometriska och relativ-spatiala-positioneringsbeskrivningar som finns i litteraturen. Förnimmelsen modell abstracts över olika typer av positioneringssystem och införlivar fånga av osäkerhet, fungerar som en grund på vilken utvecklare kan tillämpa sensor-fusion tekniker. Vår programmeringsram, LOC8, sitter ovanpå utrymme och avkänningsmodeller, ger en rik API för att fråga platsdata och utforska dess många representationer. En platsmodell bör stödja platsdatarepresentationer från olika positioneringstekniker och extensibla metadatabeskrivningar. Många välkända system kan rapportera en enhets koordinat eller symboliska position, från GPS och Active Badge till nyare system som Ubisense och det fingeravtrycksbaserade positioneringssystemet. 2 Utöver dessa är mindre konventionella och billigare metoder för att rapportera ett företags lokalisering. Till exempel kan en Bluetooth-sändare, som kan upptäcka förekomsten av mobiltelefoner, handdatorer och bärbara datorer, placera en enhet inom 10 meter från en känd punkt. Vi kan använda den här informationen för att få reda på enhetens ägares position. Med hjälp av en platsmodell som stöder en rad expressiva representationer för mellanslag, rumsliga relationer och positioneringssystem skapade författarna LOC8, ett programmeringsramverk för att utforska lokaliseringsdatas mångfacetterade representationer och användningsområden. Miljöer innehåller ofta flera positioneringssystem, så det är viktigt att översätta avläsningar till ett gemensamt språk för platscentrerade primitiver. Eftersom ingen positionering teknik hävdar att ge perfekt noggrannhet, måste detta språk också ge kvalitetsåtgärder för att stödja sensor-fusion tekniker för osäkra data. Kvantifierande osäkerhet i samband med positioneringssystem har visat sig vara ett hett ämne under de senaste åren. 3,4 En rymdmodell ger en uppsättning primitiver som tillåter beskrivningar av områden i rymden och förhållandet mellan dem. Sådana primitiva måste stödja kartläggningen av positioneringssystemens olika dataformat samtidigt som de är tillräckligt uttrycksfulla för att stödja vanliga applikationsförfrågningar. Christian Becker och Frank Durr delar in dessa frågor i fyra kategorier: positionering, räckvidd, närmaste granne (spatial relation), och navigering. 5 Dessa frågor har lett till mer komplexa användningsområden för lokalisering. Sådana högre nivå frågor kräver flexibel omvandling mellan olika plats representationer-till exempel, • bygga en relativ rumslig relation mellan två mobila enheter, eller • översätta ett spår av en enhet fysiska positioner till en sammanfattning av dess rörelsemönster eller till dess hastighet och riktning. 6 I allt högre grad behandlar forskare inte lokaliseringsinformation som oberoende utan snarare lika starkt bunden till användaraktivitet, intention och interaktion. Utbyggnaden av semantik på plats är ett populärt forskningsämne som ligger till grund för många potentiella sammanhangsmedvetna tillämpningar. 1 För att representera vår rymdmodell, 7 valde vi Web Ontology Language (OWL) på grund av dess högkvalitativa verktygsstöd och tillämpligheten av resonerare och regler för att hjälpa till att identifiera relationer mellan punkter och regioner. I hjärtat av vår ontologi är SymbolicRepresentation, GeometricRegion, och RelativeLocation klasser, som modellerar de människovänliga namn och geometriska omfattningar av regioner (såsom rum och byggnader) och deras fysiska relationer till andra delar av modellen. Koordinaterna har ett tillhörande koordinatreferenssystem (CRS), som kan vara en global standard eller lokalt definierad för att förenkla en regions rumsliga representation. Om till exempel en ansökan är bunden till en enda byggnad är det mer meningsfullt att definiera ett lokalt koordinatsystem än att använda koordinatsystemet WGS 84. Översättningar från ett CRS till ett annat beskrivs med en ursprungspunkt och en rotationsmatris. Ursprunget är förskjutningen av det nya datoriserade bokningssystemet i förhållande till dess referenssystem för datoriserade bokningssystem, och rotationsmatrisen beskriver förändringar i rotationen av x-, y- och z-axlarna. Vi använde Chianghao Jiang och Peter Steenkistes modell 8 för att konvertera koordinater från en CRS till en annan. Geometriska regioner består av en eller flera geometriska former av 2D eller 3D, var och en definierade av en uppsättning koordinater; symboliska representationer har formen av en individ som är förknippad med en beskrivande etikett. Utvecklare måste tilldela varje utrymme en granularitet (granularity egenskap), vars möjliga värden, såsom koordinat, rum och stad, definieras i modellen och är anpassningsbara. Detta möjliggör flexibilitet genom att utvecklare kan omdefiniera granulariteter för att passa olika tillämpningar. Frågeprocessen använder granulariteter för att begära ett företags plats vid en viss resolution. Vår modell stöder fyra rumsliga relationer: inneslutning, adjacency, uppkoppling och överlappning. Inneslutning, adjacens och överlappning är vad deras namn antyder. Anslutning är ett särskilt fall av adjacency, där en enhet kan passera från ett utrymme till dess angränsande utrymme. Förhållandet kan ange en tredje plats, såsom en utgång eller hiss, som möjliggör övergången. Uppkoppling är en rik relation, vilket innebär både passagens riktning och idén om ett tillgängligt (snarare än ett rakt) avstånd mellan de relaterade platserna. Vi erbjuder också två typer av relativ representation: centrum och kompass. 7 I centrum representation, en målplats är ett geometriskt område, såsom en cirkel eller en kuboid, vars centrum är en koordinat-eller en referensplatss mittpunkt-och vars kant eller diameter längd är två gånger ett angivet avstånd. Kompass representation innebär att bygga en CRS vars ursprung är en koordinat-eller en referens plats centrum punkt-och vars rotationsmatris följer standard kompass riktningar. I detta CRS innehåller målplatsens beskrivning ett avstånd till sitt ursprung; den horisontella vinkeln till målplatsen mätt medurs från norr; och höjdvinkeln från det horisontella planet. För vissa kartor räcker det med att ange en uppsättning symboliska regioner och deras rumsliga relationer. Kartor som definierar regiongeometri låter resonerare dra slutsatsen några symboliska relationer, såsom inneslutning och adjacency, och uppskatta saknade geometri.  Insikt om Sensing Model Collection av Upper Ontologies för att utveckla genomträngande system." 9 ) Återigen är den väsentliga delen av denna process att fånga metadata i samband med avkänningsprocessen. Vi använder en standardmetod för att representera de avkännbara uppgifternas egenskaper och brister genom att använda en kvalitetsmatris, som uppfyller avkänningsmodellens osäkerhetsmåttskrav. Kvalitetsmatrisen består av granularitet, frekvens, täckning, och en lista över noggrannhet och precision par. 10 Granularitet är det minsta rumsliga elementet som kan förstås. Frekvensen är provtagningsfrekvensen hur ofta en sensor genererar avläsningar. Sensortillverkarnas tekniska specifikationer avgör dessa egenskapers värden. Täckning är omfattningen av det utrymme där ett företags position kan kännas; noggrannhets- och precisionsparen, som kan multipliceras, beskriver sannolikheten för att ett företags verkliga position ligger inom ett visst avstånd från det rapporterade värdet. Till exempel, med vår Ubisense installation i University College Dublins Complex and Adaptive Systems Laboratory (CASL) byggnad, uppnår vi 70 procent noggrannhet med två meters precision. Även om vår allmänna kvalitet matris fungerar med de flesta positioneringssensorer, är det inte definitivt, och vi uppmuntrar dess förlängning. Alla data som en sensor lägger till i modellen refererar till sensorns kvalitetsmatris. Figur 1 beskriver granularitet, frekvens, täckning, och precisionsnoggrannhet par i samband med vår Ubisense sensor; Figur 2 Om egenskapen relaterar avläsningen till en viss enhet, och den observeradeGenom egenskapen relaterar avläsningen till sensorn som gav det. Värdefastigheten anger den position där sensorn lokaliserade enheten i detta fall, en 3D-koordinat. Slutligen anger egenskapen temporalDimension den tidsrymd över vilken utvecklare ska betrakta avläsningens värde som en återspegling av företagets verkliga position. Utvecklare kan enkelt lägga till ett positioneringssystem till modellen, vilket endast kräver att de definierar sin metamodell och skriver en programadapter för att omvandla sensorrapporterade positioner till vår modell. Alternativt, om positioneringssystemet rapporterar koordinater, utvecklarna kan ange den information som krävs för att översätta punkter från dess datoriserade bokningssystem till ett annat datoriserade bokningssystem.  På grundval av Jeffrey Hightower och hans kollegors Location Stack arkitektur 11 (se "Relaterat arbete i Location Modeling") utvecklade vi LOC8 ramverket i Java för att stödja frågor om utrymme och sensor modeller vi konstruerat. Figur 3 visar LOC8:s arkitektur. Avkänningsskiktet rapporterar positioneringsdata som koordinater, symboliska platser eller relativa positioner; abstraktionsskiktet omvandlar råsensordata till OWL-representationen. Som en del av denna process kan abstraktionsskiktet fråga ut sammanhangs- och rymdmodellerna för att hitta rätt referenser för resurser som representerar särskilda regioner, människor eller lättåtkomliga objekt. Sammanhanget, sensation och rymdmodeller ger standard API:er för Nexus är en tidig öppen plattform som ger en grund som gör det lättare att utveckla platsmedvetna applikationer. 1 Nexus plattformens kärna är en gemensam augmented-world modell som stöder representation av placeringen av statiska verkliga enheter, såsom byggnader eller tåg, och virtuella enheter med vilka den verkliga världen är förstärkt, såsom virtuella affischtavlor. Dess frågespråk, Augmented World Query Language (AWQL), stöder grundläggande rumsliga frågor inklusive inuti, överlappningar, inkluderar, utesluter, och närmast. I LOC8 (se huvudartikeln) använder vi en löst kopplad modelleringsteknik som behandlar lokaliseringsinformation oberoende av andra former av sammanhang. Detta gör att vi kan behandla alla locatable objekt på samma sätt, oavsett deras egenskapsstruktur, verkliga eller virtuella status, och användning av program. Location Stack är en framgångsrik programvaruteknik modell som strukturerar plats-medvetna tjänster komponenter i en skiktad systemarkitektur med robust separation av problem. 2.3 Vår modell är baserad på Location Stack men skiljer sig i fyra huvudsakliga avseenden. För det första rapporterar Location Stacks mätlager data från sensorer på en lägre nivå än vad vi stöder, inklusive avstånd, vinkel och närhet. Vi bestämde oss för att endast hantera observationer på positionsnivå-till exempel koordinat och symbolisk-eftersom de flesta tekniker tenderar att utföra denna beräkning / abstraktion i sensorsystemet. För det andra separerar vi rymdmodellen från sensormodellen och låter oss behandla data oberoende av varandra. Exempelvis avgör sensormodellens genomförande hur lång tid det tar att behålla avläsningar. I motsats till detta är rymdmodellen fortfarande relativt statisk, men LOC8 ramverket tillämpar resonemang på dess innehåll för att dra slutsatsen ytterligare rumsliga relationer från tillgängliga
I LOC8-systemet REF tillämpas en kvalitetsmatris för avkännbara platsdata och platssensorer.
LOC8: A Location Model and Extensible Framework for Programming with Location
{'venue': 'IEEE Pervasive Computing', 'journal': 'IEEE Pervasive Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}