Représentation et gestion des connaissances dans les environnements intérieurs mobiles

Knowledge representation and management in indoor mobile environments

• Auteur / Autrice : Imad Afyouni
• Direction : Christophe Claramunt, Cyril Ray
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 17/09/2013
• Etablissement(s) : Brest
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la mer (Plouzané, Finistère)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche de l'Ecole navale (Brest)
• Jury : Président / Présidente : Karine Bennis-Zeitouni
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christophe Claramunt, Cyril Ray, Karine Bennis-Zeitouni, Hervé Martin, Thierry Delot, Jacques Tisseau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hervé Martin, Thierry Delot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Données géospatiales

Informatique sensible au contexte

Mots clés libres

Modèles de données indoor

Systèmes sensibles au contexte

Gestion de données mobiles

Requêtes continues dépendantes de la localisation

Objets mobiles

Indoor data models

Context-aware systems

Mobile data management

Continuous location-dependent queries

Moving objects

Résumé

Les systèmes d'information mobiles et ambiants liés à la localisation et à la navigation évoluent progressivement vers des environnements à petite échelle. La nouvelle frontière scientifique et technologique concerne les applications qui assistent les utilisateurs dans leurs déplacements et activités au sein d’espaces bâtis dits «indoor» (e.g., aéroports, musées, bâtiments). La recherche présentée par cette thèse développe une représentation de données spatiales d'un environnement «indoor» qui tient compte des dimensions contextuelles centrées sur l'utilisateur et aborde les enjeux de gestion de données mobiles. Un modèle de données «indoor» hiérarchique et sensible au contexte est proposé. Ce modèle intègre différentes dimensions du contexte en plus de la localisation des entités concernées, telles que le temps et les profils des utilisateurs. Ce modèle est basé sur une structure arborescente dans laquelle l'information spatiale est représentée à différents niveaux d'abstraction. Cette conception hiérarchique favorise un traitement adaptatif et efficace des Requêtes Dépendantes de la Localisation (RDL) qui sont considérées comme des éléments clés pour le développement des différentes catégories de services de géolocalisation sensibles au contexte. Un langage de requêtes continues est développé et illustré par des exemples de requêtes RDL. Ce langage exploite le concept des granules spatiales, et permet de représenter les requêtes continues et dépendantes de la localisation en prenant compte des préférences de l'utilisateur au moment de l'exécution.Cette approche de modélisation est complétée par le développement d'une architecture générique pour le traitement continu des requêtes RDL et par la conception et la mise en oeuvre de plusieurs algorithmes qui permettent un traitement efficace des requêtes dépendantes de la localisation sur des objets mobiles en «indoor». Plusieurs algorithmes de traitement continu des requêtes de recherche de chemin hiérarchique et des requêtes de zone appliquées à des objets statiques et/ou en mouvement sont présentés. Ces algorithmes utilisent une approche hiérarchique et incrémentale afin d'exécuter efficacement les requêtes RDL continues. Un prototype encapsulant le modèle de données hiérarchique, les opérateurs et les contraintes introduits dans le langage de requête ainsi que les différents algorithmes et méthodes pour la manipulation de requêtes RDL a été développé comme une extension du SGBD Open Source PostgreSQL. Une étude expérimentale des solutions développées a été menée pour étudier la performance et le passage à l'échelle à l'égard des propriétés intrinsèques des solutions proposées.

The range of applications in ambient information systems progressively evolves from large to small scale environments. This is particularly the case for applications that assist humans in navigation-related activities in indoor spaces (e.g., airports, museums, office buildings). The research presented by this Ph.D. dissertation develops a data and knowledge representation of an indoor environment that takes into account user-centred contextual dimensions and mobile data management issues. We introduce a hierarchical, context-dependent, and feature-based indoor spatial data model. This model takes into account additional contextual dimensions such as time, user profiles, and real-time events. The model is based on a tree structure in which location information is represented at different levels of abstraction. The hierarchical design favours performance and scalability of location-dependent query processing. A query grammar is developed and implemented on top of that model. This query language supports continuous location-dependent queries and takes into account user preferences at execution time. The concept of location granules is introduced at the query execution and presentation levels.This modelling approach is complemented by the development of a generic architecture for continuous query processing. Several algorithms for location dependent query processing over indoor moving objects have been designed and implemented. These algorithms include path searches and range queries applied to both static and moving objects. They are based on an incremental approach in order to execute continuous location-dependent queries.The operators and constraints introduced in the query language and the algorithms for location-dependent query processing have been implemented as a database extension of the open source DBMS PostgreSQL, and where the hierarchical network-based indoor data model has been developed at the logical level. Several experiments have been conducted to evaluate the scalability and performance of the whole framework.