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Vorstellung des Sonderforschungsbereichs 627
„Umgebungsmodelle für mobile kontextbezogene Systeme“
Prof. Dr. Kurt Rothermel Institut für Parallele und Verteilte Systeme
Universität Stuttgart
14. November 2003
Universität StuttgartSFB 627
Überblick
Technologietrends
Kontextbezogene Anwendungen Szenarium, Definition, Merkmale
Räumliche Umgebungsmodelle Komplexität, Einordnung bestehender Modelle
SFB 627: Umgebungsmodelle für mobile kontextbezogene Systeme
Vision, Ziele, wissenschaftliche Herausforderungen
Zusammenfassung
Universität StuttgartSFB 627
Beispiel: Armband-PDA Palm OS® 4.1 Anzeige 160 x 160 Pixel Touch Screen 2 MB RAM Motorola 33 MHz CPU IrDA Interface
Quelle: Fossil, Inc.
Mobile Endgeräte werden kleiner und schneller multifunktionale Geräte
"Wearable" Computer
"Disappearing" Computer
Mobile Endgeräte: Trends
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Kommunikationstechnologie: Trends
Quelle: Infineon Technologies
„Ubiquitous Communication“: drahtlose WAN, LAN, PAN
billige und kleine Kommunikationscontroller
Bluetooth 1 Mb/s Datenrate ~ 10 m Reichweite Ein-Chip-Sender
niedrige Leistung: 0.001 W niedriger Preis: < 4 Euro
piconets
scatternet
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Sensoren: Trends (1)
Vielzahl unterschiedlicher Sensoren
mechanisch: Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung
symbolisch: Identifikation, Lokalisierung thermisch: Temperatur optisch, akustisch, chemisch, ...
Miniaturisierung und Preisverfall
Beispiel: Positionierungssysteme outdoor: GPS: 25m, DGPS: < 10 m,
Galileo (2008): < 4m,NASA Experimentalsystem: 2-3 cm
indoor: Systeme basierend auf Ultraschall (z.B. Active Bat), RF (z.B. Identec),IR (z.B. Active Badge)
Sensor
Aspekt der realen Welt
physikal.Signal
digit.SignalMesswert
GPS Empfänger (RoyalTek)
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Sensoren: Trends (1)
Vielzahl unterschiedlicher Sensoren
mechanisch: Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung
symbolisch: Identifikation, Lokalisierung thermisch: Temperatur optisch, akustisch, chemisch, ...
Miniaturisierung und Preisverfall Beispiel: Druck-Sensor
Messprinzip: Kapaziät der Membran ändert sich mit der einwirkenden Kraft auf die Membran
Membran: 120 m (menschliches Haar: 100 m)
Sensor
Aspekt der realen Welt
physikal.Signal
digit.SignalMesswert
Membran
© Siemens
© Fraunhofer Institut
Universität StuttgartSFB 627
Sensoren: Trends (1)
Vielzahl unterschiedlicher Sensoren
mechanisch: Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung
symbolisch: Identifikation, Lokalisierung thermisch: Temperatur optisch, akustisch, chemisch, ...
Miniaturisierung und Preisverfall
Beispiel: Temperatur-Sensor Messprinzip: Widerstand in Thermoschleife
ändert sich mit der Temperatur
Thermoschleife: 100 nm (menschliches Haar: 100 m)
Genauigkeit: 1/1000 Grad Celsius
Sensor
Aspekt der realen Welt
physikal.Signal
digit.SignalMesswert
Thermoschleife
Trägermaterial
© Universität Kassel
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Sensoren: Trends (2)
Entwicklung von Sensorplattformen
Eingebettete Systeme Integration in Alltagsgegenstände:
„Smart Things“ Erfassen, verarbeiten, kommunizieren
Kontext von Dingen Beispiel: Smart-It
Sensornetze Größe eines Sandkorns, billig Knoten erfassen Umgebungsinformation Knoten kommunizieren, verdichten
Information kooperativ Beispiel: Smart-Dust-Project
Smart DustUC Berkeley
Smart-It15x40 mm
Sensor-hardware
SpeicherBatterie
IntegrierterProzessor
Transceiver
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Trends: Schlussfolgerung
Kontextbezogene Systeme Position, Ausrichtung, Geschwindigkeit• Identität• Objekte in der Nähe• Temperatur, ...
Technologietrends• Miniaturisierung• Preisverfall• Integration: „Smart Things“, Sensornetze
Proliferation von Sensorsystemen
Realwelt Digitale Welt
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Überblick
Technologietrends
Kontextbezogene Anwendungen Szenarium, Definition, Merkmale
Räumliche Umgebungsmodelle Komplexität, Einordnung bestehender Modelle
SFB 627: Umgebungsmodelle für mobile kontextbezogene Systeme
Vision, Ziele, wissenschaftliche Herausforderungen
Zusammenfassung
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Messe StuttgartInternational
Szenarium: Messebesuch (1)
Herr Meyer aus Berlin besucht die Messe Stuttgart
Von zuhause reserviert M. ein Hotel in max. 30 min Entfernung zur Messe und in ruhiger Lage.
Am Flughafen angekommen wird M. von seinem System zur S-Bahnhaltestelle navigiert.
Sein System informiert ihn, dass er die S2 nehmen muss, die nächste Bahn um 8.15 Uhr ankommen wird, und voraussichtlich im vorderen Wagen noch Plätze frei sein werden.
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Messe StuttgartInternational
Szenarium: Messebesuch (2)
In der Messe informiert ihn sein System sobald eine virtuelle Litfaßsäule mit ortsbezogener Information „sichtbar“ wird.
M. hinterlässt an einem Stand einen virtuellen Notizzettel für andere Mitarbeiter seiner Firma.
M. hat sich zwischen 10:00 und 11:00 Uhr mit Herrn Schmidt in Halle 8 verabredet. Sobald beide in der Halle sind werden sie informiert und in den nächsten freien Besprechungsraum navigiert.
Zurück in Berlin erstellt M. einen Reisebericht. Sein System gibt ihm Auskunft darüber, welche Aussteller er vormittags in Halle 8 besucht hat.
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Was ist Kontext?
Definition: Kontext ist die Information, die zur Charakterisierung der Situation einer Entität herangezogen werden kann. Entitäten sind Personen, Orte oder Objekte, welche für das Verhalten von Anwendungen als relevant erachtet werden.
Beispiel: Messeinformationssystem
relevante Entitäten: Hallen, Konferenzräume, Besucher, Aussteller, ...
Kontext eines Besuchers: Identität, Ort, im Besitz eines Tickets, ...
Kontext eines Konferenzraums: Ort, Ausstattung, belegt/frei, ...
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Was ist eine kontextbezogene Anwendung?
Merkmale:
kontextbezogene Selektion
kontextbezogene Präsentation
kontextbezogene Aktion
Merkmale treten häufig in Kombination auf!
Definition: Eine Anwendung ist kontextbezogen, wenn ihr Verhalten durch Kontextinformationen beeinflusst wird.
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Merkmal: kontextbezogene Selektion
Auswahl von Informationen und Diensten abhängig vom Kontext
Beispiel: Hotels in max. 30 min Entfernung zur Messe Stuttgart und in ruhiger Lage.
Kontext: Ort: Hotelstandort, Messestandort,
Verbindungen (Straßen, öffentliche Verkehrslinien)
Dynamische Attribute: Baustellen
Zeit: Baustelle von Feb. bis Okt. 2003
Feb.-Okt. 2003
Messe
5 min
12 min
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Merkmal: kontextbezogene Präsentation
Wahl der Präsentationsart abhängig vom Kontext Detaillierungsgrad der Informationen, Wahl des Mediums, ..
Beispiel: Navigation zur Messe & Messerundgang Kontext:
Verkehrsmittel: zu Fuß, S-/U-Bahn Ort: innerhalb/außerhalb Messehalle Präferenzen, Zeit: Programmhinweise
Demo zu Nexus um 16:00 Uhr
Nächste Haltestelle umsteigen auf U7
Bad Cannstatt
Hbf Stadt-mitte
Türlen-straße
KillesbergMesse
S1-6
U7
Halle 14
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Merkmal: kontextbezogene Aktion
Auslösung von Aktionen abhängig vom Kontext (Prädikate)
Beispiel: (Sobald M. und S. beide zwischen 10:00 und 11:00 Uhr in Halle 8 sind)
=> Aktion: reserviere nächsten freien Konferenzraum, navigiere beide dorthin
Kontext: Ort, Identität: M. und S. in Halle 8
Zeit: 10:00 - 11:00 Uhr
Halle 8
Halle 7
Schmidt
Meyer
Besprechungsraum
2. Navigation
1. Reservierung
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Überblick
Technologietrends
Kontextbezogene Anwendungen Szenarium, Definition, Merkmale
Räumliche Umgebungsmodelle Komplexität, Einordnung bestehender Modelle
SFB 627: Umgebungsmodelle für mobile kontextbezogene Systeme
Vision, Ziele, wissenschaftliche Herausforderungen
Zusammenfassung
Universität StuttgartSFB 627
Räumliche Modelle und Primärkontext
Meyer
Positionsanfrage:In welcher Halle befindet
sich S.?
Primärkontext:
Gebietsanfrage:Ist ein Berater am Nexus-Stand
verfügbar?
Messe Stuttgart
Schmidt
S-AB 1234
B-AA 5678
Nexus-StandKundenberater
Identität Ort
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Räumliche Modelle und Primärkontext
Positionsanfrage:Welche Stände hat M. am
21.05.2003 vormittags besucht?
IdentitätPrimärkontext: Ort
Gebietsanfrage:Wie viele Besucher waren am 21.05.2003 zwischen 9.00 und
12.00 am Nexus-Stand?
Zeit t
Zukunft
Vergangen-heit
Gegenwart
Zeit
30.05.2003
Meyer
Messe Stuttgart
Schmidt
S-AB 1234
B-AA 5678
Nexus-StandKundenberater
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Modellkomplexität
Koordinatensystem
Nächstes Hotel? Hotel A
Hotel B
Hotel C
Hotel A
Herr Meyer• 48.778599 N• 9.179864 E
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Modellkomplexität
Koordinatensystem + Geographie und Topologie• 2D und 3D Geometrie
Nächstes Hotel? Hotel B
Hotel B
Hotel C
Hotel A
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Modellkomplexität
Koordinatensystem + Geographie und Topologie• 2D und 3D Geometrie
+ Dynamik• dynamische Zustände• mobile Objekte
Nächstes Hotel? Hotel C
Hotel B
Hotel C
Hotel A
20. - 30.05.2003
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Einordnung von Modellen
Dynamik
Komplexität derAbstraktion
Bereich
global
lokal
keine hoch
hoch
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Einordnung von Modellen
Bestehende Modellierungsansätze einfach und global
Dynamik
Komplexität derAbstraktion
gering hoch
hoch
Bereich
global
lokal
• größere Bereiche• mittlere Dynamik• niedrige Komplexität• anwendungsspezifisch
Telematik-Dienste (z.B. PASSO, Tegaron)
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Einordnung von Modellen
Bestehende Modellierungsansätze einfach und global
komplex und lokal
Dynamik
Komplexität derAbstraktion
gering hoch
hoch
Bereich
global
lokal
• beschränkte Bereiche• höhere Dynamik• mittlere Komplexität• anwendungsspezifisch
Guide, Cyberguide, Stick-e-Notes
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Einordnung von Modellen
Bestehende Modellierungsansätze einfach und global komplex und lokal
Dynamik
Komplexität derAbstraktion
global
lokal
gering hoch
hoch• Globale Bereiche• Hohe Dynamik• Hohe Komplexität
Bereich
Lücke: komplexe, globale, dynamische Modelle hoher Aufwand!
gemeinsame, anwendungsübergreifende Nutzung
erweiterbare Modelle
global
lokal
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Überblick
Technologietrends
Kontextbezogene Anwendungen Szenarium, Definition, Merkmale
Räumliche Umgebungsmodelle Komplexität, Einordnung bestehender Modelle
SFB 627: Umgebungsmodelle für mobile kontextbezogene Systeme
Vision, Ziele, wissenschaftliche Herausforderungen
Zusammenfassung
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Vision: Föderierte Umgebungsmodelle
Umgebungsmodelle
Informationsräume
Anwendungen
Daten von
Milliarden vonSensoren
WWWDigitale
Bibliotheken
Föderation
„Smart Factory“ StadtführerNavigation...
...
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SFB 627: Umgebungsmodelle fürmobile kontextbezogene Systeme
Ziele: Erforschung von Methoden zur Realisierung
globaler Umgebungsmodelle Innovative kontextbezogene
Anwendungen Mechanismen
Start: Januar 2003 an der Universität Stuttgart
aufbauend auf Vorarbeiten derDFG-Forschergruppe NEXUS
30+ Wissenschaftler,9 beteiligte Gruppen
zunächst für 4 Jahre gefördertMultimedia WWW Digitale
Bibliotheken
RealeWelt
Umgebungs-modell
Informations-räume
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Beteiligte Institutionen
Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik Anwendersoftware (IPVS.AS, Prof. Mitschang) Bildverstehen (IPVS.BV, Prof. Levi) Kommunikationsnetze und Rechnersysteme (IKR, Prof. Kühn) Verteilte Systeme (IPVS.VS, Prof. Rothermel) Visualisierung und Interaktive Systeme (IVIS, Prof. Ertl)
Photogrammetrie (IfP, Prof. Fritsch) Technikphilosophie (IP.WTTP, Prof. Hubig) Fertigungstechnik (IFF, Prof. Westkämper) Verkehrstechnik (ISV.SuS, Prof. Ressel)
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Nexus-Plattformverbindet physische und digitale Welt
Föderiert Umgebungsmodelle Sensorintegration, Konsistenz Ankerpunkte für Informationen Temporale Konzepte
Unterstützt Modellinteraktion Synchron: räumliche Anfragen Asynchron: Auslösen von Aktionen Visualisierung
AnwendungenSystemfunktionen
PhysischeWelt
Umgebungsmodell
Informations-räume
Nexus
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(Fast) Automatisch generiertes Modell
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Wissenschaftliche Herausforderungen
Umgebungs-modell
Sicherheit undAkzeptanz
Kommunikation
Sensor-Integration
Präsentationund Interaktion
Anwendungen
Definition undManagement
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Teilprojekte und Arbeitskreise
Kommunikation und Sicherheit
Definition und Management von
Umgebungsmodellen
Modellpräsentation und Sensorik
Anwendungen und Akzeptanzfragen
Kommunikations-plattform
Modellbasierte Kommunikation Datenschutz und
Datensicherheit Modellierung und
Simulation von Mobilität
Modellierung und Verwaltung des Umgebungsmodells
Heterogene Geodaten Lokationsmanagement
und Informationsdiffusion
Sensorik und Bildverarbeitung Interpretation multisensorieller Daten Generalisierung
räumlicher Daten AR-Anwendungen
Smart Factory Orientierungshilfe für
Blinde Bewertung und Reflexion
Modellierung und Konsistenz
Sicherheit und Akzeptanz
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Teilprojektbereich: Kommunikation und Sicherheit
Kommunikation und Sicherheit
Definition und Management von
Umgebungsmodellen
Modellpräsentation und Sensorik
Anwendungen und Akzeptanzfragen
Kommunikations-plattform
Modellbasierte Kommunikation Datenschutz und
Datensicherheit Modellierung und
Simulation von Mobilität
Modellierung und Verwaltung des Umgebungsmodells
Heterogene Geodaten Lokationsmanagement
und Informationsdiffusion
Sensorik und Bildverarbeitung Interpretation multisensorieller Daten Generalisierung
räumlicher Daten AR-Anwendungen
Smart Factory Orientierungshilfe für
Blinde Bewertung und Reflexion
Modellierung und Konsistenz
Sicherheit und Akzeptanz
Optimierung von Kommunikationsverfahren durch KontextwissenNeuartige Kommunikationsparadigmen auf der Grundlage von UmgebungsmodellenMultilaterale Sicherheitskonzepte: Abwägung der verschiedenen Schutzbedürfnisse
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Teilprojektbereich: Definition und Management von Umgebungsmodellen
Kommunikation und Sicherheit
Definition und Management von
Umgebungsmodellen
Modellpräsentation und Sensorik
Anwendungen und Akzeptanzfragen
Kommunikations-plattform
Modellbasierte Kommunikation Datenschutz und
Datensicherheit Modellierung und
Simulation von Mobilität
Modellierung und Verwaltung des Umgebungsmodells
Heterogene Geodaten Lokationsmanagement
und Informationsdiffusion
Sensorik und Bildverarbeitung Interpretation multisensorieller Daten Generalisierung
räumlicher Daten AR-Anwendungen
Smart Factory Orientierungshilfe für
Blinde Bewertung und Reflexion
Modellierung und Konsistenz
Sicherheit und Akzeptanz
Hochskalierbare Modellverwaltung – global, Milliarden von mobilen AnwendernHeterogene Umgebungsmodelle: 2D bis 3D, Integration, GeneralisierungUmgebungsmodelle in infrastrukturloser Systemen
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Teilprojektbereich: Modellpräsentation und Sensorik
Kommunikation und Sicherheit
Definition und Management von
Umgebungsmodellen
Modellpräsentation und Sensorik
Anwendungen und Akzeptanzfragen
Kommunikations-plattform
Modellbasierte Kommunikation Datenschutz und
Datensicherheit Modellierung und
Simulation von Mobilität
Modellierung und Verwaltung des Umgebungsmodells
Heterogene Geodaten Lokationsmanagement
und Informationsdiffusion
Sensorik und Bildverarbeitung Interpretation multisensorieller Daten Generalisierung
räumlicher Daten AR-Anwendungen
Smart Factory Orientierungshilfe für
Blinde Bewertung und Reflexion
Modellierung und Konsistenz
Sicherheit und Akzeptanz
Kontextbezogene PräsentationAutomatische Erfassung von ModellinformationenInterpretation und Konsistenz von Sensorinformationen
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Teilprojektbereich: Anwendungen und Akzeptanzfragen
Kommunikation und Sicherheit
Definition und Management von
Umgebungsmodellen
Modellpräsentation und Sensorik
Anwendungen und Akzeptanzfragen
Kommunikations-plattform
Modellbasierte Kommunikation Datenschutz und
Datensicherheit Modellierung und
Simulation von Mobilität
Modellierung und Verwaltung des Umgebungsmodells
Heterogene Geodaten Lokationsmanagement
und Informationsdiffusion
Sensorik und Bildverarbeitung Interpretation multisensorieller Daten Generalisierung
räumlicher Daten AR-Anwendungen
Smart Factory Orientierungshilfe für
Blinde Bewertung und Reflexion
Modellierung und Konsistenz
Sicherheit und Akzeptanz
Neuartige Anwendungen durch UmgebungsmodelleAkzeptabilitätsuntersuchungen mobiler kontextbezogener SystemePlan: Demonstrator mit Industriekooperation
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Zusammenfassung
Viele Herausforderungen, aber auchein hohes Potenzial!
Neue Technologien• Geräte, Kommunikation• Sensoren
Kontextbezogene Systeme
Ubiquitous/PervasiveComputing
Information überall, zu jeder Zeit
Mobile Client/Server
Ortsbasierte Systeme
Proliferation von Sensorsystemen
Globale Umgebungsmodelleals Grundlage kontextbezogener Systeme
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Vorführung des NeXus-Demonstrators: SFB-Labor (Raum 0.351)
Anwendungen auf der Basis der NeXus-Plattform:
NeXus-Scout
ISIS: Stadtinformationssystem
NeXus-Rallye: Ortsbezogenes Quiz
Universität StuttgartSFB 627
Workshop on Context-Aware Systems
13:30 – 15:00 Session 1: Context and Interaction Context and User Adapted Mobile Interaction
Dr. Rainer Malaka, EML, Heidelberg Situated Interaction in Instrumented Spaces
Dr. Antonio Krüger, Saarland University Context – Enabling New Ways in Human Computer Interaction
Dr. Albrecht Schmidt, Munich University
15:00 – 15:30 Break – Demonstrator of the NeXus Platform 15:30 – 17:00 Session2: System Aspects of Context-Aware Systems
Building Context-Aware Systems for the Real WorldDr. Adrian Friday, University of Lancaster
NeXus: A Universal Platform Enabling Context-Aware ApplicationsDaniela Nicklas, Universität Stuttgart
Context-Models in NeXus: Complexity and ConsistencySteffen Volz, Universität Stuttgart
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Vielen Dank!