论文研究-智能环境基于用户交互模态的情境感知服务.pdf

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智能环境系统构成的复杂性和大量的情境信息增加了为用户提供和布局服务的难度。情境感知服务系统能感知系统运行和人机交互情境,根据相应的决策机制选择适当的设备为用户提供服务,从而简化环境设施的功能布局。在决策过程中引入用户交互模态信息有利于系统根据用户的交互能力和对人机界面的偏好提供服务。把情境细分为用户信息、设备信息、软件信息和环境拓扑信息,针对智能环境提出了一种基于用户交互模态的情境感知服务系统,同时详细说明了利用该技术选择服务的推理过程及其应用方法。通过智慧家庭环境中的场景案例验证了该系统的有效性。
王军锋,佘隋怀, IMRE Horvath,等:警示传播算法的原理分析及算法改进 2015,51(19 3情境感知服务系统 在智能环境中,服务由特定的设备提供,根据设备 本文所提岀情境感知服务系绽主要用于在各种智所处的位置及其周边设施情况,把所要感知的情境划分 能环境中布局各种辅助性服努。这些智能环境通过提为多个¨微观情境”。对单个微观情境信息进行拙象、聚 供相关信息,如用户身份、需要使用的软件,环境中是否合之后再与系统的其他微观情境共享信息,就可以完成 由特定的区域响应服务请求等,并发送服务请求到情境对微观情境的感知;同吋,多个微观情境聚合之后结合 感知服务系统,从而实现系统根据用户的交互特征和所其他信息源可以形成更高一层的情境信息.宏观情 在位置的设备资源向用户提供服务。通过使用面向服境。微观情境感知实现对情境对象的认知,并理解环境 务的架构( Service oriented architecture,soA),系统的实体的周边关系;宏观情境感知则负责全局化的情境信 境感知服务功能可用于智能环境中的多个子系统,系息,以及各种突发情况。将情境划分为微观和宏观两 统中其他软件就不需要再执行复杂的推理过程"。 类不仅能分层处理情境信息,降低软件程序的耦合度, 31情境感知模型和策略 还能避免泄漏敏感信息。 本文所提出主动服务机制考虑四种情境信息:川户 情境感知服务系统利用模糊逻辑组织推理机(uzy 信息、设备信息、环境拓扑和软件信息。智能环境中所I。 gic Organization Reasoning Enginc, FLORE)匹配 布局的服务都需要有相应的硬件、软件和情境条件支服务需求与智能环境中的相关情境信息。模糊逻辑 持。一方面,诸如准备餐食或带有情境感知能力的日程能够把情境信息模糊化例如把具体数值转换成相对 提酲能在环境中定位特定用户所在的位置,向周围设备于定量集合的模糊值,并利用推理规则进行处理,然后 发出服务请求:这些设备有其特定的交支撑能力,如再将结果解模糊化为系统可用的数值。智能环境中交 所能够使用的资源,与周边设备的连接情况等。另方互情境信息的数据类型具有很大异构性,包括诸如室温 面,用户有其特定的交互能力,如视力水平和视野范国,之类的量化数据和用户情绪状态之类的定性数据。模 手管工作范围和手力量等。同时用户所处位置与环糊逻辑能在同一推理规则内对定量和定性数据进行比 境中的设备具有不同的物理距离对人机界面有个人使较。同时,在缺少关于所推理对象精知识的情况下, 用偏好,例如,相比传统的人机界面更喜欢使用触摸基于模糊逻辑的推理算法依然能得出有效结果,智能环 屏。所有这些要素都分布在智能环境中的不同位置,并境中的人机交互关系正属于这一情况。最后,模糊逻辑 与特定的情境区域相关,如厨房、浴室、客厅等。图1给能够描述龙法清晰判断和评估的情形,例如通过用户行 出了主动服务推理机所处理的各类信息。根据所指对走速度的“快”和“慢”来判断某一设备资源对该用户是 象不同输入到推理机的信息表达形式有所差异,如用否可用 户视力水平可表示为20140*,视野范围为左右60°,移动 利用模糊逻辑对信息进行推理的过程主要包括: 速度为1.2m/s,对触摸屏的交坷偏好为1(1表示喜欢,0(1)利用隶属函数把输入数值模糊化为词汇;(2)利用前 表示无所谓,-1表示不喜欢) 面所得词汇,通过聚集(聚集各种不同表述词汇)、激活 (分配规则进行判定)和累加(把结论合成为要输出的模 智能环境 糊集)完成模糊规则推论;(3)把输岀的模糊集解模糊为 用户 功能区城划分 具体数值(通常用重心法寻找解模糊集的均值) 用户信息人机界面设备信息软件信息 基于智能环境的分布式布局,以及前文给出的微观 交可能力显示器,中央处痒器·所需中处和宏观情境模型,F[ORE可以被划分为带有不同模糊 视力水平 ●尺寸 内存 理器 ·视野范围 ●分辨率 ·硬盈空间 所需内存 逻辑控制器的单元:(1) FLORE设备单元——作用于微 移动速度 手臂工作 ·投射范田…已占用中央·所需硬空间观情境,根据计算提供特定服务所需的设备资源和人机 处理器 范围 「指点没备 已占用内存·目标用户 交可界面,计算结果共享到宏观情境层。智能环境中所 ·臂力量·所需操作已占用硬盘·GU中平均 有能提供服务的非专用设备(如桌面式计算机、手机、平 交互偏好 力量 空间 字符大小 ●对界面的 常于竹人机界面 板电脑和笔记本电脑)与其软件一起构成一个 FLORE 偏好值 ·所在区域 输入设备位置坐标 设备单元(2) FLORE协调器单元——作用于宏观情 个人信息 所需操作·软件 境,分析米自设备单元、用户信息、环境拓扑和系统部件 ●姓名 力量 位置坐标 ■所需手臂 位置等信息与服务需求的对应关系 ●所处区域 操作范围 以上 FLORE设备单元和协调器单元均采川JFu7zy 图1情境感知服务推理过程涉及的情境信息 Logic8控制器处理情境信息,协调器单元计算结果的 根据斯奈伦视力测试方法,正常视力水平为20/20,表示被试能在20f(约6m)处清晰地看到最小的五分视角字母。如果视力水 平为2040,表示被试需要在20ft位置才能看清楚正常视力在40ft位置看到的字母 015,51(19) Computer Engineering and4 pplications计算机工程与应用 范围为0~100,记为设备能力指数( Device Capability FLORE协调器单元,利用隶属函数模糊化所有定量数 Index,pCⅠ),表示某个设备对应某项服务请求的最优据,将其转换为定性信息,然后利用一系列模糊规则,结 性,与川户信息相关。为了提供服务,设备必须县备 合解模糊函数计算冂CI。如利川模糊规则:IF视野IS双 定数量的中央处理单元(CPU)、随机存储器(RAM)或向可达AND视力S最佳AND用户移动能力IS快AND 永久存储器(PMS),组成特定的配置,另外还需要一些人行走时问IS很短AND人机界面IS已连接TIEN设备评 机界面设施,如鼠标、键盘、触摸屏、显示屏等。 FLORE{S最优;计算前面给出的各种与交耳模态相关的定性 设备单元初步计算岀的DCI传输给 FLORE协调器单元,信息,并将结果传输给解模糊函数 optimal本文所提 计算与宏观情境信息相匹巸的DCI。图2给出了 FLORE出情境感知服务系统H前包括38条用于计算DCI的模 设备单元、 FLORE协调器单元以及管理工具(帮助用户糊规则,15条用于讣算徵观情境的模糊规则。应用38 在智能环境中布局服务)三者所处理的情境信息 条规则所得结果的重心就是设备的DCI 管理工具 32应用案例 用户信息 服务需求 设备信息 本文将通过一个案例场景说明情境感知服务系统 FLORE协调器,/服务需求如何利用交互模态信息和用户对交界面的偏好计算 单元 设备信息DCI 设备的DCI。该案例的系统架构如图3所示,智慧家庭 设备信息 服务需求 被分为多个区域,如厨房、客厅、卧室等。多个设备和相 各个设备的DC1 中央处理器、关的人机交互界面安装在这些区城内。系统通过传感 信息共享 ,空器采集川户的位置和面部朝向等信息,用于判定用户与 FLORE设备间、所在区域、 情境推理 单元服务需求、人显小器是香视觉双向可达。另外与设备信息和用户个 机界而等 人信息一起输入到模糊逻辑组织推理机中,对各类信息 图2 FLORE设备单元、协调器单元以及管理L具 进行模糊推理,筛选出最佳设备向用户提供服务, 所处理的情境信息 FLORE协调器单元根据服务需求处理用户信息, 并结合来自F1ORE设备单元的处理结果,计算设备最 终的DCI。因此, FLORE协调单元需要基于用户的交互 服务设备 传感器 用户 模态对用户信息进行分析。交互模态决定了用户与环 境及其他物体交换信息的过程,主要包括感觉(采集环 推反)在N角H灯md 户交互能力进行分类,并将其应用于推理过程。本文所 提出情境感知服务系统使用视觉和动作两种模态共计 服务器 板电脑 四类信息。 ●人机界面信息 用户位置交互能力 (1)视野:用户视野和计算设备及其显示器作用范 显示器尺寸、分辨率、投·面部朝向视力视野移 射范围;操作输入设备所 动速度、手臂 围的对应关系;在模糊逻辑推理过程中,计算川户视野 的活动范围和臂力等 力量和工作范 围 范围和显示器投射范围的重叠区域,判断两者是否双向 设各资源信息 CPU、RAN、硬盘空间、所 人机界面偏好 可达。 在区域、位置、软件资源 ●个人信息 (2)视力:用户视力和设备显示器上所显示信息的 对应关系;获取用户位置坐标之后,计算用户和服务设 模糊逻辑组织推理机 FLORE 备间的距离,对比川户视力水平在此距离所能清晰看到 的字符尺寸和显示器上所显示文字的大小,判定是否利 最匹配用户交互能力的可用设备 用该设备提供服务。 图3智趱家庭应用案例的系统架构 (3)移动能力:用户移动能力相对于设备和人机界 假设某智慧家庭系统用户患有慢性病,需按时服 面所在位置的关系;利用用户移动速度和设备之间距离药,但该用户却经常会忘记按时服药。智慧家庭系统将 的比值判断用户到达该设备所需的时间。 通过用户的口程安排(存储于智能手机之内)读取提陧 (4)操作能力:用户操作能力和人机界面所需操作用户按时服药的服务需求,然后在需服药的时间点,根 能力的对应关系;根据用户位置坐标和手臂操作范围判据用户所处在智慧冢庭环境内的位置,利用就近的人机 断是否能对相应的设备进行交互操作。 交互设备提醒用广按时服药,以及服用药物的注意事 与以上交互模态相关的信息经过处理之后,传输到项。本示例假定用户将药物放置在厨房内的储藏柜中 王军锋,佘隋怀, IMRE Horvath,等:警示传播算法的原理分析及算法改进 2015,51(19 (在系统实际运行时可由用户白行定义特定服务对应的3.3系统架构 环境区域)。用户的其他信息包括:视力较差;视野范围 本文提出的系统基于OSGi框架开发。OSGi属于 一般;移动〔步行速度一般;上肢具有足够的力量操作面向服务的架构,能够为普适计算应用的模块化提供攴 人机交互设备(触摸屏、键盘、鼠标等);环境中也有足够撑,并对其进行管理。由于情境感知服务系统属于分布 的空间供用户展开操作;相比于传统人机交互设备,用式架构,所以采用 Apache cxf dOSGi和ws- Discovery 户更倾向于触摸屏操作。系统提供服药提酲功能所需为服务设备和协调设备(主要用于运行情境感知服务推 的资源包括:用于显示信息的触摸屏,最好位于放置药理机 FLORE)提供通信攴持。在OSG框架之上是一些 品的区域。 用于在智能环境中为用户提供服务的应用模块。环境 在图4所示的布局图中,离用户所处位置最近的有管理协调器节点用于管理设备搜索过程,维持环境拓 四个交互设备:右前方的笔记本电脑、右右方的智慧家扑,接受服务请求,并利用 FLORE进行管理。设备节点 庭系统服务器、左方的平板屯脑以及左后方的智能电视布局在环境中的设备之上,主要实现为用户提供的各种 机。图中给出了各种交互模态的作川区域,如川户视力服务,同时也对情境信息进行推理 和视野区(扇形)、用户在2s之内可到达的范围(圆形), 主动服务功能利用情境信息和用户信息寻找最优 同时还给出了提供服务的目标区域(矩形)。 路径为用户提供服务,需要对情境信息进行描述。本文 通过网络本体语言( Wcb Ontology Language,OwL.)中 的元本体描述普适计算环境,它利用资源描述框架和 OwWⅠ格式的语义连接表示情境信息。系统使川的模糊 逻辑控制器,基于 JFuzzy Logic API实现,使用模糊控 厨内的笔记本制语言定义隶属函数、解模糊函数和模糊规则。由其他 环境应用程序或管理工具发送到系统的服务请求通过 閃终服务请求接收,然后传输给情境感知服务推理机 厨房内的 智能环境屮的情境信息提取部分由专家手动输入到 平板电脑 智慧家庭服务器 DCI=0 宏观环境描述,如环境拓扑、用户交互能力等。另外,专 Dcl=72.35 家还需要提供一些关于设备的信息,如显示尺寸、分辨 率、朝向以及已连接的人机交互界面。而用户所在位 客厅里的 置朝向和设备资源等信息则在服务过程中,由相关应 电视机 用程序动态读取 DCI=5545 4实验与验证 本文主要验证情境感知服务系统的技术可行性,而 不是这种服务系统对实际用户产生的影响。因此,实验 和验证阶段的主要目标为:(1)验证系统是否能根据具体 的使用情境和用户信息给出最优的解决方案,也就是找 图4基于用户交互模态的情境感知服务小例 出针对特定情境中应该具有最高DCI值的设备;(2)验 情境信息被传输到情境感知服务推理机( FLORE)证系统的执行效率,也就是在较短时间内处理服务请求 之后,系统就可以计算每合设备的DCI。在图4的示例的能力;(3)针对相似的使用情境,确保系统所需的执行 中,厨房内的平板电脑的DC值最高,为72.35,其次是时间稳定,立生的结果可重复,得出的DCI值差异较小 厨房内的笔记本电脑为6240,然后是客厅内的电视机 针对第一个测试H标,建立两类验证情境:第一类 为5545,最后是智慧家庭服务器为0。本示例中的数值情境在智慧家庭环境中设定不同的用户角色,然后发送 来自于后续实验与验证部分的一个验证情境。厨房的服务请求,分析情境感知服务系统计算得出的各个设备 笔记本电脑得分较低是因为距离用户较远,且对视力要DCI值,并对不同用广角色所得值进行比较。第二类情 求较高。另外,用户对人机界面的偏好是触摸屏优先于境用于测试用户对人机界面的偏好,对情境感知服务推 鼠标和键盘。客厅内的电视机位于用户后方,且在服务理过程以及DCI的影响。定义五种具有不同人机界面 目标区域(厨房)之外,这两个原因使其DCI得分较低。偏好的用户,并分析系统计算结果。以上两类测试均在 此外,智慧家庭的服务器并没有提供信息的显示器和人某家电企业的智慧家庭实验室内进行,由相关企业人员 机交互设备,因此无法为用户提供所需的服务,DC1得扮演不同类型的用户角色:所有测试场景均涉及八台 分为0。所以,在测试情境下,为用户提供服务的最佳设设备,其中四台离用户所处位置较近,分别是 备为厨房内的平板电脑。 (1)台 Thinkpad笔记本电脑( ntel Core i55200U, 6 015,51(19) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 Windows 7, Java 6) 的视力和视野水平在此处没有差异,而厨房的平板电脑 (2)一合联想平板电脑(2 GHz Intel处理器,Win-对于窄视野用广来说,则处于第三顺序,位于客厅电视机 dows 8, Java 6) 之后。其原因在于,平板电脑在窄视野用户的视野能力 (3)一台PC服务器(ntel四核处理器 Windows vista,之外,而电视机距离川户更近一些。针对操作能力受限 Java 6) 用户,由于不能与平板屯脑的界面进行交互,所以系统给 (4)一台安装在客厅的多媒体电视机( Intel Core2,予厨房的笔记本最高DCI值,用它来提供辅助服务。最 Windows7,Java6)。 后,针对移动能力受限用户,两台最近的设备得到了比较 另有一台智能手机( Android42)放在客厅的桌子高的DCI值(平板电脑和电视机),由于和用户距离较远, 上。以上所有设备的布局如前文图4所示。针对第一笔记本电脑排在第三位,智能手机的DCI值大幅下降。由 类验证情境,设计五种川户角色 此可见,情境感知服务系统能根据不同的用户信息,计 (1)普通用户:具有平均视力水平,普通行走速度,算特定设备的DCI值,选择出最适当的设备提供服务。 视野范围正常,手臂力量和工作范围良好 第二类情境验证用户对人机界面的使用偏好所产生 (2)近视用户:视力水平较低(1020),其他能力处的影响。五个对人机界面有不同偏好的用户处于智慧家 于普通水平; 庭的同一位置,同面部朝向,然后发出服务请求,系统 (3)窄视野用户:左眼视野范围为60°,其他能力处处理结果如表2所小。针对用户完全喜欢其界面的设备 于普通水平; 和完全不喜欢其界面的设备,DCI值的差异也只有3.64 (4)操作能力受限川户:于臂力量受限(只能输出这不足以在所有使用情境中作为依据,赋予一台设备更 100N的力),手臂操作范围受限(603); 高的优先权。另外,在完全不喜欢的情境中,设备的 (5)移动能力受限用户:行走速度为0,8m/s,其他能DC值也没有达到预期的40之下。调整与用户对人机 力处于音通水平 界面偏好相关的模糊规则和隶属函数之后,再次实验, 在测试过程中,以上五位用户站在智慧家庭环境中的得到了预期的结果,DC值最大的差异也达到了575 同一位置,紧邻客厅的餐厅入口处.面向厨房,然后向系统 表2根据川户对人机界而偏好提供服务的测试结果 发出服务请求,系统给出的情境感知服务结果如表1所示。 用户人机界面侗好系统计算时间/s 结果 表1利用各类用户角色对系统进行验证的结果 设备 结果 喜欢所有界面 0.330 7974厨房平板电脑 用户信息、系统计算时间s 7956厨房笔记本 设各 7556厨房平板电脑 无所谓 7984厨房半板电脑 0.506 79.68厨房笔记本 普通用户 63.50厨房笔记本 0.549 不喜欢所有人机界面 77.16厨房平板电脑 63.18客厅电视机 0.610 76.10厨房笔记本 智能手机 7974厨房平板电脑 7235)房平板电脑 不喜欢触摸屏 0.710 76.10厨房笔记本 近视用户 厨房笔记本 0.5 5545客厅电视机 不喜欢物理界面 79.57厨房平板电脑 0.488 77.16厨房笔记本 智能手机 75.56厨房平板电脑 第二项验证目标是系统的计算时间少于用户反应 窄视野用户 66.28客厅电视机 0.540 时间,也就是1~2s。由于情境感知服务系统可能用于 3.46厨房笔记本 49.93 智能手机 专业的医疗护理服务,其中的一·项要求就是让用广感到 7689厨房平板电脑 服务是瞬间响应的。上述实验骑证场景的平均计算时 操作能力受 6631客厅电视机 间为0.5s(其中包括网络、系统延迟以及网络服务请求 0.285 限用户 19.93 智能于机 时间),小于用户反应时问,有助于提供及时的辅助服务。 0.00厨房笔记本 最后,情境感知服务系统在测试中表现出了稳定的 7584厨房平板电脑 移动能力受 客厅电视机 敚率,数据处理时间较为稳定。实验结果在其他使用情 0.51 很用户 63.43厨房笔记本 境中可重复,DCI值在相似情境中变化不大 3567智能手机 比较针对普通用户和近视用户的测试结果,厨房位5结语 置的平板屯脑和客厅的电视机所得的DCI值有所下降 智能环境的情境感知、动态化组件和适应性等特点 其原因在于近视用户较低的视觉能力使得以上两台设备能为用户在日常生活中提供各种辅助服务。用户需要智 的视觉可用率较低;其他两台在视野之外的设备的DCⅠ能、易于使用的系统在口常生活环境中提供各种服务。 值相同。对于窄视野用户,厨房笔记本电脑的DCI值与本文提出了一种基于用户交互模态,具有情境感知能力 针对普通用户测试所得的DCI值相同.因为这两类用户的情境感知服务系统,该系统利用智能环境中的情境信 王军锋,佘隋怀, IMRE Horvath,等:警示传播算法的原理分析及算法改进 2015,51(19 和用户信息寻找最适合用户交互能力的设备提供服 Nieves c, Lindgren H Deliberative argumentation for 务。系统功能的原型在真实的智能家庭环境中进行了 service provision in smart environments[M)/Multi-Agent Sys 测试。本研究的创新之处在于提出了将用户交互模态 tems [S1.: Springer International Publishing, 2014: 388-397 信息(如视力、视野、移动能力和交互操作能力等)应用10 Loke s w, Krishnaswamy S, Naing T T Service domains 于情境感知推理过程。通过对这些信息进行推理,情境 for ambient scrvices: concept and experimentation[J] Mobilc 感知服务系统能向智能环境中的用广提供适当的服务。 Networks and Applications, 2005, 10(4): 395-404 实验和验证表明,系统能在各种测试中根据使用情 [Il Gajos K, Weld D SSUPPLE: Automatically generating 境计算岀各个设备的冂CI,也就是找出特定情境之下 user interfaces[C]/Proceedings of the 9th International 与用户交互能力最匹配的设备提供服务。系统的计算 Conference on Intelligent User Interfaces, 2004: 93-100 [12 Bezold M, Minker WA framework for adapting interac 时间和效率也符合预期,能向川户提供及时的服务。 tive systems to user behavior[J]Journal of Ambient Intel 随着智慧城市计划的推出,本文所提岀的情境感知 ligence and Smart Environments, 2010, 2(4): 369-387. 服务系统将面临更广阔的应川前景。然而系统需要安装 [13] Castillejo E, Almeida A, Lopez-de-Ipina D Ontology-based 在实际用户的家庭环境,在用户使用过后收集反馈意见, model for supporting dynamic and adaptive user inter 进行不断的完善。后续研究工作将考底引入史多的交互 faces[J]. International Journal of Human-Computer Inter 模态(如听觉和认知)到服务推理过程,并拓展更多的验 action,2014.30(10):771-786 证场景对系统性能进行验证。此外还将研究此类系统对14 Sakurai s, Itoh Y, Kitamura y, et al.a middleware for 用户日常生活产生的影响,评估用户对系统的接受程度。 seamless use of multiple displays[M]/Interactive Systems. Design, Specification, and verification. Berlin Heidelberg 参考文献 Springer,2008:252-266 [1 Dey A K, Abowd G D, Salber D A conceptual framework [15] Abdulrazak B, Roy P, Gouin-Vallerand C, et al. Macro and and a toolkit for supporting the rapid prototyping of con nicro context-awareness for autonomic pervasive com text-aware applications[J Human-Computer Interaction, 2001 putingIC] Proceedings of the 12th International Confer 16(2):97-166 ence on In formation Integration and web-based appl [2 Preuveneers D, Van den Bergh J, wagelaar D, et al. Towards cations and services. 2010: 427-434 an extensible context ontology for ambient intelligence[M]i [161 George JK, Bo Y Fuzzy sets and fuzzy logic: Theory and Ambient Intelligence. 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2019-09-07
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