Observing physical world events through a distributed world model

Abstract

The topic of this dissertation is the observation of physical world events through a distributed world model. So the events of interest occur in the world we live in. The basis for their observation is a model of the relevant aspects of the physical world. These include more static aspects like geometric models of stationary objects, e.g., houses and streets, but also dynamic aspects, e.g., the position of mobile users or the temperature. With the proliferation of mobile computing devices like personal digital assistants or mobile phones with significant computing and communication capabilities, there is a trend to extend computer support from the desktop to the physical world. As the focus of the mobile user may be on other tasks, computer support should be proactive, providing the user with information and services relevant in his current situation. The observation of high-level physical world events is an enabler for these new kinds of services. Due to the size of the data, different characteristics of the data, and a multitude of providers, the world model data needed for the observation can be distributed over a number of servers. We present a novel event service architecture that allows the observation of complex high-level events through a distributed world model. As the accuracy of the data is limited due to the characteristics of both the underlying sensor data and the computer network, this has to be taken into account. We propose a concept for specifying physical world events together with a threshold probability above which the event is considered to have occurred. We then show how physical world events can be observed, calculating the occurrence probability and comparing this to the specified threshold probability. Finally, we present an evaluation based on a prototype implementation with a number of concrete events. The focus of the evaluation is on both the performance and the quality of the observation, showing the general feasibility of our approach.

Das Thema dieser Dissertation ist die Beobachtung von Ereignissen der physischen Welt auf Basis eines verteilten Umgebungsmodells. Solch ein Umgebungsmodell modelliert sowohl statische Aspekte der physischen Welt, wie geometrische Modelle von stationären Objekten, z.B. Häuser oder Straßen, aber auch dynamische Aspekte, z.B. Positionen von Benutzern oder Temperaturen. Mit der Verbreitung kleiner mobiler Computer ergibt sich ein klarer Trend die Computerunterstützung vom Schreibtisch auf die physische Welt auszudehnen. Da die Aufmerksamkeit des Benutzers auf anderen Tätigkeiten liegen kann, sollte die Unterstützung pro-aktiv sein. Es sollten automatisch Informationen und Dienste vorgeschlagen werden, die in der jeweiligen Situation relevant sind. Die Beobachtung von Ereignissen der physischen Welt kann als Basis dienen, um solch neuartige Dienste zu ermöglichen. Auf Grund der Menge der Daten und der Vielzahl von möglichen Providern werden die zur Beobachtung benötigten Umgebungsmodelldaten auf einer Anzahl von Servern verteilt gespeichert sein. In dieser Arbeit wird eine neuartige Architektur für Ereignisdienste vorgestellt, welche die Beobachtung von komplexen Ereignissen auf einem verteilten Umgebungsmodell ermöglicht. Da die Genauigkeit der Daten auf Grund der Charakteristiken der Sensoren als auch des Rechnernetzes beschränkt ist, muss dies berücksichtigt werden. In dieser Arbeit wird ein Konzept vorgeschlagen, nach dem Ereignisse der physischen Welt in Kombination mit einer Schwellwert-Wahrscheinlichkeit spezifiziert werden. Wenn diese überschritten wird, wird das Ereignis als eingetreten betrachtet. Es wird gezeigt, wie zur Beobachtung von Ereignissen die Eintrittswahrscheinlichkeit berechnet wird, die dann mit der Schwellwert-Wahrscheinlichkeit verglichen wird. Abschließend wird eine Evaluation für eine Anzahl konkreter Ereignisse vorgestellt. Untersucht wird sowohl die Performanz als auch die Qualität der Beobachtung, um die Machbarkeit des Ansatzes zu zeigen.