Ein ereignisdiskreter Ansatz zur modellbasierten Lokalisierung der Bewohner in intelligenten Wohnungen

In den meisten Industrieländern ist die Lebenserwartung in den letzten Jahrzehnten fortlaufend gestiegen und wird höchstwahrscheinlich noch weiter steigen. Dieser Anstieg führt zu neuen Herausforderungen hinsichtlich der Autonomie und Unabhängigkeit von älteren Menschen. Die Entwicklung von intelligenten Wohnungen ist ein Weg diesen Herausforderungen zu begegnen und es den Menschen zu ermöglichen länger in einer sicheren und komfortablen Umgebung zu leben. Dazu stattet man solcheWohnungen mit Sensoren, Aktoren sowie einem Controller aus. Dies erm öglicht es, in Abhängigkeit vom Verhalten der Bewohner, dieWohnumgebung so zu beein_ussen, dass sich Sicherheit, Gesundheit und Komfort verbessern. Ansätze, die dies zum Ziel haben, basieren meistens auf Methoden, die es ermöglichen Menschen innerhalb ihrer Wohnung in Echtzeit zu lokalisieren. In dieser Dissertation wird daher ein neuer Ansatz für eine modellbasierte Lokalisierung einer a priori unbekannten Anzahl von Bewohnern vorgestellt. Dieser Ansatz fuÿt auf der Theorie, den Paradigmen und den Werkzeugen aus dem Gebiet der ereignisdiskreten Systeme. Es werden endliche Automaten eingesetzt, um die von den Sensoren erfassbaren Bewohnerbewegungen zu modellieren. Verschiedene Verfahren zur Erzeugung solcher Automaten werden gezeigt. Basierend auf diesen Modellen warden Algorithmen de_niert, mittels derer die Bewohner wirksam lokalisiert werden können. Abschlieÿend werden Methoden vorgeschlagen, die dazu dienen die Relevanz der Sensorinstrumentierung für die Lokalisierung zu bewerten. Die entwickelten Verfahren werden in der Dissertation durchgehend anhand von Fallbeispielen erläutert. Der gesamte Ansatz wurde implementiert und erprobt.

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Additional Info

Field Value
Source https://theses.hal.science/tel-00955543
Author Danancher, Mickaël
Maintainer CCSD
Last Updated May 6, 2026, 03:36 (UTC)
Created May 6, 2026, 03:36 (UTC)
Identifier NNT: 2013DENS0052
Language en
Rights https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/
contributor Laboratoire Universitaire de Recherche en Production Automatisée (LURPA) ; École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
creator Danancher, Mickaël
date 2013-12-02T00:00:00
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harvest_source_title test moissonnage SELUNE
metadata_modified 2026-03-31T00:00:00
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