Interpretation of situations in buildings

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschreibt ein System für die Erkennung von vordefinierten Situationen in Gebäuden. Die Definitionen der Situationen erfolgen auf Grundlage von mehreren Abstraktionsschichten von ebenfalls vorbestimmten Symbolen. Als Vorbild für diesen Aufbau dient das menschliche Gehirn. Basierend auf den Erkenntnissen von Neurologen, Neuropsychologen und Neuropsychoanalytikern wurde ein technisches Modell von Symbolhierarchien und Bewertungsmechanismen entworfen. Wie beim Menschen werden daher auch bei dem hier vorgestellten Ansatz die Daten von der Peripherie gesammelt, in bekannte Einheiten eingeteilt und mit bekannten Mustern verglichen, um daraus Situationen zu erkennen. In einem weiterführenden Projekt werden die erkannten Situationen als Entscheidungsgrundlage für die Interaktion des Systems mit dessen Umwelt verwendet.<br />In der modernen Gebäudeautomation werden Feldbusse zur Vernetzung der Sensoren und Aktuatoren eingesetzt. Am Markt haben sich verschiedene Standards von Feldbussystemen durchgesetzt. Diese können jedoch nicht direkt miteinander verbunden werden und bieten unterschiedliche Schnittstellen für Anwendungen. Deshalb werden in dieser Arbeit Ansätze einer Abstraktion von Daten diskutiert, die auch auf Feldbusknoten mit limitierten Ressourcen eingesetzt werden können.<br />Das hier vorgestellte System kann als Weiterentwicklung der Gebäudeautomation gesehen werden. Heutzutage werden vorwiegend Regelungs- und Steuerungsaufgaben von derartigen Systemen erfüllt. In Zukunft wird es aber möglich sein, weitaus komplexere Anwendungen zu realisieren. Die Anwendungen, auf die sich diese Arbeit konzentriert, sind z. B. eine Erkennung, ob ein Mensch stürzt, ob Kinder in Gefahr sind, oder die Erkennung, wo sich Menschen aufhalten. Diese Anwendungen wurden als Prototyp implementiert. Um zu gewährleisten, dass die definierten Szenarien erkannt werden, ist es notwendig, Gebäude mit einer großen Zahl von redundanten und diversitären Sensoren auszustatten. Da dies derzeit noch nicht sinnvoll zu realisieren ist, wird neben einem realen Aufbau in einem einzelnen Raum auch ein Simulator für die Überprüfung des Konzepts verwendet. Mit dem Simulator ist es möglich, Sensordaten, beruhend auf einer definierten virtuellen Umgebung und Szenarien, zu generieren. Obwohl das hier vorgestellte System auf die Gebäudeautomation ausgerichtet ist, sind die Konzepte prinzipiell in allen Bereichen der Automatisierung anwendbar.<br />

The thesis at hand describes a system for the recognition of predefined situations in buildings. The definition of the situations is based on a hierarchy of symbols, which are also predefined. The archetype for this design is the human brain. Based on the findings of neurologists, neuro-psychologists, and neuro-psychoanalysts, a technical model of hierarchies of symbols and valuation mechanisms has been developed. In the presented approach, data from the periphery are collected, divided into known pieces, and compared with known patterns in order to perceive situations. In another project, the perceived situations are used as basis for decision-making in the interaction of the whole system with its environment.<br />Modern building automation uses fieldbus systems in order to connect sensors and actuators. On the market, several different standards of fieldbus systems are successful. These standards cannot be directly connected and offer different interfaces for applications. Therefore, this thesis discusses approaches of abstraction of data, which are also suitable for fieldbus nodes with limited resources.<br />The system presented here can be seen as a further development of building automation systems. Nowadays, such systems fulfill mainly control tasks. But in future it will be possible to fulfill by far more complex tasks as for example the recognition of an individual falling down, a child being in danger, or detecting the present position of people. We discuss here a prototype implementing these applications. In order to ensure that the defined scenarios are recognized, the building has to be equipped with a large number of redundant and diverse sensors.<br />Since this is not feasible at the moment, beside a showcase in one room, a simulator has been used for the proof of concept. The simulator generates sensor values based on a defined virtual environment and scenarios. Although the presented system is concentrated on building automation, the concepts can be used in all areas of automation.