Smart home control based on behavioural profiles

Abstract

Automation of homes and buildings is characterized by a high casuistry and a strong interaction with users. Here, concepts like ubiquity and cooperativeness acquire an undeniable importance. From a top-down, holistic perspective, this thesis states a methodology for the design of adaptive Smart Homes where users' habits are considered as context elements able to join home applications, services and technologies in a sound overall performance. Furthermore, the focus on users' behaviours allows the exploration of persuasive, proactive designs oriented to improve system adaptiveness. The work relies on the literature as a starting point for the establishment of definitions and taxonomy for behavioural profiles. It yields to the design of an overall smart home control concept based on habit profiles, describing the integration within current home automation networks, and also considering synergies with regard to wider scopes on the way to smart cities (e.g. building calculations, urban planning, etc.). The proposal gains soundness by the description of a set of profile-based applications that cover main functionalities of automated homes. Among them, the use cases "air quality" and "thermal confort" are selected for a deep analysis, and algorithms and structures are developed and described in detail. The second part of the study focuses on the accurate elaboration of profile-based controllers. It requires dealing with complexities related to users' behaviour modeling, habit abstraction and context interpretation. Such demanding tasks are faced by clustering processes grounded by Soft Computing techniques, advanced solutions that entail a careful design and parameterisation in a close relationship with the peculiarities of the intended applications.<br />The diverse proposals and discussions offered throughout the dissertation are evaluated by means of mathematical analysis and comparisons carried out in a test-bed simulated environment, culminating in a set of generalisations and rules of application. In addition, the Exclusive Self-Organising Map algorithm (XSOM) has been developed as a searching technique for pattern discovery and context inference that perfectly fit the requirements of the field under study.<br />In this dissertation, the holistic habit-based smart home consolidates as a promising approach mainly due to the following features: it enhances the control of isolated applications; it grounds global, coordinated management, improving thereby the overall performance; finally, it allows the development of high user-sensitive environments.<br />

Systeme der Heim- und Gebäudeautomation sind durch eine hohe Interaktion mit Verbrauchern charakterisiert, wobei den Begriffen Ubiquität und Kooperation ein wesentlicher Stellenwert zukommt. Die vorliegende Arbeit postuliert aus einer holistischen Top-Down-Perspektive eine Methodologie für den Entwurf neuer adaptiver Smart Homes, in denen die Verbrauchergewohnheiten als wesentliche Einflussgrößen für Dienste der Heimautomation verwendet werden, um eine generelle Verbesserung der Gesamtperformance zu erreichen. Der Fokus auf Verbrauchergewohnheiten ermöglicht zudem, pro-aktive Kontrollstrategien zu entwerfen, die eine bestmögliche Anpassung von Heimautomationssystemen an den Verbraucher erlauben.<br />Die Arbeit stützt sich eingangs auf vorhandene Literatur, um eine Taxonomie von Verbraucherprofilen herzustellen, die grundlegend für den nachfolgenden Gesamtentwurf des "Smart Home Control"-Konzepts ist. Im nächsten Schritt werden potentielle Integrationsszenearien in existierende Heimautomationstechnologien beschrieben und Synergieneffekte mit größeren Anwendungsbereichen im Kontext von Smart Cities gezeigt. Der gewählte Ansatz wird durch die Beschreibung einer Menge von profilbasierter Anwendungen untermauert, die die Hauptfunktionen eines automatisierten Heims abdecken. Davon werden Luftqualität und thermische Behaglichkeit für eine genauere Analyse herangezogen, Algorithmen und Strukturen entwickelt und im Detail diskutiert.<br />Der Fokus des zweiten Teils der Arbeit liegt auf der Ausarbeitung und Analyse von profilbasierten Kontrollstrategien. Unterschiedliche Modelle werden vorgestellt, die die Herleitung des Verbraucherverhaltens, eine Abstrahierung von Gewohnheiten und letztlich deren Kontext-spezifische Interpretation ermöglichen sollen. Dieser Herausforderung wird mit Hilfe von Clustering-Prozessen begegnet, die sich auf Techniken des Soft Computings stützen, jedoch ein grundlegendes Verständnis von und eine enge Anbindung an die dahinterliegenden Anwendungen erfordern.<br />Die Evaluierung der vorgestellten Konzepte erfolgt mittels mathematischer Analyse und unter Zuhilfenahme von Simulationen. Zugleich werden Anwendungsregeln abgeleitet. Als wesentlicher Bestandteil der Arbeit wurde ein neuartiger Algorithmus, genannt Exclusive Self-Organizing Map (XSOM), als Suchtechnik zur Mustererkennung und zur Kontextinferenz entwickelt. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz für den gegebenen Anwendungsbereich hervorragend geeignet ist.<br />