Mathieu Bouet, LIP6 - Université Pierre et Marie Curie - Paris 6

Location :

Université Pierre et Marie Curie
Laboratoire d'Informatique de Paris 6
room 549
104, avenue du Président Kennedy
75016 Paris
France

Abstract :

La radio-identification (RFID) est une méthode pour lire à distance des identifiants contenus dans des appareils électroniques appelés tags. Cette technologie qui permet la traçabilité des personnes et des objets est amenée à supporter le développement de services ambiant-intelligents en associant une position à chaque identité. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche générale pour la localisation des tags. Elle repose sur les données intrinsèques de ces systèmes: les informations de connectivité. Celles-ci sont converties en contraintes topologiques afin de délimiter la zone de présence de chaque tag. Notre approche supporte l'hétérogénéité des équipements, des environnements et l'estimation de positions 3-D. Nous la développons en proposant deux méthodes de localisation. La première, OpTop, repose sur une technique d'optimisation où une fonction-coût et un ensemble de contraintes relatives à la position du tag sont définis à partir des informations de connectivité. La seconde, L-VIRT, consiste à discrétiser l'espace pour délimiter l'intersection du maximum de contraintes topologiques relatives au tag et ainsi son volume de présence.


Radio-identification (RFID) enables remote identification and tracking of people and objects. Researchers envisage this technology to support the development of ambient-intelligent services when tag’s identifier can be associated with its position. This work proposes a new approach for the localization of RFID tags. It applies intrinsic data of radio-identification systems: connectivity information. These data are converted into topological constraints to delimit the zone of presence of each tag. Thus, our approach considers heterogeneous equipment and environments, as well as position estimation in three dimensions. We employ our approach to develop two localization methods : OpTop and L-VIRT. The former  is based on an optimization technique where a cost function and a set of constraints relative to the location of the tag are defined using connectivity information. The latter  consists in discretizing the space to delimit the intersection between the maximum  inclusive and exclusive topological constraints relative to the tag.

Host :