Rilevazione di informazioni di contesto tramite sensori integrati in dispositivi mobili Android
Questo tirocinio si colloca nell’ambito dello sviluppo di funzionalità di phone-sensing, relativamente alla rilevazione di informazioni dai sensori integrati nei dispositivi mobili di ultima generazione (smartphone). Tali informazioni contribuiscono alla definizione di nuove informazioni di contesto che servono a caratterizzare il comportamento di un utente e del suo dispositivo in un ambiente altamente dinamico. In particolare, l’attività si è incentrata sulla raccolta e la gestione delle informazioni che possono essere ricavate dai valori campionati dai sensori disponibili nei dispositivi (es. accelerometro, giroscopio, sensore di prossimità, luminosità, batteria, memoria RAM, ecc.).
Dopo una fase iniziale di studio ed analisi del sistema operativo Android e delle funzioni di accesso ai sensori e alle loro funzioni di campionamento, tali funzionalità sono state integrate nella piattaforma middleware CAMEO (Context Aware MiddlEware for Opportunistic networks and applications), middleware per lo sviluppo di applicazioni context-aware su reti opportunistiche finalizzata ad una gestione ottimizzata delle informazioni di contesto.
CAMEO, oltre a raccogliere informazioni di contesto relative al dispositivo ed all’utente locale, è in grado di diffondere e ricevere da utenti vicini informazioni selezionate tramite comunicazioni opportunistiche, in modo da definire anche un contesto SOCIALE dell’utente stesso (es. altri utenti incontrati, interessi comuni, servizi, condivisione di risorse).
Nell’ambito di questo tirocinio ci siamo focalizzati sull’implementazione del modulo Device Context Provider, dedicato all’interazione di CAMEO con i componenti hardware del dispositivo, alla definizione di eventi personalizzati da parte delle applicazioni per la correlazione di valori misurati da uno o più sensori, e dall’implementazione di due applicazioni dimostrative dedicate rispettivamente al monitoraggio di eventi di caduta per utenti con difficoltà e al monitoraggio remoto delle attività dei pazienti da parte di personale specializzato.
Questa attività ha dimostrato l’estensibilità di CAMEO con funzionalità di phone-sensing e l’utilità delle informazioni rilevate in ambienti con connettività intermittente.
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Informazioni tesi
Autore: | Andrea Martinelli |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2009-10 |
Università: | Università degli Studi di Pisa |
Facoltà: | Scienze dell'informazione |
Corso: | Informatica |
Relatore: | Laura Ricci |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 101 |
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