Mise en œuvre d’une fonction de localisation pour le suivi en institution

méthode n’est pas adaptée aux exigences fixées pour déployer notre système en milieu hospitalier par manque de stabilité face aux changements structurels et car le déploiement et la calibration sur place peuvent prendre plus d’une demi-journée.

6.5.2. La méthode « des k plus proches voisins »

Lorsque les zones de couverture des signaux des balises se chevauchent de façon adéquate, le mobile peut être positionné à l’emplacement des intersections des zones de couverture de l'ensemble des balises voisines. La précision de cette technique dépend du nombre et de la distribution des balises [121]. La difficulté est liée aux zones de couverture des balises voisines qui ne sont pas nécessairement stables ce qui peut engendrer des erreurs de positionnement.

Cette méthode peut être utilisée de manière simple sans aucune estimation de la distance par proximité avec des balises. La localisation est réalisée lorsque le mobile passe à proximité d’une balise en réduisant la portée des échanges radio [122]. Cette méthode est également appelée localisation ou navigation « Cell ID » (identification de la cellule radio) [117, 122]. Cette méthode est imprécise mais elle peut être mise en œuvre facilement en adoptant une stratégie de déploiement consistant à positionner les balises dans les zones de passage de manière à détecter tous les déplacements entre les différentes pièces des lieux. Cette méthode a été retenue car elle permet de respecter les contraintes de déploiement et de préserver l’autonomie du système porté en limitant le nombre d’échanges radio.

7. Mise en œuvre d’une fonction de localisation pour le suivi en institution

La méthode « Cell ID » consiste à choisir l’emplacement des balises dans l’environnement de manière à limiter les zones de recouvrement. Le système compare les niveaux de RSSI et choisit la balise la plus proche du mobile. Pour limiter les erreurs dues à l’imprécision du RSSI, un système de vote a été mis en place pour prendre en compte plusieurs valeurs de RSSI lors d’une comparaison.

7.1. Expérimentation

Le matériel utilisé est l’ensemble TAG/Balise 802.15.4 associé aux capteurs PIR. Pour mettre en œuvre notre algorithme de localisation, le matériel est déployé dans 3 pièces de 9 m² au sein de la plateforme ADREAM [123] du LAAS-CNRS. Une Balise 802.15.4 a été positionnée dans un coin de chaque pièce de manière à les éloigner le plus possible afin de limiter les zones de recouvrement. Deux capteurs PIR sont installés dans chaque pièce, les zones de couverture théorique au sol ont été reportées sur la Figure 31.

76 Figure 31. Expérimentation de mise en œuvre de la localisation « Cell ID »

L’objectif de cette disposition est de détecter l’entrée de la personne équipée du TAG dans chaque pièce équipée d’une Balise (identification), puis de suivre ses déplacements et activités avec les capteurs PIR. Les Balises sont connectées par Ethernet à un ordinateur de collecte via le réseau local du bâtiment ADREAM. Le TAG envoie périodiquement des messages vers les Balises qui calculent le RSSI et transmettent l’information vers un ordinateur de collecte. Les capteurs PIR sont réglés sur la sensibilité la plus élevée avec un intervalle minimum entre chaque détection de 0,5s. Le boîtier récepteur des capteurs PIR est également connecté sur l’ordinateur de collecte lequel dispose d'une interface de visualisation des pièces pour le suivi temps réel. Les données brutes (RSSI et détections PIR) sont donc accessibles sur l’ordinateur de collecte.

7.2. Programme embarqué dans le système TAG

Pour être proche des conditions réelles d’utilisation du système TAG, la consommation a été optimisée pour permettre une autonomie minimum de deux semaines. Le nombre d’émission maximum du TAG est fixé à quatre trames par seconde pour respecter cette contrainte. En effet, la consommation moyenne a été mesurée à environ 200µA pour l’envoi de quatre trames par seconde, soit environ dix-huit jours d’autonomie avec notre pile d’une capacité de 90mAh. Le TAG est placé dans un pansement antiallergique positionné dans le dos, suite aux recommandations du personnel médical de l’EHPAD de Caussade.

7.3. Algorithme de localisation « Cell ID »

Dans la configuration présentée Figure 31, les premiers essais nous ont permis de constater que : • il est préférable de réduire la puissance d’émission du TAG pour éviter les zones de

recouvrement ;

77 A partir de ces informations et de la limitation à quatre transmissions radio par seconde, le nombre de trames à exploiter, pour choisir la Balise la plus proche du TAG, est fixé à 8 car cette valeur donne une bonne précision en limitant la latence du système. Un espace de vote contenant 8 RSSI a donc été mis en place pour déterminer la Balise la plus proche. Suite à la réception de 8 trames radio, si une Balise remporte au moins 5 votes (5 RSSI maximum) la pièce où se situe la personne est mise à jour ou conservée. Avec une fréquence d’émission de 4 trames par seconde, le temps de latence pour mettre à jour la position est de 2 s. La pièce où se situe la personne est donc rafraîchie au mieux toutes les 2 secondes. Dans un contexte réel, les temps d’occupation des pièces peuvent varier entre plusieurs minutes et plusieurs heures, une latence de deux secondes n’est donc pas gênante.

Afin de résoudre le problème des activations simultanées des capteurs PIR lorsque l’utilisateur se déplace entre deux zones de détection voisines, un principe de remplissage d’une file d’attente (First In First Out, FIFO) a été mis en place pour chaque couple de deux capteurs PIR par pièce (Figure 32). Lorsque la FIFO contient au moins deux identifiants d’un même capteur PIR, la position à l’intérieur de la pièce occupée est mise à jour ou conservée.

Figure 32. Principe de la FIFO Au final, deux algorithmes tournent en parallèle (Figure 33):

• un algorithme qui exploite l’ensemble TAG/Balise 802.15.4 pour le choix de la pièce occupée par la personne équipée du TAG ;

• un algorithme qui exploite les données des capteurs PIR et qui définit la zone où se situe la personne à l’intérieur de la pièce occupée.

La fusion de ces deux algorithmes permet de localiser précisément la zone occupée par le résident qui porte le TAG. Sur l’écran de visualisation, la mise à jour de la position est effectuée uniquement lorsqu’une nouvelle zone de détection PIR valide est détectée.

78 Figure 33. Algorithme de localisation mis au point au sein de la plateforme ADREAM du LAAS-CNRS Cette solution permet d’identifier et de localiser les personnes lors du passage à proximité d’une Balise. Le système peut ainsi associer les activations des capteurs passifs à une personne et une pièce par identification. La précision est limitée à la zone de couverture d’un capteur PIR (1 à 2 m²) et au nombre de capteurs installés. Cette méthode de localisation sera exploitée en institution avec quelques ajustements présentés dans le chapitre 4.