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支持上下文感知服務的中間件原型

2007-12-31 00:00:00吉海星白躍彬戴光利李晶昊駿錢德沛
計算機應用研究 2007年11期

摘要:提出了基于傳感器網絡環境的上下文感知應用開發中間件原型的體系結構MidCASE,重點闡述了中間件的體系結構設計和軟件運行時基于服務的分布式運行架構。討論了上下文感知過程中的兩個關鍵問題,包括上下文信息建立的方法和感知過程中上下文信息與高層通信的調度模型。最后,以該中間件原型為基礎,通過在醫療護理的場景下實現上下文感知應用并證明了其易用性與支撐作用。

關鍵詞:中間件原型; 上下文感知; 服務; 傳感器網絡

中圖分類號:TP393文獻標志碼:A

文章編號:1001-3695(2007)11-0243-05

近年來,隨著傳感器技術、無線通信技術和人工智能理論以及軟件技術的不斷發展,上下文感知及其應用逐漸成為研究的熱點問題。尤其是在20世紀90年代Mark Weiser描述的Ubicomp概念中[1],計算工具將嵌入到人們日常生活當中,自動為用戶工作和生活中的各項活動提供計算服務。在實現該過程中,上下文信息(context)往往是系統確定系統自身行為最為直接、有效的依據。交互上下文是指計算系統所處環境中的一組與當前應用相關的狀態或變量。其中某些狀態和變量可以直接改變系統的行為,而另一些則可能引起用戶興趣從而通過用戶影響系統行為。上下文感知計算是指計算系統自動對上下文、上下文變化以及上下文歷史進行感知與應用,根據其調整自身的行為。

針對上下文感知的研究主要集中于上下文建模方法和感知過程機制兩個方面。同時,上下文感知相關應用通常是“一個場景,一次開發”的特點,因此,支持上下文感知應用開發工具的研究工作也廣泛開展。A. K. Dey等人[2]提供了一個上下文感知工具集,該工具集通過向開發者提供一些上下文感知開發過程中可重用的組件來支持上下文感知原型系統的快速開發。除了這種工具集的方式[3,4],支撐上下文感知應用的快速開發也采用了中間件的思想[5,6]。這種方式通常是將開發過程中的通用過程抽象后,將過程抽象中的各類操作封裝成相應接口,同時定義軟件運行時結構等規范來共同支持應用的快速開發。所有這些工作,都力求為上下文感知應用提供一個統一的開發步驟或可復用的編程模型或組件,以此來實現上下文感知應用快速開發。

這些研究層層深入,逐步建立了較為完整的上下文感知的結構模型和方法,它們正是本文研究工作的基礎。

1中間件原型的體系結構 

支持上下文感知應用的中間件原型系統結構包括兩個方面的內容,即分層的靜態邏輯體系結構和分布式的動態運行時結構。靜態邏輯結構描述了中間件原型中各組件或模塊間的層次關系及功能劃分;同時,通過描述動態運行時結構,可以清晰地看出靜態組件或模塊相互之間是如何交互、配合共同完成上下文感知應用的。

1.1分層的體系結構

首先,中間件要能夠對底層硬件,如各類傳感器的硬件異構性進行屏蔽。同時,它還要對應用層各類場景的開發起到支撐作用以使得開發過程中的代價大大降低。這是通過提供可復用的應用編程接口和開發流程規范來實現的。在中間件抽象的過程中,首先根據具體的場景進行上下文感知應用的開發,然后分析開發過程中通用的方法和流程,將其封裝成中間件中的編程接口和抽象類。根據上下文感知應用的特點,無線傳感器網絡環境下的上下文感知應用系統主要由傳感器硬件環境、上下文感知應用開發支撐中間件和上下文感知應用場景實現三個層次所構成。中間件在其中的位置如圖1所示。

中間件自身的結構分為五個層次,自底向上分別為上下文信息硬件接口層、服務注冊層、上下文建模層、感知和推理層以及應用表示層。

1)上下文信息硬件接口

在該層中,筆者設計了上下文信息的硬件獲取接口,并通過該接口從無線傳感器網絡處獲得上下文信息。類似文獻[7]的思想,針對傳感器網絡設計處上下文獲取智能體,該獲取智能體程序運行在傳感器節點上,獲取相應的上下文信息。同時,上下文感知應用中用到的上下文信息來自于多種獲取途徑。這些獲取途徑中涉及到較多的硬件資源,如無線傳感器網絡、RFID、攝像頭等都是常見的獲取設備。該層的作用是為每一個獲取設備都設計并實現一個這樣的智能體,并將全部的智能體封裝成上下文信息通用獲取對象,在系統運行時根據不同的硬件設備來調用不同的智能體,從而實現了對各類獲取硬件的屏蔽。

2)服務注冊層

上下文感知應用功能的運行是以服務為基礎的,即一次上下文感知的過程對應一個感知服務。服務注冊層提供了一種混合式P2P結構來實現上下文感知的服務注冊機制,同時還通過遠程調用的方式實現不同服務間的通信。

3)上下文建模層

該層所提供的各組件及對象的目的是實現物理世界在計算機世界中的映射。整個上下文建模過程分為兩類主體和三個步驟。兩類主體,即實體和上下文信息。實體是對物理世界關注對象的建模,它的各類屬性反映了實體的狀態,而這些屬性即是實體的上下文信息。傳感器網絡環境下上下文建模的三個步驟是指,首先從傳感器節點處獲取原始信息;然后經過智能體程序將這些原始信息轉換為具有初步語義的上下文項;最后根據應用的具體需求將這些具有初步語義的上下文項融合為具有語義并能為系統所直接使用的上下文信息。

4)感知作用層

感知推理層主要實現兩個功能,即恰當地選擇上下文信息進入推理引擎和確保感知的有效性。通過設計上下文代理和優先級隊列來處理上下文信息以確保這兩個功能的實現。感知作用層是上下文感知過程的核心,該過程是通過基于規則的推理來實現的。在實現的過程中使用了Drools[8]推理引擎,并將該推理引擎嵌入中間件中。同時,提供事實加載器和規則加載器,并通過它們將從實體處獲得的事實和具體實現場景中的規則加入到推理引擎當中。最后,提供了將感知和推理結果作用于物理世界的機制。在實現的過程中,將感知和推理結果映射到相關的實體上,通過這些實體的屬性改變來產生上下文改變事件而觸發硬件行為,從而改變物理世界的狀態。該過程體現了上下文感知應用中machine-to-machine的特點。

5)應用接口

中間件最終能被編程者所使用的關鍵點是它能將所提供的各項功能封裝為可調用的API,該層的作用即為此。將封裝好的各種API按照不同的功能分類打包,然后形成完整的文檔說明,支持應用編程者二次開發中的使用。

6)安全機制

中間件中的安全機制主要是針對上下文獲取硬件的認證和上下文數據的訪問權限控制而言。對于中間件的實現原型,本文沒有考慮更多的安全因素。

1.2混合式P2P服務注冊機制

中間件的體系結構必須要能夠滿足上下文感知環境規模的不斷擴展和感知對象不斷增加的需求。另外,一個感知對象通常處于不同的感知環境中,因此,中間件的體系結構也必須滿足這種分布式的感知需求。感知服務間的通信通常以一種多連接圖的拓撲形式存在,即服務與服務間的通信連接沒有固定的規律,也沒有先后次序,是一種依據應用需求的隨需應變模式。

針對上述幾個需求,將中間件運行時的體系結構實現為一種混合式peer-to-peer的形式(圖2)。其工作機制如下:

a) 首先啟動上下文服務器,該服務器進程啟動后開始監聽向其注冊的上下文服務客戶端;

b) 應用處的上下文服務開始啟動,首先向上下文服務器請求注冊,如圖2中步驟①;

c) 上下文服務器確認該上下文服務(圖2中步驟②),并為其分配惟一的上下文服務ID地址編號;同時,所有的上下文服務都是通過a)b)兩步進行注冊;

d) 每個服務通過服務注冊進程后,就針對其特定的感知環境開始獨立運行;

e) 如果某上下文應用場景需要兩個或兩個以上的上下文服務配合工作,如某上下文服務中實體上的上下文信息依賴于另一個上下文服務中某實體的上下文,則此兩上下文服務通過上下文服務器確定ID地址后,直接開始進行通信,同時將通信關系記錄在各自的服務日志中。

通過這樣一種機制,實現了一種可擴展的軟件體系結構,并以此來適應規模不斷增加、需求不斷增多的上下文感知的應用。

1.3基于服務的運行機制

在中間件實現面向服務的思想過程中,將場景中的上下文感知過程封裝成上下文感知服務,即通過產生實體對象建模場景中的物體或人,通過載入推理規則并運行推理引擎來完成對環境的感知。服務注冊后便開始運行,通過傳感器硬件不斷獲得上下文信息,同時依據信息的改變運行服務來完成上下文感知的過程。

每個上下文服務包括如圖3所示的四個子過程,這四個過程先后執行,共同實現上下文感知的全部過程。首先是上下文建模,即從原始的環境數據形成具有語義的上下文信息。通過運行在傳感器網絡上的數據獲取程序,環境信息將通過傳感器匯集到網關節點。然后,這些數據通過智能體程序的分析,將分別寫進中心上下文數據庫的各個表項中。此時即形成了具有初步語義的上下文項。最后根據筆者設計的上下文信息表結構,同時結合應用的具體情況,將存儲在數據庫中的上下文項融合為具備明確語義的上下文信息。

系統需要設計相應機制來保證上下文感知應用的時間有效性和空間有序性特點。通過實現三級優先級隊列來控制上下文信息與高層應用的通信。其中上下文改變事件具有最高的優先級。每當發生了上下文改變事件,它搶占其他所有上下文信息通信進程。同時,建模的實體通過實體容器進行封裝。該容器提供了維護實體的機制,保證了實體和其對應的上下文信息的對應以及實體狀態變化的時新性。上下文信息與高層應用的通信過程實質是依次進入推理引擎的過程。通過與用戶寫入的推理規則相匹配,它可以依據現有情況判斷出應當發生什么樣的事件,從而體現上下文感知。在最后的環節,通過不同設備的控制客戶端實現了不同實體的狀態改變。此時具體實現了上下文感知的應用。

在中間件的實現過程中定義了相關的接口以及方法,它們的存在使得中間件在建模過程中體現以下三個方面的作用:通過定義接口中方法來提供建模工具;通過這些工具接口和類之間的繼承關系來規范建模的流程;通過定義這些方法間的調用關系來示范建模的過程。在上下文建模的過程中,實體的選定及其屬性和方法的確定扮演最為重要的角色。首先,實體的選定表示上下文感知過程中感知對象(研究對象)的確定;對于確定的感知對象,為了表征其在物理世界中的狀態和行為能力,必須還要規定對應實體的屬性和方法。這個過程完成后,就在虛擬世界中構建了感知環境的靜態視圖。實體間的交互和通信是通過上下文事件來激發和實現的,這一過程構建了感知環境的動態視圖。

2上下文感知過程中的關鍵技術 

上下文感知過程中的關鍵技術主要包括上下文信息建模,基于優先級隊列的感知過程調度算法和感知同步機制。

2.1上下文信息建立模型

上下文建模機制旨在為計算機提供建模真實世界的工具。從初級的原始數據到具有語義信息且為系統可用需要三個步驟。首先,通過運行在傳感器節點上的程序來采集物理世界中的原始數據(raw data)。通常,這些節點以一種Ad hoc模式進行工作,并將它們采集到的數據通過多跳的方式傳送到網關節點。然后,這些原始數據被與網關節點連接的PC進行處理,得到具有初級語義信息的上下文項(context element)。盡管這些上下文項片段性地表達了信息,但是這些信息可以被人直觀地理解,而不是原始的0/1串。最后,通過定義的上下文信息結構,可將上述上下文項融合為具有實際意義的上下文信息。

2.1.1從原始數據生成上下文項

當傳感器網絡采集到原始的物理數據后,這些數據通過多跳的方式傳送到傳感器網絡的網關節點。如圖3所示,網關節點上運行智能體程序,該程序運行專門的轉換公式將這些數據轉換為初步的上下文信息,即上下文項。上下文項不是原始的0/1串,而是具備語義的數據值。例如原始數據按照傳感器網絡數據幀的形式是“01101110111”,經過智能體程序的轉換,可以得知這一串所代表的數據值為“溫度=42℃”。

針對不同類型的傳感器網絡而言,轉換公式通常是不一樣的。因此,從中間件的角度考慮,筆者只是為該功能設計好接口即可,如:

Public interface RawData2RawContext {

//translate battery

public static xconvert_battery_sensor( );

//translate temperature

public static xconvert_thermistor_temperature( );

//translate accelerator

public static xconvert_accel( );

……

}

硬件設備確定后,開發者只需要根據硬件設備的特點實現接口中的方法,將轉換公式實現在方法中即可得到上下文項。

2.1.2從上下文項合成上下文信息

與原始數據相比,部分上下文項已經具備了明確的語義信息,同時這些信息可以被系統所使用。然而,絕大多數的上下文項所反映的信息是初級且簡單的,它們僅僅反映了交互環境中的某個方面。為了形成面向應用的語義明確、更有價值的上下文信息,就需要研究這些上下文項間的關系,然后將這些項按照具體應用來進行融合。這些具備語義的上下文信息有著直接的意義和功能,因此,它們就是最終的上下文信息。因為上述原因,上下文項聚合是生成上下文信息的關鍵步驟。幾乎所有的上下文信息都是由語義元素組成的。事實上,這些上下文項是這些語義元素的載體。另外,知識庫是根據上下文項語義結構建立的。其中記錄了上下文信息和上下文項之間的關系以及具體的元素融合策略,它就是上下文項融合的依據。

通常來說,上下文信息的形成由實體來配合。實體建模了用戶關注的物理世界中的主體信息,即不同的實體代表了現實世界中不同的現實物體。以護士—醫生—監視器作為實體為例(上下文合成策略如圖4所示),目標對象的狀態和能力就是實體的屬性和方法。建模實體及其屬性和方法的選擇,是建模過程的關鍵步驟。上下文服務域是由上下文元組空間和上下文信息代理以及推理引擎共同組成,它們實現了上下文感知應用過程。上下文元組空間又是由實體和其上的上下文信息組成,它可以建立整個上下文感知過程中的主體信息。上下文代理控制上下文信息與高層應用的通信過程,而感知過程中的推理則是由推理引擎實現的。上下文元組空間可以表示為以下的形式:

prientitywaittime stampRcontext content

每個域可以表示如下:

Pri——該上下文信息的優先級。

Entity——上下文信息的主體,與上下文信息關聯的實體。

Wait——該上下文信息在優先級隊列中等待的時間。

Time stamp——該上下文信息的時間戳,任何一個上下文信息都具有實效性限制。

R——該上下文信息與高層通信時是否具備可搶占性。如果R=1, 則當前的上下文信息可以搶占其他上下文信息與高層應用進行通信的進程;R=0則不可搶占。

Context content——具體的上下文信息內容。

圖4上下文合成策略

系統為每個上下文信息對應的上下文元組空間設置初值并保存。至此,經過多級的抽象和融合后將傳感器網絡處得到的原始數據轉換為具有明確語義信息和指向性的上下文信息,并將其表示為統一的格式。上下文元組空間中的上下文信息就是交互系統中存在的最終狀態。

2.2上下文感知同步性機制

同步性機制的核心是上下文代理組件。上下文代理是上下文服務與上下文事件、上下文事件與實體設備間的橋梁。一方面它能夠訪問上下文服務中采集的各類上下文信息,根據這些信息判斷是否產生上下文事件;另一方面它將推理引擎產生的結果與響應的實體設備發生正確的映射關系,指導設備產生實際行為。在這兩個方面的工作中,同步性的好壞直接影響了實際運行效果。當上下文感知服務開始工作時,傳感器網絡處采集到的數據轉換為上下文信息后將存儲到實體相應的屬性當中。一個基于事件驅動的同步模型用來實現這個過程,保證上下文信息的時效性。其工作流程如圖5所示。

圖5上下文感知同步機制示意圖

a)上下文代理每隔一個時間片就去訪問與其相關上下文服務中的知識庫而獲取某實體的上下文信息。

b)將該實體的上下文信息按照時間序列進行對比。如果上下文信息發生變化或超過某規定的閥值,則相應地產生一個上下文改變事件。

c)該事件將促使實體的屬性發生變更,此時就可將最新的上下文信息寫入該實體的屬性。

d)更新過的實體及其上下文信息注入推理引擎,新的感知過程開始。這樣就保證了感知過程的同步性。

值得注意的是時間片的設置。如果太長,會影響同步效果;太短,則會帶來較大的系統開銷。因此,該時間片應當根據具體應用場景來進行設定。

3中間件原型驗證環境 

目前,該中間件的原型系統已經可以支持較多場景的上下文感知的開發。筆者在應用中將場景定位于醫療護理領域,并且已經在應用中取得了較為滿意的效果。在該應用的上下文獲得環節,使用的無線傳感器網絡設備為Berkely的Mote以及RFID設備。下面介紹中間件的驗證環境及場景實現。場景的示意圖如圖6所示。

圖6驗證環境示意圖

1)Scene 1——病人周圍環境的上下文感知

在病人的周圍運行上下文感知的服務。該上下文感知服務包括獲取病人的監護狀態信息,如體溫、血壓、心率等生理參數。這些參數經過過濾分類后,存儲在上下文數據庫中作為病人的屬性值保存。這樣的一個監測狀態一直運行,持續地感知病人的各項生理信息。這些生理信息通過前述的上下文形成的過程,從原始的0/1數據流生成具有基本語義的上下文項,此時具有語義的上下文項已經可以表示病人的生理信息;然后,這些上下文項根據上下文表的結構生成上下文信息,這些信息就可以直接被感知過程和推理引擎所使用。與此同時,在獲得這些數據的同時,病人面前的顯示器顯示病人自己定制的節目。

2)Scene 2——相繼進入服務活動區域,感知過程

在該場景中,護士和醫生分別進入了病人的上下文感知的服務區域。進入的過程通過RFID的標簽進行定位并確認護士或醫生身份。其中,醫生比護士具有更高的優先級,他查看的病人信息也更多。服務得知護士進入病房后,發生上下文改變事件,該事件通過上下文代理使顯示設備停止播放病人定制的節目信息,轉換至顯示病人的各項生理信息,同時還提供了病人的基本信息和用藥方案。醫生進入病房后,再次發生上下文改變事件,該事件導致顯示器運行線程的改變,搶占原先的護士進程,顯示屏更改顯示內容至醫生所定制的內容,并且提示醫生是否更改用藥方案。

3)Scene 3——離開服務活動區域

最后一個場景顯示為護士和醫生離開病人的上下文感知服務區域。當醫生和護士分別離開時,通過RFID得到離開的上下文信息,并將這些信息存儲到上下文容器中。通過上下文代理同步的訪問上下文容器,產生上下文改變事件,即醫生/護士離開事件。該事件觸發推理引擎,再次通過上下文代理與顯示屏設備進行交互,交互的結果是顯示屏結束播放病人生理信息的線程后重啟病人所定制節目的播放線程,讓病人再次觀看自己愿意觀看的節目。

至此,一個完整的上下文感知過程結束。

4結束語

本文提出了傳感器網絡環境下支持上下文感知應用開發的中間件,描述其體系結構和關鍵技術。在中間件的體系結構設計過程中 ,采用了面向服務的實現思想,提出了“一個場景,一次服務,一次上下文感知”的基本結構。該結構良好地適應了具體應用開發中的場景定制。在感知的推理過程中,運用了人工智能方法——基于規則的推理來實現,體現了良好的人機交互環境。在利用中間件原型的上下文感知應用開發過程中,展現了其良好的體系結構和高效的運行機制。在驗證場景中,使用了除無線傳感器網絡外更多的感知設備來協同工作,對此,中間件也顯示了良好的支撐效果,證明了軟件的可用性和易用性。但是,在感知過程中基于規則的推理自我學習能力較差,因此,系統的智能性還有待提高。引入如何基于統計理論的分析方法,是本文后續的重點工作。

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