Objets Connectés

L’intégration de plus en plus poussée de dispositifs de communication mobile a permis le développement des réseaux sans fil, privés, personnels voire autour du corps humain. Les supports matériels de ces réseaux sont appelés « Objets connectés ». Cet ensemble protéiforme à l’origine de l’ « Internet des objets » vient alimenter le fameux « Big Data ».

 Le laboratoire AllianSTic mène des travaux sur les objets connectés et leurs réseaux avec une approche top-down : de l’application au système. Ainsi, les problématiques majeures sont :

  • la localisation à l’intérieur des bâtiments par technologies Radiofréquences.

Dans un système de localisation, la grande diversité d’applications fait que les critères de performance est propre à chaque application. De la définition du scenario en découle notamment, l’infrastructure du dispositif, le choix des technologies, les techniques d’estimation de la position.

Localisation hybride / opportuniste : De nombreux objets connectés « embarquent » plusieurs capteurs tels que les accéléromètres, lasers ou encore plusieurs technologies RF (cellulaires 3G, Wifi, Bluetooth, etc). Ainsi, la fusion de différentes technologies peut permettre d’améliorer la précision du système de localisation.

Localisation par RFID : Dans un contexte du vieillissement de la population, la localisation peut aider au maintien à domicile des personnes âgées. Ainsi, les dimensions réduites des dispositifs RFID peuvent apporter des solutions relativement peu « intrusives », permettant la localisation et / ou le guidage indoor.

Localisation sub-métrique : Le placement et la disposition des balises émettrices  affecte considérablement la précision des systèmes de positionnement en intérieur. L’erreur moyenne pouvant varier de 85cm à 7m selon le placement des balises d’où l’importance de l’étude et optimisation des maillages en fonction de l’environnement.

  •  la modélisation électrique et l’optimisation de systèmes RFID, HF et UHF

Dans un système RFID UHF, le choix de l’impédance de charge est crucial afin d’obtenir le meilleur compromis entre transfert d’énergie pour l’alimentation du tag et optimisation de la modulation de charge pour la transmission des données.