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1、上下文感知计算研究与进展卜颖毅李俊陈沙寻韩皓陶先平吕建南京大学计算机科学与技术系软件新技术国家熏点实验室，江苏南京，2 1 0 0 9 3摘耍：普适计算和传统计算模式相比，它的突出优点在于上下文感知的能力，计算妾体能够根据上下文环境的变化及时调整自身行为，从而把人从对计算设备的管理和输入中解放出来，使之关注要执行的任务本身。本文从软件技术的角度探讨了上下文感知计算，介绍了它的软件平台结构，分析了它的两项关键技术：上下文融合扣上下文自适应，着重综述了近年来谊领域中具有代表性的研究成果，简要介绍了一个初步实现的上下文感知计算平台F o l l o w M e 系统，并对未来可能的研究方向进行了展望
2、。关键词：上下文感知计算；普适计算；上下文融合；上下丈自适应1 引言1 1 背景随着传感技术、嵌入式系统、传感器网络等底层软硬技术的迅速发展，一种旨在感知 用户意图，减少直接人机交互的新型计算模式上F 文感知计算正以越来越快的速度向人们走来。随着上下文感知计算的发展，将逐渐形成以人为中心的计算模式，把人们从对计算设备的输入和管理中解放出来。目前，该领域的研究逐渐成为普适计算研究中的热点，国内外许多大学、企业和研究机构纷纷参与到这项研究中来。1 2 基本概念I ：下文是一个含义很，。的概念，这里是指可以影响计算实体行为的一组隐式的输入，本文将它分为三类：计算上下文( C P U 占用率、带宽、W
3、 e b 服务等) 、物理上下文( 位雹、温度、湿度、噪声等) 和社会卜下文( 人的行为、正在和什么人进行什么活动等) 。上下文感知是指计算实体能够知道它所处的上下文环境，进而根据上F 文环境的变化来做到预动或调整。1 3 典型应用场景软件所要举办一个讨论班，主讲人是小王，会议的地点在3 1 1 房间，一共3 0 多人参加，与会者陆续进入3 11 ，小王来到主讲席的笔记本前面，他的幻灯片自动被打开了。当小王演讲结束时，他的幻灯片被自动关闭了。整个过程中，小王除了到会议室做报告外，什么都不用管。这个例子看似简单，实现起来却比较困难，需要小王的P C 感知到小王近期要做讲座，自动上传幻灯片，会议室
4、主讲席的笔记本电脑感知到小王来做讲座或者讲座结束，从而下载打开或者关闭幻灯片。瓷助项口：国家自然科学基金项髑( 0 3 2 3 3 0 1 0 ，6 0 2 7 3 0 3 4 ，6 Q _ 4 0 3 0 1 4 ) 、国家s 6 3 引趔项目( 2 0 0 s n l l 3 1 6 0 ) 、圉家9 “ 3 重点基础研究发展引划项目( 2 0 0 2 C B 3 I2 0 0 2 ) 和江棼省自然科学基金项目( 1 3 K 2 0 0 2 2 0 3 ，B K 2 0 0 2 4 0 9 )联系作者h 颖毅E - m a i hb y i t s q ue d uO i lI觉察上下文的
5、计算5 5 7本文的其余部分是这样组织的：第二部分介绍存在的问题与面临的挑战，第三、四、五部分介绍上下文感知计算的软件平台结构一E 下文融合和上下文自适应，第六部分介绍 了上下文感知计算支撑平台F o l l o w M e 系统，第七部分进行了总结和展望。2 存在的问题和面临的挑战目前，构建上F 文感知应用仍然十分耗时和困难，原因在于没有一个良好的软件支撑平台来支持应用的开发、部署和运行，应用大都是针对特定问题而开发，软件开发人员需要了解从底层传感器数据格式到高层业务逻辑的所有细节，软件产品的可复用程度差，从而造成了巨大的浪费。因此，我们需要借鉴商业应用开发的经验，构建一个可高度复用的软件基
6、础架构来简化应用的开发、部署，为应用提供良好运行环境。本文认为，理想的上下文感知软件支撑平台应当具有以下特点：( 1 ) 有一种分布式的、面向服务的、可插拔的体系结构，使得基础平台可以方便的被扩展；有一个良好的底层支撑环境，解决异构性、安全性等问题；( 2 ) 有辛 通用的、共性化处理机制来处理个性化的上下文，从而大大提高基础架构的复用程度，可以方便快速的定制成不同领域的支撑平台；有一种通用的上下文模型，使得在不同应用之间能够共享上F 文，使得上下文融合更加容易；( 3 ) 有一个好的应用编程模型，使得应用可以方便地获得及时、准确、无冲突的高层上下文，而不用关心上下文是如何产生的，并且能简单地
7、描述复杂多变的上下文环境中的适应逻辑，同时平台又要能对未预期到的上下文环境能做出较为正确的反应。在接下来的几段中，本文将着重介绍软件平台结构，上下文融合和上下文白适应这i个方面的相关工作。3 上下文感知计算的软件平台结构L 下文感知计算是传感器网络的应用，目前的上下文感知计算的原型系统大多具有图1 所示的概念层次结构，自下而上是传感器数据采集层、传感器数据融合层、上下文融合层、用户意图分析层和应用层。 二亟匦亟l r 1 堡壁望垫! 兰墨垦罔i 上下文感知汁算的层次结构5 5 8第三部分第一届全国普适计算学术会泌传感器数据采集层负责与传感器( 或传感器网络) 通信，获取传感器传来的特定格式的数
8、据，并按照特定f j 鲁协议解释这些数据成属性一值对。传感器数据融台层的任务是把同一功能的不同传感器获得的数据根据它们的精度、可信度等指标综合加丁成一个估计值，从而获得对真实目标值的比堆个传感器更好的估计。j 二下文融合层是本文要重点讨论的它的任务是根据不同类型的原始上下文，产生隐藏的更高层的上下文。意图分析层的主要认为根据高层上下文分析人的意图。应用层的任务就是根据用户的意图，代替用户执行相应的动作；应用当然也可以在更底层的基础上直接开发，只是开发的复杂度会随之增加。作为一个适合普适计算的软件平台，安全、信任、隐私，服务发现和容错等关键支撑技术也是必不可少的，只有这样，才能构建更加灵活、鲁棒
9、和性能良好的应用。具有代表性的上下文感知汁算平台包括：C o n t e x t - T o o l k i t f ”，一个采用面向对象技术的应用开发框架：C o o l t o w n i 2 1 ，一个基于W e b 的上下文感知计算平台；S o l a r l 3 实现了一个分布式的上下文采集、融合和分发的平台；C o b r a | 4 I ，一个基于A g e n t 的应用支撑平台，在该系统中，有一个C o n t e x t B r o k e r 来负责动态环境中的上下文融合、分发；S O C A M ”，个基于O S G i 的上下文感知 z 间件平台，它采用面向服务的思想
10、，使得平台中的组件之间、平台与应用之间呈松散耦合关系。文献f 1 5 中给出了感知上下文计算平台的一般概念框架。4 上下文融合4 1 上下文建模如何进行上下文融合很大程度上依赖于使用什么样的上下文模型，已有的关于上下文建模的工作主要分为两种：非形式化的上下文模型和形式化的上下文模型。非形式化上F 文模型的工作包括：c o n t e x t T o o l k i t “，它采用面向对象的方式描述上下文，将每种上下文建模成一个类；C o o l t o w n 口l ，它采用了基于W e b 的方式描述上下文，每条上下文有相关的W e b 描述。上下文感知计算的早期工作多采用非形式化模型，因为
11、它适合开发简单的上下文感知应用，然而它缺乏上下文的共享、推理和冲突解决等能力，不能适应复杂上F 文融合的需求，近来逐渐被形式化模型所取代。形式化上下文模型的工作有：K a r e n 等人提出的结合E R 和U M L 的模型1 6 1 ；G a i a 系统中采用的一阶谓词模型 7 l ：C o b r a 项目【4 】和S O C A M 项目”1 中的基于本体的模型。采用形式化的上F 文模型，由逻辑推理的方式根据产生式规则生成高层上下文。其中，基丁：本体的上下文模型由于其易于共享，推理和重用，正成为形式化上下文建模的研究热点，产生高层上下文时大多使用本体推理机与规则推理机结合的方法，而对
12、于产生式规则大多限制为H o m 子句的形式，这样做主要是为了提高运行时的效率。文献【8 9 中给出了基于本体的上下文模型的更深入的工作。在袁l 中，我们比较了两种上下文模型可以发现，形式化的上下文模型优势明显，然而运行效率低这一不足又大大影响了它的应用范围，改进推理算法或者采用近似算法来改善形式化上下文融台的运行效率将是未来值得关注的研究方向。I觉察上下文的计算5 5 9表1非形式化上下文模型和形式化上下文模型的比较评价指标形式化模型非形式化模型C o n t e x t 融台的自动忧程度高低融合C o n t e x t 时错误出现的概率低局基础结构的复用程度高低联合不同C o n t e
13、 x t 的能力高低对高层C o n t e x t 挖掘的能力高低不同应用问C o n t e x t 的共享程度高低高层C o n t e x t 的全面程度高低C o n t e x t 冲突解决的难度低高开发效率高低运行时的效率低高4 2 上下文管理上下文管理的难点主要在于二三个方面：上下文冲突的解决，历史上下文的管理和分布式环境中的上下文缓存管理。由于上下文信息往往来源自多个传感器，在实际应用中往往会出现上下文冲突的情况。采用非形式化上F 文模型的系统只能由开发人员编写冲突检测和解决的逻辑：而在采用形式化f 下文模型的系统巾，当有冲突发生时，推理系统会导出矛盾，并可以追溯到矛盾的起源
14、条件，因而可以方便地进行冲突解决，文献 8 中给出了基于形式化上下文模型的一种冲突解决算法。上下文感知应用不仅仅需要当前t 下文，有时也会需要历史上下文，因此需要有套对历史上下文信息的高效管理机制和简单的查询接口。文献 1 0 中介绍了种基于数据仓库和数据挖掘技术的上下文管理机制，它采用数据立方描述上下文，将时间、位置、活动、个体等每项上下文作为数据立方的一个维来管理。文献( 8 】中给出了在基于本体的上下文推理中增加时间约束的方法和卜下文生命周期管理方案，以及一个基于扩展的R D Q L 的r 下文查询机制，可以方便的获得更加精确的当前或历史上下文。分布式的上下文缓存对于提高系统稳定性和性能
15、显得尤为重要，文献( 1 1 给出了一个强一致性的上下文缓存管理的方案。文献 3 】中也提出了一种基于图组合的分布式上下文发布机制。文献 1 6 1 提出了一种基于P 2 P 的上下文缓存管理机制和动态灵活的上下文发现机制。高效率和高一致性的分布式上F 文融合、缓存解决方案正逐渐成为一个研究热点。5 上下文自适应上下文自适应的研究分为两种：一是在应用开发人员具有自适应逻辑的完全知识的前提F ，如何简化动态多变的上下文环境中适应逻辑的描述；二是在应用开发人员不具备自适应逻辑的完全知识的情况下，如何使得计算实体能够适应没有预期到的上下义环境。F面我们将对这两个种研究分别进行讨论。5 1 具备适应知
16、识时适应逻辑的描述典型的做法是事件同调机制，比如：应用A 向底层上下文服务注册“小壬在做讲座”这条上下文，当这条上下文产生时，A 注册的适应逻辑被触发，文献【1 【l O 都采用r这种做法。文献【1 2 采用另一种做法，对适应逻辑采用规则表示，产生新的上下文时t 系第三部分第一届伞国普适计算学术会议统推理决定采用什么样的适应动作，这样在开发应用时，只需要把领域知识转换为反应式规则，文献 1 3 1 采用了更加灵活的方法，使得这些反应式规则在运行时刻也可以是不断变化的。文献 1 4 1 提出了用工作流来描述上下文感知应用的思想，它的优势在于能够较为简单地描述出上下文变化流程中的适应逻辑，如果用回调来实现在一个卜下文变化流程中的适应逻辑，必须在一个回调方法中注册另一个上下文事件，当流程复杂时，这样的程序将变得非常混乱。5 2 不具备适应知识时对上下文的适应本文认为，这种情况下应当使用机器学习的方法，神经网络，支
