Constellation, le dépôt institutionnel de l'Université du Québec à Chicoutimi

Résumé

Le vieillissement de la population provoque une forte croissance du nombre de personnes atteintes de troubles cognitifs, telle que ceux découlant de la maladie d!Alzheimer, qui causent (chez les patients) un comportement incohérent qui limite leur capacité à réaliser leurs tâches de la vie courante. Ces personnes souhaitent demeurer le plus longtemps possible à domicile et jouir pleinement de leur autonomie, même si celle-ci est en déclin. Pour ce faire, l'environnement physique et humain des résidences doit être adapté, voir augmenté à l'aide de la technologie, afin de répondre aux besoins, de pallier aux incapacités cognitives et physiques, d'assurer la sécurité et de supporter les résidents dans leurs activités quotidiennes. C'est pourquoi, depuis quelques années, une communauté croissante de chercheurs tente de trouver des réponses technologiques à cette problématique complexe grâce au concept d'habitat intelligent. Cette approche propose d'exploiter des capteurs ubiquitaires dissimulés dans l'environnement pour surveiller et détecter les anomalies comportementales liées aux déficits cognitifs pour ensuite effectuer une guidance appropriée (des rappels) sous forme de messages vocaux, lumineux ou vidéo. Ainsi, cette assistance technologique pourrait apporter une solution abordable et fournir une alternative viable dans le but de reporter l'institutionnalisation. Par ailleurs, la principale problématique liée à Pimplementation d'un tel habitat visant le soutien des aînés concerne la reconnaissance des activités du résident. Cette problématique est primordiale, car le soutien technologique à domicile ne peut se faire que si le système arrive à interpréter correctement le comportement du patient et à détecter ses erreurs. Bien qu'un grand nombre d'informations puissent être exploitées par les algorithmes de reconnaissance, il est clair que la position en temps réel des objets et du patient dans l'environnement constitue la pierre angulaire d'un système efficace. Dans cette optique, la technologie RFID passive, qui permet de localiser et d'identifier les objets qui sont manipulés dans l'habitat, s'est imposée comme dominante dans le secteur. Cette technologie, peu coûteuse, offre une grande robustesse (ex. les objets étiquetés peuvent aller au lave-vaisselle), en plus de ne nécessiter aucun support énergétique (pas de piles). Cependant, sa grande faiblesse est d'offrir peu de précision quant à la position réelle des objets dans l'environnement. Pourtant, cette précision est essentielle si l'on souhaite reconnaître avec justesse les activités et les anomalies.

Afin de trouver des solutions à la problématique que nous venons de citer, ce mémoire propose de formaliser et d'évaluer un nouvel algorithme novateur de localisation d'étiquettes RFID passive visant une utilisation dans un contexte de reconnaissance d'activités et d'erreurs cognitives. Par conséquent, la contribution à caractère théorique du mémoire est de proposer un algorithme amélioré de positionnement par multilatération à partir de plusieurs ellipses, augmenté de plusieurs filtres réduisant l'imprécision. Par la suite, la contribution pratique et expérimentale du mémoire consiste en une implementation de ce modèle algorithmique à travers un système complet de localisation, qui a été déployé et testé dans un environnement réel d'habitat intelligent équipé d'une infrastructure RFID. Les résultats obtenus sont comparés à ceux de la littérature et montrent bien l'avantage de l'approche. Enfin, nous montrerons comment nous avons appliqué ce nouvel algorithme de positionnement à l'intérieur d'un système de reconnaissance d'activités, montrant ainsi l'utilité effective du modèle dans ce contexte précis.