移动群智感知软件系统的开发与运行关键技术研究

Mobile crowdsourcing software system is a typical type of system in the Internet open environment today, which has some unique characteristics, such as perceive mobility, demand diversity, subject uncontrollability, collaboration complexity, etc. These characteristics bring great challenges to the development and running of the mobile crowdsourcing software systems. Considering the fact that existing software engineering methods and technologies have limited support for such kind of systems, and to support the system development and tackle with the challenges of the development of mobile crowdsourcing system in multiple dimensions, we will investigate a) the personalized computing model of mobile crowdsourcing; b) naturalized perception technology of mobile crowdsourcing; and c) systematic technical framework of mobile crowdsourcing. To support the system running, we will d) study the adaptive evolution technologies of mobile crowdsourcing software systems, including the dynamic update technologies in the component level and code level. Under such way, the challenges brought by the changing environment and requirement can be properly handled. In addition, we will develop the support tools for these technologies and try to introduce them to the mainstream technical systems.

移动群智感知软件系统是如今在Internet开放环境下的软件系统的典型，而其特有的感知移动性、需求多样性、主体难控性以及协作复杂性等特点给此类软件的开发与运行带来了不小的挑战。现有的软件方法和技术对移动群智感知这类特殊软件的支持十分有限，为此本项目拟在开发支撑方面研究：1）个性化的移动群智感知计算模式；2）自然化的移动群智感知方式技术；3）体系化的移动群智感知技术框架。在多个维度应对移动群智感知软件开发的各项挑战。在运行支撑方面研究：4）安全高效的移动群智感知软件自适应演化技术，通过构件层和代码层的动态更新技术，应对软件运行时需求和环境的变化所带来的挑战。本项目还将为这些技术开发相应的支撑工具，在此基础上，逐步将此套工具引入到主流移动群智感知软件系统开发与运行支撑技术体系。

本项目围绕移动群智感知技术的个性化、自然化和体系化问题展开了系统性的研究。我们的研究内容以具体应用为切入点，以群智感知个性化、自然化和体系化为目标，通过移动群智感知技术来解决具体的传感器校准问题、室内外定位问题和行为识别问题等，并且取得了良好的进展。首先，利用个性化的感知手段实现了大量智能手机气压传感器的校准，传统的校准方法耗时耗力，有效地校准大量气压传感器是相当困难的，在几乎不需要参考点和人工协助的情况下，通过设计基于群智感知的智能手机校准系统实现了这一目标，并提出了此类群智感知软件开发所相应的计算模式，在此模式下，该系统在84％的情况下可以达到0.1的校准精度。其次，在群智感知自然化方面，提出了包括隐私保护性、低功耗、设备简易免维护在内的非侵入、自然会感知系统的设计方法，提出了使用低功耗的气压传感器、蓝牙、基于日常历史数据和计算设备在内的多种自然化感知设备，实现了针对多种位置数据的有效感知，在室内外定位、位置追踪等应用领域取得了良好的性能，有望实现进一步的推广与应用。比如在用户海拔识别方面，基于该技术的方案在保护隐私、低功耗的前提下，达到了传统方案同样的精度。在室外用户定位领域，基于提出的自然化的群智感知方案，位置准确率达到85％，平均能耗仅为GPS技术的22％左右，而且保证了用户的位置隐私。在车辆导航定位领域，基于自然化的感知设计方法，提出的汽车导航定位技术，比基于GPS的方法精度提高了19.2％。最后，在体系化的移动群智感知技术框架方面，提出了面向动作的上下文感知应用软件构造方法，针对室内外定位软件平台、用户驾车行为的感知、预测技术开展了创新性的应用研究，设计实现了相应的示范应用系统。在杭州、南京等地的商场、办公楼部署了三套室内定位应用系统，并持续运行超过一年，得到了相关企业用户的好评，展示了其应用前景，该平台系统有望得到大规模应用。

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