Wearable Systems I

Smart (i)Phones & Sensors

Prof. Dr. Gerhard Tröster, Dr. Daniel Roggen, Dr. Bert Arnrich

D-ITET, HS 2011, 6 ECTS credits

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Olympic Gold and Wearables, Ammann sammelt Daten für Gold

Lecture

Tuesday, 8.15 - 10.00 am, ETZ E6
Start: 20 September 2011

Exercise

Tuesday, 10.15 - 12.00 am, ETZ D61.1
Start: 20 September 2011

Language

English/German (depending on participants)

Contact

Amir Muaremi, ETZ H60.1, Phone: +41 44 632 05 44,  muaremi@ife.ee.ethz.ch

Lecture Content

Scenario:

Using internal sensors and sensors in our environment, our 'smart phone' detects our context continuously, e.g. where we are, what we are doing, with whom we are together, what is our constitution, what are our needs. Based on this information our 'smart phone' offers us the appropriate services like a personal assistant.

Objectives:

This course combines practically relevant methods, tools and applications. The applications include localisation, recognition of activities - e.g. in sports - and mental load (stress), interaction with the environment as well as games. The used methods belong to the field of sensor signal processing, sensor nets, data fusion, machine learning, data mining.

Organisation:

The lessons present applications and  discuss methods and tools.

The subsequent exercises show concrete design problems like motion recognition using distributed sensors, localisation, activity detection, sound analysis. Beside individual experiments (e.g. using the SmartPhone) also datasets out of ongoing research activities are exploited.

Presentations of the PhD students and the visit at the Wearable Computing Lab introduce in current research topics and international research projects.

Literature will be announced during the lessons.

Vorlesungsinhalt

Szenario:

Unser 'Smart Phone' erkennt mit seinen eingebauten Sensoren und mit Daten aus der Umwelt unseren Kontext, z.B. wo befinden wir uns, was tun wir, mit wem sind wir zusammen, wie geht es uns, was sind unsere möglichen Bedürfnisse. Basierend auf diesen Informationen kann uns das 'Smart Phone' situationsgerecht als persönlicher Assistent mit passenden Dienstleistungen verwöhnen.

Ziel:

In dieser Veranstaltung kombinieren wir praxisnahe Methoden und Anwendungen. Zu den Anwendungen gehören Lokalisierung, Erkennung von Aktivitäten und mentaler Belastung (Stress), Interaktion mit der Umwelt sowie Spiele. Die eingesetzten Methoden kommen aus dem Bereich Sensorsignalverarbeitung‚ Sensornetze, Data Fusion, maschinelles Lernen, Data Mining.

Organisation:

Die Vorlesung stellt die Anwendungen vor und bespricht die eingesetzten Methoden.

Die anschliessenden Übungen vertiefen anhand konkreter Problemstellungen wie Bewegungserkennung mit verteilten Sensoren, Lokalisierung, Soundanalyse, Detektion von Aktivitätsmuster. Neben eigenen Experimenten (z.B. mit dem SmartPhone) werden Datensätze aus laufenden Forschungsarbeiten genutzt.

Präsentationen durch Doktorierende und der Besuch am Wearable Computing Lab führen ein in die aktuellen Forschungsthemen und internationalen Forschungsprojekte.

Literatur wird in den jeweiligen Vorlesungseinheiten benannt.

Course Program

Links

Wearable Computing Lab. ETH Zurich