普适计算
通过将各种计算资源投入我们的日常生活空间，未来的计算环境将能提升人机之间的交互。过去十多年里，计算技术得到了稳定的发展。被称作“第四次革命”的普适计算正反映在我们的日常生活里（Weiser，1991)。普适计算环境包括智能家居、智能办公室、智能汽车等。智能家居是普适计算环境的一个代表，由于其规模较小，所以易于实施。与智能家居相关的重要研究也有不少，其中包括Adaptive House(科罗拉多大学；Mozer,1999)、AwareHome(佐治亚理工学院；Dey etal.，1999)、EasyLiving(微软研究院；Shafer,2000)及House\_nProject(麻省理工学院；Intille,2002)。相关研究关注的多为基础设施的用户界面，以及其如何提供满足用户意图的服务。此类相关研究也支持便捷的以用户为中心的界面及对普适计算环境的智能控制。
情境感知
普适计算环境需要情境感知与智能服务。智能服务对于未来的计算环境尤为重要。而且，我们必须进一步发展情境感知技术，明白情境信息该如何应用于各类智能服务传感器与应用程序的设计中(Dey，2001)。研究人员已集中关注到了许多计算研究中讲到的情境感知系统(Schilit et al.,1994;Oh et al.，2010)。多数系统在开发时使用了感应器，这些感应器适用于不同的情境。结合了多个感应器的系统可根据所处情境来产生不同的结果(比如个性化服务）。比如，某智能空间中的媒体控制系统能根据用户的个人资料向其推荐媒体内容，该系统还可以基于从嵌入式传感器输入的情境信息，对空间进行控制。作为首批商用情境感知型应用，位置感知应用(如汽车导航系统)与基于位置的服务证明了情境感知系统的有用性。人们尤为感兴趣的是支持情境感知的系统的生命周期演化(如模拟、安装、故障排除、维护，补充新实体，移除旧实体及更新系统元件）。
近年来，人们开发了各种类型的软件架构来支持情境感知系统。案例来自各个领域，包括Context-Toolkit（Salber et al.，1999)、TEA context acquisitionarchitecture(Schmidt etal.,1999)、JCAFmiddleware(Bardram,2005)及UCAM(Ohet al.，2010)。正如近来的某项研究所指出的，从传感器中获得的情境数据的算法架构的提升可以简化大规模计算环境的情境感知系统的初期发展阶段，处理大量感知数据(Ohet al.，2010)。因此，系统必须对来自各种传感器的情境输入进行处理。
第24章 无处不在的虚拟现实环境
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