物联网(Internet of things，IoT)系统是极其复杂的异构系统。物联网模式将计算和通信能力延伸到几乎每一个物体，由于物联网需要一个与情境相关的由众多组件构成的复杂分布式结构，这给物联网系统带来了许多新的挑战。情境是用来表征实体状况的任何信息，无论是人、地点或物体。这种情境服务于各个应用领域，其研究核心是环境感知。如果系统使用情境来提供相关信息并服务于用户，其相关性依赖于用户任务，则系统是情境感知。在情境感知应用的实现中，最大挑战是发现和获取所需的情境，而情境感知中间件对本研究起着重要作用。情境感知中间件促进了适合物联网环境的情境感知应用的发展，对每个开发者隐藏了技术细节，从而集中在情境感知的物联网应用开发。中间件使组件适合不同应用的需求和限制。为解决支持情境感知和自治的物联网中间件设计中的关键问题，对情境管理和自我优化进行了处理。情境管理包括情境表示和模型化、情境选择和融合、情境存储、情境自适应和操作触发。通过资源分配和调度，在为情境感知的物联网中间件重配置核心组件中获得自我优化。　　随着有通信驱动能力的设备的发展和增加，使人们更加接近物联网的愿景。物联网环境中，感知和驱动功能无缝融合到应用场景，通过访问丰富的新信息源使得一些新的功能变得可能。下一代移动系统的演化将依赖于在设计新平台中用户的创造力。物联网和情境感知是一项理想的新兴技术，为创建智能的未来应用提供新的演化数据和所需的计算资源，正影响着下一代计算的演化。因此，本研究的未来工作将从以下几个方面进行。　　(1)通过使用先进的统计和机器学习方法，为评估自优化和重配置增加分析算法;　　(2)通过使用大数据技术处理演化的自治规则，实现中间件核心组件的完全自治;　　(3)为物联网设备包含的有效环境感知和情境感知计算提供功能上和服务上的高级支持。