Engineering ambient visual sensors

Visual sensors are an indispensable prerequisite for those AmI environments that require a surveillance component. One practical issue concerns maximizing the operational longevity of such sensors as the operational lifetime of an AmI environment itself is dependent on that of its constituent components. In this paper, the intelligent agent paradigm is considered as a basis for managing a camera collective such that the conflicting demands of power usage optimization and system performance are reconciled

A Hierarchical Approach for Energy-Aware Distributed Embedded Intelligent Video Surveillance

Intelligent video surveillance (IVS) offers a large spectrum of different applications that have strict requirements on quality of service (QoS) and energy-efficiency. Recent embedded IVS systems need to deliver compressed video data in high quality while using devices that are partly solar- or battery-powered. In this paper we present PoQoS, a novel hierarchical approach for combined power- and QoS-management in distributed embedded IVS systems. PoQoS allows the implementation of both global and local power- and QoSadaptation in order to achieve optimal energy/QoS tradeoffs. Furthermore, we present a DSP-based, embedded platform that is used for IVS. It includes QoS-triggered onboard dynamic power management (DPM) that is controlled via Ethernet. We demonstrate the feasibility of PoQoS with a typical IVS-setup and present experimental results. 1

Green Buildings and Ambient Intelligence: case study for N.A.S.A. Sustainability Base and future Smart Infrastructures

Con la diffusione delle smart infrastructures, espressione con cui ci si riferisce collettivamente ai concetti di smart cities e smart grid, i sistemi di building automation vedono il proprio ruolo espandersi oltre i tradizionali limiti degli ambienti isolati che sono progettati per gestire, supervisionare ed ottimizzare. Da sistemi isolati all’interno di edifici residenziali o commerciali, stanno iniziando ad ottenere un ruolo importante su scala più ampia nell’ambito di scenari più complessi a livello urbano o a livello di infrastruttura. Esempi di questa tendenza possono essere le attuali sperimentazioni in varie città del mondo per automatizzare l’illuminazione pubblica, complessi residenziali diffusi (spesso denominati smart connected comunities) e microgrid locali generate dalla federazione di varie unità residenziali a formare cosidette virtual power plants. A causa di questo processo, ci sono aspettative crescenti circa il potenziale delle reti di automazione di introdurre funzionalità sofisticate da un parte ed efficienza energetica dall’altra, ed entrambi gli aspetti su vasta scala. Sfortunatamente questi due obiettivi sono per diversi motivi in conflitto ed è dunque inevitabile individuare un ragionevole compromesso di progettazione. Questa ricerca realizza una caratterizzazione delle attuali tecnologie di automazione per identificare i termini di tale compromesso, con un’attenzione maggiormente polarizzata sugli aspetti di efficienza energetica, analizzata seguendo un approccio olistico, affrontando diversi aspetti del problema. Indubbiamente, data la complessità del vasto scenario tecnologico delle future smart infrastructures, non c’è una finalità sistematica nel lavoro. Piuttosto si intende fornire un contributo alla conoscenza, dando priorità ad alcune sfide di ricerca che sono altresì spesso sottovalutate. Il Green networking, ovvero l’efficienza energetica nel funzionamento di rete, è una di tali sfide. L’attuale infrastruttura IT globale è costruita su attrezzature che collettivamente consumano 21.4 TWh/anno (Global e-Sustainability Initiative, 2010). Questo è dovuto alla scarsa consapevolezza del fatto che le specifiche dei protocolli di comunicazione hanno varie implicazioni sull’efficienza energetica e alla generale tendenza ad una progettazione ridondante e sovra-dimensionata per il caso peggiore. Questo problema potrebbe essere riscontrato anche nelle reti di automazione, specialmente data la tendenza di cui si discuteva sopra, e in tal caso, queste potrebbero introdurre un ulteriore carbon footprint, in aggiunta a quello della rete internet. In questa ricerca si intende dimensionare tale problema e proporre approcci alternativi agli attuali modelli di hardware e protocollo tipici delle tecnologie di automazione in commercio. Spostandosi dalla rete di controllo all’ambiente fisico, altro obiettivo di questo lavoro è la caratterizzazione di sistemi di gestione automatica dei plug loads, carichi elettrici altrimenti non gestiti da alcun impianto di building automation. Per tali sistemi verranno mostrati i limiti e le potenzialità, identificando potenziali problematiche di design e proponendo un approccio integrato di tali sistemi all’interno di sistemi più ampi di gestione dell’energia. Infine, il meccanismo introdotto nella parte di green networking è potenzialmente in grado di fornire informazioni in tempo reale circa il contesto controllato. Si tratta di un potenziale sfruttabile per sviluppare soluzioni di Demand Side Management, allo scopo di effettuare previsioni di picco e di carico. Questa analisi è attualmente in corso, attraverso una partnership con Enel Distribuzione. With the advent of smart infrastructures, collective expression used here to refer to novel concepts such as smart cities and smart grid, building automation and control networks are having their role expanded beyond the traditional boundaries of the isolated environments they are designed to manage, supervise and optimize. From being confined within residential or commercial buildings as islanded, self-contained systems, they are starting to gain an important role on a wider scale for more complex scenarios at urban or infrastructure level. Example of this ongoing process are current experimental setups in cities worldwide to automate urban street lighting, diffused residential facilities (also often addressed to as smart connected communities) and local micro-grids generated by the federation of several residential units into so-called virtual power plants. Given this underlying process, expectations are dramatically increasing about the potential of control networks to introduce sophisticated features on one side and energy efficiency on the other, and both on a wide scale. Unfortunately, these two objectives are, in several ways, conflicting, and impose to settle for reasonable trade-offs. This research work performs an assessment of current control and automation technologies to identify the terms of this trade-off with a stronger focus on energy efficiency which is analyzed following a holistic approach covering several aspects of the problem. Nevertheless, given the complexity of the wide technology scenario of future smart infrastructure, there isn’t a systematic intention in the work. Rather, this research will aim at providing valuable contribution to the knowledge in the field, prioritizing challenges within the whole picture that are often neglected. Green networking, that is energy efficiency of the very network operation, is one of these challenges. The current worldwide IT infrastructure is built upon networking equipment that collectively consume 21.4 TWh/year (Global e-Sustainability Initiative, 2010). This is the result of an overall unawareness of energy efficiency implications of communication protocols specifications and a tendency toward over-provisioning and redundancy in architecture design. As automation and control networks become global, they may be subject to the same issue and introduce an additional carbon footprint along with that of the internet. This research work performs an assessment of the dimension of this problem and proposes an alternative approach to current hardware and protocol design found in commercial building automation technologies. Shifting from the control network to the physical environment, another objective of this work is related to plug load management systems, which will be characterized as to their performance and limitations, highlighting potential design pitfalls and proposing an approach toward integrating these systems into more general energy management systems. Finally, the mechanism introduced above to increase networking energy efficiency also demonstrated a potential to provide real-time awareness about the context being managed. This potential is currently under investigation for its implications in performing basic load/peak forecasting to support demand side management architectures for the smart grid, through a partnership with the Italian electric utility