Adaptive Context-Aware Control and Monitoring System for Smart Environments

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.Com o advento da internet das coisas (IoT), existem dispositivos que podem se comunicar com a internet enviando e recebendo dados. Muitos desses dispositivos são utilizados em casas, salas, escritórios para prover um melhor conforto ou até poupar energia e tempo dos usuários. Um sistema de controle para ambientes inteligentes deve automaticamente ajustar seus parâmetros e controlar seus dispositivos, para as preferências do usuário, baseado em dados previamente coletados dos sensores de dispositivos inteligentes que apontam o comportamento e interação do usuário com o ambiente. Esse trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema que leva os atuais requerimentos da Internet das Coisas em consideração. Uma solução para ambientes inteligentes da internet das coisas, precisa contar com vários módulos que desempenham funções distintas. Para implementação de um ambiente inteligente, esse projeto considera quatro componentes principais. Primeiramente, uma sala inteligente onde existem vários sensores e atuadores disponíveis para controle das distintas variáveis do ambiente. Um gateway inteligente que faz a ponte entre os dispositivos da sala e a internet, além de detectar usuários. Um aplicativo híbrido que permita o usuário controlar e monitorar o sistema remotamente através da internet, recebendo em tempo real os dados provenientes de sensores do ambiente. Finalmente, um algorítimo ciente de contexto para controle automático do ambiente. Para implementação da sala inteligente, foi escolhida uma sala do Laboratório de Integração de Software e Hardware (LISHA) da UFSC. Essa sala já havia sido parcialmente instrumentada com dispositivos inteligentes em projetos prévios de internet das coisas, capazes de medir consumo energético de quatro tomadas e três lâmpadas, além de controlar o ar-condicionado e lâmpadas. Para isso foram utilizados microcontroladores EPOSMote III. Esses microcontroladores rodam o sistema operacional EPOS e possuem conectividade sem fio IEEE 802.15.4. O firmware presente nas lâmpadas estava funcional, enviando mensagens Modbus do consumo a cada segundo, entretanto, todas as tomadas tiveram seu firmware reprogramado para agir da mesma maneira. Foram também desenvolvidos nodos extras para a coleta de dados de luminosidade e temperatura internos e externos, presença e umidade. Um gateway de controle embarcado para internet das coisas estende as funcionalidades de um simples gateway, provendo inteligência e recursos para processamento das aplicações locais. O gateway é capaz de filtrar e avaliar as mensagens Modbus recebidas dos microcontroladores além de implementar tarefas de gerenciamento de mais alto nível. Esse gateway foi implementado na plataforma Intel Galileo 2ª geração. A placa foi conectada a um microcontrolador EPOSMote III, que recebe as mensagens Modbus pela rede IEEE 802.15.4 e as encaminha através de comunicação serial USB para serem processadas pela placa Galileo. Além da conectividade IEEE 802.15.4, a placa também foi conectada via Ethernet a um roteador sem fio IEEE 802.11, que além de prover conectividade à internet para a placa, permite que ela esteja localizada na mesma sub-rede a qual o celular dos usuários da sala se conectam. Isso permite que a placa escaneie a sub-rede e identifique os usuários presentes no ambiente. Essa plataforma também possui uma instância de um servidor HTTP para estabelecer comunicação entre ela e o servidor. Sensores e LEDs foram adicionados a placa para obter ainda mais informação e fornecer feedback do estado dos serviços desempenhados pela placa. Um Daemon integra todas essas atividades executando-as paralelamente com threads. Uma aplicação híbrida, lida com uma questão crítica de projetos para internet das coisas, a portabilidade. Já que a grande maioria dos dispositivos de IoT podem ser remotamente controlados, um usuário deve ter acesso ao controle desses dispositivos da maneira mais conveniente possível. Por esse motivo foi implementado um aplicativo híbrido baseado no framework Apache Cordova, que gera aplicativos para diferentes plataformas a partir de uma única implementação. O aplicativo desenvolvido possibilita que o usuário monitore os dados do ambiente em tempo real e controle todos os dispositivos possíveis. Para isso é estabelecido um protocolo de comunicação através de requisições HTTP REST com o servidor. Nesse projeto, os dados coletados de sensores de dispositivos inteligentes são usados para definir contextos e preferências do usuário. Uma combinação de técnicas e conceitos de machine learning e data mining são utilizados para realizar predições de controle para os dispositivos baseados no contexto atual. Um classificador de floresta randômica é aplicado nos dados coletados da sala e nos dados previamente inseridos para o controle de um dado dispositivo, para obtenção da relevância dos dados para o controle de um dado dispositivo. Feito isso uma rede neural é treinada, baseada nos dados coletados da interação do usuário com a sala, utilizando somente os dados relevantes para o treino. Treinada a rede, o algorítimo faz predições de controle da sala. Os conceitos de reinforcement learning são utilizados para atribuir recompensas ou punições as predições da rede, onde uma predição certa (quando não existe intervenção ou ajuste por parte do usuário após uma predição de controle) é recompensada sendo adicionada ao conjunto de dados do usuário, e uma errada (quando o usuário faz alguma alteração para uma dada predição de controle do algorítimo) é punida adicionando as novas preferências do usuário e retreinando a rede. Dessa maneira, o algorítimo continuamente aprende os comportamentos e preferências do usuário. Ao final das predições, pode ser adicionado um otimizador, com heurísticas de redução de consumo energético. Nesse trabalho foi utilizado um controlador fuzzy onde foram implementadas regras de economia de energia no uso de lâmpadas de acordo com a luminosidade. A implementação dos componentes do sistema foram devidamente validados, avaliando suas respectivas métricas. Para validação e coleta de resultados, o sistema funcionou durante um período de aproximadamente duas semanas na sala inteligente do Laboratório de Integração de Software e Hardware da UFSC. O sistema foi configurado para procurar por apenas um usuário e aprender a controlar uma das lâmpadas da sala de acordo com o comportamento deste. Todos os requisitos funcionais e não funcionais delineados no projeto foram cumpridos. A utilização de um gateway embarcado para controle se mostrou bastante efetiva. O gateway foi capaz de detectar o usuário presente na sala e controlar os dispositivos de acordo com as predições feitas pelo algorítimo ciente de contexto. A filtragem e avaliação das mensagens recebidas evitou que dados errôneos fossem incorporados nos bancos de dados e permite a redução de processamento nos microcontroladores. O aplicativo implementado foi capaz de controlar e monitorar a sala. O uso de um framework de desenvolvimento para gerar aplicações híbridas permitiu que isso fosse possível de diferentes plataformas (Android e Web foram testadas). Dados contextuais do ambiente se mostraram muito úteis para o controle e a otimização de consumo energético, validando o conceito proposto por esse trabalho. A arquitetura do algorítimo, utilizando técnicas de data mining para redução da dimensionalidade dos dados, acompanhado das capacidades de modelagem de não-linearidades das redes neurais, também se mostrou adequada para a aplicação em questão.With the advent of the Internet of Things, devices can now receive and send data to the Internet. Many of these devices are used in homes, rooms and offices for better comfort, save user’s time and energy. A complete smart space control system should automatically adjust its settings to the user preferences based on data previously collected from the smart things. In this project we use environmental data collected from sensors of the smart things to define contexts and preferences of the user for such. By feeding contextual data to a context-aware decision engine, composed by a combination of machine learning and data mining techniques and concepts. The context-aware decision engine is capable of identifying important data co-relations and use the environment’s contextual information to make intelligent control decisions and adjust the environment’s settings to the user’s preferences and reduce the overall power consumption, yielding better services to the user and improving human-technology interaction

Sistema de gestão e análise de defeitos em sistemas ciber-físicos conectados à internet

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.O LISHA é um laboratório da UFSC com uma forte vertente em design de sistemas embarcados e que tem obtido sucesso na realização de pesquisas em segurança, confiança, design e eficiência energética de Rede de Sensores Sem Fio, no contexto de IoT (Internet of Things) e CPS (Cyber-Physical Systems). Para validar essas pesquisas, têm desenvolvido projetos e parcerias nos setores ambiental, fotovoltaico, de veículos elétricos e domótico, utilizando uma plataforma de desenvolvimento de soluções IoT concebida no laboratório. Essa, guia o desenvolvimento e a implementação do sistema IoT desde o sistema embar- cado até a aplicação Web de monitoramento e controle. O processo de desenvolvimento desses projetos, no entanto, apresenta grande demanda de manutenção de dispositivos instalados exibindo defeitos. Uma falta de metodologia e estrutura de documentação e apresentação de dados tem dificultado o processo de análise desses defeitos, atrasando ou até impossibilitando a identificação das causas raiz dos problemas. Isso, consequente- mente, dificulta um tratamento eficaz dos problemas, levando a manutenções paliativas e acúmulo desses problemas. Buscando estruturar, sistematizar e integrar a documentação e a apresentação de todo o processo de desenvolvimento de projetos IoT, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema Web de gerenciamento de projetos IoT, a validação do mesmo em um estudo de caso e uma análise dos dados de sintomas, relações de causa-efeito, causas raiz e tratamento de falhas, resultantes do mesmo.LISHA is a UFSC laboratory with a strong embedded design approach and has been successfully conducting research on safety, reliability, design and energy efficiency of Wireless Sensor Network (WSN) in the context of IoT (Internet of Things) and CPS (Cyber-Physical Systems). To validate those researches, the laboratory has been developing projects and partnerships in the environmental, photovoltaic, electric vehicle and home automation sectors, using its IoT development platform. This guides the development and implementation of the IoT systems from the embedded system to the monitoring and control Web application. The development process of these projects, however, has a high maintenance demand on installed devices that exhibit defects. A lack of methodology and structure for documenting and presenting data has been hampering the process of analyzing those defects, delaying or even making it impossible to identify the problems root causes. This, consequently, hinders an effective treatment of the problems, leading to palliative maintenance and accumulation of those problems. Seeking to structure, systematize and integrate the documentation and presentation of the entire IoT project development process, this paper presents the development of an IoT project management web system, its validation in a case study and an analysis of the resulting data concerning symptoms, cause-effect relationship, root causes, and treatment of failures

Byzantine Resilient Protocol for the IoT

Wireless sensor networks, often adhering to a single gateway architecture, constitute the communication backbone for many modern cyber-physical systems. Consequently, faulttolerance in CPS becomes a challenging task, especially when accounting for failures (potentially malicious) that incapacitate the gateway or disrupt the nodes-gateway communication, not to mention the energy, timeliness, and security constraints demanded by CPS domains. This paper aims at ameliorating the fault-tolerance of WSN based CPS to increase system and data availability. To this end, we propose a replicated gateway architecture augmented with energy-efficient real-time Byzantineresilient data communication protocols. At the sensors level, we introduce FT-TSTP, a geographic routing protocol capable of delivering messages in an energy-efficient and timely manner to multiple gateways, even in the presence of voids caused by faulty and malicious sensor nodes. At the gateway level, we propose a multi-gateway synchronization protocol, which we call ByzCast, that delivers timely correct data to CPS applications, despite the failure or maliciousness of a number of gateways. We show, through extensive simulations, that our protocols provide better system robustness yielding an increased system and data availability while meeting CPS energy, timeliness, and security demands

Performance evaluation of the trustful space-time ptotocol

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2018.Redes de Sensores Sem Fios (RSSF) têm sido implementadas de muitas formas diferentes ao longo dos últimos anos. Prédios, casas, fazendas, rios, o clima, chãos de fábrica, e muitos outros tipos de ambiente, podem todos ser monitorados e controlados por uma rede sem fios composta de dispositivos computacionais baratos equipados com diferentes sensores e atuadores. Com estas redes conectando-se à Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things), torna-se cada vez mais importante que as mesmas operem de maneira confiável, com sistemas operacionais e protocolos de comunicação orientados ao domínio de aplicação e cuidadosamente implementados. O Trustful Space-Time Protocol (TSTP) é um protocolo cross-layer para RSSF projetado para enriquecer dados com semântica de unidades do Sistema Internacional (SI), autenticação, criptografia, temporalidade e georeferenciamento de forma eficiente. Através da integração de dados compartilhados por múltiplos serviços de rede em uma única infraestrutura de comunicação, TSTP é capaz de eliminar a replicação de informação entre serviços, atingindo um sobrecusto modesto em termos de mensagens de controle. Porém, a complexidade das funcionalidades do TSTP, seu amplo escopo - da aplicação ao controle de acesso ao meio, - e sua natureza experimental trazem requerimentos diversos, além daqueles normalmente considerados na maioria dos projetos de software. Nesta dissertação, o projeto de protocolo do TSTP é exposto em detalhes, com uma descrição dos formatos de mensagem e algoritmos usados para controle de acesso ao meio, roteamento geográfico, localização espacial, sincronização temporal e segurança. Então, uma implementação desenvolvida para o Embedded Parallel Operating System (EPOS) e a plataforma de RSSF EPOSMote III é apresentada. Para evitar uma implementação monolítica da abordagem cross-layer, um projeto baseado em componentes é utilizado, explorando técnicas de metaprogramação com templates para adaptar e combinar blocos básicos. Uma arquitetura orientada a eventos que gerencia buffers enriquecidos com metadados sem gerar cópias de memória é aplicada para tratar de requisitos transversais. O projeto e a implementação do protocolo são avaliados com experimentos na plataforma EPOSMote III, com um porte para o simulador OMNeT++ e com um modelo analítico de comportamento da rede. Com base nos experimentos e dados coletados por meio de várias ferramentas de avaliação, parâmetros do protocolo são ajustados e otimizados, melhorando o TSTP e trazendo-o um passo mais perto de seu objetivo de prover uma solução completa e eficiente para RSSF integradas à IoT.Abstract : Wireless Sensor Networks (WSN) have been implemented in many different forms over the years. Buildings, homes, farms, rivers, the weather, assembly lines, and many more physical environments, can all be monitored and sometimes controlled by a wireless network of cheap computing devices equipped with different sensors and actuators. As these networks get connected to the Internet of Things (IoT), it is ever more important that they operate trustfully, with carefully-designed and -implemented domain-oriented operating systems and network protocols. The Trustful Space-Time Protocol (TSTP) is a cross-layer WSN protocol designed to deliver authenticated, encrypted, timed, and georeferenced messages containing data compliant with the International System of Units (SI) in a resource-efficient way. By integrating shared data from multiple networking services into a single communication infrastructure, TSTP is able to eliminate replication of information across services, achieving small overhead in terms of control messages. However, the complexity of TSTP s features, its broad range - from application to Medium Access Control, - and its experimental nature bring diverse requirements beyond those usually considered in most software designs. In this dissertation, the protocol design of TSTP is presented in detail, with a description of the message formats and algorithms used for medium access control, geographic routing, spatial localization, time synchronization, and security. Then, an implementation is developed for the Embedded Parallel Operating System (EPOS) and the EPOSMote III WSN platform. To avoid a monolithic implementation of the cross-layer approach, a component-based design is used, exploring template metaprogramming techniques to adapt and combine basic building blocks. An event-driven architecture that makes use of zero-copy buffers and metadata is used to handle crosscutting concerns. The design and implementation are assessed with experiments on the EPOSMote III platform, with a port for the OMNeT++ simulator, and with an analytic model of network behavior. With the experiments and data collected from various evaluation tools, parameters of the protocol are adjusted and optimized, improving TSTP and taking it one step closer to its goal of being a complete, efficient solution for IoT-ready WSNs