Leveraging Edge Computing through Collaborative Machine Learning

The Internet of Things (IoT) offers the ability to analyze and predict our surroundings through sensor networks at the network edge. To facilitate this predictive functionality, Edge Computing (EC) applications are developed by considering: power consumption, network lifetime and quality of context inference. Humongous contextual data from sensors provide data scientists better knowledge extraction, albeit coming at the expense of holistic data transfer that threatens the network feasibility and lifetime. To cope with this, collaborative machine learning is applied to EC devices to (i) extract the statistical relationships and (ii) construct regression (predictive) models to maximize communication efficiency. In this paper, we propose a learning methodology that improves the prediction accuracy by quantizing the input space and leveraging the local knowledge of the EC devices

Time-Optimized Contextual Information Flow on Unmanned Vehicles

Nowadays, the domain of robotics experiences a significant growth. We focus on Unmanned Vehicles intended for the air, sea and ground (UxV). Such devices are typically equipped with numerous sensors that detect contextual parameters from the broader environment, e.g., obstacles, temperature. Sensors report their findings (telemetry) to other systems, e.g., back-end systems, that further process the captured information while the UxV receives control inputs, such as navigation commands from other systems, e.g., commanding stations. We investigate a framework that monitors network condition parameters including signal strength and prioritizes the transmission of control messages and telemetry. This framework relies on the Theory of Optimal Stopping to assess in real-time the trade-off between the delivery of the messages and the network quality statistics and optimally schedules critical information delivery to back-end systems

Optimal grouping-of-pictures in IoT video streams

We study a dynamic video encoder that detects scene changes and tunes the synthesis of Groups-of-Pictures accordingly. Such dynamic encoding can be applied to infrastructures with restricted resources, like IoT facilities where multimedia streams are of use. In such facilities the scarcity of resources (energy, bandwidth, etc.) is a dominant solution design factor. In the domain of video capturing/transmission content-driven approaches should be adopted to improve efficiency while maintaining quality at acceptable levels. We propose a time-optimized decision making model that yields different sizes of groups-of-pictures (frames) to meet the previously discussed objectives i.e., transmit video sequences in acceptable quality with rational use of the wireless resources. Our quantitative findings show that the propose scheme performs quite efficiently while dispatching video sequences with different characteristics

To transmit or not to transmit: controlling the communications in the mobile IoT domain

The Mobile IoT domain has been significantly expanded with the proliferation of drones and unmanned robotic devices. In this new landscape, the communication between the resource-constrained device and the fixed infrastructure is similarly expanded to include new messages of varying importance, control, and monitoring. To efficiently and effectively control the exchange of such messages subject to the stochastic nature of the underlying wireless network, we design a time-optimized, dynamic, and distributed decision-making mechanism based on the principles of the Optimal Stopping and Change Detection theories. The findings from our experimentation platform are promising and solidly supportive to a vast spectrum of real-time and latency-sensitive applications with quality-of-service requirements in mobile IoT environments

Adaptive UxV Routing Based on Network Performance

Μια μεγάλη και απότομη εξέλιξη παρατηρείται σήμερα στον τομέα της ρομποτικής και του διαδικτύου των πραγμάτων. Οι κόμβοι που αποτελούν την κύρια υποδομή του διαδικτύου των πραγμάτων έχουν εμπλουτιστεί με σημαντικές και πολυποίκιλες δυνατότητες. Η πιο σημαντική από αυτες τις δυνατότηες είναι η κινητικότητα, η οποία έχει προσφερθεί λόγω της επίσης σημαντικής εξέλιξης του τομέα που αφορά τα μη επανδρωμένα οχήματα. Ένα μη επανδρωμένο όχημα μπορεί να εξυπηρετήσει έναν ερευνητή ως κινητός αισθητήρας (θερμοκρασίας, πίεσης νερού) και να τοποθετηθεί σε οποιαδήποτε δυνατή τοποθεσία. Κάποια ακόμα χαρακτηριστικά που κάνουν δελεαστική την επιλογή μη επανδρωμένων οχημάτων ως κόμβους του διαδικτύου των πραγμάτων είναι η ικανότητα της λήψης αποφάσεων χωρίς την ανθρώπινη παρέμβαση, η αντοχή, η επαναπρογραμματισιμότητα καθώς και η δυνατότητα της ζωντανής ροής πολυμέσων. Με βάση αυτά τα χαρακτηριστικά τα μη επανδρωμένα οχήματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν επίσης σε περιπτώσεις εποπτείας χώρων και συνόρων, παρακολούθηση καμερών ασφαλείας καθώς και για υποστήριξη σε περιπτώσεις διαχείρισης κρίσεων. Για παράδειγμα ένα μη επανδρωμένο όχημα ξηράς όπου φέρει μία υψηλής ευκρίνειας κάμερα, σε συνδυασμό με έναν αλγόριθμο αναγνώρισης αντικειμένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για επόπτεια συνόρων. Σε αυτήν την διπλωματική εργασία προτείνεται ένα πλαίσιο, στο οποίο υλοποιείται μια διαδικασία λήψης αποφάσεων με βάση την ποιότητα του δικτύου. Το πλαίσιο αυτό προσαρμόζει την ροή της πληροφορίας μεταξύ του επανδρωμένου οχήματος και του σταθμού ελέγχου, βασισμένο σε μετρικές ποιότητας του δικτύου (όπως το ρυθμό απώλειας πακέτων) και στις αρχές της Θεωρίας Βέλτιστης Παύσης, με σκοπό να εξασφαλίσει το βέλτιστο ποσοστό παραλαβής πληροφοριών υψίστης σημασίας από το μη επανδρωμένο όχημα προς το σταθμό ελέγχου και το αντίστροφο. Όταν το δίκτυο συμπεριφέρεται άριστα δεν υπάρχει περιορισμός στην ροή πληροφοριών, αλλα έαν το δίκτυο είναι είτε υπερφορτωμένο, είτε κορεσμένο, τότε εφαρμόζονται περιοριστικοί κανόνες. Το προτεινόμενο μοντέλο, εισάγει δύο μηχανισμούς βέλτιστης παύσης βασισμένος στην Θεωρίας Βέλτιστης Παύσης, στη Θεωρία Ανίχνευσης Αλλαγής Κατεύθυνσης καθώς και σε μία διαδικασία εκπτωτικής ανταμοιβής. Για την υποστήριξη του υλοποιημένου πλαισίου, έγινε μία σειρά πειραμάτων με πολύ υποσχόμενα αποτελέσματα. Σαν κινητός κόμβος χρησιμοποιήθηκε ένα ρομπότ TurtleBot, μαζί με ένα XBOX Kinect που έφερε μία έγχρωμη κάμερα και έναν αισθητήρα βάθους καθώς και με ένα Raspberry Pi, το οποίο εκτελούσε το Robotic Operating System (ROS) και το σύστημα Apache Kafka, με σκοπό να γεφυρώσει το χάσμα επικοινωνίας μεταξύ TurtleBot και σταθμού ελέγχου.Robotics and Internet of Things (IoT) have been experiencing rapid growth nowadays. IoT nodes are significantly enhanced with many different features. One of the most important is the mobility capabilities, given by the noticeably huge growth of UxV (UxVs- x stands for a different type of environment, i.e. ‘s’ stands for sea, ‘a’ for air and ‘g’ for ground) area. The idea is the assumption of a drone as a mobile sensor, that can be deployed wherever the experimenter wants. Some more characteristics that make the unmanned vehicles a very tempting decision as IoT nodes are the decision-making ability without human interaction, endurance, re-programmability and capability of multimedia streaming. These characteristics make drones an option for use cases of surveillance, security monitoring, and supporting crisis management activities. For instance, a UGV equipped with a high-definition camera and running an algorithm of object recognition can serve the purpose of border surveillance. In this thesis, a framework that implements a network quality based decision-making process is developed. This framework adapts the information flow between the UxV and the Ground Control Station (GCS) based on network quality metrics (such as packet error rate etc.) and the principals Optimal Stopping Theory (OST). The goal of this framework is to ensure the optimal delivery of critical information from UxV to GCS and vice-versa. If the network behaves optimally then there is no limitation on the information flow, but if the network is saturated or overloaded restriction rules are applied. The proposed model introduces two optimal stopping time mechanisms based on change detection theory and a discounted reward process. To support the implemented framework, an experimental environment has been set up and also a series of experiments with very promising results. As a mobile IoT node, a TurtleBot has been used, along with an XBOX Kinect sensor (RGB camera and depth sensor) and a Raspberry Pi running Robotic Operating System (ROS) and Apache Kafka pub-sub system with ultimate purpose the communication between the TurtleBot and the GCS

Advanced principal component-based compression schemes for wireless sensor networks

This article proposes two models that improve the Principal Component-based Context Compression (PC3) model for contextual information forwarding among sensor nodes in a Wireless Sensor Network (WSN). The proposed models (referred to as iPC3 and oPC3) address issues associated with the control of multivariate contextual information transmission in a stationary WSN. Because WSN nodes are typically battery equipped, the primary design goal of the models is to optimize the amount of energy used for data transmission while retaining data accuracy at high levels. The proposed energy conservation techniques and algorithms are based on incremental principal component analysis and optimal stopping theory. iPC3 and oPC3 models are presented and compared with PC3 and other models found in the literature through simulations. The proposed models manage to extend the lifetime of a WSN application by improving energy efficiency within WSN