Fusão de dados paralela em redes de sensores sem fio densas utilizando algoritmo genético

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Automação e SistemasRedes de sensores sem fio são redes que possuem severas restrições computacionais. Após a implantação dessas redes no ambiente, ainda existe o problema de auto-configuração e auto-gerenciamento em virtude da necessidade que se tem dessas redes serem autônomas. Conciliar as restrições computacionais bem como a gerência da estrutura dinâmica dessas redes é uma tarefa difícil. O presente trabalho aborda o uso de algoritmo genético para atingir a auto-configuração e auto-otimização em redes de sensores sem fio densas. Duas abordagens de algoritmo genético foram implementadas e simuladas. Essas abordagens atuam em um nodo central, o qual não possui restrições de recursos. Este nodo é responsável por gerenciar os demais nodos da rede. O objetivo final é reduzir as perdas de mensagens, e melhorar a qualidade dos dados coletados. Como conseqüência, consegue-se aumentar a eficiência energética da rede. Os resultados das simulações demonstraram a viabilidade dessa abordagem. There is a considerable computational limitation for running Wireless Sensor network. After its implantation into an environment, those networks still expose problems to be solve, e.g. autonomic self-configuring and self-management issues. Therefore, conciliating computational restrictions and networks structure management is a challenge. The present work concerns the use of genetic algorithm to obtain self-configuring and self-optimization goals in dense wireless networks sensors. Two genetic algorithms approaches were implemented and simulated. Those approaches ran into a non resource-constrained central node. This node was the responsible to manage every other node at the networks. The main objective was to reduce the lost of messages, and also improve the quality of the collected data. As consequence, the energetic efficiency of the network meant to be increased. As results of simulations it was demonstrated that this approach is viable

Uma arquitetura para fusão de dados de sensores de baixo custo em redes de sensores sem fio

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2014.O sensoriamento de condições ambientais é frequentemente empregado nas áreas de Agricultura de Precisão e Engenharia Ambiental, como para o monitoramento climático, na detecção de pragas, na irrigação e análise do solo, nos mapas de produtividade e no monitoramento de áreas florestais e de rios urbanos. As Redes de Sensores sem Fio (RSSF) vêm sendo propostas como infraestruturas para essas aplicações. As referidas redes produzem um grande volume de dados. Contudo, como são comumente compostas por sensores de baixo custo e com baixa confiabilidade, eventualmente dados anômalos (outliers) são gerados, afetando a qualidade final do monitoramento. Essas condições implicam na necessidade da utilização de métodos de fusão de informações que viabilizem o funcionamento da rede e aumentem a confiança nos dados monitorados. Tendo em vista tais características, o presente trabalho propõe uma arquitetura para a fusão de informação voltada a sensores de baixo custo. A arquitetura foi validada através de um estudo de caso envolvendo sensores de pressão atmosférica, compatíveis com a plataforma Arduino, cujos dados produzidos foram tratados por técnicas de fusão de informação. Na avaliação dos resultados obtidos, dois sensores de alto custo foram utilizados para fornecerem valores de referência. Os resultados obtidos mostram que alguns dos métodos de fusão de baixo nível e técnicas para a detecção de outliers estudados neste trabalho, quando combinados e organizados segundo a arquitetura proposta, conseguem substituir um único sensor centralizado e de alto custo, mantendo a confiabilidade obtida nos dados monitorados.Abstract : Detection of environmental conditions is frequently employed in the fields of precision agriculture and environmental engineering, being also used in irrigation and soil testing, productivity maps, and the moni-toring of forest areas and urban rivers. Wireless Sensor Networks (WSN) have been proposed as an infrastructure for these applications. These networks produce a large volume of data. However, as they are often comprised of sensors of low cost and reliability, anomalous data (outliers) is occasionally produced, affecting the final quality of the monitoring. These conditions require using information fusion methods that make it possible for the network to function while increasing the reliability of monitored data. Considering these characteristics, this work proposes an architecture for information fusion aimed at low-cost sensors. The architecture was validated through a case study involving atmospheric pressure sensors compatible with the Arduino platform. The data they produced was processed with information fusion techniques. In the evaluation of the obtained results, two high-cost sensors were used to provide reference values. The obtained results show that, when combined and organized according to the proposed architecture, some of the low-level fusion methods and the outlier detection techniques studied in this work are able to replace a single centralized, high-cost sensor while maintaining reliability of the monitored data

Monitoramento de sinais fisiológicos utilizando algoritmos de fusão de dados em RSSF

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.MHealth é uma aplicação de computação móvel, comunicações sem fio e tecnologias de rede para fornecer ou melhorar diversos serviços de informações sobre a saúde de um paciente com mobilidade dentro de uma determinada área. Esses serviços podem fornecer a pacientes e cuidadores um monitoramento ininterrupto, acesso a dados médicos, comunicações de emergência, entre outros. Para realizar esse monitoramento, as Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) podem ser utilizadas para coletar informações e as encaminhá-las até uma aplicação clínica, onde são armazenadas e analisadas, podendo gerar um feedback ao paciente em seu dispositivo móvel. Porém, as RSSF ainda apresentam alguns desafios. Uma solução natural para suplantar falhas e leituras imprecisas dos dados coletados consiste no uso de mais de um nodo nesta rede, e que estes possam cooperar entre si para monitorar os sinais fisiológicos do paciente. Entretanto, esta estratégia traz um novo desafio de escalabilidade causado pelo potencial aumento de colisões, pela transmissão de dados redundantes e pelo consumo excessivo de energia, um dos principais problemas das RSSF. Como resposta a este desafio, a técnica de fusão de dados tem sido adotada como solução para processar múltiplas fontes de dados, gerando um único dado de saída. Considerando isto, esta pesquisa consiste em descrever os conceitos de fusão de dados para sensores mais utilizados e implementar um protótipo para monitoramento de uma grandeza fisiológica utilizando um dos conceitos apresentados. Para isto, foram utilizados dois sensores de temperatura para coletar os sinais de um ser humano e utilizado o protocolo ZigBee para a comunicação sem fio dos sensores. O método utilizado para a fusão de dados foi o Filtro de Kalman. Além disso, uma aplicação mHealth foi criada para exibir o resultado final ao usuário. Os resultados da implementação deste algoritmo mostraram ser possível gerar um único dado de saída com os dados coletados através de múltiplas fontes, mesmo quando acontece alguma inconsistência nos dados o algoritmo consegue evitar a falha e prever o resultado baseando-se na predição e na atualização, aplicado pelo conceito do Filtro de Kalman. Com o uso do Filtro de Kalman para a fusão de dados, também foi possível diminuir a quantidade de pacotes que trafegam pela rede, consequentemente, diminuindo o gasto energético dos sensores gerado pelo encaminhamento dos dados

Um algoritmo de fusão de dados para ambientes inteligentes usando redes de sensores sem fio

O uso de redes de sensores sem fio para monitorar ambientes é sempre acompanhado do desafio de maximizar a acurácia e minimizar o consumo de energia das redes de sensores. Esse desafio tem acompanhado o uso dessas redes de sensores por todo o seu desenvolvimento, desde redes de sensores exclusivas dedicadas a uma única aplicação até redes desenvolvidas para serem autônomas e dedicadas a diversas aplicações com os mais variados propósitos. Para servir várias aplicações com pouco consumo de energia, métodos de fusão de dados voltados para redes de sensores têm sido aplicados aos algoritmos de monitoramento. Este trabalho apresenta o Hercules, um algoritmo de fusão de dados para redes de sensores capaz de servir várias aplicações. Analisando os picos da curva de frequência, os dados são separados em função dos fenômenos monitorados no ambiente. Os resultados mostram que o Hercules consegue ter mais acurácia e consumir menos energia por ser um algoritmo determinístico e sensível ao contexto

Abordagens de comunicação para fusão de dados paralela em redes de sensores sem fio IEEE 802.15.4 em topologia estrela

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e SistemasNeste trabalho é proposta uma abordagem de comunicação para controlar a probabilidade de envio dos nodos IEEE 802.15.4 visando a fusão de dados paralela em uma rede de sensores sem fio. O objetivo é ajustar o número de mensagens enviadas pelos sensores estabelecendo uma solução de compromisso entre reduzir o tráfego de mensagens e garantir que, em média, um número suficiente de mensagens alcance o centro de fusão de dados. Este número de mensagens deve garantir que o centro de fusão execute seu algoritmo com um determinado grau de confiabilidade. Técnicas convencionais como Dempster-Shafer ou Filtro de Kalman são exemplos de técnicas de fusão de dados que podem ser utilizadas em conjunto com esta abordagem. Para validar a proposta, uma solução de hardware e software foi desenvolvida, a fim de se obter um melhor desempenho energético, e permitir alcançar os objetivos. Os experimentos revelaram que o algoritmo proposto consegue elevar o tempo de vida da rede com a economia de energia alcançada. Os resultados obtidos mostraram a efetividade da proposta, principalmente para monitoramento em ambientes com informações redundantes, uma vez que mais nodos conseguem economizar energia.In this research work is proposed a novel communication approach to control the sending probability of the IEEE 802.15.4 nodes to achieve parallel data fusion inWireless Sensor Networks. This approach aims at adjusting the number of sent messages by the sensor nodes, establishing a tradeoff between the number of sent messages and the quality of data fusion. The number of messages received by the fusion center must guarantee a determined degree of reliability. Conventional data fusion techniques, such as Demspter-Shafer or Kalmann Filter, can be employed using the proposed approach. A prototype was implemented and experimental results show the effectiveness of this proposal

Aprendizado supervisionado de sistemas de inferência fuzzy aplicados em veículos inteligentes.

Esta tese trata do desenvolvimento de um algoritmo para aprendizado supervisionado capaz de extrair conhecimentos provenientes de tarefas de manobras veiculares realizadas por um motorista humano. Como o objetivo final e determinar o conhecimento do motorista de forma compreensível, este será representado por Sistema de Inferência Fuzzy (FIS) baseado no modelo Mamdani, por representar o problema de forma simples por meio da linguagem natural humana. O desenvolvimento de tal sistema e, na verdade, um problema de otimização inteira mista, onde se deseja mapear o relacionamento entre as entradas provenientes do sistema de aquisição de dados do veículo com as respostas fornecidas por um humano. A geração deste Sistema Fuzzy implica na geração de uma estrutura de regras fuzzy e funções de pertinência que representem adequadamente o conjunto de exemplos de treinamento. Assim, o problema e dividido em duas partes: uma responsável pelo aprendizado das regras e a outra responsável pela otimização das funções de pertinência. A implementação do algoritmo para solucionar este problema, aplica os conceitos de Sistema Imunológico Artificial baseado em Gradiente (GbAIS) com duas populações distintas de anticorpos: uma para aprendizagem da estrutura de regras e outra para otimização das funções de pertinência. Por meio do processo de coevolução das duas populações e possível: trocar informações entre elas, uma vez que as mesmas são interdependentes; evitar o surgimento de ótimos locais; e aumentar o fitness do sistema gerado. Para validar esta proposta, o FIS gerado e utilizado em uma aplicação de veículos inteligentes. O algoritmo foi testado inicialmente em um ambiente de simulação 3D e posteriormente em um veículo de passeio real. Os resultados obtidos para o problema de estacionamento em vaga paralela e navegação em um circuito com waypoints comprovaram a eficácia do algoritmo proposto. As principais contribuições desta tese são: 1) a utilização de técnicas de aprendizado supervisionado para geração automática de sistemas de controle de alto nível em veículos inteligentes, por ser um tema pouco pesquisado neste tipo de aplicação; 2) a proposta da Tabela de Regras Potencias (TRP) para pré-seleção de regras candidatas, conduzindo a redução do espaço de busca; e 3) a aplicação de CGbAIS, uma nova técnica baseada em população

Técnicas de taxa de transmissão adaptativa para redes de sensores sem fio

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Metrologia Científica e Industrial, Florianópolis, 2010.A utilização de redes de sensores sem fio, nos últimos anos, vem ganhando espaço, tornando-se uma tendência para a área de metrologia. A Fundação CERTI, visto a potencialidade de tais redes, está desenvolvendo o Projeto SensIInt, fundamentado na conceituação, modelagem e prototipagem de um "Sistema Modular de Sensores Inteligentes e Integráveis". Apesar do avanço expressivo na área, tais redes apresentam uma série de desafios, dentre os quais: aumentar a eficiência energética e diminuir custos da rede. Assim sendo, este estudo atuará nas soluções destas questões, focando para isso na redução das transmissões. Agora, entretanto, o problema é como reduzir o número de transmissões e o volume de dados transmitidos sem causar grandes impactos na incerteza de medição. Para alcançar os objetivos almejados, foi proposto o uso de técnicas de taxa de transmissão adaptativa. Tais técnicas foram testadas e avaliadas dentro da aplicação-teste do Projeto SensIInt, monitoramento ambiental, por meio de simulações computacionais. Os resultados são realmente favoráveis, já que as técnicas propostas ofereceram uma economia de mais de 90% no número de transmissões, sem aumentar a incerteza de medição final. Para o Projeto SensIInt a utilização de técnicas de taxa de transmissão adaptativa resulta no aumento da eficiência energética da rede e no corte de custos, possibilitando a otimização do sistema

Sensorização, fusão sensorial e dispositivos móveis : contribuições para a sustentabilidade de ambientes inteligentes

Dissertação de mestrado em Engenharia InformáticaA sustentabilidade está dependente das decisões que o ser humano toma no ambiente em que se envolve. Por outro lado, é necessário ter consciência sobre o impacto das suas ações no meio ambiente. O crescimento da tecnologia e da área científica de sistemas inteligentes tem sido cada vez maior, tornando-se parceiras do ser humano, e o seu potencial para Ambientes Inteligentes e sustentabilidade tem sido evidenciado nos últimos tempos. Para enriquecer a resposta do Ambiente Inteligente aos seus utilizadores poder-se-á recorrer a sensores dispostos no ambiente e à fusão sensorial e de informação. As recomendações e previsões produzidas têm como objetivo a avaliação e o estudo da sustentabilidade do ambiente, nomeadamente, da utilização equilibrada da energia. Dentro dos contextos de sensibilização, de prevenção das ações do utilizador e da sustentabilidade do ambiente em que o ser humano esteja inserido, existem outros objetivos a alcançar, nomeadamente, a fusão de informação como ferramenta na utilização em suporte tecnológicos. A necessidade de aliar este processamento de dados/informação ao desenvolvimento de um conjunto de plataformas que permitam ao utilizador perceber efeitos negativos ou positivos que as condições analisadas têm, passando por possíveis recomendações ao utilizador. Esta plataforma deliberativa e reativa apoiará, processos e práticas de consciencialização para a sustentabilidade, por forma a conseguir mudanças nos padrões de estilo de vida, de produção e consumo de energia. O presente trabalho incide sobre a integração das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) no meio envolvente, com estratégias de sustentabilidade dentro da dimensão social, ambiental e económica. As TIC associadas a conceitos de inteligência ambiente e elementos físicos, como por exemplo, edifícios, permitem obter formas de melhorar aspectos como o consumo energético e o impacto ambiental, na medida em que podem gerir de forma eficiente o consumo de recursos e contribuir para a redução de desperdícios. Um exemplo de aplicação pode ser encontrado na plataforma de Agentes Inteligentes, denominada por PHESS, que com ligação a sensores que permite centralizar a recolha de dados e obter decisões através de processos deliberativos automaticamente. Esta dissertação foca-se na extensão da plataforma PHESS com processos de fusão sensorial e de informação e, ainda, na criação e da monitorização dos novos indicadores que permitem promover a sustentabilidade social, económica e ambiental proporcionando aos utilizadores novas possibilidades de acesso a serviços e de participação na comunidade. A utilização de sistemas inteligentes, auxiliam na ação sobre o meio e são, por isso, uma mais-valia para o conforto das pessoas e para a sustentabilidade do ambiente.Sustainability is dependent on the decisions that humans take in the environment in which they are involved. On the other hand, it is necessary to be aware of the impact of their actions on the environment. The growth of the technologicy and scientific area of intelligent systems has been greater, becoming a partner of the human being, and its potential for sustainability and Intelligent Environments have been evidenced in recent times. To enrich responses from intelligent environments to their users, sensor and information fusion techniques can be used with the help of sensor dispersed across the environment. Recommendations and forecasts produced aim to evaluate and study of environmental sustainability, namely balanced use of energy. Within a context of awareness, prevention of user’s actions and sustainability of the environment in which the human being is inserted, there are other objectives to be achieve, for instance, information fusion as a tool for use in technological support. The need to combine this data/information processing to develop a set of platforms to enable the user to assess the negative or positive conditions has been done through suggestions to the user. This deliberative and reactive platform should support processes and practices of sustainability awareness to promote changes in lifestyle patterns of production and consumption of energy. This work focuses on the integration of Information and Communication Technologies (ICT) in the environment with sustainability strategies within the social, environmental and economic dimensions. ICT associated with physical elements, such as buildings, can reduce energy consumption and environmental impact, in that it can efficiently manage resource consumption and help to reduce waste. An example can be demonstrated by the Intelligent Agents platform, called for PHESS, which with connection to sensors, provides a centralized collection of data and obtain decision through deliberative processes automatically. The work here detailed is focused on the extension of the PHESS platform with processes from sensor and information fusion and the creation and monitoring of new indicators that can promote social, economic and environmental sustainability giving people new access to services and to participate in the community. The use of intelligent systems, which help to act in the environment and therefore, are an asset for the comfort of people and the sustainability of the environment

Navegação e controlo de um veículo móvel

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Automação). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Análise de dados coletados por dispositivos de internet das coisas aplicada a sistemas embarcados

The significant growth in the number of embedded systems – mainly those in an environment contextualized by the technological paradigm of the Internet of Things (IoT) – has been responsible for a massive generation of data with an intrinsic capabiliity to produce value that was largely unused until the turn of this century, for several reasons, many of them related to the barriers present in the development of microelectronic engineering in force at the time. In turn, nowadays the value can be obtained through the application of analysis techniques, which are possible because of the use of data mining algorithms that are responsible for extracting relevant information in a descriptive, prescriptive or predictive format. In this study, a review of the state of the data analysis processes in IoT systems is presented, explaining the behavior of the most commonly used methods, as well as considerations about the challenges and opportunities that arise in similar systems. Such content is supported by a compilation of recent works that focus on topics close to this research, in addition to the construction of a proof of concept based on the creation of a web system, which is conditioned by the exploration of data from groups of sensors connected to the Internet.O crescimento significativo do número de sistemas embarcados – principalmente inseridos em um ambiente contextualizado pelo paradigma tecnológico da Internet das Coisas (IoT) – tem sido responsável por uma geração massiva de dados detentores de uma capacidade intrínseca de produção de valor que foi desaproveitada em certa medida até a virada deste século, tendo como causa diversos motivos, muitos deles relacionados às barreiras presentes no desenvolvimento da engenharia microeletrônica vigente na época. Por sua vez, esse valor atualmente pode ser obtido a partir da aplicação de técnicas de análise, possibilitada em grande parte pela utilização de algoritmos de mineração de dados que são responsáveis por extrair informações relevantes em formato descritivo, prescritivo ou preditivo. Neste estudo, uma revisão do estado dos processos de análise de dados em sistemas IoT é apresentada, explicitando o comportamento dos métodos mais comumente utilizados, assim como são feitas considerações sobre os desafios e oportunidades que surgem em sistemas desse tipo. Tais exposições são alicerçadas por uma compilação de trabalhos recentes que focam em temas próximos ao desta pesquisa, além da construção de uma prova de conceito fundamentada na criação de um sistema web, sendo esse condicionado pela exploração de dados provenientes de grupos de sensores conectados à Internet