Progettazione e valutazione sperimentale di una piattaforma di mobilità controllata per UAV-aided sensor networks

Con “mobilità controllata” s’intende la tecnica attraverso la quale si utilizzano veicoli (droni/rover) sprovvisti di equipaggio ed in grado di controllare in maniera autonoma la propria posizione. Molte applicazioni della mobilità controllata fanno riferimento a scenari nel quale il veicolo a guida autonoma funge da collettore dati raccolti da installazione di sensori a terra. Questo elaborato presenta Sybelius, un piattaforma di mobilità controllata per UAV-aided sensor networks. È stato progettato un sistema di controllo autonomo per "Unmanned Aerial Vehicle" (UAV), in grado di eseguire delle intere "Missioni" di volo con lo scopo di raccogliere dati da sensori a terra. La sperimentazione è stata effettuata in ambiente outdoor usando un drone "manned" ed equipaggiandolo di apposito coordinatore di bordo e di modulo per l'acquisizione dati dai sensori a terra. Sono stati eseguiti test sperimentali relativi alla direzionalità, distanza e potenza della comunicazione drone-sensore, alla precisione del puntamento verso la coordinata GPS del sensore a terra e all'efficienza energetica in fase di comunicazione, volo stazionario e volo continuo

Un approccio per la disambiguazione di autori di articoli scientifici: algoritmo e implementazione

Dalla necessità di risolvere il problema della disambiguazione di un insieme di autori messo a disposizione dall'Università di Bologna, il Semantic Lancet, è nata l'idea di progettare un algoritmo di disambiguazione in grado di adattarsi, in caso di bisogno, a qualsiasi tipo di lista di autori. Per la fase di testing dell'algoritmo è stato utilizzato un dataset generato (11724 autori di cui 1295 coppie da disambiguare) dalle informazioni disponibili dal "database systems and logic programming" (DBLP), in modo da essere il più etereogeneo possibile, cioè da contenere il maggior numero di casi di disambiguazione possibile. Per i primi test di sbarramento è stato definito un algoritmo alternativo discusso nella sezione 4.3 ottenendo una misura di esattezza dell'1% ed una di completezza dell'81%. L'algoritmo proposto impostato con il modello di configurazione ha ottenuto invece una misura di esattezza dell'81% ed una di completezza del 70%, test discusso nella sezione 4.4. Successivamente l'algoritmo è stato testato anche su un altro dataset: Semantic Lancet (919 autori di cui 34 coppie da disambiguare), ottenendo, grazie alle dovute variazioni del file di configurazione, una misura di esattezza del 84% e una di completezza del 79%, discusso nella sezione 4.5

Autonomic Faulty Node Replacement in UAV-Assisted Wireless Sensor Networks: a Test-bed

Several use-cases of the Internet of Things (IoT) rely on the development of large-scale Wireless Sensor Networks (WSNs) in harsh environments characterized by limited Internet connectivity and battery-powered operations. In such scenarios, the failure of a single node due to energy depletion or hardware issues may cause network partitions and disrupt partially or completely the system operations until the intervention of a human operator. In this paper, we investigate the usage of Unmanned Aerial Networks (UAVs) to enable sensory data collection and support resilient communications in presence of faulty sensor nodes. More specifically, we study the possibility of replacing the ground devices with UAVs which are able to temporarily restore the multi-hop communication towards the WSN sink. To this aim, we extended the Uhura framework, a platform for robotic networking, with novel features for automatic network partition detection and UAV-sink coordination. Then, we created a small test-bed composed of a Bluetooth Mesh WSN and one drone, and characterized the performance of the UAV-assisted WSN system in terms of packet delivery ratio of the end-to-end data flows

A GPS-Free Flocking Model for Aerial Mesh Deployments in Disaster-Recovery Scenarios

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Hybrid ground-aerial mesh networks for IoT monitoring applications: network design and software platform development

The Internet of Things (IoT) has grown rapidly in recent years, leading to an increased need for efficient and secure communication between connected devices. Wireless Sensor Networks (WSNs) are composed of small, low-power devices that are capable of sensing and exchanging data, and are often used in IoT applications. In addition, Mesh WSNs involve intermediate nodes forwarding data to ensure more robust communication. The integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in Mesh WSNs has emerged as a promising solution for increasing the effectiveness of data collection, as UAVs can act as mobile relays, providing extended communication range and reducing energy consumption. However, the integration of UAVs and Mesh WSNs still poses new challenges, such as the design of efficient control and communication strategies. This thesis explores the networking capabilities of WSNs and investigates how the integration of UAVs can enhance their performance. The research focuses on three main objectives: (1) Ground Wireless Mesh Sensor Networks, (2) Aerial Wireless Mesh Sensor Networks, and (3) Ground/Aerial WMSN integration. For the first objective, we investigate the use of the Bluetooth Mesh standard for IoT monitoring in different environments. The second objective focuses on deploying aerial nodes to maximize data collection effectiveness and QoS of UAV-to-UAV links while maintaining the aerial mesh connectivity. The third objective investigates hybrid WMSN scenarios with air-to-ground communication links. One of the main contribution of the thesis consists in the design and implementation of a software framework called "Uhura", which enables the creation of Hybrid Wireless Mesh Sensor Networks and abstracts and handles multiple M2M communication stacks on both ground and aerial links. The operations of Uhura have been validated through simulations and small-scale testbeds involving ground and aerial devices