Distributed Systems Group Università Degli Studi di Parma

2012 - Parma

PROGETTAZIONE E REALIZZAZIONE DI

UN SISTEMA DI AMBIENT INTELLIGENCE

BASATO SU ARDUINO E ANDROID DESIGN AND IMPLEMENTATION OF AN AMBIENT

INTELLIGENCE SYSTEM BASED ON ARDUINO AND ANDROID

Relatore

Chiar.mo Prof. GIANNI CONTE

Correlatore/i

Dott. Ing. MARCO PICONE

Dott. Ing. MICHELE AMORETTI

Tesi di Laurea di

MIRKO MANCIN

Anno Accademico 2011-2012

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Introduzione e contesto

• Ambient Intelligence

o Potenziamento dei servizi offerti dalla domotica e il sostegno alle interazioni umane

o Supporto a servizi efficienti e distribuiti

o User-friendliness

• Open Source Open Hardware

• Modularità e basso costo

• Sistema distribuito e mobile

Progettazione e realizzazione di un sistema di Ambient Intelligence basato su Arduino e Android

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Obiettivi della Tesi

• Studio dei principi dell‘Ambient Intelligence e del Machine-to-

Machine attraverso tecnologie Open Hardware e Open Source

• Progettazione e realizzazione di un sistema di Ambient

Intelligence che, tramite il monitoraggio di alcune grandezze

fisiche ambientali, consenta di determinare le diverse situazioni

domestiche presenti

• Realizzazione di un client su piattaforma mobile in grado di

ricevere notifiche in tempo reale e interagire con il sistema

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Componenti utilizzati • Arduino

(microcontrollore per la raccolta dei dati provenienti dai sensori)

- Sensing (Sensori ambientali, PIR, RFID, ecc)

- Networking (Ethernet,WiFi, ZigBee)

• Server (adibito alla raccolta dati e per ospitare il software per l’intelligenza)

• Reti di Bayes (servizio per l’Ambient Intelligence del sistema. Determina lo stato

attuale della stanza)

• Piattaforma Android (client che permette la ricezione di notifiche e l’interazione con il sistema)

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WSN

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2A 3 1

2B

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Scheda Arduino UNO che raccoglie i dati ambientali

e li invia al server attraverso un modulo WiFi.

Sensore di

luminosità

Sensore

di CO2

Sensore di

temperatura

e umidità

Modulo per

comunicazione

WiFi

Scheda per il monitoraggio ambientale

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Schede Arduino UNO che monitorano la presenza di persone all’interno dell’ambiente.

Comunicano tra di loro con il protocollo ZigBee e inviano i dati al server

attraverso la porta Ethernet.

Modulo Xbee Modulo Xbee

Microfono

PIR

Lettore

RFID

TAG

RFID

Ethernet

Schede per il riconoscimento e l’identificazione

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2A 2B

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Ventole = impianto di

condizionamento

Led = Illuminazione

Servo motore = Finestre

Ethernet

Scheda per gli attuatori e l’Usb Host Scheda Arduino Mega ADK con cui vengono simulati gli attuatori. È presente anche

un Usb Host attraverso cui è possibile collegare un device Android.

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3

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Modello probabilistico che rappresenta un insieme di eventi con le loro

dipendenze condizionali, rappresentati per mezzo di un grafo aciclico diretto.

Reti di Bayes

Per esempio una rete Bayesiana

potrebbe rappresentare la relazione

probabilistica esistente

tra le cause diverse per cui i prati di

Watson e Holmes possono essere

bagnati (effetti).

Dati gli effetti, la rete può essere

usata per calcolare la probabilità

di diverse cause.

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Reti di Bayes

Nel nostro caso, date le letture dei sensori, si determina lo

stato in cui la stanza si trova con maggiore probabilità.

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Client Android

Ricezione di notifiche push

con il servizio GCM Monitoraggio dei sensori

Interazione con gli attuatori

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Google Cloud Messaging

Lo scopo principale di GCM è quello sia di inviare nuovi contenuti

presenti sul server, al software in esecuzione sul device Android.

Le caratteristiche principali di GCM sono:

• Velocità d’invio dei messaggi (qualche centinaia di millisecondi)

• Sicurezza (solo i dispositivi registrati ricevono le notifiche)

• Non è necessario che il software sia in esecuzione per

ricevere i messaggi.

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Google Cloud Messaging

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Testing Il sistema progettato è stato testato su diverse casistiche e con tempi di

campionamento differenti. In particolare si è valutata la veridicità della

risposta della rete di Bayes.

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Testing

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VIDEO

DIMOSTRATIVI

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2012 - Parma A.A. 2011/2012 - Parma, 09/10/2012

Video

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2012 - Parma A.A. 2011/2012 - Parma, 09/10/2012

Video bad conditions

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Conclusioni

Il sistema realizzato ha esplorato nuove tecnologie per l'Ambient

Intelligence. La soluzione proposta è il primo tassello di un sistema

per l'apprendimento automatico di comportamenti e abitudini

degli utenti, in grado di anticipare i bisogni migliorando le proprie

performance nel tempo.

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Sviluppi futuri

• Server su controller embedded (tipo Raspberry PI)

• Integrare nuovi sensori

• Applicazione Android per monitorare diversi ambienti

• Tecniche di apprendimento basate sui feedback degli utenti

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BASATO SU ARDUINO E ANDROID DESIGN AND IMPLEMENTATION OF AN AMBIENT

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