Uma infraestrutura para monitoramento de sistemas cientes do contexto.

Aplicações ubíquas e pervasivas são cientes do contexto dos recursos utilizados no que diz respeito à disponibilidade e qualidade. Esta classe de aplicações pode se beneficiar de mecanismos para descobrir recursos que atendam aos requisitos não-funcionais desejados, e mecanismos para monitorar a qualidade destes recursos. Neste trabalho é proposta uma arquitetura para dois serviços que deveriam ser incluídos na infra-estrutura de suporte a ser utilizada pelas aplicações mencionadas: um Serviço de Contexto, que provê acesso a informações de contexto, e um Serviço de Descoberta, que permite a descoberta dinâmica de recursos, levando em conta restrições de contexto a serem satisfeitas. Estes serviços se apóiam em Agentes de Recursos, que efetivamente monitoram os recursos e sensores. Uma implementação de referência foi desenvolvida, oferecendo os serviços mencionados na forma de Serviços Web e implementando os Agentes de Recursos empregando um padrão de projeto simples. Para avaliar os serviços estes foram utilizados como infra-estrutura para o desenvolvimento de um sistema tolerante a falhas e uma aplicação de assistência domiciliar remota (tele-saúde). O desempenho dos serviços também foi avaliado.

Agrupamento espacial em robótica de enxame.

Os Sistemas Multi-Robôs proporcionam vantagens sobre um robô individual, quando da realização de uma tarefa com maiores velocidade, precisão e tolerância a falhas. Os estudos dos comportamentos sociais na natureza têm permitido desenvolver algoritmos bio-inspirados úteis na área da robótica de enxame. Seguindo instruções simples e repetitivas, grupos de robôs, fisicamente limitados, conseguem solucionar problemas complexos. Quando existem duas ou mais tarefas a serem realizadas e o conjunto de robôs é heterogêneo, é possível agrupá-los de acordo com as funcionalidades neles disponíveis. No caso em que o conjunto de robôs é homogêneo, o agrupamento pode ser realizado considerando a posição relativa do robô em relação a uma tarefa ou acrescentando alguma característica distintiva. Nesta dissertação, é proposta uma técnica de clusterização espacial baseada simplesmente na comunicação local de robôs. Por meio de troca de mensagens entre os robôs vizinhos, esta técnica permite formar grupos de robôs espacialmente próximos sem precisar movimentar os robôs. Baseando-se nos métodos de clusterização de fichas, a técnica proposta emprega a noção de fichas virtuais, que são chamadas de cargas, sendo que uma carga pode ser estática ou dinâmica. Se uma carga é estática permite determinar a classe à qual um robô pertence. Dependendo da quantidade e do peso das cargas disponíveis no sistema, os robôs intercambiam informações até alcançar uma disposição homogênea de cargas. Quando as cargas se tornam estacionárias, é calculada uma densidade que permite guiar aquelas que estão ainda em movimento. Durante as experiências, foi observado visualmente que as cargas com maior peso acabam se agrupando primeiro enquanto aquelas com menor peso continuam se deslocando no enxame, até que estas cargas formem faixas de densidades diferenciadas para cada classe, alcançando assim o objetivo final que é a clusterização dos robôs.