Sistema inteligente com entrada e saída remota sem fio.

Este trabalho avalia o desempenho de um controlador fuzzy (tipo Takagi-Sugeno-Kang) quando, utilizando tecnologia sem fio para conectar as entradas e a saída do controlador aos sensores/atuadores, sofre perda das informações destes canais, resultado de perdas de pacotes. Tipicamente são utilizados controladores PID nas malhas de controle. Assim, o estudo realizado compara os resultados obtidos com os controladores fuzzy com os resultados dos controladores PID. Além disso, o trabalho visa estudar o comportamento deste controlador implementado em uma arquitetura microprocessada utilizando números inteiros nos cálculos, interpolação com segmentos de reta para as funções de pertinência da entrada e singletons nas funções de pertinência da saída. Para esse estudo foi utilizado, num ambiente Matlab/Simulink, um controlador fuzzy e o aplicativo True Time para simular o ambiente sem fio. Desenvolvido pelo Departamento de Controle Automático da Universidade de Lund, o True Time é baseado no Matlab/Simulink e fornece todas as ferramentas necessárias para a criação de um ambiente de rede (com e sem fio) virtual. Dado o paradigma de que quanto maior for a utilização do canal, maior a degradação do mesmo, é avaliado o comportamento do sistema de controle e uma proposta para diminuir o impacto da perda de pacotes no controle do sistema, bem como o impacto da variação das características internas da planta e da arquitetura utilizada na rede. Inicialmente são realizados ensaios utilizando-se o controlador fuzzy virtual (Simulink) e, posteriormente, o controlador implementado com dsPIC. Ao final, é apresentado um resumo desses ensaios e a comprovação dos bons resultados obtidos com um controlador fuzzy numa malha de controle utilizando uma rede na entrada e na saída do controlador.

Uma nova métrica para protocolos de roteamento em redes em malha sem fio.

Este trabalho propõe uma nova métrica denominada AP (Alternative Path), a ser utilizada para o cálculo de rotas em protocolos de roteamento em redes em malha sem fio. Esta métrica leva em consideração a interferência causada por nós vizinhos na escolha de uma rota para um destino. O desempenho da métrica AP é avaliado e comparado com o da métrica ETX (Expected Transmission Count) e com o da métrica número de saltos (Hop Count). As simulações realizadas mostram que a métrica AP pode propiciar desempenho superior à rede quando comparada com as outras duas métricas. A métrica AP apresenta melhor desempenho em cenários com maior diversidade de caminhos alternativos.

Conservação de energia em redes de sensores sem fio.

Esta dissertação tem por objetivo propor algoritmos para conservação de energia de uma rede de sensores sem fio (RSSF) aplicada ao monitoramento de um processo suave f(x , y, t), que depende das coordenadas x e y dos nós sensores, e do tempo t, de forma a aumentar a autonomia da rede. Os algoritmos rodam na camada de aplicação de cada nó, e visam a economia de energia dos nós através do gerenciamento da necessidade de transmissões. Após a primeira amostra transmitida, apenas amostras com uma variação percentual maior do que um dado limiar são transmitidas. Além disso, cada nó pode permanecer inativo (economizando energia) entre essas transmissões. Em RSSfs de salto único, são propostos dois algoritmos: um baseado na fonte, onde cada nó é responsável por todo o processamento e tomada de decisões, e outro baseado no sorvedouro, onde todo o processamento e a tomada de decisões são realizadas pelo sorvedouro. Além disso, uma extensão de algoritmo baseado na fonte é proposta, para RSSFs de múltiplos saltos. Através dos resultados obtidos, observa-se que os algoritmos conseguiram uma redução significativa da quantidade de transmissões, o que leva a um aumento do tempo de vida e o erro na reconstrução do processo é apresentada. Desta forma, pode-se conjugar a relação entre tempo de vida máximo e erro de reconstrução mínimo.

Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.