252 resultados para TuCSoN, Android, Porting


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Questo volume di tesi descrive lo sviluppo di un'applicazione cross-platform per la raccolta dati sull'accessibilità urbana. E' stato creato un Pervasive GWAP strutturato in modo tale da raccogliere, tramite un gioco in mixed-reality, dati sulla geolocalizzazione delle barriere/facility architettoniche in ambiente urbano, in modo da mappare il territorio. Il gioco è rivolto a bambini accompagnati da insegnanti/genitori e prevede l'utilizzo di dispositivi mobili quali tablet e smartphone con sistema operativo Andoid. E' stata utilizzata la funzione GPS dei dispositivi per la geolocalizzazione dei giocatori e delle barriere/facility segnalate e la CAMERA per lo scan dei Qr-Code utilizzati come incentivo per intrattenere gli utenti. L'applicazione è scritta utilizzando tecnologie web quali HTML, CSS, JavaScript, PHP, JSON e grazie all'utilizzo del framework Apache Cordova è stato possibile lo sviluppo multipiattaforma. Questo strumento permette di utilizzare tecnologie web per lo sviluppo di applicazioni mobile, generando codice nativo supportato da sistemi operativi quali Android, iOS, BlackBerry.

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Questo documento di tesi si incentra principalmente sullo studio delle reti wireless mobili e dei relativi scenari di utilizzo. In particolare, come esse vengono applicate per il riconoscimento e la prevenzione di incidenti stradali. Vista l’importanza di questo problema a livello di sicurezza stradale, ho deciso di sviluppare un' applicazione per smartphone Android, in grado di riconoscere le attività di uso quotidiano dell’utente e associarle a dei comportamenti, come ad esempio quello di un ciclista, di un pedone o di un automobilista. Nel caso in cui, in uno scenario stradale i dispositivi si trovassero ad una distanza ravvicinata, possono comunicare tramite una connessione Wi-Fi Direct il loro ruolo e lanciare messaggi di pericolo per avvisare la loro presenza, in modo da prevenire collisioni stradali. La realtà in cui si vuole collocare questa applicazione è quella che viene chiamata Pedestrian Detection, già idea di General Motors, che la sta sviluppando sui futuri veicoli che metterà in produzione nei prossimi anni e che sicuramente integreranno funzionalità aggiuntive per la segnalazione di pericoli tramite smartphone e Wi-Fi Direct.

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Questo elaborato di tesi ha lo scopo di illustrare un'applicazione realizzata per dispositivi Android in grado di localizzare l'utente all'interno di un ambiente indoor sfruttando l'utilizzo dei Beacon e dare una valutazione dei risultati ottenuti. L'utente potrà registrare i dispositivi Beacon in suo possesso all'interno dell'applicazione, caricare la planimetria di un ambiente e configurarlo indicando esattamente quale Beacon si trova in una determinata posizione. Infine potrà scegliere quale tra i tre algoritmi implementati (Prossimità, Triangolazione e Fingerprinting) utilizzare per visualizzare la propria posizione sulla mappa. I tre algoritmi sono stati sottoposti a vari test che hanno permesso di analizzare le differenze tra di essi in termini di accuratezza e le performance generali dell'applicativo.

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Il mondo dell’Internet of Things e del single board computing sono settori in forte espansione al giorno d’oggi e le architetture ARM sono, al momento, i dominatori in questo ambito. I sistemi operativi e i software si stanno evolvendo per far fronte a questo cambiamento e ai nuovi casi d’uso che queste tecnologie introducono. In questa tesi ci occuperemo del porting della distribuzione Linux Sabayon per queste architetture, la creazione di un infrastruttura per il rilascio delle immagini e la compilazione dei pacchetti software.

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Obbiettivo di questa tesi è presentare l'applicazione per dispositivi mobili denominata “dPiP” (che sta per “di Piazza in Piazza“), il suo scopo, il suo funzionamento ed il processo che ha portato dalla sua ideazione al suo utilizzo nell'ambito delle iniziative dell'Università di Bologna in occasione dell'EXPO2015. In particolare, l'applicazione è strettamente correlata all'installazione "di Piazza in Piazza" che è stata ospitata presso la Biblioteca Malatestiana di Cesena, da Settembre 2015 a Maggio 2016.

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Negli ultimi anni, l'avanzamento incredibilmente rapido della tecnologia ha portato allo sviluppo e alla diffusione di dispositivi elettronici portatili aventi dimensioni estremamente ridotte e, allo stesso tempo, capacità computazionali molto notevoli. Più nello specifico, una particolare categoria di dispositivi, attualmente in forte sviluppo, che ha già fatto la propria comparsa sul mercato mondiale è sicuramente la categoria dei dispositivi Wearable. Come suggerisce il nome, questi sono progettati per essere letteralmente indossati, pensati per fornire continuo supporto, in diversi ambiti, a chi li utilizza. Se per interagire con essi l’utente non deve ricorrere obbligatoriamente all'utilizzo delle mani, allora si parla di dispositivi Wearable Hands Free. Questi sono generalmente in grado di percepire e catture l’input dell'utente seguendo tecniche e metodologie diverse, non basate sul tatto. Una di queste è sicuramente quella che prevede di modellare l’input dell’utente stesso attraverso la sua voce, appoggiandosi alla disciplina dell’ASR (Automatic Speech Recognition), che si occupa della traduzione del linguaggio parlato in testo, mediante l’utilizzo di dispositivi computerizzati. Si giunge quindi all’obiettivo della tesi, che è quello di sviluppare un framework, utilizzabile nell’ambito dei dispositivi Wearable, che fornisca un servizio di riconoscimento vocale appoggiandosi ad uno già esistente, in modo che presenti un certo livello di efficienza e facilità di utilizzo. Più in generale, in questo documento si punta a fornire una descrizione approfondita di quelli che sono i dispositivi Wearable e Wearable Hands-Free, definendone caratteristiche, criticità e ambiti di utilizzo. Inoltre, l’intento è quello di illustrare i principi di funzionamento dell’Automatic Speech Recognition per passare poi ad analisi, progettazione e sviluppo del framework appena citato.

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Home Manager, è una piattaforma sperimentale per la gestione di Smart Space e in particolare di una casa intelligente immersa in uno ambiente, avente l'ambizione di anticipare le necessità dell'utente. Questa tesi ha due obiettivi fondamentali: in primo luogo, implementare su piattaforma Raspberry la parte di Home Manager relativa allo scenario del riconoscimento delle persone negli ambienti della casa, mediante l'utilizzo del modulo telecamera; in secondo luogo, attraverso le informazioni ricavate precedentemente, implementare e simulare una gestione intelligente e automatica delle luci presenti all'interno della casa, sfruttando a tal fine un modulo relè.

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L’obbiettivo di questa tesi è realizzare il prototipo di un’applicazione client-server che permetta di utilizzare in remoto applicazioni in Virtual Reality, fornendo allo stesso tempo supporto alla multiutenza. L’applicazione in realtà virtuale dovrà girare sul server, dispositivo con capacità di calcolo notevolmente superiori rispetto a quelle del client. Più utenti dovranno avere la possibilità di connettersi contemporaneamente e condividere lo stesso spazio virtuale. Il client sarà, in questo caso, un’applicazione Android che si connetterà al server e avrà il compito di mostrare all'utente l’output dell’applicazione in Virtual Reality e allo stesso tempo ricevere l’input da inviare al server. Un altro obbiettivo durante lo sviluppo del prototipo è quello di realizzare una libreria che offra le funzionalità sopraelencate, facilmente integrabile in nuovi progetti o in progetti già esistenti. Utilizzando questa struttura client-server sarà possibile sviluppare applicazioni che permettano a più persone di condividere lo stesso spazio virtuale, ognuno dal proprio punto di vista, utilizzando visori e sistemi operativi diversi.

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In questa tesi si è progettata una applicazione Android che permettesse di controllare da remoto funzionalità hardware e software offerte da una piattaforma Raspberry Pi. Si sono infine svolte alcune misure atte a testare le performance di rete di questa scheda.

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Il seguente elaborato di tesi tratta il problema della pianificazione di voli fotogrammetrici a bassa quota mediante l’uso di SAPR, in particolare è presentata una disamina delle principali applicazioni che permettono di programmare una copertura fotogrammetrica trasversale e longitudinale di un certo poligono con un drone commerciale. Il tema principale sviluppato è la gestione di un volo fotogrammetrico UAV mediante l’uso di applicativi software che permettono all’utente di inserire i parametri di volo in base alla tipologia di rilievo che vuole effettuare. L’obbiettivo finale è quello di ottenere una corretta presa fotogrammetrica da utilizzare per la creazione di un modello digitale del terreno o di un oggetto attraverso elaborazione dati in post-processing. La perfetta configurazione del volo non può prescindere dalle conoscenze base di fotogrammetria e delle meccaniche di un veicolo UAV. I capitoli introduttivi tratteranno infatti i principi della fotogrammetria analogica e digitale soffermandosi su temi utili alla comprensione delle problematiche relative al progetto di rilievo fotogrammetrico aereo. Una particolare attenzione è stata posta sulle nozioni di fotogrammetria digitale che, insieme agli algoritmi di Imagine Matching derivanti dalla Computer Vision, permette di definire il ramo della Fotogrammetria Moderna. Nei capitoli centrali verranno esaminate e confrontate una serie di applicazioni commerciali per smartphone e tablet, disponibili per sistemi Apple e Android, per trarne un breve resoconto conclusivo che le compari in termini di accessibilità, potenzialità e destinazione d’uso. Per una maggiore comprensione si determinano univocamente gli acronimi con cui i droni vengono chiamati nei diversi contesti: UAV (Unmanned Aerial Vehicle), SAPR (Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto), RPAS (Remotely Piloted Aicraft System), ARP (Aeromobili a Pilotaggio Remoto).

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Fino a pochi anni fa, usare i trasporti pubblici poteva essere fonte di confusione e richiedere la comprensione del sistema dei trasporti locali. Più tardi, con la diffusione di dispositivi con localizzazione GPS, reti dati cellulare e Google Maps (inizialmente Google Transit), tutto è cambiato, rendendo possibile la pianificazione di un viaggio mentre si è fuori casa. Nonostante Google Maps disponga di indicazioni stradali più o meno in tutto il mondo e mostri molte informazioni, alcune funzionalità, come l’integrazione degli orari in tempo reale, non sono disponibili in tutte le città, ma sono basate su accordi con le agenzie dei trasporti locali. GoGoBus è un’applicazione Android per l’ausilio al trasporto nella città di Bologna. Combinando diversi servizi, GoGoBus si rivolge a svariati tipi di utilizzatori: offre la pianificazione per i meno pratici del sistema e coloro che usano i trasporti pubblici raramente, dispone di orari in tempo reale per chi usa i mezzi frequentemente, e in più traccia la posizione dell’autobus, ha un supporto vocale e un’interfaccia semplice per persone con disabilità. Progettata appositamente per ipovedenti, l’aspetto più innovativo dell’applicazione è il suo supporto durante il percorso sull’autobus, integrato alla pianificazione del tragitto e agli orari aggiornati in tempo reale. Il sistema traccia la posizione dell’autobus attraverso il GPS del dispositivo mobile, la cui posizione è usata sia per riconoscere quando una fermata viene superata, sia per mostrare informazioni utili come la distanza dalla prossima fermata, il numero di fermate e i minuti rimanenti prima di scendere, e soprattutto notificare l’utente quando deve scendere. L’idea dietro GoGoBus è incrementare la fruibilità dei trasporti pubblici per non vedenti, ma anche per persone che li usano di rado, aumentando ampiamente la loro indipendenza, allo stesso tempo migliorando la qualità del servizio per chi usa i mezzi quotidianamente.

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Questa tesi si pone come obiettivo di arricchire l’applicazione per dispositivi Android creata da OpenTripPlanner, aggiungendo funzionalità di navigazione aumentata, rendendola utilizzabile da Smart Glasses. L’utente sarà guidato a passo a passo nel percorso grazie a informazioni visive e uditive sulle direzioni da prendere. L’applicazione può essere personalizzata per l’utente che la sta utilizzando grazie alla possibilità di inserire le proprie generalità e informazioni, utili per calcolare le calorie bruciate dall’utente durante il tragitto. All’applicazione l’utente può anche connettere, tramite Bluetooth, un mi band. In questo modo, una volta raggiunta la destinazione prescelta l’utente può avere informazioni sul numero di passi effettuati durante il tragitto e le calorie bruciate.