866 resultados para Bluetooth Low Energy, mobile computing, Android, schermi adattativi, Internet of Things


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La tesi nasce da un'attività di ricerca approfondita su alcune tecnologie innovative e all'avanguardia nell'ambito del mobile computing e dell'Internet of Things. Tra queste il focus principale è orientato allo studio del Bluetooth Low Energy, nuova specifica di Bluetooth caratterizzata principalmente da un consumo di energia assai ridotto. In particolare, si è approfondito il suo funzionamento nel caso dei beacon, piccoli dispositivi che permettono una localizzazione mediante l'invio di un segnale BLE. Inoltre è stata analizzata la possibilità di interazione con Android, poiché oggigiorno non si può evitare di pensare a come queste tecnologie possano interfacciarsi con il mondo degli smartphone e dei tablet. Come conseguenza di tale attività di ricerca è stato analizzato un caso di studio che permettesse di applicare le tecnologie studiate e la loro interazione. Si è pensato quindi a un piccolo sistema distribuito per schermi adattativi (capaci di modificare i contenuti visualizzati in relazione ad eventi esterni) affinché ogni schermo mostrasse dinamicamente l'orario delle lezioni di ciascuno studente all'avvicinarsi di quest'ultimo, e solo per il tempo di permanenza nei pressi dello schermo. Si è quindi progettato e sviluppato un prototipo, e infine durante il testing si sono potute verificare le attuali potenzialità di queste tecnologie e trarre conclusioni sulla possibilità della loro futura diffusione e di impiego in contesti differenti.

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Mobile RFID services for the Internet of Things can be created by using RFID as an enabling technology in mobile devices. Humans, devices, and things are the content providers and users of these services. Mobile RFID services can be either provided on mobile devices as stand-alone services or combined with end-to-end systems. When different service solution scenarios are considered, there are more than one possible architectural solution in the network, mobile, and back-end server areas. Combining the solutions wisely by applying the software architecture and engineering principles, a combined solution can be formulated for certain application specific use cases. This thesis illustrates these ideas. It also shows how generally the solutions can be used in real world use case scenarios. A case study is used to add further evidence.

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Lo scopo dell’elaborato di tesi è la progettazione e lo sviluppo di un’applicazione per il modulo Bluetooth Low Energy (BLE) Texas Instrument CC2650 in grado di leggere le informazioni da un sensore analogico, tramite un Analog-Digital- Converter (ADC), e di scambiare i dati con uno smartphone Android in tempo reale. L’interfaccia realizzata deve essere universale, ovvero dovrà essere compatibile con sensori di diverso tipo, facilmente estensibile per l’aggiunta di un numero maggiore di periferiche di lettura e utilizzabile con un ampio numero di dispositivi.

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In questo elaborato sono stati confrontati i moduli bluetooth WT11, BLE113 , BT121 rispetto alle loro caratteristiche di banda, consumo, range e utilizzabilita in un contesto applicativo stringente come quello degli utilizzi biomeccanici. Si sono prima elencati i settori di riferimento, per poi descrivere il contesto applicativo in ambito medico e sportivo. Il confronto finale ha tenuto conto delle modalita di comunicazione bluetooth classic e bluetooth low energy, cercando di motivare quale modulo risulti migliore per questo particolare e innovativo contesto.

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In questo elaborato è stato effettuato uno studio di soluzioni tecnologiche per eseguire una localizzazione di prossimità in ambienti indoor tramite la percezione di segnali Bluetooth Low Energy. Il sistema analizzato e sperimentato è composto da un dispositivo in ricezione che effettua una stima della distanza che intercorre con il trasmettitore, tramite la valutazione della potenza del segnale ricevuto. A causa della propagazione indoor, tale stima risulta poco accurata in termini di ranging in quanto vengono a generarsi delle fluttuazioni istantanee del segnale ricevuto dovute a fenomeni di multipath. L’obiettivo di questo progetto è stato quello di mitigare queste oscillazioni sfruttando due trasmettitori al posto di uno, effettuando quindi in ricezione opportune combinazioni fra i segnali ricevuti (Diversity Combining Techniques).

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Atualmente, com o crescimento exponencial das tecnologias de comunicação móveis, cada vez mais existe uma utilização generalizada de dispositivos móveis que adotam normas de última geração para redes de área corporal (BAN), como o Bluetooth Low Energy. Estas normas vieram revolucionar a monitorização de parâmetros vitais, permitindo que esta seja efetuada em qualquer lugar e momento e que ocorra uma redução do consumo energético. Se tivermos em consideração as doenças mais causadoras de morte, a tendência de envelhecimento da população e a dificuldade de acesso e acompanhamento médico por parte de pacientes com incapacidades, a monitorização remota de parâmetros vitais surge como um auxiliar clínico para um diagnóstico melhor, mais rápido e mais fiável. O presente projeto tem como objetivo especificar uma arquitetura para monitorização remota de parâmetros vitais no sentido de criar uma solução pronta a usar, simples, eficiente, segura, de baixo custo e compatível com dispositivos móveis de última geração. A monitorização remota será efetuada com recurso ao dispositivo móvel, que o paciente já possui, através de uma aplicação que atua como intermediária entre os sensores biofísicos que efetuam a recolha de dados vitais e a plataforma onde estes serão armazenados. Após o envio dos dados para a plataforma é possível o seu acesso pelos profissionais de saúde para que assim os tenham em consideração ao efetuar diagnósticos. Os testes realizados mostram a facilidade e simplicidade de utilização do sistema, fatores muito importantes, bem como a fiabilidade na leitura de parâmetros vitais.

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Atualmente, com o crescimento exponencial das tecnologias de comunicação móveis, cada vez mais existe uma utilização generalizada de dispositivos móveis que adotam normas de última geração para redes de área corporal (BAN), como o Bluetooth Low Energy. Estas normas vieram revolucionar a monitorização de parâmetros vitais, permitindo que esta seja efetuada em qualquer lugar e momento e que ocorra uma redução do consumo energético. Se tivermos em consideração as doenças mais causadoras de morte, a tendência de envelhecimento da população e a dificuldade de acesso e acompanhamento médico por parte de pacientes com incapacidades, a monitorização remota de parâmetros vitais surge como um auxiliar clínico para um diagnóstico melhor, mais rápido e mais fiável. O presente projeto tem como objetivo especificar uma arquitetura para monitorização remota de parâmetros vitais no sentido de criar uma solução pronta a usar, simples, eficiente, segura, de baixo custo e compatível com dispositivos móveis de última geração. A monitorização remota será efetuada com recurso ao dispositivo móvel, que o paciente já possui, através de uma aplicação que atua como intermediária entre os sensores biofísicos que efetuam a recolha de dados vitais e a plataforma onde estes serão armazenados. Após o envio dos dados para a plataforma é possível o seu acesso pelos profissionais de saúde para que assim os tenham em consideração ao efetuar diagnósticos. Os testes realizados mostram a facilidade e simplicidade de utilização do sistema, fatores muito importantes, bem como a fiabilidade na leitura de parâmetros vitais.

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La nostra sfida è stata sviluppare un dispositivo che potesse riunire differenti funzionalità, dalla telepresenza alla visione dei dati on demand, e fosse in grado di portare innovazione nel panorama attuale. Abbiamo quindi deciso di creare un device che potesse svolgere attività d’ispezione e monitoraggio, concentrandoci nel corso dell’implementazione su alcuni possibili campi di utilizzo. Il sistema che abbiamo realizzato è open-source, modulare e dinamico, in grado di rispondere a esigenze diverse e facilmente riadattabile. Il prototipo progettato è in grado di comunicare con uno smartphone, grazie al quale viene guidato dall’utente primario, e di trasmettere in rete i dati rilevati dai diversi sensori integrati. Le informazioni generate sono gestibili attraverso una piattaforma online: il device utilizza il Cloud per storicizzare i dati, rendendoli potenzialmente accessibili a chiunque. Per la configurazione hardware abbiamo usato la kit-board Pi2Go e la piattaforma Raspberry Pi, alle quali abbiamo unito una videocamera e alcuni sensori di prossimità, temperatura e umidità e distanza. È nato così il prototipo InspectorPi, un veicolo telecomandato tramite dispositivo mobile in grado di esplorare ambienti ostili in cui vi sono difficoltà fisiche o ambientali alle quali sovvenire.

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The Internet of Things (IoT) is attracting considerable attention from the universities, industries, citizens and governments for applications, such as healthcare, environmental monitoring and smart buildings. IoT enables network connectivity between smart devices at all times, everywhere, and about everything. In this context, Wireless Sensor Networks (WSNs) play an important role in increasing the ubiquity of networks with smart devices that are low-cost and easy to deploy. However, sensor nodes are restricted in terms of energy, processing and memory. Additionally, low-power radios are very sensitive to noise, interference and multipath distortions. In this context, this article proposes a routing protocol based on Routing by Energy and Link quality (REL) for IoT applications. To increase reliability and energy-efficiency, REL selects routes on the basis of a proposed end-to-end link quality estimator mechanism, residual energy and hop count. Furthermore, REL proposes an event-driven mechanism to provide load balancing and avoid the premature energy depletion of nodes/networks. Performance evaluations were carried out using simulation and testbed experiments to show the impact and benefits of REL in small and large-scale networks. The results show that REL increases the network lifetime and services availability, as well as the quality of service of IoT applications. It also provides an even distribution of scarce network resources and reduces the packet loss rate, compared with the performance of well-known protocols.

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Las redes del futuro, incluyendo las redes de próxima generación, tienen entre sus objetivos de diseño el control sobre el consumo de energía y la conectividad de la red. Estos objetivos cobran especial relevancia cuando hablamos de redes con capacidades limitadas, como es el caso de las redes de sensores inalámbricos (WSN por sus siglas en inglés). Estas redes se caracterizan por estar formadas por dispositivos de baja o muy baja capacidad de proceso y por depender de baterías para su alimentación. Por tanto la optimización de la energía consumida se hace muy importante. Son muchas las propuestas que se han realizado para optimizar el consumo de energía en este tipo de redes. Quizás las más conocidas son las que se basan en la planificación coordinada de periodos de actividad e inactividad, siendo una de las formas más eficaces para extender el tiempo de vida de las baterías. La propuesta que se presenta en este trabajo se basa en el control de la conectividad mediante una aproximación probabilística. La idea subyacente es que se puede esperar que una red mantenga la conectividad si todos sus nodos tienen al menos un número determinado de vecinos. Empleando algún mecanismo que mantenga ese número, se espera que se pueda mantener la conectividad con un consumo energético menor que si se empleara una potencia de transmisión fija que garantizara una conectividad similar. Para que el mecanismo sea eficiente debe tener la menor huella posible en los dispositivos donde se vaya a emplear. Por eso se propone el uso de un sistema auto-adaptativo basado en control mediante lógica borrosa. En este trabajo se ha diseñado e implementado el sistema descrito, y se ha probado en un despliegue real confirmando que efectivamente existen configuraciones posibles que permiten mantener la conectividad ahorrando energía con respecto al uso de una potencia de transmisión fija. ABSTRACT. Among the design goals for future networks, including next generation networks, we can find the energy consumption and the connectivity. These two goals are of special relevance when dealing with constrained networks. That is the case of Wireless Sensors Networks (WSN). These networks consist of devices with low or very low processing capabilities. They also depend on batteries for their operation. Thus energy optimization becomes a very important issue. Several proposals have been made for optimizing the energy consumption in this kind of networks. Perhaps the best known are those based on the coordinated planning of active and sleep intervals. They are indeed one of the most effective ways to extend the lifetime of the batteries. The proposal presented in this work uses a probabilistic approach to control the connectivity of a network. The underlying idea is that it is highly probable that the network will have a good connectivity if all the nodes have a minimum number of neighbors. By using some mechanism to reach that number, we hope that we can preserve the connectivity with a lower energy consumption compared to the required one if a fixed transmission power is used to achieve a similar connectivity. The mechanism must have the smallest footprint possible on the devices being used in order to be efficient. Therefore a fuzzy control based self-adaptive system is proposed. This work includes the design and implementation of the described system. It also has been validated in a real scenario deployment. We have obtained results supporting that there exist configurations where it is possible to get a good connectivity saving energy when compared to the use of a fixed transmission power for a similar connectivity.

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Il progresso scientifico e le innovazioni tecnologiche nei campi dell'elettronica, informatica e telecomunicazioni, stanno aprendo la strada a nuove visioni e concetti. L'obiettivo della tesi è quello d'introdurre il modello del Cloud computing per rendere possibile l'attuale visione di Internet of Thing. Nel primo capitolo si introduce Ubiquitous computing come un nuovo modo di vedere i computer, cercando di fare chiarezza sulla sua definizione, la sua nascita e fornendo un breve quadro storico. Nel secondo capitolo viene presentata la visione di Internet of Thing (Internet delle “cose”) che si avvale di concetti e di problematiche in parte già considerate con Ubiquitous computing. Internet of Thing è una visione in cui la rete Internet viene estesa agli oggetti di tutti i giorni. Tracciare la posizione degli oggetti, monitorare pazienti da remoto, rilevare dati ambientali sono solo alcuni esempi. Per realizzare questo tipo di applicazioni le tecnologie wireless sono da considerare necessarie, sebbene questa visione non assuma nessuna specifica tecnologia di comunicazione. Inoltre, anche schede di sviluppo possono agevolare la prototipazione di tali applicazioni. Nel terzo capitolo si presenta Cloud computing come modello di business per utilizzare su richiesta risorse computazionali. Nel capitolo, vengono inizialmente descritte le caratteristiche principali e i vari tipi di modelli di servizio, poi viene argomentato il ruolo che i servizi di Cloud hanno per Internet of Thing. Questo modello permette di accelerare lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di Internet of Thing, mettendo a disposizione capacità di storage e di calcolo per l'elaborazione distribuita dell'enorme quantità di dati prodotta da sensori e dispositivi vari. Infine, nell'ultimo capitolo viene considerato, come esempio pratico, l'integrazione di tecnologie di Cloud computing in una applicazione IoT. Il caso di studio riguarda il monitoraggio remoto dei parametri vitali, considerando Raspberry Pi e la piattaforma e-Health sviluppata da Cooking Hacks per lo sviluppo di un sistema embedded, e utilizzando PubNub come servizio di Cloud per distribuire i dati ottenuti dai sensori. Il caso di studio metterà in evidenza sia i vantaggi sia le eventuali problematiche che possono scaturire utilizzando servizi di Cloud in applicazioni IoT.

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The Internet of Things makes use of a huge disparity of technologies at very different levels that help one to the other to accomplish goals that were previously regarded as unthinkable in terms of ubiquity or scalability. If the Internet of Things is expected to interconnect every day devices or appliances and enable communications between them, a broad range of new services, applications and products can be foreseen. For example, monitoring is a process where sensors have widespread use for measuring environmental parameters (temperature, light, chemical agents, etc.) but obtaining readings at the exact physical point they want to be obtained from, or about the exact wanted parameter can be a clumsy, time-consuming task that is not easily adaptable to new requirements. In order to tackle this challenge, a proposal on a system used to monitor any conceivable environment, which additionally is able to monitor the status of its own components and heal some of the most usual issues of a Wireless Sensor Network, is presented here in detail, covering all the layers that give it shape in terms of devices, communications or services.

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El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.