207 resultados para IoT


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The need for data collection from sensors dispersed in the environment is an increasingly important problem in the sector of telecommunications. LoRaWAN is one of the most popular protocols for low-power wide-area networks (LPWAN) that is made to solve the aforementioned problem. The aim of this study is to test the behavior of the LoRaWAN protocol when the gateway that collects data is implemented on a flying platform or, more specifically, a drone. This will be pursued using performance data in terms of access to the channel of the sensor nodes connected to the flying gateway. The trajectory of the aircraft is precomputed using a given algorithm and sensor nodes’ clusterization. The expected results are as follows: simulate the LoraWAN system behavior including the trajectory of the drone and the deployment of nodes; compare and discuss the effectiveness of the LoRaWAN simulator by conducting on-field trials, where the trajectory design and the nodes’ deployment are the same.

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Il TinyMachineLearning (TinyML) è un campo di ricerca nato recentemente che si inserisce nel contesto dell’Internet delle cose (IoT). Mentre l’idea tradizionale dell’IoT era che i dati venissero inviati da un dispositivo locale a delle infrastrutture cloud per l’elaborazione, il paradigma TinyML d’altra parte, propone di integrare meccanismi basati sul Machine Learning direttamente all’interno di piccoli oggetti alimentati da microcontrollori (MCU ). Ciò apre la strada allo sviluppo di nuove applicazioni e servizi che non richiedono quindi l’onnipresente supporto di elaborazione dal cloud, che, come comporta nella maggior parte dei casi, consumi elevati di energia e rischi legati alla sicurezza dei dati e alla privacy. In questo lavoro sono stati svolti diversi esperimenti cercando di identificare le sfide e le opportunità correlate al TinyML. Nello specifico, vengono valutate e analizzate le prestazioni di alcuni algoritmi di ML integrati in una scheda Arduino Nano 33 BLE Sense, attraverso un framework TinyML. Queste valutazioni sono state effettuate conducendo cinque diversi macro esperimenti, ovvero riconoscimento di Colori, di Frequenze, di Vibrazioni, di Parole chiave e di Gesti. In ogni esperimento, oltre a valutare le metriche relative alla bontà dei classificatori, sono stati analizzati l’occupazione di memoria e il tasso di inferenza (tempo di predizione). I dati utilizzati per addestrare i classificatori sono stati raccolti direttamente con i sensori di Arduino Nano. I risultati mostrano che il TinyML può essere assolutamente utilizzato per discriminare correttamente tra diverse gamme di suoni, colori, modelli di vibrazioni, parole chiave e gesti aprendo la strada allo sviluppo di nuove promettenti applicazioni sostenibili.

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Al giorno d'oggi, l'industry 4.0 è un movimento sempre più prominente che induce ad equipaggiare gli impianti industriali con avanzate infrastrutture tecnologiche digitali, le quali operano sinergicamente con l'impianto, al fine di controllare ed aumentare la produttività, monitorare e prevenire i futuri guasti, ed altro ancora. In questo ambito, gli utenti sono parte integrante della struttura produttiva, in cui ricoprono ruoli strategici e flessibili, collaborano fra loro e con le macchine, con l’obiettivo di affrontare e risolvere proattivamente una vasta gamma di problemi complessi. In particolare, la customer assistance nel settore industriale può certamente variare in relazione a molteplici elementi: il tipo di produzione e le caratteristiche del prodotto; l'organizzazione ed infrastruttura aziendale interna; la quantità di risorse disponibili che possono essere impiegate; il grado di importanza ricoperto dalla customer assistance nel settore industriale di riferimento; altri eventuali fattori appartenenti ad un dominio specifico. Per queste ragioni, si è cercato di individuare e categorizzare nel modo più accurato possibile, il lavoro svolto in questo elaborato ed il contesto nel quale è stato sviluppato. In questa tesi, viene descritta un'applicazione web per erogare assistenza al cliente in ambito di industria 4.0, attraverso il paradigma di ticketing o ticket di supporto/assistenza. Questa applicazione è integrata nel sistema Mentor, il quale è attivo già da anni nel settore industriale 4.0. Il progetto Mentor è una suite di applicazioni cloud-based creata dal gruppo Bucci Industries, una multinazionale attiva nell'industria e nell'automazione con sede a Faenza. In questo caso di studio, si presenta la progettazione ed implementazione della parte front-end del suddetto sistema di assistenza, il quale è integrato ed interconnesso con un paio di applicazioni tipiche di industria 4.0, presenti nella stessa suite di applicazioni.

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Negli ultimi anni l’evoluzione tecnologica ha avuto un incremento esponenziale; ogni anno, numerose innovazioni, hanno portato notevoli cambiamenti sulla vita dei consumatori e sul modo in cui essi interagiscono. Al giorno d’oggi, la tecnologia ha raggiunto livelli tali da renderne necessario l’utilizzo per poter soddisfare vari tipi di bisogni. In questa situazione, lo sviluppo di Internet ha consentito di poter entrare in una nuova era, quella dell’Internet of Things (IoT). Questo nuovo modello sarebbe in grado di portare grossi benefici nella vita di tutte le persone, partendo dalle grandi aziende, fino ad arrivare ai singoli consumatori. L’idea di questo progetto di tesi è di posizionare un dispositivo, in grado di poter rilevare temperatura ed umidità dell’ambiente, nei locali universitari nei quali sono immagazzinati i libri, in modo tale da poter monitorare l’andamento termico degli spazi ed eventualmente effettuare delle operazioni di ripristino della temperatura e dell’umidità per evitare il danneggiamento e il deterioramento dei materiali. In questo documento di tesi andremo ad approfondire l’implementazione del dispositivo IoT in grado di rilevare i dati dell’ambiente. Nello specifico analizzeremo l’ambito applicativo di questo dispositivo, l’implementazione del sistema su una scheda Raspberry Pi 4, sfruttando anche un componente aggiuntivo contenente in sensori necessari al funzionamento del sistema, e vedremo nello specifico anche l’implementazione della pagina Web creata per la visualizzazione dei dati. Negli ultimi anni abbiamo vissuto una grande crisi a livello sanitario e oggi stiamo passando un periodo di difficoltà economica dovuta all’aumento del costo di alcune materie prime quali elettricità e gas. I futuri sviluppi su questo progetto potrebbero portare a risolvere in piccolo alcuni di questi problemi.

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La pandemia da COVID-19 ha cambiato le nostre vite obbligandoci a vivere mesi di lockdown, distanziamento sociale ed uso delle mascherine. Il distanziamento sociale e l'uso delle mascherine, anche dopo la prima fase della pandemia, sono state le contromisure principali in quanto permettevano di limitare i contagi permettendo comunque alla gente di uscire di casa. Tutte queste contromisure hanno creato gravi danni all'economia del paese e alla vita personale dei cittadini. Dalla fase iniziale della pandemia si è capito che per gestirla al meglio era necessario effettuare il numero maggiore di tamponi possibili per monitorare al meglio la diffusione del virus ma ciò non era possibile in quanto non esistevano le tecnologie necessarie per testare milioni di persone al giorno. Da questa necessità sono nati i sistemi di Contact Tracing, sistemi che permettono di monitorare in modo anonimo e protetto i contatti sociali delle persone così da capire se sono entrate in contatto con persone infette dal COVID-19 e solo in quel caso effettuare un tampone in modo tale da verificare se sono stati contagiati o meno. Tutti i sistemi di Contact tracing sviluppati ad oggi hanno mostrato problemi relativi alla protezione dei dati, alla scarsa ed inefficace comunicazione e non hanno ridotto al meglio il numero di tamponi effettuati per rilevare realmente coloro che erano stati contagiati avendo quindi uno scarso utilizzo soprattutto a causa della poca fiducia degli utenti riguardo l'utilizzo dei loro dati ed al fatto che dovevano autodichiararsi positivi. Con questa tesi presenterò una nuova tecnica per effettuare il Contact Tracing che combina l'utilizzo del Group Testing all'utilizzo dell'IoT e delle reti per tracciare i contatti tra gli utenti ed il virus chiamata Asynchronous Contact Tracing. Mostrerò come è stato progettato e sviluppato e mostrerò le performance grazie a degli esperimenti reali.

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Questo documento presenta un modello efficiente di gestione e di monitoraggio dei rifiuti basato sull’IoT per migliorare l’ambiente di vita nelle città. Il sistema proposto utilizza sensori e tecnologie di comunicazione che raccolgono ed elaborano in tempo reale dati trasmessi da cassonetti smart permettendo un’efficace gestione dell’igiene urbana e riducendo sconvenienti malfunzionamenti dei cassonetti, fastidiosi sia per i cittadini sia per gli operatori pubblici. Il risultato del progetto è un insieme di oggetti e processi interconnessi in un mondo, quello della raccolta dei rifiuti, in cui l’automazione non esiste ancora o è poco diffusa e che invece potrebbe portare un buon incremento nel funzionamento.

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Industry 4.0 refers to the 4th industrial revolution and at its bases, we can see the digitalization and the automation of the assembly line. The whole production process has improved and evolved thanks to the advances made in networking, and AI studies, which include of course machine learning, cloud computing, IoT, and other technologies that are finally being implemented into the industrial scenario. All these technologies have in common a need for faster, more secure, robust, and reliable communication. One of the many solutions for these demands is the use of mobile communication technologies in the industrial environment, but which technology is better suited for these demands? Of course, the answer isn’t as simple as it seems. The 4th industrial revolution has a never seen incomparable potential with respect to the previous ones, every factory, enterprise, or company have different network demands, and even in each of these infrastructures, the demands may diversify by sector, or by application. For example, in the health care industry, there may be e a need for increased bandwidth for the analysis of high-definition videos or, faster speeds in order to have analytics occur in real-time, and again another application might be higher security and reliability to protect patients’ data. As seen above, choosing the right technology for the right environment and application, considers many things, and the ones just stated are but a speck of dust with respect to the overall picture. In this thesis, we will investigate a comparison between the use of two of the available technologies in use for the industrial environment: Wi-Fi 6 and 5G Private Networks in the specific case of a steel factory.

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The main theme covered by this dissertation is safety, set in the context of automatic machinery for secondary woodworking. The thesis describes in detail the project of a software module for CNC machining centers to protect the operator against hazards and to report errors in the machine safety management. Its design has been developed during an internship at SCM Group technical department. The development of the safety module is addressed step by step in a detailed way: first the company and the reference framework are introduced and then all the design choices are explained and justified. The discussion begins with a detailed analysis of the standards concerning woodworking machines and safety-related software. In this way, a clear and linear procedure can be established to develop and implement the internal structure of the module, its interface, and its application to specific safety-critical conditions. Afterwards, particular attention is paid to software testing, with the development of a comprehensive test procedure for the module, and to diagnostics, especially oriented towards signal management in IoT mode. Finally, the safety module is used as an anti-regression tool to initiate a design improvement of the machine control program. The refactoring steps performed in the process are explained in detail and the SCENT approach is introduced to test the result.

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Wireless power transfer is becoming a crucial and demanding task in the IoT world. Despite the already known solutions exploiting a near-field powering approach, far-field WPT is definitely more challenging, and commercial applications are not available yet. This thesis proposes the recent frequency-diverse array technology as a potential candidate for realizing smart and reconfigurable far-field WPT solutions. In the first section of this work, an analysis on some FDA systems is performed, identifying the planar array with circular geometry as the most promising layout in terms of radiation properties. Then, a novel energy aware solution to handle the critical time variability of the FDA beam pattern is proposed. It consists on a time-control strategy through a triangular pulse, and it allows to achieve ad-hoc and real time WPT. Moreover, an essential frequency domain analysis of the radiating behaviour of a pulsed FDA system is presented. This study highlights the benefits of exploiting the intrinsic pulse harmonics for powering purposes, thus minimising the power loss. Later, the electromagnetic design of a radial FDA architecture is addressed. In this context, an exhaustive investigation on miniaturization techniques is carried out; the use of multiple shorting pins together with a meandered feeding network has been selected as a powerful solution to halve the original prototype dimension. Finally, accurate simulations of the designed radial FDA system are performed, and the obtained results are given.

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Nella sede dell’azienda ospitante Alexide, si è ravvisata la mancanza di un sistema di controllo automatico da remoto dell’intero impianto di climatizzazione HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) utilizzato, e la soluzione migliore è risultata quella di attuare un processo di trasformazione della struttura in uno smart building. Ho quindi eseguito questa procedura di trasformazione digitale progettando e sviluppando un sistema distribuito in grado di gestire una serie di dati provenienti in tempo reale da sensori ambientali. L’architettura del sistema progettato è stata sviluppata in C# su ambiente dotNET, dove sono stati collezionati i dati necessari per il funzionamento del modello di predizione. Nella fattispecie sono stati utilizzati i dati provenienti dall’HVAC, da un sensore di temperatura interna dell'edificio e dal fotovoltaico installato nella struttura. La comunicazione tra il sistema distribuito e l’entità dell’HVAC avviene mediante il canale di comunicazione ModBus, mentre per quanto riguarda i dati della temperatura interna e del fotovoltaico questi vengono collezionati da sensori che inviano le informazioni sfruttando un canale di comunicazione che utilizza il protocollo MQTT, e lo stesso viene utilizzato come principale metodo di comunicazione all’interno del sistema, appoggiandosi ad un broker di messaggistica con modello publish/subscribe. L'automatizzazione del sistema è dovuta anche all'utilizzo di un modello di predizione con lo scopo di predire in maniera quanto più accurata possibile la temperatura interna all'edificio delle ore future. Per quanto riguarda il modello di predizione da me implementato e integrato nel sistema la scelta è stata quella di ispirarmi ad un modello ideato da Google nel 2014 ovvero il Sequence to Sequence. Il modello sviluppato si struttura come un encoder-decoder che utilizza le RNN, in particolare le reti LSTM.

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Con l’avvento dell’Industry 4.0, l’utilizzo dei dispositivi Internet of Things (IoT) è in continuo aumento. Le aziende stanno spingendo sempre più verso l’innovazione, andando ad introdurre nuovi metodi in grado di rinnovare sistemi IoT esistenti e crearne di nuovi, con prestazioni all’avanguardia. Un esempio di tecniche innovative emergenti è l’utilizzo dei Digital Twins (DT). Essi sono delle entità logiche in grado di simulare il reale comportamento di un dispositivo IoT fisico; possono essere utilizzati in vari scenari: monitoraggio di dati, rilevazione di anomalie, analisi What-If oppure per l’analisi predittiva. L’integrazione di tali tecnologie con nuovi paradigmi innovativi è in rapido sviluppo, uno tra questi è rappresentato dal Web of Things (WoT). Il Web of Thing è un termine utilizzato per descrivere un paradigma che permette ad oggetti del mondo reale di essere gestiti attraverso interfacce sul World Wide Web, rendendo accessibile la comunicazione tra più dispositivi con caratteristiche hardware e software differenti. Nonostante sia una tecnologia ancora in fase di sviluppo, il Web of Thing sta già iniziando ad essere utilizzato in molte aziende odierne. L’elaborato avrà come obiettivo quello di poter definire un framework capace di integrare un meccanismo di generazione automatica di Digital Twin su un contesto Web of Thing. Combinando tali tecnologie, si potrebbero sfruttare i vantaggi dell’interoperabilità del Web of Thing per poter generare un Digital Twin, indipendentemente dalle caratteristiche hardware e software degli oggetti da replicare.

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In this thesis asynchronous contention resolution diversity slotted ALOHA (ACRDA) is studied and implemented on computer to simulate a typical massive IoT scenario. Chapter 1 gives a general overview of existing multiple access schemes, reporting their fundamental concepts focusing more on Coded Random Access schemes and their characteristics. In Chapter 2 the asynchronous protocol ACRDA is explained in depth analyzing all parts of the scheme. In the third Chapter the results obtained following various simulations of the asynchronous scheme are reported and their performance are analyzed.