8.1 Sistema de Localização
O sistema de localização foi desenvolvido como meio para atingir o objetivo de controlo automático da iluminação e ventilação. A sua implementação é abordada na secção 7.3.
Irá ser abordado o processo de testes realizado ao sistema de localização.
A Figura 7.9 apresenta as áreas onde o sistema de localização foi testado a verde e os rece-tores WiFi que foram usados para testar o sistema nas zonas a amarelo. A figura 7.9 representa também os pontos de calibração usados para calibrar os diferentes recetores.
O primeiro teste realizado foi a estabilidade do sinal, a uma determinada distância do dispo-sitivo emissor, estando estático.
A Figura 8.1 representa um gráfico de diversas medições efetuadas por um recetor ao longo do tempo, a três metros de distância do dispositivo emissor, assim como alguns dados estatísticos acerca desse conjunto de valores.
Este foi o primeiro teste efetuado que permitiu avançar no desenvolvimento do sistema de localização. Isto, porque só haveria condições de avançar se a estabilidade do sinal fosse mini-mamente consistente, o que se acabou por verificar.
O sistema de localização foi então testado em dois tipos de espaços diferentes, nomeada-mente num espaço de escritórios localizado no segundo piso das instalações e num pavilhão localizado no primeiro piso. Estes dois tipos de espaços diferem entre si na sua natureza estrutu-ral. Um espaço de escritórios é um espaço com muitas divisórias físicas e as diferentes divisões apresentam uma área consideravelmente pequena, já um pavilhão é um espaço único e aberto sem divisões físicas, no entanto é um espaço que contém objetos de dimensão considerável, como por exemplo, equipamento industriais, e que contêm ruído eletromagnético.
Como já foi referido anteriormente, qualquer objeto que se encontre no espaço de transmis-são de sinal, seja ele móvel ou estático, representa sempre um obstáculo à transmistransmis-são de ondas de rádio, perturbando esta transmissão ao longo do espaço. No entanto, essa perturbação pode ser tida em conta como um aspeto negativo ou como um aspeto positivo. No caso do espaço de escritórios é tido em conta como um aspeto positivo, uma vez que devido à natureza do sistema, quanto maior for a perturbação de sinal de uma divisão para outra, mais fácil é a implementa-ção do sistema neste tipo de espaço e melhor este funcionará, até certo ponto. Até certo ponto porque, no que toca à técnica de fingerprinting este aspeto é positivo. A partir do momento em que se determina a divisão onde o utilizador se encontra e se aplica o algoritmo de triangula-ção, esse aspeto torna-se extremamente negativo, pois, no que toca ao processo de calibratriangula-ção, o aspeto referido dificulta imenso este processo, induzindo erros no cálculo da posição exata do utilizador.
No caso de um pavilhão, a perturbação de sinal é tida em conta sempre como um aspeto negativo. Apesar de a técnica de fingerprinting ser aplicada também neste tipo de espaço, a perturbação de sinal não é um aspeto fulcral no bom funcionamento desta técnica, uma vez que como se trata de um espaço de maiores dimensões, a própria distância favorece a variação do sinal.
O processo de testes, em ambos os tipos de espaço, começou com a recolha de fingerprints das diferentes divisões e guardadas na base de dados, originando tabelas semelhantes à repre-sentada na Figura 7.13. O passo seguinte foi a realização do processo de calibração dos diversos recetores, colocando o dispositivo emissor nos diferentes pontos de calibração, representados na Figura 7.9 e dando autorização de calibração através da aplicação WEB. As calibrações são também guardadas na base de dados.
Após estes passos, o sistema está pronto a realizar os testes. Estes testes consistem na pré-determinação de pontos de teste no espaço de deteção onde o dispositivo emissor será colocado. Após ser colocado nesses pontos, são anotadas as coordenadas de dez posições consecutivas que o sistema de localização irá calcular como sendo a posição do dispositivo emissor. Conhecendo as coordenadas dos pontos de teste, irão ser calculados os erros entre o ponto de teste e os pontos que o sistema calculou. Para além das coordenadas das posições que o sistema calculou, anotou-se também a divisão onde o sistema determinou que o dispositivo emissor se encontrava, de forma a determinar o erro do sistema relativamente a esse aspeto.
Para além de se realizarem testes ao erro do sistema de localização, realizou-se um teste com o objetivo de testar o tempo de reação do sistema quando se altera a posição do dispositivo emissor. Nesse sentido, realizaram-se dois testes. O primeiro teste baseia-se em comutar a posição do dispositivo emissor entre os pontos de teste 1 a 9 e determinar o tempo que o sistema demora a determinar a posição mais próxima da posição verdadeira, a partir do momento em que se coloca o dispositivo emissor no segundo ponto. O segundo teste é semelhante, mas
comutando o dispositivo emissor entre os pontos 10 a 14.
A Figura 8.2 apresenta os pontos de teste, representados pelos pontos a verde no mapa das instalações, enquanto que a tabela E.1 apresenta as coordenadas desses mesmos pontos.
Figura 8.2: Pontos de teste do sistema de localização, representados a verde, e os recetores, representados a amarelo.
Após os testes concluídos os resultados são apresentados de seguida. As tabelas E.3 a E.16 do apêndice E apresentam os resultados obtidos para cada ponto de teste, nomeadamente as posições determinadas pelo sistema. Todas as tabelas apresentam as coordenadas de 10 pontos calculados pelo sistema de localização, o erro entre os 10 pontos calculados pelo sistema e o ponto onde realmente o dispositivo emissor se encontra (ponto de teste), a média desses erros, o máximo erro, a divisão determinada pelo sistema e a taxa de sucesso no que toca à determinação da divisão.
Como já referido anteriormente, os pontos de teste pertencem a dois tipos de espaço dife-rentes. Os pontos 1 a 9 são referentes à zona de escritórios, enquanto os pontos 10 a 14 são referentes ao armazém.
Para além das tabelas apresentadas, as Figuras E.1 e E.2 do apêndice E demonstram os pon-tos calculados pelo sistema e os ponpon-tos teóricos representados no espaço, na zona de escritórios e no armazém, respetivamente.
O sistema de localização foi parametrizado segundo a tabela E.2 do apêndice E.
De modo a caracterizar o sistema de localização no que toca à sua precisão, foram calculados alguns dados estatísticos no que toca aos erros do sistema em cada ponto de teste. A tabela 8.1
apresenta as médias dos erros em cada ponto de teste, a média dos erros relativa a todos os pontos de teste, o máximo erro de todos os pontos de teste, a taxa de sucesso na determinação da divisão em cada ponto de teste, a taxa média de sucesso relativa a todos os pontos de teste e a mínima taxa de sucesso relativa a todos os pontos de teste. No que toca à nomenclatura de cada coluna, TS representa a taxa de sucesso na determinação da divisão, TSM representa a taxa de sucesso média e TSMN representa a taxa de sucesso mínima.
Tabela 8.1: Dados Estatísticos relativos aos pontos de teste.
Ponto Teste Média Erros (m) Máximo Erro (m) TSM(%) TSMN(%)
1 2,01 3,44 100 100 2 1,73 2,05 100 100 3 1,14 1,46 100 100 4 2,41 2,75 100 100 5 0,49 1,25 100 100 6 1,66 2,41 100 100 7 2,30 2,48 100 100 8 2,04 2,28 100 100 9 0,78 1,10 100 100 10 1,56 2,70 100 100 11 2,04 2,79 100 100 12 3,10 3,96 100 100 13 3,01 3,58 100 100 14 2,82 4,76 100 100 Média (m) 2,71 - -Máxmio (m) - 4,76 - -TSM(%) - - 100 -TSMN(%) - - 100
Em relação à rapidez de reação do sistema ao comutar o dispositivo emissor entre duas posições distintas, a tabela 8.2 apresenta os resultados obtidos. O tempo de reação representa o tempo que o sistema de localização demora a efetivamente afirmar que o utilizador se encontra numa posição, enquanto o tempo de primeiro indício representa o tempo que o sistema demora a calcular a primeira posição correta que pertence ao buffer de posições, tal como já explicado anteriormente. No fundo, o tempo de primeiro indício é o tempo de reação do sistema se o tamanho do buffer de posições tivesse o tamanho unitário.
Na caracterização do sistema de localização, tomou-se uma posição conservadora no que toca à precisão, de modo a caracterizar o sistema pela sua pior atuação durante os testes efetu-ados. Em relação aos tempos de reação usram-se os valores médios verificefetu-ados. Deste modo, a tabela 8.3 apresenta a caracterização do sistema no que toca à sua precisão, taxa de sucesso na determinação da divisão e no seu tempo de reação.
Analisando os resultados obtidos, primeiramente no que toca à precisão do sistema, esta, tendo em conta a tecnologia usada, nomeadamente o protocolo de comunicação WiFi, e tendo em conta o hardware utilizado, é uma precisão bastante aceitável. É de notar que é difícil encontrar uma calibração que reflita exatamente a realidade da relação entre a distância entre emissor e recetor e a força de sinal recebida. Isto porque, a própria natureza do conceito é bastante instável, uma vez que se está a falar de força do sinal, força essa que poderá facilmente
Tabela 8.2: Tempos de reação do sistema de localização na comutação entre dois pontos de teste distintos.
Percurso Tempo Reação(s) Tempo 1º Indício(s)
1-2 17,59 9,03 2-3 21,32 10,14 3-4 19,56 9,32 4-5 19,21 8,41 5-6 18,21 7,64 6-7 26,43 13,58 7-8 12,45 5,38 8-9 17,29 9,06 10-11 6,68 -11-12 7,14 -12-13 8,05 -13-14 7,78
-Tempo Reação Máximo (s) 26,43
-Tempo Reação Médio (s) 12,98
-Tempo 1º Indício Máximo (s) - 13,58
Tempo 1º Indício Médio (s) - 9,07
Tabela 8.3: Caracterização do sistema de localização. Precisão(m) - Máximo 4,7
Precisão(m) - Média 2,7
Tempo Reação(s) 13
Tempo 1º Indício(s) 9
Taxa Sucesso(%) 90
ser perturbada por objetos, tanto estáticos como móveis, constituintes do espaço. No entanto, a precisão do sistema não irá influenciar diretamente o bom funcionamento de nenhum sistema, uma vez que nenhum sistema depende da localização exata do utilizador. Porém, o sistema de localização foi desenvolvido com objetivo de ter a melhor precisão possível.
É de notar, também, que o principal objetivo do sistema de localização é a determinação da divisão onde cada utilizador se encontra, de forma a conseguir controlar de forma automática o sistema de iluminação e ventilação. Tendo isso em conta, e analisando a taxa de sucesso na determinação da divisão onde o utilizador se encontra, esta é bastante positiva, o que vai ao encontro com o objetivo principal deste sistema. A taxa de sucesso na determinação da divisão é ponto-chave do sistema de localização, uma vez que irá influenciar diretamente a performance do sistema de controlo automático da iluminação e ventilação. Um dos casos negativos do facto de a taxa de sucesso não ser exatamente 100% é o facto de o sistema de controlo da iluminação poder ligar acidentalmente a iluminação e ventilação numa divisão onde, na verdade não se encontra ninguém, o que mais tarde ou mais cedo será corrigido, se os erros na determinação da divisão representarem erros espontâneos. Caso contrário, estaríamos perante uma situação em que o sistema de iluminação e ventilação iria permanecer ligado onde não se encontra ninguém presente. No entanto, este tipo de erros não foram detetados, o que não descarta a possibilidade
de existirem e poderem acontecer.
Analisando os resultados do tempo de reação do sistema de localização, este é ligeiramente elevado. Este facto está diretamente relacionado com a taxa a que os recetores são capazes de realizar medições da força do sinal. Estes demoram aproximadamente 2 segundos a realizar todas as medições necessárias. Como a taxa de medição não é muito elevada, então também não compensa que o tempo de ciclo do algoritmo de triangulação seja demasiado pequeno, uma vez que irá estar a calcular a posição dos utilizadores várias vezes para as mesmas medições. Desta forma, os testes efetuados foram realizados para um tempo de ciclo de 1 segundo. No entanto, como já referido anteriormente, a função mais importante do sistema de controlo da iluminação e ventilação é desligar a iluminação e ventilação em divisões onde não se encontrem utilizadores há mais de um determinado tempo. Tendo isto em conta, o tempo de reação do sistema de localização não irá ter grande peso nesta função. Irá ter influência sim na função de atuar a iluminação quando detetar que utilizadores se encontram numa determinada divisão. No entanto, numa situação real, terá de ser dada sempre a possibilidade ao utilizador de conseguir atuar a iluminação manualmente.
No que toca aos testes do sistema de localização, ficou apenas um aspeto por testar, no-meadamente testar o sistema para mais do que um utilizador. Apesar de o sistema ter sido desenvolvido de modo a conseguir funcionar para mais do que um utilizador, o hardware que foi usado para executar o algoritmo de cálculo de posições não tinha memória RAM suficiente para alojar as variáveis necessárias a diversos utilizadores.
No entanto, uma vez que este projeto é uma prova de conceito, não se definiu como objetivo obrigatório o sistema de localização ser testado para vários utilizadores.
De forma geral, o sistema de localização provou o seu funcionamento, apesar de apresentar diversos pontos a melhorar, desde o hardware usado até à robustez dos algoritmos usados, para que conseguisse ser implementado e para que fosse 100% fiável.
8.2 Sistema de Controlo Automático da Iluminação e Ventilação
O principal objetivo deste projeto é o controlo automatizado dos sistemas de iluminação e ventilação através da deteção da presença de utilizadores nas diversas áreas de interesse, detetada através de um sistema de localização baseada em sinal WiFi desenvolvido para este propósito.
No entanto, o sistema de localização não foi implementado no terreno. Dessa forma, não fa-ria sentido implementar no terreno o sistema de controlo automático da iluminação e ventilação. O funcionamento do controlo da iluminação e ventilação foi simulado na aplicação WEB do projeto através de um conjunto de LED’s indicados no mapa das instalações, tal como representa a Figura 8.3. No entanto, como já referido anteriormente, foi possível o controlo da iluminação
O controlo da iluminação e ventilação foi testado com base em dois aspetos: verificação da rapidez de atuação da iluminação e ventilação quando um utilizador entra numa divisão de interesse e verificação de que a iluminação e ventilação é desligada quando se ausentarem utili-zadores na divisão de interesse há mais de trinta segundos.
Analisando o controlo da iluminação relativamente à rapidez de atuação, foram realizados diferentes testes em que se cronometrou o tempo entre o momento em que o utilizador entrou numa divisão de interesse e o momento em que a iluminação e ventilação nessa divisão foi ativada.
A tabela 8.4 apresenta os resultados obtidos, resultados esses que representam o tempo que o sistema de controlo da iluminação e ventilação demorou a ativar desde o momento em que o
Figura 8.3: Página de monitorização da posição dos utilizadores, em modo mapa, e controlo automático/manual dos sistemas de iluminação e ventilação, da aplicação WEB.
utilizador entrou numa determinada divisão de interesse.
Como já foi referido anteriormente, o sistema de localização pode ser parametrizado na aplicação WEB. Um dos parâmetros que influencia diretamente a taxa de atualização do sistema é o parâmetro NR POSITIONS, que influencia o tamanho do buffer de posições. Este Buffer, entre outras informações, possui a divisão onde o utilizador se encontra. A divisão é analisada a cada iteração e apenas se todos os elementos forem iguais, o sistema se prenunciará sobre a posição a posição do utilizador. Para esta sequência de testes este parâmetro foi definido com o valor 3.
Tabela 8.4: Tempos de reação do sistema de controlo da iluminação e ventilação. Divisão Tempo Reação(s)
1 13,01 2 6,24 3 15,63 5 7,59 100 10,68 200 11,02 8 11,87 9 13,67 80 12,24 Média 11,21 Máximo 15,63
Ao princípio é de esperar que o sistema apresente um atraso relativamente ao momento ideal de atuação da iluminação. Isto deve-se a diversos fatores. Um dos fatores é a taxa a que os recetores WiFi do sistema de localização conseguem realizar as medições da força do sinal WiFi. Esta taxa é de aproximadamente um set de medições por segundo. Outro fator é o facto de o sis-tema de localização usar um buffer de medições de sinal e usar como medição real a média desse
buffer, com o objetivo de atenuar variações bruscas nas medições. Este fator faz com que a taxa de atualização do sistema diminua. O último fator é o facto do sistema de localização usar uma técnica de atenuação de incertezas, isto é, o sistema de localização só afirmará que um determi-nado utilizador está presente numa determinada divisão se o sistema determinar que o utilizador está presente nessa divisão durante 5 ciclos consecutivos de cálculo. Caso contrário o sistema torna-se apático e afirma que o utilizador se encontra na divisão anteriormente determinada.
Desta forma, a média de tempo de atuação dos sistemas de iluminação e ventilação logo que um utilizador entre numa divisão de interesse é de cerca de 11 segundos.
No entanto, como já referido anteriormente, foi usada uma técnica que permitiu reduzir o tempo de atuação dos sistemas de iluminação e ventilação, quando um utilizador entra numa zona de interesse e que, permitiu evitar casos em que os sistemas de iluminação ventilação eram desligados por erro do sistema de localização. Essa técnica baseia-se num algoritmo de reconhe-cimento facial geral que deteta faces humanas, detetando a presença de utilizadores nas divisões de interesse das instalações. O princípio de funcionamento do algoritmo é em tudo semelhante ao algoritmo utilizado para o reconhecimento facial de uma face específica. A única diferença é o facto de não ter sido necessário realizar qualquer tipo de treino, uma vez que foi usado o ficheiro cascade já treinado pela equipa de desenvolvimento da biblioteca OpenCV. A Figura 8.4 representa as deteções possíveis usando a técnica de reconhecimento facial, nomeadamente deteção de face frontal e deteção de face em perfil, representadas pelas cores azul e verde, res-petivamente.
Figura 8.4: Deteções por parte da técnica de reconhecimento facial na deteção da presença de utilizadores nas divisões de interesse.
Esta técnica foi, portanto, testada numa das divisões das instalações, tendo sido colocada uma câmara que conseguisse cobrir ao máximo a área da divisão e cronometrando o tempo de atuação dos sistemas de iluminação e ventilação, num total de cinco repetições, a partir do momento em que um utilizador entrasse nessa divisão.
O resultados são apresentados na tabela 8.5.
Tabela 8.5: Tempos de reação do sistema de controlo da iluminação e ventilação usando a técnica de reconhecimento facial.
Repetição Tempo Reação(s)
1 5,70 2 4,97 3 4,67 4 5,11 5 4,76 Média 5,04 Máximo 5,70
controlo da iluminação e ventilação com e sem técnica de reconhecimento facial. No entanto, era de esperar que os resultados fossem melhores, devendo-se ao dispositivo que processa as imagens adquiridas. Este dispositivo, nomeadamente um Raspberry Pi 3B, apesar da sua versa-tilidade, não possui um grande poder computacional. Para além disso, o ficheiro de treino criado pela equipa de desenvolvimento da biblioteca OpenCV é bastante exigente. No entanto, de forma geral, o uso desta técnica permitiu uma melhoria da reação do sistema em sensivelmente 6 segundos, representado um ponto bastante positivo.
Analisando o controlo da iluminação, nomeadamente na desativação da iluminação e venti-lação quando não se encontra nenhum utilizador numa determinada divisão de interesse, há mais de trinta segundos, este comportou-se de forma bastante eficaz e fiável. Este comportamento era previsível, uma vez que a essência do controlo é também bastante simples. No entanto, é fácil prever situações em que o sistema de controlo poderá falhar, mas que não foram detetadas. Den-tro destas situações, destacam-se a situação em que um utilizador está a entrar numa divisão de interesse no momento em que o sistema de controlo está a desativar a iluminação e ventilação nessa divisão e a situação em que um utilizador está presente numa divisão de interesse, mas o sistema de localização poderá falhar e afirmar que este se encontra na divisão adjacente.
Todos estes problemas poderão ser resolvidos adicionando ao algoritmo de controlo alguma inteligência e previsibilidade. Como exemplo, o sistema de controlo poderia antecipar-se à localização do utilizador, ativando o sistema de iluminação em divisões onde se preveja que o utilizador irá entrar.
No entanto, não se definiu esta inteligência e previsibilidade como um objetivo do sistema de controlo.
Para além disso, a funcionalidade mais importante do sistema de controlo da iluminação e ventilação é, sim, desativar a iluminação e ventilação quando não se encontrar ninguém nas divisões de interesse há mais de 30 segundos. Esta é a funcionalidade que permite a redução de gastos energéticos. Numa situação real, teria de ser dada a possibilidade ao utilizador de ele próprio conseguir ligar a iluminação e a ventilação, uma vez que um tempo médio de 5 segundos até que a iluminação seja ativado é um tempo ainda considerável.
8.3 Sistema de Controlo de Presenças
Como já referido anteriormente, o sistema de controlo de presenças surgiu como uma das