O Smart Place foi proposto em sua versão inicial por (SOARES et al., 2017) com o
objetivo de controlar aparelhos de ar condicionado, por se tratar do equipamento com maior consumo de energia. O principal objetivo era economizar energia elétrica com a otimização do uso desses aparelhos em salas da UFRN.
O sistema resultante do trabalho proposto foi dividido em dois níveis:
• Um dispositivo físico composto por um Raspberry Pi, com sensores de movimento, temperatura, umidade, uma câmera, um emissor infravermelho para controlar os aparelhos de ar condicionado e ainda uma estrutura para abrigar o circuito interno e todos os componentes;
• Um sistema Web centralizado, que comporta módulos de interação com o usuário, com os dispositivos, e uma integração com o Orion Context Broker, responsável por manter o contexto das entidades e estender as informações para outras aplicações, como é o caso GEBEM (SILVA, 2017), uma aplicação conectada ao Orion que é
responsável por manter informações de consumo de energia dos aparelhos de ar condicionado monitorados e controlados pelo Smart Place e fornecer uma API para acesso a essas informações.
Figura 6: Arquitetura do Smart Place proposta por (SOARES, 2017)
O funcionamento do sistema se dá a partir do dispositivo e foram desenvolvidas duas versões de operação. A versão simples executa em um único fluxo: Afere dados de tem- peratura e umidade do ambiente a cada cinco minutos; Verifica o sensor de movimento
30 interruptamente; Caso seja percebido movimento e o aparelho de ar condicionado se en- contre desligado, o mesmo é acionado; Caso o aparelho já esteja ligado, tenha transcorrido quinze minutos sem ser detectado movimento e não haja reserva marcada para a sala nos próximos 15 minutos, o ar condicionado é desligado; A versão com a adição da câmera apresenta o método de detecção utilizando Single Shot Detectors(SSD) e a network Mo- bileNets. SSD é um método para detecção de objetos, usando deep learning, desenvolvido pela Google. A técnica foi usada para contar o número de humanos presentes em fra- mes capturados do ambiente e incrementar a decisão da presença de pessoas usando na versão simples. A arquitetura do Smart Place pode ser visualizada na Figura 6 e os pro- dutos de hardware resultantes são apresentados na Figura 7, a qual são exibidos o projeto tridimensional da estrutura portadora (Figura 7a) e o protótipo (Figura 7b).
(a) Estrutura portadora (b) Protótipo Figura 7: Artefatos apresentados por (SOARES, 2017)
Após a proposição do Smart Place por (SOARES et al., 2017) e validação dos seus
benefícios em um laboratório, foi iniciada sua implantação em salas de aulas. Primeiro, quando estava sendo instalado o 1° dispositivo do Smart Place, já fazendo uso da estru- tura portadora (Figura 7a), foi constatado a problemática de múltiplas versões de códigos, que no instante eram as duas já citadas, devido a versão específica para uso da câmera. Foi então definido um arquivo de configuração, descrito em YAML, por se tratar de uma linguagem mais simples. Nesse arquivo foram descritas informações do local de instala- ção, a API utilizada para consultar horários marcados, se utilizava câmera ou não, os identificadores dos sensores, o modelo do aparelho de ar condicionado e a temperatura padrão indicada para a sala. Com essa descrição já era possível instalar em outras salas com mesmas características, modificando-se apenas o arquivo de descrição. Essa descrição pode ser visualizada na Figura 8.
Dado esse início, o arquivo de configuração foi evoluindo à medida que novos desafios tornavam-se evidentes, tais como diferente quantidade e modelos de aparelhos por sala e variadas dimensões das salas, de forma que seria impossível controlar salas maiores somente com um dispositivo devido ao curto alcance do sensor infravermelho.
31
Figura 8: Primeira versão de configuração da sala 3D6
Os desafios identificados durante a evolução do Smart Place foram importantes no direcionamento do estudo atual. Além disso, a preocupação em desenvolver uma solução de IoT que se aplique ao contexto de cidades inteligentes foram pontos chave para formulação de dois dos objetivos gerais do presente trabalho. O primeiro em definir uma arquitetura que promova interoperabilidade de sistemas de IoT com outras soluções, fomentando a extensibilidade aplicada no contexto de cidades inteligentes e o segundo relacionado a concepção de uma política que unifique a linguagem de descrição de ambientes, dos seus recursos e de ações necessárias para o monitoramento e controle desses recursos.
32
3
Trabalhos relacionados
Na literatura existe uma grande quantidade de trabalhos que buscam aplicar sistemas de controle para tornar ambientes mais inteligentes, reduzir o desperdício de energia ou conferir conforto aos seus ocupantes. Este capítulo apresenta alguns desses trabalhos, relacionando-os com a proposta do presente trabalho.
O sistema elaborado por (SILVA; XAVIER; SILVA, 2016) consiste em uma ferramenta
inteligente para automatizar o controle e monitoramento térmico de laboratórios de aná- lises químicas a partir de uma rede de sensores. O trabalho aborda algoritmos, como k-Nearest-Neighbor (k-NN ), para classificação de dados e o elemento principal é o Cen- tralizador, um hardware dedicado e construído a partir de microcontroladores ATMEGA que irá coletar todos os dados e compartilhar através de um enlace Wi-Fi para um banco de dados remoto.
Outra solução preocupada com o monitoramento de recursos é o GREat Data Center (GDC), (BRAGA et al., 2017). Esse sistema de monitoramento em IoT busca resolver
alguns dos principais problemas enfrentados no monitoramento de ambientes de centros de dados. A arquitetura do GDC é composta por quatro elementos principais: Sensores, Gateway, Cloud (banco de dados conectado a aplicação Web) e aplicativo para dispositivos móveis. Os dados aferidos pelo sensores são transmitidos através do protocolo ZigBee para um microcomputador BeagleBone (dispositivo semelhante ao Raspberry Pi), que exerce a função de gateway, armazenando os dados coletados no próprio dispositivo e retransmitindo para uma servidor em nuvem. Na infraestrutura de nuvem é realizado o processamento e armazenamento de forma escalável, suprindo questões da segurança e controle de acesso. Após o processamento dos dados, as informações geradas são fornecidas aos usuários através do aplicativo, desenvolvido para a plataforma Android.
Visando também o controle dos recursos monitorados, (SABEL et al., 2017) apresentam
um protótipo capaz de controlar equipamentos eletrônicos pela rede. O principal compo- nente de hardware é o módulo ESP8266EX. O protótipo atua de forma passiva conectado
33 a um sistema gerenciador via WebSocket que de acordo com os valores aferidos pelos sensores, atua sobre o ambiente. O sistema de hardware corresponde a um componente único e também é capaz de aferir o consumo energético de forma não invasiva, porém, assumindo valores para a tensão da rede elétrica.
O trabalho realizado por (RIO et al., 2018) buscou teorizar a aplicação de um sistema
baseado em IoT visando a melhoria no consumo de energia elétrica em instituições de ensino. O trabalho adotou o conceito de Fog Computing como meio facilitador de geren- ciamento, vista como extensão de uma nuvem para a borda da rede, objetivando com isso diminuir a latência e o consumo de banda de rede.
Há também as pesquisas voltadas para o controle e monitoramento de aparelhos de ar condicionado que objetivam o conforto humano, além da economia de energia, como observado por (Wang; Dasgupta, 2016). No sistema desenvolvido é apresentado um sistema
central que pode resfriar previamente salas de um prédio antes que os ocupantes voltem e mantenham os níveis de conforto com um custo de energia reduzido. O trabalho usa para controlar a temperatura dos ambientes conceitos de programação quadrática convexa e modelos de regressão linear, que são aplicados nos dados obtidos dos sensores de tempe- ratura distribuídos no local de instalação. A viabilidade e eficácia da solução se baseiam em resultados coletados de cenários experimentais e simulados.
Os trabalhos abordados apresentam conceitos interessantes no contexto estudado, (RIO et al., 2018) apresentaram um estudo sobre o assunto, mas apoiou o trabalho so-
mente na questão de consumo energético e no uso de Fog Computing, sem se preocupar com quaisquer outras problemáticas que envolvem uma implementação real do sistema. Já (SABEL et al., 2017) apresentaram um protótipo robusto para atuação sobre os equipamen- tos elétricos, porém, o equipamento é completamente dependente do sistema gerenciador, em situação de perda de conexão o sistema ficaria inutilizável, e mesmo que fosse reesta- belecida a conexão, os dados aferidos pelos sensores seriam perdidos.
A proposta de uma rede de sensores conectadas a um módulo central de (SILVA; XAVIER; SILVA, 2016) fornece uma boa descrição do processo de agrupamento e de clas-
sificação dos dados aferidos, porém não esclarece qual é o papel de fato do centralizador (se é somente receber os dados dos sensores) e onde esses processos de inteligência arti- ficial ocorrem, não mencionando também em que momento se dá o controle dos ativos (aparelhos de ar condicionado e umidificadores). Em (Wang; Dasgupta, 2016) também é
proposto o módulo central e inteligente, em que o sistema possibilita controlar inúmeros aparelhos de ar condicionado em salas com grandes dimensões de aparelhos de mesmas
34 características e, apesar de a economia de energia ser um dos objetivos, o foco do trabalho é a comodidade dos ocupantes. No caso do GDC (BRAGA et al., 2017), a escolha por usar
módulos ZigBee torna os dispositivos locais independentes de conexão com a Internet na comunicação com o gateway, o que constitui um ponto interessante do sistema. Contudo, o BeagleBone como um gateway aparenta ser subutilizado, tendo em vista que ele não atua em nenhum momento sobre os equipamentos de climatização do centro de dados.
Em geral, os sistemas apresentados visam apresentar uma economia real de energia elétrica, propondo soluções que minimize a necessidade de intervenção manual e que fun- cione aplicada a um único caso específico. Todavia, algumas questões não são respondidas de forma unânime por esses trabalhos:
Q1: O que ocorreria se um recurso do ambiente monitorado fosse substituído?
Q2: Quantas diferentes versões de software e hardware precisariam ser desenvolvidas para atender a todas as variações de ambientes?
Q3: Como é realizado o gerenciamento e manutenção das unidades de hardware? Q4: Caso a unidade de hardware esteja desconectada da plataforma central, o sistema
continuaria funcionando?
Q5: A infraestrutura desenvolvida visa a integração das soluções desenvolvidas com ou- tras aplicações?
Essas questões foram consideradas no desenvolvimento do Smart Place e serão discutidas na Capítulo 5, relacionando-as com os objetivos do presente trabalho.
35
4
Smart Place
2.0
O Smart Place é composto por módulos de hardware e software. Apesar de o hardware estar relacionado a componentes físicos do sistema, que correspondem ao dispositivo que é instalado para controlar os recursos dos ambientes, há também um sistema de software que é executado em cada dispositivo. Para apresentar a nova versão do Smart Place que este trabalho propõe, será abordada a arquitetura geral de todos os componentes que envolvem o Smart Place, desde os módulos específicos até módulos genéricos instanciados dos GEs FIWARE.
Após a visão geral da composição do sistema, será dado foco na implementação do hardware, que inclui o processo de montagem, a arquitetura do software desenvolvido para executar de forma embarcada e o mecanismo de descrição de política para configurar os dispositivos. Posteriormente será apresentado como se dá o funcionamento do Smart Place em diferentes cenários após a instalação.