Curso UIMP: Redes de Sensores


La mañana de hoy en el curso de la UIMP ha estado dedicada a las redes de sensores y sus aplicaciones. En la primera sesión se expuso la teoría y en la segunda sesión se hizo una serie de demostraciones. La charla y la parte práctica ha corrido a cargo de Paulina Tarrío Alonso del Grupo de Procesado de Datos y Simulación (GPDS) de la Universidad Politécnica de Madrid.

Las redes de sensores son un componente esencial de los sistemas de inteligencia ambiental. Permiten obtener datos del entorno que constituyen los datos de contexto necesarios para que los dispositivos de computación ubicua hagan su labor y el usuario pueda interactuar con el sistema sin ser consciente de la tecnología subyacente.

Las redes de sensores están formadas por un gran número de nodos desplegados por el entorno (incluso sobre el mismo usuario) capaces se medir, almacenar, procesar y transmitir todo tipo de información (temperatura, presión, humedad, aceleración, parámetros biométricos como concentración de glucosa en sangre, ritmo cardíaco, etc.) Los nodos tienen una serie de características como lo de ser pequeños y baratos, con recursos limitados, de bajo consumo (o con una limitación de consumo), que realizan su comunicación a través de tecnologías inalámbricas y que tienen capacidad de autoorganizarse y autoconfigurarse.

El tipo de red que forman es el de una red adhoc fuertemente conectada (meshed) no hay ningún control central de la red y los algoritmos de encaminamiento son capaces de enrutar la información al destino, generalmente un nodo especial llamado gateway que conecta con redes externas en las cuales están las estaciones de trabajo o las aplicaciones que hacen uso de la información recogida. Otro aspecto importante a considerar es el de la seguridad (tanto desde el punto de vista de autorización como de protección de la información transmitida y/o almacenada, p.e., en el caso de datos biométricos de pacientes)

Se repasó un poco de historia de las redes de sensores. El principio se remonta a la Inglaterra de la segunda guerra mundial, que construyó una red de radares, ChainHome, que permitía combinando todas las señales que proporcionaban, localizar y determinar el rumbo de los aviones alemanes enemigos que se acercaban para realizar sus bombardeos. El sistema de boyas llamado SOSUS puestas por los EEUU en la época de la Guerra Fría en la línea que va desde Canadá al Reino Unido, pasando por Islandia, con el fin de detectar el paso de submarinos de la Unión Soviética es otro hito. El sistema NORAD puesto en Canadá para prevenir la invasión de la Unión Soviética por el norte es otro ejemplo de radares distribuidos. Finalmente se cita el proyecto DSN (Distributed Sensor Networks) en los años 80.

La evolución actual de los sensores sigue a la evolución de la tecnología microelectrónica utilizada para su implementación. Cada vez se utilizan circuitos integrados más complejos y mayor integración de sensores de todo tipo. El MIT en el año 2003 calificó a las redes de sensores como la primera de la 10 tecnologías emergentes que podrían cambiar el mundo (supongo que también estaría la nanotecnología)

Se reprodujo un vídeo de Cogent sobre el uso de redes de sensores en la exploración de un planeta del sistema solar, marte. En el vídeo se podía ver cómo los sensores se introducían en esferas que luego eran soltadas desde un satélite a la superficie del planeta donde se abrían antes de caer a la superficie y esparcían una miriada de sensores. Estos iban equipados con una cámara multiobjetivo a semejanza de los ojos de los insectos y multitud de sensores capaces de determinar la composición de suelo y aire y las condiciones atmosféricas en el punto donde se clavaban. La información recogida era transmitida entre ellos y hacia un satélite a través de haces de luz láser. Tras ver la impresionante y futurista aplicación, se pasó a repasar los fundamentos de las redes de sensores.

Como ya se mencionó anteriormente las redes están formadas por una topología meshed de nodos y un gateway (en redes pequeñas se puede dar el caso de una red en estrella con el nodo central en el papel de gateway) Cada nodo tiene capacidad de medir, almacenar, procesar y transmitir la información. Estos nodos se suelen llamar motes (colectivamente smart dust)

Se pusieron fotografías (transparencia 14) de motes y gateways de diversos fabricantes como ejemplo de lo que se puede encontrar uno en el mercado: BTNode, SunSpot (me suena!), Mica2, MicaZ, Cricket, Imote2, IRIS, TelosB. También se mostraron modelos de pasarela (gateway): MIB510, 520, 600, con diversas capacidades de interconexión a redes fijas (Internet) o celulares.

Los componentes que forman parte de los motes son: fuente de alimentación, microprocesador, módulo de comunicaciones y sensores (transductores de una magnitud física o biológica a una corriente o voltaje eléctrico) Estos últimos pueden ser un elemento externo no integrado en el mote o una placa de adquisición de datos donde se conectan multitud de sensores.

En cuanto a la manera que tienen de interconectarse los motes, las topologías en estrella con la pasarela como nodo central se suelen dar en redes pequeñas como las que se tienen en redes personales (PANs) y corporales (BANs)

Las tecnologías inalámbricas de comunicación más utilizadas son: ZigBee, UWB, Bluetooth, RFID y Wifi, teniendo preferencia aquellas capaces de transmitir un número significativo de información (adecuada a la aplicación) con el menor consumo de recursos posibles y al menor coste posible (i.e su implementación de nivel 1 y 2 sea barata) En todas las tecnologías inalámbricas empleadas pero en especial en Zigbee el consumo de energía es monitorizado y gestionado a todos los niveles OSI. En el nivel de red se suelen utilizar protocolos de encaminamiento que permiten optimizar la ruta a partir del conocimiento de la posición geográfica de los nodos (!) El consumo está determinado también por los periodos de actividad (wake-up) e inactividad (sleep) de los motes.

Las aplicaciones de las redes de sensores son casi infinitas: militares, medioambientales, médicas, en el hogar, industriales, turísticas. Se pueden clasificar en: monitorización continua, monitorización basada en eventos, localización y seguimiento, aplicaciones híbridas. Se citaron algunos ejemplos reales de esos tipos: monitorización continua de las condiciones ambientales de las aguas de la gran barrera de coral australiana; monitorización de la actividad sonora y sísmica en la faldas de un volcán (reventador) como monitorización por eventos; localización y seguimiento de manadas de cebras en Kenia con sensores de posición por GPS, acelerómetros y sensores de parámetros fisiológicos de los animales; monitorización de víctimas en zonas de desastre con una clasificación automática de las mismas por colores y su seguimiento con alertas ante cambios a peor (proyecto CodeBlue de la Universidad de Hardvard)

Seguidamente la ponente se centró en el problema de la localización en las redes de sensores. Es un tema importante por cuanto la información de la localización de los nodos es vital para los algoritmos de encaminamiento y para localizar la información proporcionada por los sensores. ¿Cómo se hace?

Se utilizan las técnicas que se han comentado en días anteriores: GPS, infrarrojos, ultrasonidos, radio (RSS: received signal strength (huella de potencia), TOA (time of arrival), AOA (angle of arrival)) De todas ellas las técnicas radio, en especial, RSS son las más utilizadas. Esto se debe a que se emplea el mismo hardware de RF sin necesidad de añadir nada (como ocurre en el GPS)

Las técnicas RSS pueden ser:

(1) mapa de potencia, con dos fases: calibración en la que se marcan puntos con los valores de potencia recibida respecto a balizas o nodos fijos en la red; localización, en la que se comparan los valores obtenidos por un nodo móvil en una posición con los almacenados de la calibración y se estima el punto donde se encuentra)

(2) modelo de propagación, en los que se determinan las características del entorno donde se desarrollan las comunicaciones entre nodos mediante una función de la medida (potencia recibida, tiempo de vuelo de la señal, ángulo con la que llega la señal) y distancia y se transforman las medidas tomadas directamente a valores de posición. El multitrayecto, las interferencias y el ruido son dificultades a superar en la determinación de un modelo de propagación preciso.

Los cálculos matemáticos de posicionamiento circular e hiperbólico se muestran de forma simplificada. Son cálculos matriciales de problemas de minimización que se resuelven mediante algoritmos iterativos de gradientes o por mínimos cuadrados linearizando el problema.

4 comentarios en “Curso UIMP: Redes de Sensores

  1. Finalmente hicimos en la segunda sesión de la mañana una serie de demostraciones de redes de sensores con la plataforma de crossbow con motes, sensores (temperatura, luz, presión, acelerómetros, humedad), estación base, tarjeta de adquisición de datos con puerto serie y software de programación basado en TinyOS y NesC.

    Primero se hizo un ejemplo de programación de un mote individual, de un contador con el manejo de los leds de colores de que dispone. Para ello se utilizó el entorno de desarrollo proporcionado por la plataforma, con el programa contador y un crosscompiler y la carga del binario del programa a la memoria flash de la placa conectada al puerto serie del portátil.

    Lo segundo fue programar un contador y un envío de la cuenta a otro mote, que era programado con un programa de recepción de la cuenta y manejo correspondiente de sus leds. Comprobamos que se transmitía la información entre ellos. Nos alejamos con el receptor del emisor hasta salir fuera de la clase para ver el alcance de la transmisión. Vimos que poco después de salir de aula la conexión se interrumpía. Esto sucedía en cualquier caso si cerrábamos la puerta del aula.

    Lo tercero fue programar varios motes con diversos sensores conectados a los mismos y la utilización de un mote que hacía de gateway (estación base) recogiendo las medidas de los demás, conectado sobre la placa de adquisición de datos conectada por el puerto serie al portátil y pasándoselas a un programa sniffer corriendo en el portátil que logeaba los mensajes recibidos y permitía obtener gráficas de las medidas en tiempo real que se iban recibiendo. Conseguimos ver la variación de ciertos sensores: temperatura, humedad, luminosidad; aunque NO de otros como los de presión y los acelerómetros.

    Lo último fue lo más espectacular. Cogimos seis motes y los programamos para emitir una señal regular. Y cogimos un séptimo que recogía la señales de esos seis y la enviaba a la estación base (gateway) que a su vez lo alimentaba a un programa de matlab que hacía los cálculos de posicionamiento matriciales (que hemos comentado anteriormente, aunque no comentó si era el hiperbólico o circular) Medimos la posición relativa de los motes y lo metimos en el programa de matlab. Luego colocamos el mote móvil en posiciones dentro y fuera de la rejilla formada por los otros seis. Conseguimos que el programa de matlab, con algunas modificaciones en los parámetros de las posiciones de los motes de localización que diferían de los del laboratorio de la ponente, determinara más o menos la posición correcta del mote móvil.

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