IoT Prism Lab
Research Lab at University of Bologna
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Theses
2019 |
Martinelli, Paride Droni e sensori low-power per applicazioni IoT di monitoraggio: una valutazione sperimentale. Masters Thesis 2019. Abstract | Links | BibTeX | Tags: DRONI, IEEE, IEEE 802.15.4, Internet of Things, IoT, sensori, UAV @mastersthesis{amslaurea17496, title = {Droni e sensori low-power per applicazioni IoT di monitoraggio: una valutazione sperimentale.}, author = {Paride Martinelli}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/17496}, year = {2019}, date = {2019-01-01}, abstract = {Stiamo vivendo in un mondo popolato da oggetti intelligenti chiamato Internet Of Things. Un mondo popolato da oggetti digitali di piccole dimensioni, capaci di raccogliere una grandissima quantità di dati, di elaborarli e di creare da essi intelligenza. Uno dei principali utilizzi della tecnologia LPWAN è in agricoltura con la smart agriculture. Ogni singola fase della produzione agricola potrebbe essere migliorata ed agevolata dalle nuove tecnologie: dalla gestione del suolo, alla minimizzazione del consumo di acqua; dalla protezione delle piante; fino ad arrivare alla salute degli animali e all’automazione degli allevamenti. È proprio dalla smart agriculture, e in generale dagli scenari outdoor, che prende spunto questo progetto di tesi. Infatti questo progetto si basa su un’analisi qualitativa di una rete wireless composta da sensori. Per effettuare le analisi si è utilizzato un ambiente simulato implementato in OMNET++.}, keywords = {DRONI, IEEE, IEEE 802.15.4, Internet of Things, IoT, sensori, UAV}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } Stiamo vivendo in un mondo popolato da oggetti intelligenti chiamato Internet Of Things. Un mondo popolato da oggetti digitali di piccole dimensioni, capaci di raccogliere una grandissima quantità di dati, di elaborarli e di creare da essi intelligenza. Uno dei principali utilizzi della tecnologia LPWAN è in agricoltura con la smart agriculture. Ogni singola fase della produzione agricola potrebbe essere migliorata ed agevolata dalle nuove tecnologie: dalla gestione del suolo, alla minimizzazione del consumo di acqua; dalla protezione delle piante; fino ad arrivare alla salute degli animali e all’automazione degli allevamenti. È proprio dalla smart agriculture, e in generale dagli scenari outdoor, che prende spunto questo progetto di tesi. Infatti questo progetto si basa su un’analisi qualitativa di una rete wireless composta da sensori. Per effettuare le analisi si è utilizzato un ambiente simulato implementato in OMNET++. |
2018 |
Traini, Stefano Step-App: Progettazione e implementazione di un sistema di localizzazione indoor basato su sensor fusion Masters Thesis 2018. Abstract | Links | BibTeX | Tags: android, INDOOR, indoor localization, localizzazione, localizzazione indoor, Pedestrian Dead Reckoning, sensor fusion, sensori, sistema, WiFi, WiFi-Fingerprinting @mastersthesis{amslaurea15422, title = {Step-App: Progettazione e implementazione di un sistema di localizzazione indoor basato su sensor fusion}, author = {Stefano Traini}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/15422}, year = {2018}, date = {2018-01-01}, abstract = {Grazie al rapido avanzamento delle nuove tecnologie si è posta sempre più attenzione sui servizi di localizzazione. Tuttavia, data la natura fisica dei segnali emessi, i sistemi di geolocalizzazione tradizionali non riescono ad attraversare ostacoli come le mura degli edifici. StepApp è un sistema di localizzazione indoor, scalabile e a basso costo, che fonde la tecnica WiFi-Fingerprinting (basata sugli RSS provenienti dagli Access Point) e Pedestrian Dead Reckoning (basata sui sensori inerziali dello smartphone) al fine di migliorare l'accuratezza del posizionamento all'interno degli edifici. Lo scopo di StepApp è anche quello di fornire al suo interno tre differenti algoritmi di localizzazione tramite WiFi e quattro differenti modalità di localizzazione tramite sensori e in ultimo di inglobare cinque algoritmi di fusione delle due tecniche. Il sistema è stato testato in due differenti ambienti indoor con diverse caratteristiche e dall'analisi dei dati si sono registrati ottimi risultati in termini di accuratezza, raggiungendo una precisione media nella localizzazione superiore al 90% per quasi tutti gli algoritmi di fusione.}, keywords = {android, INDOOR, indoor localization, localizzazione, localizzazione indoor, Pedestrian Dead Reckoning, sensor fusion, sensori, sistema, WiFi, WiFi-Fingerprinting}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } Grazie al rapido avanzamento delle nuove tecnologie si è posta sempre più attenzione sui servizi di localizzazione. Tuttavia, data la natura fisica dei segnali emessi, i sistemi di geolocalizzazione tradizionali non riescono ad attraversare ostacoli come le mura degli edifici. StepApp è un sistema di localizzazione indoor, scalabile e a basso costo, che fonde la tecnica WiFi-Fingerprinting (basata sugli RSS provenienti dagli Access Point) e Pedestrian Dead Reckoning (basata sui sensori inerziali dello smartphone) al fine di migliorare l'accuratezza del posizionamento all'interno degli edifici. Lo scopo di StepApp è anche quello di fornire al suo interno tre differenti algoritmi di localizzazione tramite WiFi e quattro differenti modalità di localizzazione tramite sensori e in ultimo di inglobare cinque algoritmi di fusione delle due tecniche. Il sistema è stato testato in due differenti ambienti indoor con diverse caratteristiche e dall'analisi dei dati si sono registrati ottimi risultati in termini di accuratezza, raggiungendo una precisione media nella localizzazione superiore al 90% per quasi tutti gli algoritmi di fusione. |
Gimelli, Gabriele Studio e valutazione sperimentale di tecniche di sincronizzazione per reti di sensori 6LoWPAN Masters Thesis 2018. Abstract | Links | BibTeX | Tags: 6LoWPAN, Contiki, Delay Measurement Time Synchronization, DMTS, Flooding Time Synchronization Protocol, FTSP, Lightweight Tree-based Synchronization, LTS, Mini-Sync, MS, PCS, Probabilistic Clock Synchronization, RBS, Reference Broadcast Synchronization, Rete, sensori, Sincronizzazione temporale, ST, Time Synchronization, Timing-sync Protocol for Sensor Network, Tiny-Sync, TPSN, TS, Wireless, Wireless Sensor Network, WSN @mastersthesis{amslaurea15434, title = {Studio e valutazione sperimentale di tecniche di sincronizzazione per reti di sensori 6LoWPAN}, author = {Gabriele Gimelli}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/15434}, year = {2018}, date = {2018-01-01}, abstract = {I recenti progressi nella tecnologia applicata alla produzione dei system-on-a-chip hanno permesso lo sviluppo di piccoli dispositivi per il rilevamento a basso costo, a bassa potenza e multifunzione, che sono in grado di svolgere attività quali il rilevamento, l'elaborazione dati e la comunicazione. Una rete di sensori wireless (WSN) è una rete distribuita che consiste, in generale, di un gran numero di nodi di sensori, densamente distribuiti su un'ampia area geografica per tracciare un determinato fenomeno fisico. Le reti di sensori wireless sono oggigiorno utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni come quelle mediche, industriali, militari, ambientali, scientifiche e in reti domestiche. In tutte queste applicazioni, la sincronizzazione temporale è un componente molto importante di una rete di sensori wireless, come del resto in ogni sistema distribuito. Questa tesi ha come scopo principale lo studio dei protocolli esistenti che consentono di risolvere il problema della sincronizzazione tra i nodi di una rete wireless, analizzando in particolare le tecniche TPSN e FTSP. Queste tecniche sono poi state implementate all'interno di una rete wireless di sensori 6LoWPAN già esistente, osservandone poi le performance tramite una serie di test effettuati tramite l'utilizzo della rete all'interno di un ambiente reale.}, keywords = {6LoWPAN, Contiki, Delay Measurement Time Synchronization, DMTS, Flooding Time Synchronization Protocol, FTSP, Lightweight Tree-based Synchronization, LTS, Mini-Sync, MS, PCS, Probabilistic Clock Synchronization, RBS, Reference Broadcast Synchronization, Rete, sensori, Sincronizzazione temporale, ST, Time Synchronization, Timing-sync Protocol for Sensor Network, Tiny-Sync, TPSN, TS, Wireless, Wireless Sensor Network, WSN}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } I recenti progressi nella tecnologia applicata alla produzione dei system-on-a-chip hanno permesso lo sviluppo di piccoli dispositivi per il rilevamento a basso costo, a bassa potenza e multifunzione, che sono in grado di svolgere attività quali il rilevamento, l'elaborazione dati e la comunicazione. Una rete di sensori wireless (WSN) è una rete distribuita che consiste, in generale, di un gran numero di nodi di sensori, densamente distribuiti su un'ampia area geografica per tracciare un determinato fenomeno fisico. Le reti di sensori wireless sono oggigiorno utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni come quelle mediche, industriali, militari, ambientali, scientifiche e in reti domestiche. In tutte queste applicazioni, la sincronizzazione temporale è un componente molto importante di una rete di sensori wireless, come del resto in ogni sistema distribuito. Questa tesi ha come scopo principale lo studio dei protocolli esistenti che consentono di risolvere il problema della sincronizzazione tra i nodi di una rete wireless, analizzando in particolare le tecniche TPSN e FTSP. Queste tecniche sono poi state implementate all'interno di una rete wireless di sensori 6LoWPAN già esistente, osservandone poi le performance tramite una serie di test effettuati tramite l'utilizzo della rete all'interno di un ambiente reale. |
2017 |
Rondelli, Marco Studio di sistemi di posizionamento inerziale tramite sensori su smartphone Masters Thesis 2017. Abstract | Links | BibTeX | Tags: accelerometro, accelerometro lineare, algoritmo, android, App, applicazione, dead reckoning, dead-reckoning, flask, html, indoor localization, javascript, localization, localizzazione, posizionamento, python, sensori, Smartphone, web service @mastersthesis{amslaurea13050, title = {Studio di sistemi di posizionamento inerziale tramite sensori su smartphone}, author = {Marco Rondelli}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/13050}, year = {2017}, date = {2017-01-01}, abstract = {Il documento è uno studio sui sistemi di posizionamento tramite l'utilizzo dei sensori degli smartphone androida. Inizialmente è presente un'analisi della situazione attuale dei sistemi di posizionamento con il richiamo a sistemi più conosciuti. All'interno è proposto un sistema basato sull'accelerometro che calcola lo spostamento sfruttando un'algoritmo di step-detection e un algoritmo basato sulle formule di fisica. Nel documento è stata descritta l'implementazione dell'applicazione e di tutto il background che ha contribuito alla creazione del sistema.}, keywords = {accelerometro, accelerometro lineare, algoritmo, android, App, applicazione, dead reckoning, dead-reckoning, flask, html, indoor localization, javascript, localization, localizzazione, posizionamento, python, sensori, Smartphone, web service}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } Il documento è uno studio sui sistemi di posizionamento tramite l'utilizzo dei sensori degli smartphone androida. Inizialmente è presente un'analisi della situazione attuale dei sistemi di posizionamento con il richiamo a sistemi più conosciuti. All'interno è proposto un sistema basato sull'accelerometro che calcola lo spostamento sfruttando un'algoritmo di step-detection e un algoritmo basato sulle formule di fisica. Nel documento è stata descritta l'implementazione dell'applicazione e di tutto il background che ha contribuito alla creazione del sistema. |
2016 |
Tosto, Valentina Creazione di servizi personalizzati su dispositivi Android nell'ambito dell'Internet of Things collaborativo Masters Thesis 2016. Abstract | Links | BibTeX | Tags: android, big data, dispositivi mobile, domotica, Internet of Things, Mobile Crowdsensing, sensori, servizi, smart cities @mastersthesis{amslaurea12356, title = {Creazione di servizi personalizzati su dispositivi Android nell'ambito dell'Internet of Things collaborativo}, author = {Valentina Tosto}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/12356}, year = {2016}, date = {2016-01-01}, abstract = {In un mondo dove ormai qualunque oggetto quotidiano è connesso ad Internet ed è comune sentir parlare di “quarta rivoluzione industriale”, diventa critica la gestione dell'eterogeneità di dati prodotti dai dispositivi nell'ambito dell'Internet of Things. Perché non utilizzare tali informazioni in modo vantaggioso, integrandole tra loro a favore della città e dei suoi abitanti? Questa tesi focalizza l'attenzione sulla creazione di servizi personalizzati dalla combinazione di dati ufficiali e non, provenienti da sensori di stazioni di monitoraggio o di smartphone, a disposizione di utenti privati e di stakeholders. Le azioni svolte in merito sono state il reperimento di dati ufficiali dall’Arpae dell’Emilia-Romagna e la progettazione e sviluppo di Habitatest, un'applicazione mobile per il sistema Android. Habitatest offre ai suoi utenti un widget per visualizzare i valori dei dati, estratti da dispositivi di utenti privati, e dei servizi creati, un grafico che mostra l’andamento delle informazioni ed un sistema drag and drop per comporre tali dati, con una formula matematica, finalizzati alla produzione di servizi. L’obiettivo del progetto realizzato è stimolare gli utenti alla condivisione di dati, derivanti dai sensori dei propri dispositivi, ed alla creazione di servizi per scopi comuni, quali migliorare la qualità di vita di se stessi e delle altre persone, applicato a campi come la domotica, contribuire alla nascita delle Smart Cities e risparmiare risorse, salvaguardando l'ambiente in cui viviamo.}, keywords = {android, big data, dispositivi mobile, domotica, Internet of Things, Mobile Crowdsensing, sensori, servizi, smart cities}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } In un mondo dove ormai qualunque oggetto quotidiano è connesso ad Internet ed è comune sentir parlare di “quarta rivoluzione industriale”, diventa critica la gestione dell'eterogeneità di dati prodotti dai dispositivi nell'ambito dell'Internet of Things. Perché non utilizzare tali informazioni in modo vantaggioso, integrandole tra loro a favore della città e dei suoi abitanti? Questa tesi focalizza l'attenzione sulla creazione di servizi personalizzati dalla combinazione di dati ufficiali e non, provenienti da sensori di stazioni di monitoraggio o di smartphone, a disposizione di utenti privati e di stakeholders. Le azioni svolte in merito sono state il reperimento di dati ufficiali dall’Arpae dell’Emilia-Romagna e la progettazione e sviluppo di Habitatest, un'applicazione mobile per il sistema Android. Habitatest offre ai suoi utenti un widget per visualizzare i valori dei dati, estratti da dispositivi di utenti privati, e dei servizi creati, un grafico che mostra l’andamento delle informazioni ed un sistema drag and drop per comporre tali dati, con una formula matematica, finalizzati alla produzione di servizi. L’obiettivo del progetto realizzato è stimolare gli utenti alla condivisione di dati, derivanti dai sensori dei propri dispositivi, ed alla creazione di servizi per scopi comuni, quali migliorare la qualità di vita di se stessi e delle altre persone, applicato a campi come la domotica, contribuire alla nascita delle Smart Cities e risparmiare risorse, salvaguardando l'ambiente in cui viviamo. |
Sarzano, Nicolò Riconoscimento automatico di attività attraverso i sensori inerziali di uno smartphone: una valutazione sperimentale Masters Thesis 2016. Abstract | Links | BibTeX | Tags: acttivity recognition, android, API activity recognition, Context-aware, data-mining, google, sensori, Smartphone @mastersthesis{amslaurea12279, title = {Riconoscimento automatico di attività attraverso i sensori inerziali di uno smartphone: una valutazione sperimentale}, author = {Nicolò Sarzano}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/12279}, year = {2016}, date = {2016-01-01}, abstract = {In questa tesi vengono analizzati e confrontati vari metodi per la rilevazione delle attività motorie e di trasporto, attraverso uno smartphone, effettuate da un utente. L'analisi prende in considerazione sia elaborazioni dei sensori del dispositivo sia l'utilizzo di API dedicate all'activity recognition. L'obiettivo è quello di definire quale tecnica risulta essere la migliore per creare applicazioni Context-Aware.}, keywords = {acttivity recognition, android, API activity recognition, Context-aware, data-mining, google, sensori, Smartphone}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } In questa tesi vengono analizzati e confrontati vari metodi per la rilevazione delle attività motorie e di trasporto, attraverso uno smartphone, effettuate da un utente. L'analisi prende in considerazione sia elaborazioni dei sensori del dispositivo sia l'utilizzo di API dedicate all'activity recognition. L'obiettivo è quello di definire quale tecnica risulta essere la migliore per creare applicazioni Context-Aware. |
2015 |
Masini, Simone Sviluppo di una piattaforma di crowdsensing per l'analisi di dati Masters Thesis 2015. Abstract | Links | BibTeX | Tags: android, crowd, Crowdsensing, Crowdsourcing, maps chart, piattaforma, sensori @mastersthesis{amslaurea8375, title = {Sviluppo di una piattaforma di crowdsensing per l'analisi di dati}, author = {Simone Masini}, url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/8375}, year = {2015}, date = {2015-01-01}, abstract = {Piattaforma di raccolta e analisi dei dati ambientali, raccolti da vari dispositivi. Server in node.js per ricevere e salvare i dati, client android per catturare i dati, client web per analizzare i dati attraverso una mappa e dei grafici.}, keywords = {android, crowd, Crowdsensing, Crowdsourcing, maps chart, piattaforma, sensori}, pubstate = {published}, tppubtype = {mastersthesis} } Piattaforma di raccolta e analisi dei dati ambientali, raccolti da vari dispositivi. Server in node.js per ricevere e salvare i dati, client android per catturare i dati, client web per analizzare i dati attraverso una mappa e dei grafici. |