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Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Intelingentes - Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - ENE/FT/UnB

Atividades de Pesquisa2009

Grupo de Robótica, Automação e Visão computacional

Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes

Prof. Adolfo Bauchspiess


Conteúdo

GRAV – ENE – Unb LEARn – Experimentação Remota Plena Transmissoras – Inspeção VANT de Linhas de Transmissão SAPIEn/LABInov – Ambientes Inteligentes Wireless


GRAV/ENE/FT

Áreas organizadas em grupos de pesquisa: GRAV – Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional

• LAVSI – Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes• LARA – Laboratório de Robótica e Automação

LCVC – Laboratório de Visão e Controle por Computador

GRAV: Prof. Dr. Adolfo Bauchspiess Prof. Dr. Geovany de Araújo Borges Prof. Dr. João Yoshiyuki Ishihara Prof. Dr. Marco A. F. Egito Coelho

ENE: 43+ professores em 5 áreas: Controle e Automação, Telecom, Eletrônica, Potência e Redes


PROJETO 1

SISTEMA COMPUTACIONAL PARA AUTOMAÇÃO REMOTA


LEARn Laboratório de Ensino e Automação Remota


PROJETO 2

PROJETO CARCARAH


Inspeção de Linhas de Transmissão

Sistema computacional autônomo de inspeção visual em linhas de transmissão de energia elétrica Detecção de falhas nas garras dos espaçadores das linhas



Inspeção tradicional em linhas de transmissão Inspeção aérea utilizando um helicóptero Equipe em terra

Processo dispendioso e de alto custo



Adaptação de Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANTs) Projeto de pesquisa UNB/ANEEL – Plena Transmissoras

Desenvolvimento de um UAV para auxílio à inspeção de linhas


Classificação de Falhas - RNA

Treinamento: 70 imagens Teste: 25 imagens Validação: 25 imagens

Rede treinada com 10 harmônicos Erro na classificação de 2 imagens

Rede treinada com 12 harmônicos Erro na classificação de 1 imagem


PROJETO 3

REDE DE AUTOMAÇÃO PREDIAL DISTRIBUÍDA PARA

RACIONALIZAÇÃO DE ENERGIA SEGUNDO O PARADIGMA “AMBIENT INTELLIGENCE”


Automação Predial Inteligente

Projeto PROBAL – CAPES (“Networked Control with Distributed Processing for Building Automation in an Ambient Intelligence Framework” )



Ambient Intelligence“Rede de sensores e atuadores que provê diversos

serviços de forma praticamente invisível aos usuários”

Foco centrado no usuário;Rede de sensores e atuadores;Exemplos de Serviços: - Conforto Térmico; - Economia de energia; - Segurança; - Assisted Living.



Projeto PROBAL-CAPES: Controle inteligente aparelhos ar condicionado

Manutenção conforto térmico; Consumo energia.

Rede Wireless ZigBee Retrofitting; Flexibilidade de implementação de sensores e atuadores; Fornecer serviços aos usuários.


Conforto Térmico


Conforto Térmico PMV (Predicted Mean Vote) X PPD (Percentage of Persons Dissatisfied)



ZigBee Desenvolvido por um consórcio de empresas (ZigBee Alliance) em conjunto com o IEEE, gerando o protocolo IEEE 802.15.4; Projetado especialmente para ser utilizado em aplicações de sensoriamento, controle e acionamento de dispositivos; Baixa taxa de transmissão; Baixo Alcance de Rede; Baixo Consumo; Baixo Custo; Freqüência de Operação: 2.4GHz (ISM)Protocolos Concorrentes: Wi-Fi, Bluetooth.



Módulos Utilizados: X-Bee

Empresa DigiAlcance: entre 30 e 100 m

ZigBitEmpresa MeshBeanAlcance: entre 100 e 300 mMicrocontrolador ATmega 1281VTransceiver RF AT86RF230


PROJETO 3.1

Projeto de instrumentação e controle de um sistema de ar

condicionado híbrido


Ar Condicionado Híbrido

Ambiente de Implementação:



Princípio Funcionamento Ventilador aspira ar externo Painel evaporativo celulose Água reposta por uma boiá mantendo nível reservatório constante Produz ar limpo, mais úmido e de qualidade



Maior eficiência ambientes secos Objetivo

Umedecer ambiente Resfriar ambiente Não necessita utilizar compressor em determinadas horas do dia Redução consumo energia



Sensores Anemômetro Piranômetro Temperatura e Umidade Temperatura média radiante



Módulo Coordenador ZigBit

Módulo Interno ZigBit Sensor Temperatura e Umidade Sensor Radiação Térmica

Módulo Externo ZigBit Sensor Temperatura e Umidade Piranômetro



Módulo Móvel ZigBit Sensor Temperatura e Umidade Anemômtro

Módulo Atuador ZigBit Atuador Bomba Atuador Ventilador Atuador Compressor


Ar Condicionado Híbrido Software Supervisório


PROJETO 3.2

AUTOMAÇÃO PREDIAL WIRELESS EM AMBIENTE COM CARGAS

TÉRMICAS COMPARTILHADAS


Ar Condicionado Convencional

Ambiente de testes



Ar condicionado Split com capacidade 22.000 BTU/h Unidade interna (evaporadora) Unidade externa (condensadora) Sensor temperatura na unidade interna



Hardware: Modo de controle XBee ATmega8 Recebe informação processada do supervisório Controla o modo de acionamento através de I/O para ligar/desligar a unidade externa do ar condicionado



Hardware: Circuito acionamento MOC3081 TIC246D



Hardware: Nó sensor Sensor temperatura LM35 Conversor A/D XBee



Medidor Engeria ZMD128 – Landis & Gyr



Rede Implementada



Experimento 1: Liga-desliga externo (sensor centralizado) Consumo 20,77 KWh Leitura espúrias



Experimento 2: Controle ar condicionado (sensor centralizado) Consumo 31,41 KWh



Experimento 3: Liga-desliga externo (sensor retorno) Consumo 26,21 KWh



Experimento 4: Controle ar condicionado (sensor retorno) Consumo 32,58 KWh



Tabela Comparativa

Experimento Tipo de controle Posição dos nós sensores Consumo

1 Liga-desliga Centralizado 20,77 kWh

2 Próprio dos aparelhos Centralizado 31,41 kWh

3 Liga-desliga Retorno 26,21 kWh

4 Próprio dos aparelhos Retorno 32,58 kWh


PROJETO 3.3

EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM AMBIENTES PREDIAIS

UTILIZANDO REDE SEM FIO ZIGBEE E CONTROLE FUZZY


REDE IMPLEMENTADA Nós endereço fixo Coordenador Sensor Atuador


CONTROLADOR FUZZY Controlador Fuzzy (Mandani)

Variáveis entrada Erro Setpoint

Variável saída PWM


SIMULINK - MATLAB Modelo Controle Simulink


RESULTADOS Testes realizados entre 08:00 e 17:00 Nós sensores posicionados no centro de cada setor Registro consumo energia dos aparelhos Dois testes

Temperatura referência fixa Temperatura referência variável ao longo do experimento


RESULTADOS Experimento 1: Controle On-Off – Temperatura referência fixa

Consumo energia: 17,52 KWh Temperatura externa variou entre 25,1 e 33,7 °C


RESULTADOS Experimento 2: Controle Fuzzy – Temperatura referência fixa



RESULTADOS Experimento 3: Controle On-Off – Temperatura referência variável



RESULTADOS Experimento 4: Controle Fuzzy – Temperatura referência variável

Consumo energia: 14,63 KWh Temperatura externa variou entre 23,9 e 36,5°C



Tabela Comparativa

Experimento Tipo de controle Temperatura Referência Consumo

1 Liga-desliga Fixa 17,52 kWh

2 Controle Fuzzy Fixa 13,83 kWh

3 Liga-desliga Variável 17,78 kWh

4 Controle Fuzzy Variável 14,63 kWh


PROJETO 3.4

Sistema de localização indoor em Wireless Sensor Networks


Sistemas de localização

Motivação



AoA – Angle of Arrival;– Ângulo do alvo com relação a um referencial;– Antenas com padrão de radiação anisotrópico conhecido.

ToA – Time of Arrival;– Tempo de um sinal transmitido do alvo até uma base;– Velocidade de propagação do sinal previamente conhecida;– Usualmente, utilizado com sinais de ultrasom.

RSSI– Received Signal Strength Indication– Atenuação da potência do sinal transmitido;– Um dos métodos mais suscetíveis a perturbações;– Não costuma necessitar de dispositivos adicionais.


Sistemas de localização Triangulação Hiperbólica:

Distribuição da energia das ondas eletromagnéticas e sua relação com a distância:


Sistemas de localização Triangulação Hiperbólica baseada em RSSI:


Sistemas de localização Mapeamento utilizando RNA:

Nível do Sinal - mód. 1Nível do Sinal - mód. 2

Nível do Sinal - mód. N

Posição do módulo no eixo X

Nível do Sinal - mód. 1Nível do Sinal - mód. 2

Nível do Sinal - mód. N

1ª Rede Neural

Posição do módulo no eixo Y

...

...2ª Rede Neural


Análise Experimental Estágio Offline:

Triangulação Hiperbólica:

Cálculo da constante K.

Mapeamento do ambiente:

110 Posições distintas;

Várias leituras RSSI em cada posição.


Sistemas de localização Posição Real x Posição Estimada:

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Dis

crep

ânci

a (m

)

Pontos de Medição

Mapeamento de Ambiente com RNAs

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Dis

crep

ânci

a (m

)

Pontos de Medição

Triangulação Hiperbólica

Pontos de Menor Erro Centro da Área de Provável Localização


AGRADECIMENTOS

http://grav.unb.br/

OBRIGADO A TODOS PELA ATENÇÃO!!!

http://grav.unb.br/

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