Andrea Zanella. SIGnals processing & NETworking research group. martedi 10 maggio 2016 h 18:00 FUM, Aula Magna Mantova

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1 martedi 10 maggio 2016 h 18:00 FUM, Aula Magna Mantova 1 Andrea Zanella andrea.zanella@unipd.it SIGnals processing & NETworking research group

2 Sommario 2 Mi presento Servizi Smart City di natura tecnologica Tecnologie abilitanti Esperienza hands-on : Padova Smart City Conclusioni

3 SIGNET & Patavina Technologies 3

4 Aree di ricerca principali 4 Next generation mobile & IoT Underwater communications Energy harvesting Cognitive Networks

5 5 Esempi di servizi Smart a base tecnologica

6 Raccolta rifiuti intelligente 6 Bidoni smart Controllano il livello di riempimento Controllano la qualità del rifiuto Inviano dati via Internet Ottimizzazione compattatori Riducono i costi Riducono l inquinamento Migliorano il servizio

7 Illuminazione pubblica intelligente 7 Sensori sui lampioni Ottimizza intensità Ora del giorno Condizioni meteo Presenza di persone Controlla stato lampione Riduce tempo di ripristino Riduce costi Altri servizi Monitoraggio ambientale Wifi pubblico Monitoraggio traffico

8 Parcheggio intelligente 8 Trovare un parcheggio in città? Un incubo! Spreco di tempo à perdita economica Frustrazione à impatto sulla salute Inquinamentoà impatto sulla salute/ambiente

9 Parcheggio intelligente 9 Sensori installati in ogni parcheggio Cartelli intelligenti di segnalazione lungo le strade App per smartphone

10 Monitoraggio del traffico 10 Molte città hanno già telecamere di controllo del traffico in punti strategici Il sistema può essere complementato sfruttando un approccio crowd source n Una mappa accurata e in tempo reale del traffico può: Ridurre le congestioni Individuare le criticità nella viabilità urbana Valutare l efficacia delle politiche di mobilità Studiare posizione ottima parcheggi scambiatori + percorso bus + bike/car sharing

11 Bike/Car sharing 11 Dati raccolti dalle dock station à Traiettorie più popolari Durata del noleggio Utilizzo bici Tipologia utente Con queste info si può Migliorare posizione stazioni Migliorare distribuzione bici tra le stazioni Migliorare percorso furgoncino Ottimizzare trariffario

12 Ambienti Intelligenti 12 Sensori applicati a oggetti à Smart objects Comunicare la propria presenza Fornire informazioni su se stessi Collaborare per fornire servizi Esempi Smart building n Sensori controllano condizioni ambientali, comfort, salubrità ambienti, solidità strutture Smart museum n Sensori applicati sulle opere d arte che possono interagire con il pubblico

13 Comfort e salubrità ambienti 13 Ambienti chiusi CO 2 < 600 ppm CO 2 >1000 ppm CO 2 >2500 ppm Experimental study: scuola media Coletti Feb/2009 CO 2 level n after 30 min à 1950 ppm n opening the window for 5 min à 800 ppm n outdoor à 600 ppm

14 Assisted living 14 Monitoraggio remoto dello stato di salute Rivelamento cadute Teleassistenza

15 15 Assisted living

16 16 Assisted living

17 17 Assisted living

18 Parcheggi Illuminazione pubblica Viabilità Servizi smart 18 Classificazione dei servizi Smart City

19 Servizi passivi 19 Monitoraggio con possibilità di azionamento non real-time Rifiuti, Parcheggi, Illuminazione pubblica, Comfort edifici, Integrità strutturale costruzioni (edifici/ponti), Monitoraggio ambientale (aria, inquinanti, corsi d acqua, suolo), Requisiti: Basso costo/lunga durata dei sensori Basso costo infrastruttura: place&play Processing dei dati offline

20 Servizi attivi 20 Interazione quasi real-time Musei intelligenti, assisted living, e-health Requisiti: Basso costo/lunga durata dei sensori Basso costo infrastruttura: place&play Processing dei dati offline

21 21 Architetture e tecnologie abilitanti

22 Tre approcci principali Short-range multihop ZigBee WiFi low energy RFID Cellular GSM LTE-A 5G Low Power Wide Area Networks (LPWAN) SIGFOX Neul LoRa LPWAN gateway LPWAN gateway Internet NetServer 22

23 Un confronto veloce 23 Copertura geografica, penetrazione LPWAN Raggio di copertura Consuma di potenza Ritardo di trasmissione Shortrange multihop Velocità di trasmissione cellulare Numero di collettori Costo del chip radio Costi di sottoscrizione del servizio

24 Client-server 24 Oggi su può implementare uno stack web completo su un sensore 48 kb of Flash 8 kb of RAM Internet Resources /temp /light /switch CoAP UDP IPv6 6LoWPAN IEEE BTLE PLC DECT

25 Produttore-Consumatore 25

26 26 Esperienza pratica: servizi passivi

27 PSC: I partner 27 Padova municipality Funding, infrastructure, political support Padova Smart City Architecture design Data analysis IoT software implementation, testbed realization Prototype nodes manufacturing

28 Obiettivo 28 Sensori sui lampioni Ottimizza intensità Ora del giorno Condizioni meteo Presenza di persone Controlla stato lampione Riduce tempo di ripristino Riduce costi Altri servizi Monitoraggio ambientale Wifi pubblico Monitoraggio traffico

29 29 PSC: architettura

30 Raccolta dati 30 Ogni nodo legge i dati dei sensori ogni 5 Intensità della luce Temperatura Umidità Benzene La media di 3 letture è memorizzata sul nodo Un valor medio ogni 15 minuti Un pacchetto può portare 7 valori (medi) per ognuno dei 4 sensori I pacchetto trasmesso al gw ogni 7x15 =105

31 Installazione dei nodi 31 I nodi sensore sono protetti da una scatola di plastica trasparente che permette la circolazione d aria

32 Disposizione dei nodi 32 Ogni nodo è geograficamente localizzato Alimentati da batterie Unico nodo connesso a rete elettrica è il collettore con sensore benzene (energivoro) Raw data Filtered data Light [l u x] 24 Be nz e ne [u g /m 3 ] H umidity [%] Te mp e r at ur e [ C ] Raw data Filtered data Raw data Filtered data Raw data Filtered data 14 10/24 10/25 10/26 10/27 10/28 Dat e 10/29 10/30 10/31 10/24 10/25 10/26 10/27 10/28 Dat e /29 10/30 10/31 10/ /25 10/26 10/27 10/28 Dat e 10/29 10/30 10/31 10/24 10/25 10/26 10/27 10/28 Dat e 10/29 10/30 10/31

33 Esempio di segnale rilevato 33 Diurno (saturazione) Notturno

34 Analisi della varianza x 106 Flickering Signal variance Signal variance S01 S02 S03 S04 S05 S06 S07 S08 Nighttime only 2.2 S01 S02 S03 S04 S05 S06 S07 S08 Sensor /29 11/05 11/12 11/19 11/26 12/03 12/10 12/17 Time [days] 34

35 35 35 Domeniche Maggior inquinamento Bel tempo

36 Inquinamento e giorni della settimana Sunday Monday Scroscio temporalesco (picco di traffico) Relative Humidity [%] Relative Humidity [%] Benzene [ g/m 3 ] Benzene increase 10 Benzene [ g/m 3 ] h.06 h.12 h.18 h.24 h.06 h.12 h.18 h Time [hours] h.06 h.12 h.18 h.24 h.06 h.12 h.18 h.24 0 Time [hours]

37 Analisi del traffico veicolare 37 Studio del traffico di veicoli per il comune di Padova nell intervallo di tempo Marzo-Novembre 2014: viene considerato il numero di veicoli passanti (ingresso/uscita) In verde sono indicati il numero di veicoli in ingresso alla città, in rosso il numero di veicoli uscenti, in blu quelli rilevati dalle centraline nel perimetro esterno alla città. Per gentile concessione del Prof. Angelo Cenedese

38 Analisi del traffico veicolare 38 Per gentile concessione del Prof. Angelo Cenedese

39 39 Esempio: monitoraggio ambientale

40 40 Esperienza pratica: ambienti intelligenti

41 Musei intelligenti e interattivi 41 Localizzazione del visitatore usando mappatura radio indoor Interazione con le opere basata sulla posizione del visitatore, or altre tecniche Near filed communication QRcode Bluetooth Percorsi personalizzati in base alle preferenze Realtà aumentata

42 Navigazione autonoma 42 Who s out there? Smart Objects Lists ID Object type 3 ashtray 5 Tablet PC 4 Keys 1 Laptop 2 Cell phone ID=2, cellphone ID=4, keys ID=1, Laptop ID=3, ashtray ID=5, Tablet PC

43 43 Take home message

44 Dati 44 La raccolta dati è fondamentale per l individuazione di esigenze e la progettazione di servizi Ambientali, traffico, utenza,

45 Accessibilità 45 I dati spesso ci sono, ma... Sono difficili da reperire n Varietà di enti à diversi responsabili à confidenzialità Difficile da interpretare n Raccolti in modo estemporaneo/lacunoso n Mancanza di contesto n Rappresentazioni diverse n Supporti/storage diversi

46 Analytics 46 Una IoT può generare tonnellate di dati grezzi Problemi di storage Problemi di processamento Problemi di costo (storage/processing/trasmissione) È necessario estrarre informazione utile Analizzando singoli flussi di dati Incrociando dati di natura diversa Considerando il contesto

47 Tecnologie 47 Sensori e tecnologie di interconnessione per la raccolta dei dati Sistemi wireless short-range Sistemi wireless long-range Sistemi cablati Protocolli e standard per rappresentare i dati e renderli facilmente fruibili Algoritmi e software di data analytics per estrarre e rappresentare informazione

48 Modelli economici/politici 48 Modelli economici/politici per Giustificare l investimento iniziale Innescare il meccanismo virtuoso win-win Sviluppare nuovi business e migliorare i servizi

49 martedi 10 maggio 2016 h 18:00 FUM, Aula Magna Mantova Andrea Zanella andrea.zanella@unipd.it SIGnals processing & NETworking research group

50 50 Materiale aggiuntivo

51 51 Esperienza pratica: LPWAN

52 52 Proposta da SemTech (France) che detiene il brevetto per la parte radio LoRaWAN sviluppata dalla LoRa Alliance n Cisco, IBM, INTEL, SemTech, Capacità & Copertura da 10 2 a 10 4 bit/s su distanze da 1-3 km in EU

53 LoRa TM system architecture 53 LoRA End Device LoRA End Device LoRA End Device LoRA End Device LoRA End Device LoRA GW IP connections LoRA GW LoRA End Device LoRA End Device INTERNET LoRA End Device LoRA End Device LoRa Network Server

54 Architecture LoRaWAN di PT NetServer authorization database AuthServer network database AppServer JSON parser database interface LoRa NetServer LNS MQTT client MQTT Broker database interface Authorization Server AUS JSON parser MQTT client application database database interface Application Server APS JSON parser MQTT client MQTT client WebServer User Manager USM LoRA GW LoRA GW database interface GUI 54 LoRa TM End-devices cloud database

55 LPWAN: profilo generale 55 Bande di frequenze libere (ISM) In Europa: Short Range Device 860 MHz: MHz Short Range ma la regolamentazione riguarda solo potenza di trasmissione e occupazione di canale Diverse soluzioni SIGFOX LoRa Weightless Ingenu

56 56 Fondata nel 2009 e in forte crescita Prima LPWAN sul mercato $115 milioni da investitori come Telefonica e Vodafone Protocolli di rete proprietari Copertura: km in aree rurale, 3-10 km in area urbana (dichiarati)

57 SIGFOX copertura 57 Source: 57

58 SEMTECH LoRA Img source:

59 59 Proposto da Neul, acquistato da Huawei nel 2014 per $25 millioni Diverse versioni: Star topology, sub-ghz, TV white space Wightless-N Wightless-P Wightless-W Directionality 1-way 2-way 2-way Feature set Simple Full Extensive Range 5km+ 2km+ 5km+ Battery life 10 years 3-8 years 2-5 years Terminal cost Very low Low Low-medium Network cost Very low Low Low-medium

60 60 Originariamente On-Ramp Wireless Smart metering Precursorse dello standard k Raccolto $67 milioni di finanziamenti, principalmente da compagnie elettriche e di servizi Utilizza un sistema di trasmissione brevettato sulla banda ISM 2.4 GHz con grande raggio di copertura Sistema di trasmissione/ricezione molto avanzato Capacità & Copertura ~19kbit/MHz fino a 10 km in EU, 30 km in USA