[pt] Redes de sensores sem fio (WSN) são uma importante alternativa na coleta de dados em diversas situações, tais como no monitoramento de grandes áreas ou áreas que apresentem perigo. A recuperação de dados de WSNs é uma importante atividade que pode obter melhores resultados com o uso de veículos aéreos não tripulados (UAV) como, por exemplo, em relação ao aumento da quantidade de dados coletados e diminuição do tempo entre a coleta dos dados e seu uso. Em particular, áreas tomadas por desastres podem ficar sem recursos de comunicação e com grande risco residual para humanos, momento no qual uma WSN pode ser rapidamente lançada por via aérea e atuar na coleta de dados relevantes até que medidas pertinentes e dedicadas possam ser colocadas em ação. Estudos apresentam abordagens no uso de UAVs para coleta dos dados de WSN, focando principalmente na otimização do caminho a ser percorrido por um único UAV e se baseando em uma comunicação de longo alcance sempre disponível, não explorando a possibilidade da utilização de diversos UAVs ou à limitação do alcance da comunicação. Neste trabalho apresentamos o DADCA, uma abordagem distribuída escalável capaz de coordenadar
grupos de UAVs na coleta de dados de WSN sob restrições de alcance de comunicação, sem fazer uso de técnicas de otimização. Resultados indicam que a quantidade de dados coletados pelo DADCA é semelhante ou superior, em até 1 porcento, a abordagens de otimização de caminhos percorridos por UAVs. O atraso no recebimento de mensagens de sensores é até 46 porcento menor do que outras abordagens e o processamento necessário a bordo de UAVs é no mínimo menor do que 75 porcento do que aqueles que utilizam algoritmos baseados em otimização. Os resultados apresentados indicam que o DADCA é capaz de igualar e até superar outras abordagens apresentadas, agregando vantagens de uma abordagem distribuída. / [en] Wireless sensor networks (WSNs) are an important means of collecting data in a variety of situations, such as monitoring large or hazardous areas. The retrieval of WSN data can yield better results with the use of unmanned aerial vehicles (UAVs), for example, concerning the increase in the amount of collected data and decrease in the time between the collection and use of the data. In particular, disaster areas may be left without communication resources and with great residual risk to humans, at which point a WSN can be quickly launched by air to collect relevant data until other measures can be put in place. Some studies present approaches to the use of UAVs for the collection of WSN data, focusing mainly on optimizing the path to be covered by a single UAV and relying on long-range communication that is always available; these studies do not explore the possibility of using several UAVs or the limitations on the range of communication. This work describes DADCA, a distributed scalable approach capable of coordinating groups of UAVs in WSN data collection with restricted communication range and without the use of optimization techniques. The results show that the amount of data collected by DADCA is similar or superior, by up to 1 percent, to path optimization approaches. In the proposed approach, the delay in receiving sensor messages is up to 46 percent shorter than in other approaches, and the required processing onboard UAVs can reach less than 75 percent of those using optimization-based algorithms. The results indicate that the DADCA can match and even surpass other approaches presented, while also adding the advantages of a distributed approach.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:38572 |
| Date | 31 May 2019 |
| Creators | BRUNO JOSÉ OLIVIERI DE SOUZA |
| Contributors | MARKUS ENDLER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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