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Título: Técnicas de geolocalização em redes LoRaWan como abordagem de tolerância a falhas em dispositivos de rastreamento baseado em GPS
Título(s) alternativo(s): Geolocation techniques in LoRaWAN networks as a fault tolerance approach in GPS-based tracking devices
Autor(es): Pastório, André Franscisco
Orientador(es): Camargo, Edson Tavares de
Palavras-chave: Sistemas de transmissão de dados
Internet das coisas
Sistema de Posicionamento Global
Data transmission systems
Internet of things
Global Positioning System
Data do documento: 9-Jul-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Toledo
Citação: PASTÓRIO, André Francisco. Técnicas de geolocalização em redes LoRaWan como abordagem de tolerância a falhas em dispositivos de rastreamento baseado em GPS. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2021.
Resumo: A ampla adoção do conceito de Internet das Coisas (IoT) passa por aumentar a confiabilidade e a disponibilidade das suas aplicações perante falhas. A heterogeneidade dos componentes IoT, aliado a dispositivos limitados computacionalmente e integrados à Internet, impõe desafios adicionais para alcançar a tolerância a falhas. Cidades inteligentes compreendem um cenário IoT em que a cidade está conectada. Redes de longo alcance e baixo consumo de energia são utilizadas em tais aplicações para fornecer conectividade. Nesse contexto, o rastreamento de objetos é uma importante funcionalidade sendo aplicada, por exemplo, para rastrear veículos de uma frota em tempo real pela Internet. O uso de tecnologias de localização comuns, como o GPS, resulta em um elevado consumo de energia. Aliado a isso, o mal funcionamento de um dispositivo GPS pode comprometer a aplicação. Este trabalho investiga como a tolerância a falhas em IoT pode ser eficientemente desenvolvida através de uma revisão sistemática da literatura. Além disso, para mitigar a falha do GPS em dispositivos de rastreamento, este trabalho implementa uma estratégia de geolocalização híbrida em redes LoRaWAN. A estratégia considera que em caso de falha do GPS as coordenadas são estimadas através de algoritmos de geolocalização. A implementação é comparada com uma ferramenta comercial, chamada LoRa Cloud, que permite apenas mil requisições gratuitas diariamente. Um ambiente com três gateways LoRaWAN foi montado para realizar a avaliação. Os resultados demonstram erros inferiores a 151 e 126 metros no pior caso considerando a implementação realizada e a ferramenta LoRa Cloud, respectivamente.
Abstract: The wide adaptation of the Internet of Things (IoT) concept involves increasing the reliability and availability of its applications in the event of failure. The heterogeneity of IoT components, combined with computationally limited devices integrated to the Internet, pose additional challenges to achieving fault tolerance. Smart cities comprise an IoT scenario where the city is connected. Long-range, low-power networks are used in such applications to provide connectivity. In this context, object tracking is an important functionality used, for example, to track fleet vehicles in real time over the Internet. The use of common location technologies such as GPS results in high energy consumption. Allied to that, or malfunction of a GPS device can compromise the application. This work investigates how fault tolerance in IoT can be efficiently developed through a systematic literature review. Furthermore, to mitigate a GPS failure in tracking devices, this work implements a hybrid location strategy in LoRaWAN networks. The strategy considers that in case of GPS failure, coordinates are estimated using location algorithms. The implementation is compared to a commercial tool, called LoRa Cloud, which only allows for a thousand daily requests. An environment with three gateways LoRaWAN was set up to perform an assessment. The results show errors below 151 and 126 meters in the worst case considering the implementation performed and the LoRa Cloud tool, respectively.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25629
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