FEBBRAIO 2013
FIELDBUS & NETWORKS
30
Fieldbus & Networks
possibile trovarne applicazione
(in particolare nell’ambito
Smart City e più in generale
Smart Community). I requisiti
emergenti dai diversi contesti
operativi implicano, per que-
ste infrastrutture, la presenza
di funzionalità di sensing, di
autoconfigurazione, di elabo-
razione e riconoscimento dei
segnali, di rilevazione eventi
e generazione automatica di
allarmi, di stima e controllo di
fenomeni e/o processi distri-
buiti spazialmente, di trasporto
dell’informazione in presenza
di restrizioni energetiche e in
assenza totale/parziale di infra-
strutture di rete dedicata ecc...
Lo sviluppo di queste tecnolo-
gie di rete necessita una moda-
lità di ottimizzazione di tipo cross-layer
(che rappresenta l’alternativa dal puro
concetto a cascata del modello di ri-
ferimento OSI, nel quale i confini tra i
livelli sono virtualmente rigidi), con una
considerazione congiunta delle tecni-
che di elaborazione dei dati e segnali
in modalità distribuita, dei meccanismi
di accesso al mezzo wireless e infine,
dei protocolli di comunicazione utilizzati
(figura 2). In particolare, è di specifico
interesse la progettazione e lo sviluppo
di tecnologie, algoritmi, protocolli e
soluzioni per reti di sensori (6LowPAN)
e, più in generale, reti ad hoc sicure e
resistenti agli attacchi e agli incidenti,
con capacità di auto-organizzazione e
auto-riparazione in caso di malfunzio-
namenti e con funzionalità avanzate
di protezione dell’integrità e della con-
fidenzialità dell’informazione gestita,
trasmessa ed elaborata da sensori/
attuatori.
Smart Street
Nell’ambito dello studio di sistemi in-
telligenti per la gestione della Smart
Street, inseribile in un sistema Smart
City, l’obiettivo consiste nello sviluppo
di una metodologia di regolazione adat-
tiva e automatica del flusso luminoso al
fine di massimizzare i risparmi energetici
e il comfort. Il sistema
si presta particolar-
mente per importanti
arterie veicolari o pe-
donali cittadine, dove
il consumo elettrico
per l’illuminazione è
particolarmente signi-
ficativo, permettendo
di risparmiare grandi
quantità di energia. Le
attività di sviluppo del
sistema intelligente,
per la regolazione
adattiva punto-punto
dell’illuminazione pubblica, si stanno
articolando su quattro task: sviluppo di
una metodologia di modellazione della
domanda di illuminazione in termini di
predizione dei flussi di traffico a breve
termine per arterie stradali; sviluppo di
una metodologia di controllo adattivo
del flusso luminoso in relazione alla
richiesta dell’utenza; validazione della
metodologia sviluppata su dati reali di
flussi di traffico; comparazione tecnico-
economica dell’approccio proposto,
rispetto all’approccio di mercato più
diffuso su una realtà urbana di medie
dimensioni. Le metodologie sviluppate
nel primo punto si ispirano all’attuale
fronte di ricerca dell’intelligenza artifi-
ciale. In particolare, sono stati sviluppati
modelli basati su reti neurali utilizzando
diversi approcci, tra cui reti neurali
evolutive con adattamento on-line e
tecniche di neural ensembling off-line.
Tale applicazione ha dato risultati molto
interessanti con un errore di predizione
minore dell’8% sui flussi di traffico. Per
il secondo punto sono state impostate
regole basate sulla fuzzy logic. Lo scopo
è quello di tradurre il flusso di traffico
predetto, in potenza di alimentazione
delle lampade tenendo conto dei vincoli
tecnologici e delle normative stradali.
Il sistema di controllo quindi, basan-
dosi sui dati misurati e sulle predizioni
di attività veicolare, è adattivo, ovvero
con capacità di adattarsi in funzione dei
flussi e della tipologia della strada. Per
il terzo punto gli algoritmi sviluppati de-
vono essere validati con dati reali pro-
venienti da sperimentazioni sul campo,
attraverso, per esempio, progetti pilota.
L’ultimo punto si propone come obiettivo
di effettuare una valutazione sull’effica-
cia e sulla competitività della soluzione
tecnologica innovativa proposta e pre-
parare le basi per un’implementazione
su rete IPv6.
Fonte: www.sxc.hu
Fig. 2 - Esempio di sistema integrato wireless di gestione: rete
Wpan (Ieee802.15.4/ZigBee, 6LowPAN), rete Internet, Gprs ecc… e
rete Intranet/Web Service per la telegestione da computer remoto
