Mobile sensor networks for modelling environmental pollutant distribution

Lu, Bowen; Oyekan, John; Gu, Dongbing; Hu, Huosheng; Nia, Hossein Farid Ghassem

doi:10.1080/00207721.2011.572198

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“…While static and mobile wireless sensor networks have found successful applications in climate and water quality monitoring [21], [34], habitat monitoring [22], [23], structural monitoring [24], modeling of pollution [28], and monitoring of animals [26], the breadth and complexity of the sensory data are inherently limited by the need for performing analysis and computation in situ. Brooklyn Atlantis leverages the ability of human participants to recognize objects in an image feed and perform granular citizen science tasks to allow for the rapid analysis of complex and heterogeneous datasets.…”

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confidence: 99%

Development of a Mechatronics-Based Citizen Science Platform for Aquatic Environmental Monitoring

Laut

Henry

Nov

et al. 2014

IEEE/ASME Trans. Mechatron.

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In this paper, we present the design and proof of concept of a low-cost, self-sustained mobile surface vehicle for environmental monitoring. The vehicle is equipped with water quality sensors and cameras for image acquisition and two thrusters allowing it to maneuver. The device is part of a citizen science system wherein volunteers help in the environmental recovery of polluted bodies of water by performing online research and classification tasks. While aiding in environmental recovery, the users become more proficient in wildlife classification and water quality assessment. Telemetry collected by the vehicle is wirelessly uploaded to a web-based interface allowing volunteers to access images, positioning information, and water quality sensor data. The citizen science system allows for the study of social networking and human-computer interaction based on user activity. Specifically, the platform can be utilized to experiment with different interfaces and social interactions in hypothesis-driven research on human-computer interactions.

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Development of a Mechatronics-Based Citizen Science Platform for Aquatic Environmental Monitoring

Laut

Henry

Nov

et al. 2014

IEEE/ASME Trans. Mechatron.

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“…Las redes de sensores inalámbricas (WSN del inglés Wireless Sensor Networks) son una tecnología emergente que ha recibido una gran atención en laúltima década debido principalmente a las aplicaciones desarrolladas y potenciales, en campos como el control de procesos industriales, vigilancia, detección de fallos, etc, Akyildiz et al (2002);Briñón Arranz et al (2009);Cortés et al (2004); Estrin et al (1999); Lu et al (2011); Xiao et al (2005).…”

Section: Ausencia De Retrasos De Transmisiónunclassified

Estimación y Control Distribuidos de Sistemas sobre Redes de Comunicación

Rubio

Millán

Orihuela

et al. 2014

Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial R

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ResumenEste trabajo presenta una técnica de diseño novedosa para la estimación y control distribuido de sistemas en red. Se considera un proceso discreto de gran escala controlado por una red de agentes que pueden recopilar información acerca de la evolución de la planta y aplicar las acciones de control para mejorar su comportamiento. El diseño propuesto es de especial interés cuando no se tiene observabilidad/controlabilidad local, de forma que es necesario utilizar la comunicación entre agentes para tener suficiente información dinámica del sistema. El objetivo global es diseñar un esquema de control y estimación distribuida, de forma que se obtengan estimaciones fiables por parte de los agentes así como un desempeño de control adecuado. El trabajo analiza dos esquemas diferentes de comunicación entre agentes, muestreo periódico y basado en eventos, proporcionando pruebas de estabilidad utilizando el criterio de Lyapunov y métodos de diseño en términos de desigualdades matriciales lineales LMIs (del inglés, Linear Matrix Inequalities). Se muestran resultados experimentales sobre un sistema de cuatro tanques para demostrar la eficacia de las metodologías propuestas. Copyright c 2014 CEA. Publicado por Elsevier España, S.L. Todos los derechos reservados.Palabras Clave: Control a través de redes, Estimación distribuida, Control distribuido. IntroducciónUn campo que ha motivado muchas investigaciones en loś ultimos años es el de los Sistemas de Control Basados en Red (SCBR, o NCS del inglés Networked Control Systems), que han ido atrayendo progresivamente el interés de la comunidad de control automático debido al gran número de aplicaciones y el ahorro de costes de automatización que suponen estos sistemas (ver, por ejemplo, Salt et al. (2008)). Los SCBR están formados por sensores, actuadores y controladores cuya operación es coordinada a través de una red de comunicaciones. Se trata de sistemas que, de forma típica, están espacialmente distribuidos y pueden operar de forma asíncrona; pero que requieren coordinación para alcanzar objetivos globales.Dentro del campo de la Ingeniería de Control, un sistema de control automático consta al menos de los siguientes elementos: sistema dinámico o planta que se pretende controlar; conjunto de sensores que miden las salidas de esa planta y las transmiten; controladores que toman decisiones en función de la información recibida de los sensores; y actuadores, que reciben señales * Autor en correspondencia.Correos electrónicos: rubio@us.es (Francisco R. Rubio), pmillan@uloyola.es (Pablo Millán), dorihuela@uloyola.es (Luis Orihuela), vivas@us.es (Carlos Vivas) URL: www.esi.us.es/%7Erubio (Francisco R. Rubio) de control procedentes del controlador y las aplican a la planta mediante los elementos de actuación correspondientes (motores, válvulas actuadas, etc). Desde el punto de vista del ingeniero de control, el paradigma clásico de comunicación entre los distintos elementos anteriormente mencionados ha permitido obviar los aspectos correspondientes a la comunicación y centrarse...

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“…In order to perform the cooperative localization of AUVs in the absence of DVL, the approaches based on EKF, particle filter (PF) and nonlinear least squares (NLS) optimization are proposed in [2−3]. However, the computational complexity of NLS grows over time since all the previous calculated states and observed measurements are involved in the optimization, making it unsuitable for real-time applications, such as environment monitoring [6] . In [7], Wang et al develop the finite-horizon H ∞ filtering for the online robot localization without increasing the problem size over time.…”

Section: Introductionmentioning

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