Embed Size (px)
Citation preview
第一章：物联网概述
董 玮
浙江大学
浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，中国计算机学会高级会员、浙江省计算机学会嵌入式与物联网技术专委秘书长
主讲计算机网络基础、高级计算机网络、物联网基础与应用等相关课程
科研领域主要涉及物联网、传感网、无线与移动计算等
个人主页： http://www.emnets.org/dongw
教师简介
2
董 玮
目录
3
物联网的定义和发展趋势 物联网的应用架构 物联网典型应用
物联网的定义及其发展 物联网就是物理设备、家电以及其他嵌入了电子器件、软件、
传感器的物件组成的网络。这些物件具有感知能力、计算能力以及连接能力，从而能更直接地将物理世界集成到基于计算机的数字世界中。
物联网技术的发展 学术界：
– 会议SenSys, IPSN, IoTDI – 期刊IEEE IoT Journal, ACM Trans. IoT
工业界： – 2017年6月，工信部发布了《关于全面推进移动物联网(NB-
IoT)建设发展的通知》。华为、中国移动、中国电信等投入巨资建设窄带物联网(NB-IoT)基础设施
– 2018年3月阿里巴巴在云栖大会上宣布全面进军物联网领域 – 同年4月7日，微软宣布在物联网领域投资50亿美元
5
2020年全球将有500亿物联网设备
http://www.weblineglobal.com/blog/iot-an-industrial-revolution-that-cant-be-ignored/
物联网由来
6
物联网的特征与愿景
7
普通对象设备化，自治终端互联化和普适服务智能化是其三个重要特征
国际电信联盟2005年描绘物联网时代的图景：
衣服会告诉洗衣机对颜色和水
温的要求，公文包会提醒主人
忘带了什么东西等等。物联网
时代的来临将会使人们的日常
生活发生翻天覆地的变化
相关学术研究领域
8
在学术界，研究主线复杂，来源并不单一
━ RFID (无线射频识别) ━ 1999年MIT提出； ━ 2008年射频标签技术市场规模达52.5亿美元
━ Pervasive computing (普适计算) ━ 利用广泛部署的微小计算设备，实现透明和智能的计
算服务； ━ 前期研究主要集中在上下文感知
━ Wireless sensor network (无线传感器网络) ━ 大量微型化的计算设备自组织连接； ━ 将计算延伸到制造、运输、能源、环境等生产领域
973计划: 无线传感网络的基础理论及关键技术研究
节点系统 的体系结构
数据管理 理论与算法
自主组网 模型与方法
通信协议
接入互联网的 模型与机制
应用示范系统
测试平台与监控工具
异构互连异构互连
低耗自组低耗自组 泛在协同泛在协同
异构互连异构互连
低耗自组低耗自组 泛在协同泛在协同
9
无线传感器网络: GreenOrbs
10
无线传感器网络: CitySee
11
无线传感器网络到物联网: 发展趋势
12
①电源技术：持续研究中… ━ 电池供电 太阳能供电、无线充电、后向散射
②节点平台：集成到开放，组件更加丰富 ━ MicaZ, TelosB Arduino, LinkIt One, Beagle
Bone, … ③组网互联：多跳 单跳
━ 多跳ZigBee BLE，LoRa， NB-IoT ④智能感知：感知更加智能
━ 简单的温湿度、光照 精确手势识别、智能人机交互
①电源技术: 后向散射 (华盛顿大学) Ambient Backscatter and WiFi Backscatter
13
②节点平台: 传统开发模型
应用需求分析
硬件平台搭建
节点软件编程
14
②节点平台: TinyLink
硬件平台搭建
节点软件编程
应用需求分析
http://tinylink.emnets.org
G. Guan, W. Dong*, et. al, TinyLink: a Holistic System for Rapid Development of IoT Applications, accepted to ACM MobiCom 2017.
15
③组网互联
16
③组网互联: NB-IoT
17
④智能感知: 智能语音助手
18
Google Assistant Amazon Echo Apple Siri & HomeKit
④智能感知: iSense (DartMouse U.)
19
20
④智能感知: 边缘计算 靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储
、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务
目录
21
物联网的定义和发展趋势 物联网的应用架构 物联网典型应用
物联网的应用架构 物联网设备：这是物联网的终端感知设备。 网关：传统的接入方式包括Wi-Fi、GPRS等，新兴的接入
方式包括NB-IoT、蓝牙5.0等。在这些接入方式中通常需要一个网关（如Wi-Fi接入点、蜂窝网基站等）。网关通过无线接收数据，并通过有线将数据传输到物联网云平台
物联网云平台：物联网云平台主要存储物联网感知数据，并提供查询、分析、处理等功能
客户端：应用开发者也可以开发各类前端应用，可能是PC应用程序、网站或者是智能手机App等。
物联网设备 网关 物联网云平台 客户端
Wi-FiGPRS
NB-IoTBLE 5.0
互联网 互联网
机遇和挑战 开发链长 物联网领域还没有出现固定的终端类型
传感器
开发板
网络设备
云服务
机遇和挑战 目前，物联网应用开发的架构还是属于“垂直一体化”的
……
应用
云平台
数据传输
软件系统
硬件平台
Mosaic 语音识别 智能里程计
OS
…
…
XXX
应用
算法
CPU
内存
存储
TCP/IP
…
…
FTP
MQTT
HTTP
WiFi
以太网
802.11 b/n/g
25
机遇和挑战：物联网安全 2016年6月18日，央视新闻：目前智能家庭摄像头泄露隐
私已成为火热的生意，只要将被破解的IP地址输入播放软件，就可以实现偷窥，不被察觉。
机遇和挑战：物联网安全 智能电表系统——用户隐私安全
━ 无线表（AMR） ━ 47百万电表（2010） ━ 水表，气表，电表
━ 安全分析 ━ 反工程破解电表帐号及读数 ━ 截获电表数据包实时监视用电量 ━ 发射假包改变用电量统计
电表 天线
26
目录
27
物联网的定义和发展趋势 物联网的应用架构 物联网典型应用
鸿山物联网小镇 在中国的智慧城市实践中，无锡鸿山物联网小镇在国内外
物联网产业中享有盛誉。鸿山地处无锡国家传感网创新示范区，是全国首个以物联网为产业特色的小镇，又入选江苏省首批特色小镇。阿里巴巴、华为、中电海康、西门子、中国移动、中国电信等一批行业巨头纷纷抢滩入驻。
鸿山物联网小镇 智能楼宇：通过在楼宇中布设多种传感器，使得人们可以
方便的知道室内温度、光线强度、PM2.5、CO2、声音、饮水情况、每个工位的使用时间等，有利于为人们创造舒适的工作生活环境。通过楼宇中能源使用的监控，也可以使人们实时知道各个地方能耗的情况，从而为节能减排提供必要的支撑数据
智能垃圾桶：目前，在大部分的城市中，为了检查每个垃圾桶是否满了，需要清理，环卫工人需要在每条路线上来回查看。由于查看路线是固定的，也许会碰到走了几次都没有特别满的垃圾桶，或者环卫工人还没到，垃圾桶已经满出来的情况。智能垃圾桶可以监测垃圾桶内的情况，一旦垃圾量达到一定程度，就会直接预警，环卫工人看到预警消息再去清运垃圾，可以让环卫工人的工作量大大减轻
鸿山物联网小镇 智能井盖：在城市中，窨井盖子被偷了，或被水冲跑了的
事情时常发生，常常会让人坠落其中。在鸿山小镇，目前有200个智能窨井盖。这批智能窨井盖最大的特点，就是在窨井盖下方带有传感器，只要窨井盖倾斜程度超过30度，就会自动报警。如果有人为移动、或是破损的情况，窨井盖都能及时监测到，避免安全隐患的发生
智能消防：通过遍布城市的传感器及边缘计算网关，可提早发现火情预警，自动提醒城管和交警疏散群众。与此同时，水源感知系统可实时调节消防栓所需水压，节省救援准备时间，提升消防人员和受困人员安全系数
……
鸿山物联网小镇
鸿山物联网小镇
鸿山物联网小镇
CMU GIoTTO项目 卡内基梅隆大学的研究者在Google公司的资助下，开展
了一个名为GIoTTO的项目。该项目旨在创建一个传感器、设备、楼宇互相通信的基础平台，从而将一个大学校园变成一个应用创新实验室（Living Lab）
CMU GIoTTO项目 GIoTTO具备四个重要的特点： 安全与隐私敏感：GIoTTO采用OAuth 2.0 、
HTTPS/SSL、访问控制层等方法 面向终端用户可编程：用户可以利用GIoTTO提供的应
用程序编程接口轻松地进行应用程序的开发。 支持机器学习：机器学习在GIoTTO中占据很重要的位
置，降低了GIoTTO的使用难度。 可广泛部署，允许终端用户创新开发应用：GIoTTO使
用MongoDB，InfluxDB，REDIS + REST接口的方式，已在55幢建筑物（超过200,000个传感器节点）上部署了多个应用
CMU GIoTTO项目
数据产生层：GIoTTO支持集成多种传感器，如压力传感器、惯性传感器、声学传感器等
数据管理层：中心服务器，数据服务器，连接器和机器学习层
应用程序服务层：GIoTTO提供了标准的应用程序编程接口帮助用户轻松构建应用程序
CMU GIoTTO数据管理层 连接器：实现各种物联网设备和GIoTTO之间的通信 数据服务器：利用时序数据库InfluxDB存储并管理数据 中心服务器：数据管理层的核心。在MongoDB上托管了
传感器列表、用户列表、建筑物结构列表（例如建筑物的楼层、房间号等）、访问控制列表等信息。
CMU GIoTTO数据管理层：机器学习层
Programming by Demonstration: Example Scenario: Door Open/Close “Virtual” Sensor The system automatically generates a door sensor that outputs open/close based on sensor readings. Importantly, the user does not specify which physical sensors to use.
Semantic Information Door open/close? Cafeteria crowded? John in his room?
Raw Sensor Readings Acceleration Lux Sound
机器学习层是GIoTTO的一大亮点，使用监督学习的方式，能帮助用户轻松地使用传感器数据
Example: Quiet Location with Free Seating
Sensors: Audio Sensor, Accelerometer (1) Audio => train to classify noisy/quiet Virtual Sensor: Virtual decibel meter
(2) Accelerometer => train to classify seat empty/occ. Virtual Sensor: seat occupancy sensor
New virtual sensor (3): combine (1) + (2) New actuator: send email when (3) happens End user programming, example driven ML
创新应用
40
关于课程 物联网基础与应用 物联网概述 物联网硬件平台、操作系统、TinyLink快速开发系统 低功耗短距离协议(ZigBee/BLE)、低功耗广域网协议
(NB-IoT/LoRa) 物联网云平台、物联网云边一体开发
分数及构成 到课率 10% TinyLink课程实验 report 40% TinyLink创新应用开发 report 50% (代码
+presentation+report)
关于浙大课题组 现有教师2名、博士生8名、硕士生10名 主要研究方向：
物联网快速开发平台TinyLink – 传感网OS、软件更新；边缘计算
物联网低功耗协议 – 802.15.4/ZigBee, NB-IoT
无线感知与安全 – 基于CSI的入侵检测系统、语音助手的安全问题
基于穿戴设备的3D关节跟踪
近年来成绩： 仅2017年发表CCF A类论文10篇，包括MobiCom、INFOCOM
、UbiComp、ToN、TMC等 近两年获国奖研究生分别为3人次，2人次 与阿里巴巴展开深度合作
