Il progetto Wireless Sensor Network in Telecom Italia

NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA › Anno 17 n. 2 - Agosto 2008 41

Il progettoWireless Sensor Network

in Telecom Italia

VALTER BELLA

FABIO BELLIFEMINE

L’articolo, a valle di un breve excursus sulla provenienza e sull’evoluzionedelle reti di sensori senza fili ne descrive le caratteristiche precipue, glielementi costituenti e le loro modalità di funzionamento. Sono poi illustra-te alcune attività del progetto di ricerca WSN di Telecom Italia, avente lafinalità di porre le basi per lo sfruttamento commerciale di questa tecnolo-gia con particolare attenzione all’integrazione nelle architetture di svilupposervizi a valore aggiunto e alla sperimentazione di applicazioni di rilevanzaper l’operatore telco. Completa l’informazione sul tema una sintesi dellatecnologia ZigBee, lo standard internazionale più diffuso per le WSN, edun aggiornamento sul tema dell’alternativa all’uso delle batterie in questereti, ossia l’uso dell’innovazione tecnologica finalizzata ad una migliorequalità della vita e alla tutela dell’ambiente.

1. Introduzione

Da tempo siamo abituati a conoscere e ad utiliz-zare Internet come una immensa banca dati di cono-scenze, al punto di azzardare definizioni quali onni-scienza e/o intelligenza della rete, sebbene la mede-sima sia stata semplicemente introdotta dall’uomo.Le tecnologie wireless susseguitesi sul mercatohanno inoltre consentito il fruire di Internet anche dapostazioni mobili, espandendo così la disponibilità alsapere in luoghi remoti.

Ma l’uomo, nell’incessante ricerca mirata a col-mare i limiti attuali delle proprie conoscenze e realiz-zazioni, si è presto accorto che internet è sì unimmenso deposito di conoscenze del mondo, manon ha nessuno dei cinque sensi umani necessari apercepire gli stimoli dell’ambiente circostante e tantomeno le articolazioni fisiche per reagire a tali stimoli.

In altre parole, attualmente, Internet non èancora in grado di semplificarci la vita, magariattuando automaticamente tutta una serie di ope-razioni tediose e ripetitive cui siamo costretti nelnostro vivere quotidiano. Tuttavia, questi limitistanno per essere superati grazie alla sinergia traInternet e le reti wireless di sensori ed attuatoriWSN (Wireless Sensor Network). Come conse-guenza si avrà un’Internet sempre meno “umana”ma sempre più al servizio dell'uomo: questo, inestrema sintesi , anche i l messaggio redattodall’ITU (International Telecommunication Union)nel suo rapporto “Internet of Things”, uno studioche delinea una profonda trasformazione del rap-porto uomo-macchina.

In questo contesto tecnologico, Telecom Italiaha lanciato nel 2006 un progetto di ricerca su reti disensori wireless, condotto dalla sede di Torino e

TECNOLOGIE

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42 NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA › Anno 17 n. 2 - Agosto 2008

dalla sede di Berkeley in collaborazione con alcunicentr i universi tar i inclusa l ’Universi tà del laCalifornia a Berkeley, riferimento scientifico dieccellenza sul tema.

Questo articolo, dopo un breve excursus sull’o-rigine della tecnologia, descrive alcune attività delprogetto di ricerca di Telecom Italia. L’obiettivo delprogetto è quello di porre le basi per lo sfrutta-mento commerciale di questa tecnologia con parti-colare attenzione all’integrazione nelle architetturedi sviluppo servizi a valore aggiunto (VAS) e allasperimentazione di applicazioni di rilevanza per l’o-peratore telco.

2. Dagli Smart Dust alle WSN

Una decina di anni fa fu presentata una solu-zione tecnologica allora ritenuta decisamente futu-ristica e denominata “Smart Dust”, basata sulladispersione nell’ambiente di dispositivi microsco-pici dotati di una relativa “intelligenza” (capacità dicalcolo), di discrete capacità di comunicazione e disofisticati sistemi di immagazzinamento dell’ener-gia che conferivano loro la capacità di rimanereattivi per lungo tempo senza connessione ad unasorgente di alimentazione tradizionale. Leader neller icerche in questo campo era, ed è tuttora,l’Università di California a Berkeley.

Lo scenario atteso con gli Smart Dust era unmondo disseminato di microscopici oggetti intelli-genti connessi tra loro via radio ed immersi nel-l’ambiente a tal punto da non essere notati: erano iprimi passi del “disappearing” (o “ubiquitous”)computing. Parte della innovatività di questavisione è il concetto di “disappearing”, che non siriferisce tanto alla miniaturizzazione spinta deglioggetti, quanto alla scomparsa della interazionecosciente tra uomo e macchina.

L’impiego dei sistemi di elaborazione diventa,in un mondo pervaso di intelligenza informatica,un fatto automatico e naturale: gli utenti si ser-vono di avanzati microcomputer con la stessanaturalezza con la quale oggi fanno uso deidispositivi elettromeccanici presenti negli elet-trodomestici di uso comune, dei quali spessonemmeno conoscono l’esistenza. Gli oggettiche, nascosti nello spazio che ci circonda, svol-gono funzioni mirate a migliorare la nostra esi-stenza, devono avere elevate caratteristiche diindipendenza anche dal punto di vista del lecomunicazioni.

Questo concetto è alla base di un nuovo para-digma di comunicazione che si va affermando inquesti anni parallelamente allo sviluppo dellamicroelettronica, e denominato ad hoc networking.

Microscopici ricetrasmettitori sono predispostiper costituire una rete ad hoc che non necessita diuna infrastruttura di rete fissa cui connettersi, masono essi stessi in grado di autoconfigurarsi inrete, passandosi le informazioni l’un l’altro fino alladestinazione. Uno scenario applicativo estrema-mente interessante che nasce dall’unione dei con-cett i di disappearing computing e di ad hoc

networking è rappresentato dal caso in cui i micro-scopici ricetrasmettitori sono dotati di uno o piùsensori e microattuatori creando così una WSN.

La WSN permette di realizzare sistemi distribuitiin grado di rilevare dall’ambiente, con elevatacapillarità, grandezze fisiche o meccaniche qualitemperatura, umidità, luminosità, posizione, vibra-zione, inclinazione, accelerazione e così via. LeWSN vengono progettate con caratteristiche diflessibilità anche superiori alle reti ad hoc, in parti-colare per quanto riguarda i seguenti punti: capa-cità di autoconfigurazione, tolleranza di eventi qualila scomparsa di un nodo di rete (che potrebbeesaurire la batteria o essere meccanicamenterimosso in modo non previsto), l’arrivo di un nuovonodo (conseguentemente allo spostamento di nodi,nuovi “vicini” possono unirsi ad una rete di sensorigià costituita), elevata capacità di raccogliere eimmagazzinare energia (mediante uso di piccolipannelli solari o generatori piezoelettrici, in gradodi produrre energia sfruttando anche le minimevibrazioni cui il sensore è soggetto).

3. L’approccio WSN in Telecom italia e la piattaforma WSN-Ca cura di [email protected]

L’approccio tradizionale allo sviluppo di appli-cazioni che usano la tecnologia delle reti di sensoriwireless (WSN) è di tipo verticale: ogni applica-zione ha un gateway dedicato con cui si interfacciain modo diretto e, tramite esso, interagisce con inodi della WSN. Ogni applicazione è quindi com-pletamente indipendente dalle altre e, al più, riusadel software opportunamente confezionato comeuna sorta di libreria di funzioni.

Per un operatore di telecomunicazioni chevoglia fornire una pluralità di servizi basati sullastessa tecnologia, al concetto di applicazioni verti-cali e riuso del software è invece preferibile uncosiddetto approccio orizzontale dove le funziona-lità di WSN siano integrate nella Service OrientedArchitecture (SOA) dell’operatore come servizi dibase, ognuno con un proprio ciclo di vita indipen-dente dalle applicazioni stesse e addirittura condi-viso fra le stesse applicazioni.

In tal caso, lo sviluppo di una nuova applica-zione non è altro che la composizione (o più preci-samente l’orchestrazione) di servizi che includonosia servizi di WSN sia altri servizi IT, quali lagestione della Presence , l ’accesso ai serviziSMS/MMS, l’accesso a servizi di autenticazione.L’utilizzo degli stessi servizi da parte di una molti-tudine di applicazioni crea una sorta di economiadi scala del software con il vantaggio di un piùveloce time-to-market e di una minore prolifera-zione di piattaforme di servizio diverse e indipen-denti, da cui un minor costo di manutenzione.

Per comodità gestionale e semplicità architet-turale, nel progetto si è scelto di unire logica-mente tutte le funzionalità e i servizi basati sullereti di sensori in un’unica piattaforma, denomi-nata WSN-C (Wireless Sensor Network Center).

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La WSN-C si integra nella SOAdell’operatore, come rappresen-tato in figura 1 e fornisce, sottoforma di servizi, un insieme difunzionalità, indipendenti dalleapplicazioni, per la gestione direti sensori wireless, la configura-zione, l’acquisizione dei dati, lagestione dei nomi logici, … .

La WSN-C svolge quindi unruolo di intermediazione fra leapplicazioni e il gateway e, di con-seguenza, fra le applicazioni e laspecifica tecnologia di reti di sen-sori, per esempio ZigBee (si vedal’approfondimento “Lo standardtecnologico adottato in TelecomItalia: ZigBee) o Tiny-OS. Da ciòderivano minori tempi di sviluppo ecosti di manutenzione delle appli-cazioni e, inoltre, vantaggi aggiun-tivi quali quello che un’applica-zione può incrociare dati prove-nienti da più WSN anche di produttori o tecnologiediverse o, al contrario, che una stessa rete WSNpuò essere usata da più applicazioni.

L’architettura interna della WSN-C è suddivisain più strati logici. Con riferimento alla figura 2, econ approccio descrittivo di tipo bottom-up, i datiraccolti dalle WSN locali sono convogliati neirispettivi gateway e da qui inviati ai GatewayAbstraction Layer (GAL) di riferimento. Allo stessomodo, le richieste di attuazione e i messaggi di

configurazione delle WSN vengono convogliatitutti verso il GAL e da questi smistati ai nodi diriferimento.

I GAL sono quindi degli strati software diadattamento, ossia delle interfacce fra i gatewaydelle WSN e le applicazioni, in parte residentisulla piattaforma WSN-C, che elaborano i daticosì raccolti. Il modulo della piattaforma deno-minato Protocol Adapter Southbound gestisce ilprotocollo di comunicazione fra GAL e WSN-C.

Orchestrator

HTTP Server Media Server Mail Server SM-SC

ZigBee Tiny OS Other

WSN-C

1.Application 1.Application 1.Application

SCSM

WSNC

===

Service CenterShort MessageWireless Sensor Network Center

FIGURA 1› WSN-C integrata nella Service Oriented Architecture.

APPLICATION

Data Control and Management Interface

Virtual Data ProviderRouter/

Dispatcher

Data Provider ZigBee Data ProviderTiny OS

WSN DataCache

Data Providerother

NamespaceResolver Archiver Profile

Repository

Technology/Discovery

SubscriptionManager

TrustCenter

PolicyManager

REST

ArchiverDB

PlatformDB

TopologyDB

REST

J2EE/RMI SOAP

Indoor Location Virtual sensors Logging

Alerting

Configuration

PerformanceDashboard

Pattern Recognition Correlation

Protocol AdapterNorthbound

Functional Layer Management Layer

Control Layer

Protocol Adaptersouthbound

...

...

Data Layer

Data Provider Interface

GAL GAL GAL GAL

ZigBee ZigBee ZigBee Tiny OS Other

GALJ2EEREST

===

Gateway Abstraction LayerJava 2 Enterprise EditionREpresentational Transfer State

RMISOAPWSN

===

Remote Method InvocationSimple Object Access ProtocolWireless Sensor Network

FIGURA 2› Architettura della WSN-C.

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Il modulo è in grado di adattarsi e gestire una ete-rogeneità di protocolli diversi, tuttavia si ritiene cheil protocollo REST sia tra questi quello più adattoalle caratteristiche della presente architettura inquanto è in grado di attraversare i firewall, è scala-bile e minimizza i sovraccarichi di comunicazione.Il GAL infine dovrebbe preferibilmente diventareun’interfaccia standard in quanto rappresenta ilcontratto software stabilito fra produttore e utilizza-tore di WSN. Il livello di controllo disaccoppia lapiattaforma WSN-C dalla particolare tecnologiaWSN fornendo ai livelli più alti una vista omogeneae indipendente dalla tecnologia sottostante, siaessa ZigBee, Tiny-OS od altro.

Sopra questo strato troviamo un livello assaiarticolato e di fondamentale importanza: Il livellofunzionale. Qui si concentrano le funzionalità dellapiattaforma quali:• la gestione dei nomi logici e degli indirizzi delle

reti WSN e dei relativi nodi;• la gestione della topologia delle reti e di even-

tuali profili di servizio;• l’archiviazione dei dati;• la gestione del contratto di publish/subscribe

con le applicazioni;• l’autenticazione dei nodi delle WSN e la relativa

gestione delle chiavi di sicurezza, … .Fanno parte di questo livello anche i cosiddetti

Virtual Data Providers, ossia sensori virtuali chepossono essere definiti dalla applicazione stessa eche incapsulano algoritmi di elaborazione delsegnale per realizzare funzionalità complesse, qualila localizzazione, il riconoscimento di pattern stati-stici, l’esecuzione di funzioni matematiche su datielementari acquisiti dai sensori.

Il livello più alto, il Protocol Adapter Northbound,è il livello di esposizione dei servizi che prevede, permassimizzare l’integrabilità in diverse architetture, lapossibilità di esporre i servizi con diversi protocolli,incluso REST, SOAP, Java RMI, EJB, … . Ai lati del-l’architettura esposta in figura 2 vi sono infine i livellidi gestione dei dati e dei meta-dati acquisiti dallapiattaforma e il livello OSS, con funzionalità di log-ging, configurazione, alerting, ... .

4. WSN: il Centro di ricerca a Berkeley

L’articolazione della piattaforma WSN-C ora illu-strata evidenzia la sua complessità e conseguente-mente la pluralità di competenze interdisciplinarinecessarie alla propria realizzazione e gestione.Esiste inoltre la necessità di adottare soluzioni diassoluta avanguardia, al fine di offrire a TelecomItalia un vantaggio competitivo di assoluto rilievo.

Per queste ragioni, oltre al fitto e consolidatorapporto di attività di ricerca fra Telecom Italia e leUniversità nazionali ed internazionali, il progettocollabora con il WSNLab di Berkeley, un centro diricerca sulla tecnologia WSN creato congiunta-mente da Telecom Italia e Pirelli con la supervi-sione scientifica del prof. Alberto SangiovanniVincentelli. Il centro si avvale di un accordo di col-laborazione con i l Dipart imento di Electr ical

Engineer ing and Computer Sciences (EECS)dell’Università di UC Berkeley, famosa per essere ilprecursore della ricerca su questa tecnologia e peraver coniato il termine “smart dust”.

Qui Telecom Italia ha trovato quindi disponibileil know-how, le tecnologie ed i prototipi relativiall’intero ecosistema WSN: dai dispositivi MOTE, aisistemi operativi TinyOS, ai protocolli, alla sicu-rezza, ai data base “leggeri” TinyDB, agli aspetti diPicoRadio, e così via. La collaborazione tra il cen-tro Telecom-Pirelli e l’Università si focalizza, fra lealtre cose, sul Platform-Based Design, con l’obiet-tivo di realizzare strumenti capaci di sintetizzareautomaticamente, a partire da una descrizione fun-zionale di “cosa il sistema debba fare”, una piat-taforma completa, costituita sia da hardware, siada software e sull’analisi dei dati catturati dai sen-sori, al fine di aggregarli, elaborarli e inferire eventidi interesse per le applicazioni.

In particolare, si stanno studiando algoritmi diSignal Processing e Pattern Recognition per l’analisidi dati provenienti da sensori inerziali, quali accelero-metri e giroscopi per inferire eventi come la caduta,la corsa, l’urto, l’atto di sdraiarsi; gli stessi tipi di datisaranno poi anche usati per realizzare sistemi di sup-porto alla navigazione e localizzazione.

Inoltre tale collaborazione consente la creazionedi una rete di contatti con le aziende della SiliconValley e nella Bay Area su tali tematiche, permet-tendo di avere un rapporto prioritario e privilegiatocon tale contesto a forte sviluppo tecnologico,strettamente connesso al tessuto universitario chene è la sorgente primaria.

5. Kaleidos: le WSN per il monitoraggio delle Centrali di Telecom Italiaa cura di [email protected]

Una delle prime applicazioni realizzate dal pro-getto di ricerca WSN è Kaleidos, un sistema dimonitoraggio dei consumi elettrici delle centralitelefoniche. Telecom Italia ha infatti già da anniintrapreso la strada di ridurre i consumi energeticiraggiungendo risultati molto positivi. Proprio perquesto, gli obiettivi di miglioramento che l’aziendaoggi si pone richiedono una granularità e frequenzanella misura dei flussi energetici molto maggiorerispetto al passato: non sono più sufficienti i solidati di consumo dedotti da semplici letture deicontatori elettrici. Il monitoraggio capillare ed intempo reale del consumo di energia elettrica in edi-fici ed impianti produttivi abilita l’ottimizzazione deiconsumi ed una migliore capacità di acquisto del-l’energia. Esso inoltre abilita una maggiore capa-cità di pianificazione, progettazione e verifica degliinterventi volti a ridurre i consumi stessi.

Un primo salto di qualità verrebbe dal disporredati di consumo con frequenze almeno orarie e nonlimitati alla sola misura dell’energia consumata, mache includano altri parametri di qualità (potenzaattiva, reattiva, apparente, fattore di potenza,microinterruzioni, valore della tensione, presenza diarmoniche indesiderate, ...).

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Altro e più rilevante salto di qualità potrebbe deri-vare dall’effettuare la misura dei flussi energetici congranularità di sala/apparato, in modo da avere laconoscenza precisa dei consumi degli apparati TLC,di quelli accessori (condizionamento, servizi, ...) edelle condizioni ambientali (temperatura, umidità,illuminazione, ...), pertinenti ad ogni apparato ogruppo di apparati che si trovano nella stessa sala epossibilmente in modo continuativo ed in temporeale. Questo consentirebbe, tramite opportuni indi-catori, un controllo completo della situazione, l’inse-rimento di adeguata allarmistica o di azioni automati-che di feedback per la gestione delle anomalie (neiconsumi energetici), la pianificazione degli interventimigliorativi e la verifica dell’efficacia di questi inter-venti. Tecnicamente tutto questo è fattibile con tec-nologie consolidate ma, come evidenziato in passatoda alcune sperimentazioni pilota, con costi proibitivise estesi per lunghi periodi o a molte centrali.

Il sistema Kaleidos, sviluppato nell’ambito del pro-getto WSN, grazie all’impiego di reti di sensori wire-less (WSN) e di una sensoristica innovativa, rendequesto obiettivo accessibile dal punto di vista econo-mico con ritorni dell’investimento in alcuni casi ancheinferiori all’anno. Ciò è reso possibile dalla concomi-tanza di diversi fattori. Prima di tutto l’economia discala di soluzioni standard (ZigBee nella fattispecie).Ma, soprattutto, i bassissimi costi di installazione poi-ché, essendo le reti wireless, non è necessaria alcunacablatura e essendo le reti auto-configuranti, non èrichiesto personale specializzato né modificheimpiantistiche in quanto la sensoristica scelta siinstalla quasi sempre tramite un semplice velcro.

L’architettura di riferimento del sistema ricalcaquella generale del progetto WSN, come rappresen-

tato in figura 3. La rete di sensori è wireless a stan-dard ZigBee e, nella versione attuale, utilizza tre tipo-logie di sensori: un sensore in grado di misurare tem-peratura, umidità relativa e luminosità; un sensore ingrado di misurare la corrente alternata ed un sensorein grado di misurare la corrente continua. Una oppor-tuna pianificazione dei punti di misura permette dimonitorare in tempo reale l’efficienza energetica dellacentrale (ossia la percentuale di energia consumataper gli apparati telefonici) e le condizioni ambientalidelle diverse sale, nonché il funzionamento deisistemi di condizionamento e degli impianti principalidi illuminazione. In ogni centrale la rete ZigBee ter-mina in un gateway con interfaccia ethernet colle-gato direttamente alla rete IP aziendale. Tramite ilgateway i dati sono inviati alla piattaforma WSN-C e,da questa, sono fruiti tramite applicazione Web.

La sperimentazione del sistema Kaleidos è par-tita a Marzo 2007 nella Centrale Vanchiglia, è stataestesa nel corso dello stesso anno ad altre tre cen-trali e nel 2008 sarà estesa a 100 fra le centrali piùenergivore di Telecom Italia. I dati raccolti permet-tono in tempo reale di monitorare l’andamento del-l’efficienza energetica e la ripartizione dei consumie come questi si correlano alle condizioni climati-che. Inoltre, i dati hanno permesso ai colleghi diEnergy Systems di ottimizzare i punti di lavoro deisistemi di condizionamento (in particolare i freecooling), progettare degli interventi di risparmioenergetico e verificarne l’efficacia in tempo reale. Èovviamente difficile fornire un numero magico chequantifichi i risparmi generati, tuttavia si può direche ad Aprile 2007 l’efficienza energetica dellacentrale Vanchiglia era nell’ordine del 50% mentreoggi, un anno dopo, essa è nell’ordine del 65%.

Sensori Ambientali (Temp. Umid., Luce, Presenza)

SalaQLQ

Raddrizzatore

Sala1

... Sala1 TxSensori CC.

Principali utenzein correntecontinua

Sensori CA(condizionatoriraddrizzatori, ...)

Flusso primario

Cabina di trasformazione

Rete WirelessMesh ZigBee

GatewayZigBee

Rete IP(Dacon)

Piattaforma digestione - WSNC

WSNC = Wireless Sensor Network Center

FIGURA 3› Vista “fisica” dell’architettura di Kaleidos.

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Lo standardtecnologico adottatoin Telecom Italia:ZigBeea cura [email protected]

Con l ’avvio del progetto WSN inTelecom Italia si è dovuto operare unascelta tecnologica sull’interfacciaradio da applicare ai sensori ed agliattuatori. A valle di un’attenta opera-zione di scouting tecnologico, lascelta è caduta sul la tecnologiaZigBee, non solo per le sue peculia-rità funzionali, ma per il fatto cheessa è divenuta uno standard conconseguente universale compatibilitàdei dispositivi da applicare nei variservizi a valore aggiunto.ZigBee è una tecnologia radio diprossimità nata dalla necessità didefinire uno standard di comunica-zione wireless per la creazione di retidi micro-dispositivi con le seguenticaratteristiche:• bassi costi;• consumi limitati;• utilizzo di frequenze libere;• scalabilità;• affidabilità;• interoperabilità;• sicurezza.Questa tecnologia radio opera su fre-quenze libere della banda UHF (868 e915 MHz) e ISM (2.4 GHz), con velo-cità di trasmissione dati che arrivanoal massimo a 250 kbps (figura A).Essendo una tecnologia di prossi-mità, il raggio di azione non supera i100 metri in spazio aperto su singolatratta (single-hop), ma si estendenotevolmente se si sfrutta il “multi-hop”, cioè la possibilità di far transi-tare l’informazione da un nodo all’al-tro fino al nodo destinazione, che,non trovandosi nel raggio d’azionedel nodo sorgente, non può essereraggiunto direttamente.La rapida diffusione a livello mondialedi questa tecnologia ha determinatonel 2000 la necessità di fondare l’asso-ciazione non-profit ZigBee Alliance,composta da circa 210 aziende (tra cuiFreescale, Huawey, Mitsubishi,Motorola, Philips, Samsung, Siemens,ST Microelectronics, TexasInstruments, Telefonica, KDDI) cheoperano nel campo di semiconduttori,

tecnologia hardware e software,sistemi di comunicazioni, prodotti end-user. Telecom Italia è entrata a far partedi ZigBee Alliance nel luglio 2004, assu-mendo da subito un ruolo di prestigio e

presiedendo dallo scorso anno ilTelecom Applications Profile Group,gruppo che intende rilasciare a fineanno le specifiche per applicazioniZigBee basate su terminali telco.

WWAN

WMAN

WLAN

WPAN

0.01

IEEE 802.22

Data Rate (Mbps)

Range

IEEE 802.20

WiMaxIEEE 802.16

WiFi 802.11

802.15.3802.15.3a802.15.3c

ZigBee802.15.4 Bluetooth

802.15.1

0.1 1 10 100 1000

WLANWMANWPANWWAN

====

Wireless Local Area NetworkWireless Metropolitan Area NetworkWireless Personal Area NetworkWireless Wide Area Network

FIGURA A› Collocazione funzionale della tecnologia ZigBee.

Applications

ZigBee Application Layer

ZigBee Network & Security Layers

IEEE 802.15.4 MAC

IEEE 802.15.4 PHY(868/915 Mhz, 2.45 Ghz)

FrequencyBand

868.3 MHz

902-928 MHz

2405-2480 MHz

LicenseRequired?

No

No

No

GeographicRegion

Europe

Americas

Worldwide

DataRate

20kbps

40kbps

250kbps

ChannelNumber(s)

0

1-10

11-26

FIGURA B› Stack protocollare ZgBee.

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6. Il progetto SPINE di Telecom italia: le WSN al servizio delle personea cura di [email protected]

Un altro ambito di applicazione della tecnologiaWSN affrontato nel progetto è quello delle reti disensori indossabili. In questo contesto, in occa-sione della quinta edizione della conferenza euro-pea sul le ret i d i sensor i (EWSN08,http://www.ewsn.org/), il progetto ha lanciato unanuova iniziativa Open Source: il progetto SPINE(Signal Processing In Node Environment).

SPINE, che in inglese sta per spina dorsale, èun framework software per lo sviluppo di algoritmidi signal processing distribuiti sui nodi di una retedi sensor i , oggi disponibi le on l ine sul s i tohttp://spine.tilab.com con licenza free softwareLGPL 2.1 (Lesser GNU Public License). Esso per-mette di ridurre il time-to-market per lo sviluppo diapplicazioni e servizi basati sul riconoscimento di

posture, movimenti, e, più in generale, basati sullaclassificazione automatica dei dati provenienti dauna moltitudine di sensori eterogenei.

SPINE è il risultato del lavoro congiunto fra ilprogetto di ricerca Wireless Sensor Networks diTelecom Italia e il WSNLab di Berkeley. Con lostrumento dello Open Source, Telecom Ital iaambisce a diventare punto di riferimento dellacomunità scientifica e R&D in questo settore tec-nologico. Intorno al progetto SPINE si sta infattigià catalizzando un “ecosistema” di università edenti di r icerca industr iale. Lo “SPINE Team”conta già prestigiosi contributi oltre a quello diTelecom Italia e del WSNLab; in particolare, ilg ruppo de l Pro f . Sang iovann i V incente l l i(http://embedded.eecs.berkeley.edu/Respep/Research/asves/index.html) presso l’Università dellaCalifornia a Berkeley (UCB), del Prof. Fortino(http://wwwinfo.deis.unical.it/~fortino/) pressol’Universi tà del la Calabr ia e del Prof. Jafar i

Lo stack protocollare ZigBee (figuraB) specifica i livelli di rete, sicurezza eapplicazione. La standardizzazione sispinge fino a livello applicativo, defi-nendo profili applicativi specifici chegarantiscono l’interoperabilità tra pro-duttori diversi che possono coesisterecon profili privati proprietari.Le configurazioni di rete proprie diZigBee prevedono la scelta di un nodocon funzionalità di coordinatore dellaPAN (ZigBee Coordinator), responsa-bile principalmente della formazionedella rete e della gestione centraliz-zata della sicurezza. Gli altri nodi pos-sono essere degli instradatori (ZigBeeRouters), nel caso in cui siano con-nessi con più di una unità (figura C), osemplici foglie della rete (ZigBee EndDevice), nel caso di connessione adun singolo elemento.I campi di applicazione per la tecno-

logia ZigBee sono molto estesi (figuraD), sia in ambito “indoor” che “out-door” ed interessano tematiche qualila domotica, la gestione dell’energiain ambiente domestico e industriale,l’automazione industriale, l'elettronicadi consumo, il machine-to-machine ele reti di sensori per il monitoraggiodell’ambiente.Per garantire l’interoperabilità tra pro-dotti di fornitori diversi, la ZigBeeAlliance cura la creazione di profiliapplicativi standard. Sono attualmenteattivi i seguenti gruppi che curano larealizzazione dei profili applicativi:• Smart Energy;• Home Automation;

• Telecom Applications;• Wireless Sensor Network;• Personal Home and Hospital

Health Care;• Commercial Building Automation.L’Operatore, in questo scenario direte pervasiva fisso/mobile estesa adun ambiente sempre più “intelligente”,può giocare così un importante ruolostrategico, creando un ecosistemaunico di cui assumere il controllo, nonsolo come trasportatore di dati, maidentificandosi come gestore dellapersonalizzazione ed integrazione coni bisogni e le esigenze dell’utente.

Star

ZigBeecoordinator

ZigBeeRouters

ZigBeeEnd Devices

Mesh

ClusterTree

FIGURA C› Possibili combinazioni di una

rete ZgBee.

SecurityHVACAMR

Lighting ControlAccess Control

Demand ResponseNet MeteringAMI, SCADA

BUILDINGAUTOMATION

ENERGY MGT& EFFICIENCY CONSUMER

ELECTRONICS

PC &PERIPHERALS

TELECOMSERVICES

PERSONALHEALTH CARE

INDUSTRIALCONTROL

M-commerceInfo Services

Object Interaction(Internet of Things)

Asset MgtProcess Control

EnvironmentalEnergy Mgt

PatientmonitoringFitnessmonitoring

TVVCRDVD/CDUniversalRemotes

MouseKeyboardJoystick

SecurityHVACLighting ControlAccess ControlIrrigation

HOME CONTROL

FIGURA D› Campi di applicazione di reti WSN basate su ZigBee.

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(http://www.essp.utdallas.edu/) presso l’univer-sità del Texas a Dallas. Inoltre numerosi altri cen-tri di ricerca hanno già dichiarato interesse all’u-t i l i zzo d i SPINE, f ra quest i In te l Research,Motorola R&D, e altri gruppi di UCB.

SPINE può essere utilizzato per tutte le appli-cazioni che richiedono l’elaborazione dei datiprovenienti dai sensori in rete. La prima applica-zione sviluppata con SPINE riguarda il monito-raggio del livello di attività fisica di una personae la possibilità di rilevare in tempo reale situa-zioni critiche come la caduta. In questo esempioapplicativo SPINE è utilizzato per l’analisi deidati dei sensori di una rete indossabile, ma puòessere facilmente utilizzato per reti di sensori piùampie e variegate.

Con riferimento alla figura 4 il software SPINE ècostituito da due parti distinte e complementari.

Una prima parte consiste nell’applicazioneSPINE da installare sui nodi sensore. Questa for-nisce funzionalità di signal processing che per-mettono al nodo di elaborare il segnale catturatodai sensori e inviare al coordina-tore solo le caratterist iche delsegnale, le cosiddette feature ,anziché l’intero insieme di cam-pioni acquisiti dal sensore (rawdata). In particolare, SPINE per-mette all’applicazione di selezio-nare le feature necessar ie eis t ru i re ogni nodo ad inv iareesclusivamente quanto necessa-rio per l’applicazione. Ciò implicaun migliore utilizzo sia del canaleradio sia delle risorse energetichedel nodo stesso (a titolo esempli-ficativo e per apprezzare il valoredi questa applicazione, si consi-deri che per un nodo di una retedi sensori la trasmissione di unbyte richiede circa lo stesso con-sumo di batteria dell’esecuzionedi 1000 istruzioni). Le funzionalitàdi signal processing sui nodi sonoindipendent i da l t ipo d isegnale/sensore da analizzare epossono essere facilmente estese per includerenuove funzionalità di analisi del segnale stesso.

Una seconda parte consiste in un’applicazioneJava da installare sul coordinatore, tipicamente untelefonino. Questa applicazione coordina appunto inodi sensore, istruendoli sulle operazioni da ese-guire, acquisendo le feature calcolate dai nodi eelaborandole al fine di classificare e riconoscereposture (es. in piedi, seduto, in movimento) o tipi dimovimenti. La applicazione è anche in grado dientrare in modalità learning per apprendere auto-maticamente nuovi tipi di posture o movimenti.

Sulla base di queste due componenti, gli svilup-patori possono realizzare servizi con un più velocetime-to-market.

La prima versione di SPINE utilizza nodi coninterfaccia radio a standard IEEE 802.15.4 esistema operativo TinyOS. Nelle prossime versioni

sarà incluso il supporto anche per altri tipi di piat-taforma, compresi quelli a standard ZigBee, graziea un livello di astrazione che renderà SPINE indi-pendente dal tipo di piattaforma.

Uno dei primi campi applicativi di SPINE è statoquello relativo alle applicazioni “assisted living” o“physical activity monitoring” per il monitoraggioda remoto dell’attività motoria di una persona. Taleapplicazione è basata sui dati prelevati da una retedi sensori indossabile, ovvero da una BSN (BodySensor Network) dove sul corpo della personasono posizionati sensori di movimento (accelero-metri e giroscopi).

Tuttavia SPINE si propone di diventare il fra-mework di riferimento non solo per le applicazionidi monitoraggio dei movimenti della persona, maper diverse applicazioni che potranno includerenuovi sensori presenti anche nell’ambiente e nonunicamente limitati all’area del corpo umano.SPINE fornisce quindi gli strumenti per sviluppareapplicazioni basate sui dati provenienti dai sensoripresenti nella rete.

Nell’applicazione dimostrativa che TelecomItal ia e i l “SPINE team” hanno presentato aEWSN08 (figura 5), i sensori sono posizionati sulcorpo e permettono di determinare la posizionedella persona e di inviare messaggi di allarme qua-lora si verifichino condizioni critiche.

Questo tipo di tecnologia può essere utilizzatoper il monitoraggio remoto delle persone anzianedove il medico curante o il personale sanitario diriferimento è avvisato dell’attività motoria quoti-diana del paziente, ad esempio con l’invio giorna-liero di statistiche, ricevendo in tempo reale mes-saggi di allarme al verificarsi di condizioni critiche(nell’esempio di figura 6, la caduta del paziente).L’aggiunta di ulteriori sensori biomedicali consenti-rebbe poi di evincere in modo più mirato la situa-zione critica, consentendo un soccorso assai piùefficiente.

nodi sensore

802.15.4radio

coordinatoreWSN

BSN

BSNWSN

==

Body Sensor NetworkWireless Sensor Network

FIGURA 4› Logo e architettura di principio del progetto SPINE.

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SPINE fornisce quindi una struttura per facili-tare lo sviluppo di nuove applicazioni: i nuovi con-tributi non sono solo finalizzati all’ottimizzazionedel framework stesso, ma soprattutto alle applica-zioni che saranno sviluppate usando il softwarecome strumento di lavoro.

Anche in reti di piccole dimensioni, quali leBody Sensor Network, la quantità di parametrimonitorati dai sensori può essere enorme, sipensi poi a reti più estese che, grazie al multihoppossono coprire superfici dell’ordine dei chilome-tri quadrati: tutta la quantità di dati raccolti daquesti nodi deve essere elaborata e opportuna-mente classificata per ricavarne le informazioniutili all’utente. È a questo stadio che entrano ingioco gli algoritmi di classificazione e di elabora-

zione che fanno di SPINE unostrumento innovat ivo per lagestione della rete di sensori, conl’obiettivo di comporre con intelli-genza i dati rilevati dai sensoristessi.

7. WSN e le batterie:un tema sfidante

Un ultimo, ma non per impor-tanza, aspetto qui t rattato inmerito alle attività del progettoWSN presso Telecom Ita l iariguarda il problema delle alimen-tazioni dei nodi e, più in generale,di tutti quei dispositivi portatili cherichiedono l’impiego di una o piùbatterie.

Far funzionare tutto ciò che èportatile senza batterie (battery-less), e conseguentemente senza irelativi caricatori è impresa non

facile. Già oggi nelle nostre abitazioni ed uffici cer-chiamo di districarci tra grovigli di fili dei caricatoriper cellulari, dispositivi bluetooth, laptop, PDA(Personal Digital Assistant) oltre a quelli per gli MP3player, videocamere e fotocamere digitali.

Ma l’attuale scenario non evidenzia ancoraappieno la portata di questo problema.

Come accennato in premessa, già nei prossimianni, si assisterà ad una nuova rivoluzione denomi-nata “L’Internet delle cose”, un’espressione sugge-stiva per indicare miliardi di oggetti che si autorga-nizzano in pico-reti di sensori ed attuatori WSN, ingrado di conferire una “fisicità” all’attuale Internetdotandola della capacità di percepire gli stimoliprovenienti dell’ambiente reale circostante e di rea-gire in modo appropriato ad essi.

C iascuno d i ques t ioggetti è dotato almeno diun processore, una radio,un sensore, un attuatoree, ovviamente, una batte-ria. Questo significa che, ameno di nuove soluzioni,l e ba t te r i e imp iega te s iconteranno a miliardi conproblemi enormi da risol-vere in termini economici,eco log ic i e manuten t i v i(figura 7 A).

Telecom Italia, da tempoimpegnata su l tema delrisparmio energetico non-ché sulla sperimentazionedi fonti alternative di produ-zione di energia elettr icaper alimentare le stazioniradio base, pone anchepart icolare attenzione alproblema delle batterie inquanto destinato a divenire

Monitoraggioattività fisica

Rete disensori

IndossabileCoordinatore/Gateway Servizi

Allarme percondizioni critiche

Statistiche diattività

giornaliera

Walking

Fall detecting

FIGURA 5› Esempi di applicazioni abilitate da SPINE.

FIGURA 6› Segnalazione di caduta del paziente monitorato.

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precipuo nei futuri servizi ava lore aggiunto (VAS)basati sulle emergenti retiwi re less d i sensor i edattuatori. In questo conte-sto, presso i laboratori dir icerca d i Te lecom I ta l iasono in essere attività discout ing e rea l izzaz ioneprototipali sulle due possi-bili modalità alternative allebatterie:• energy scaveng ing ,

ossia l’ insieme di tec-nologie per tradurre inenergia e let t r ica a l t reentità presenti nell’am-biente circostante qualiluce, suoni, vibrazioni,tempera tu ra , campielettromagnetici, ecc.,(figura 7 B);

• trasmissione di energia senza fili, necessariaquando dell’energy scavenging non risulta suffi-ciente ed occorre perciò trasferire energia dallasorgente al dispositivo finale senza l’adozionedi conduttori elettrici.Mentre l’energy scavenging è una tematica

di ricerca piuttosto diffusa in ambito accade-mico e presso i laboratori di ricerca, la trasmis-sione di energia senza fi l i è meno trattata inquanto non ha raggiunto ancora una soluzioneottimale, ma proprio per questo essa rappre-senta un tema sfidante e disruptive per le appli-cazioni wireless del futuro.

La trasmissione di energia senza fil i effet-tuata tramite risonatori ad alta efficienza in uncampo ad onde evanescenti è finalmente pas-sata dalla fase concettuale a quella prototipale.Nella figura 8 A è visibile il dimostratore realiz-zato presso il MIT (Massachusetts Institute of

Technology) e nella figura 8 B il corrispettivocostruito in TILab (Telecom Italia Lab). Entrambii dimostrator i hanno consent i to un trasfer i-mento energetico a distanze dell’ordine del paiodi metri, con un’efficienza compresa tra il 15%ed il 40%. Il dimostratore TILab ha dimostratoinoltre per primo che il trasferimento energeticoè perturbato in modo minimo anche quando tral’elemento emittente e quello ricevente sonointerposti oggetti metallici, conferendo così alsistema notevole flessibilità operativa per sueeventuali future applicazioni.

I campi di applicazione della trasmissione dienergia senza fili sono sterminati; già ora, come

prima ricaduta applicativadei suddetti dimostratori,alcune start-up internazio-nali si stanno orientandoalla realizzazione di cari-catori senza fili per telefo-n in i , no tebook ed a l t r id ispos i t iv i mul t imedia l i .Infatti, l’integrazione di ungeneratore di campo eva-nescente in una superficie( t avo le t t a , sc r i van ia odaltri supporti ergonomici)rende poss ib i l e un ’e f f i -ciente ricarica di qualun-que disposit ivo portat i lesemp l i cemente appog-giandolo su di essa.

Sul medio termine, undispositivo ad onde eva-nescenti potrebbe risultareimpareggiabile nell’ovviareall’uso delle batterie sia in

ambito outdoor che indoor con un posi t ivoimpatto in termini economici e manutentivi, masoprattutto contribuendo a migliorare l’impattoecologico, tema assai caro a Telecom Italia giàda tempo impegnata sul fronte del risparmioenergetico.

FIGURA 7› A) Batterie ed ipatto ecologico; B) Dispositivi per l’estrazione di energia elettrica dall’abiente

FIGURA 8› A) Prototipo MIT per la trasmissione di energia a distanza; B) Prototipo TILab.

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8. Conclusioni

La tecnologia delle Wireless Sensor Networkconsente di incrementare la capacità di intera-z ione de i d ispos i t iv i d i e laboraz ione con i lmondo reale, riducendo in questo modo il divariotra “mondo digitale” e “mondo fisico”. La capa-c i tà d i raccog l ie re in fo rmaz ion i su d i unambiente, senza richiedere la posa di cavi nèsforzi di configurazione, ne consente l’impiego inuna variegata classe di applicazioni che, per ladifficoltà, il costo e i tempi richiesti dalle opera-zioni di cablaggio difficilmente sarebbero stateattivate.

Telecom Italia, da sempre attenta a coglierenuove opportunità offerte dalle tecnologie emer-genti, ha attivato il progetto WSN, le cui princi-pali attività sono state descritte in questo arti-colo. L’obiettivo ultimo del progetto è quello didisegnare e prototipare gli snodi architetturalirilevanti per l’operatore di telecomunicazione edi sperimentare le piattaforme tecnologiche svi-luppate tramite nuovi servizi a valore aggiunto.Lo studio di problematiche di risparmio energe-tico, l’uso di strumenti open source, lo studio ditecnologie battery-less evidenzia come il pro-getto abbia messo in primo piano, oltre al puroaspetto di business, l’uso della tecnologia fina-lizzata a migliorare la qualità della vita e a tute-lare l’ambiente.

Per motivi editoriali, l’elenco degli autori di que-sto art icolo non include tutt i i componenti delgruppo di progetto. Ad essi, e ai responsabili distruttura, è d’obbligo un ringraziamento per i sugge-rimenti, gli algoritmi, le specifiche, gli sviluppi disoftware, firmware e hardware da cui questo articoloha tratto spunto e soprattutto per il loro contributoad un sereno ed efficace clima lavorativo di continuoconfronto.

[email protected]@telecomitalia.it

• ITU “The Internet of Things” - www.itu.int/osg/spu/publi-cations/internetofthings/

• ZigBee Alliance: www.zigbee.org/

• Borean Claudio, “Telecom Application Specification”,Telecom Italia - DPC 2007.01595

• Gaspardone Marco, “Prototipazione della piattaformaper le Wireless Sensor Networks (WSNC)”, TelecomItalia - DPC 2007.01601

• Genova Fernando, “KALEIDOS: Progettazione e realiz-zazione del sistema di monitoraggio di energia dellaCentrale Vanchiglia”, Telecom Italia - DPC 2007.00611.

• “Progetto open source SPINE” - http://spine.tilab.com

• R. Gravina, A. Guerrieri, S. Iyengar, F. Tempia, R.Giannantonio, F.L. Bellifemine, T. Pering, M. Sgroi, G.Fortino and A. Sangiovanni-Vincentelli, “Demo: SPINE(Signal Processing in Node Environment) framework forhealthcare monitoring applications in Body SensorNetworks”, Proc. of the 5th European conference onWireless Sensor Networks 2008 (EWSN’08), Bologna,Italy, Jan 30 – Feb 1, 2008

• Sameer Iyengar, Raffaele Gravina, Antonio Guerrieri,Filippo Bonda, Roberta Giannantonio, F.L. Bellifemine,Marco Sgroi, Giancarlo Fortino and AlbertoSangiovanni-Vincentelli “A Framework for CreatingHealthcare Monitoring Applications Using WirelessSensor Networks”, BodyNets08.

• Pering, Trevor; Zhang,Pei; Chaudri, Rohit; Anokwa,Yaw;Want,Roy; ‘The PSI Board: Realizing a Phone-CentricBody Sensor Network” 4th International Workshop onWearable and Implantable Body Sensor Network(BSN2007). Mar, 2007

• Roozbeh Jafari, Ruzena Bajcsy, Steven Glaser, BruceGnade, Marco Sgroi, “Platform Design for Health-careMonitoring Applications”. In Proc. of 2007 JointWorkshop On

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• Roozbeh Jafari, Wenchao Li, Ruzena Bajcsy, StevenGlaser, Shankar Sastry, “Physical Activity Monitoring forAssisted Living at Home”. In Proc. of the 4thInternational Workshop on Wearable and ImplantableBody Sensor Networks (BSN 2007), RWTH AachenUniversity, Germany, pp. 213-219, March 26-28, 2007.

— BIBLIOGRAFIA

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Val ter Be l la s i è d ip lomato inTelecomunicazioni e laureato in Fisica. Si èoccupato, presso i l Cent ro R icerca d iTe lecom I ta l ia , d i microe let t ron ica,partecipando a numerosi progetti di ricerca inambito nazionale ed europeo. Dal 2006 èat t ivo, presso la funz ione “Research &Trends”, sul tema delle reti di sensori wirelesscon particolare riferimento alla parte radio edal le tecnologie batteryless qual i l ’energy

scavenging e la wireless power transmission. È autore di moltepubblicazioni e brevetti internazionali.

Fabio Bellifemine in Telecom Italia dal1994 (prima al CNR), è responsabile delprogetto WSN (Wireless Sensor Networks)di Telecom Italia Research Projects. È seniormember di IEEE e membro del ComitatoTecnico Distributed Intell igent Systems diIEEE SMC Society. In passato è stato attivonel campo del la tecnologia degl i agent isoftware, dove ha lanciato il progetto OpenSource JADE e il JADE Governing Board e

guidato il FIPA Architecture Board.

BSN Body Sensor Network

EECS Electrical Engineering and Computer Sciences

FFD Full Function Device

GPRS General Packet Radio Service

GSM Global System for Mobile

RFD Reduced Function Device

GAL Gateway Abstraction Layer

GUI Graphical User Interface

ITU International Telecommunication Union

J2EE Java 2 Enterprise Edition

MAC Medium Access Control

MIT Massachusetts Institute of Technology

PDA Personal Digital Assistant

REST REpresentational Transfer State

RMI Remote Method Invocation

SC Service Center

SM Short Message

SOA Service Oriented Architecture

SOAP Simple Object Access Protocol

SPINE Signal Processing In Node Environment

UCB Università della California a Berkeley

VAS Value Added Service

WBAN Wireless Body Area Network

WLAN Wireless Local Area Network

WMAN Wireless Metropolitan Area Network

WPAN Wireless Personal Area Networks

WSN Wireless Sensor Network

WSN-C Wireless Sensor Network Center

WWAN Wireless Wide Area Network

— ACRONIMI

• R. Jafari, et al., “Wireless Sensor Networks for HealthMonitoring”. In Proc. of the 2nd Annual InternationalConference on Mobile and Ubiquitous Systems:Networking and Services, 2005 (MobiQuitous 2005),pp. 479-481, San Diego (CA), July 17-21, 2005.

• Valter Bella, “Onde evanescenti e trasmissione di energiasenza fili”, Notiziario Tecnico Telecom Italia, n. 3 -2007

• Valter Bella, “Overview of the state of the art on energyscavenging”, Telecom Italia - DPR 2007.00059

• Elisa Alessio – Maura Turolla, “ZigBee standard di tra-smissione emergente: una rivoluzione in atto?”,Notiziario tecnico Telecom Italia, n. 1 – 2006.

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Documents

Il progetto Wireless Sensor Network in Telecom Italia