E-noé: Rede de sensores sem fio para monitorar rios urbanos

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1 E-noé: Rede de sensores sem fio para monitorar rios urbanos Murilo M. PECHOTO 1, Jó UEYAMA 1, João Porto de ALBUQUERQUE 1 1 Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação USP São Carlos SP Abstract. This paper outlines our ongoing work on the use of wireless sensor networks for urban river flood monitoring. We have constructed a first prototype and performed a test deployment on a river of the city of São Carlos-SP. That prototype had some limitations and hence we devised a new prototype to overcome such a limitation. In this paper, we present the just mentioned limitations of the first prototype, and the new prototype built. Last but not the least, we describe an on-going project to deploy real-time monitoring of the rivers of the city of São Carlos/SP. Resumo. Este artigo descreve o nosso trabalho em andamento na área de rede de sensores sem fio para monitorar enchentes em rios urbanos. O primeiro protótipo foi construído e foi feita uma instalação teste para monitoramento de rios da cidade de São Carlos-SP, porém encontramos limitações no protótipo e por isso um novo modelo foi construído. Neste artigo, apresentam-se estas limitações e o novo modelo construído. Finalmente, descreve-se um projeto em andamento para a implantação de um monitoramento em tempo real dos rios de São Carlos-SP. Detecção de Enchentes, Rede de Sensores sem Fio, Sistemas Distribuídos.

2 1. Introdução O problema das enchentes no Brasil causam diversas dificuldades na vida de vários brasileiros de todo o território nacional. Exemplos como o de São Paulo, onde durante o verão o excesso de chuvas, unido a problemas de infraestrutura, intensifica o trânsito e deixam desabrigados, ou de São Luís do Paraitinga, que teve parte de seu centro histórico destruído, mostram que o problema das enchentes é recorrente. Além da questão de risco de vida, os prejuízos materiais são enormes, e acarretam a essa famílias o grande fardo de terem de se recuperar financeiramente, além de um prejuízo ao órgão público. Assim, a importância de um sistema de alarme é evidenciada novamente. Outro grande problema é a poluição dos rios, o que também intensifica os riscos de enchentes, pois quanto mais poluição maior é o acúmulo de dejetos no fundo do rio, o que proporciona o assoreamento e aumenta o risco de enchentes. A poluição também traz problemas ambientais, influenciando na vida aquática presente nos rios. O excesso de poluição pode diminuir ou até extinguir algumas espécies aquáticas, o que pode ser desastroso para todo um ecossistema. Assim, torna-se importante junto à questão de enchentes, o monitoramento da poluição fluvial através de uma rede de sensores sem fio (RSSF) ao longo do leito, mensurando os riscos que tal poluição pode trazer. Rede de Sensores Sem Fio (RSSF) [1] é uma rede de dispositivos embarcados com o objetivo de monitorar algum fenômeno. Esta rede de sensores tem uma grande aplicação em locais de difícil acesso ou áreas perigosas, tais como nas áreas militar, industrial, aviação, ambiental, engenharia, entre várias outras. Este trabalho explora a utilização de RSSF na área ambiental, com o objetivo principal de monitorar rios urbanos (detectar enchentes e poluição). O restante deste artigo está organizado da seguinte forma: na Seção 2, apresentamos um breve histórico do projeto que contextualiza o presente trabalho. Na Seção 3, abordamos o primeiro protótipo construído utilizando o SunSPOT. Na Seção 4, abordamos o novo protótipo construído utilizando o XBee. As principais contribuições deste projeto são citadas na seção 5. Os comentários finais e os trabalhos futuros são apresentados na Seção Histórico do Projeto Inicialmente, o sistema de RSSFs para detectar enchentes foi proposto na Universidade de Lancaster, na Inglaterra, desenvolvido para monitoramento de rios britânicos. Tal modelo foi reprojetado e implementado no Brasil pelo Prof. Jó Ueyama do

3 Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC) da USP São Carlos em parceria com o Prof. Daniel Hughes da Universidade Católica de Leuven (Bélgica). Este primeiro protótipo desenvolvido no ICMC/USP foi construído usando-se os motes SunSPOT (veja figura 1) e foi adaptado às condições dos rios brasileiros, os quais são geralmente poluídos. Por isso, foi introduzido um sensor de poluição e um acelerômetro; este último para evitar furtos do nosso protótipo. Motes são dispositivos equipados por um micro controlador e mais alguns sensores analógicos, como o de temperatura. Com esta plataforma (do SunSPOT), obteve-se sucesso na implementação tanto do hardware quanto do software, porém ao se realizar testes de comunicação da rede sem fio ZigBee [2] entre um nó (um mote SunSPOT localizado às margens do rio) e a estação base (um mote SunSPOT que recebe o sinal sem fio do protótipo e fica conectado a um computador) não se teve resultados satisfatórios quanto ao alcance sem fio dos equipamentos. Foi possível obter uma comunicação entre os aparelhos (nó e estação base) com apenas 40 metros de distância, o que se torna muito inviável para o projeto como um todo. Isso porque ao longo de um rio extenso seriam necessários muitos nós (pontos da RSSF composto por motes e sensores analógicos), o que faria aumentar os custos e a implementação técnica, além de torná-la mais complexa. A partir disto, buscou-se uma nova plataforma de hardware para garantir um bom custo/benefício e um bom alcance de comunicação sem fio entre os nós do nosso protótipo. Definiu-se como um bom alcance uma distância de aproximadamente 1 km (um quilômetro) entre cada nó. Com esta motivação, passou-se a desenvolver outro protótipo utilizando os motes XBee [3], o qual possui várias vantagens em relação a antiga plataforma. O XBee adquirido possui 3,2 km (3 quilômetros e 200 metros) de alcance de comunicação, menor consumo de energia, menor tamanho físico, além de já possuir implementado em seu firmware (software interno ao dispositivo) funções úteis para RSSF. Outro item chave no projeto são os sensores analógicos, que são os equipamentos que de fato realizam as medidas necessárias, por exemplo, o termômetro é um sensor que mede a temperatura, o velocímetro é um sensor que mede a velocidade e assim por diante. Para este trabalho, foram utilizados sensores de pressão para medir o nível do rio, sensores de condutividade e turbidez para medir a poluição da água. 3. O nosso primeiro protótipo 3.1. Uma visão geral

4 O primeiro protótipo foi construído com um mote chamado SunSPOT (fabricado pela antiga SUN, hoje Oracle), vide Figura 1. O mote é a peça central tanto nos nós da rede quanto na estação base, eles são responsáveis por transmitir/receber as informações captadas pelos sensores analógicos nos rios. Figura 1. SunSPOT. Para obter o nível de água do rio é utilizado um sensor de pressão (veja um exemplo na Figura 2). Isso porque pelos princípios físicos, a pressão exercida em determinado ponto dentro do rio é devido à altura da coluna de água acima deste ponto. Sendo assim, com um sensor de pressão pode se obter facilmente a altura da coluna de água acima do sensor. Se esta altura aumentar abruptamente em um pequeno intervalo de tempo, isso pode significar indícios de uma possível enchente, e assim, emitir alertas à população que se encontra em risco. Figura 2. Sensor de Pressão O sensor de pressão (Figura 2) é conectado diretamente ao mote através de três fios. Dois fios são responsáveis por alimentar eletricamente o sensor de pressão e o terceiro fio retorna a leitura do sensor ao mote fornecendo assim a altura da coluna de água acima do sensor. Outros sensores foram utilizados neste protótipo para coletar dados relativos à poluição fluvial. Um deles tem como princípio a condutividade elétrica da água, ou seja, quando a água do rio está muito poluída é possível constatar grande quantidade de sais dissolvidos, isso faz com que a condutividade elétrica da água aumente e seja captada pelo sensor.

5 Sendo assim, quanto maior a condutividade elétrica captada pelo sensor, maior é a quantidade de sais que estão dissolvidos na água e maior é a poluição. Dessa forma, podese obter uma medida do nível de poluição que determinado rio se encontra. Um terceiro sensor foi utilizado com o intuito de prevenir vandalismos e furtos dos equipamentos instalados ao longo do rio. Este sensor é chamado de acelerômetro, o qual é capaz de identificar movimentos horizontais, verticais e diagonais. Em caso de furtos ou vandalismos, ocorreriam movimentos bruscos no equipamento e tais movimentos seriam detectados pelo sensor e enviados à estação base, a qual emitiria um alerta para os administradores do projeto (via SMS dos telefones celulares). Outro fator importante é que os dados que chegam ao mote são transmitidos diretamente à estação base ou a algum mote mais próximo, caso a estação base esteja fora da área de cobertura do nó transmissor, o qual por sua vez repete o procedimento até os dados serem transmitidos de fato à estação base, veja figura 3. Este tipo de rede é conhecido como rede mesh. Estas transmissões entre um nó e outro até chegar à estação base são chamados de hops, ou seja, o nosso protótipo é baseado em comunicação multihops, posto que ele utiliza múltiplos saltos até chegar à estação base. A Figura 3 ilustra o funcionamento geral do protótipo e-noé, desde a leitura dos dados até a emissão de alertas para os telefones celulares. O primeiro passo demonstra a transmissão multihops dos dados colhidos pelos sensores ao longo do rio. Os dados são transmitidos via ZigBee de mote em mote até alcançarem a estação base. Após os dados serem armazenados na estação base, eles são processados em tempo real pelo servidor, o qual analisa o nível pluviométrico atual em relação ao anterior. Caso haja uma discrepância pré-estabelecida entre o nível pluviométrico atual e o anterior, isso pode ser identificado como indício de uma enchente em determinado ponto do rio. Então, o servidor emitirá mensagens de alerta via SMS para os números dos telefones celulares cadastrados, como forma de avisar a população sobre o perigo iminente de enchente. A Defesa Civil também será alertada sobre a situação dos rios monitorados, a fim de tomar providências e prevenir desastres.

6 Figura 3. Funcionamento do protótipo e-noé 4. O novo protótipo construído 4.1. As limitações do Protótipo Anterior A grande desvantagem do mote SunSPOT foi o alcance de comunicação sem fio muito limitado, o que torna-se um ponto crucial no progresso deste projeto. Além disso, os rios brasileiros são muito extensos (Rio Tietê, Amazonas) o que inviabilizaria o uso deste protótipo em tais rios. Outra desvantagem também significante foi encontrada quanto ao alto consumo de bateria, pois o SunSPOT por ser uma plataforma com grande poder de processamento (em sistemas embarcados) consome uma quantidade significativa de energia e em virtude de haver limitação de energia elétrica (bateria e painel solar), isto se torna inviável ao projeto. Além destas desvantagens, o SunSPOT possui sensores extras como sensor de luminosidade e temperatura, os quais não são usados pelo projeto. Isto faz com que tenhamos gastos extras com energia e espaço físico no mote, tornando-se mais uma vez inviável ao protótipo A construção do Hardware Com tais limitações, trocou-se o SunSPOT por uma outra plataforma chamada XBee, Figura 4, o qual opera em uma frequência de 900 MHz (novecentos mega-hertz) e atinge até 3,2 km de transmissão entre um nó e outro.

7 Verificamos a viabilidade, em estudos anteriores, de se usar equipamentos com frequência de 900 MHz, pois há menos interferências oriundas de outros equipamentos de transmissão sem fio, por exemplo, o micro ondas e vários telefones sem fio operando na frequência de 2,4 GHz. E também, por alcançar maiores distâncias de transmissão em relação aos equipamentos de frequências superiores, como os de 2,4 GHz. Com a troca do mote principal (do SunSPOT para o ZigBee), foram necessárias algumas modificações no projeto, porém o princípio de funcionamento mostrado na Figura 3 permaneceu o mesmo. Figura 4. XBee 900 MHz Para o novo mote foi necessária a confecção de uma placa eletrônica conversora de energia, pois a bateria fornece uma tensão de 12 V e o XBee deve ser ligado com 3,3V. O sensor de pressão necessita de uma tensão de 5 V, o que também necessita de uma conversão. Com o SunSPOT, era utilizado um carregador de celular veicular, o qual convertia 12V para 5V. Para dar um aspecto mais profissional ao projeto, usaram-se conceitos de Engenharia Eletrônica e foi desenvolvida uma placa conversora de energia para alimentar corretamente o mote e os sensores analógicos. Outra mudança ocorreu na estação base; antes a estação receptora do SunSPOT era conectada diretamente a um computador convencional, o que exigia uma infraestrutura maior em termos de consumo de energia, segurança e tamanho físico alocado. Para resolver o que foi descrito no parágrafo anterior, foi desenvolvido um gateway como estação base. O gateway é um equipamento que interliga diferentes tipos de redes, ou seja, poderíamos conectar o nosso protótipo à Internet usando o gateway (os dois possuem tecnologias de rede distintas, veja figura 6). Para a construção do gateway foi adquirido um roteador convencional, estes de uso doméstico usado para distribuir Internet dentro das residências. Foi utilizado também um firmware open source (programa com livre licença de uso, ou seja, software livre) chamado OpenWrt, que permite fazer alterações mais complexas no hardware do roteador.

8 Junto a este roteador foi conectado outro módulo XBee para receber o sinal sem fio dos nós da rede espalhados ao longo do rio. A Figura 5 ilustra os componentes do gateway descritos acima. Figura 5. Componentes do gateway Como podemos ver na Figura 6, o nó da rede (composto pelo mote XBee, sensor de pressão, bateria e painel solar) envia os dados lidos pelo sensor de pressão através do protocolo de comunicação sem fio ZigBee IEEE para o gateway. Figura 6. Funcionamento do protótipo e-noé utilizando o mote XBee

9 O gateway por sua vez, através do software REMSERIAL encapsula os dados lidos pelo protocolo ZigBee e os transmite via cabo de rede através do protocolo Ethernet IEEE para o servidor. Os dados transmitidos ao servidor são processados através de algoritmos pré-estabelecidos. Analisando-se os dados obtidos, o sistema pode mensurar diferentes níveis de alertas: risco baixo, médio ou alto. Caso haja um risco alto de enchente, o servidor começa a processar o sistema de emissão de alertas aos telefones celulares via SMS. No nosso sistema, os números dos telefones são cadastrados previamente A construção do Software O software do protótipo é responsável por toda a parte lógica do projeto, desde a aquisição dos dados até a emissão de alertas para a população. Ele fica instalado em um servidor, pois a estação base comunica-se diretamente através da Internet enviando os dados captados pelos sensores nos pontos da rede. A leitura feita pelo sensor de pressão é em forma de mv - milivolts, o qual deve ser convertido para cmh2o centímetros de água ; essa conversão é feita diretamente pelo software. O fabricante do sensor de pressão garante a linearidade na conversão das medidas, portanto com um pouco de manipulação matemática é possível obter o valor lido pelos sensores de pressão em cmh2o. Uma parte do software desempenha um papel importante, gera gráficos em tempo real conforme os dados são coletados pelos sensores de pressão no rio. O gráfico da Figura 7 mostra um teste feito em laboratório e exibe a variação do nível de água dentro de uma garrafa plástica e da temperatura ambiente em função do tempo. Outros gráficos semelhantes a este também são gerados, medindo a potência do sinal do XBee, a voltagem em cada nó da rede e a taxa de erros de comunicação entre os nós e a estação base, vide Figura 8. O gráfico da Figura 8 ilustra três grandezas referentes aos motes. O RSSI (Receive Signal Strength Indicator) indica a força do sinal recebido pelo XBee, ou seja, a potência do sinal recebido. A segunda grandeza indica a voltagem nos terminais do XBee, isto é um bom indicador para saber quando a bateria está descarregada. Os Erros RX indicam a taxa de erros de transmissão entre a estação base e o XBee do nó da rede, tais erros podem ocorrer devido à distância entre o nó e a estação base e/ou a fenômenos ambientais como chuva e ventos fortes.

10 Figura 7. Gráfico de leitura do nível do rio e temperatura Estes gráficos são gerados em tempo real e é possível armazenar essas informações e fazer uma análise posterior. Os gráficos podem ser armazenados em função de horas, dias, semanas e meses. Figura 8. Gráfico da potência do sinal, voltagem e taxa de erros de transmissão.

11 Quando for detectado um aumento abrupto no nível do rio, o software será capaz de enviar alertas para telefones celulares cadastrados em uma base de dados e também alertar os órgãos civis para que tomem as providências cabíveis. A seguir, descreve-se a integração do nosso protótipo com o sistema SISMADEN do INPE que é o principal sistema de gerenciamento de desastre naturais do INPE Integração do E-noé com o SISMADEN do INPE O SISMADEN [4], desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) é uma ferramenta gratuita, que permite o fornecimento de dados e informações sobre desastres naturais iminentes. Utilizando este software de geoprocessamento, instituições sociais e esferas governamentais (como a Defesa Civil) podem prever a ocorrência desses eventos com antecedência, possibilitando a tomada de decisões e providências que minimizem seus impactos, salvando vidas e patrimônios. O INPE dentre vários objetivos desenvolve aplicações em geotecnologias para desastres naturais, como as enchentes. O projeto E-noé irá integrar o SISMADEN com o intuito de fornecer dados relevantes para a previsão de enchentes. Os arquivos gerados pelo projeto e-noé (padrão PCD Ponto de Coleta de Dados) contribuirão para a base de dados do SISMADEN, fornecendo as leituras captadas pelos sensores. Assim, o INPE poderá desenvolver mapas com referência geográfica dos pontos de monitoramento e também determinar alertas no caso de iminência de enchentes. Os dados das leituras dos sensores serão colhidos periodicamente através da Internet. O INPE terá acesso ao servidor do projeto (Via FTP) e fará uma cópia dos arquivos gerados pelo software do protótipo. 5. Principais contribuições deste trabalho Apresenta o uso de uma tecnologia emergente como a RSSF para detectar desastres naturais. Discutiu-se a utilização e a viabilidade de novas tecnologias de rede sem fio como o zigbee para as aplicações reais como o monitoramento do meio ambiente. Descreveu-se um modelo de previsão de enchentes com um mecanismo de alarme em tempo real para a população que se encontra em risco. Demostrou-se uma solução tecnológica para que a comunidade acadêmica e industrial possa replica o protótipo com vistas a minimizar as perdas com os desastres naturais

12 Debateu-se a aplicação de assuntos multidisciplinares (computação e meio ambiente) para solucionar um problema real bastante discutido atualmente no Brasil. Finalmente, o nosso modelo não é uma solução isolada, mas complementa com o do INPE, a saber, o SISMADEN. 6. Conclusão e trabalhos futuros O próximo passo do projeto é instalar fisicamente todo o protótipo em um piloto na cidade de São Carlos nas margens do rio Tijuco Preto e coletar dados para realizar análises, por exemplo, por meio de gráficos. Este piloto serve também como importante teste final e para realizar possíveis modificações no protótipo. Em outra linha de trabalho, o protótipo desenvolvido está sendo integrado a serviços web georeferenciados, de forma disponibilizar os dados de maneira interoperável para diferentes aplicações. Para tanto, usamos os padrões abertos do OGC (Open Geospatial Consortium) da família Sensor Web Enablement (SWE), a qual intenciona disponibilizar dados geoespaciais de diversas fontes de sensores de forma padronizada. Outro trabalho futuro seria a instalação de novos sensores, como dito anteriormente há esta possibilidade, principalmente sensor de poluição, pois infelizmente a maioria dos rios brasileiros sofre com a poluição em seus leitos. A realização deste projeto contribuiu muito para o avanço tecnológico na detecção de enchentes em rios urbanos, avançando na direção de gerar alarmes à população em risco, possibilitando que muitas vidas sejam salvas assim como bens materiais. 7. Referências [1] Deborah Estrin, Ramesh Govindan, and John Heidemann. Scalable Coordination in Sensor Networks. Technical Report , University of Southern California, January [2] ZIGBEE ALLIANCE. ZigBee. Março de [3] DIGI. Making Wireless M2M Easy. Março de [4] SISMADEN. SIStema de Monitoramento e Alerta de DEsastres Naturais. Março de 2012.

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