萬物皆可印的 3D 列印,這次盯上了森林
作者 愛范兒 | 發布日期 2021 年 06 月 06 日 0:00 |
當環保越來越受重視,森林危機也引起更多人關注,包括 3D 列印的先驅者。
最近3D列印公司Desktop Metal製造出新技術,表示可3D列印出任何類型的「樹木」,且藉由廢物利用。不僅能回收更多垃圾廢物,還能藉由循環利用木材,減少人類砍伐。以前3D列印主要用各類塑膠和金屬材料列印,現在木頭也能成為列印材料了。
但3D列印的木桌、木椅、木碗,你敢用嗎?
3D列印的木桌、木椅、木碗都來了
新技術稱為Forust,也是Desktop Metal創立的子公司,專門營運新技術發展。技術藉由獲得專利的單程黏合劑噴射技術,可持續生產應用於木質零件。可持續性體現在Forust列印的原材料,這些材料全都是來自木材製造和造紙業的廢棄副產品。
Forust從木材製造收集纖維素粉塵,從造紙業收集木質素,這兩種材料透過高速3D列印,直接製造出木質成品。所以不是完全還原一整棵樹,而是列印出「模仿」真實樹木的產品。廢棄木料,從此也能成為精緻、美麗、有用的東西。
列印過程中,經特殊處理的鋸末會散開來,人們藉由CAD軟體及操作設計,讓無毒且可生物降解的樹脂黏合劑接合材料。
這能讓列印出的木材和傳統木材一樣的硬度和功能。特別的地方還在於,人們可用數位技術模仿任何類型的樹木紋理。只要在後台設計好木材列印的每層數據,就能隨心所欲印出紋理。可印出紫檀木、水曲柳、斑馬紋、烏木、桃花心木等,還支援各種木材染色劑,染成對應樹木的顏色。
Forust首席執行長Andrew Jeffery表示,Forust提供幾乎無限的設計靈活性,更接近真實樹木材質,並有更多創造自由。列印完成後,人們可按照傳統木製產品,打磨、鑽孔、染色、塗漆、拋光等。
目前,人們可使用Shop System機器或RAM 336製作木製品,有緊湊、高速、單程列印引擎等特點,很適合批量列印中小型木質零件,配備機械手臂的Forust3D列印工具最大能列印180×90×30公分的木製品。
Desktop Metals首席執行長Ric Fulop認為,這項技術各行各業都能用。如建築領域,可製造地板、屋頂;豪華內部裝修部件領域,可做汽車、遊艇及高級住宅有異國情調的稀有紋理裝潢素材;家具可做成櫥櫃、桌椅、門;家居用品可做成花盆、雕塑、相框、碗筷等。他們也展示一些設計樣品,包括各類家庭用品如器皿、碗、籃子、托盤。
Forust商店頁面,已可購買列印好的現成產品,第一批產品是瑞士工業設計師Yves B é har設計,但價格不便宜,一個托盤就要20美元(約新台幣552元)。隨著首批產品推出,Desktop Metal也為建築師、設計師、製造商提供木製產品生產的新方式。
高效、實用、可自由設計,當然最創新也最重要的是環保。
3D列印木頭真的環保嗎?
3D列印木頭的風潮才剛露頭角,無法有具體數據判斷結果。不過回到3D列印木頭本身看看影響性。
3D列印木材早在2013年,就有名為FormFutura的公司創造過類似產品,名為LAYWOO-D3,材料是40%再生木材,其餘部分是黏合聚合物,但更像木絲堆疊,缺乏真實紋理,密度也不夠。
之後幾年,也有麻省理工學院科學家開發實驗室培養的特殊木質細胞,弗萊堡大學研究人員開發環境友善的木質3D列印材料,但要不就是研究處於起步階段,要不就是產品很難和真實木材媲美。
Forust的確是具革新意義的改變。對環保的改變主要有以下三點:
一是用木材廢料再現原木品質和紋理,讓纖維素和木質素成為持續資產。
二是自由創建複雜或獨特的木材設計,可避免複雜木材設計的流線型生產。
三是按需生產,製造商、設計師甚至消費者都可提交自己的列印客製設計、訂購樣品和尋求大批量合作夥伴,並大規模、長期生產產品,最大程度減少材料浪費、現貨庫存,以及運輸污染。
第一點想法抓住森林砍伐的痛點,木材浪費是嚴重問題。The Balance網站報告指出,垃圾掩埋場所有垃圾有10%是木材廢料,2010年產生7,060萬噸城市木材廢料,且還在增長。Desktop Metal表示如果人們買3D列印的木製產品用壞了,還可回收,再列印成新產品。
他們希望木製產品壽命結束後,用戶有兩個選擇,一是像其他木製產品丟掉,將隨著時間推移生物降解,另一種就是藉Forust將材料重新用於未來產品。
我們的願景是創造真正的循環製造過程。
且這種技術讓可持續製造和具成本效益的木質產品,代替很多塑膠和聚合物,這樣也能減少各領域塑膠製品生產。不過回收木材廢料的成本還需要深究,紋理製造過程的精細程度、木材廢料多次利用後的品質,依然需要大量產品檢驗後才能確定。
第二、三點提到的生產過程,Forust也還有問題。如收集到廢棄木料後,轉化為木粉的過程,通常也需要消耗化石燃料等能源,如果使用木材廢料本身,廢料可能也會燃燒到膠水、油漆、有毒塗料等物質,然後將二氧化碳和毒素排入環境。
ZDNnet指出,從廢棄紙漿提取木質素,也要使用諸如二氧化硫、硫化鈉和氫氧化鈉等有害化學物質,或花費較高成本研磨後,透過二噁烷/水提取,然後用溶劑純化。所以將廢物木料變成可回收材料的過程,也有諸多破壞環境的部分。這也是可持續發展一直以來的挑戰──創建可持續的解決方案,通常也需要另一個不可持續的過程推動。
數據顯示到2027年,全球成品木製品市場將達1.8兆美元,需求下Desktop Metal是第一個將3D列印技術大規模商業化的公司。他們正將始於樹木的減法業,轉變為始於升級回收木材廢料的增材業。
不過未來是否實現Desktop Metal的願景,或他們願景只是商業鼓吹,還得持續觀望。
3D列印,還能給生活帶來什麼新改變?
列印玩具、列印鞋底、列印橋樑、列印房子、列印火箭……3D列印似乎無所不能。
這個出現在1990年代中期的技術,開始只是由電腦控制,快速把液體粉末等「列印材料」一層層疊加,然後把電腦藍圖變成實物的裝置。1986年,美國科學家Charles Hull開發第一台商業3D印刷機;1993年,麻省理工學院獲3D印刷技術專利;2005年,市場首台高清晰彩色3D列印機Spectrum Z510面世。
當時人們對3D列印抱有無限期待和幻想。3D列印的確沒讓人失望,雖然速度發展並不快,但每次新成果足以令人耳目一新。如2010年11月,美國Jim Kor團隊列印出世界第一輛3D列印汽車Urbee,2011年6月6日,全球第一款3D列印比基尼出現,2011年7月,世界第一台3D巧克力列印機來了。
從建築、家居、美食、醫療到武器,3D列印在很多領域都開始運用。3D列印也曾視為引領第三次工業革命的技術,但3D列印風潮來得快去得也快。2016年左右,很多3D列印公司紛紛倒閉,AI和區塊鏈迎頭趕上。
風潮過後研究人員並未受影響,依然持續研究3D列印的新可能。
2019年4月15日,以色列特拉維夫大學研究人員以病人自身組織為原材料,3D列印出全球首顆擁有細胞、血管、心室和心房的「完整」心臟。當時這顆「心臟」可收縮,但無法像正常心臟一樣搏動泵血,去年明尼蘇達大學研究人員又藉由新型生物墨水加上3D列印技術,創建有腔室、心室、血管結構、可泵血的心臟。
生物3D列印,讓我們看到3D列印的無限潛力,雖然真正器官移植還需至少十幾年才能確認能否用於人體,但技術發展瞬息萬變。3D列印很多技術尚在研究,4D列印就興起了。4D列印其實就是3D列印技術升級,是將「可編程物質」和「3D技術」結合,讓3D列印物體有一定機械運動能力,能在外界刺激下改變形狀或結構。
這些「列印界」新技術,讓我們看到希望,不過依然感覺有點遙遠。而3D列印風潮後的企業,就在不斷嘗試讓3D列印技術更現實。
3D列印公司Icon和當地非營利組織New Story共同開發3D列印房屋,今年就有新主人:70歲高齡的流浪老人Tim Shea。這棟用混凝土3D列印房屋的造價只有1萬美元,低成本、便捷性、舒適性將為全球更多流浪人口帶來慰藉。
不過除房屋建造、生物組織等特定領域,大部分普及的3D列印材料,依然是金屬或塑膠等可黏合材料。最新的木製材料,讓我們又看到3D列印進入日常的可能。接下來,3D列印還將從單一列印材料走向多種材料並行列印,將讓3D列印機賦予產品更多元功能、更智慧的體驗、更複雜的系統。
這也將讓3D列印產品更貼近每個人的生活。
附圖:▲ Spectrum Z510。
▲ 3D列印汽車Urbee。
資料來源:https://technews.tw/2021/06/06/3d-printing-forust/
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智能汽車賽道念起“快字訣”
2021-06-10 09:35:37 中國青年報
作為最先喊出“All in AI”口號的互聯網公司,百度試圖通過Apollo無人駕駛項目讓AI技術落地。集度汽車CEO夏一平表示,為了將百度核心的AI技術打磨成產品和服務,集度汽車確定了三大產品DNA——機器人化、情感化、未來感。
“新玩家”在智慧汽車時代所扮演的角色有所不同,但以高級別自動駕駛為目標的智慧駕駛,成了所有人爭相佈局的戰略高地。作為全球規模最大的汽車市場,中國也有望成為全球最大的智慧駕駛市場。圖為在北京街頭行駛的百度自動駕駛汽車。視覺中國供圖
汽車圈悄悄出現了許多新面孔。而對於集度汽車CEO夏一平來說,從招募團隊到推動品牌建設、新車落地,千頭萬緒的工作都在等著他和同事去完成。
這位前摩拜聯合創始人兼首席技術官感慨說,造車要比當初在摩拜單車還要累。夏一平告訴記者,一方面,智慧汽車的電路板、零部件要複雜得多;另一方面,在科技公司集體搶跑智慧汽車賽道的背景下,只有迅速組建一支強大的人才隊伍,才能保住自己的領先狀態。
今年上海車展前後,夏一平面試了兩三百人,面試經常從上午9點安排到晚上9點,幾乎每天都有四五個人入職。
“未來5年集度汽車將投入500億人民幣,同時將在今年三季度開始對外融資。”據他透露,5月底,集度汽車首款產品的外觀、內飾設計選型和方向已基本確定。目前新車已進入3D建模的研發階段,預計將於2022年北京車展時亮相並接受預定。
今年以來,百度、小米、大疆等科技公司先後官宣跨界造車。一時間,從資本市場到招聘青年人才,“跨界造車熱”引發了各方的強烈關注。從某種意義上來說,這些新玩家將與中國汽車市場一起,進入新一輪激烈的淘汰賽。
瞄準自動駕駛的靶心,三大DNA藏著集度的哪些野心
今年1月11日,百度宣佈組建智慧汽車公司——集度汽車,正式以整車製造商的身份進軍汽車行業。吉利控股集團成為新公司的戰略合作夥伴。
夏一平介紹說,從3月2日完成註冊到現在,集度在短短3個月內做了許多事情,“包括產品設計、品牌建設、工程研發以及與吉利在產品外觀設計上合作,都在快速推進中。我們希望以更高效的方式,把最好的科技通過好產品帶給使用者。”
儘管資本市場已顯示出對“跨界造車”的推崇,但也有分析人士認為,國內汽車市場“馬太效應”凸顯,新能源汽車市場競爭已經十分激烈。
中南財經政法大學數字經濟研究院執行院長盤和林教授認為,汽車作為大宗商品,占家庭支出的份額較大,消費者往往更依賴品牌效應。“因此從這個角度看,跨界造車的新玩家如果想從傳統車企手中搶得客戶,必須先要下大功夫建立品牌信任。”
在夏一平看來,由於電動化領域已經出現了競爭同質化現象,在未來3-5年,新能源汽車市場競爭的核心壁壘一定是智慧化。他說:“汽車智慧化競爭不局限於產品形態,而是整個新能源汽車底層技術的競爭。從汽車底盤、電機結構到其他硬體控制器,甚至到軟體以及應用層面,汽車將會完成一次從頭到尾、由內及外的重構,而這種重構將會讓未來汽車智慧化的競爭變得更加激烈。”
事實上,雖然智慧電動車已經是被資本市場追捧的寵兒,但距離真正滿足消費者的需求尚有距離。全國乘用車市場訊息聯席會秘書長崔東樹判斷稱,不少智能電動車還沒能對智慧手機形成足夠的錯位競爭優勢,“比方說,很多智慧車機系統的實際體驗還不如車主就在車內安裝個手機支架。”
“未來3-5年內,汽車智慧化的競爭也可以看作是無人化的競爭。”夏一平篤定地說,智慧汽車在汽車軟硬體、平臺技術上帶來的變革,實際上是通往無人化的橋樑。
他將智慧汽車與智慧手機的發展歷程進行對比後發現,無論產品複雜程度有多大的區別,行業競爭都會從單一的比拼硬體水準,發展為智慧化生態的競爭。“你會發現,晶片能力、軟體能力、雲端大資料分析能力、AI人工智慧能力以及用戶生態,都成了智慧手機企業必備的核心競爭力。我們認為,同樣的邏輯也將適用于智慧汽車行業。”
作為最先喊出“All in AI”口號的互聯網公司,百度不僅在人工智慧領域持續投入了8年,也曾試圖通過Apollo無人駕駛項目讓AI技術在汽車圈落地。但在今年百度一季度財報會後,百度創始人李彥宏修正了Apollo計畫的航向。
他將Apollo自動駕駛的商業化應用寄希望於三大領域:一是為主機廠商提供Apollo自動駕駛技術解決方案;二是通過集度汽車整合百度自動駕駛方面的創新,親自下場造車,與吉利合作把最先進的技術第一時間推向市場;三是打造Robotaxi(自動駕駛計程車)。
按照這一說法,集度汽車的首款產品會把Apollo的智慧化能力賦能于吉利的浩瀚架構之上,“端到端”地整合百度自動駕駛方面的創新。
“為什麼我們有信心把最先進的技術第一時間推向市場?就是因為我們的產品將‘端到端’地深度整合Apollo先進的自動駕駛能力。”夏一平介紹說,自動駕駛所需要的車對端的超算平臺、演算法、高精地圖以及智駕雲,在Apollo中一應俱全,而這就是集度汽車的核心競爭力之一。
事實上,作為全球規模最大的汽車市場,中國也有望成為全球最大的智慧駕駛市場。據IDC預測,2035年全球智慧駕駛汽車產業規模將突破1.2萬億美元,中國智慧駕駛汽車規模也將超過2000億美元。
“汽車發展為智慧終端機已經是大勢所趨,而這將帶來一個巨大的市場蛋糕。”資深媒體人、汽車行業分析人士楊小林直言,隨著新玩家參與“跨界造車”,智慧科技與汽車製造這兩個原本並不相關的產業被緊密聯繫在一起,有望形成一個更龐大的汽車產業鏈。
從汽車到AI出行機器人, 智慧黑科技離我們還有多遠
如果說智慧手機的普及敲開了移動互聯網經濟大門,智慧電動車也將為“傳統工業經濟+數字經濟”融合帶來更大的想像空間。
“當車擁有了AI的大腦,TA,就是機器人。”是夏一平在集度汽車內部經常講的一句話。
不久前,李彥宏與夏一平和團隊一起參與了集度汽車首款產品的內外飾評審。李彥宏在總結時說:“機器人式的未來感設計非常與眾不同。一方面代表了更前沿的用戶體驗,另一方面也能很好的承載百度阿波羅的先進技術能力。”
“他希望把百度過去積累的自動駕駛核心能力落地,變成可靠的產品提供給使用者。”夏一平表示,為了將百度核心的AI技術和能力打磨成產品和服務,集度汽車確定了三大產品DNA——機器人化、情感化、未來感。
在他看來,“機器人化”就是要改變現有的人車對話模式。“比方說,今後智慧汽車可以瞭解你日常的使用習慣,甚至能夠幫助你定制更好的駕乘體驗。當然,這也意味著我們要在產品交互甚至外觀、內飾上進行大膽創新。”
由於汽車駕駛場景具有封閉、高交互等特點,一旦實現自動駕駛,人車交互就會擁有更大的想像空間。“汽車不再是簡單的交通工具,而是人類和外界連結的重要終端。”經濟學家馬光遠預測稱,智慧汽車有可能成為與智慧手機相媲美的新一代智慧終端機。
夏一平介紹說,所謂“情感化”就是在賦予汽車AI智慧大腦後,集度汽車的產品要與使用者形成一定的感情連結。“我們希望用戶能夠即時感知到,這輛車像朋友一樣照顧你。”
此外,集度汽車要將充滿“未來感”的設計理念注入整個產品的設計中。用夏一平的話形容就是,“要讓大家一眼認出這是集度造的車”。
“智慧電動車不僅是電子消費品,也是零部件繁多、工藝複雜的工業產品。”新能源汽車獨立研究員曹廣平提醒說,智慧電動車會給用戶帶來煥然一新的使用功能、使用內容和使用體驗,但與之相對的是,未來汽車產業在研發、設計驗證、軟體、AI 支援、代工生產、出行資料和平臺運營等環節上均將迎來洗牌。
夏一平也坦言,目前將整個AI能力載入到汽車上的成本仍然非常高,不可能讓所有新車都具備最先進的自動駕駛能力。他認為,目前整個智慧汽車市場還處於逐步增長的初級階段,還沒到一個純增量的爆發階段。
“不過我相信,未來兩到三年內,汽車的核心成本還會往下降。智慧汽車也不會停留在低價位競爭的階段。”夏一平介紹說,集度汽車的首款產品瞄準了90後、95後甚至00後使用者,預計產品定價不低於20萬元。
“年輕人喜歡非常有未來感、高級感的車,對科技產品也非常喜愛。所以說接下來就是技術競爭的時代,我們的產品必須能夠快速反覆運算,才能不被市場和年輕用戶拋下。”據他透露,首款車上市後,集度汽車計畫每年為消費者推出一款新車。
中國汽車工業協會此前預測稱,2021年中國汽車市場總銷量預計會達到2630萬輛,將呈現緩慢增長態勢。未來5年汽車市場將會穩定增長,2025年汽車銷量有望達到3000萬輛。
從動輒數百萬元一輛的頂級豪車,到幾萬元就能拿下的代步車,中國汽車市場具有明顯的多元化特徵。隨著汽車的內延和外延不斷延伸,一家家科技公司被吸納進來。
由於原本主營業務的不同,這些“新玩家”在智慧車時代所扮演的角色也有所不同。例如,華為、OPPO等手機大廠大多以智能座艙為切入點;阿里巴巴、騰訊等互聯網公司大多以適配車內資訊服務為主;而眼下的百度、小米和此前的蔚來、小鵬則是直接下場造車。不過,以高級別自動駕駛為目標的智慧駕駛,成為所有人爭相佈局的戰略高地。
中國汽車業競爭已經越來越激烈,但在智慧汽車的賽道上,競爭才剛剛開始。有分析認為,自動駕駛研發需要投入大量的資金。毋庸置疑的是,這將是一場持久戰,推廣智慧駕駛、重塑汽車產業鏈,不是一朝一夕就能實現的。
資料來源:https://auto.sina.com.cn/news/hy/2021-06-10/detail-ikqcfnca0190630.shtml?cre=tianyi&mod=pcpager_tech&loc=17&r=0&rfunc=42&tj=cxvertical_pc_pager_spt&tr=145
家庭樹狀圖軟體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
佈署 IoT Edge 和霧運算技術以開發智慧建築服務
2021年2月19日 星期五
《3S MARKET》這篇報導把物聯網的架構與實作,描寫的非常詳細,雖然在建築的細節上描述不多,但報導中也提及這是個實際驗證,可適用在很多的場域。不知道,有多少人真正看得懂?當然,連這篇都看不懂的人,就別說他真正了解物聯網、Edge 與 Cloud。
事實上這篇報導的描述不難了解,真正物聯網與邊緣運算的挑戰,是在實作。實作真正面臨的,是這些數據處理、融合、分析上的完整度,還有 —— 找到實作的場景!
摘要
基於 SoC 架構的嵌入式系統的進步,使許多商業設備的開發變得足夠強大,足以運行操作系統和複雜的算法。這些設備整合了一組具有連通性、運算能力和成本降低的不同感測器。在這種情況下,物聯網(IoT)的潛力不斷增加,並帶來了其他發展可能性:「事物」現在可以增加數據源附近的運算量;因此,可以在本地系統上,佈署不同的物聯網服務。
這種範例稱為「邊緣運算」,它整合了物聯網技術和雲端運算系統。邊緣運算可以減少感測器與中央數據中心之間,所需的通信頻寬。此方法需要管理感測器、執行器、嵌入式設備,和可能不連續連接到網路的其他資源(例如智慧手機)。這種趨勢對於智慧建築設計非常有吸引力,在智慧建築設計中,必須整合不同的子系統(能源、氣候控制、安全性、舒適性、使用者服務、維護和營運成本)以開發智慧設施。在這項工作中,分析和提出了一種基於邊緣運算範例的智慧服務設計方法。
這種新穎的方法,克服了現有設計中與服務的互操作性,和可伸縮性有關的一些缺點。描述了基於嵌入式設備的實驗架構。能源管理、安全系統、氣候控制和資訊服務,是實施新智慧設施的子系統。
1. 簡介
建築自動化系統使用開放式通信標準和介面,可以整合多種不同的建築控制規則,例如供暖、通風、空調、照明和百葉窗、安全功能和設備。但是,現有建築物通常不具有這些系統。
通常,每種安裝類型都提供特定的服務:供暖通風和空調(HVAC)控制氣候服務,攝影機和感測器提供安全服務等。僅當設計能源管理系統時,不同的子系統相關,但僅透過以下方式,連接建築物的能源管理系統。能源管理服務,集中在專用軟體中。
對於使用者和維護技術人員來說,提供不同服務的不同製造商,發現很難整合新的服務和功能。自動化建築將用於控制和數據採集的軟體,與工業協議和介面整合在一起。此外,將新服務整合到這種解決方案中並不容易,這取決於已安裝軟體的開發。
這些工業發展還為能源管理,提供了雲端連接解決方案和智慧服務。這些服務,也在集中式電腦系統中開發。數據被傳輸到這些系統或雲端進行分析。本文提出使用佈署在物聯網(IoT)技術中的邊緣和霧運算範例,主要有兩個目的:
A. 在自動化和非自動化建築物中,促進新的智慧和可互操作服務的整合(整合)。
B. 允許在建築物的所有子系統之間,分配智慧服務(互操作性)。
透過該建議,可以促進建築物子系統之間的關係。它還促進創建新的智慧服務(例如,新的分佈式智慧控制算法;使用電源管理捕獲的數據,來檢測人類活動;捕獲設備連接的模式辨識,運算可再生電力預測,在安全服務中使用電力數據等)。在這項工作中,我們設計了一個中間軟體的體系結構,該體系結構具有兩個主要層,這些層基於嵌入式設備、IoT 通信協議和硬體支援,來開發人工智慧算法(圖1)。
為了實現這一目標,我們在建築物的設施中添加了兩個概念等級:邊緣節點和霧節點。每個等級都有不同種類的設備和功能。我們佈署並實現了基於層的中間軟體的體系結構,以對模式進行實驗。
本文的組織結構如下:第 2 節回顧了智慧建築技術,建築物中的 IoT 佈署以及邊緣運算範例。第 3 節提出了一種在建築物(自動與否)中佈署邊緣和霧運算範例的方法。第 4 節介紹了進行的實驗。最後,第 5 節介紹了結論和未來的工作。
2. 相關工作
本節介紹與這項工作相關的主要研究領域。首先,我們在分析雲端運算層之後,回顧了基於邊緣運算範例的資源和服務供應。最後,我們研究了實現智慧建築的技術,並在最後的小節中,總結了先前研究的貢獻。
2.1. 邊緣運算資源和服務供應
最近,網路在兩端被標記為「邊緣」和「核心」,以查明處理發生的位置。邊緣端靠近數據源和使用者,核心端由雲端伺服器組成。透過這種方式,邊緣運算範例將運算推送到 IoT 網路的邊緣,以減少數據處理延遲,和發送到雲端的數據數量。基於雲端的後端,可以處理對時間不太敏感,或源設備本身不需要結果的處理請求(例如,物聯網網路狀態下的大數據分析)。
在邊緣運算資源供應方面,正在進行的 Horizon 2020 RECAP 項目,提出了一種整合的雲端 - 邊緣 - 霧端架構,目的在解決應用放置、基礎架構管理和容量供應。雲端/邊緣基礎架構監控功能豐富了應用,基礎架構和工作負載模型,這些模型又被回饋到優化系統中,該系統可以協調應用並持續配置基礎架構。
徐等人進行的研究。 提出了一種用於邊緣運算的實用感知資源分配方法,稱為 Zenith。借助 Zenith,服務提供商可以與邊緣基礎設施提供商,建立資源共享合同,從而允許延遲感知資源調配算法,以滿足其延遲需求的方式,來調度邊緣任務。
邊緣節點資源管理(簡稱 ENORM),是管理邊緣/霧節點資源的框架,可透過監控應用需求,來自動擴展邊緣節點。可以透過靜態優先等級分配,來確定特定應用的優先等級。供應和自動縮放機制,是基於線性搜索的相對簡單的實現。
當源本身是可行動的時,邊緣雲範例也是可行的。 Chen 等人研究了行動設備向邊緣節點(特別是在無線電接入網路邊緣)的智慧運算分流。在這項工作中,作者提供了任務卸載算法,將分佈式運算卸載決策表述,為多使用者運算卸載功能。在同一項工作中,Wang 等人研究了聯合協調卸載任務,到多個邊緣節點的問題,並提出在邊緣等級引入及准入控制,以及兩階段調度方法,與傳統的最近邊緣選擇方法相比,改進了卸載性能。
2.2. 雲端運算服務配置
就社會和行業採用資訊技術而言,雲端運算範例是最具創新性的策略之一。提供的優勢提高了效率,並降低了成本,同時提供了可透過 Internet,普遍存取訪問的按需 IT 資源和服務。
當前,雲端運算服務種類繁多,甚至如何提供,這是一個受到廣泛研究的主題,正在提出許多的方案。甚至有評論總結了雲端運算範例的相關研究。
本小節介紹了有關以下問題的先前工作,這些問題與本手稿的主題有關:(i)安全性; (ii)服務品質(QoS); (iii)提供邊緣服務。
(i)安全是雲端運算中一個具有挑戰性的問題。雲端服務位於應用環境之外,並且超出了防火牆的保護範圍,因此,需要附加的安全層。另外,邊緣和霧運算應用的行動性和異構性,使得難以定義單個過程。因此,需要一種分佈式安全策略。
此外,必須有一個標準化的環境,才能正確解決此問題,並指定霧運算和邊緣設備,如何相互協作。網路邊緣上的多個霧節點之間的敏感數據通信,需要資源受限的事物的輕量級解決方案。另一個與安全性相關的問題是數據位置。在雲端中運行數據分析是很常見的。因此,關於數據安全或隱私的公有雲與私有雲的爭論就出現了。
(ii)分配給雲端應用的資源,通常是根據合同規定的服務水準協議(SLA)所設置的。但是,實際上,由於偶爾執行大量事務,而導致分配的基礎結構飽和,可能會出現瓶頸。為了解決此問題,可以在資源可用時,動態擴展雲端基礎架構。當前,最具創新性的趨勢,目的在建構自動 SLA 合同合規系統。在 Faniyi 和 Bahsoon,以及 Singh 和 Chana 進行的研究中,可以找到與品質服務管理相關建議的詳盡綜述。考慮到這一點,提出了幾種策略來預測,應用的資源需求和 QoS 的要求。最近的工作試圖將安全性和 QoS 問題結合起來,以提供全面的性能指標。
(iii)最後,濫用雲端服務,是該領域的另一個問題。物聯網環境是霧和邊緣設備不斷加入或離開,動態的執行前後關聯。因此必須在網路邊緣提供彈性的服務。為此,在網路的可用設備之間,共享應用工作負載,可以為高階運算應用提供靈活性。提出了可靠的服務供應方法,來為系統提供更高的彈性,並提供靈活和優化的雲端服務。
在本主題中,將雲端框架和中間軟體技術,設置為與雲端層,以及具有不同介面操作系統,和體系結構的設備之間,進行通信的平台。
2.3. 物聯網在建築服務工程中
物聯網開發為在建築物上,開發數位服務提供了新資源。建築物中常見的物聯網應用,包括節能的過程環節、維護改進、雜務自動化和增強安全性。由於全球變暖,建築物的節能是一個重要的課題。
物聯網技術引入智慧建築,不僅可以減少本地溫室氣體排放,還可以將減少溫室效應擴大到更大的領域。目前,物聯網還被用於建築領域,以協助設施管理。物聯網使營運系統能夠提供更準確和更有用的資訊,從而改善營運,並為房客租戶提供最佳體驗。有基於物聯網的建議,這些建議顯示建築系統,如何與雲端進行通信,並分析所獲取的數據,以開發新的業務見解,從而能夠推動真正的增值和更高的績效。
實驗研究顯示,物聯網平台不僅可以改善,工業能源管理系統中實體的互連性,而且可以降低工業設施的能源成本。 FacilitiesNet 表示,建築物聯網(BIoT)正在推動我們獲取資訊,彼此互動和做出決策的方式發生重大轉變。BIoT 不僅與連接性或設備數量有關,而且還與交付實際和相關結果有關。當前,有很多基於物聯網的智慧家庭應用的例子。
然而,智慧設備或「物」,僅僅是連接到網路的設備或嵌入式系統。增值來自設計協調系統,和提供智慧服務,以提供實際收益的能力。這些特徵基本上,取決於對不同類型連接事物的異質性,及其互操作性的管理,並取決於數據處理提供的情報潛力。
Tolga 和 Esra 進行的研究得出的結論是,就智慧家庭系統中的軟體和硬體而言,物聯網技術尚未變得穩定。原因之一,有可能是物聯網技術仍處於發展階段。McEIhannon 所撰寫有關物聯網應用的邊緣雲和邊緣運算的未來,其評論得出了類似的結論。這篇評論提到概念和發展,目前還處於早期階段,從學術和行業的角度來看,許多挑戰都需要解決。
物聯網帶來了新的機會,但許多企業仍在尋求了解和分析,其將如何影響,並與現有的 IT 結構和管理策略整合。為此,必須創建專門的使用模式和技術,來彌合這一差距。
2.4. 發現
以下結論闡明了這項研究建議的新穎之處:
雲端運算作為「實用」的一般概念,非常適合智慧家庭應用的常規需求。但是,在某些情況下,將所有運算都移到雲端中,是不切實際的。
邊緣計算作為一種計算範例而出現,可以在物聯網設備生成的數據附近執行計算。這種範例可能有助於滿足最新應用的安全性和 QoS 的要求。
當前,控制子系統的高級建築設施,通常使用 Internet、IoT 協議和 Web 服務。專有系統是使用標準的 Internet 通信協議設計的,用於管制和監控。先前的工作顯示,基於無線感測器網路、Web 介面和工業控制模式,用於氣候控制、電源管理或安全性的控制系統,使用不同的監視和控制技術。監控應用分析,得自監控和數據採集系統中的這些子系統。對於不同的子系統,有不同的解決方案。考慮到上述情況,本工作中提出的模式,引入了以下新穎元素:
A. 介紹了一種分層架構(整合了邊緣和霧端等級),以及提供子系統之間互操作性,以及在建築物控制中開發智慧服務的方法,該方法使用了邊緣和霧端範例,這些範例將 IoT 協議整合在一起,並在本地 Intranet 中操作 AI 技術,讓雲端服務的通信層,完善了該層的架構。
B. 介紹了一種基於使用者為中心的方法,用於在互操作性需求下設計、驗證和改進新服務。
C. 該提案允許使用可以在已建的建築物中,實施的非專有硬體和軟體系統。
3. 計算模式設計
建築物中的設施子系統分為有照明、氣候、能源、安全、警報、電梯等。在自動化建築中,這些子系統由專門的控制技術控制和監控。在非自動化建築物中,不存在這些服務,並且子系統透過電子和電氣方式進行控制。在這兩種情況下,所有子系統都為建築營運,提供必要的服務。
從邏輯上講,每個子系統都在其場景中起作用,並且不能與其他子系統互操作。嵌入式電子控制器和連接的不同感測器,可以使每個子系統自動化。這些服務都是基於直接反應性控制規則。除了嵌入式控制系統和感測器之外,通信技術(基於 Internet 協議)和新的行動設備還為開發管制、監控和數據訪問服務,提供了新的可能性。
在智慧型動設備上開發,並連接到 Web 伺服器的人機介面和專用應用,是近年來已實現的服務的範例。每個子系統中的專家(氣候、安全性、電源等),都具有可以轉換為專家規則的知識。這些規則被轉換為用於管理、維護、控制、優化和其他活動的控制算法。這些規則是可以,在可程式設備上編程和實現的。但是,它們是靜態的,不會在出現新情況時發生變化,並且不能互操作,也無法適應每個安裝的特性。
例如,氣候或安全專家決定,如何使用標準啟動條件,來配置每個子系統。每個控制規則僅在一個子系統(此範例中為氣候或安全性)中工作,因此,這些子系統之間沒有互操作性。考慮到這種情況,提出的模式有助於並允許,基於不同子系統的互操作性,來整合新的數位服務,並將人工智慧(AI)技術的新服務,引入當前設施。
例如,諸如電梯控制的設施,可以用於安全服務或建築能源管理服務。氣候控制設施,可以與安全子系統整合在一起。整合到模式中的天氣預報軟體系統,可以由能源管理服務,或建築物空調服務使用。
目的是讓每個子系統中的專家,參與設計整合服務,並將所有子系統轉換為可互操作的系統。該模式會開發自動規則,並允許在考慮安裝行為本身的情況下進行決策。該模式基於一個過程,該過程包括四個開發階段(圖2)和分為不同級別的硬體 - 軟體體系結構(圖3)。該體系結構的主要等級,是邊緣等級和霧等級。這兩個層次介紹了在建築物中,應用物聯網技術的新穎性。下面介紹了模式的各個階段(分析、設計、實施和啟動)。
.分析:在此階段確定了不同的專家使用者(氣候、安全、電力、水、能源、管理人員,以及資訊和通信技術(ICT)技術人員)。諮詢專家使用者,以指定需要控制的主要過程。資訊通信技術專家作為整合環節,參與了這一過程。第一種方法產生了設計控制規則,和潛在服務所需的事物(對象)。在此階段,使用以使用者為中心的方法,並捕獲子系統的需求。
.設計:我們提出了一個三層架構(邊緣、霧端和雲端),如圖 3 所示。
.實施和數據分析:在此階段中已安裝和整合了子系統。服務基於每個子系統中的規則,分析事物(對象)生成的數據,以設計基於機器學習的服務。
.啟動:最初,在每個子系統的監督下制訂專家規則。然後,使用回饋過程安裝規則。最後,透過人工智慧技術,可以推斷出自動的和經過調整的規則。
3.1. 分析與設計
專家使用者對此過程,進行不同的審查。以使用者為中心的技術,用於設計整合流程。目的是獲得所需的所有事物(對象),它們之間的關係,以及潛在的服務。一旦指定了事物(對象)和服務,就必須關聯通信協議和控制技術。選擇了物聯網協議和嵌入式控制器;提出了人機介面;指定了邊緣層和霧層及其功能;分析專家規則和智慧服務。最後,提出了維護和操作方法。所有這些任務在專家技術人員,和資訊技術專家之間共享。
結果是事物的定義,它們之間的關係,以及與邊緣和霧層的交互作用。該過程中代表了建築物的所有子系統,數據感測器、執行器、控制器、規則和過程經過設計,可以整合所有子系統。數據集、對象和設備,由物聯網概念表示。事物由具有狀態和配置數據的實體,和前後關聯組成。事物數據位於霧和邊緣節點中,儲存的不同配置中的關聯性。
事物以數據向量表示:[ID、類型、節點、前後關聯情境]。
– ID是辨識碼。
– 類型可以是感測器、執行器、變量、過程、設備、介面、數據儲存,或可以在 IoT 生態系統中寫入、處理、通信、儲存或讀取數據的任何對象。
– 節點指定建築物子系統、功能描述、層類型(邊緣、霧端、通信或雲端)、IoT 協議和時程存取訪問。
– 前後關聯表示在 IoT 生態系統中,用於發布或讀取數據的時間、日期、位置,與其他事物的關係、狀態和訪問頻率。
表 1 是由事物([ID、類型、節點])。所有事物都可以訪問配置文件(CF),以了解如何使用可用數據,以及如何使用適當的訪問權限配置新數據。前後關聯數據位於內建記憶體,或是靜態儲存。使用定義的事物,設計不同的控制規則。這些控制規則是分佈在連接到網路的不同嵌入式系統中,控制過程的一部分。事物表示佈署在安裝的不同子系統中,所有的可用資源。在此等級上,設計師對所有事物進行分析、指定和關聯。基本控制算法是使用此資訊實現的。配置關聯性允許層和設備之間,所有事物的互操作性。
在此階段的另一級設計,必須提出物聯網管理中,使用的節點要求和規範。設計的流程和服務,將在邊緣或模糊節點中實施。必須指定每個節點,以確定其內部功能、通信及其服務。在獲取數據的地方,開發了智慧和處理能力。邊緣和霧層的節點,位於數據感測器、執行器和控制器附近。本文提出的方法,使用具有兩個功能的兩層(邊緣和霧端)。每一層都可以佈署互連節點的網路,以促進互操作性。
邊緣和霧層的功能是:
邊緣層功能:在連接感測器/執行器的嵌入式設備上,開發的控制軟體。某些 AI 算法可以安裝在邊緣節點上。中央處理器(CPU)和計算資源有限。安裝了通信介面,以允許在本地網路中進行整合。
霧層功能:局域網級別的通信、AI 範例、儲存、配置關聯性和監控活動。霧節點透過處理、通信和儲存,來處理 IoT 的Gateway、伺服器設備,或其他設備中的數據。在此等級實施本地、全球的整合服務。利用這些節點的硬體、軟體和通信功能,開發了基於機器學習範例的算法。霧層設備還可以在很少單位的設施或服務中,執行邊緣節點功能。
透過這兩個等級,可以優化建築設施,以獲得不同子系統之間的整合和互操作性。
表 1 顯示了每件事與關聯性配置,和節點規範的關係。節點標識其所屬的子系統(控制、能源、氣候等),層(霧端、邊緣、通信和雲端)及其執行的功能。
3.2. 架構設計
在分析和設計階段,獲得對象(事物)及其關係。規範和要求用於實現每個層。實施取決於提供所需功能的設計,和現有技術(硬體、通信和軟體)。在此階段,開發了一種適合現有設施的體系結構。物聯網協議提供互操作性,而 AI 範例則提供了適應性和優化性。邊緣運算節點用於控制設備,霧運算節點安裝在本地網路節點上。這些等級為配置、安裝和運行新流程,提供了強大的資源。
物聯網協議,傳達所有子系統數據。每個子系統由對象/事物(虛擬等級)組成,安裝為可連接的感測器/執行器/控制器設備(硬體等級)。
物聯網通信中,針對建築場景建立的要求是:標準協議、低功耗、易於存取訪問和維護、支援整合新模組,非專有硬體或軟體,以及低成本設備。
MQTT 協議,是目的在用於提供整合和互操作性資源,異構通信場景的主要物聯網協議之一。該協議被提議作為感測器、執行器、控制器、通信設備,和子系統之間的通信範例。
MQTT 協議的一些主要功能,在不同的著作中有所顯示,這使其特別適合於這項研究。他們之中有一些是:
.它是針對資源受限的場景開發的發布 - 訂閱消息協議。
.它具有低頻寬要求。
.這是一個非常節能的協議。
.編程資源非常簡單,使其特別適合於嵌入式設備。
.具有三個 QoS 等級,它提供了可靠和安全的通信。
MQTT 開發了無所不在的網路,該網路支持 n-m 節點通信模式。任何節點都可以查詢其他節點,並對其進行查詢。在這些情況下,任何節點都可以充當基地台的角色,能夠將其資訊傳輸到遠端處理位置。無處不在的感測器網路(USN)中的節點,可以處理本地數據。如果使用 Gateway,則它們具有全局可訪問性;他們可以提供擴展服務。
節點(邊緣或霧),可以具有本地和全局存取訪問權限。這些設施具有不同的可能性和益處。本地數據處理,對於基本過程控制是必需的,而全局處理則可用於模式檢測和資訊生成。從這個意義上講,擬議的平台使用了組合功能:連接到 IoT 雲端服務,本地網路區域上不同的 USN。在這種情況下,運算層(邊緣或模糊等級)將用作控制流程和雲端服務之間的介面。該層可以在與雲端進行通信之前,進行處理數據。
實現邊緣和霧端運算節點需要執行三個操作:
.連接和通信服務:所有設備必須在同一網路中,並且可以互操作。所有感測器和執行器都可用於開發服務。此活動的一個示例,是在 Internet 上遠端讀取建築物的電源參數、環境條件和開放的天氣預報數據。此活動中應實現其他功能,例如連接的安全性、可靠性和互操作性。
.嵌入式設備(邊緣運算層)中的控制算法和數據處理:在此活動中,這些設備中實現的基本控制規則和數據分析服務,可以開發新功能。此階段可以應用於數據過濾、運算氣候數據或分析功耗、直接反應控製,或使用模式辨識技術檢測事件。
.Gateway 節點(霧運算層)上的高階服務:此等級使用和管理 AI 範例,和 IoT 通信協議。霧運算節點對數據執行智慧分析,對其進行儲存,過濾並將其傳遞到不同等級,以糾正較低級別的新控制措施,或者生成雲端中服務感興趣的資訊。此階段的應用示例,包括分析新模式、預測用水量,或功耗、智慧檢測和其他預測服務。
3.3. 測試與回饋
在測試階段使用標準方法,邊緣和霧層提供不同的功能。提出了針對不同子系統的機器學習模式,並且可以將其安裝在邊緣或霧節點上。必須執行以下操作,來測試機器學習應用:
A. 定義和捕獲數據集:必須辨識、捕獲和儲存主要變量。在不同的建築子系統中,過程數據集是由連接到邊緣層的感測器捕獲的數據。使用通信協議監控和儲存數據集。一個案例是電表,該電表在配電盤中連接到嵌入式設備(邊緣節點),該嵌入式設備傳送電力數據,以在霧節點設備中儲存和處理。
B. 訓練數據集和形式辨識模式。先前數據集的一個子集,用於訓練不同的模式。評估針對從未用於訓練的數據測試模式,此過程的結果已由專家使用者驗證。目的是獲得一組代表性的結果,以了解模式在現實世界中的表現。
C. 實際場景中的驗證:必須在邊緣和霧節點上,實施新的服務和控制算法。這些模式具有用於分析數據,實施特定模式,並使用結果開發最佳參數的算法。在此階段,可以修改或進行改善模式。
D. 用統計術語和模式演變,得出測試結果:基於 AI 算法的模式而將產生近似值,而不是精確的結果。分析應用結果以確定置信度,並允許模式演化。該活動支持開發新的 AI 服務,或對已實現的算法進行修改。有監督的自動更改,是維護和改進系統的過程。此階段的過程,包括所有模式層。
建議對使用邊緣和霧,任何的安裝進行這些活動。如前所述,該模式既可以安裝在既有舊的建築物中,也可以安裝在新建築物中。對於新建築設計,基於建議模式的安裝更易於整合。此外,可以提供的服務的潛力,也使其對於既有建築物具有吸引力。
4.在建築子系統中,實施智慧服務
該模式在預先存在的住宅建築物上,進行了測試。設計和實施電源管理、管制和監控服務。物聯網協議(MQTT 和 HTTP)和 ML 範例,用於建議的層體系結構。基於 KNN 的機器學習方法,和樹決策算法用於管理功耗(家用電器),和可再生能源發電(風能和太陽能)。使用房屋中的霧節點,在雲端平台上實現監控和統計數據。該節點連接到控制可再生,和家用電器子系統的不同邊緣節點。
在圖 6 中,邊緣節點,整合在先前安裝的可再生子系統中。透過邊緣層上的這種新設備、電源管理、安全控制和操作流程得以整合,並且可以與其他子系統互操作。可以設計新的智慧服務。邊緣節點將數據傳輸到霧節點 Gateway,該 Gateway 管理功耗和發電,並控製家用電器。該節點中的輸入,是可再生能源發電的數據。輸出控件是 ON-OFF 開關,用於優化發電、安全性和操作。
4.1. 分析與設計
分析了住宅建築,以設計電源管理,安全和控制服務。 在第一種方法中,所需的主要事物(對象),它們之間的關係和不同的服務,如表 2 所示。
4.2. 執行
分析房屋中的建築子系統,以整合這個執行模式層:邊緣控制、霧服務,與雲端的通信和雲端服務。 選擇了本實驗工作中使用的感測器、執行器和控制過程(事物)。 表 3 列出了使用的嵌入式設備。
家庭服務中的控制過程,需要反應時間和互操作性。人機介面、數據存取訪問和分析服務,是本地和雲端運算上的服務。上面提到的兩個需求,都使用不同的協議處理:控制/通信上的 MQTT,和雲端服務上的 HTTP(RESTful API)是用於整合,並使所有子系統互操作的 IoT 協議。在提出的該層模式中,還使用 MQTT 協議、控制、數據處理,以及使用 RESTful 協議,到雲端的數據通信,來開發機器對機器(M2M)應用。
MQTT 使用開放的消息協議,該協議可以將遙測樣式的數據(即在遠端位置收集的測量結果),以消息的形式,從設備和感測器,沿著不可靠或受約束的網路傳輸,到伺服器(BROKER)。消息是簡單、緊湊的二進制數據包,有效載荷(壓縮的標頭,比超連結傳輸協議(HTTP)少得多的詳細資訊),並且非常適合推送簡單的消息傳遞方案,例如溫度更新或移動通知。例如,消息也可以很好地用於,將受約束的或更小的設備,和感測器連接到 Web 服務。
MQTT 通信協議,使所有對象可以互操作。透過此協議實現的發布者和訂閱者模式,可以互連所有設備和事物。該通信層由安裝在霧節點上的代理設備管理。不同的發布者和訂閱者,在不同的節點上實現。安裝了一個 Gateway 設備(霧節點)和兩個嵌入式控制器(邊緣節點),來控製家用電器和電源管理。事物和流程佈署在所有節點上。
邊緣節點控制子系統,霧節點根據決策樹,以及專家定義的規則,實現 AI 範例。霧設備將數據傳輸到雲端平台,以開發儀表板螢幕,來監看子系統的狀態。
可以開發新的雲端平台服務:事件檢測、機器學習處理、統計分析等。專家使用者設計基本的控制算法。在學習和訓練過程之後,將根據專家系統的結果,對這些算法進行調整和修改。在這項工作中,目標是在不損失生產力的情況下優化資源(控制和能源)。在邊緣或霧節點中,執行不同的控製過程;分類過程和決策樹在霧節點中實現。算法以 Python 語言實現。此語言的開源庫用於不同的應用。
4.3. 佈署與測試
對於現有建築物,邊緣節點交錯插入已安裝的控制器、配電板,以及感測器和執行器中。如果在分析階段指定了新的東西(電錶、氣候和控制器),則會安裝一些新的感測器/執行器。這項工作中佈署的邊緣節點具有以下優點:
.請勿干擾先前的安裝操作。
.他們使用新的專家規則和自動規則,引入新控件。
.他們測試和重新配置,在分析、學習和測試驗證中,設計更新的專家規則。
圖 7. 佈署在配電盤中的節點。 使用 IoT 協議通信,在不同節點中開發數據捕獲、控制算法、數據分析、儲存和通信服務
在電力管理過程中,專家使用者根據電力消耗、發電量、消耗負荷曲線、氣候數據和氣候預測數據,對具有選定流程的時間表,進行可程式處理。邊緣節點捕獲數據,並將其發送到霧節點。
霧節點處理室內和室外環境的日記數據,以及天氣狀況。霧節點還可以捕獲其他感測器數據。對房屋中的這些數據消耗和生成方式,進行檢測和分類。消費和發電結果,作為數據添加,以便與儲存的數據一起進行分析。可以使用機器學習方法開發,作為家用電器或人類活動檢測的智慧服務(圖8)。
4.3.1. 機器學習:數據捕獲過程(邊緣節點)和家用電器分類(霧節點)
連接在主配電盤中的電表,用於捕獲數據,並使用標準的 K 近似值,最近鄰(KNN)分類算法,來開發形式辨識模式。 KNN 是機器學習系統中最常見的方法之一。電表捕獲電流;如果連接了新的家用電器,則電流數據會更改。不同的家用電器具有不同的變化等級。
用於辨識家用電器的不同模式的主要變量,是連接時的電流水準差異。數據捕獲過程流程圖(圖9),顯示了在邊緣節點中實現的算法,以捕獲預處理並傳遞電力數據。
在此過程中,監督階段使用訓練數據集。接下來,真實場景中的驗證,將測試分類模式。家用分類設備將用於不同的服務:人類活動的辨識、負載控制、可再生能源管理、空調、安全性等。在訓練階段,已捕獲了不同的家用電器開機,以獲得一組形式。每個家庭都有一個矩心向量,將用於分類過程中的檢測。如上面所示的算法所示,分類器處理將產生連接時的電流數據作為輸入。KNN 分類過程流程圖(圖10)描述了 KNN 方法,它在霧節點中實現。
4.3.2. 可再生電源管理。控制電力自耗的決策樹
每個建築物都有不同的需求曲線,以及在接入電網方面的特定情況。為此,整合和可互操作的設施,可以實施適用於每種情況的不同解決方案,從而提供對太陽風資源的最佳管理,優化電源效率,簡化管理流程,並實現最高的成本節省。當可再生能源超過消耗的能源時,在使用 AC 耦合到電網的設施中,會出現問題。
在實驗工作中,太陽能在一天的中央時段的能量,大於所消耗的能量(圖11)。但是,在分析了消耗曲線之後,可以在這段時間內連接負載,以避免注入電網。可以透過設計一種算法,來滿足這一要求,該算法可以預測,何時發生此事件,以自動連接不同的負載。利用所有感測器和執行器的整合,和互操作通信,已經開發了在不同節點中,所實現的算法(圖12)。
13. 在電源管理子系統上開發的決策樹。 它由專業使用者設計,並整合在邊緣節點上。該決策樹的目的,在優化可再生能源的使用。
4.3.3. 基於 Edge 和 Fog 節點的 Control Home
圖 14 顯示了安裝在住宅房間中的邊緣節點。 該節點可以控制四個設備(設備),並捕獲感測器數據(功耗、發電量、溫度、濕度等)。該設備可以使用 MQTT 協議進行通信。該協議允許設備之間,進行其他類型的通信:智慧手機、新邊緣節點等。圖 7 和圖 14 顯示了可以在其他建築物中,佈署的標準實現。在所有系統中,都有配電板,這些配電盤佈署了霧節點和邊緣節點,如圖所示。
4.3.4. 使用物聯網協議的雲端服務
雲端服務可以監控,透過霧節點或人機介面(HMI)訪問的數據。 IoT 協議(MQTT)從任何已連接 Internet 的設備推送數據。事件檢測、儲存統計分析等其他服務,完善了該資源的功能。提供類似服務的不同平台,顯示了商用物聯網技術的狀態:Amazon IoT、Microsoft Azure、Ubidots 和 Thingspeak,是提供 IoT 平台的公司一些案例。提供了資源以及客戶端,和 IoT 平台之間的應用程式介面(API)通信,以便可以使用它們。
用於設計儀表板監控和管制的 HMI 資源,是這些平台上的主要實用功能之一。霧節點使用雲端 API 傳達數據和資訊,可以實施其他控制服務。在這些雲端平台上,預先建構了用於監控數據的儀表板設計。使用 API 實用功能,霧節點中的過程處理,會將數據發送到每個儀表板。API 文件指定了在設備、IoT 平台和 Mobile-Alerts Cloud 之間,交換數據的結構,以及用於加速項目的代碼案例和形成資料庫。
圖 15 顯示了在 Ubidots 雲平台上,設計的儀表板。Ubidots是本實驗工作中使用的物聯網平台。該模式可以在實現這些協議的層,和平台中使用不同的標準協議。圖 16 顯示了在雲端平台中,IF 變量 THEN 動作的事件配置。大多數物聯網平台,都提供此功能。
5. 結論
為了設計物聯網系統,越來越多地提出邊緣霧模式。但是,每個範例都提供特定應用領域的解決方案。不同子系統之間的整合和互操作性,可以改善這種情況,並提供更好的服務。這項工作的主要目的,是透過提出一種基於邊緣層和霧層,兩層體系結構的運算模式,來解決這個問題。透過這兩層,可以基於使用邊緣或霧節點中,嵌入式的設備捕獲數據所產生的新型有用資訊,來設計和開發新服務。這些節點使用雲端平台和 IoT 協議(例如 MQTT)。
MQTT 是作為不同層(霧 – 邊緣 – 雲)之間提出的通信協議,並進行實驗的。雲端平台用於開發儀表板的面板資訊和 Internet 上的新服務,例如控制、儲存和通信事件。該平台可用於透過 API,交付不同的服務。
該模式可以在現有建築物和新建築物中,開發這些服務。在這種情況下,要求每個子系統中的專家和專業人員,參與新服務的設計。
為了測試該模式的功能,並顯示如何在實際設施中,實現該模式,在住宅中進行了一項實驗性工作。在此霧和邊緣節點前後關聯中,描述了實現的幾個範例。開發了模式辨識和決策樹方法,以展示人工智慧在設計 IoT 解決方案中的潛力。已安裝服務的結果顯示,邊緣和霧節點佈署,產生了預期中整合和互操作性的好處。
提出的工作演示了,如何將邊緣和霧範例,整合到可以增強其優勢的新架構中,從而擴展了應用領域。該體系結構的主要科學貢獻,是整合、技術的互操作性,及其為開發 AI 服務提供的設施的範例。所有這些改進,都在已開發的實驗的不同示例中顯示。具體的優化和改進,將在以後的工作中進行。此外,使用機器學習平台,和 AI 範例的新控制規則,將確保可以創建和改進新的智慧服務。
附圖:圖1.自動建構子系統和資訊技術環境。
圖2.基於使用者為中心關係的模式。
圖3.通信架構。 每個等級都有不同的功能。 提出了兩個通信等級:IoT(使用消息隊列遙測傳輸(MQTT))和 Web(使用代表性狀態傳輸(REST)協議)。這些協議的層,涵蓋了已建立的整合和互操作性要求。
圖4. 在建築物的現有設施上實施的邊緣霧架構示例:邊緣節點是較低的層次,必須與安裝的設備進行新連接。互連所有子系統的霧節點,是透過整合連接到邊緣節點的新設備來實現的。邊緣和霧節點,可以佈署在所有建築物子系統中。
圖5. 住宅建築中的第一個實驗工作。
圖6. 整合在先前安裝的可再生子系統中,邊緣節點的示例。 該節點可以使用新算法控制 ON-OFF 開關,以管理發電過程,以及通信和監控電源數據。
表1.事物示例描述。寫入 ID、類型和節點數據,以配置 XML 文件。配置關聯性儲存在霧節點中。
表 2. 實驗工作中的分析和設計要求。
表 3. 實驗室內使用的嵌入式設備。
圖 7 顯示了分佈在配電板上的節點(邊緣和霧狀)。在此節點中,設計並安裝了功率計、ON-OFF 開關控件和 AI 服務。
圖 8. 佈署的智慧電源功能。在霧節點中實施的分類過程,可用於檢測電連接和人類活動。可以使用 IoT 通信實現其他服務
圖9. 邊緣節點中捕獲,並預處理的用電量數據;MQTT 協議用於通信數據。另外,其他節點可以使用捕獲的數據,來提供其他智慧服務,佈署了整合和互操作性。
圖10. 分類過程。處理捕獲的電數據以檢測家用電器連接。可以使用 IoT 協議整合,來設計其他智慧服務。
圖11. 該圖顯示了實驗工作中的消耗和生產數據。 在自儲存的電力自備設施中,沒有儲存並且沒有注入電網,所產生的能量必須即時使用,並且不得超過所消耗的能量。 能源經理必須預測此事件,並提前連接電荷。
圖 12. 用電自耗設施中的可再生電源管理。
圖 13 是在電源管理子系統中,開發的算法的示例。 可以在邊緣節點上安裝此過程。該節點獲取氣候數據預測,並預測系統是否可以在不儲存的情況下,使用可再生能源。
圖14. 佈署的邊緣節點。該節點可以使用新算法,控制 ON-OFF 開關,並可以在每個房間或建築物中,通信和監控感測器數據。
圖 15. 在雲平台上配置的儀表板。顯示了風力發電數據和預測風力。
圖 16. 在雲端平台上配置事件的儀表板:IF 事件 THEN 動作。 該服務顯示了,如何使用雲端訪問來控制設施。與霧節點的 Internet 通信,可以控制建築物中的不同子系統,並使用電子郵件,SMS 或其他 Internet 服務來通報事件。
資料來源:https://3smarket-info.blogspot.com/2021/02/iot-edge.html?m=1&fbclid=IwAR0uijX5WdNrfzmGjVsakFGaEsWivPgyH1zumxVr7fwvvgqtdFFTI6jJXS8
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剛剛上網查了一下才發現已經有相容Office 2007的家系圖繪製軟體了~
載點:https://www.miaoma.com/
直接下載下來安裝就可以了。
操作的話就直接在Word 2007的增益集那邊就可以直接使用了。
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