Uploaded by Leandro Galvão

Trabalho Final - Weider

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Solução Inteligente para Coleta de Resíduos Sólidos
Baseada em Internet das Coisas
Leandro S. G. de Carvalho¹, Rafael Giusti¹, Weider S. dos Santos¹
¹Instituto de Computação – Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
Av. Gen. Rodrigo Octávio, 6200 – Coroado I – CEP 69.077-000 – Manaus – AM –
Brasil
[email protected], [email protected], [email protected]
Resumo. A Internet das Coisas (IoT) vem sendo utilizada como uma grande
ferramenta para melhoria das cidades, porém, existem algumas lacunas para
serem ocupadas e resolvidas, por exemplo, na melhoria do sistema de coleta
de resíduos sólidos. Este trabalho apresenta uma solução para a coleta de
resíduos sólidos através de um protótipo de lixeira com um sistema
embarcado utilizando a plataforma NodeMCU e sensor ultrassônico que
detecta a quantidade de lixo, além de uma aplicação móvel que informa ao
usuário a melhor rota para a coleta do lixo.
Abstract. The Internet of Things (IoT) has been used as a great tool to improve
the cities, however there are some gaps to be filled and solved, for example, in
improving the solid waste collection system. This paper presents a solution for
the collection of solid waste through a prototype of trashcan with an
embedded system using a NodeMCU platform and ultrasonic sensor that
detects the amount of waste inside of the trashcan. In addition it, this paper
presents a mobile application to inform the user the best route for waste
collection.
1. Introdução
Dentre as diversas áreas que a Internet das Coisas pode prover solução, grandes lacunas
existem na área específica de cidades inteligentes [Rossato 2018], uma delas é a gestão
dos resíduos sólidos descartados em lixeiras públicas. Além de ser uma ameaça ao meio
ambiente, quando os resíduos sólidos não são armazenados de maneira adequada, o
próprio país perde uma grande oportunidade de gerar energia e emprego [Jalali 2013].
Este projeto pode ser justificado como sendo uma solução inteligente para a coleta
de resíduos sólidos baseada em Internet das Coisas, a qual dispõe de lixeiras
(containers) equipadas com um sistema embarcado e sensor que detectam a falta de
espaço disponível no seu interior e envia estes dados com sua localização para uma
central (plataforma em nuvem). Além de obter dados de diversos pontos de descarte de
resíduos sólidos, esta solução evita o deslocamento do caminhão coletor até uma lixeira
vazia, poupando recursos e melhorando a qualidade do serviço de recolhimento de lixo e
até mesmo a qualidade de vida das pessoas que moram próximas das lixeiras.
Um dos desafios deste trabalho é o fato de a plataforma em nuvem (central) e o
sistema embarcado na lixeira (“a coisa”) estarem em ambientes diferentes, o que exige o
desenvolvimento de um padrão de comunicação que possibilite a flexibilidade de envio
e recebimento de dados entre a central e a lixeira. Outro desafio deste trabalho está
relacionado ao armazenamento dos dados recebidos pela central. Os dados precisam ser
armazenados e disponibilizados de maneira que seja possível tomar decisões tendo
como base as informações coletadas pelo sistema embarcado e o sensor.
O objetivo deste projeto é melhorar a qualidade dos serviços referentes à coleta de
resíduos sólidos descartados em lixeiras públicas através do desenvolvimento de um
sistema de IoT. Tem como objetivos específicos: i) monitorar e enviar a localização da
lixeira para a central ao detectar a lotação máxima de resíduos sólidos através de uma
solução tecnológica de baixo custo; ii) integrar a central com o sistema embarcado da
lixeira e realizar os testes de comunicação entre eles; iii) instalar o protótipo da lixeira
em local estratégico para avaliar experimentalmente a solução tecnológica de baixo
custo.
O artigo está organizado da seguinte forma: na Seção 2, estão descritos os
trabalhos relacionados a esta pesquisa obtidos através de uma Revisão Sistemática da
Literatura (RSL) utilizando a ferramenta Parsifal [Parsifal Ltd. 2018]; a Seção 3
descreve a metodologia para a implementação do projeto; na Seção 4 são discutidos os
resultados e, por fim, a Seção 5 apresenta as conclusões e trabalhos futuros.
2. Revisão Sistemática da Literatura
A Revisão Sistemática da Literatura é um método utilizado para ter uma visão
abrangente e organizada da área que deseja ser pesquisada [Kitchenham 2004]. O
processo desta RSL foi definido em três etapas:
 Protocolo da Revisão: o objetivo da pesquisa foi apresentado a partir das questões
de pesquisa, o PICOC foi realizado com os campos necessários e geradas as
strings de busca, além de avaliar conforme os critérios de inclusão e exclusão.
 Condução: os artigos retornados da busca foram filtrados de acordo com os
critérios de inclusão e exclusão adotados no protocolo.
 Resultados: os dados dos estudos foram analisados individualmente.
2.1. Protocolo da Revisão
O objetivo desta RSL foi encontrar soluções tecnológicas que já foram publicadas com o
propósito de melhorar a qualidade nos serviços de coleta de resíduos sólidos em lixeiras
públicas. Foi necessário encontrar respostas para as seguintes questões de pesquisa:
1) Quais sistemas de IoT existem para monitorar lixeiras públicas?
2) Quais soluções tecnológicas apresentam melhorias em relação à coleta de
resíduos sólidos?
As publicações foram acessadas a partir de consultas manuais e se restringem à
área de computação, pois o objetivo foi encontrar soluções tecnológicas, apesar de haver
implicações na área de meio ambiente.
A ferramenta Parsifal oferece a base de dados da Scopus para buscar as
publicações, além desta base de dados, a pesquisa foi realizada na IEEE Xplore que é
uma ferramenta de busca da IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
que é uma organização profissional fundada nos Estados Unidos com uma grande
contribuição na área de pesquisa tecnológica.
A busca foi realizada utilizando-se palavras-chave específicas com o objetivo de
encontrar as publicações que têm relação com o tema do trabalho. A sequência das
palavras-chave da pesquisa seguiu o protocolo nos aspectos de população, intervenção e
resultados, como mostrado a seguir:
 População: publicações relacionadas à Internet das Coisas e coleta de resíduos
sólidos com suas derivações. Palavras-chave: “iot” OU “internet of things” OU
“solid waste collection” OU “solid waste”.
 Intervenção: publicações relacionadas com lixeira e suas derivações. Palavraschave: “smart bin” OU “trash can” OU “waste bin”.
 Resultado: publicações que tenham como resultado uma localização ou uma
melhor rota. Palavras-chave: “location” OU “route”.
2.2. Condução
A RSL foi realizada no período de doze dias, do dia 10 ao dia 21 de junho de 2019, e as
publicações foram selecionadas de acordo com os critérios de inclusão e exclusão
realizados durante o protocolo da RSL. Foram estabelecidos os seguintes critérios de
inclusão (CI) e exclusão (CE):
 CI1 - A publicação descreve uma técnica que é utilizada para monitorar lixeiras.
 CI2 - A publicação é escrita na língua inglesa.
 CE1 - A publicação está duplicada.
 CE2 - A publicação não está disponível na internet.
 CE3 - A publicação não aborda um assunto relevante ao tema pesquisado.
Inicialmente foi realizada uma análise para filtrar as publicações mais relevantes
através da leitura do título, do resumo e das palavras-chave. Se as publicações tivessem
alguma relação com o tema e atendesse aos critérios de inclusão, a publicação era
selecionada.
Em seguida foi realizado outro filtro para selecionar os artigos publicados que
apresentavam relação com o tema pesquisado através da sua leitura completa. As
publicações que apresentassem esta relação eram selecionadas.
2.3. Resultados
Foram encontradas 179 publicações através da busca realizada na base de dados da
Scopus e, utilizando as mesmas palavras-chave no IEEE, foram retornadas 13
publicações. Dessa maneira, 192 artigos publicados foram analisados por título, resumo
e palavras-chave. Após essa primeira análise, foram selecionados 11 artigos que
correspondiam com os critérios de inclusão e exclusão estabelecidos no protocolo. Em
seguida, foi realizada a segunda análise que resultou em 6 publicações com
correspondência aos critérios.
As 6 publicações são apresentadas na Tabela 1.
Tabela 1. Publicações selecionadas na segunda análise.
ID Título
Autor(es)
Evento
Ano
IEEE
2016
1
Mohammad Aazam,
Cloud-based Smart Waste
Marc St-Hilaire, ChungManagement for Smart
Horng Lung e Ioannis
Cities
Lambadaris
2
Smart Waste Collection
Jose M. Gutierreza,
Procedia Computer
System Based on Location Michael Jensenb, Morten
Science 61
Intelligence
Heniusa e Tahir Riazc
2015
3
IoT Based Solid Waste
Management System: A
Abhay Shankar
conceptual approach with Bharadwaj, Rainer Rego
an architectural solution as e Anirban Chowdhury
a smart city application
IEEE
2016
4
A Waste City
Management System for
Smart Cities Applications
Dung D. Vu e Georges
Kaddoum
Advances in Wireless
and Optical
2017
Communications
5
IoT Enabled Coherent
Detritus Management
Ganeshaanand
Balasubramanian, Soorya
Sridhar e
IEEE
Azhagumurugan
Ramamurthy
6
Waste Monitoring System Harnani Hassan,
based on Internet-of-Thing Fadzliana Saad e Nor
(IoT)
Fazlin Abdul Aziz
2018
IEEE Conference on
Systems, Process and 2018
Control (ICSPC)
Dos 11 artigos selecionados no primeiro filtro, 5 artigos foram descartados, pois
apresentavam modelos ou arquiteturas para solucionar o problema de comunicação entre
os dispositivos IoT, ou seja, não tinham ênfase na solução tecnológica que melhora a
coleta de resíduos sólidos.
As tecnologias utilizadas em cada uma das 6 publicações selecionadas no segundo
filtro são apresentadas na Tabela 2.
Tabela 2. Tecnologias utilizadas nas publicações selecionadas na segunda
análise.
ID Título
Tecnologias
Melhor
Rota
Sistema embarcado + Cloudbased Smart Waste
Management (CloudSWAM)
Não
Smart Waste Collection System Based
2
on Location Intelligence
Sistema embarcado +
Inteligência Artificial e
Algoritmo de Otimização
Sim
IoT Based Solid Waste Management
System: A conceptual approach with an
3
architectural solution as a smart city
application
Sistema embarcado + LoRa +
Análise de Dados
Sim
Sistema embarcado +
Algoritmo de classificação
Sim
Sistema embarcado +
Algoritmo de classificação
para prioridade da coleta
Sim
Sistema embarcado +
Aplicativo Mobile
Não
1
4
Cloud-based Smart Waste Management
for Smart Cities
A Waste City Management System for
Smart Cities Applications
IoT Enabled Coherent Detritus
5
Management
6
Waste Monitoring System based on
Internet-of-Thing (IoT)
Como observado na Tabela 2, apesar de todas as publicações apresentarem uma
tecnologia para monitorar e notificar o nível de lixo na lixeira, as publicações 1 e 6 não
implementam uma solução para traçar a melhor rota entre o caminhão coletor de lixo e a
lixeira que está cheia. Essas duas publicações foram mantidas na segunda análise de
seleção porque apresentam soluções tecnológicas diferentes e atuais. A primeira
publicação (1) apresenta um serviço em nuvem que pode ser utilizado por diversos
stakeholders, enquanto a segunda (6) desenvolve a solução utilizando um NodeMCU
que é um dispositivo IoT compacto, barato e robusto para esta aplicação.
As publicações 2, 3 e 4 apresentam a solução utilizando algoritmos de
classificação para prever os dados e traçar a melhor rota dinamicamente para o
caminhão coletor de lixo. A previsão ocorre após o software realizar os treinamentos
com os dados que correspondem à quantidade de lixo em determinado momento no
espaço-temporal.
A publicação 5 desenvolveu um algoritmo específico para atribuir prioridade em
relação à coleta do lixo na lixeira cheia. Fazendo uma relação entre local e nível de lixo,
foi possível priorizar o recolhimento do lixo primeiramente em escolas ou hospitais no
instante em que é traçada a melhor rota.
3. Metodologia
3.1. Funcionalidade Geral do Sistema
O sistema de coleta inteligente, em suma, é composto por um sistema embarcado e
sensor que detecta a falta de espaço disponível no interior da lixeira e envia esses dados
para a nuvem.
Os dados coletados pelos sensores de nível de resíduos na lixeira são enviados via
protocolo MQTT e armazenados em nuvem. Estes dados são usados para monitorar as
lixeiras e informar o coletor de lixo.
Figura 1. Big picture da funcionalidade geral do sistema.
A Figura 1 mostra uma big picture do sistema de coleta de resíduos descrevendo
as suas principais funcionalidades. Nos subtópicos 3.2 e 3.3 são detalhados cada parte
da funcionalidade do sistema.
3.2. Protótipo
Os dados são coletados pelo sensor de nível, neste caso utiliza-se o sensor ultrassônico
HC-SR04 para medir a distância entre o lixo e a tampa da lixeira e informar se há
espaço disponível ou se a lixeira já está cheia. Esse sensor pode prover uma medição de
2 centímetros a 4 metros com uma acurácia de 3 milímetros, tornando-o adequado para
este protótipo.
Foi utilizado o microcontrolador da família ESP: NodeMcu V3 ESP8266. O
sensor ultrassônico é conectado a essa plataforma através dos pinos digitais que, por sua
vez, envia os dados de nível de resíduo da lixeira para a nuvem através do protocolo
MQTT. O NodeMCU possui interface USB-Serial que é utilizada para fornecer energia
ao sistema embarcado, além de possuir uma antena embarcada para conexão Wi-Fi
operando no padrão 802.11 b/g/n.
A Figura 2 mostra o protótipo montado para este experimento.
Figura 2. Configuração do protótipo para o experimento.
3.3. Solução de Software
As soluções de software envolvidas nesse projeto podem ser divididas em três partes: a
primeira é referente ao firmware embarcado na plataforma NodeMCU, a segunda parte
está relacionada ao recebimento e armazenamento na Google Cloud Platform e a ultima
parte é o software relacionado a aplicação móvel para visualização da rota por parte do
usuário.
Na plataforma NodeMCU foi embarcado o firmware responsável pelo envio dos
dados do sensor para a nuvem. Utilizando uma conexão Wi-Fi, é possível realizar a
comunicação via protocolo MQTT. O sistema embarcado subscreve um tópico e a
plataforma em nuvem, por sua vez, faz a leitura ao subscrever o mesmo tópico.
A plataforma em nuvem é responsável pelo recebimento e armazenamento dos
dados coletados pelo sensor ultrassônico. Esses dados são necessários para a medição do
nível de resíduos no interior da lixeira. Uma vez recebidos, é possível enviar a
informação sobre o estado da lixeira para a aplicação móvel do usuário.
A aplicação móvel desenvolvida para o sistema Android é responsável pela
interface com o usuário. Ao acessar a aplicação, o usuário pode saber o estado da lixeira
e gerar a melhor rota até ela a partir da sua localização atual.
4. Resultados
O sistema embarcado na plataforma NodeMCU apresentou resultados satisfatório em
relação ao tempo de resposta (tempo de resposta de refere ao recebimento do dado do
sensor ultrassônico na nuvem) que levou cerca de 1 segundo em condições normais de
conexão com a internet via Wi-Fi. A escolha do protocolo MQTT em detrimento do
protocolo HTTP, por exemplo, favoreceu o bom resultado.
A plataforma Google Cloud ofereceu bastante recurso quanto ao recebimento dos
dados do sensor. A configuração de um registro e de um dispositivo na plataforma já
possibilitou a subscrição no tópico MQTT e monitorando a lixeira.
A aplicação móvel realizou o recebimento das informações gerando a melhor rota
para o usuário coletar os resíduos da lixeira cheia. A aplicação móvel pode ser
considerada uma aplicação eficaz, uma vez que o coletor de lixo pode estar em qualquer
parte da cidade. O usuário fará login com a sua conta cadastrada e será informado a
lixeira cadastrada para qual o seu estado, ao clicar na lixeira a melhor rota até ela foi
gerado de maneira eficiente através da API do Google Maps.
3. Conclusões e Trabalhos Futuros
O protótipo da lixeira com o sistema embarcado alcançou seu objetivo, pois além de ser
um protótipo de baixo custo financeiro, também, foi possível monitorar as lixeiras com
baixo custo de processamento, pois foi utilizado a plataforma NodeMCU que já possui
interface para conexão Wi-Fi e pinos digitais para conectar o sensor ultrassônico para
monitoramento.
Foi realizada a integração do sistema embarcado e a central, os quais mantiveram
a comunicação via protocolo MQTT após testes de envio e recebimento.
Será necessário implementar em trabalhos futuros, uma inteligência artificial em
nuvem para analisar os dados recebidos da lixeira e realizar a previsão de quando ela
ficará cheia.
Referências
Aazam, M.; St-Hilaire, M.; Lung, C.; Lambadaris, I. (2016) “Cloud-based Smart Waste
Management for Smart Cities”, Institute of Electrical and Electronics Engineers
(IEEE).
Balasubramanian, G.; Sridhar, S.; Ramamurthy, A. (2018) “IoT Enabled Coherent
Detritus Management”, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).
Bharadwaj, A. S.; Rego, R.; Chowdhury, A. (2016) “IoT Based Solid Waste
Management System: A conceptual approach with an architectural solution as a
smart city application”, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).
Gutierreza, J. M.; Jensenb, M.; Heniusa, M.; Riazc, T. (2015) “Smart Waste Collection
System Based on Location Intelligence”, Procedia Computer Science 61.
Hassan, H.; Saad, F.; Aziz, N. F. A. (2018) “Waste Monitoring System based on
Internet-of-Thing (IoT)”, IEEE Conference on Systems, Process and Control
(ICSPC).
Jalali, S., (2013) “M2M Solutions – Design chellenges and considerations.”, Institute of
Electrical and Electronics Engineers (IEEE).
Kitchenham, B. (2004) “Procedures for performing systematic reviews.” Keele, UK,
Keele University, pages 1-26.
Parsifal Ltd., (2018) “About Parsifal”, https://parsif.al/about/, junho.
Rossato, R., (2018) “O Que Esperar de IoT em 2018?”, https://goo.gl/KssQoX, agosto
de 2018.
Vu, D. D.; Kaddoum, G. (2017) “A Waste City Management System for Smart Cities
Applications”, Advances in Wireless and Optical Communications.
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