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 galvao@icomp.ufam.edu.br, rfgiusti@gmail.com, w.serruia@gmail.com 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.