Evaluación experimental del rendimiento de la red para la detección de colisiones entre humanos y robots mediante cámaras
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i8.30543Palabras clave:
AMQP; MQTT; Interacción entre humanos y robots; Comunicación de Red; Enseñanza.Resumen
Una solución práctica para la detección de colisiones entre humanos y robots utilizando dispositivos que se encuentran comúnmente en los lugares de trabajo, como cámaras 2D, requiere una planificación y evaluación exhaustivas de las restricciones de la red que pueden negar el acceso oportuno y procesar datos de contexto importantes recopilados por dispositivos IoT. En este estudio, evaluamos el comportamiento de los protocolos de aplicación AMQP y MQTT para transmitir imágenes de cámara. Examinamos la sobrecarga del paquete para cada protocolo al transmitir señales de video. Además, evaluamos el impacto del retraso de la transmisión en el tiempo de decisión total desde el momento en que la cámara captura una imagen hasta el momento en que decide si hay o no una colisión robot-humano. Finalmente, también evaluamos una plataforma de código abierto para emular Mininet-wifi inalámbrico, buscando comprender el nivel de influencia que tendría en los resultados. Los resultados muestran que la sobrecarga de transmisión representa hasta el 80 % del tiempo total de decisión y que el protocolo AMQP requiere aproximadamente un 5 % menos de tiempo de transmisión que MQTT. Los resultados también muestran que el uso de aceleradores de hardware, como una GPU, aumenta 37 veces el número de detecciones. Descubrimos que el tamaño de la imagen a transmitir y las comunicaciones inalámbricas no influyeron en los resultados de nuestro escenario. Además, también notamos que el uso de la emulación a través de Mininet-wifi no influye negativamente en el comportamiento de los experimentos.
Citas
Breivold, H. P., & Sandstrom, K. (2015). Internet of Things for Industrial Automation -- Challenges and Technical Solutions. 2015 IEEE International Conference on Data Science and Data Intensive Systems. https://doi.org/10.1109/dsdis.2015.11
Embitel. (2018). 7 Most Commonly Used Sensors for Developing Industrial IoT Solutions. Available in:. https://www.embitel.com/blog/embedded-blog/7-most-commonly-used-sensors-for-developing-industrial-iot-solutions.
Fontes, R. R., Afzal, S., Brito, S. H. B., Santos, M. A. S., & Rothenberg, C. E. (2015). Mininet-WiFi: Emulating software-defined wireless networks. 2015 11th International Conference on Network and Service Management (CNSM). https://doi.org/10.1109/cnsm.2015.7367387
Gemirter, C. B., Senturca, C., & Baydere, S. (2021). A Comparative Evaluation of AMQP, MQTT and HTTP Protocols Using Real-Time Public Smart City Data. 2021 6th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). https://doi.org/10.1109/ubmk52708.2021.9559032
Halder, M., Sheikh, M. N., Rahman, M., Rahman, M. (2018, 07). Performance analysis of coap, 6lowpan and rpl routing protocols of iot using cooja simulator. International Journal of Scientific and Engineering Research, 9 , 1671-1677.
Jaloudi, S. (2019). Communication Protocols of an Industrial Internet of Things Environment: A Comparative Study. Future Internet, 11(3). doi:10.3390/fi11030066
Jeong B. Y. (2021). Prevalence of occupational accidents and factors associated with deaths and disabilities in the shipbuilding industry: Comparisons of novice and skilled workers. Work (Reading, Mass.), 69(3), 997–1005. https://doi.org/10.3233/WOR-213530
Jovanović, J. i Jovanović, M. (2004). Occupational Accidents and Injuries: Results of a Safety Preventive Programme. Arhiv za higijenu rada i toksikologiju, 55 (4), 261-268. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/254
Matsas, E., Vosniakos, G.-C. (2017). Design of a virtual reality training system for human–robot collaboration in manufacturing tasks. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 11 (2), 139– 153.
Microsoft, . D. (2019). 2019 Manufacturing Trends Report. Avail- able in:. https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-US-CNTNT-Report-2019-Manufacturing-Trends.pdf.
Moraes, T., Nogueira, B., Lira, V., & Tavares, E. (2019). Performance Comparison of IoT Communication Protocols. 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC). https://doi.org/10.1109/smc.2019.8914552
Mohammed, A., Schmidt, B., Wang, L. (2017). Active collision avoidance for human–robot collaboration driven by vision sensors. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 30 (9), 970–980.
Naik, N. (2017). Choice of effective messaging protocols for IoT systems: MQTT, CoAP, AMQP and HTTP. 2017 IEEE International Systems Engineering Symposium (ISSE). https://doi.org/10.1109/syseng.2017.8088251
of Labor Statistics, B. (2021). Employer-reported Workplace Injuries and Ill- nesses - 2020. https://www.bls.gov/news.release/pdf/osh.pdf.
Rajak, R., Chattopadhyay, A., Maurya, P. (2021). Accidents and injuries in workers of iron and steel industry in west bengal, india: Prevalence and associated risk factors. International Journal of Occupational Safety and Ergonomics, 0 (0), 1-8. Retrieved from https://doi.org/10.1080/ 10803548.2021.2012021 (PMID: 34842067) doi: 10.1080/10803548.2021
.2012021
Silva, I. R. R., Barbosa, G. B. N., Ledebour, C. C. D., Filho, A. T. O., Kelner, J., Sadok, D., … Souza, R. (2020). Assessing Deep Learning Models for Human-Robot Collaboration Collision Detection in Industrial Environments. Intelligent Systems, 240–255. doi:10.1007/978-3-030-61377-8_17
T. Sultana, & K. A. Wahid. (2019). Choice of Application Layer Protocols for Next Generation Video Surveillance Using Internet of Video Things. IEEE Access, 7, 41607–41624. doi:10.1109/ACCESS.2019.2907525
Thangavel, D., Ma, X., Valera, A.C., Tan, H., & Tan, C.K. (2014). Performance evaluation of MQTT and CoAP via a common middleware. 2014 IEEE Ninth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing (ISSNIP), 1-6.
Uy, N.Q., & Nam, V.H. (2019). A comparison of AMQP and MQTT protocols for Internet of Things. 2019 6th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS), 292-297.
Y. Wang, X. Ye, Y. Yang, & W. Zhang. (2017). Hand Movement Prediction Based Collision-Free Human-Robot Interaction. doi:10.1109/CVPRW.2017.72
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Assis T. de Oliveira Filho; Gibson Barbosa; Iago Richard Rodrigues; Carolina Cani; Judith Kelner; Djamel Sadok; Ricardo Souza
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
