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dc.contributor.advisorGotz, Marcelopt_BR
dc.contributor.authorProvenzi, Murilo de Oliveirapt_BR
dc.date.accessioned2018-07-06T02:27:04Zpt_BR
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/180137pt_BR
dc.description.abstractA tecnologia presente em dispositivos como SmartPhones est´a transformando a vida das pessoas. Tamb´em est´a sendo incorporada em residˆencias de variadas maneiras, e assim Ambientes Inteligentes est˜ao se tornando cada vez mais acess´ıveis e disseminados. Este projeto foca em estudar e avaliar uma Rede Bayesiana para antecipar interac¸ ˜oes de um habitante com um Ambiente Inteligente. ´E usado um Sistema Multi-Agentes para modelar as funcionalidades do ambiente e permitir expansibilidade para diferentes funcionalidades. Para o estudo de caso, implementam-se o Sistema Multi-Agentes e a Rede Bayesiana em um Raspberry Pi, e utiliza-se o sistema embarcado ESP8266 para desenvolver dispositivos automatizados conectados `a rede local, introduzindo sensoriamento de posic¸ ˜ao e atuac¸ ˜ao sobre iluminac¸ ˜ao no ambiente. O sistema reduziu as interac¸ ˜oes do usu´ario com o ambiente em mais de 50 %, atuando atrav´es da Wi-Fi com atraso na casa de um segundo.pt_BR
dc.description.abstractTechnology in devices such as SmartPhones is transforming people’s lives. It’s also being incorporated into homes in various ways, and hence Smart Environments are becoming more accessible and real. This report focuses on studying and testing a Bayesian Network for anticipating inhabitant interactions with a Smart Environment. It also uses Multi-Agent Systems to model the environment’s functionalities and allow for expandability. As a case study, the Multi-Agent System and the Bayesian Network are programmed and run in a Raspberry Pi, and the ESP8266 embedded system is used to develop automated devices connected to the local network, which introduces position sensoring and lighting control into the environment. The system reduced the user’s interactions with the environment by more than 50 % actuating over the Wi-Fi with a standard delay around one second.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEngenharia de controle e automaçãopt_BR
dc.subjectSmart environmentsen
dc.subjectInternet of thingsen
dc.subjectHome automationen
dc.subjectMulti agent systemsen
dc.subjectBayesian networksen
dc.titlePredição de atividades em um ambiente inteligente utilizando sistemas multi-agentes e redes Bayesianaspt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001069968pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2016pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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