Framsteg inom trådlösa sensor- och ställdonsnät (WSAN) kan möjliggöra den rumsliga kontrollen av stora boskapsbesättningar genom virtuellt stängsel, för att skydda miljökänsliga regioner från skador. Det finns risk för betydande och irreversibla skador på planeten. Ökad befolkning och snabb konsumtion av naturresurser sätter en enorm press på vår miljö. Med tanke på tydliga bevis på betydande förändringar i de globala klimatförhållandena som påverkar ett brett spektrum av ekosystem måste vi hitta sätt att bättre förvalta våra naturresurser om vi ska kunna upprätthålla vår livsstil. Vårt arbete fokuserar på att skydda miljökänsliga områden som hotas av skador från boskapsbesättningar. Det finns många områden där det är kostnads- och arbetsoöverkomligt att installera konventionella stängsel, till exempel längs flodstränder, utspridda strandområden eller branta terrängområden. Sådana områden är antingen stora områden som är olämpliga för bete eller känsliga områden där boskap kan orsaka betydande skador, såsom erosion längs flodbankarna eller förstörelse av värdefulla växtarter i mogna områden. Med en beräknad global befolkning på mer än 1,3 miljarder nötkreatur som täcker gräsmarksområden på totalt 10 miljoner kvadratkilometer är 2 djurjordbrukets globala inverkan enorm och dålig djuruppfödning kan leda till betydande och utbredd miljöförstöring i känsliga områden. Trådlösa sensornätverk (WSNs) stora nätverk av inbyggda enheter, som innehåller mikrodatorer, radio och sensorer-ge plattformen för en låg kostnad, radikalt nytt instrument för att mäta och förstå den naturliga världen. Flera nya studier har fokuserat på att bygga tillförlitlighet i långsiktiga, miljösensornätverk, 3 och andra har fokuserat på att inbädda mobila noder med djur och spåra dem. Våra system övervakar inte bara hjordar och den omgivande miljön, utan kan också förändra djurens beteende för att hjälpa miljövården. Vi uppnår detta genom virtuell fäktning boskap bort från utvalda områden utan ett fysiskt stängsel. Den här artikeln tar upp problemet med hållbart jordbruk och presenterar vår användning av inbäddade nätverk för att skydda miljökänsliga områden. Tidigare utvecklade vi ett storskaligt, genomträngande datasystem utomhus som mäter tillståndet i ett komplext jordbrukssystem. 4 Vi utformade systemet för att mäta ett brett spektrum av variabler för att samtidigt försöka förstå klimatets, markens, betesmarkens och djurens tillstånd. Virtuella stängsel utökar vårt inledande arbete så att beslut om aktivering fattas i nätverket för att stödja skötseln av den omgivande miljön. Vi fokuserar på modeller för att relatera position, hastighet och tröghetsobservajanuari-march 2009 P ER VA SI V E beräkning 31 från djur till specifika nivåer av ett djurs tillstånd. I synnerhet fokuserar vi på två klasser av tillstånd: ett enskilt djurs beteende och ett djurs förhållande till en virtuell staketlinje som gränsar till ett miljökänsligt område. Denna artikel behandlar i första hand det senare tillståndet. Vårt system består av ett nätverk av mobila inbäddade enheter (nodes) som är utformade för att observera tillståndet hos stora boskapsbesättningar och samtidigt övervaka tillståndet i den omgivande naturen. Alla mobila noder kan utföra aktivering på grundval av observationer som gjorts av noden eller andra nätverksnoder. Figur 1 visar en illustration på hög nivå av vägen från observationer till aktivering. För att få observationer från miljön, började vi med att använda statinode nätverk som mäter lufttemperatur och markfuktighet och där mätningar är multihoppade tillbaka till basen med några minuters mellanrum. 4 Genom att använda noder i rutnätsliknande mönster, ungefär 150 meter ifrån varandra, identifierade vi tydligt betesmarker som har hög och låg vattenhalt. För att öka observationernas rumsliga täckning undersökte vi med hjälp av små kameranoder som returnerar komprimerade bilder av specifika betesmarker. 4 Vårt nuvarande arbete undersöker graden av korrelation mellan jordfuktighetsmätningar och kameraobservationer av gräsets tillstånd. Vi använder en maskinvaruplattform som är en del av en familj av enheter som kallas Fleck, inspirerad av den ursprungliga Berkeley Mote (se figur 2a). Dessa enheter innehåller flera viktiga designfunktioner som gör plattformen idealisk för ett brett utbud av applikationer, inklusive utomhus, långsiktiga driftsättningar 5 - vårt fokus här. Plattformen använder en nordisk NRF905 transceiver med en teoretisk maximal datahastighet på 100 kilobit per sekund. Den realistiska datahastigheten är dock ungefär hälften av denna. Du kan enkelt utöka plattformen genom att lägga till ytterligare sensor interface boards (dotterboards), där expansionskontakter för interface boards bär kraft (förvriden av noden), Serial Periferal Interface (SPI) ingångar, seriella och analoga ingångar, och digitala ingångar och utgångar. Figur 2 visar vårt virtuella fäktningssystem, där varje mobil nod innehåller GPS, ljud och elektriska pulstavlor. Djurkragen (se figurerna 2e-g ) består av en huvudsele och en justerbar nylonkrage. Kragen rymmer tre väderbeständiga lådor, en för elektroniken i toppen och två för batterierna under. Sammantaget kan de två batterifacken rymma 24 AA-batterier, som ger 16 200 milliampere per timme (mAh) kapacitet. Högtalare kopplade till head sele spela ljud, och lådan på toppen rymmer den återstående elektroniken. Att placera batterifacken vid nacken fungerar som motvikt för att hålla elektroniklådan stadigt över halsen. Figur 3a visar arkitekturen för programprogramvaran som körs på våra mobila noder. Systemets design låter oss logga alla data lokalt för ytterligare efterbehandling till ett Secure Digital-kort, strömma en komprimerad version av banan data över miljönoder när de är inom räckhåll, och fjärrövervaka experimentens status. RX modulen får också nya staket positioner skickas ut från nätverket gateway över miljönätverket och på nötkreatur. Den virtuella fäktningsalgoritmen är nyckelmodulen i applikationslagret. WSN-operativsystemet delas upp i två breda tillvägagångssätt-event-baserade och trådbaserade system-med friska debatter om de relativa fördelarna med varje. 6 Vi har utvecklat vårt eget operativsystem, FleckOS (FOS), som hör till den senare kategorin. 7 FOS ger en prioriterad, icke förebyggande (kooperativ) gängningsmiljö med separata staplar för varje tråd, vilket möjliggör en enkel samtidig programmering modell utan semaforer. All applikationsprogramvara på både mobila och statiska noder kördes ovanpå FOS. EnvironmEntal Sustainability virtual Fencing Protocol Virtuella stängsel syftar till att utvidga den grundläggande principen för det allmänt använda elektriska stängsel. I stället för att kontrollera djurens placering med hjälp av ett fysiskt stängsel använder vi en kombination av ljud och milda elektriska stimuli som appliceras av en positionsmedveten anordning som bärs av djuret. Strikta krav på djuretik styr alla sådana experiment för att garantera djurens välbefinnande. Etiken bakom detta tillvägagångssätt är parallell med principen bakom konventionella elektriska stängsel där djuren har en visuell koppling till stängslets läge. Med det virtuella staketet, ett tyst akustiskt ljud identifierar staketets läge. När djuren korsar detta virtuella stängsel, får de en mild elektrisk stimuli. De lär sig snabbt att associera denna stimuli med ljudet, som påverkar deras framtida handlingar. Virtuella stängsel är inte ett nytt koncept de första tidningarna 8 om ämnet dök upp 1990 innan kommersiell GPS var i drift. I slutet av 1990-talet och början av 2000-talet studerade forskare i USA småskaliga experiment med GPS-positionering. 9 Den senaste tidens arbete har undersökt tillämpningen av ett bredare spektrum av stimuli typer och deras effekter på djurens förmåga att lära sig staket platser. 10 Vi försöker utöka den senaste tidens erfarenheter genom att lösa de återstående problemen med virtuella stängsel-förmågan att hantera kommersiella besättningsstorlekar i ett brett spektrum av naturliga miljöer under långa tidsperioder. För att uppnå detta betonade vi förbättrade tekniker för att tillämpa stimuli på djur baserat på uppskattningar av deras beteende i förhållande till virtuella staket linjer. Om vi antar virtuella staket linjer består av bitvis raka linjer, vi härleder tre huvudsakliga observationer från GPS-mätningarna i Figur 3b där v är djurets hastighet vektor, n är det kortaste avståndet till den virtuella staket linje, och  till är vinkeln mellan djurets rubrik och den virtuella staket linje. Dessa tre observationer fungerar som ingångar för en beteendebaserad tillståndsmaskin (se figur 3c), i vilka tillstånd är baserade på en ändlig uppsättning kända djur svar på virtuella staket linjer. Inom varje stat har vi utvecklat en annan strategi för att tillämpa ljud eller elektriska stimuli för att få djur att lämna uteslutningszonen (EZ) på det mest effektiva sättet. Vi tyckte att flygsvaret var särskilt intressant. Detta är ett sällsynt fall, där djur stöter på EZ snarare än att stanna eller vända tillbaka. När detta sker avaktiverar systemet automatiskt det virtuella staketet tills önskan att återförenas med hjorden uppmanar djuren att korsa tillbaka in i den icke-EZ.
Ett trådlöst sensor- och ställdonsbaserat virtuellt fäktningssystem baserat på akustiska signaler och elektriska stimuli har implementerats på mjölkgårdar som en ersättning av fysiska hinder för att reglera och kontrollera korörligheten inom en given gräns i REF.
Sensor and Actuator Networks: Protecting Environmentally Sensitive Areas
{'venue': 'IEEE Pervasive Computing', 'journal': 'IEEE Pervasive Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}