Het project Wireless Sensor Technologie bij Calamiteiten is een samenwerkingsverband tussen Saxion, Thales Nederland (de dochterondernemingen D-CIS Lab en Iseti), Ambient Systems, Ti-WMC, het beveiligingsbedrijf Vigilat, het Regionaal Centrum Criminaliteitspreventie en Veiligheidsregio’s Twente, Noord en Oost Gelderland, Gelderland Midden en Zuid. Dit project wordt ondersteund door de Stichting Innovatie Alliantie (SIA) vanuit het RAAK MKB fonds. Binnen het werkpakket Proximity wordt onderzoek gedaan naar de stand van zaken van indoorlokalisatie. De motivatie voor dit deelproject komt voort uit het streven het risico voor de hulpverlener in actie te verminderen. Elke dag wagen brandweermannen hun leven bij het blussen van branden en het redden van mensen uit brandende gebouwen. Hierbij wil het wel eens gebeuren dat een brandweerman in problemen komt door de gevaarlijke en onoverzichtelijke situatie, de weg kwijtraakt of het contact verliest met zijn collega’s. Op zulke momenten is het moeilijk voor deze brandweerman om zijn collega’s te vinden en andersom is het moeilijk voor zijn collega’s om hem te vinden. Dit resulteert soms in de dood van een of meer brandweermannen. Daarom zal onderzocht worden welke rol technologie kan spelen om de veiligheid van een brandweermannen te verhogen bij de uitvoering van hun taak en wel voornamelijk door het realtime bepalen van zijn locatie en positie in een brandend gebouw. Allereerst zal het probleem behandeld worden, daarna wordt onderzocht welke technieken en technologie er beschikbaar zijn. Deze zullen gewaardeerd worden op basis van de praktijkcriteria: betrouwbaarheid, snelle operationele inzetbaarheid, nauwkeurigheid en kosten. Aan de hand daarvan wordt een onderzoeksvraag geformuleerd. Op basis van geschiktheid van de oplossingsrichtingen zal in het vervolg een prototype ontworpen en gebouwd worden.
MULTIFILE
Na twee jaar met veel studenten te hebben gewerkt aan het project Wireless Sensortechnologie bij Calamiteiten geeft dit boek een overzicht van de activiteiten die zijn uitgevoerd. In 14 deelprojecten verspreid over vier werkpakketten hebben vooral studenten onder leiding van docenten en medewerkers van het Saxion-lectoraat Ambient Intelligence in het Kenniscentrum Design en Technologie van Saxion zich verdiept in een breed scala van onderwerpen. Na een eerste verkenning door middel van literatuurstudie en verkenning van de markt is er gewerkt aan praktische oplossingen van problemen. In de meeste gevallen zijn de oplossingen vormgegeven in echte systemen met de nodige hard-en software. Bij de testen en de experimenten werd duidelijk in hoeverre de oplossing ook echt voldeed als antwoord op de onderzoeksvraag die aan het begin gesteld werd. Alle deelprojecten zijn beschreven en aan het eind van het boek worden de belangrijkste conclusies op een rij gezet.
MULTIFILE
Reliability is a constraint of low-power wireless connectivity, commonly addressed by the deployment of mesh topology. Accordingly, power consumption becomes a major concern during the design and implementation of such networks. Thus, a mono-objective optimization was implemented in this work to decrease the total amount of power consumed by a low-power wireless mesh network based on Thread protocol. Using a genetic algorithm, the optimization procedure takes into account a pre-defined connectivity matrix, in which the possible distances between all network devices are considered. The experimental proof-of-concept shows that a mean gain of 26.45 dB is achievable in a specific scenario. Through our experimental results, we conclude that the Thread mesh protocol has much leeway to meet the low-power consumption requirement of wireless sensor networks.
LINK
Management policy for protected species is currently often based on literature reviews and expert judgement, even though it requires tailor-made species knowledge on a local level. While wildlife management should preferably be evidence based, tailor-made field data is seldom used in current practices, because it is hardly available, difficult to collect and expensive. Recent development of digital technology is changing the field of wildlife management with “more, better, faster and cheaper” ways of data collection. Especially automated collection of field data with different types of sensors is promising, whereas miniaturization and low cost mass-production increase availability and use of these sensors. For collection of field data about predator-prey interactions, there is a need to develop wireless sensor networks that automatically identify different species in a community, while they record their spatially explicit data and their behaviour. Therefore, we will put together a consortium of partners that will develop a EU LIFE programme proposal, with the focus to develop a sensor network necessary to automatically monitor multiple species (i.e., species communities) for species conservation management. The consortium will consist of Van Hall Larenstein, Sovon Dutch Centre for Field Ornithology, the Dutch Mammal Society, Sensing Clues and DIKW intelligence. It will bring together a strong mix of expert knowledge on applied species conservation and wildlife management, ecological field research, wildlife intelligence, and handling and analysis of big data. This project matches the Top sector High-tech Systems & Materials, and revolves around 4 distinct phases: selection of potential consortium partners, exploration of the problem, working towards a common action perspective and writing a EU LIFE programme proposal. We will use knowledge co-creation techniques to explore the first three project phases.
Brandweermensen lopen het meeste gevaar als ze onder tijdsdruk een gebouw moeten verkennen, of een brand moeten blussen terwijl de situatie nog niet goed kan worden overzien. Omvallende muren, instortende plafonds of gewoon gestruikeld over door de rook onzichtbare brokstukken leiden tot vermijdbare letsels of zelfs slachtoffers. Met name de inzet bij branden in stedelijke parkeergarages onder woontorens vormen een enorm risico. Het inzetten van onbemande, op afstand bestuurbare voertuigen voor verkenning en bluswerk is een oplossing die binnen de brandweer breed wordt gedragen. De brandweer moet deze innovatieve technologie echter zien te omarmen. Zij werken nu vanuit hun intuïtie en weten direct hoe te acteren op basis van wat zij waarnemen. Praktijkgericht onderzoek heeft echter uitgewezen dat scepsis over de inzet van blusplatforms bij incidenten plaats heeft gemaakt voor zeker vertrouwen. Een blusplatform, voorzien van juiste sensoren kan de Officier van Dienst (OVD) ondersteunen bij het nemen van een beslissing om al dan niet tot een ‘aanval’ over te gaan. Praktijktesten hebben echter laten zien dat de huidige blusplatforms nog niet optimaal functioneren om als volwaardig ‘teamlid’ te kunnen worden ingezet. Dit heeft enerzijds met technologische ontwikkelingen (sensoren en communicatieverbindingen) te maken, maar anderzijds moet de informatievoorziening (human-machine interfacing) naar de brandweer beter worden afgestemd. In dit project gaan Saxion, het instituut fysieke veiligheid, de universiteit Twente, het bedrijfsleven en vijf veiligheidsregio’s onderzoeken hoe en wanneer innovatieve blusplatforms op een intuïtieve manier kunnen worden ingezet door training én (kleine) productaanpassing zodat deze een volwaardig onderdeel kunnen zijn van het brandweerkorps. Een blusplatform kan letselschade en slachtoffers voorkomen, mits goed ingezet en vertrouwd door de mensen die daarvan afhankelijk zijn. Het vak van brandweer, als beroeps of vrijwilliger, is een van de gevaarlijkste die er is. Laten we er samen voor zorgen dat het iets veiliger kan worden.
Wildlife crime is an important driver of biodiversity loss and disrupts the social and economic activities of local communities. During the last decade, poaching of charismatic megafauna, such as elephant and rhino, has increased strongly, driving these species to the brink of extinction. Early detection of poachers will strengthen the necessary law enforcement of park rangers in their battle against poaching. Internationally, innovative, high tech solutions are sought after to prevent poaching, such as wireless sensor networks where animals function as sensors. Movement of individuals of widely abundant, non-threatened wildlife species, for example, can be remotely monitored ‘real time’ using GPS-sensors. Deviations in movement of these species can be used to indicate the presence of poachers and prevent poaching. However, the discriminative power of the present movement sensor networks is limited. Recent advancements in biosensors led to the development of instruments that can remotely measure animal behaviour and physiology. These biosensors contribute to the sensitivity and specificity of such early warning system. Moreover, miniaturization and low cost production of sensors have increased the possibilities to measure multiple animals in a herd at the same time. Incorporating data about within-herd spatial position, group size and group composition will improve the successful detection of poachers. Our objective is to develop a wireless network of multiple sensors for sensing alarm responses of ungulate herds to prevent poaching of rhinos and elephants.