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Desarrollo de un despliegue completo de sensorización de edificios mediante BLE Mesh

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Abstract

Con el paso de los años, el campo de IoT (Internet de las Cosas) ha ganado aceptación de forma progresiva. De hecho, esta revolución ha llevado a cabo el desarrollo de placas de desarrollo capaces de conectarse y comunicarse mediante multitud de protocolos; tanto es así, que tenemos por ejemplo una placa como la Espressif Dev_kitc_v4 a un precio de unos 5 dólares con capacidades WiFi y Bluetooth. Debido a esto, se abren multitud de usos y escenarios diferentes para los que antes, con la tecnología disponible, era difícil desarrollar soluciones factibles. Tanto es así que, debido a su bajo precio, IoT se ha implantado en ámbitos como por ejemplo industria, en una planta de montaje, en ganadería para controlar las reses de manera remota, en edificios para el control de la temperatura en distintas salas, control de iluminación o lo que llamamos comúnmente como domótica. Cuando nos enfrentamos a un proyecto de IoT, una de las partes más determinantes es el tipo de arquitectura de red que debemos usar. Esto viene prácticamente impuesto por el tipo de problema que el proyecto quiera resolver. Una arquitectura que se ha visto impulsada por este campo ha sido la de tipo mesh mediante el uso de Bluetooth Low Energy. Este tipo de arquitectura y tecnología se utiliza en ámbitos como la domótica, aplicaciones industriales, edificios inteligentes, etc. El punto principal por el que BLE Mesh se ha revelado como una tecnología interesante en IoT es que provee, desde su especificación, de modelos que encapsulan mensajes y un comportamiento determinado. Concretamente, este Trabajo de Fin de Máster ofrece una descripción detallada del proceso de desarrollo de un firmware, desarrollado bajo el framework de Espressif, para un despliegue de una red de sensores mediante el uso de BLE Mesh y el modelo sensor. Juntos, los elementos desarrollados proporcionan toda la funcionalidad necesaria para realizar un despliegue fiableque permita la sensorización de distintos parámetros ambientales en un entorno cerrado.
Over the years, the IoT (Internet of Things) field has progressively gained acceptance. In fact, this revolution has led to the development of development boards capable of connecting and communicating through a multitude of protocols; so much so, that we have for example a board like the Espressif Dev_kitc_v4 at a price of about 5 dollars with WiFi and Bluetooth capabilities. Because of this, a multitude of uses and different scenarios are opened for which before, with the available technology, it was difficult to develop feasible solutions. So much so that, due to its low price, IoT has been implemented in areas such as industry, in an assembly plant, in livestock to control cattle remotely, in buildings to control the temperatura in different rooms, lighting control or what we commonly call home automation. When we face an IoT project, one of the most determining parts is the type of network architecture to use. This is practically imposed by the type of problem the project wants to solve. One architecture that has been driven by this field has been the mesh type through the use of Bluetooth Low Energy. This type of architecture and technology is used in fields such as home automation, industrial applications, intelligent buildings, etc. The main point why BLE Mesh has been revealed as an interesting technology in IoT is that it provides, from its specification, em models that encapsulate messages and a certain behavior. Specifically, this Master Thesis provides a detailed description of the development process of a firmware, developed under the Espressif framework, for a sensor network deployment using BLE Mesh and the sensor model. Together, the developed elements provide all the necessary functionality to perform a reliable deployment that allows the sensing of different environmental parameters in a closed environment.

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Trabajo de Fin de Máster en Internet de las Cosas, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2020/21.

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