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Architetture di riferimento Progetto cluster Top Down “PROSSIMO”

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Academic year: 2021

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Sardegna FESR 2014/2020 - ASSE PRIORITARIO I

“RICERCA SCIENTIFICA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE”

Azione 1.1.4 Sostegno alle attività collaborative di R&S per lo sviluppo di nuove tecnologie sostenibili, di nuovi prodotti e servizi

RAPPORTO TECNICO E DOCUMENTO DI SPECIFICA

Architetture di riferimento

Progetto cluster Top Down “PROSSIMO”

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Sardegna FESR 2014/2020 - ASSE PRIORITARIO I

“RICERCA SCIENTIFICA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE”

Azione 1.1.4 Sostegno alle attività collaborative di R&S per lo sviluppo di nuove tecnologie sostenibili, di nuovi prodotti e servizi

RAPPORTO TECNICO E DOCUMENTO DI SPECIFICA

“Architetture di riferimento”

Organismo di Ricerca: Università degli Studi di Sassari Progetto Cluster Top Down: PROSSIMO

CUP: J85F17000030002

Il sottoscritto Luca Pulina in qualità di Responsabile scientifico del progetto Cluster Top Down PROSSIMO

Timbro e Firma_________________________________ Data _____18/06/2020____________

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Nel presente documento sono riportate le architetture di riferimento relative ai tre scenari d’uso utilizzati per la sperimentazione delle tecnologie trasferite nell’ambito del progetto. Per ogni scenario è riportato uno schema di funzionamento del relativo prototipo, le componenti hardware coinvolte e gli strumenti software coinvolti nella sperimentazione.

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Scenario 1 - Video sorveglianza e monitoraggio intelligente con sistemi alimentati ad energia solare

Schema

Hardware

Smart camera costituita da:

- Raspberry Pi 3 Model B+

- Arducam 5 Megapixels 1080p OV5647 Camera Module with CS Mount Lens for Raspberry Pi

- PiJuice Pannello solare - 12Watt

- Lithium Battery Pack Expansion Board for Raspberry Pi 3, Quimat Power Pack Power Supply with USB Cable and 3 layer Acrylic Board for Pi 3 2 Model A A+ B B+ 3800mAh 5V/1.8°

Piattaforma robotica Turtlebot 2 con Widow X Arm Xilinx Smart vision development kit

Workstation Dell T640

Software Nome Attività da sperimentare

Hack Modellazione e verifica del modello

ReqV Verifica delle specifiche funzionali e di security

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ReqT Generazione automatica di test

Design Checker Modellazione e verifica con le tecnologie trasferite dal progetto FitOptiVis

NeVer Verifica di reti neurali utilizzate per il riconoscimento delle anomalie

MDC Ottimizzazione degli acceleratori

Hydra Pianificazione dei percorsi del robot

RLVer Verifica di policy per la navigazione ottenute con algoritmi di apprendimento per rinforzo

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Scenario 2 - Monitoraggio di ambienti con sistemi intelligenti mobili di rilevazione

Schema

Hardware

Piattaforma robotica Nao v. 6

Piattaforma robotica Turtlebot 3

Workstation Dell T640

Software Nome Attività da sperimentare

Hack Modellazione e verifica del modello

ReqV Verifica delle specifiche funzionali e di security

ReqT Generazione automatica di test

NeVer Verifica di reti neurali utilizzate per il riconoscimento delle anomalie

MDC Ottimizzazione degli acceleratori

Hydra Pianificazione dei percorsi del robot

RLVer Verifica di policy per la navigazione ottenute con algoritmi di apprendimento per rinforzo

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Scenario 3 - Videosorveglianza multicamera intelligente

Schema

Hardware - Raspberry Pi 3 Model B+

- Arducam 5 Megapixels 1080p OV5647 Camera Module with CS Mount Lens - Xilinx Smart vision development kit

Software Nome Attività da sperimentare

ReqV Verifica delle specifiche funzionali e di security

NeVer Verifica di reti neurali utilizzate per il riconoscimento delle anomalie

MDC Ottimizzazione degli acceleratori

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