Implementação de sistemas baseados em regras nebulosas por método matricial em dispositivos embarcados

Abstract

Com a crescente necessidade de dispositivos com maior capacidade de processamento e menor consumo energético faz-se necessário o uso de algoritmos otimizados, permitindo o máximo aproveitamento dos recursos disponíveis na aplicação. Neste trabalho foi realizada a implementação do Método Matricial para execução de cálculos usando Lógica Nebulosa em dispositivos embarcados, tornando possível a tomada de decisão local nas mais diversas aplicações. Foram desenvolvidos códigos para o Scilab, Arduino e para a distribuição de Linux embarcado OpenWRT, que foram testados em dispositivos reais através da comparação com o código original do Método Matricial e com o estudo de caso da Anomalia da MAC em redes IEEE 802.11. Os resultados obtidos indicam que o Método Matricial é compatível com o uso em sistemas embarcados, sendo necessária a análise e configuração específica de cada aplicação para que o melhor desempenho seja alcançado. Concluiu-se que o balanceamento entre a tomada de decisão e a precisão do resultado é essencial para realizar o cálculo com o menor consumo de recursos possível. Espera-se que outros trabalhos façam uso dos algoritmos criados, a fim de auxiliar na tomada de decisão em dispositivos embarcados nas inúmeras aplicações emergentes.

It is known that the need for devices with higher processing capacities and low power consumption is increasing, making algorithm optimization necessary to allow the maximum utilization of the application s resources. In this work, the Matrix Method was implemented in embedded systems to solve Fuzzy calculations, allowing the decision-making process to be included in several applications. Code was developed for Scilab, Arduino, and the embedded Linux distribution OpenWRT, being tested in real devices through the comparison with the original Matrix Method algorithm implementation and the case study of the MAC anomaly in IEEE 802.11 networks. Results show that the Matrix Method is compatible for use in embedded systems, and the analysis and specific configuration of each application are necessary for the best performance to be achieved. Conclusion shows that the balance between the decision-making and the result precision is essential to lower resource consumption to the maximum. It is expected that other studies make use of the created algorithms, assisting the decision-making process in embedded systems for the countless emerging applications.