I.DRIVE : progetto e sviluppo di un data logger multisensoriale per studi di interazione veicolo conducente

In this thesis has been designed and developed an acquiring and storing system of data coming from different sensors installed on a car. The sensors inside the car allow to record the performance and the reactions of the driver in different driving conditions and to acquire environment data. The development of the software architecture has been done using the ROS(Robot Operating System) framework. This framework is well-known and it is used in the robotics field since it has a high modularity and has a publish-subscribe model for the communication between modules. ROS also provides useful tools for developing and debugging. For the data storage part has been used MongoDB, a NoSQL Database based on dynamic documents (BSON) that provides very good performance and a dynamic data model. The system also has the possibility to replay, in ROS, the data saved in the MongoDB database to see them again. In this project has been done particular attention on the clocks synchronization of the different system devices and on the reliability and easy identi cation of malfunctions. For the synchronization of some of the sensors have been used PTP and NTP synchronization protocols. For the reliability and identification of malfunctions has been developed a software module that manages the different software nodes present in the system. To represent the state of each node has been used a finite state machine. Our system has been tested in the lab and has shown a good reliability allowing the acquisition of all data coming from the sensors. In the tests it is discovered that the amount of data stored is approximately 10 GB every 5 minutes.

In questa tesi è stato progettato e sviluppato un sistema per l'acquisizione e il salvataggio di dati provenienti da diversi sensori installati su una autovettura. I sensori a bordo del veicolo consentono di registrare le prestazioni e reazioni del guidatore nelle varie condizioni di guida e l'acquisizione di dati ambientali. Per realizzare l'architettura software è stato utilizzato il framework ROS (Robot Operating System). Questo framework è molto conosciuto e usato nell'ambito della robotica vista l'elevata modularità e l'utilizzo di un modello pubblicazione-sottoscrizione per la comunicazione tra i vari moduli. Inoltre ROS fornisce utili strumenti per lo sviluppo e il debug. Per la parte di salvataggio dei dati è stato utilizzato MongoDB, un Database NoSQL basato su documenti dinamici (BSON) che fornisce ottime performance ed un modello dei dati dinamico. Il sistema presenta anche la possibilità di riprodurre in ROS i dati salvati all'interno del database MongoDB così da poterli visualizzare nuovamente. In questa progetto è stata posta particolare attenzione sulla sincronizzazione dei clock dei vari componenti del sistema e sulla affidabilità e facile individuazione di eventuali malfunzionamenti. Per la sincronizzazione di alcuni tra i sensori presenti sono stati utilizzati i protocolli di sincronizzazione PTP e NTP. Per la gestione dell'affidabilità e l'individuazione dei malfunzionamenti è stato sviluppato un modulo software che si occupa della gestione dello stato dei vari nodi software presenti nel sistema. Per rappresentare lo stato di ogni nodo è stata utilizzata una macchina a stati finiti. Il nostro sistema è stato testato in laboratorio e ha mostrato una buona affidabilità permettendo l'acquisizione di tutti i dati provenienti dai sensori. Nei test e ffettuati è emerso che la quantità di dati salvata è di circa 10 GB ogni 5 minuti.