Título: | Monitoramento de propriedades em tempo real : um estudo de caso na Body Sensor Network |
Autor(es): | Couto, Samuel Andrade |
Orientador(es): | Rodrigues, Genaína Nunes |
Assunto: | Sistemas de computação Programas de computador Software - desenvolvimento |
Data de apresentação: | 18-Nov-2021 |
Data de publicação: | 14-Fev-2023 |
Referência: | COUTO, Samuel Andrade. Monitoramento de propriedades em tempo real: um estudo de caso na Body Sensor Network. 2021. 40 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. |
Resumo: | A implementação de sistemas em tempo real pode ser bastante complexa no que se refere à garantia de suas propriedades em tempo de execução. Para tanto, abordagens baseadas em verificação de modelos são bastante adequadas. Nestas abordagens, primeiramente modela-se formalmente o sistema alvo utilizando ferramentas de verificação de modelos (e.g. UPPAAL), e então verificam-se as propriedades de interesse antes da implementação propriamente dita do sistema. Observa-se no entanto, que tal abordagem pode abstrair informações do sistema implementado não considerando aspectos físicos relevantes a serem
considerados. Com isso, é importante que haja uma forma adequada de permitir que propriedades especificadas em verificadores de modelo sejam mapeadas adequadamente ao ambiente de implementação do sistema alvo. Para tanto, torna-se necessário o uso do conceito de monitores que observam o sistema tendo como referência as propriedades previamente verificadas e que devem ser asseguradas em tempo de execução. Neste trabalho, exercitamos este processo tendo como referência princípios de compreensão de programas, onde implementamos no Robot Operating System (ROS) monitores que observam propriedades previamente especificadas em UPPAAL. Para este trabalho, utilizou-se a Body Sensor Network (BSN), um protótipo de um sistema em tempo real implementado no ROS cujo objetivo é monitorar estados de saúde de pacientes e detectar estados de emergência por meio de uma rede sensores sem fio. Para validar a implementação, foram realizados experimentos para se obter resposta às seguintes perguntas: 1) Como monitorar propriedades de sistema na BSN em tempo real no ROS preservando sua arquitetura? 2)
Dada a natureza embarcada da BSN, qual o gargalo computacional para se monitorar essas propriedades? Conclui-se mostrando que é possível realizar tal monitoramento, porém sua viabilidade depende no contexto em qual o sistema estará implementado. |
Abstract: | Implementing real-time systems can be quite complex when it comes to guaranteeing their runtime properties. To this end, approaches based on model checking are quite suitable. In these approaches the target system is first formally modeled using model checking tools (e.g. UPPAAL), and then verify the properties of interest before the actual implementation of the system. It is noted however, that such an approach may abstract information from the implemented system by not considering relevant physical aspects to be considered. Thus,
it is important to have a suitable way to allow properties specified in model checkers to be properly mapped to the target system implementation environment. To this end, it becomes necessary to use the concept of monitors that observe the system with reference to the properties previously checked and that must be ensured at runtime. In this work, we exercise this process with reference to principles of program comprehension, where
we implement in the Robot Operating System (ROS) monitors that observe properties previously specified in UPPAAL. For this work, we used the Body Sensor Network (BSN),a prototype of a real-time system implemented in the ROS whose objective is to monitor patients’ health states and detect emergency states through a wireless sensor network. To validate the implementation, experiments were conducted to obtain answers to the following questions: 1) How to monitor system properties in BSN in real time in ROS while preserving its architecture? 2) Given the embedded nature of the BSN, what is the computational bottleneck to monitor these properties? We conclude by showing that it is possible to perform such monitoring, but its feasibility depends on the context in which the system will be implemented. |
Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021. |
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Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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