Caricamento in corso...
Tecnologie per IoT
01UEIOA, 01UEIJM, 01UEILH, 01UEILI, 01UEILM, 01UEILN, 01UEILP, 01UEILS, 01UEILX, 01UEIMA, 01UEIMC, 01UEIMH, 01UEIMK, 01UEIMN, 01UEIMQ, 01UEINX, 01UEIOD, 01UEIPC, 01UEIPI, 01UEIPL, 01UEIPM, 01UEITU
A.A. 2023/24
Lingua dell'insegnamento
Italiano
Corsi di studio
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Design E Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo (Automotive Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo - Torino
Corso di Laurea in Electronic And Communications Engineering (Ingegneria Elettronica E Delle Comunicazioni) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dei Materiali - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettrica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Civile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Edile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Energetica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica - Torino
Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Fisica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Architettura - Torino
Corso di Laurea in Design Sostenibile Per Il Sistema Alimentare - Torino/Parma
Organizzazione dell'insegnamento
| Didattica | Ore |
|---|---|
| Lezioni | 30 |
| Esercitazioni in aula | 10 |
| Esercitazioni in laboratorio | 20 |
Docenti
| Docente | Qualifica | Settore | h.Lez | h.Es | h.Lab | h.Tut | Anni incarico |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Patti Edoardo | Professore Associato | IINF-05/A | 30 | 0 | 0 | 0 | 6 |
Collaboratori
Didattica
| SSD | CFU | Attivita' formative | Ambiti disciplinari | ING-INF/05 | 6 | D - A scelta dello studente | A scelta dello studente |
|---|
2023/24
Il corso ha come obiettivo quello di introdurre le caratteristiche principali HW e SW delle tecnologie necessarie alla realizzazione del paradigma dell' Internet-of-Things (IoT).
The aim of the course is to introduce the main HW and SW features of the technologies necessary for the realization of the Internet-of-Things (IoT) paradgm.
L’obiettivo principale dell’insegnamento è quello di fornire all’allievo le conoscenze di sistema affinché sia in grado di programmare dispositivi da inserire in uno scenario IoT.
Il raggiungimento di tale obiettivo richiede di sviluppare nell’allievo le capacità di:
- conoscere gli elementi principali HW e SW di tali sistemi, comprendendo le differenze rispetto a sistemi di elaborazione tradizionali;
- conoscere i vincoli che tali sistemi impongono in termini computazionali e di consumo energetico, comprendendo la relazione tra le funzionalità desiderate e metriche di prestazioni ed energia;
- conoscere il flusso di progettazione del SW per dispositivi IoT e la relativa calibrazione rispetto alle capacità computazionali ed energetiche
- conoscere come scrivere applicazioni per interagire con sensori e attuatori di diversa natura;
- conoscere gli strumenti (software e protocolli) per l'interfacciamento di tali dispositivi con le reti, comprendendo le differenze rispetto ad interfacce di rete tradizionali.
The main objective of the course is to provide the student with the knowledge of the system so that he/she can program devices to be inserted in an IoT scenario.
The achievement of this goal requires the development of the following skills in the student:
- know the main HW and SW elements of these systems, understanding the differences with respect to traditional processing systems;
- know the constraints that these systems impose in computational and energy consumption terms, including the relationship between the desired functionalities and performance and energy metrics;
- know the design flow of the SW for IoT devices and the relative calibration with respect to the computational and energy capacities
- know how to write applications that interact with sensors and actuators of different nature;
- know the tools (software and protocols) for interfacing these devices with the networks, understanding the differences with respect to traditional network interfaces;
- Programmazione ad oggetti
- conoscenze base delle reti di calcolatori
- conoscenze base dell'elettronica digitale e analogica.
- Object-oriented programming
- basic knowledge of computer networks
- basic knowledge of digital and analog electronics
Parte I: tecnologie HW:
- Architettura HW dei dispositivi IoT: panoramica dei componenti e relativi problemi; metriche di base.
- Sensori e acquisizione: tipi di sensori e classi, interfacce e conversione, interfacce seriali, sensor fusion
- Il dominio digitale; Microcontrollori (MCU) vs. processori (MPU); panoramica delle architetture MCU
- Attuazione: Panoramica della comunicazione wireless
- Aspetti non funzionali: la gestione del consumo energetico; energy harvesting, stoccaggio dell'energia, conversione
Parte II: tecnologie SW per l'IoT:
- Progettazione SW codice per dispositivi embedded; cross-compilazione
- API per interazione con i dispositivi
- Introduzione a Python per la programmazione IoT
- Introduzione ai data format per scambio di informazioni tra dispositivi (es. XML, JSON)
- Programmazione distribuita utilizzando servizi web di tipo RESTful
- Paradigma di comunicazione publish/subscribe
Laboratori
Durante i laboratori lo studente apprenderà come progettare un sistema IoT completo e distribuirlo in un dominio applicativo realistico, avviando la raccolta di dati su dispositivi IoT, l'organizzazione dei dati sull'host e l'elaborazione dei dati.
Part I: HW technologies [16 hours]
- HW architecture of IoT devices: components overview and related problems; basic metrics.
- Sensors and acquisition: types of sensors and classes, interfaces and conversion, serial interfaces, sensor fusion
- The digital domain; Microcontrollers (MCU) vs. processors (MPU); overview of MCU architectures
- Implementation: Overview of wireless communication
- Non-functional aspects: energy consumption management; energy harvesting, energy storage, conversion
Part II: SW technologies [27 hours]:
- SW code design for embedded devices; cross-compilation
- API for devices interactions
- Introduction to Python for IoT programming
- Introduction to data formats for information exchange between devices (eg XML, JSON)
- Distributed programming using RESTful web services
- Publish/subscribe communication paradigm
Labs [20 hours each]
In the labs the student will learn how to design a complete IoT system and distribute it in a realistic application domain, starting the collection of data on IoT devices, the organisation of host data and data processing.
Le lezioni di laboratorio consisteranno nella realizzazione di alcuni prototipi usando delle schede che verranno fornite agli studenti. Sono previsti due macroesercitazioni per una totale di circa 2 CFU, una relativa all'interazione con l'hardware, la seconda relativa all'interazione con la rete ed il cloud.
I laboratori saranno tenuti nelle ore di lezione utilizzando i computer degli studenti e le schede fornite.
Lab classes will consist in the realization of some prototypes using the cards that will be provided to the students. Two macro-exercises are planned for a total of about 2 CFUs, one relating to interaction with the hardware, the second relating to interaction with the network and the cloud.
The laboratories will be held during class hours using the students' computers and the cards provided.
Non è previsto un libro di testo ufficiale. Le dispense utilizzate a lezione e la documentazione necessaria per lo svolgimento delle esercitazioni saranno rese disponibili sulla pagina web del corso.
Materiale aggiuntivo come documenti, collegamenti a siti Web, software e manuali, sarà reso disponibile anche sulla pagina web del corso.
There is no official textbook. The lecture notes used in class and the documents required for the execution of the labs will be made available on the course web page.
Additional material such as documents, links to websites, software and manuals will also be made available on the course web page.
Slides; Dispense; Esercizi; Esercizi risolti; Esercitazioni di laboratorio;
Lecture slides; Lecture notes; Exercises; Exercise with solutions ; Lab exercises;
Modalità di esame: Elaborato scritto individuale; Elaborato progettuale in gruppo; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Individual essay; Group project; Computer-based written test in class using POLITO platform;
...
L'esame mira a valutare le capacità e le conoscenze sopra descritte mediante una valutazione in due parti:
La prima parte consiste in una prova scritta a libro chiuso che include sia esercitazioni numeriche che domande a risposta aperta. Il tempo consentito per il test è di 2 ore e il punteggio massimo è di 26 punti. La seconda parte consiste nella valutazione delle relazioni sulle due esercitazioni di laboratorio.
Il punteggio massimo totale per i rapporti di laboratorio è 7 punti.
La somma del punteggio del test e delle valutazioni di laboratorio produrrà il punteggio finale (massimo 33 punti corrispondenti a 30 e lode).
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Individual essay; Group project; Computer-based written test in class using POLITO platform;
The exam aims to assess the abilities and knowledge described above through a two-part assessment:
The first part consists of a closed-book written test that includes both numerical exercises and open-ended questions. The time allowed for the test is 2 hours and the maximum score is 20 points.
The second part consists in the evaluation of the reports on the two laboratory exercises. The maximum total score for laboratory reports is 12 points. The sum of the test score and laboratory evaluations will produce the final score (maximum 32 points corresponding to 30 cum laude).
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.