This paper discusses the feasibility of using the framework Robot Operating System (ROS) as a basis for the development of a middleware in the Internet of Things (IoT) context. The main concepts regarding IoT and ROS are presented and followed by the evaluation criteria. Finally, case studies considering the ROS features and some common assumptions of IoT environments are analyzed.

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Resumo-O artigo aborda a avaliação e adaptação do RobotOperating System para permitir um maior número de nós simultâneos através da modificação de como o serviço de resolução de nomes do mesmo funciona. São apresentados os resultados de testes realizados e próximas atividades à serem desenvolvidas.Abstract -The article shows the evaluation and adaptation of Robot Operating System to allow a larger number of nodes simultaneously by modifying the name resolution service. Test results are presented and future work are proposed. I. INTRODUÇÃOA ampla difusão de componentes de software e hardware permitiu aumentar a conectividade de sistemas de computação, de maneira que elementos de uma rede podem acessar recursos e dados contidos em outros nós e através disso podem ser providas funcionalidades antes impossíveis de serem providas unicamente por um nó da rede.Isso possibilitou avanços em áreas como robótica, através da construção de sistemas em que múltiplos robôs interagem em pról de um mesmo objetivo. Também possibilitou o estabelecimento de áreas de pesquisa como redes de sensores ou computação ubíqua. Porém, o aumento de nós interagindo simultâneamente acaba causando problemas relativos a escalabilidade quando o número de componentes da rede aumenta.O objetivo desse trabalho é relatar a experiência de tentar melhorar a escalabilidade no framework de aplicações robóti-cas ROS. A seção 2 fala um pouco mais sobre o framework ROS e como o mesmo pode ser usado para interconexão de múltiplos nós em aplicações distribuídas. A seção 3 fala sobre o ROS MMaster, nossa proposta em aperfeiçoar o ROS para suportar um aumento no número de nós interagindo simultâneamente. A seção 4 fala sobre alguns testes realizados de maneira a comparar o ROS e o ROS MMaster. Por fim a conclusão fala sobre os resultados obtidos até o momento nesse trabalho que ainda se encontra em desenvolvimento e os próximos passos do projeto. II. ROS COMO SUPORTE A APLICAÇÕES GEOGRAFICAMENTE DISTRIBUÍDAS A. Funcionamento do ROSA plataforma ROS[Quigley et al., 2009] surgiu da necessidade de integrar soluções disponíveis na área de robótica. Diferentes tipos de robôs possuem diferentes componentes de hardware, por exemplo atuadores nos motores, rodas, passando por captura de imagem visível e sensores infravermelhos conforme exemplos em [Marder-Eppstein et al., 2010] e [Achtelik et al., 2011]. A heterogeneidade dos componentes dificulta o processo de desenvolvimento de software, que normalmente precisa ser escrito para cada hardware em particular. O conhecimento necessário de uma grande variedade de hardware específicos e suas interfaces é difícil de ser obtido, tornando o desenvolvimento de sistemas robóticos complexos impraticável. Dessa maneira, o ROS foi proposto para facilitar o desenvolvimento de software nessa área. Como a Robótica é uma das temáticas do nosso grupo de pesquisa o ROS foi adotado no desenvolvimento de aplicações. O ROS possui uma nomenclatura específica para caracterizar os seus principais elementos. O conceito mais importante no contexto...

Reconhecimento automático de padrões é um problema que encontra inúmeras aplicações, como, por exemplo, em robótica. Visando a solução desse problema, e considerando os aspectos de incerteza a ele inerentes, descreve-se uma solução que utiliza aspectos da teoria das probabilidades, em especial redes bayesianas. São apresentados algoritmos, que, utilizando técnicas de processamento paralelo e distribuído, se propõem a resolver subproblemas relacionados à aquisição automática de conhecimento (como gerar automaticamente uma rede bayesiana a partir de um banco de casos exemplo) e ao raciocínio probabilístico (como reconhecer um novo padrão apresentado, à luz do conhecimento representado numa rede bayesiana). Relacionam-se alguns resultados sobre a eficiência, obtidos numa implementação sobre uma network of worstations (NOW), em termos de speedup, e sugerem-se melhorias a serem incorporadas às soluções propostas.