Mạng cảm biến Nhúng

Chia sẻ: Nguyen Van Dau | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

255
lượt xem 87
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mạng cảm biến nhúng là mạng các máy tính nhúng triển khai trong thế giới thực nhằm tương tác với môi trường. Các máy tính trong vai trò những nút mạng cảm biến thực chất là một kiểu vi mạch tích hợp có kèm các cảm biến và những thiết bị chấp hành. Những vi mạch tích hợp này có kích thước rất bé và giá tương đối rẻ. Các nút cảm biến được đặt gần đối tượng cảm nhận và được kết nối thành mạng cho phép truyền dữ liệu cho nhau, cùng làm công việc giám sát môi...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Mạng cảm biến Nhúng

Mạng cảm biến Nhúng Giới thiệu: Gần đây mạng cảm biến nhúng được nghiên cứu ở nhiều nơi và được bàn thảo ở nhiều diễn đàn. Để có cái nhìn đầy đủ về mạng cảm biến nhúng chúng tôi xin giới thiệu bài viết sau đây [1]. Mạng cảm biến nhúng là mạng các máy tính nhúng triển khai trong thế giới thực nhằm tương tác với môi trường. Các máy tính trong vai trò những nút mạng cảm biến thực chất là một kiểu vi mạch tích hợp có kèm các cảm biến và những thiết bị chấp hành. Những vi mạch tích hợp này có kích thước rất bé và giá tương đối rẻ. Các nút cảm biến được đặt gần đối tượng cảm nhận và được kết nối thành mạng cho phép truyền dữ liệu cho nhau, cùng làm công việc giám sát môi trường và có thể tác động lại môi trường. Các nút mạng cảm biến hiện nay thường ở dạng tĩnh, mặc dù chúng có thể gắn lên đối tượng chuyển động hoặc tự chúng có thể chuyển động. Để có được những tính chất này cần nhúng chương trình vào nút mạng để nó có khả năng cảm nhận, chấp hành và truyền dữ liệu, đó là sự khác biệt của mạng cảm biến với các laptop dùng để tính toán hoặc các hệ thống cảm biến tập trung truyền thống. Việc nghiên cứu về mạng cảm biến bắt đầu từ những năm 1990 hoặc sớm hơn, tuy nhiên thực sự tăng mạnh từ năm 2000 trở lại đây. Vào lúc đó một nút mạng bao gồm CPU, đầu đo và truyền nhận vô tuyến giá khoảng 1000$. Đến 2004 thì những nghiên cứu đã thực sự trở nên sôi động, các khuôn dạng phần cứng, phần mềm được thiết lập tốt, những quan tâm về thương mại gia tăng. Những lĩnh vực được quan tâm nghiên cứu nhất là quân sự, khoa học và thương mại cho những ứng dụng giám sát thuộc tính sinh học, nông nghiệp và các quá trình công nghiệp.
Mạng cảm biến đối mặt với ba thách thức: mức tiêu thụ năng lượng phải nhỏ; Cảm nhận và tương tác với thế giới vật lý thế nào, làm việc theo thuật toán xử lý dữ liệu như thế nào để khai thác sự phong phú, đa dạng bức tranh về môi trường; Mạng phải tự cấu hình với quy mô hàng chục, trăm, nghìn nút như một tổng thể. Phần cứng. Một phần cứng gồm vi điều khiển, đầu đo, thu phát vô tuyến trên cùng nút mạng là sự thuận lợi cho mạng cảm biến cả trong thương mại và nghiên cứu. Một nút mạng gồm CPU +RAM, ROM + I/O + thu phát RF. Thường có 2 loại nút mạng cảm biến, loại nhỏ với CPU 8 bit, 10-100KB RAM, và loại lớn với CPU 32 bit, 100-1000KB ROM-Fash. Thí dụ loại nhỏ là Mica-2 motes sử dụng Atmega128 embedded processor, tốc độ nhịp 4MHz, 128KB Flash, 4KB RAM, 8-channels ADC, 48 digital I/O lines, một UART và một giao diện nối tiếp SPI. Các Motes đã phát triển hàng chục năm qua tại đại học Berkeley, hiện nay là sản phẩm thương mại của các công ty như Crossbow, Dust Networks, và Telos. Nhiều viện nghiên cứu cũng chế tạo sản phẩm tương tự là Nymph từ đại học Colorado [2], và BTnodes từ ETH Zurich [3]) Loại lớn như sản phẩm của Stargate (do Intel thiết kế theo công nghệ Crossbow) hoặc Cerfcube (từ Intrinsyc). Các thiết bị này được dùng trong nhiều ứng dụng nhúng, dùng làm gateways để thu thập dữ liệu từ các nút hoặc cho các ứng dụng đòi hỏi nhiều về việc xử lý tín hiệu. Quản trị công suất là mối quan tâm đối với cả 2 loại nút mạng nói trên. Để quản trị công suất phải điều khiển riêng các thành phần phần cứng (CPU, RAM, Flash, radio, sensors). Nguồn nuôi nút mạng thường là pin hoặc acquy và nhu cầu cấp năng lượng bằng pin mặt trời hoặc từ nguồn khác trở nên quan trọng. Các cảm biến - Sensors
Cảm biến phải đồng thời được thu nhỏ kích thước như phần vô tuyến (radios) và bộ xử lý (processors). Sự xuất hiện của cảm biến dạng vi cơ điện tử (MEMS sensors) đáp ứng yêu cầu này. Nhiều sensors dạng MEMS đã làm việc cùng các nút mạng. Mặc dù có rất nhiều dạng sensor khác nhau nhưng chúng đều có một nguyên lý thao tác như nhau: khi môi trường thay đổi kéo theo sự thay đổi thuộc tính điện của các vật liệu được chọn thích ứng. Các sensors kết hợp các mạch điện để phát hiện sự thay đổi thuộc tính điện và được chuẩn hóa để đo chính xác các hiện tượng môi trường tương ứng. Thí dụ sensor nhiệt độ dựa vào sự thay đổi điện trở theo nhiệt độ trong vật liệu đặc biệt. Việc lựa chọn vật liệu loại nào (từ kim loại đến bán dẫn) là tùy theo yêu cầu về vùng cảm nhận và độ nhạy. Cũng như vậy, một sensor ánh sáng sử dụng vật liệu quang dẫn có đặc tính điện thay đổi theo lượng ánh sáng chiếu vào. Các sensor gia tốc, đo điện thế sinh ra do sự biến dạng cấu trúc của vật liệu áp điện, những biến dạng sinh ra do rung động hoặc gia tốc. Hiện có một nền công nghiệp to lớn dành cho việc chế tạo các Sensors MEMS nhỏ bé. Công nghiệp này được chia theo loại ứng dụng (thí dụ các công ty như Delphi chế tạo sensors cho tự động hóa) hoặc theo loại sensor (thí dụ Silicon Designs tập trung chế tạo sensors độ rung) và một số công ty (thí dụ Ember và Millenial Net), chú trọng vào các ứng dụng mạng cảm biến không dây. 3. Phần mềm và các giao thức - Software and Protocols. Sử dụng phương pháp hệ thống để mô tả các thành phần hạ tầng mạng cảm nhận mục đích chung kết hợp. 3.1 Kết nối mạng Kết nối mạng là thành phần trung tâm của mạng sensor, nó cho phép kết dính các nút riêng biệt để cùng hoạt động. Trong mạng sensor thành phần vô tuyến tiêu thụ năng lượng nhiều nhất trong từng nút mạng, chiếm khoảng 20-40% khi tất cả các thành phần đều hoạt động. Tối ưu hóa thủ tục mạng (giao thức -protocols) đưa đến tăng đáng kể thời gian sống của toàn mạng. Như vậy có thể nghiên cứu các lớp mạng của mạng cảm biến
như thủ tục phân tuyến (routing), liên kết với thủ tục điều khiển thâm nhập môi trường (MAC) và điều khiển cấu hình là loại dịch vụ nằm giữa hai lớp kể trên. Các thủ tục điều khiển thâm nhập môi trường (MAC protocols) Tiết kiệm tiêu thụ năng lượng nút mạng là sự quan tâm chính của các thủ tục MAC. Các lý do tiêu thụ năng lượng liên quan đến MAC là sự xung đột gói dữ liệu dẫn đến truyền lại, là thăm dò môi trường (idle listening), là nghe lỏm các gói gửi cho nút khác (overhearing), là điều khiển lưu lượng (control trafic) bằng cách duy trì tiêu đề gói (overhead). Trong số đó thăm dò môi trường (idle listening) có thể là tiêu tốn năng lượng nhiều nhất. Chuẩn IEEE 802.11 có thủ tục MAC trên cơ sở cạnh tranh (carrier-sense, multiple-access or CSMA) đã được phát triển rộng rãi cho thương mại. Nó cung cấp tốc độ truyền thông cao cho các máy tính laptop (lên đến 54Mbps). Tuy nhiên 802.11 ứng dụng cho truyền thông ngang hàng (peer-to-peer) như đối với mạng sensor, thủ tục này hộ trợ rất ít cho việc tiết kiệm năng lượng, ngoài ra mạng sensor có tốc độ bít thấp (cỡ 100kbps), nên thủ tục này không thích hợp cho những nút sensor có nguồn năng lượng và kích thước nhỏ. Thoạt đầu người ta ứng dụng thủ tục đa thâm nhập chia thời gian (TDMA) cho mạng sensor. Nhờ cách lập lịch thâm nhập môi trường nên tránh được xung đột, tránh nghe lỏm, tránh thăm dò môi trường và như thế giảm được đáng kể tiêu thụ năng lượng. Nhược điểm của thủ tục này là thừa nhận các nhóm nút, gây sự mệt mỏi cho các nút đầu nhóm và việc di động các nút gặp khó khăn. Phần lớn mạng sensor có tốc độ dữ liệu khoảng 20 - 40kbps, không cần đến 802.11 tốc độ cao và thủ tục phức tạp DMA. Một thủ tục tượng tự MAC của 802.11 là PAMAS [4] tiết kiệm được năng lượng bằng cách không nghe lỏm, hoặc như S-MAC [5, 6] tiết kiệm năng lượng bởi không thăm dò môi trường. S-MAC đồng bộ các nút trong lập lịch ngủ. Các nút thức dậy định kỳ, cạnh tranh kênh truyền nếu có dữ liệu cần gửi, sau đó thực hiện việc truyền dữ liệu hoặc ngủ tiếp. Nhờ điều chỉnh khoảng thời gian ngủ, các chu kỳ làm việc chỉ chiếm từ 1 đến 50% thời gian, vì vậy giảm được tiêu thụ năng lượng do không thăm dò môi trường. Thủ tục T-MAC sử dụng kiểu thăm dò thích ứng và yêu cầu gửi sau cho thông lượng tốt hơn khi có nhiều gói phải gửi hoặc khi dữ liệu truyền qua nhiều bước nhảy. Hiện tại chuẩn IEEE 802.15.4 (còn gọi là chuẩn Zigbee) là chuẩn hướng đến mạng sensor và các ứng dụng tự động nhà ở. Nó có chu trình làm việc tự chọn cố định để tránh thăm dò môi trường. Còn quá sớm để kết luận về thủ tục này, nhưng chắc chắn một thủ tục chuẩn sẽ sớm được đưa ra thương mại hóa.
Lớp mạng Thông tin điều khiển (Overhead) là mối quan tâm lớn của thủ tục phân tuyến mạng sensor. Nguồn overhead là các thông tin điều khiển truyền như số lượng các thông báo cập nhật và thông báo yêu cầu tuyến. Sau đây sẽ xem xét thủ tục phân tuyến cho mạng ad-hoc trên thủ tục Internet và cơ cấu không dựa trên IP. Người ta đang chuẩn hóa các thủ tục phân tuyến ad hoc không dây dựa trên cơ sở IP. Các thủ tục phân tuyến ad hoc được nhóm vào các thủ tục loại chủ động tính trước các tuyến đến các nơi nhận, thí dụ DSDV, và thủ tục thụ động chỉ tính các tuyến đến nơi nhận khi được thông báo về tình hình tải của mạng, thí dụ AODV và DSR. Overhead điều khiển truyền tỉ lệ thuận với tốc độ thay đổi liên kết. Riêng thủ tục thụ động overhead phụ thuộc tốc độ truyền đến nơi nhận mới. Các thủ tục thụ động phù hợp tốt với các mạng thay đổi nhiều, thí dụ có nhiều nút di động. Với các mạng sensor có các trạm tĩnh như hiện nay, sử dụng thủ tục chủ động là thích hợp bởi vì các liên kết thỉnh thoảng mới thay đổi, sử dụng thủ tục đó đơn giản, không có trễ do tìm tuyến. Ngoài thủ tục phân tuyến dựa trên IP còn có thủ tục phân tuyến địa lý và truyền trực tiếp dành riêng cho mạng sensor. Thủ tục phân tuyến theo địa lý như GPSR và những thủ tục tương tự, tuy xuất phát từ mạng có dây, nhưng đã khai thác được đặc tính không gian của mạng sensor và của truyền thông vô tuyến. Thủ tục truyền trực tiếp kết hợp thủ tục phân tuyến chủ động như thủ tục vec tơ khoảng cách, với cơ cấu phân tuyến theo thuộc tính và coi trọng xử lý dữ liệu trên mạng. Các phương án truyền trực tiếp tạo ra một số phân tuyến khác nhau theo cùng một giao diện. Xử lý dữ liệu trên mạng hiệu quả là quan trọng đối với truyền dữ liệu. Các thí dụ xử lý như nén đúp dữ liệu, tập hợp dữ liệu và lọc thống kê. Khi dữ liệu được phát từ nhiều đầu đo, xử lý dữ liệu trên mạng là tập hợp những dữ liệu ở những vị trí gần nhau và lọc chứ không gửi tất cả đi, như thế giảm đáng kể năng lượng tiêu thụ.
3.2 Các hệ thống dịch vụ. Các dịch vụ như hệ điều hành, an ninh, đồng bộ thời gian, phát hiện tài nguyên, có trong các mạng có dây và không dây truyền thống. Riêng dịch vụ định vị là duy nhất của mạng sensor. Các hệ điều hành và các công cụ phát triển mã. Để truyền dữ liệu mạng sensor với thiết bị lớn có thể sử dụng các hệ điều hành hiện có như Linux đối với các thiết bị lớn. Hệ điều hành này hỗ trợ ở mức thiết bị cho các bộ điều khiển nhúng, bộ nhớ Flash và những đặc điểm ngoại vi khác cho những thiết bị này. Mạng sensor với những thiết bị nhỏ đòi hỏi một hướng mới trong thiết kế hệ điều hành. Thí dụ hệ điều hành nhiều chuỗi theo POSIX hoặc TinyOS cho các nút mạng nhỏ (motes) được sử dụng rộng rãi bởi nhiều nhóm nghiên cứu và nhiều công đoạn công nghiệp, khác đáng kể mô hình nhiều chuỗi truyền thống của hệ điều hành hiện đại. TinyOS dựa vào giả định rằng hầu hết các ứng dụng mạng sensor là điều khiển sự kiện, nghĩa là những ứng dụng có đáp ứng bởi những sự kiện cảm nhận được từ ngoài. TiniOS được cấu trúc bao gồm những thành phần (các modul mềm cho phép phân biệt, hoặc thiết bị cứng hoặc chức năng mềm như giao diện mạng truyền nhận), có thể yêu cầu sự kiện trong các thành phần khác. Thông thường khi đáp ứng một sự kiện hoặc một ngắt cứng, một chuỗi các mời gọi thành phần được sử dụng để xử lý sự kiện. TinyOS còn cung cấp chức năng cho phép các thành phần sử dụng hiệu quả processor không thao tác tính toán và cho phép lấy một thành phần để thực hiện thao tác (như gửi thông báo mạng, hoặc lập một số thông số thiết bị). Những chức năng này cho phép người lập trình viết một ứng dụng như một biểu đồ thành phần (component graph): các nodes trong biểu đồ này là những thành phần, và các kiên kết đánh dấu sự kiện và yêu cầu lệnh từ những thành phần hoặc những tác vụ liên quan với nó. Tầm quan trọng chương trình điều khiển sự kiện là tránh sử dụng bộ nhớ chạy thời gian thực tác vụ mỗi chuỗi. Như vậy thúc đẩy mạnh chức năng tái sử dụng mã, cải thiện đặc điểm modul hóa (tái sử dụng các thành phần dễ hơn) và tối thiểu kích thước mã đối tượng cho thiết bị có bộ nhớ hạn chế. Cùng với TinyOS là ngôn ngữ chương trình nesC, cấu trúc ngôn ngữ bậc cao cho các rút gọn
của TinyOS: những thành phần, các tác vụ, các sự kiện và các lệnh. Ngoài ra người ta còn sử dụng một số bộ công cụ mô phỏng và mô hình hóa cho phép phát triển mã, gỡ rối và đánh giá hệ thống. Phần mềm mô phỏng mạng mục đích chung như ns-2 và sự mở rộng không dây của nó được sử dụng rộng rãi để phát triển và đánh giá các thủ tục phân tuyến mạng sensor. Hiện nay, các chương trình mô phỏng riêng cho mạng sensor được sử dụng nhiều. Thí dụ TOSSIM cho phép các nhà phát triển mô phỏng mạng motes và chạy ứng dụng thực và mã thủ tục trên mạng này. Chương trình Emstar là môi trường chương trình cho thiết bị lớn, cho phép mô phỏng mạng lai giữa thiết bị lớn - bé và mô hình lan truyền vô tuyến chung. Định vị nút. Định vị là chức năng các nút mạng tự xác định vị trí của nó theo 2 hoặc 3 hướng. Đây là một dịch vụ chính yếu của mạng sensor, vì vị trí cung cấp thông tin vô giá về dữ liệu cảm nhận mong đợi. Gần đây có nhiều công trình nghiên cứu về định vị mạng sensor và mạng thiết bị nhúng. Sự hội tụ của các công trình này vào việc đánh giá khoảng cách giữa các nút sensor (ranging) - gọi là khoảng truyền. Có 2 loại kỹ thuật đánh giá khoảng truyền: khoảng truyền dựa vào RF và khoảng truyền dựa vào sóng âm. Khoảng truyền dựa vào RF căn cứ trên việc đo cường độ tín hiệu nhận để nơi nhận xác định khoảng cách từ nó đến nơi truyền, với giả thiết lan truyền RF trong môi theo mô hình mất mát đường đơn giản với những thông số đã biết. Sử dụng kỹ thuật này các nút đánh giá được khoảng cách tới tất cả các nút láng giềng trong vùng vô tuyến với sai số 10% của vùng vô tuyến thông thường. Kỹ thuật đo khoảng cách dựa vào tín hiệu sóng âm thanh hoặc siêu âm sử dụng trải phổ của phản xạ đa đường và chính xác hóa trong điều kiện tác động những thành phần hệ thống khác, đạt được độ chính xác cao hơn (sai số khoảng 1 - 2% trong vùng 3 - 6 m). Đồng bộ thời gian. Mạng cảm biến khởi động các nút cùng làm việc để phát hiện sự kiện, việc đồng bộ thời gian để đọc cảm nhận tương quan giữa các nút mạng là cần thiết. Vấn đề đồng bộ thời gian nút mạng là đánh dấu thời gian thông báo ở cả nơi nhận, nơi gửi và làm cân bằng nhịp của nó trên cơ sở trao đổi một hoặc nhiều thông báo. Giữa việc gửi và nhận thông báo có các loại trễ như: trễ xử lý nơi gửi, trễ truyền thông báo, trễ lan truyền thông báo, trễ xử lý nơi nhận. Kỹ thuật đồng bộ thời gian khác nhau về cách đánh giá độ trễ và cách triệt tiêu nguồn gốc trễ. Phát hiện tài nguyên. Phát hiện tài nguyên là vấn đề của tính toán khắp nơi (ubiquitous computing) - khi thiết bị được đưa vào một miền nào đó, làm sao nó biết được tài nguyên cục bộ liên quan. Mạng sensor chủ yếu là những ứng dụng riêng biệt và đồng nhất nên không có nhu cầu
chia sẻ dịch vụ, nó có chức năng kết hợp thu thập dữ liệu trực tiếp với phát hiện tài nguyên và phân tuyến. Cơ sở dữ liệu và các dịch vụ lưu trữ dữ liệu. Các nút mạng sensor đọc dữ liệu và cùng trao đổi dữ liệu đọc với nhau. Tập hợp dữ liệu đọc và sự kiện được xem là dữ liệu của nút. Cơ cấu để hồi phục dữ liệu này như thế nào là một thách thức thiết kế. Những thủ tục thu thập trực tiếp là truyền thông tập trung dữ liệu, xem như nguyên tắc thiết kế cho cơ cấu mức thấp để xử lý dữ liệu sensor. Mức cao hơn phải là một mô hình tự nhiên thâm nhập dữ liệu, xem mạng sensor như cơ sở dữ liệu liên quan phân tán. 3.3 Các nguyên tắc ứng dụng. Các hiện tượng tự nhiên chia thành 2 loại: một loại có tính khuyếch tán như lửa, mây, chất độc, … và loại khác có tính chất điểm như thú vật, xe tăng, hoặc các mục tiêu khác. Phát hiện và theo dõi phạm vi của hiện tượng là một vấn đề quan trọng đặc biệt là các ứng dụng hiện tượng điểm. Cảm nhận nhằm 2 mục tiêu: định vị đích và giám sát vết. Tìm vết là cập nhật đường đi của đích khi nó chuyển động. Cả 2 vấn đề này đều được nghiên cứu trong ngữ cảnh mạng sensor. Với hiện tượng khuếch tán, không gian mở rộng lớn hơn không gian cảm nhận trung bình, vì vậy quan trọng là phát hiện và giám sát giới hạn hiện tượng. Giám sát vết là cập nhật đường đi của đích khi nó chuyển động. Thể hiện vết của đích là tuần tự liên tiếp vị trí của nó theo thời gian. Muốn vậy phải gửi liên tiếp đều đặn thông tin vị trí đích về nút cơ sở. Phương pháp này chịu một giá thành truyền thông lớn, một kỹ thuật khác thay thế là chuyển giám sát tới các nút cảm nhận trên đường về đích. Phương pháp này còn hiệu quả năng lượng bởi nó đánh thức cảm nhận theo hướng đích đến. Kỹ thuật này phải tiên đoán tuyến đích. Cấu trúc mạng phải tập trung theo hướng thông tin để giải quyết vấn đề này và đòi hỏi duy trì cập nhật liên tục trạng thái vị trí đích. Với định vị đích, sử dụng phương pháp điểm gần nhất, tức là nơi sensor phát hiện thấy biểu hiện đích mạnh nhất. Có nhiều thuật giải chỉ ra đích ở trọng tâm của tất cả các sensor cảm nhận đích. Độ chính xác phụ thuộc nhiều ở mật độ triển khai. Còn một phương pháp khác phức tạp, gọi là tam giác vị trí đích (triangulating) dựa vào sai khác đỗ trễ tín hiệu nhận tại một nhóm sensor trong mạng. 4. Các ứng dụng Người ta đang nghiên cứu các nguyên lý chung để mạng WSN sử dụng cho những mục đích khác nhau. Sau đây sẽ điểm qua những ứng dụng trong quân sự, khoa học, môi trường và trên những vùng chưa từng có trước đây của mạng WSN. Các ứng dụng quân sự: Đã có những chương trình như sensIT DARPA thực hiện việc bảo đảm an ninh môi trường như phát hiện người thâm nhập, giám sát xe cộ trên đường hoặc các vùng mở. Cũng có nhiều nghiên cứu chứng minh hệ thống bắn tỉa trên cơ sở WSN.
Các ứng dụng giám sát môi trường: trong lĩnh vực sinh học và khoa học sự sống, những đề tài cảm nhận chi tiết và dài ngày có thể thực hiện. Khi đó thuộc tính được quan tâm nhiều là truyền thông mạng WSN. Ngoài ra với các thông số đơn giản như nhiệt độ, ánh sáng, độ ẩm, âm thanh … trong một vùng nhỏ giám sát chúng là một ứng dụng đơn giản của mạng WSN và không thể vắng mạng WSN, bởi vì muốn thu được nhiều thông số như vậy con người không thể làm thủ công, trong khi đó giám sát tập trung và có dây không khả thi vì các đối tượng giám sát nằm trên địa bàn rộng, phân tán. Những nhà sinh học biển sử dụng mạng WSN để thu dữ liệu trong một không gian rộng. Họ cần nhiều dữ liệu nhưng thiết bị là không đủ và đắt. Ứng dụng mạng WSN trong ngữ cảnh này sẽ thu thập dữ liệu phong phú và chất lượng cao. Mạng WSN còn giúp các kỹ sư xây dựng mô hình chính xác về sự rò rỉ chất độc vào trong đất và qua đó tiên đoán rò rỉ vào các nguồn nước ngầm. Như vậy mạng WSN giúp giám sát khu công nghiệp đánh giá sự rò rỉ sự ô nhiễm vào đất. Ứng dụng trong thương mại và đời sống: đo sự rung động của động đất trong một vùng không gian rộng và đánh giá ảnh hưởng của nó lên các công trình xây dựng và cầu cống. Có thể dùng WSN để giám sát các cấu trúc như đo độ rung của công trình xây dựng (nhà cửa, cầu cống, thuyền bè), sự thay đổi các đáp ứng này theo thời gian và vị trí của các hư hỏng. Giám sát giao thông thành phố bằng mạng cố định, tập trung trên cơ sở truyền thống là một đầu tư lớn. Mạng WSN có thể giải quyết theo 2 cách: giám sát giao thông nhanh chóng bằng cách tập hợp dữ liệu thời gian để phát triển và nghiên cứu trong không gian không cho phép nghiên cứu dài hạn. Phương pháp khác là gắn nút mạng lên các xe bus, chúng có thể truyền thông lẫn nhau khi ở gần. Giám sát quy trình chế tạo và điều kiện an ninh bằng mạng WSN là khả thi. Những vùng ứng dụng WSN có thể chỉ ra là giám sát công nghiệp dầu khí, giám sát rò rỉ phóng xạ trong điện hạt nhân, giám sát trong công nghiệp chế tạo bán dẫn và giám sát các công trình nghệ thuật trong các bảo tàng. Kết luận: Với sự phát triển của phần cứng và sự hỗ trợ của các thành phần mềm nhúng kết hợp thành một tổng thể, tạo ra nhiều ứng dụng, mạng WSN chính là vùng phát triển và tăng trưởng của tính toán nhúng.