Introdução

Atualmente, ferramentas disponıveis para medidas de consumo são escassas e muitas vezes ineficientes.  A AT&T com o intuito de ajudar a comunidade de desenvolvedores criou a ferramenta ARO (Application Resource Optmizer), capaz de ajudar na construção de aplicativos para que eles sejam mais eficientes em questão de processamento, transferência de dados e que ainda gastem menos energia. Contudo, em termos de precisão a ferramenta trabalha com estimativas e não medidas reais de consumo de energia. Nesta investigação buscamos complementar os resultados da ferramenta com uma metodologia que utiliza equipamentos de baixo custo.

Aro

Figura. Tela do aplicativo ARO

TRABALHOS RELACIONADOS

A medição do consumo de bateria de celulares smartphones em tempo real pode ser feito com materiais e metodologia diferentes. Em [1] a metodologia utilizada foi feita através de uma placa PCI-MIO-16E-4 e um amplificador operacional diferencial e um resistor shunt de 22mΩ. Em [2], a metodologia proposta utiliza uma placa arduino e um resistor shunt de 220mΩ. Já [3] mediu o consumo de pilhas utilizadas em Sensor Node. Em [4] é proposto uma metodologia para avaliar o consumo dos displays dos smartphones.

METODOLOGIA

A. O circuito proposto

Para realizar a montagem do circuito de coleta dos dados foi utilizado uma placa Arduino Uno, um resistor shunt de 200mΩ e um celular Nexus One com processador ARM8 e 2Gb de RAM. A Figura 1, a seguir, mostra essa montagem:

Captura de Tela 2013-09-27 às 23.26.20

figura2

Testes realizados

No total foram feitos três tipos de testes: O primeiro feito para comprovar a eficácia do circuito proposto. Observamos o consumo da bateria enquanto o smartphone reproduzia vídeos no YouTube até que a bateria fosse consumida completamente. O segundo teste de comparação foi entre o circuito proposto e o ARO, para saber qual a precisão do aplicativo da AT&T em relação ao consumo de bateria. Por fim foi realizado um teste do circuito proposto ligado ao computador de bordo.

RESULTADOS

Com o circuito proposto realizou-se alguns testes em diferentes ambientes para mostrar a sua eficiência nas medidas.

A. Testes com vídeo

Os gráficos a seguir foram obtidos a partir dos dados coletados com o celular executando um vídeo no YouTube utilizando conexão Wi-Fi.

grafico2

Gráfico: Tensão X Tempo

No gráfico apresentado podemos perceber o decaimento da tensão em relação ao tempo. A tensão da bateria inicial é em torno de 3,2V e vai decaindo atá em torno de 2,6V que é o valor o qual o celular desliga.

comparativo1

Comparativo entre o consumo medido e o consumo estimado no ARO e no circuito com Arduino.

trafego dados

Caracterização do trafego de dados do 3G no ARO

CONCLUSõES

Em nosso primeiro testes conseguimos comprovar que o circuito proposto é capaz de realizar as medições pois obtivemos uma curva de consumo de bateria juntamente com o decaimento de sua tensão.

Em nosso segundo teste comparamos em um teste de stress da bateria que nosso circuito calcula o consumo de bateria com maior eficiência que o aplicativo ARO, pois com o cálculo de previsão de duração da bateria conseguimos encontrar valores mais próximos do real do que o aplicativo da AT&T.

Ainda conseguimos em nosso terceiro teste utilizar nosso circuito para fazer medições em sistemas embarcados o que faz com que o circuito não fique restrito ao uso em smartphones.

Este trabalho foi aceito para publicação no III Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais 

REFERENCES

  1. [1]  A. Rice and S. Hay, “Decomposing power measurements for mobile devices,” in Pervasive Computing and Communications (PerCom), 2010 IEEE International Conference on, 2010, pp. 70–78.
  2. [2]  R. Trestian, A.-N. Moldovan, O. Ormond, and G. Muntean, “Energy consumption analysis of video streaming to android mobile devices,” in Network Operations and Management Symposium (NOMS), 2012 IEEE, 2012, pp. 444–452.
  3. [3]  C. V. da Silva, “Avaliac ̧a ̃o em Hardware de Modelos de Consumo de Energia Utilizados em Simuladores de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF),” Master’s thesis, Laborato ́rio de Computac ̧a ̃o Cient ́ıfica e Ana ́lise Nume ́rica Centro de Pesquisa em Matema ́tica Computacional – Universidade Federal de Alagoas, Maceio ́, Alagoas, Brasil, 2011.
  4. [4]  X.Chen,Y.Chen,Z.Ma,andF.C.Fernandes,“Howisenergyconsumed in smartphone display applications?” in Proceedings of the 14th Workshop on Mobile Computing Systems and Applications. ACM, 2013, p. 3.
  5. [5]  F. Qian, Z. Wang, A. Gerber, Z. Mao, S. Sen, and O. Spatscheck, “Profiling resource usage for mobile applications: a cross-layer approach,” in Proceedings of the 9th international conference on Mobile systems, applications, and services, ser. MobiSys ’11. New York, NY, USA: ACM, 2011, pp. 321–334. [Online]. Available: http://doi.acm.org/10.1145/1999995.2000026

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