QuakeSense
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Das Quakese-Projekt ist ein Open-Source-Erdbeben- und Umweltüberwachungssystem, das aus einem niedrigen Strom- und kostengünstigen IoT-Netzwerk aus energie-autonomen Sensorknoten besteht, die durch ein Energiernerntesystem betrieben werden und mit einem Gateway in einer Sterntopologie verbunden sind.
Das Projekt basiert auf zwei aufstrebenden IoT -Technologien, MQTT und LORA, einem der vielversprechendsten Technologien (Low Power Wide Area Networks), die einen guten Kompromiss zwischen Abdeckung, aktuellem Verbrauch, Nutzlastlänge, Bandbreiten und Datenrate darstellen.
Die gesammelten Daten werden Benutzern dank einer dedizierten webbasierten Schnittstelle angeboten, wodurch sowohl seismische Ereignisse als auch Umweltparameter eine Echtzeitüberwachung ermöglicht werden.
Die Hauptkomponenten des Quakese-Projekts sind: ein oder mehrere Sensorknoten, ein Einkanal-Lora-Gateway und eine IoT-Cloud-Plattform.
Jeder Sensorknoten besteht aus den folgenden Komponenten:
Standardmäßig wird jeder Sensorknoten im Low-Power-Modus ausgeführt. In dieser Konfiguration wird die STM32 -MCU im Stoppmodus ausgeführt (die MCU wird gestoppt und die Uhren ausgeschaltet, aber SRAM- und Register -Inhalte werden aufbewahrt). Das GPS -Modul befindet sich im immer lockeren Modus (ein intelligenter Leistungssparmodus, mit dem das GPS -Modul das GPS -Modul anpassungsfähig und automatisch das vollständige Zeitpunkt des Maximumes anpassen kann).
Wenn ein seismisches Ereignis auftritt, erzeugt das Beschleunigungsmesser einen Interrupt, der dem Weckereignis zugeordnet ist, und der Knoten beginnt im Laufmodus, was dazu führt, dass das STM32-MCU und das GPS-Modul vollständig im Modus aufgewacht werden, während das LORA-Modul in den Sendungsmodus eingesetzt wird. Das Weckereignis erfolgt, wenn mindestens eine der 3 Beschleunigungskomponenten den Referenzschwellenwert überschreitet (50 mg für die horizontalen Komponenten, 1120 mg für die vertikale).
Sobald der Sensorknoten im Laufmodus beginnt, beginnt das Lesen und Aufzeichnungsbeschleunigungsdaten, um die klammernde Dauer zu berechnen, definiert als das Zeitintervall zwischen dem ersten und zuletzt überschrittenen Beschleunigungsschwellenwert und der 3 Komponenten der Spitzenergrundbeschleunigung (PGA), definiert als die maximale Amplitude der Beschleunigung des Absolutwerts. Die berechneten Strong-Motion-Parameter werden dank des GPS-Moduls auch geo-referenziert, so dass das LORA-Paket, das schließlich an das Gateway gesendet wird, zu dem Lora-Paket hinzugefügt werden.
Das Basisverhalten des Knotens sieht eine periodische (standardmäßige) Überwachung der Umweltparameter (Temperatur, relativer Luftfeuchtigkeit und Druck) durch die LPS222HB- und HTS221 -MEMS -Sensoren vor.
Das Einkanal-Lora-Gateway besteht aus den folgenden Komponenten:
Das Gateway ist funktional für den Empfang von Paketen verantwortlich, die von Sensorknoten gesendet werden, die eingekapselten Werte analysieren und über das MQTT -Protokoll an die Adafruit -IO -Plattform weiterleiten.
Das Gateway befasst sich auch mit der Integrität der Pakete: Jedes Mal, wenn ein neues Paket empfangen wird, berechnet das Gateway die Prüfsumme und vergleicht sie mit dem in der empfangenen Nachricht. Im Falle eines Missverhältnisses wird das Paket fallen gelassen und eine Fehlermeldung an die Adafruit IO -Plattform gesendet.
Die Adafruit-IO-Plattform wird verwendet, um in Echtzeit-Umgebungsdaten und Starke-Bewegungsparametern im Zusammenhang mit seismischen Ereignissen zu sammeln, zu verarbeiten und zu visualisieren.
Die Benutzeroberfläche (UI) besteht aus einem Dashboard, das einige Widgets enthält, die über Liniengrafiken, Messgeräte und andere Blöcke implementiert werden, um den Wert von Umgebungsparametern und den Zeittrend der drei Komponenten der Spitzenerde -Beschleunigung anzuzeigen.
Die Software -Bibliotheken und Frameworks, die zur Implementierung des Quakese -Projekts verwendet werden, sind:
Biagio Montaruli - [email protected]
Diese Software ist unter den Bedingungen des GNU GPLV3 lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in der Datei Lizenz.md -Datei.
Dieses Projekt wurde für meine Undergraduate -These im Internet der Dinge an der Polytechnic University of Bari (Poliba) entwickelt.
Ich möchte meinem Professor und Vorgesetzten Luigi Alfredo Grieco sowie allen Forschern und Menschen des Telematik-Labors (@telematics-dev) ein besonderes Dankesvoranteil sagen, der mir während der Entwicklung dieses Projekts half.
