darpa dense sense proposal
1.0.0
| Référence de sollicitation | Défense Advanced Research Projects Agency / Microsystems Technology Office / Commercial Performer Program Program Annonce / DARPA-PA-17-01 |
| Organisation principale | Skylight Digital LLC |
| Sous-traitants / arrangements d'équipe | L'exécution des travaux proposés impliquera plusieurs tiers, comme indiqué dans le modèle de coût de sens dense (voir la pièce jointe par e-mail Excel). Les arrangements formels seront exécutés lors de la notification de sélection. |
| Point de contact administratif | Chris Cairns |
| Point de contact technique | Geoff Mulligan |
| Titre d'effort proposé | Sense dense - réseau dense et bon marché de capteurs de réseau éphémère à faible puissance |
| Domaine technique | Internet des objets, capteurs de réseau à faible puissance, données ouvertes basées sur le cloud et plate-forme d'analyse |
| Lieu et période de performance | Colorado Springs, CO; 12 mois à compter de la date d'exécution du contrat |
| Duns # | 080202677 |
Avec la technologie de mise en réseau à faible puissance à faible puissance (LPWAN), il est désormais possible de construire un réseau de capteurs de récolte à batterie ou d'énergie qui peuvent être placés discrètement et facilement dans une ville ou une zone cible. Parce que ceux-ci peuvent être peu coûteux et utiliser peu de puissance, il est économique de déployer un très grand nombre de capteurs, que nous appelons un réseau de capteurs "dense".
Un exemple de cette nouvelle classe de capteurs peut capturer et transmettre des formes d'onde audio simples à un service cloud où ils sont analysés, désambigés et triangulés pour identifier à la fois le type et l'emplacement et le temps d'un «bruit» particulier. Ces «bruits» peuvent ensuite être classés, dans le nuage, et s'ils sont déterminés comme un coup de feu, les informations seraient relayées aux agences appropriées et potentiellement d'autres systèmes de capteurs. D'autres types de capteurs pourraient transmettre diverses autres données de télémétrie telles que la température, les vibrations, les rayonnements, la qualité de l'air, la lumière ou même les facteurs humains tels que la fréquence cardiaque, la respiration ou la température corporelle. Le but de ce projet est d'étudier, d'expérimenter, de développer et de déployer un réseau de capteurs simples et à faible puissance à faible coût en tant que plate-forme open source et à protocole ouvert pour relayer les formes d'onde audio et les informations de localisation triangulées à un cloud d'analyse audio hors site pour les actions de classification et d'alerte.
Un avantage supplémentaire de déplacer le traitement final vers le cloud est qu'il offre une protection des algorithmes sensibles et des données contre les tentatives de pénétration. Les unités de champ peuvent être limitées à une fonctionnalité relativement élémentaire qui est indifférente au compromis.
L'objectif global du projet est de prototyper et de prouver l'ouvabilité de nombreux systèmes coordonnés de capteurs à faible puissance avec un test particulier de réception audio et de transmission pour l'identification et l'emplacement de sons particuliers tels que des coups de feu. Le système final sera à faible coût; Autrement dit, deux ordres de grandeur moins chers dans CAPEX, l'installation et l'OPEX par rapport aux approches existantes et utiliseront les capacités des normes ouvertes, y compris 6LowPan, IP / TCP, COAP, MQTT et HTTP pour les communications des capteurs. Le système permettra aux tiers d'intégrer leur propre expertise via une interface de programmation d'applications cloud publiée (API) pour prévoir une analyse, une classification et une alerte améliorées des données.
Au cours de la construction d'un système fonctionnel, nous testerons et vérifierons nécessairement:
Il existe un certain nombre de technologies RF différentes disponibles aujourd'hui, mais la plupart élaborent une faible puissance pour une distance limitée et nécessitent donc des architectures de réseautage à maillage multi-HOP. Ces conceptions augmentent la complexité du réseau; Aucun réseau RF de nœud à maillage de sommeil vraiment et facilement évolutif n'a été largement déployé. Alternativement, la plupart des réseaux de topologie d'étoiles actuels sont soit une distance extrêmement limitée (BT ou BTLE), soit des faim de puissance (WiFi, cellulaire). Les nouvelles technologies LPWAN telles que LORA sont prometteuses de fournir une plus grande distance, une isolation par trajets multiples, une puissance faible / permanente, un chiffrement intégré et une installation simple non conçue.
À l'heure actuelle, il existe des systèmes d'analyse par balle, mais ils ne profitent pas de la faible puissance, de la capacité LPWAN à longue portée, et ont donc investi dans la fabrication de chaque capteur extrêmement capable, mais coûteux et volumineux. Nous ne connaissons aucun système qui peut évoluer jusqu'à des centaines ou même des milliers de capteurs pour couvrir avec précision une grande zone avec un coût par capteur faible. Cette capacité de réseautage pourrait réseauter invisiblement ensemble des détecteurs individuels de coup de feu sans augmenter le fardeau de l'équipement, améliorant Battlefield Intelligence. Un tel réseau de capteurs dense peut en théorie la géolocalisation des bruits de manière plus fiable qu'un petit nombre de capteurs.
Notre objectif ultime est de démontrer que la technologie LPWAN permet de placer un ensemble dense de capteurs peu coûteux et peu coûteux sur une grande zone et de transmettre des signaux audio numérisés avec suffisamment de bande passante pour effectuer une détection utile de coup de feu. Notre objectif ultime est de faire un nœud de capteur de 25 $ "de la taille d'une plate-forme de carte qui peut être jeté (un" lance-lance) d'un camion en mouvement ou livré par des drones et laissé dans l'environnement pendant longtemps pour offrir une capacité utile. La zone détectée sera d'environ 10 kilomètres carrés et nécessitera 4 à 6 stations de base. Ce n'est pas l'intention de ce projet de développer le meilleur système d'analyse par balle, mais de fournir un webhook ouvert aux autres pour fournir une analyse sophistiquée. Nous nous concentrons sur les capacités IoT de la technologie LPWAN.
Chaque nœud de capteur aura un seul capteur audio ou un petit ensemble de capteurs pour produire un seul signal audio. Chaque nœud aura une radio LORA et une puissance de batterie suffisante pour les tests, avec une source d'alimentation photovoltaïque en option. Chaque nœud aura suffisamment de puissance de numérisation audio et de traitement du signal pour coder le signal audio et peut peut-être décider si le signal audio mérite d'être transmis. Une conception initiale peut être un volume simple, mais un filtre de banque de fréquence pourrait plus tard être utilisé pour identifier plus précisément les coups de feu.
Initialement, chaque nœud de capteur audio sera géolocalisé avec précision avec un système GPS. Nous testerons les capacités de géolocalisation intégrées offertes par la technologie LORA elle-même par rapport au système GPS. Plusieurs passerelles seront utilisées pour démontrer le système complet sur une plage qui couvrira 10 kilomètres carrés de «écoute» efficace. Les nœuds de capteur transmettront un audio suffisant (conservation de la puissance et du traitement dans la mesure du possible) pour géolocaliser les coups de feu dans la zone de détection.
Les formes d'onde audio seront transmises aux passerelles connectées via WiFi ou Ethernet à un serveur de réseau qui transfère les formes d'onde à un système basé sur le cloud pour analyse. Nous proposons de créer deux interfaces utilisateur (utilisateur final et ingénierie), qui prendra en charge les tests de notre propre système ainsi que des systèmes de traitement acoustique tiers, si et quand des entreprises utilisent l'interface Webhook. L'interface de l'utilisateur final sera conçue pour qu'un premier répondeur réagisse à un coup de feu sur le terrain.
L'interface d'ingénierie, en revanche, fournira une interface beaucoup plus riche, exposant le signal reçu par chaque nœud et les détails de l'événement acoustique. Cette interface utilisateur sera utilisée par nous-mêmes et d'autres chercheurs qualifiés pour tester le système. Les interfaces utilisateur utiliseront la séparation architecturale basée sur l'API, qui permettra à un tiers de construire un système d'analyse étendu.
Notre accent principal est sur le concept de réseaux de capteurs denses et à faible coût basés sur la technologie LPWAN. Nous avons l'intention de garder une séparation claire entre le logiciel pour analyser les flux audio à des fins de géolocalisation et le reste du système de transmission. Cela permettra à la DARPA ou à d'autres organisations de construire ou d'utiliser des systèmes d'analyse de coup de feu compétitifs ou préexistants basés sur notre matériel LPWAN. Nous fournirons une géolocalisation audio suffisante pour tester efficacement le système; Nous soupçonnons que d'autres entreprises ou un développement subséquente offriront davantage de logiciels basés sur le cloud d'analyse par balle.
Les services cloud utiliseront les API Web, fournissant une interface commune pour accéder aux données brutes, à l'agrégat et à l'analyse qui en résulte. Cette implémentation API légère à faible coût permettra aux données et audio d'accéder via le Web de manière sécurisée mais pratique, l'utilisation des pratiques de gestion des API existantes incluent:
Les API du projet permettra l'intégration et l'agrégation du système au système, ainsi que le développement d'applications Web, mobiles et autres appareils qui augmentent la fonctionnalité du projet. Cela ouvrira le système aux chercheurs et à d'autres agences pour l'analyse et les tests dans différentes applications et contextes et avec différentes technologies d'analyse.
Nous pensons que l'utilisation de la Lora Lpwan relativement nouvelle pour cette application est inexplorée. En tant que tels, il y aura des défis liés à la transmission réussie des données audio répondant aux questions suivantes:
Un défi pour l'interface utilisateur est de fournir suffisamment de connaissances sur les flux audio afin de permettre aux enquêteurs de bien comprendre les performances et les limites du système. L'interface utilisateur doit être assez bonne pour qu'un utilisateur non qualifié comprenne la géolocalisation des coups de feu.
Une fois terminé, ce projet démontrera qu'un réseau de capteurs simple et à faible coût peut être facilement déployé et peut être utilisé pour identifier et localiser les coups de feu. Les villes et les militaires pourraient utiliser cette conception déployable sur le terrain pour un réseau rapide et temporairement installé ainsi que l'installation de réseau à long terme. Sur la base des normes ouvertes, le système démontrera l'extensibilité et permettra l'évolution de nouvelles fonctionnalités, fonctions et capacités. La capacité de placer un réseau robuste de capteurs peu coûteux et peu négligés dans des emplacements aléatoires plus ou moins et de détecter avec précision les coups de feu permet une réponse rapide à une action violente.
La capacité de fournir un champ de capteur audio extrêmement faible et simple à déployer qui permet une identification facile et des coups de feu de localisation modifieront la dynamique pour les premiers intervenants et pour le personnel militaire dans un théâtre d'opération.
De plus, la base de réseautage de base de base pourrait également être adaptée à d'autres fonctions de capteur pour inclure le bruit ou les niveaux de trafic, le débit d'eau ou la détection de contamination de l'eau, la détection des vibrations, la détection chimique ou radioactivité nocive.
C'est l'intention de ce projet de faire progresser la compréhension des fonctionnalités de réseautage des capteurs LPWAN, des capacités, des performances et des coûts appliqués à un large éventail de domaines d'application IoT. Ce n'est pas l'objectif de ce projet de concevoir, de construire et de commercialiser cette application spécifique pour un coup de feu, mais plutôt de fournir à l'industrie une plate-forme réalisable pour que d'autres s'appuient sur et développent une compréhension plus profonde des compromis liés à la consommation d'énergie de traitement sur les capteurs sur les interfaces sur le réseau et la plate-forme des capteurs de capteurs bruts et de l'industrie.
Le réseau de capteurs terminé comprendra une zone circulaire d'environ 10 kilomètres carrés et comprendra les passerelles 4-6 et un minimum de 30 capteurs densément déployés pour permettre la géolocalisation des coups de feu à l'échelle de 10 s de mètres dans un environnement rural. Les services cloud développés pendant le projet fournissent l'analyse des données pour la correspondance des formes d'onde et la cartographie de triangulation.
Comme ce projet sera difficile, nous prévoyons de développer cette fonctionnalité par étapes, dont chacune démontrera des capacités croissantes. Les systèmes matériels utilisés dans le nœud du capteur à chacune de ces étapes sont représentés ci-dessus.
Étape n ° 1: simulez le sous-système audio, mais testez les capacités radio. Nous placerons 10 "stations d'écoute" programmées pour envoyer des signaux audio simulés. Ceux-ci seront géolocalisés manuellement avec un système GPS portable. En utilisant 4+ stations de base, nous serons en mesure de tester la fonctionnalité de géolocalisation "Temps d'arrivée" non basée sur GPS de LORA et de la comparer à la géolocalisation GPS. Les MCU de la station d'écoute seront programmés pour signaler un "coup" toutes les 5 secondes. Cela nous permettra de tester le système de bout en bout:
Un mode de réalisation matériel probable de cette étape est le nucléo-lrwan1 ST ou la plume Adafruit Arduino à propulsion zéro.
Étape n ° 2: Nous allons ajouter un réel sous-système audio numérisé à l'aide d'un numérisateur audio informatisé de 250 $ avec lequel nous avons déjà de l'expérience. Ceux-ci consommeront plus de puissance que notre système d'objectifs ultime, mais nous permettra:
Étape n ° 3: se concentrera sur:
Si ce projet réussit, une extension (en dehors de la portée de cette subvention) tenterait de faire passer le réseau du prototype simple à plus de 100 nœuds et plus de passerelles pour assurer les performances de la communication, les interférences et la protection des trajets multiples. Un autre test important sera de tester dans un environnement urbain de type haut de hauteur, qui est en dehors du cadre de sa proposition.
Les objectifs de conception de ce projet sont un réseau de capteurs très à faible coût et à faible puissance avec des stations de base stationnaires et des capteurs stationnaires. Dans une autre enquête sur le réseau de capteurs (qui ne fait pas partie de ce projet), la même technologie de base serait utilisée, mais plutôt qu'audio, les capteurs et le réseau relayeraient la télémétrie de condition (santé humaine ou d'appareil) à partir de capteurs en mouvement. Le projet enquêterait sur la géolocalisation et la localisation des capteurs en mouvement.
Le coût total du projet proposé est de 500 808 $ (à l'exclusion du partage des coûts proposé). Veuillez consulter la pièce jointe Excel, «Dense Sense Cost Model», pour une ventilation complète et une base pour les coûts.
S'il est autorisé par les diverses autorités d'acquisition disponibles, nous préférerions un contrat à prix fixe de l'entreprise avec des paiements de progrès mensuels uniformes.
En tant que nouvelle start-up, elle présenterait un risque financier d'absorber 50% des coûts proposés; Cependant, nous pouvons absorber géré 30% des coûts (ou 150 242 $), pour un total du coût proposé pour le gouvernement de 350 566 $ .
Geoff Mulligan est un chercheur de protocole IoT et Internet et le créateur du protocole 6lowpan. Il a fondé l'IPSO Alliance, a aidé à concevoir IPv6, a été le représentant américain du projet ISO Smart and Sustainable Cities et est président de la Lora Alliance. Geoff a passé plus de 10 ans en tant qu'officier de l'Air Force et a été boursier pour l'innovation présidentielle en 2013. Il a rejoint Skylight Digital LLC en tant que partenaire en 2017.
Robert L. Read, PhD , est un architecte logiciel, inventeur et auteur. Il a été boursier pour l'innovation présidentielle en 2013 et a cofondé 18F. Il est le fondateur de Public Invention, qui explore une approche radicale de la robotique. Il a occupé des postes de réalisateur dans des startups et des sociétés de logiciels de taille moyenne depuis 2001. Il a rejoint Skylight Digital LLC en tant que partenaire en 2017.
Martin Leo Smith a des diplômes en géophysique de Caltech et un doctorat dans le même domaine de l'Université de Princeton. Il a travaillé à l'Université du Colorado à Boulder, Colorado; le centre de recherche AMOCO à Tulsa, Oklahoma; et a pris sa retraite en tant que scientifique en chef de la Nouvelle-Angleterre Research au Vermont en 2008. Il est le propriétaire de BlindGoat Geophysics, sa société de conseil. Il est citoyen américain et a servi pendant plusieurs années en tant qu'officier d'ingénieur dans l'armée américaine.
Il est prévu que nous utiliserons du matériel commercial-off-the-stand (COTS) pour la plate-forme de capteur et les passerelles. Des protocoles standard ouverts seront utilisés pour assurer un réseautage ouvert et extensible. Tous les logiciels que nous développons seront publiés dans le domaine public (c'est-à-dire Creative Commons Zero Licence). L'API WebHook que nous produisons sera entièrement documentée et soutenue pour la durée de cette subvention si quelqu'un choisit de l'utiliser pendant cette subvention.
Maher, Robert C. "Caractérisation acoustique des coups de feu". Applications de traitement du signal pour la sécurité publique et la criminalistique, 2007. Safe'07. Atelier IEEE sur . IEEE, 2007.
Chacon-Rodriguez, Alfonso, et al. "Évaluation des algorithmes de détection par balle." Transactions IEEE sur les circuits et systèmes I: Papiers réguliers 58.2 (2011): 363-373.
Beutel, Kurt Gavin. "Power Utility Remote Device Communications à l'aide d'un réseau de zones à faible puissance (LPWAN) basé sur la norme LORA Communications." (2016).
Lorawan 101
Fiche technique SEMTEX SX1272
P-nucléo-lrwan1
Carte de plumes Adrafruit
TI MSP430F5529 MCU à faible puissance
Modules RF à longue portée Mutlitech
