QuakeSense
1.0.0
Проект Quakessense представляет собой систему землетрясения с открытым исходным кодом и экологическим мониторингом, состоящей из сети с низкой мощностью и низкой стоимостью IoT, изготовленной из экологически чистых узлов датчиков, которые проводятся через систему сбора энергии и подключены к шлюзу в звездной топологии.
Проект основан на двух новых технологиях IoT, MQTT и LORA, одной из наиболее перспективных технологий с низкой широкой областью (LPWAN), которая обеспечивает хороший компромисс между покрытием, потреблением текущей нагрузки, длиной полезной нагрузки, полосой полосы пропускания и скоростью передачи данных.
Собранные данные предлагаются пользователям благодаря выделенному веб-интерфейсу, что позволяет мониторинг как сейсмических событий в реальном времени, так и параметров окружающей среды.
Основными компонентами проекта Quakesense являются: один или несколько сенсорных узлов, одноканальный шлюз Lora и облачная платформа IoT.
Каждый узел датчика состоит из следующих компонентов:
По умолчанию каждый узел датчика работает в режиме низкой мощности. В этой конфигурации MCU STM32 работает в режиме остановки (MCU останавливается, а часы выключаются, но SRAM и регистрируют содержание), модуль GPS находится в режиме всегда платеть (интеллектуальный режим сохранения мощности, который позволяет GPS -модуль адаптировать и автоматически корректировать все время в соответствии с экологическими и модульными условиями, в то время как LOR Module In Spetby режима для режима Stortby.
Когда происходит сейсмическое событие, акселерометр генерирует прерывание, связанное с событием пробуждения, и узел начинает работать в режиме запуска, что приводит к пробуждению MCU STM32 и модуль GPS в режиме полного в режиме, в то время как модуль LORA помещается в режим передачи. Событие пробуждения происходит, если хотя бы один из 3 компонентов ускорения превышает контрольный порог (50 мг для горизонтальных компонентов, 1120 мг для вертикального).
Оказавшись в режиме запуска, узел датчика начинает чтение и запись данных ускорения для вычисления продолжительности скобки, определяемой как интервал времени между первым и последним превышением порога ускорения, и 3 компонентами пикового ускорения земли (PGA), определяемые как максимальная амплитуда ускорения в абсолютном значении. Вычисленные параметры с сильным движением также являются гео-референтными благодаря модулю GPS, так что в пакет LORA добавляется широта, высота, высота, дата и временные параметры, которые наконец отправляются в шлюз.
Базовое поведение узла предвидит периодический (по умолчанию, каждые 15 минут) мониторинг параметров окружающей среды (температура, относительная влажность и давление) через датчики LPS22HB и HTS221 MEMS.
Одноканальный шлюз Lora состоит из следующих компонентов:
Ворота функционально отвечает за получение пакетов, отправляемых узлами датчиков, анализируя инкапсулированные значения и пересылав их на платформу ADAfruit IO через протокол MQTT.
Ворота также занимается целостностью пакетов: каждый раз, когда получается новый пакет, шлюз вычисляет контрольную сумму и сравнивает ее с той, которая находится в полученном сообщении. В случае несоответствия пакет отбрасывается, а сообщение об ошибке отправляется на платформу в io Adafruit.
Платформа ADAfruit IO используется для сбора, обработки и визуализации в данных окружающей среды в реальном времени и параметров сильного движения, связанных с сейсмическими событиями.
Пользовательский интерфейс (UI) состоит из панели панели, которая включает в себя некоторые виджеты, реализованные через линейные графики, датчики и другие блоки, чтобы показать значение параметров окружающей среды и временную тенденцию трех компонентов пикового ускорения земли.
Библиотеки программного обеспечения и фреймворки, используемые для реализации проекта Quakesense:
Biagio montaruli - [email protected]
Это программное обеспечение лицензировано в соответствии с условиями GNU GPLV3. Смотрите файл License.md для получения более подробной информации.
Этот проект был разработан для моего бакалавриата в Интернете вещей в Политехническом университете Бари (Poliba).
Я хочу поблагодарить моего профессора и руководителя Луиджи Альфредо Грико, а также всем исследователям и людям лаборатории телематики (@Telematics-DEV), которые помогли мне во время разработки этого проекта.
