+79268855999
(Viber, WhatsApp, Telegram)

7 российских проектов в области Интернета вещей. Датчики iot


7 российских проектов в области Интернета вещей

Первое упоминание термина «Интернет вещей» относится к 1999 году, когда ребята из Массачусетского технологического института делали доклад для компании Procter&Gamble. Они описывали идеальный склад, в котором каждый товар идентифицируется по беспроводной метке, а все узлы этой сложной системы связаны между собой и позволяют полностью исключить участие человека.

Английская аббревиатура IoT сейчас звучит повсеместно, и часто этот «ярлычок» приклеивается к вещам, не имеющим к нему прямого отношения.

Как отличить объекты из области Интернета вещей?

1. Любое такое устройство должно обладать возможностью сбора данных о том, что происходит вокруг, и идентифицировать предметы.

2. «Умное» устройство обязательно должно быть подключено к интернету или, как минимум, к локальной инфраструктуре связи, чтобы передавать информацию и получать ее от других девайсов.

3. У «умного» устройства должен присутствовать интеллект, который позволит на основе полученных данных самостоятельно или с помощью пользователя сделать какие-то выводы и принять решения.

4. Объект должен уметь реализовывать принятые решения, например, включать противопожарную систему, если срабатывают датчики дыма.

Развитие технологий уже сейчас позволяет использовать различные IoT-устройства в повседневной жизни. Разработки в этой области существуют и в России. Представляем вашему вниманию 7 российских проектов из области интернета вещей.

1. GO+

Команда: Александр Гранкин (управление, маркетинг и стратегия), Алексей Сидоренко (разработка продукта), Андрей Прокопьев (технологии и производство).

Проект, стартовавший в мае 2013 года, позволяет объединять различные устройства, работающие в формате Интернета вещей. Платформа дает пользователям возможность быстро разворачивать собственные сервисы и создавать новые на базе предоставляемых API.

GO+ стал одним из самых обсуждаемых IoT-проектов в этом году. Главная его особенность – управление абсолютно любыми устройствами, имеющими выход в интернет.

Основная задача проекта GO+ – развязать людям руки при выборе устройств и помочь расширить их функционал. К примеру, если соединить популярные сервисы по отслеживанию автомобилей и мотоциклов с современным датчиком «crash sensor», сообщающим о ДТП, сервис автоматически вызовет скорую помощь и передаст координаты места аварии. Таким образом появится возможность спасти большее количество людей: в момент аварии у многих просто нет физической возможности вызвать себе помощь, а на счету каждая секунда. Это пример взаимодействия между различными устройствами, которое можно настроить с GO+.

Кроме того, платформа может служить хорошим инструментом для бизнеса: компании получат возможность создавать собственные клиентские сервисы для управления устройствами.

Разработчики платформы определили три сегмента своей целевой аудитории: это М2М сервис-провайдеры, производители устройств и частные потребители.

GO+ состоит в партнерских отношениях с корпорацией Intel.

По теме: Intel открыла Лабораторию Интернета вещей в России

Главные члены команды: Сергей Колюбин (основатель и CEO), Илья Григорьев (директор по развитию). 

Это технологический стартап, который разрабатывает мобильного робота с развитой системой навигации для мониторинга квартир, загородных домов и служебных помещений. Проект появился в середине 2012 года и является портфельной компанией венчурного фонда iDealMachine. В 2013 году проект получил статус резидента, а в 2014 году – грант Фонда Сколково как победитель первого Russian Robotics Challenge.

Сейчас на рынке представлено множество решений для «умного дома», которые позволяют следить за безопасностью помещения с помощью специальных беспроводных датчиков (движения, задымленности и т.п.). Но эти датчики должны быть установлены в каждую комнату для полноценного покрытия квартиры, и зачастую для работы с устройствами разных вендоров требуется устанавливать отдельное ПО. При этом нет возможности проверить, что на самом деле случилось, потому что датчики работают по протоколам, которые не позволяют передавать видео. А если и есть универсальные устройства, то они, как правило, стоят дорого: один такой девайс для одной комнаты обойдется минимум в $200.

Команда не просто делает робота, а интегрирует его систему управления с системой «умного дома». На роботе стоят датчики температуры, влажности и дыма, есть даже датчик протечек воды. Этот набор может меняться по желанию клиента. Робот самостоятельно объезжает помещение и составляет его план-карту. Карта информативная: на ней показываются значения температуры, уровня влажности, шума и загрязненности.

У робота есть несколько режимов функционирования, и он адаптируется к предпочтениям своих хозяев. Робот может использоваться независимо, или являться интеллектуальным хабом для других устройств «умного дома» – датчиков, розеток, клапанов, ламп, жалюзи. При этом через мобильное приложение можно будет управлять всей системой.

Девайс уже может взаимодействовать с устройствами, которые поддерживают беспроводной стандарт z-Wave (наиболее популярный сейчас). В планах – расширение до стандартов BLE и ZigBee, а также работа с девайсами, имеющими прямой выход в интернет – как это делают термостаты Nest или светильники Philips Hue.

Особое внимание в проекте уделяется дизайну и сценариям «общения» с человеком, – голосовому управлению, распознаванию лиц и жестов.

X-turion

Команда: Евгений Помазов (сооснователь и генеральный директор), Александр Шарин (сооснователь, технический директор), Сергей Серов (сооснователь, R&D).

Virt2real – это платформа для создания интернет-вещей с удаленным управлением и видеонаблюдением через Wi-Fi, 3G/4G или кабельный интернет.

Отличительные особенности платы – не только крохотные размеры, но и простота подключения любых внешних устройств и удобная работа с видео. Полноценная операционная система дает широкие возможности для создания устройств с искусственным интеллектом.

Как это работает? Например, если взять простую радиоуправляемую машинку и установить на нее плату с видеокамерой, можно получить готовое устройство, управляемое с КПК или ноутбука через интернет, а потом подключиться с работы и посмотреть, как дела дома. 

Или вариант для любителей острых ощущений. Можно поставить такую камеру на коптер, добавить Yota – и получится управляемый через интернет вертолет. Нужна видео-няня для наблюдения за ребенком? Просто убираем устройство в удобный корпус – и готово.

Команда: Дмитрий Жеребков (автор идеи), Валерий Карев (разработчик аппаратной части), Александр Никитин (программист), Алексей Андреев (специалист по производству), Анастасия Тараканова и Олег Артамонов (маркетинг).

Black Swift – один из свежих проектов, который удешевляет существующие Wi-Fi-технологии. Это миниатюрный модуль размером с монету, который встраивается в компьютер. Black Swift обладает мощным процессором, интерфейсами Wi-Fi и USB, а также поддержкой ОС OpenWRT.

Работа Black Swift направлена на взаимодействие с бытовой техникой и создание «умного дома». Девайс прост в использовании, он не требует специальной платы, нужно только подключить к нему источник питания +5 В.

Автор: Сергей Виноградов.

Jalousier – новое решение для поддержания комфортного уровня освещения и температуры в доме. Устройство автоматически регулирует положение жалюзи в зависимости от освещенности внутри помещения и вне его, а также от времени суток, погоды и представления владельца об уровне комфорта. Jalousier сокращает время, уходящее на ручную регулировку, а также убирает необходимость искусственного освещения и отопления или охлаждения дома.

Jalousier настраивается и контролируется через бесплатное приложение для iPhone и Android. Есть опции управления жестами, удаленный доступ и, например, управление группами жалюзи. Благодаря встроенным технологиям Wi-Fi и ZigBee, Jalousier легко интегрируется в уже существующую интеллектуальную систему управления домом.

Кампания проекта на Indiegogo.com уже набирает поклонников, готовых вложиться не только средствами, но и идеями для дальнейшей разработки.

Команда: СEO проекта – Федор Анциферов. CTO – Виктор Колобов.

Command Spot – сервис для активных пользователей интернета, который позволяет управлять подключенными устройствами из любой точки планеты.

В 2011-2012 годах один из основателей проекта, Федор Анциферов, работал директором по развитию компании в сфере производства и эксплуатации вендинговых автоматов, контролируемых через интернет. В таких автоматах можно удаленно поменять цены, отслеживать товарные остатки и выручку, а можно загрузить на них новые рекламные сообщения и, наконец, включить или выключить весь автомат.

Еще во время вывода на рынок новой линейки вендинговых автоматов будущие сооснователи начали обсуждать идею построения платформы по удаленному управлению подключенными устройствами для дома и офиса.

Сервис уже запущен в направлении B2C и умеет работать с «умной розеткой». В перспективе с Command Spot можно будет использовать различные управляющие контроллеры, в том числе для «умного города»: основатели рассматривают варианты работы с освещением, электронными устройствами на парковке, сигнализациями. Чтобы воспользоваться услугами системы, необходимо зарегистрироваться на сайте, выбрать устройство и приобрести его в интернет-магазине. После этого остается подключить девайс и настроить панель управления. 

Команда:

Владимир Еремеев – основатель и управляющий партнер. Андрей Юдников – основатель и управляющий партнер.

.

Ivideon – облачный сервис для видеонаблюдения через интернет. Проект позволяет подключить камеру и удаленно наблюдать за картинкой с компьютера, ноутбука, планшета или телефона. Компания располагает сетью дата-центров по всему миру, а всего платформой пользуется более миллиона человек. Программное обеспечение Ivideon поддерживается на iOS, Android, Windows, Mac Os и Linux. Кроме того, живое видео можно вставить на сайт, в блог или сохранить в архиве в самом облаке, а данные передаются в зашифрованном виде.

По теме: Российский стартап стал поставщиком платформы для камер Philips и Samsung

Команда: Александр Нескин, Андрей Клен (дизайн-директор), Ярослав Ажнюк (развитие бизнеса и маркетинг).

Отдельно от «российского» списка выделим Petcube – проект родом из Украины. Устройство сделано для того, чтобы можно было играть со своим домашним животным, находясь где-то далеко. В него встроена видеокамера и управляемый лазерный луч.

Petcube дает возможность в любой момент увидеть своего питомца, поиграть с ним и поделиться своим опытом с другими людьми. Девайс подключается к беспроводной домашней сети. Чтобы понять, есть ли рядом животное, разработчики оснастили Petcube датчиком движения. Если вы видите, что за короткое время питомец подходил к устройству несколько раз, значит, ему хочется поиграть или пообщаться с хозяином.

Для того, чтобы удаленно управлять девайсом, необходимо установить специальное приложение Petcube, которое распространяется в комплекте с устройством.

Petcube

Фото: Shutterstock.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

rb.ru

система контроля воды в Китае

IoT в теории. Повышение эффективности сложных технологических систем

Уже сегодня на вооружении промышленных предприятий появился новый инструмент - IoT (да, речь об Интернете вещей) для решения отраслевых проблем. Умные решения IoT обеспечивают подключение устройств ко всемирной паутине, возможность сбора и анализа данных, передачу полезной аналитической информации. Стоит ли говорить о том, что все это позволяет сократить затраты (конечно при существенном начальном вложении), повысить эффективность работы предприятий и увеличить их прибыль. Ниже лишь малый список того, в каких сферах и для чего может быть использована технология Интернета вещей:

Новая эра автономного вождения

IoT устройства позволят реализовать полностью автономное вождение. Благодаря этому дороги станут менее загруженными и более безопасными. Современный автомобиль буквально напичкан всевозможными датчиками и сенсорами: распознавание голоса, индикаторы на лобовом стекле и системы автоматической парковки - это лишь малая часть того, что нас ждет в будущем. Автомобили Tesla – явное тому подтверждение.  

Трансформация энергетики

Примененные в энергетике IoT-устройства смогут обмениваться информацией в режиме реального времени, тем самым увеличивая эффективное распределение энергоресурсов, а сами электросети станут более безопасными.

Умные здания и умные дома

Распознавание голоса и система распознавания людей перед входной дверью – это лишь малая часть того, на что будут способны интеллектуальные системы домов будущего. Тенденция ведет к тому, что буквально каждое устройства в доме будет подключено к облачным сервисам в сети, с возможностью удаленного управления.  

IoT в розничной торговле

Интернет вещей предлагает безграничные возможности даже для сферы розничной торговли: интеллектуальная CRM-система, повышение эффективности цепочки поставок, развитие новых услуг, создание новых возможностей для покупателей. Возможно, что через несколько лет мы сможем пополнять запасы холодильника буквально со своего смартфона. 

IoT в действии – практическая реализация

Ну а пока весь мир мечтает о том, когда же наступит золотой век ничего неделанья, и искусственный интеллект возьмет на себя заботу о нашем комфорте, в Китае решили перейти от теории к практике. Они установили вдоль водоканала длиной почти в 1.5 тысячи километров более 100 000 IoT сенсоров, отслеживающих уровень воды, всевозможные повреждения водоканала, загрязнение и многие другие не менее важные показатели его состояния. В Китае развернули поистине беспрецедентный проект по перенаправлению воды из дождливой южной части страны в засушливую и выжженную северную часть. Всего в проекте предусмотрено три искусственных водоканала длиной более 1000 км каждый:

Водоканал соединяет водохранилище Danjiangkou с Пекином и Тяньжином. За последний год сенсоры сканировали канал на наличие структурных повреждений, отслеживая качество воды и скорость потока, а также наблюдали и предупреждали о вторжении злоумышленников. То, что удастся узнать, эксплуатируя данную сеть, можно будет применить и к другим крупным инфраструктурным проектам. Сейчас в планах подключить к сети Восточный и Западные маршруты систем водоснабжения:

Работа над проектом началась в 2012 году, исследователи более двух недель провели, путешествуя по каналу, оценивая его потребности. В этой и подобных системах под контролем находится довольно большое количество факторов, например, нужно контролировать утечку воды из канала, также нужно периодически проверять качество воды, чтобы никакие загрязняющие вещества или токсины не попали в городскую питьевую воду. В некоторых районах нужно было установить забор, чтобы местные жители не ловили рыбу или не плавали в этой воде, что создало дополнительные требования к безопасности.

Все перечисленные задачи можно было разбить на три широкие категории: инфраструктура, вода и безопасность. После этого было выделено 130 различных типов датчиков, подключенных к системе.  Инфраструктурные датчики измеряют напряжение, деформацию, вибрацию, смещение, давление на землю и просачивание воды. Последние были встроены в грунт рядом с каналом:

На фото выше изображены типы датчиков, сенсоров и других устройств: видеокамеры (слева), датчики обнаружения вторжений (вверху справа) и датчики уровня воды (внизу справа). Видеокамеры были установлены через каждые 500 метров. С таким большим количеством устройств возникла проблема отправки данных после их сбора. Дело в том, что далеко не все участки водоканала имеют подключение к Интернету. В некоторых районах была возможность подключения к оптоволокну, но большая часть маршрута проходит через удаленные районы даже без услуг сотовой связи. В качестве решения этой проблемы пришлось устанавливать промежуточные узлы связи для непрерывного получения данных от локальных датчиков. Данные передаются на узел от локальных датчиков по любому доступному каналу – оптике, Ethernet, 4G, Wi-Fi или ZigBee. Получая данные, узел может узнать о доступности соединения с облаком, а в случае возможности установления соединения данные будут переданы по доступному каналу, в противном случае будет осуществляться поиск альтернативного пути передачи. Вид одного из таких промежуточных узлов изображен на рисунке ниже:

Это один из 47 региональных филиалов в Yishui North, провинция Хэбэй. Узел периодически передает данные в облачные сервисы. При нормальных обстоятельствах передачи происходят с интервалом в пять минут, тридцать минут или один раз в день, в зависимости от местоположения и состояния водных ресурсов в этом районе. Если произойдет какая-то неисправность или возникнет какая-либо опасность, например, землетрясение или опасность химического заражения воды, данные будут отправляться в облако непрерывно. Отсюда данные пересылаются на любой из пяти административных серверов в провинциальных городах между водохранилищем и Пекином, чтобы в конечном итоге добраться до главного серверного центра.

Для системы контроля была разработана веб-платформа и интерфейс, которые позволяют людям, работающим на станциях, считывать данные и реагировать на любые оповещения через веб-сайт, что позволяет центральной команде управления в Пекине всегда получать актуальные данные о работе на удаленных объектах и принимать решения в режиме реального времени. Сеть построили изолированной от Всемирной паутины, чтобы было меньше шансов допустить утечку информации.

Это хороший пример использования IoT для инфраструктуры. На сегодняшний день сложнее всего контролю поддается участок с большим 4-километровым туннелем диаметром около 7 метров, который проходит под Yellow River. Разработчики подумывают о создании подводных роботов, которые смогли бы более эффективно контролировать и исследовать туннель. Также они работают над тем, чтобы найти технологии IoT более широкое применение в продуктах и услугах. Например, команда уже разрабатывает сеть для мониторинга целостности стеклянных фасадов небоскребов. Если стеклянная панель получит повреждение, сеть IoT определит это, и предупредит оператора по обслуживанию. Система сможет сообщить не только место, но и точный размер и форму поврежденной панели, поэтому оператор сможет сразу оформить заявку на ее замену, не покидая рабочего места. Таким образом, в нашей жизни появляется все больше и больше датчиков, и все больше и больше методов, чтобы сделать нашу среду обитания умнее и надежнее.

nag.ru

Виды датчиков для смарт-дома | IOT conference

Умный дом – это не только крутой особняк в Кремниевой долине, как думают многие. Сделать свой дом по-настоящему умным можно любому желающему – позволяли бы это финансовые средства.

Смарт-технологии в жилых помещениях нужны, прежде всего, для обеспечения безопасности. Мы расскажем вам о наиболее нужных устройствах, которые могут уберечь ваш дом от непредвиденных ситуаций.

Регуляторы подачи тока в розетки

Если вы страдаете от вечного вопроса, выключили ли вы утюг, то дистанционный контроль розеток – это то, что вам необходимо. Возвращаться домой, просить соседей посмотреть, все ли в порядке, уже не нужно. Через свой смартфон вы можете отключить подачу тока в нужную розетку.

Пожарная сигнализация

Система стандартной пожарной сигнализации – это дело затратное и сложное. А вот установка датчика дыма – проще. Такое устройство крепится к потолку и постоянно работает на протяжении года. Девайс чувствителен, потому реагирует только на пожар, а не на пригоревшие котлеты, например.

Датчики протечки воды

Еще один страх любой хозяйки – затопить соседей. Даже если вы закрыли все краны, может прорваться труба. С помощью датчиков протечки воды вы получите уведомление на мобильный телефон о случившейся с системой водопровода неприятности у себя дома.

Датчики открытия или закрытия

Если вы проспали и очень быстро собирались, то по дороге на работу, вероятно, вас будет терзать вопрос и про розетки, и про краны, и про то, закрыли ли вы дверь. Чтобы быть уверенным в том, что все надежно закрыто, можно поставить на двери специальные магнитные датчики. По запросу вы сможете получать уведомления о том, закрыта или открыта определенная дверь. То же самое можно сделать и с окнами.

 

Подписывайтесь на новости Интернет Вещей 2017 в Facebook и VK!

iotconf.ru

подключение Intel NUC и Genuino 101 к IoT-платформе IBM Watson / Блог компании Intel / Хабр

Наш сегодняшний рассказ посвящён использованию компактного компьютера Intel Next Unit Computing (NUC) для подключения к IoT-платформе IBM Watson датчиков, присоединённых к плате Genuino 101. Из этого материала вы узнаете о том, как, в реальном времени, считывать сведения с датчиков, подключённых к Genuino 101, тут же просматривать их на NUC и отправлять в облако IBM Watson. Там данные можно хранить, обрабатывать, визуализировать. Для того, чтобы всё это сделать, используется Node-RED, установленный на NUC. Графический интерфейс Node-RED позволяет создавать блок-схемы, реализующие функции ввода, обработки и вывода данных, то есть, всё то, что лежит в основе IoT-приложений.

Для того, чтобы опробовать всё то, о чём пойдёт речь, на практике, вам понадобится следующее:

  • Компьютер Intel NUC, подключённый к интернету. В нашем проекте он выполняет роль IoT-шлюза.
  • Плата Genuino 101, связанная с NUC по USB.
  • Базовая плата расширения Seed Studio Grove, подключённая к Genuino 101 и переведённая в режим 3V3 VCC.
  • Датчики Grove, подключённые к базовой плате: датчик освещённости, присоединённый к разъёму A1, датчик угла поворота на разъёме A2, кнопка (разъём D4), зелёный светодиод (D5), зуммер (D6) и реле (D7).
Подробности о подключении шлюзов Intel для интернета вещей к облаку IBM Watson можно посмотреть здесь, о работе с IoT Developer Kit читайте здесь.

Чтение показателей датчиков и вывод данных в Intel IoT Gateway Developer Hub

Подключитесь к Intel IoT Gateway Developer Hub, введя в браузере IP-адрес NUС. При запросе имени и пароля используйте и для того и для другого gwuser. После подключения будет показана основная информация о NUC, в частности – номер модели, версия, Ethernet-адрес и сведения о сети.

Щёлкните по значку Sensors, затем – по Manage Sensors для того, чтобы открыть окно Node-RED. Здесь, по умолчанию, будет лист Sheet 1, на котором размещена стандартная блок-схема для датчиков RH-USB. В этом проекте, однако, такие датчики не используются, поэтому на данном шаге нужно выделить всю блок-схему и удалить её. Теперь перед нами чистый лист, на котором мы и будем работать.

В левой части интерфейса Node-RED находится набор узлов. Это – функциональные блоки для создания Node-RED-приложений в NUC. В нашем случае понадобятся узлы, показанные ниже.

Узлы, использованные в примере

Эти узлы надо перетащить в рабочую область и разместить так, как показано на рисунке ниже. Некоторые узлы используются по несколько раз. Узлы соединяют с помощью мыши. Обратите внимание на то, что узел Watson IoT понадобится нам позже, в текущую версию блок-схемы Node-RED он пока не включён.Размещение узлов в рабочей области Node-RED

Узлы, которые только что разместили в рабочей области, нуждаются в дополнительной настройке, иначе работать наш проект не будет. Для настройки узла надо сделать по нему двойной щелчок. А когда откроется панель параметров, внести необходимые изменения в конфигурацию.

В таблице ниже показаны настройки, которые требуются для узлов. В некоторых случаях поле Name остаётся пустым (в таком случае используется стандартное имя узла). Номера выводов соответствуют тем разъёмам базовой платы, к которому подключён соответствующий датчик или актуатор.

Узлы и их настройки

Узел блок-схемыПараметры
  • Platform: Firmata
  • Pin: D4
  • Interval (ms): 1000
Grove Light
  • Platform: Firmata
  • Pin: A1
  • Unit: Raw Value
  • Interval (ms): 1000
Grove Rotary (датчик угла поворота)
  • Platform: Firmata
  • Pin: A2
  • Unit: Absolute Raw
  • Interval (ms): 1000
Grove LED
  • Platform: Firmata
  • Pin: D5
  • Mode: Output
Grove Relay (верхний элемент)
  • Platform: Firmata
  • Pin: D7
Grove Relay (нижний элемент)
  • Name: Grove Buzzer
  • Platform: Firmata
  • Pin: D6 (с помощью этого узла можно управлять зуммером)
chart tag connected to Grove
  • Title: Button
  • Type: Status Text
chart tag connected to Grove
  • Title: Light
  • Type: Gauge
  • Units: RAW
chart tag connected to Grove
  • Title: Rotary
  • Type: Gauge
  • Units: RAW
mqtt
  • Server: localhost:1883
  • Topic: /sensors
  • Name: Charts
После выполнения настроек следует всё проверить, взглянуть, надёжно ли подключены датчики. Теперь можно нажать на кнопку Deploy, она отвечает за развёртывание приложения на NUC и его запуск. Если приложение нормально заработает, в верхней части окна Intel IoT Gateway Developer Hub можно будет увидеть сведения, которые поступают с датчиков в режиме реального времени. Это – показания датчика угла поворота (Rotary), датчика освещённости (Light), а также – данные с кнопки (Button).Приложение, созданное в Node-RED, запущено на NUC и выводит данные в окна Intel IoT Gateway Developer Hub

Если повернуть рычаг датчика угла поворота или прикрыть датчик освещённости – показатели в соответствующих полях должны поменяться. Если нажать на кнопку, загорится светодиод, включится зуммер, будет подано питание на реле.

Отправка данных в облако и служба Quickstart

Теперь пришло время добавить в наше приложение узел для облачной IoT-платформы IBM Watson. С его помощью можно будет отправлять данные в службу Quickstart. Quickstart позволяет подключаться к Watson очень быстро и с минимальными потерями времени на настройки. Часто эту службу используют на начальных этапах разработки новых IoT-приложений.

Дополните блок-схему в редакторе Node-RED выходным узлом Watson IoT. Когда узел окажется в рабочей области, его имя поменяется на IBM IoT Device. Проведите соединительную линию от выхода узла Grove Rotary ко входу нового узла. Выполните двойной щелчок по этому узлу и настройте его параметры так, как показано ниже. Не забудьте об имени узла (поле Name) – введите в него Watson IoT Quickstart. Идентификатор (Id) Quickstart генерируется автоматически, менять его не нужно.

Настройка параметров для узла IBM IoT Device

После внесения изменений в параметры узла нажмите на кнопку OK, а затем – на кнопку Deploy. Программа, уже установленная на NUC, будет обновлена. В этот момент показатели датчика угла поворота Grove начнут, один раз в секунду, поступать в Quickstart. Для того, чтобы эти данные просмотреть в Quickstart, нужно, в рабочей области Node-RED, выполнить двойной щелчок по узлу Watson IoT Quickstart, после чего – щёлкнуть по кнопке со ссылкой на Quickstart (она отмечена цифрой «1» на рисунке выше и расположена правее поля Quickstart id). Если это сделать, в браузере откроется страница Quickstart, а на ней, в реальном времени, будет выводиться график показателей датчика угла поворота. Если покрутить ручку датчика, график, соответственно, будет меняться.

Показатели датчика выводятся в Quickstart

Каждая новая порция показателей, полученных с датчика, подключённого к плате Genuino 101 и переданная в облако Watson с помощью NUC, выводится в нижней части экрана вместе со сведениями о времени получения данных. Эти данные должны соответствовать тем, которые можно наблюдать локально, в Intel IoT Gateway Developer Hub. Для того, чтобы проверить, правильно ли передаются эти данные, можно сравнить то, что видно в Quickstart, с тем, что выводится в Developer Hub.

Что дальше?

Основываясь на примере, который мы здесь рассмотрели, можно создавать сложные приложения, предусматривающие использование датчиков, подключённых к плате Genuino 101 и компьютер NUC в качестве инструмента для организации работы с облачной IoT-платформой IBM Watson. Если вы сделали всё, о чём мы тут рассказали, то сейчас вам, наверняка, захочется вывести в Quickstart показания ещё нескольких датчиков, проверить, корректно ли эти сведения передаются в облако.

Наверняка, у вас уже появилась идея собственного приложения для интернета вещей, использующего всё то, о чём мы тут рассказали. Поэтому сейчас самое время зарегистрироваться в IBM Watson и приступить к работе. Удачи!

habr.com

Встроенные датчики Интернета вещей

Датчики, актюаторы и метки радиочастотной идентификации (RFID) окружают нас в последние несколько десятилетий. Они позволяют проводить идентификацию вещей и отслеживать их использование, позволяют управлять машинами, складами и магазинами. Крошечные датчики распиханы повсюду, включая автомобили, шоссе, мобильные телефоны, одежду, кредитные карты, рабочее оборудование, игровые автоматы.

Теперь все готово к тому, чтобы объявить следующую технологическую фазу: Интернет Вещей (Internet of Things), сеть объектов, которую сделали возможным Интернет, Wi-Fi, таблетки, смартфоны. Современные мобильные устройства снабжены оборудованием, напичканным датчиками, включая акселерометры, гироскопы и микрофоны, не говоря уже о компасах, приёмники GPS и камеры: все они так или иначе подключены к Интернету.

Интернет вещей давно стал реальностью в таких приложениях, как управление домашней электроникой из офиса, поиск свободных мест на автопарковках, проверка уровня угарного газа, контроль зерновых культур. Потенциал IoT будет раскрыт полностью, когда маленькие сети станут одной сетью из продуктов, систем и машин, выйдя за пределы земного шара.

ТРИЛЛИОН И БОЛЕЕ

В 2012 году примерно 3,7 миллионов вещей были связаны с Интернетом через датчики, согласно сообщению, выпущенному на Триллионном сенсорном саммите http://www.tsensorssummit.org/, проведенном в прошлом октябре в Стэнфордском университете и собравшем представителей более чем 100 организаций из 14 стран. Цель встречи состояла в том, чтобы обсудить приложения датчиков, которые выйдут на рынок в ближайшее десятилетие. Результатом было потрясающее предсказание: число связанных машин и устройств будет расти до триллиона к 2022 г.

Ожидается, что IoT затронет работу фирм, включая появление новых доходов от существующих продуктов и появление новых процессов. «Экономист» опросил более чем 770 фирм в мире и обнаружил, что 75 процентов из них уже исследуют IoT, а 95 процентов ожидают использовать приложения IoT к 2016 г. Журнал опубликовал свои результаты в июне как часть отчета об Интернете вещей.

Успех IoT, столь же умный, как современные датчики, зависит от ещё более умной их установки, например, на их собственные IP адреса. Таким образом, они могут быть идентифицированы вместе с их местоположением, как говорит старший член IEEE Чонганг Ванг, главный редактор нового журнала IEEE «Интернет вещей» http://iot-journal.weebly.com/. Научные интересы Ванг включают связь машина-машина и развитие архитектуры, протоколов, приложений и других технологий, предоставляющих возможности для IoT.

«У сегодняшних датчиков вообще ограниченный ресурс, включая ограниченную вычислительную ёмкость и хранение, короткий срок службы аккумулятора и неспособность связываться друг с другом», - говорит он. Он указывает на области, где IEEE может взять на себя инициативу в том, чтобы сделать IoT реальностью, включая стандарты, образование и продвижение его преимуществ в бизнес и общество.

ПОЧЕМУ ТЕПЕРЬ?

Интерес к IoT возрос по нескольким причинам. Интернет-протокол версии 6, введенный в 2012 г., расширил число уникальных Интернет-адресов, позволяя соединить триллионы физических объектов с сетью. Появился смысл в росте облачных вычислений, что поможет сохранить море данных, продуцируемых датчиками, вместе с новыми аналитическими инструментами и высокоэффективными компьютерами, чтобы все это имело смысл.

Добавьте к этому падение стоимости датчиков, которые обращаются с RFID и микроэлектромеханическими системами (MEMS). Согласно сообщению «Экономиста», стоимость RFID-меток упала на 40 процентов за прошлые два года; они теперь стоят всего 10 американских центов каждый. Тем временем стоимость MEMS, таких как акселерометры, гироскопы и датчики давления упала почти на 90 процентов за прошлые пять лет. И маршрутизатор Wi-Fi, необходимый, чтобы соединить индивидуальные устройства с Интернетом и обменяться информацией, может стоить приблизительно 10 $, что ниже примерно 200 $ несколько лет назад. Наконец, мобильные устройства могут теперь общаться друг с другом так же как с их владельцами.

Но пока еще есть определённые недостатки, IoT не будет достигать его полного потенциала, согласно Ванг. Он обращается к словечку «умный» при определении IoT. Как он говорит, Интернет вещей должен быть:

Масштабируемый и робастный, предоставляющий таможенную информацию в соответствующих периодах и в подходящих формах данных, как это требуется для различных приложений и услуг.

Проверенный и легко управляемый. Если программное обеспечение на отдаленных датчиках должно быть обновлено, датчики должно быть поддающимся обнаружению независимо от того, где они. Это требует эффективного подхода к управлению.

Приспосабливаемый к изменяемым условиям работы датчиков или окружению, способный автоматически соединяться с другими датчиками.

Надёжный. Данные, загружаемые по радиоканалу в облако, должны быть надежно переданы и учтены.

Заслуживающий доверия. Необходим механизм, гарантирующий, что данными не манипулируют в процессе передачи, и который гарантирует, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к уязвимым данным, таким как медицинская информация.

Большим сдерживающим препятствием является незрелость стандартов промышленности. Это абсолютно верно, не смотря на то, что Ассоциация стандартов IEEE уже выпустила почти 80 стандартов, применимых к IoT, а более чем 40 находятся в разработке. IEEE-SA провел семинар и и вебинар в прошлом году по продвижению своих стандартов. Еще больше встреч намечается в этом году.

«Мы нуждаемся в стандартах, чтобы различные датчики могли общаться друг с другом более легко», – говорит Ванг, - «и в открытой архитектуре, которая может позволить приспособиться к различным приложениям".

ТРЕБУЕТСЯ ПОМОЩЬ

Фирмы обращают внимание на нехватку навыков и знаний служащих как препятствие номер 1 в использовании IoT, согласно сообщению «Экономиста». «Компании, двигающиеся от исследования до перспективного проектирования нуждаются в служащих, которые понимают технологию, лежащую в основе IoT, такой как беспроводные системы, сети и датчики», – говорится в сообщении. «Кто как ни члены IEEE лучше всего осведомлены в потребностях IoT?» – спрашивает Ванг. IEEE только сделал свой вебсайт по IoT, проводит конференции и вебинары, выпускает публикации.

«Как только компании начнут развивать продукты IoT, потребители и бизнес-лидеры должны будут говорить на понятном всем им языке», – говорит Ванг. – «Для нетехнических людей, чтобы принять IoT, технология должна быть простой, а пользовательские интерфейсы дружественны. Но мы также должны обучить людей преимуществам Интернета вещей и обратиться к их заботам о частной жизни и безопасности. Люди должны почувствовать и принять IoT в большей степени, если он будет широко развёрнут».

Это отсюда

ieee.tpu.ru

Представлены беспроводные датчики мониторинга среды для серверов и IoT

Американский производитель специального серверного оборудования — компания Geist — представил беспроводные датчики «двойного назначения» для мониторинга состояния окружающей среды. Оригинальное оборудование Geist рассчитано на установку в серверные стойки и залы ЦОД. В данном случае беспроводное подключение открывает перед комплектами компании возможность перехода в категорию вещей с подключением к Интернету. Например, для мониторинга в реальном режиме времени температуры и влажности в строениях.

Новые беспроводные датчики компании передают данные о температуре или влажности с интервалом 10–20 секунд. От одной батарейки каждый датчик может работать от 5 до 12 лет по принципу «поставил и забыл». Дальность приёма для модуля Watchdog Wi составляет 1000 футов или 304 метра. Для расширения дальности ещё на 304 метра можно воспользоваться опциональным повторителем. Каждый модуль Watchdog Wi способен обслужить до 400 датчиков. Автономные датчики работают на частоте 900 МГц. Это сертифицированные FCC частоты.

Модуль Watchdog Wi (Geist)

Собранные модулем Watchdog Wi данные с датчиков можно просмотреть через WEB-интерфейс с помощью браузера на ПК или на мобильном устройстве. Встроенный в модуль Watchdog Wi шлюз через открытый протокол может также разделять информацию с программным обеспечением DCIM (data center infrastructure management) третьих компаний. Размещение беспроводных датчиков мониторинга состояния окружающей среды намного проще и менее затратное по ресурсам, чем в случае проводных подключений. В данном случае специфическое решение становится актуальным в свете интереса к платформам IoT, включая «умные» здания и другую городскую инфраструктуру.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

3dnews.ru

Исследование методологий проектирования для датчиков IoT следующего поколения

Рафаэль Мена (Rafael Mena)

Парадигма «больших данных» берёт начало из всё более насыщенного коммуникациями мира вследствие увеличения числа общественных средств передачи информации и деловых операций. Всплеск «Интернета вещей» (IoT) будет продолжать напрягать ресурсы Интернета конвергенцией сетей беспроводных датчиков, порождающих громадные объёмы данных. Предсказывают, что к 2020 году к Интернету будет подключено 20 миллиардов устройств, а каждый из нас будет иметь в среднем по 6,58 подключённого устройства.

Ожидается, что комплект датчиков будет все в большей степени контролировать систему IoT в режиме реального времени. Это справедливо для решений сетей датчиков IoT, контролирующих части человеческого организма, решения для охраны и обеспечения безопасности, промышленные решения автоматизации заводов и технологических процессов, а также решения автоматизации зданий, — и это только некоторые из них. Всё это и порождает новую парадигму, связанную с данными, собираемыми подключёнными устройствами, что мы и называем «восприятием больших данных».

Восприятие больших данных влечёт за собой переосмысление способа обращения с этими данными. Концепция периферийных вычислений пытается решить эти проблемы путём обработки данных в той точке, где подключённое устройство загружает данные в сеть. Это позволило бы не рассматривать систему в целом, где вдобавок к минимизации объёма данных в сети нужно минимизировать общее энергопотребление сети беспроводных датчиков, чтобы поддерживать приемлемый срок службы батареи. Например, в промышленных решениях IoT ожидается, что типовой срок службы батареи подключённого устройства составит 10 лет. Требование того, чтобы подключённое устройство направляло поток данных в сеть в режиме реального времени, перегружает ресурсы конечного узла, что сокращает срок службы батареи этого устройства.

Более эффективным подходом была бы обработка данных в точке их сбора. Здесь датчик IoT должен будет действовать автономно от шлюза, инициировать сбор данных по статистически значимым событиям, работать с минимальным потреблением энергии, применять эффективные средства извлечения данных и инициировать передачу данных только в предположительно статистически значимых случаях. Сведение к минимуму передач данных в шлюз сокращает объем требуемых сетью ресурсов и приводит к наиболее эффективному решению. В данной статье мы рассматриваем решение по датчикам IoT в целом и обсуждаем методологии проектирования, которые отвечают требованиям системы и её составных частей, что позволяет подключённому устройству работать автономно с наименьшим потреблением энергии с целью мониторинга проверяемого объекта в режиме реального времени.

Эффективность потребления энергии подключённым устройством

Начнём с анализа эффективности использования энергии типовым подключённым устройством, используемым для промышленного применения. Устройство беспроводным способом отслеживает расход жидкости в некоем типовом контроллере производственного процесса. Показанная на рисунке 1 блок-схема состоит из микроконтроллера небольшой мощности для обработки данных и управления ресурсами, радиочастотного приёмопередатчика, регистратора данных, измерительного модуля и ЖК-дисплея.

Рисунок 1. Блок-схема промышленного расходомера

С использованием модели потребления энергии подсистемой, суммарная потребляемая подключённым устройством энергия задаётся уравнением:

где EMCU total представляет собой полную энергию, потребляемую микроконтроллером в режимах активности и сна, Esensor представляет собой энергию, потребляемую во время измерения, а ELCD — это энергия, потребляемая ЖК-дисплеем. Общее потребление энергии во время обмена данными по радио является суммой энергии, требуемой во время передачи (Et), энергии, требуемой для получения данных от шлюза или соседних узлов (Er), энергии переключения, исходящей от состояний простоя и активности (Eswitch), энергии прослушивания и энергии, требуемой для разрешения конфликтов во время передачи (Elisten). Уровни MAC (управление доступом к среде) и PHY (протокол физического уровня) стандарта IEEE 802.15.4требуют стандартной процедуры CSMA (множественный доступ с контролем несущей, МДКН) для разрешения конфликтов. Для этого анализа мы рассматриваем потребление только радиочастотной энергии, связанной с уровнями MAC и PHY, и не учитываем дополнительные непроизводительные затраты, исходящие от верхних уровней протокола радиосвязи модели OSI. Кроме того, мы не учитываем сигнальные события, вызываемые на MAC-уровне.

Энергия передачи требуется для передачи по радио пакета данных вместе с соответствующей служебной (управляющей) информацией. Служебная информация обеспечивает надлежащее квитирование между передающим и получающим объектами. В этом случае мы считаем, что служебные данные составляют 16 байт. Потребление энергии при передаче выражается как

где Psent — число отправленных пакетов, Plength — длина пакета в байтах, It — потребление тока для радио во время передачи, TB — время передачи 1 байта данных, а V — рабочее напряжение системы. Значения EMCU total, Esensor, Elisten, Et, Er , Esleep, ELCD определяются потреблением тока для каждого соответствующего модуля и количеством времени, потраченного на каждую операцию. Значение Eswitch определяется количеством времени, которое потребовалось приёмопередатчику для перехода из состояния сна в активное состояние.

Характеристики системы при низких значениях рабочих радиочастотных циклов

Используя данную модель потребления энергии подсистемой, проведём анализ работы промышленного расходомера, показанного на рисунке 1. Типовые значения параметров для каждого из модулей показаны в таблице 1. Мы видим, что значения тока приёмопередатчика (It, Ir) на порядки больше по сравнению со значениями токов микроконтроллера (Iactive, Iidle), поэтому именно минимизация радиочастотной передачи данных приводит к эффективному решению по минимизации общей мощности. Это показано на рисунке 2, где мы рассчитываем срок службы батареи подключённого устройства как функцию от скважности радиочастотной активности.

Таблица 1. Параметры моделирования,используемые в анализе системы

Параметр Значение
It 18 мА
Ir 17 мА
Ilisten 1 мА
Isleep 0,6 мкА
TB 33,3 мкс
Trf switch 2,3 мс
TCH 1,8 мс
CK 10 с
V 3,3 В
Iactive (MCU1) 120 мкА/МГц
Iidle (MCU1) 390 нА
Iactive (MCU2) 235 мкА/МГц
Iidle (MCU2) 900 нА
tMCU switch 6 мкс

Рисунок 2. Смоделированный срок службы батареи как функция от рабочего радиочастотного цикла

Срок службы батареи рассчитывается следующим уравнением:

где Cbatt — ёмкость батареи, используемой в системе. В этом анализе мы предполагаем угольно-цинковую батарею с приблизительной ёмкостью, равной 650 мА·ч.

В том случае, когда скважность имеет более высокие значения, радиочастотный компонент системы является ведущим в общем энергопотреблении системы, при более низких значениях скважности другие компоненты системы играют более заметную роль. Это показано на рисунке 2 (выше) путём сравнения срока службы батареи МК1 (MCU1) с МК2 (MCU2). В этом случае МК1 работает при меньшем токе режима активности и сна, чем МК2, и смещается к значительному увеличению срока службы батареи системы при самых низких уровнях радиочастотной скважности. Таким образом, следует обратить особое внимание на выбор микроконтроллера с наименьшими токами активного режима и режима простоя.

Автономная работа подключённого устройства

Теперь рассмотрим случай, когда собираемые датчиком данные хранятся в энергонезависимой памяти, делая возможным независимое поведение подключённого устройства. Мы рассмотрим возможности новой технологии энергонезависимой памяти, которая значительно снижает требования к энергии, нужной для регистрации собираемых датчиком данных.

Технология энергонезависимого ферроэлектрического ОЗУ (FRAM) приводит к переосмыслению рассмотренной ранее конфигурации системы IoT вследствие использования возможностей такой памяти, её высокой ёмкости и энергетической эффективности. Эта технология позволяет локально хранить больший объем данных датчика перед их передачей в шлюз. Благодаря преимуществу агрегатирования большого количества данных, общая энергоэффективность системы дополнительно оптимизируется за счёт создания возможности для сокращения длительности радиочастотного цикла.

В то время как программирование Flash-памяти происходит благодаря механизму туннелирования, программирование ферроэлектрического ОЗУ (FRAM) основано на ферро-электрическом эффекте, который вызывает поляризацию в биполярной молекуле. Ферроэлектрический эффект возникает благодаря электрическому диполю, образуемому атомами циркония (Zr) и кислорода (O) в кристалле керамики цирконата-титаната свинца (PZT) в ячейке FRAM. Электрическое поле вызывает эффект гистерезиса поляризации, по мере того, как оно перемещает атом цинка в кристалле PZT с увеличивающейся напряжённостью поля. Это означает, что при каждой операции с такой памятью происходит значительно меньший износ ячейки, если он вообще происходит, чем при работе с flash-памятью. Кроме того, FRAM не требуется цикл предварительного стирания, и молекулы поляризуются за одну-две наносекунды, поэтому операция записи происходит примерно в 1000 раз быстрее, чем в ранее упомянутых энергонезависимых аналогах.

Скорость ферроэлектрического ОЗУ эквивалентна скорости статического ОЗУ, имеющегося во многих микроконтроллерах, и обеспечивает динамическую доступность и энергонезависимость; она обычно называется «универсальной памятью». Это означает, что она может функционировать как память данных или память программы в любой момент времени в течение своего срока службы. Это даёт разработчикам свободу создавать встроенное программное обеспечение, которое, в основном, занимается сбором и обработкой данных, а не обслуживанием специфических требований самого контроллера, связанных с его ограниченными возможностями. Никакая другая встроенная память не может похвастаться такой особенностью.

Заключение

Более низкие затраты на энергию, связанные с записью данных по технологии FRAM, позволяют использовать внутрисетевое хранение для снижения общих коммуникационных требований. В этом случае энергопотребление нужно сравнивать с потребностями в энергии, связанными с радиосвязью. Как было показано ранее, затраты на связь достаточно высоки при более высоких значениях радиочастотных циклов и забирают у системы часть срока службы батареи. Пользуясь преимуществом меньших энергетических затрат, связанных с внутрисетевым хранением и соответствующими вычислительными возможностями FRAM-технологии, можно существенно снизить потребности в энергии для обмена данными.

www.scanti.com