msgbartop
Lasciate ogne speranza, voi ch’intrate
msgbarbottom

05 may 20 Nuevas pruebas de enlaces LoRa

Después de las pruebas de comunicación LoRa realizadas el pasado día 2, el 3 volví a salir en los ratos en los que hay autorización para salir de casa por el coronavirus, con el objeto de realizar una prueba que complementara a las realizadas el día anterior. Según había comentado, la primeras pruebas las realicé hacia el norte y el sureste de mi domicilio en Santiponce, ya que esas ubicaciones se encuentran relativamente libres de obstáculos propios de la orografía del terreno, pero que albergaba mis dudas sobre el alcance de los enlaces hacia el oeste, debido a que las colinas donde se ubican Itálica y la propia Santiponce se interponen en cualquier línea de visión directa. Es más, las edificaciones del propio casco urbano bloquean en gran manera las señales entre emisor y receptor. Teniendo en cuenta estos condicionantes, no quería que la primera de las pruebas se desvirtuara con este entorno tan desfavorable, por lo que opté por hacer las pruebas de alcance en otras ubicaciones.

Sin embargo, también resultaba interesante en sí probar el alcance de la señal en entornos más adversos, y en el caso particular de Santiponce, me interesaba hacer la prueba porque hacia el oeste desde mi domicilio transcurre la Vía Verde de Itálica. Esta vía verde, antiguo ferrocarril minero entre el cargadero de mineral existente en Camas y la mina de Aznalcóllar, permite circular entre campos de labranza por la campiña sevillana, por lo que es bastante interesante para hacer pruebas de dispositivos IoT en zonas rurales y agrícolas. Ante todo esto, el domingo me dispuse a hacer una nueva prueba. Además, para llegar a la vía verde, es preciso atravesar parte del casco urbano del pueblo, lo que me daba oportunidad de probar el alcance de la señal en una zona con la visión directa completamente bloqueada por edificios.

Realicé la prueba a las 8:00h del domingo, y de nuevo, los resultados fueron mucho mejores de lo esperado. En la zona urbana no llegó a perderse la señal en ningún momento, pese a la falta de visión directa, discurrir entre edificios, y con la propia ladera de Santiponce bloqueando la señal. Una vez en campo abierto, donde existe vegetación densa en la cerca de Itálica que bloquea la visión, y donde el propio cerro de Itálica se interpone entre mi receptor y la vía verde, la señal se recibió en todo momento, salvo en dos pérdidas puntuales en la zona más alejada del recorrido, a 1300 metros del receptor. Incluso en el camino de vuelta, de nuevo con la arboleda de Itálica y un cerro bloqueando completamente la visión, la señal no se interrumpió en ningún momento. A continuación dejo una vista con Google Earth de la prueba efectuada y el recorrido realizado.

Vista en Google Earth de la prueba del 3 de mayo

Vista en Google Earth de la prueba del 3 de mayo

Como comentario adicional, me llamó la atención la gran cantidad de gente que se encontraba en esos momentos en la vía verde, aprovechando el tiempo permitido de salida por el coronavirus. Algo que he podido constatar los dos días posteriores, cuando he salido a hacer algo de bici.

VN:F [1.9.20_1166]
Rating: 10.0/10 (1 vote cast)

Etiquetas: , , , ,

29 ene 17 Sistema de telemetría y geoposicionamiento para vehículos

Escribía en mi entrada anterior que estaba trabajando en un sistema de telemetría para el Mercedes. Durante estas últimas semanas he estado realizando algunas mejoras en el sistema, y si bien aún es posible incorporar algunas más, en este momento ya empieza a tener un desarrollo bastante definido. En pocas palabras, se trata de un sistema de telemetría que recoge datos de dos fuentes, la centralita del coche y un módulo GPS, para transmitirlo a un servidor donde se almacenan los datos para su posterior tratamiento. En este momento, el tratamiento consiste en dos actividades: representación gráfica de velocidad, revoluciones por minuto y consumo del coche, y geoposicionamiento en mapas en tiempo real. Este es un esquema básico de la plataforma:

Esquema del sistema de telemetría

Esquema del sistema de telemetría

El sistema está compuesto por los siguientes elementos:

  • Sonda de captura de datos: La sonda de captura de datos consiste en una Raspberry Pi que se conecta con la centralita del coche mediante un módulo bluetooth. La centralita del coche se ha equipado, a su vez, con un módulo OBD-II con bluetooth. Esta sonda, de igual manera, dispone de un módulo GPS para proporcionar datos relativos a la posición del vehículo.
  • Programa de telemetría: En la sonda de posicionamiento he desplegado un programa que recopila información de las fuentes anteriores, que he desarrollado en Python. Este programa, en líneas generales, comprueba el estado de las fuentes de datos antes mencionados, recopila la información y la prepara para su transmisión. Para ello, se apoya en un broker MQTT instalado en la propia sonda. Por último, se hace un almacenado local en ficheros csv de la información recopilada, junto con una marca de tiempo.
  • Broker MQTT local: Para realizar la transmisión de datos al servidor de almacenamiento y procesado de datos se hace uso de un broker MQTT local. MQTT es un protocolo ligero de mensajería para pequeños sensores y dispositivos móviles ideado por IBM. Está optimizado para realizar la transmisión de datos incluso en redes no confiables y en entornos de alta latencia, por lo que es ideal para delegar en él la capa de transmisión de datos del programa anterior, ya que es presumible que el vehículo pueda encontrarse en situaciones de escasa cobertura o incluso pérdida total de la misma, además de en situaciones en las que la transmisión de datos haya de efectuarse haciendo uso de redes GSM de escasa capacidad. Además, tiene la ventaja de que produce menos sobrecarga que otros protocolos como HTTP, y (en teoría) hace un menor consumo de datos. La idea es la siguiente: el programa anterior delega en el broker MQTT el establecer el envío de paquetes al servidor. El broker MQTT actúa además como buffer local de los paquetes transmitidos, en caso de pérdida o inestabilidad de las comunicaciones. Este buffer local, gracias a una pequeña base de datos interna, es persistente incluso ante reinicios inesperados de la sonda. El broker MQTT local está sincronizado con otro broker MQTT desplegado en el servidor de recepción de datos, y es capaz de garantizar la correcta sincronización, como se ha comentado, incluso en situaciones de pérdida total de conectividad y reinicios en la sonda de datos.
  • Envío de datos mediante tethering bluetooth: El broker local MQTT es dotado de conectividad a Internet mediante tethering bluetooth con un teléfono móvil. Si bien a priori sería más interesante hacer uso de tethering wifi para esto mismo, hay tres buenas razones para optar por bluetooth: La primera es que al hacer uso de MQTT el volumen de información a intercambiar es bastante reducido, por lo que es posible hacer uso de bluetooth para ello, con el consiguiente impacto positivo en el consumo de energía necesario para establecer el canal de datos. La segunda es una limitación física en la sonda. La Raspberry Pi 2 que utilizo tiene sólo dos puertos USB, uno usado con el módulo GPS y otro con el módulo bluetooth para conectar con la centralita, por lo que no queda sitio para un módulo WiFi. Y la tercera, es que todo es mejor con bluetooth. :mrgreen:
  • Servidor de recepción de datos: El segundo bloque del sistema es el servidor de recepción y análisis de datos. Consiste en líneas generales en un servidor Graphite donde se almacenan los datos proporcionados por la sonda de captura de datos, y que permite su posterior utilización, bien para la representación de gráficas de dichos datos mediante Grafana, bien para la el geoposicionamiento del vehículo en tiempo real, con información añadida del resto de parámetros proporcionados por la sonda.
  • Broker MQTT: La comunicación, como se ha comentado, se realiza mediante un broker MQTT que sincroniza con el broker MQTT de la sonda. Este broker recibe los datos proporcionados por la sonda, y los inyecta, mediante una pasarela desarrollada en Python, en el servidor Graphite. Dado que es posible que la información proporcionada por el broker MQTT de la sonda no se reciba en tiempo real debido a posibles cortes en las comunicaciones, se hace uso de la marca de tiempo incluida en cada transmisión de la sonda remota para inyectar los datos en el servidor Graphite con información de tiempo de creación correcta.
  • Servidor Graphite: El servidor Graphite consolida la información proporcionada por la sonda de captura de datos, la almacena en una sistema de base de datos buffer de corta duración (Carbon) y posteriormente la consolida en una base de datos da larga duración (whisper).
  • Servidor Grafana: Los datos consolidados en el servidor Graphite son consumidos por Grafana, software para visualización de métricas. Se han creado una serie de gráficas que permiten acceder a la información relativa a la velocidad, revoluciones por minuto, entrada de aire en el motor, consumo de combustible y altitud con respecto al mar, así como a sus valores medios en un rango de tiempo establecido. Grafana proporciona, además, la capacidad de integrar estas gráficas en una plataforma de terceros.
  • Captura de posicionamiento de vehículo con datos en tiempo real

    Captura de posicionamiento de vehículo con datos en tiempo real

  • Sistema de geoposicionamiento: El broker MQTT permite, además, el procesamiento de la información proporcionada por la sonda para representar en tiempo real la ubicación geográfica del vehículo, así como la traza de las posiciones anteriores mediante una línea de posición. Además, se proporciona información en tiempo real de los parámetros proporcionados por la sonda. Este sistema está basado en Node-RED, una herramienta desarrollada por IBM para permitir una interconexión sencilla de diversas aplicaciones y dispositivos IoT. También hace uso de OpenStreetMap, mediante la librería WorldMap.

Todo este sistema lo he compilado en la siguente web para su visualización: Telemetría (www.eniac2000.com/telemetria)

Dado que la información mostrada en esa URL proporciona datos en tiempo real, he realizado una captura de datos obtenidos en vivo:

Captura del sistema de telemetría

Captura del sistema de telemetría

…así como un vídeo en el que se aprecia la información, si bien realizando la captura de la información desde las dos fuentes de datos separadas, y no desde el mismo portal:

Como comentaba, el sistema está aún en una fase muy temprana, pero el potencial de mejora es grande. Los principales puntos en los que estoy trabajando son los siguientes:

  • Mejora en la seguridad de comunicaciones entre brokers MQTT
  • Mejora en la fiabilidad de la comunicación OBD-II
  • Reemplazo del sistema de base datos de larga duración de Graphite por un sistema NoSQL, presumiblemente un InfluxDB
  • Dotar de redundancia a los elementos de la plataforma
  • Proporcionar un sistema de persistencia de la información
  • Creación de un portal multiusuario con soporte de múltiples dispositivos
  • Otros… :)

Si bien este proyecto empezó como algo personal, con la idea de comprobar cuánto consumía mi coche en los desplazamientos, tengo el convencimiento de que puede convertirse en algo más que en un mero pasatiempo. Esperemos que así sea.

VN:F [1.9.20_1166]
Rating: 10.0/10 (2 votes cast)

Etiquetas: , , , , , , , , , , , ,