Environmental Monitoring through the Internet of Things

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1 Environmental Monitoring through the Internet of Things Michelle Volery / 19

2 Ziele Beispiele für Applikationen im Bereich des Umweltmonitorings Beispiele für (Umweltmonitoring-)Applikationen im Zusammenhang mit dem Internet der Dinge Probleme 2 / 19

3 Inhaltsübersicht Das Internet der Dinge Umweltmonitoring mittels des Internets der Dinge Beispiele Probleme 3 / 19

4 Einleitung Viele Einsatzmöglichkeiten von Systemen zur Umweltüberwachung Datensammlung jetzt: inakkurat Zukunft (IoT): genauer, einfacher, effizienter Höhere Dienstleistungen werden möglich 4 / 19

5 Das Internet der Dinge When Things Start to Think (Neil Gershenfeld) Elektronische Vernetzung (von Alltagsgegenständen) Smarte Dinge: haben Gedächtnis, sind kontext-sensitiv Selbständiger Informationsaustausch der Dinge untereinander Bsp.: Kühlschrank, der Inhalt kennt, nachbestellt und Rezeptvorschläge macht Probleme: Privacy, Energieverbrauch, Datenmenge,... 5 / 19

6 Umweltüberwachung mittels des Internets der Dinge Sensoren kommunizieren untereinander Datenverarbeitung direkt in den Sensoren Kommunikation mit anderen Dingen/Systemen Mächtige Applikationen, z.bsp. Überflutungswarnung, kommuniziert direkt mit Schleusen des Stausees und Sirenen, falls Überschwemmung droht 6 / 19

7 Beispiel I Argus Überwachung von Küstenzonen: z.bsp. Wellenrichtung, Lage von Sandbänken unter Wasser Videobasiert, mehrere Kameras pro System Bsp.: Sand-Bypassing-System Zukunft: Kommunikation direkt mit Schiffen 7 / 19

8 Beispiel II CitySense Sensornetz mit mehr als 100 Knoten in städtischer Umgebung Zu Testzwecken (Mesh-Netze, etc.) Knoten über Mesh-Netz verbunden Knoten programmierbar von jedermann Möglichkeiten: Gesundheitsassistent 8 / 19

9 Mesh-Netze Netz, das sich selbst aufbaut/organisiert Kommt ohne zusätzliche, zentrale Infrastruktur aus (WLAN Access Points) Vorteile: Bessere Lastenverteilung Kein Single Point of Failure Bei Ausfall von Knoten: selbständige Reorganisation Nachteile: Komplexere Routingverfahren Jeder Knoten muss Routingtabelle speichern Jeder Knoten oft aktiv, sollte wenn möglich eingeschaltet bleiben Energieverbrauch 9 / 19

10 Beispiel III MobGeoSen Überwachung von Umweltparametern mit eigenem Mobiltelefon Interne Sensoren (Kamera, Mikrophon) plus zusätzliche externe Sensoren und GPS-Empfänger Möglichkeiten: detaillierte, zentrale Karte verschiedener Parameter (Luftqualität, etc.); Routenplaner für Personen mit Atembeschwerden; mögliche Kommunikation mit CitySense 10 / 19

11 Probleme I - Argus Datenmenge: Speicherkapazität, Bandbreite Time exposure / variance image Einzelne Pixel Pixelarrays Komplexität Smarte Sensoren Daten vor dem Senden verarbeiten 11 / 19

12 Probleme II - MobGeoSen Visualisierung Privacy 12 / 19

13 Probleme III - CitySense Physische Umbebung Entsprechende HW wählen Energieverbrauch Kommunikation und Sicherheit: Knotenausfall, fremder Netzwerkverkehr Reichweite und Knotenabstand entsprechend wählen Verschlüsselung Netzwahl: Knotenerreichbarkeit, zentrale Anlaufstellen, Knotenausfall selbstorganisierendes Netz keine zentralen Anlaufstellen (WLAN Access Points) 13 / 19

14 Probleme IV - CitySense Wartung: Experimente vs. Management Zwei Funkgeräte Failure Recovery: Knotenabsturz HW- und SW-seitige Lösungen: Timer, Wachhund Reprogrammability: Häufige Updates, viel Netzwerkverkehr, Programmierung durch Nutzer Updates sammeln, in einem Block an Knoten senden (Spanning Trees, rsync) APIs 14 / 19

15 Zusammenfassung Genauere Aussagen (Datenverarbeitung direkt in Sensoren, Kommunikation der Sensoren miteinander), vereinfacht Vieles, immer näher am Internet der Dinge Probleme oft auf tieferen Ebenen Grosses Potential 15 / 19

16 Anhang I Figure: Verschiedene Bildtypen (Argus) 16 / 19

17 Anhang II Figure: Beispiel für die Arbeit mit Pixelarrays (Argus) 17 / 19

18 Anhang III Figure: Visualisierung mit GoogleEarth (MobGeoSen) 18 / 19

19 Quellen Rob Holman, John Stanley, and Tuba Özkan-Haller. Applying Video Sensor Networks to Nearshore Environment Monitoring. IEEE Pervasive Computing, Oktober-Dezember Eiman Kanjo, Steve Benford, Mark Paxton, Alan Chamberlain, Danae Stanton Fraser, Dawn Woodgate, David Crellin, and Adrain Woorland. MobGeoSen: facilitating personal geosensor data collection and visualization using mobile phones. Springer, Oktober mdw/papers/citysensetechrept07.pdf, / 19

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