Народный мониторинг ардуино. Народный мониторинг Ардуино: как отправлять данные с датчиков на карту — Производство и поставка электростанций, Бензиновые и дизельные генераторы от 1 до 100 кВт. Мини ТЭЦ на базе двигателя Стирлинга.

Как подключить Ардуино к сети для отправки показаний датчиков на narodmon.ru. Какое оборудование потребуется для создания станции народного мониторинга. Как настроить отправку данных с датчиков температуры, влажности и других на карту проекта. Преимущества участия в проекте народного мониторинга погоды и окружающей среды.

Содержание

Что такое проект «Народный мониторинг»

Проект «Народный мониторинг» (narodmon.ru) — это открытая сеть датчиков погоды и окружающей среды, данные с которых отображаются на общедоступной карте. Любой желающий может подключить свои датчики к этой сети и делиться измерениями температуры, влажности, давления и других параметров.

Основные возможности проекта:

Отображение данных с датчиков на интерактивной карте
Построение графиков изменения параметров во времени
Оповещения о превышении заданных порогов
Открытый API для получения данных
Мобильные приложения для просмотра карты

Участие в проекте полезно как для получения локальных метеоданных, так и для вклада в общую базу измерений окружающей среды.

Какое оборудование потребуется для подключения к Народному мониторингу

Для создания простейшей станции мониторинга понадобится следующее оборудование:

Микроконтроллер Arduino Uno или аналогичный
Ethernet-шилд для подключения к сети
Датчик температуры (например, DS18B20)
Макетная плата и провода для соединения
Блок питания 5В

Дополнительно можно подключить датчики влажности, давления, освещенности и другие. Важно, чтобы микроконтроллер имел возможность подключения к интернету через Ethernet или Wi-Fi для отправки данных.

Схема подключения датчиков к Arduino

Рассмотрим базовую схему подключения датчика температуры DS18B20 к Arduino Uno:

VCC датчика подключаем к 5V на Arduino
GND датчика — к GND на Arduino
Сигнальный провод датчика — к цифровому пину 2

Между VCC и сигнальным проводом ставим подтягивающий резистор 4.7 кОм

Ethernet-шилд устанавливается сверху на Arduino Uno. При использовании Wi-Fi модуля схема подключения будет отличаться.

Настройка скетча Arduino для отправки данных

Для отправки данных на сервер Народного мониторинга нужно настроить скетч Arduino. Основные шаги:

Подключить необходимые библиотеки (OneWire, DallasTemperature, Ethernet)
Инициализировать датчик температуры и Ethernet-соединение
В основном цикле считывать данные с датчика
Формировать пакет данных в нужном формате
Отправлять данные на сервер narodmon.ru по протоколу HTTP

Базовый код для отправки температуры может выглядеть так:


#include <OneWire.h>
#include <DallasTemperature.h>
#include <Ethernet.h>

// Настройки сети 
byte mac[] = { 0xDE, 0xAD, 0xBE, 0xEF, 0xFE, 0xED };
IPAddress ip(192,168,0,177);
EthernetClient client;

// Настройка датчика
#define ONE_WIRE_BUS 2
OneWire oneWire(ONE_WIRE_BUS);
DallasTemperature sensors(&oneWire);

void setup() {
  sensors.begin();
  Ethernet.begin(mac, ip);
}

void loop() {
  sensors.requestTemperatures();
  float temp = sensors.getTempCByIndex(0);
  
  if (client.connect("narodmon.ru", 80)) {
    client.print("GET /get?id=DEVICEID&t1=");
    client.print(temp);
    client.println(" HTTP/1.1");
    client.println("Host: narodmon.ru");
    client.println("Connection: close");
    client.println();
  }
  
  delay(300000); // Пауза 5 минут
}

Регистрация устройства на сайте narodmon.ru

Чтобы данные с вашего устройства отображались на карте, необходимо зарегистрировать его на сайте narodmon.ru. Для этого нужно:

Зарегистрироваться на сайте
В личном кабинете добавить новое устройство
Указать название, координаты расположения
Получить уникальный идентификатор устройства
Вставить этот идентификатор в код скетча Arduino

После этого данные с вашего устройства начнут отображаться на общей карте проекта.

Преимущества участия в проекте Народного мониторинга

Подключение своих датчиков к проекту narodmon.ru дает ряд преимуществ:

Возможность удаленно отслеживать параметры окружающей среды
Участие в создании открытой базы метеоданных
Сравнение своих измерений с соседними станциями
Использование данных в своих проектах через API
Повышение точности локальных прогнозов погоды

Это отличный способ применить навыки работы с Arduino для пользы общества и науки.

Расширение функционала станции мониторинга

После успешного подключения базового датчика температуры можно расширить возможности своей станции мониторинга:

Добавить датчик влажности воздуха (DHT11/DHT22)
Подключить барометр для измерения атмосферного давления
Установить датчик освещенности
Измерять уровень CO2 с помощью газового сенсора
Фиксировать уровень шума с помощью микрофона

Чем больше параметров вы сможете измерять, тем ценнее будут данные вашей станции для проекта Народного мониторинга.

Возможные проблемы при подключении к Народному мониторингу

При настройке отправки данных на сервер narodmon.ru могут возникнуть некоторые сложности:

Проблемы с сетевым подключением Arduino
Неправильный формат отправляемых данных
Слишком частая отправка данных (рекомендуется не чаще 1 раза в 5 минут)
Неточные показания датчиков из-за неправильного подключения
Обрывы связи при использовании Wi-Fi модуля

Большинство этих проблем решается правильной настройкой оборудования и кода. При возникновении сложностей можно обратиться за помощью на форум проекта.

Отправляем данные с Ардуино на народный мониторинг. | У Павла!

В прошлой статье мы рассматривали способ подключения Ардуино к локальной сети.

Так-же я там упомянул, что рано или поздно нам понадобится это сделать. Так вот в этой статье рассмотрим один вариант, для чего это необходимо.

Есть такой сервис, называется народный мониторинг.

Это «народный сервис» который состоит из карты мира. И есть возможность выкладывать туда показания своих датчиков. На карте мира как-раз эти датчики и будут показываться.

Этот вариант удобен даже тем, что Вы можете добавить датчик температуры к примеру дома. И заходя на narodmon мы можем всегда видеть эти показания актуальные на данный момент.

И вот для отправки значений, нам нужно подключить ардуино к локальной сети, да еще и с выходом в интернет для отправки показаний.

Для реализации использовать будем следующее:

Arduino uno: http://alii.pub/5slrkx
Контактные провода: http://alii.pub/5slrot

Модуль Ethernet w5100: http://alii.pub/5tgjay

Датчик температуры LM335: http://alii.pub/5tgjk3

Схема подключения всех компонентов будет выглядеть следующим образом:

В схеме не видно модуля W5100 так как я использовал ethernet shield. То есть шилд который одевается сверху arduino uno. И все контакты в таком случае остаются в открытом доступе.

LM335 — это аналоговый датчик. Он измеряет температуру путем изменения своего сопротивления и следовательно на выходе меняется напряжение. По этому его мы подключаем к аналоговому пину ардуино.

Напряжение с данного датчика будет считаться по формуле:

voltage*100 — 273.15

Ну а собственно скетч готовый можно найти у меня на сайте тут.

Ну а все нюансы по созданию аккаунта в народном мониторинге и где и куда добавлять значения в программе, можно посмотреть в моем видео:

Google выпустила Android 9.0 Pie, ОС уже доступна для смартфонов Pixel и Essential

Дополнительные возможности — семейный чат сделан в виде кругов. В круг можно пригласить любого пользователя приложения, организовав таким образом несколько разных чатов. Пользователь сам выбирает, показывать ли ему для каждого круга местоположение, статистику вождения и т. Дополнительная функция — пользователь может сообщать кругу ETA — Estimated Time of Arrival или расчётное время прибытия. Удобно для координации совместных мероприятий да и просто семейной жизни. Приложение в Google play классифицировано в категорию Путешествия, поэтому пользователи его часто пропускают.

На самом деле оно имеет достаточно продвинутый функционал и приятный интерфейс. Есть платные функции, но и бесплатные вполне покрывают большинство запросов семейного контроля.

В целом очень приятное, функциональное приложение. А так — очень достойный семейный трекер.

ТОП программ для отслеживания смартфона на Android.
Отслеживание мужей WhatsApp учетная запись и сообщения.
SPY Software, которое позволяет отслеживать другой смартфон;
Как я могу видеть звонки сотовых телефонов вашего мужа!

Интерфейс обычен для приложений этого класса. Каких-то особенных фишек нет. Есть странное предупреждение о превышении скорости.

Возможно, будет полезно для оценки лихачества на велосипеде или скейте, а не превышения скорости ребёнком на автомобиле, как говорится в описании. Ещё один полезный режим — семейный календарь, удобно планировать совместные дела. Вполне обычное приложение с низковатым рейтингом в Google Play. О функционале платной и бесплатной версий сайт приложения информации не даёт, в приложении есть реклама. Заявлена техническая поддержка по e-mail. Из фишек — родительский контроль использования смартфона ребёнком, удалённый сброс данных на украденном телефоне.

В остальном обычный GPS-трекер, только для телефонов. О GPS-часах речи не идёт. Очень похоже, что приложение разработано скорее для ограничения действий ребёнка в интернете, чем для заботы о нём в сложной ситуации. Низковатый рейтинг и обилие нареканий от пользователей в Google Play только подтверждают впечатление редакции.

Отслеживание по номеру телефона

В отличие от родительского, первое место рейтинга семейного контроля достаётся словацким разработчикам. Их приложение Family Locator — действительно полезная программа, эффективная и удобная.

А бесплатного функционала достаточно для решения большинства задач. Приложения для поиска телефона проще, чем рассмотренные выше. Их задача — показать последнее известное месторасположение телефона или же обеспечить непрерывный мониторинг его местонахождения.

Как СЛЕДИТЬ за ЧЕЛОВЕКОМ Через СМАРТФОН — Без установок ПРОГРАММ и прочего!

У Google и Apple есть стандартные возможности искать и находить устройства. Успешность этих поисков зависит от того, включена ли история местоположения, работает ли служба GPS Location на телефоне. LBS даст информацию, но не так точно. Общение оппонентов осуществляется по чату, SMS сообщениями, звонками.

Софт для отслеживания перемещений детей, друзей и близких. Пользователь дает согласие демонстрировать личные координаты иным юзерам в рамках группы. GPSme будет полезен людям, отправляющимся за границу, окажет содействие в поисках утерянного гаджета. Помогает отследить место нахождение по номеру телефона пользователя на карте, получать уведомления уровня зарядки телефона, прибытия и выбытия.

Статистика перемещений хранится в базе. Сервис отслеживает местоположение детей на карте, показывает увидеть все перемещения за день. Оборудован системой просушки, помогающей оценить окружающую среду ребенка. Позволяет управляя телефоном ребенка с гаджета родителя настроить звук сигнала, просмотреть загруженные приложения, проконтролировать время, проведенное в играх.

Содержит уведомления уровня зарядки батареи, выбытия и прибытия наблюдаемого. Связь пользователей осуществляется в чате системы с возможностью обмена текстовыми сообщениями, контактами, фото и видео файлами. Средний рейтинг — 4,4. Простая система, которая подойдет для отслеживания пожилых людей и детей. Требует обязательной установки софта, поддерживая контакт между членами группы, демонстрируя координаты местоположения и ежедневных перемещений.

Когда мы говорим о приложениях для отслеживания ребенка по телефону, то рассказываем преимущественно о нем. Основным плюсом такого способа геолокации является отсутствие привязки к спутниковым системам, однако есть и недостаток: точно определить местонахождение искомого аппарата не представляется возможным. Это зависит от типа сети, причем определенная точка координат может быть ошибочной, и погрешность здесь не метров, а несколько километров. Хотя, может и повезти. Конечно, чем больше вокруг базовых станций, тем точнее система может распознать, где находится ваш ребенок. Однако именно поэтому волонтерам, разыскивающим детей, которые ушли гулять в лес неподалеку от дачи, приходится прочесывать кусты с фонарями и собаками: базовых станций вокруг не много и они охватывают слишком большую территорию.

Конечно, максимально точно может определить местонахождение телефона по номеру сам оператор связи , однако он это сделает только по запросу из полиции, а этот орган, к сожалению, даже детей ищет не торопясь. Первое из выбранных нами приложений дает возможность создать некую группу например детей , члены которой могут видеть, где находятся все остальные, а также историю их сообщений и звонков.

Кроме GPS-локатора приложение включает передачу звука вокруг ребенка, возможность послать громкий сигнал, если телефон находится в беззвучном режиме, а также семейный чат. Приложение очень популярное и довольно дорогое, однако служба техподдержки отрабатывает эти деньги. Это не простой софт, а целая социальная кроссплатформенная система, где можно создавать группы пользователей и отслеживать их местонахождение.

Опишите ваш проект. Отправив запрос вы получаете:. Письмо или звонок от нашего менеджера Оценку своего проекта Личную встречу, при необходимости Конфиденциальность гарантирована! Ваш менеджер. Максим Садовский.

Как найти свой смартфон с помощью Google

Язык: Русский, English. Задать вопрос Хочу стать частью вашей команды!

SNDeepInfo

Отслеживание человека или телефона в режиме реального времени Человек ищет в сети приложение — GPS-трекер для отслеживания телефона. локализованное для рынка США и Европы. Есть бесплатная и платная версии. Поддерживает и телефон, и GPS-часы — ставим плюс. ВСЕ КУРСЫ ОНЛАЙН подобрали лучшие бесплатные приложения и программы для поиска людей на карте Отслеживание требует установки софта на всех устройствах в сети. Скачать приложение для Android, для iOS Помогает отследить место нахождение по номеру телефона.

Можно, например, отслеживать детей или старших членов семьи-пенсионеров, если это необходимо. После установки на устройстве Вашего друга вы можете начать отслеживание местоположения, выбрав кнопку «найти друзей», а затем выберите имя друга. При необходимости, видя местоположение человека, можно подсказать ему, куда ему дальше надо идти. Вы можете получать мгновенные уведомления, когда ваш друг или член семьи начинает движение из одного места в другое.

Также можно видеть уровень заряда батареи смартфона вашего друга и получать уведомления при его снижении. Условия использования.

Несколько сетей для энтузиастов

Несмотря на обилие материала в сети, в том числе на русском, в том числе на Хабре, в комментариях к публикациям периодически можно встретить удивление открывшимся фактам в обсуждении. Поэтому я решил написать короткую обзорную статью, перечислив в ней сети, в которых может участвовать любой желающий.

Фактически эта публикация краткий дайджест статей на Хабре о технических хобби, в основном, на грани IT, программирования и радиолюбительства.

И первым в списке станет популярный Народный мониторинг.

Народный мониторинг

Оф.сайт: narodmon.ru
Официально сервис себя представляет так:

Народный Мониторинг — погодные и частные датчики и веб-камеры на карте мира

И лучше не напишешь — именно для этого его используют многочисленные пользователи.

Не буду рассказывать об хорошо известном. Замечу только, что самым популярным датчиком, по видимому, является датчик температуры. А само устройство может быть очень бюджетным на основе роутера или популярного ESP8266.

Публикаций по теме использования этой сети на Хабре много, ограничусь одной из простейших из них для примера:

История взаимодействия «чайника» и DS18B20 посредством Raspberry Pi с отправкой данных на narodmon.ru.

Несмотря на обилие датчиков в сети, по-моему, не имеет коммерческой пользы, в отличие от сети Personal Weather Station и OpenWeatherMap, но там и другие требования к участникам сети и достоверности их данных. О последнем есть статья на Хабре — OpenWeatherMap – как энтузиасты делают погоду.

Это всё работает, если есть возможность подключиться к интернету. А если нет, то, как получать данные некого удаленного датчика и не одного? Мобильная связь? Может не быть покрытия, к примеру «Как Аляска борется с «цифровым неравенством»». Хорошая иллюстрация от QDeathNick, который проиллюстрировал покрытие мобильной связью территории РФ — связь присутствует только на 14% территории Российской Федерации.

И даже если связь есть, то это может не быть по карману не только на Аляске, особенно если устройств несколько. Для примера ситуация и цены в Европе — «Роуминг за границей: как отличаются цены на мобильный интернет в Европе?»

Также Евросоюз заявил о последовательном снижении оплаты трафика мобильного интернета внутри ЕС с 7,7 евро за гигабайт в 2017 г. до 2,5 евро за гигабайт в 2022 г.

Мой опыт переезда, жизни и учебы в Германии

Очень дорогой и неудобный интернет. Я плачу 10 евро в месяц за тариф с 2 гигабайтами мобильного трафика, а на квартиру мы платим 25 евро в месяц за безлимитный ADSL 50 мбит/сек. Покрытие хуже, чем в Украине и многих других стран, а стоит все дорого. Чуть выехал из города — связи нет, никакой. 2G в лучшем случае. Как это возможно в столь развитой стране?

Подобная информация на Хабре не редкость. Выходом из такой ситуации могут быть две альтернативы. Одна применима в густонаселенных районах, а вторая наоборот. К слову существуют попытки решить эти вопросы другими способами, но они не имеют отношения к теме «сетей энтузиастов», кроме нескольких попыток создать Mesh сеть в России и СНГ — «Допустим, у нас есть VPS в какой-нибудь нормальной стране, где интернет не подвергается агрессивным нападкам» (Mesh-роутер — это просто). И за рубежом в каком-то состоянии существует Hyperboria: Интернет 2.0. Судя по всему, существуют небольшие разрозненные фрагменты сетей. И говорить о них как об альтернативном Интернете без цензуры еще очень рано.

На Земле немало удалённых регионов, куда практически невозможно провести интернет. Что делать жителям? Не всякий позволит себе спутниковый канал, Для связи между членами общины можно организовать собственную сеть без всяких коммерческих провайдеров (community network). Именно для таких проектов предназначен новый свободный маршрутизатор LibreRouter. Конечно, это довольно специфическое и специализированное железо. Но люди живут не только в мегаполисах, а для самоорганизации групп, удалённых от цивилизации, такое устройство может стать незаменимым.

AMPRNet

AMPRNet (AMateur Packet Radio Network) — это TCP/IP поверх радио. Другое название IPv4 Network 44/8 или Network 44. Радиолюбительская сеть состоит из нескольких подсетей. Например РФ — это сеть 44.178.0.0/16. Работает в радиолюбительских диапазонах УКВ и ДМВ. Скорость линков 300-9600 бод. Модема на современной элементарной базе NPR New Packet Radio позволяет получить на частоте 433МГц до 500kbps. На более коротких расстояниях между узлами сети может использоваться WiFi. Для соединения сегментов Mesh сети друг с другом через интернет — VPN.

Но вернемся к менее экзотическим решениям передать данные.

The Things Network. Глобальный интернет Вещей.

Оф.сайт: www.thethingsnetwork.org
The Things Network поддерживает технологию LoRaWAN, которая позволяет Вещам передавать данные в интернет без 2/3/4/5G или WiFi. LoRaWAN обеспечивает связь на больших дистанциях (~5 до 15 километров), низкое потребление (от месяцев до «нескольких лет на одной батарее»), но за это приходится платить низкой пропускной способностью соединения — всего 51 байт на сообщение.

Это достаточно для передачи данных метеостанций или счетчиков воды, например.

На Хабре есть статьи об этой технологии, хотя и с уклоном на коммерческое применение, например:

Спецификация LoRaWAN. Введение. Основные понятия и классы оконечных устройств
Что такое LoRaWan
Тестирование радиомодемов LoRa/LoRaWAN RN2483. Часть 2, LoRaWAN
Праздник к нам приходит: ГКРЧ расширила ISM-диапазон 868 МГц в два раза

Сеть децентрализованная, состоит из Узлов (Nodes — датчиков), Шлюзов (Gateways — приемопередатчиков) и программно-аппаратной части сети (The Things Network Backend — открытое программное обеспечение).
В разных регионах мира используются разные радиочастоты. В большинстве стран эти частоты не требуют лицензии и их использование легально ( 433 МГц, 868 МГц (Европа), 915 МГц (США))

Кроме этого шлюзы достаточно дорогостоящие (примерно € 300), даже если их самостоятельно делать (как минимум нужен RPi). Поэтому, если необходимо установить только один датчик вне зоны покрытия существующего шлюза, то затея может не иметь экономического смысла.

WSPRnet

Маломощные передатчики на самом деле могут передать намного дальше, чем можно было бы ожидать.
WSPRnet — сеть радиолюбительских маяков, которые автоматически обмениваются короткими сообщениями друг с другом. Слышали об этом? Я тоже не слышал, но на Хабре прочитал.

Немного о WSPR, или как далеко можно передать сигнал мощностью 1Вт?
Простой SDR приёмник на ПЛИС

WSPRnet — сеть радиолюбительских маяков, которые автоматически обмениваются короткими сообщениями друг с другом. Данные от маяков автоматически публикуются в интернете. В данном случае, установив специальную программу, можно декодировать принятые сигналы и отправлять их в сеть. На сайте есть возможность посмотреть карту, на которой показываются связи между маяками за определенный интервал времени.

Automatic Packet Reporting System (APRS)

Перед рассказом о второй альтернативе уместен комментарий norlin к статье на Хабре:«Притормози»: места на планете с самым «медленным интернетом»

Эм. В мире полно мест, где доступа в интернет нет вообще, в том числе сотового. Зачем тут выделять места, где интернет есть, но типа «медленный»?

Альтернативной в малонаселенных регионах может быть использование Automatic Packet Reporting System. И особенно, если важна широкая зона покрытия при отсутствии сетей мобильных операторов.
В качестве примера вспомню эпическую историю на Reddit (фото и видео) о запуске на воздушном шаре в стратосферу GoPro HERO3, Sony Camcorder и телефон Samsung Galaxy Note II в качестве GSM-трекера.

По-видимому, на свете нет ничего, что не могло бы случится.
Марк Твен

Шар поднял груз на высоту около 30 км, лопнул и груз спустился на парашюте в 80 километрах от места старта. К сожалению, и неожиданно для участников запуска, в месте приземления не было покрытия мобильной связью, и точные координаты посадки были неизвестны. Но два года спустя остатки шара в пустыне нашли туристы. По SIM карте в телефоне нашли владельца и передали ему находку. В комментариях один из пользователей Reddit спрашивает, почему они не воспользовались APRS, чтобы избежать всех этих неприятностей.

Если четыре причины возможных неприятностей заранее устранимы, то всегда найдется пятая.
Закон Мэрфи

На Хабре есть подобные истории, где при запуске воздушных шаров использовались трекеры с GPS/GSM модулем, позволяющие отслеживать текущее местоположение, и которые, достигнув, определенных высот, еще не успев замерзнуть, теряли связь:
Фейл космического масштаба

Последняя точка на карте получена в 14-06. Возможно шар вышел из зоны отправки сигнала, трекер работает до 8 км. по высоте. Ждем, но последние координаты не меняются. Полет шара не может длиться более 3 часов (по опыту людей, запускавших их ранее), за это время он должен достичь своей максимальной высоты и лопнуть. Едем на последнюю известную точку.

Мелитополь — стратосфера — Тихоновка

На высоте примерно 5 км связь должна оборваться.
И действительно, описав дугу над Красной Горкой, сигнал пропал. Теперь оставалось надеяться, что к моменту приземления GPS-трекеры будут в рабочем состоянии и в зоне доступа.
Связи не было около часа. А затем стратостат объявился над полями к северо-западу от Мелитополя. С китайским трекером можно было связаться по телефонной связи, и мы три минуты слушали, как он падал, рассекая воздушные потоки. Наконец, наступила тишина.

Как мы запускали метеозонд на Урале. Часть 1

GPS GSM трекер отечественной фирмы X-Keeper. GPS-трекер — это устройство, которое каждые N минут отправляет через GSM сеть GPS координаты своего местоположения. В этом конкретном устройстве стояли симки двух наших крупнейших операторов. Чтобы трекер помог, ясень пень, спускаемый аппарат должен упасть в зоне действия сети одного из операторов.
***
Шар улетел, и нам оставалось только ждать первых GPS координат с трекера. В общем-то, вероятность того, что зонд упадет в зоне действия мобильных операторов была весьма невысокая. Всё-таки, мы живем на Урале: лес вокруг.
Но случилось то, что случилось. Спустя один час и 15 минут, на мой телефон пришла долгожданная SMS с координатами! Было ощущение, как будто мы получили первый сигнал с марсохода. С этого момента, все стали морально готовиться к путешествию. Ведь координаты указывали на точку в 200 км от города, ядрен батон!

И так спасти гиганта мысли в данных условиях может Automatic Packet Reporting System
Оф.сайт: www.aprs.org
Либо в более узком смысле применения расшифровывают акроним как Automatic Position Reporting System (APRS), именно это в данном случае интересно — как это выглядит можно увидеть на aprs.fi
Вид цифровой радиолюбительской связи, APRS использует данные получаемые от радиолюбителей — это такие данные как местонахождение, погода, телеметрия и сообщения из радиоэфира. Сеть состоит из передающих устройств и приемников, работающих в радиолюбительских диапазонах (145 МГц, 433 МГц). Для APRS стандартная частота 144.39МГц в Северной Америке и 144.8МГц в Европе, но для своих целей можно использовать другие любительские частоты.
Транспортные средства c APRS трекером, передают информацию о местонахождении, скорости и курсе, упаковывая эту информацию в небольшие пакеты данных, которые потом передаются по радиоэфиру в неподалёку находящийся IP-шлюз (Automatic Packet Reporting System-Internet Service), откуда эти пакеты направляются в Интернет. Либо непосредственно принимаются другой радиостанцией и дешифруются подключенной к ней аппаратурой.

Радиоволны этих диапазонов редко распространяются дальше сотни километров, но иногда часть пакетов могут быть переданы дальше, чем обычно, не только благодаря редкому для этого диапазона тропосферному прохождению, но и во время пролета над данной местностью Международной космической станции, на которой есть ретранслятор на частоте 145,825 МГц.

Опять же «на Хабре всё есть» и читаем подробно в статье с лаконичным названием «APRS», но с очень подробным описанием технологии. Единственное замечание будет к пункту:

2.1 Смартфон + трансивер
На самом деле я не знаю подробностей, но фотография говорит сама за себя.

Реализуется, упомянутая в статье функциональность, программой Aprsdroid, но уже в режиме работы не APRS-IS через интернет используя WiFi или передачу данных по сети мобильной связи. А через AFSK (через соединение аудиовходов/выходов между рацией и смартфонов) с помощью подобного кабеля:
Подробнее о таком кабеле смотреть по ссылке.

Для работы программы Aprsdroid и легальной работы в эфире требуется реальный радиолюбительский позывной. Ввести случайно придуманный позывной программа не даст — в ней есть некая проверка.

APRS Кто такие радиолюбители-ультракоротковолновики

Зачем нужен APRS? Есть несколько причин, кроме той очевидной, что это независимая сеть, которая переживет БП, когда все остальное обрушится, а также той, что это сеть, через которую можно послать сообщение с просьбой о помощи или передать тревожную точку. Поэтому главная причина: APRS является единственным источником достоверной информации о местной активности, особенно на УКВ. Местные этого не понимают, ведь они и так знают, какие и где у них ретрансляторы. А вот как быть приезжему? А если приезжий не говорит на вашем языке? А вы сами, когда у кого-то в гостях? Здоровая практика – посылать в APRS маяки, информирующие всех о местных ретрансляторах. Также неплохо посылать сообщения о себе, как бы приглашая провести связь. Если у оператора р/ст поддерживает функцию QSY, то ему достаточно нажать одну кнопку, чтобы настроиться на ретранслятор (или на вас, почему нет?) и сразу провести связь. Если вы лицензированный радиоаматор и вам кажется, что вам APRS не нужен, то это только вам так кажется. Во всем радиоаматорски-развитом мире APRS поддерживают в отличном состоянии и радиопокрытие сети практически сплошное, даже если им там у себя на месте это не очень-то и надо так же, как и вам у себя.

К слову для любителей азартных игр с государством рекомендую статью «Пеленгация радиосигналов. Как это работает?» Но так привлечь к себе внимание служб надо постараться.

О том, как легально работать с радиостанцией, получить позывной и зарегистрировать рацию на Хабре есть несколько публикаций:

Как я стал радиолюбителем и зарегистрировал своё первое РЭС
Через неделю собираюсь на работу – звонок в дверь: «Откройте, радиочастотная служба!». Оказалось, пришли серьезные люди из Роскомнадзора, говорят, жалоба на вас из полиции пришла, залезаете на чужой эфир.
Инструкция по получению радиолюбительского позывного и свидетельства о регистрации РЭС
Получение радиолюбительской категории
Практика радиосвязи, как она есть — взгляд изнутри
Регистрация РЭС через портал Госуслуг

Взглянув на карту Европы, США, Японии, Австралии aprs.fi можно увидеть, что эта технология имеет определенную популярность, как дешевая альтернатива GSM трекерам. А в Австралии, наверное и лучшая альтернатива — это отсылка к параграфу «Ещё местные особенности» об особенностях связи в статье «Австралия: небольшая реколонизация Земли».
На карте отображаются объекты, которые ходят, ездят, летают и плавают. Вот, например, плавающая пусковая платформа «Спутник» для любительской ракеты из статьи «Copenhagen Suborbitals сегодня запустила очередную суборбитальную ракету»:
На самом деле на карте отображаются данные не APRS, а AIS, которые можно передавать на aprs.fi. Automatic Identification System (AIS) профессиональная технология для судов, близкая к APRS и о ней будет параграф ниже.

Высотные воздушные шары

Вернемся к воздушным шарам, точнее к стратостатам, с которых начался параграф о APRS. На Хабре этому посвящено несколько статей, самая ранняя из которых, видимо эта — «Потрясающие фотографии Земли и космоса с помощью фотоаппарата за 56 £» от 19 марта 2009 года.
С тех пор это перестало быть чем-то экзотическим и завоевало популярность. А в технической реализации стало намного сложнее. Иногда любители соревнуются друг с другом. Очередное соревнование www.balloonchallenge.org проходит 5-29 апреля 2019-года.

Чаще всего запускают за «снимками из космоса»:

Например, запуск прохладным австралийским зимним днём 16 июля 2016 г.

Balloon at 14km altitude. Could see it at 11km altitude. Clear Australian Sky. Ta King on www.aprs.fi. Call sign VK2 HAB-11. Click satellite. Could have watched way higher but had to start the chase

У автора этого фото была идея поднять на 30 км специально изготовленную дистанционно-управляемую авиамодель и, сбросив её, достигнуть сверхзвука. Это не удалось достигнуть по финансовым причинам, и дальше чертежей и расчетов дело не пошло. Такие запуски авиамоделей не редкость, в данном случае оригинальность именно в сверхзвуке.

Может быть кто-то из хабрюзеров попробует это осуществить?

Пример запуска авиамодели со стратостата

Автор живет в Австралии и активно пользуется APRS, что и было использовано в этом запуске. Но это местная особенность, которая в Европе несколько другая. В Европе выше плотность населения, и, например, более распространена такая технология, как, упомянутая выше, LoRaWan, что позволяет запускать на шаре намного более легкий передатчик и достигать более высоких высот. На Хабре есть пример как технология LoRa выручила участников проекта-конкурса «Сервер в облаках»:

Поразмыслив задним числом, это кажется очевидным, но на то оно и заднее число. Конечно же, антенны сотовой связи предназначены для покрытия на земле, а не в воздухе. Их диаграммы направленности «бьют» вдоль рельефа и в облака не «светят». Так что сотовая связь на высоте полукилометра и выше — это лишь случайное переотражение лепестка какой-нибудь антенны. Так что половину маршрута связи с шаром по сотовому каналу не было. А на снижении, когда спустились ниже 500 метров, сотовая связь снова заработала.
Каким же образом мы получали с шара телеметрию? За это спасибо дублирующему каналу передачи данных. Мы установили на шар комплект LoRa-радиосвязи, работающий на частоте 433 МГц.

Но чаще энтузиасты запусков стратостатов используют более дальнобойные диапазоны радиочастот. Многим интересно не только запустить на рекорд высоты, но и на рекорд дальности. Любители этого хобби не только запускают шары, но и помогают коллегам отслеживать шары, объединившись в сеть.
Шары можно отследить на оф.сайте Habhub.
Краткое руководство по приему в реальном времени данных с воздушного шара, посылающего GPS можно найти на русском, на сайте UK High Altitude Society. А о подготовке к запускам и результатах, достигнутых энтузиастами — в Google Group «the UK High Altitude Society». Судя по трекам, иногда некоторые долетают до Черного моря.

На рекордную дальность шары запускает Andy Nguyen, автор сайта PicoSpace, который живет в Австралии и периодически запускает воздушные шары в стратосферу. Иногда они отправляются в далёкие путешествия. Его шары очень легки, и дополнительно передают свои координаты на коротких волнах, т.к. основной свой путь шары прокладывают через бескрайние просторы океанов.

Автор использует прогнозирование траектории полета шара с помощью сервиса NOAA HYSPLIT Trajectory Model . В январе 2017 года он запустил 72-й шар.

Создание радиоаппаратуры для шаров, способных пролететь тысячи километров, передавать свои координаты и весить несколько грамм — хороший вызов для инженера.

Выдающийся результат Andy Nguyen получил в 2015 году — его 46-й шар пролетел три раза вокруг Земли, пройдя 110 800 километров — Andy Nguyen Balloon Record

Andy is known as the master of miniaturisation, tethering by a fishing line a payload of a 25 mW transmitter, using standard HF frequencies in WSPR and the JT9 modes, a GPS, solar panel for power – all weighing a mere 11 grams. The Age reports that the record distance flight was achieved by PS-46 launched from Melbourne Australia on May 23. It went around the southern hemisphere twice and leaving South Africa in storm on July 18, was lost just short of its third circumnavigation of Earth. He has been ballooning for two years, and admits being attracted to the hobby of Amateur Radio by the challenge of designing and making small light weight electronic parts, that work under extreme conditions.

Еще один пример — воздушный шар VE3KCL balloon S-18 в 2016 году пролетел вокруг Земли за 28 дней и отслеживался 630 приемными станциями.

Like the former flights, this one also used a special U3S firmware version on an Arduino Nano board. The primary tracking mechanism was WPSR with callsign VE3OCL. An ordinary WSPR transmission was sent every 12 minutes on 30m and 20m. It was followed by a special WSPR message that contained telemetry (altitude, more precise location, battery voltage, speed, temperature and GPS status). Please read the transmitter details section for more information.

Интересные техническое решение применили создатели шара SSI-41. Их шар имел балласт, позволявший шару удерживаться на высоте, где скорость ветра наибольшая — NEW RECORD FOR BALLOON: DURATION ALOFT. За громким заголовком скрывается факт, что это был латексный шар (метеозонд), которые лопаются вскоре после запуска и для них такая дальность необычна.
Воздушные шары проекта Google Loon после запуска могут продержаться на заданной высоте около полугода. Их также можно увидеть, но на другом ресурсе, о котором в следующем параграфе. В данном случае скриншот сервиса Flightradar24:
Не все шары запускают ради развлечения, например исследователи запускали шары в стратосферу, чтобы построить модель вычисления дозы радиации, полученной пассажирами за время авиаперелета.

Если Вы загорелись немедленно запустить шар и сделать фото «из космоса», то обратите внимание на параграф «Решение юридических вопросов» в статье на Хабре «Подготовка к запуску Levenhuk-1», аналогичная информация есть в статьях о юридических особенностях запуска мультикоптеров и в недавней статье на тему запусков шаров — «Как согласовать полёт зонда в стратосферу (с чем мы столкнёмся на практике при запуске)».

Радарспоттинг

Радарспоттингу на Хабре посвящены ряд публикаций, где тема очень подробно рассказана и показана:

Плейн- и радарспоттинг, или я болен авиацией
Шаг за шагом: Трансляция данных на flightradar24
Flightradar24 — как это работает?
Как следить за опознанными летающими объектами при помощи Raspberry Pi
Впервые станет возможно непрерывно отслеживать самолеты в любой точке мира
VariFlight ADS-B – Flightradar по-китайски

Начавшись практически как хобби, несколько стартапов стали коммерческими предприятиями с доходами в миллионы долларов в год. Самые известные flightradar24, flightaware. А есть еще менее известные ресурсы PlaneFinder.net, www.radarbox24.com, www.avdelphi.com, китайский VariFlight, о котором можно прочитать на Хабре. Крупные компании активно взаимодействуют с любителями авиации, рассылая бесплатные авиаприемники и стимулируя отдавать данные на свои сервисы за особые условия доступа к своим данным. Но ключевое слово «своим». Много из того, что приходит на их сервисы не отображается не только гостям, но и пользователям с особым статусом. Вот пример:
По требованию собственника самолет и история его полета не отображается. Можете поискать самолеты, например, российских олигархов или крупных компаний — бизнесджеты операторов связи, банков РФ.
Не отображается военная авиация НАТО, США (ExUSSR в принципе невозможно увидеть на этом оборудовании). Но она видна пользователю приемника Flightaware:
Естественно появление проектов, которые бы объединяли пользователей и позволяли бы открыто обмениваться данными.

ADS-B Exchange www.adsbexchange.com — сообщество, объединяющее любителей радарспоттинга и предоставляющее всем членам общества доступ к нефильтрованным данным. Эти данные также доступны всем для некоммерческого использования.
Открытый проект www.adsbhub.org — нефильтрованные данные можно использовать бесплатно и для коммерческого использования, но в проекте участвуют только 75 приемных станций, из РФ только одна. Основная цель ADSBHub — стать центром обмена ADS-B данными и ценным источником данных для всех энтузиастов и специалистов, заинтересованных в разработке программного обеспечения, связанного с ADS-B.
The OpenSky Network opensky-network.org называет себя самым большим сообществом, которое неограниченное время хранит более 4 триллионов ADS-B сообщений, полученных более чем от 750 станций и делает их доступными для исследований.

И еще несколько менее заметных. Есть российские частные любительские проекты, например:

vrs-russia.net
planeradar.ru

По уровню исполнения российские сервисы — это хобби, реализованное с помощью программы Virtual Radar Server, но planeradar.ru периодически попадает в новости, благодаря полетам разведчиков США вдоль побережья Крыма и Калининграда:
Полет дрона вдоль побережья Крыма и Краснодарского края в динамике можно увидеть в этом видео

http://youtu.be/K8FllF5AyWA

Тема горячая и привлекает к результатам радарспоттинга большое внимание СМИ.
Бывают курьезные треки, как на скриншоте ниже, и который не соответствует действительности и вызван техническими причинами. Скорее всего, глушением сигналов GPS.
Но на следующий день в новостях…

Стратегические беспилотные летательные аппараты (БЛА) Global Hawk и пилотируемые самолеты-разведчики RS-135 и P-8А Poseidon США в ходе полетов над Черным морем приближались к границе России на расстояние в 10-15 км, но не нарушали ее. Об этом ТАСС сообщил командующий 4-й армией ВВС и ПВО Южного военного округа (ЮВО) генерал-лейтенант Виктор Севостьянов.
Подробнее на ТАСС:
Командующий армией ЮВО: воздушные разведчики США подлетают к южной границе РФ на 10-15 км

Вспомнилась серия «Фитиля» ¯\_(ツ)_/¯.Глухая защита

Хотя в данном случае ничего не было, но внимание СМИ к какой-то теме заставляет официальные власти как-то реагировать. Имхо не всегда уместно.
Скачки треков самолетов из-за работы средств радиоэлектронной борьбы встречаются часто. Иногда об этом пишут СМИ. Например, в ноябре финны жаловались — «Россию подозревают в глушении GPS-сигнала в Финляндии». А марте 2019-го американские исследователи организации C4ADS проанализировали данные компаний, занимающихся радарспоттингом, и составили отчет о зонах, где наблюдались аномалии в работе GPS. Например, в 2016 году капитаны судов «обнаружили» свои корабли в Симферопольском аэропорту, согласно их навигационным приборам. В 2018 году 24 корабля «оказались» в аэропорту Анапы.
Пример такого трека указывает, где расположены работающие средства радиоэлектронной борьбы:
Как только самолет оказался в зоне действия установки, его трек «улетел» на сотню километров в сторону.
Рейс SDM6891 от 07 апреля 2019 года. Согласно новостям Министерства Обороны РФ в Крыму и на Кубани проходят учения.

Организация C4ADS c февраля 2016 года определила 9883 вмешательств в работу GPS, преимущественно в Крыму, Сирии, на Крайнем Севере и Дальнем Востоке.

На Хабре есть несколько статей о вмешательстве в работу GPS, наиболее интересная из них статья «Охота на кремлевского демона». Хаброюзер является автором ряда интереснейших статей, среди которых статья «Утренний дозор, или вступайте в радио-робингуды», в которой предлагается создать сеть радио-мониторинга помех навигации силами энтузиастов. Как показывает американский пример, для мониторинга помех достаточно исследовать уже существующие данные радарспоттинга, но для этого необходимы или деньги, чтобы купить их у компаний либо поддерживать работу открытых сообществ любителей радарспоттинга.

И напоследок интересно, благодаря этим данным, увидеть как за почти 60 лет изменились маршруты и ключевые узлы авиатрафика.

И как было в 1961 году:
Мир сильно изменился политически, экономически, технически, что изменило и расширило маршруты авиатранспорта.

LiveATC.Net

До того как появились сервисы, о которых рассказано выше, уже давно были любители наблюдать за переговорами пилотов и диспетчеров. В 21 веке появилась возможность им объединиться и стримить аудио онлайн.

LiveATC
radio.radarbox24.com

Суть хобби описана в статье «Стримим радиоэфир или полицейская волна онлайн»

Когда я купил рацию, две недели ходил с гарнитурой и слушал все подряд. Такси, судовые диспетчеры, железнодорожники, полиция, строители, охранники. Потом пришла идея, что слушать просто не так интересно. Надо дать послушать остальным!

Пользователь, находящийся в 10-15 км от диспетчерской башни аэропорта, подключал радиоприемник авиадиапазона (VHF 118-136 MHz) к звуковой карте компьютера и запускал соответствующее ПО для стрима.
Но переговоры не ведутся только на одной частоте. Т.е. для одновременного наблюдения за несколькими частотами необходимо несколько приемников и несколько моноаудиовходов.

Примерно так:

С появлением RTLSDR и RPi появилась возможность избавиться от дорогих приемников и компьютеров. Программа RTL-Airband позволяет заменить несколько приемников только одним широкополосным приемником, если принимаемые частоты расположены достаточно близко.
Пример настройки стрима с помощью RTL-Airband можно увидеть в статье Setting up Air Traffic Control Audio Sharing with Broadcastify, RTL-Airband, RTL-SDR and a Raspberry Pi.

Automatic Identification System (AIS)

В РФ мало незамерзающих и вообще морских портов, поэтому эта забава сезонная. Тем не менее, на Хабре есть статья о AIS: Система слежения за морскими судами АИС «взломана», но так ли это?

АИС – это автоматическая система слежения, которая устанавливается и используется судами и службами навигации для идентификации и определения местоположения судов при помощи обмена данными с другими близлежащими судами, наземными АИС станциями, и спутниками. Когда используются спутники для передачи сообщений, тогда такая связь обозначается Спутниковая-АИС (С-АИС). Информация, получаемая через АИС дополняет данные, полученные с радара, которые по-прежнему являются главным источником навигации водного транспорта.
АИС используется для следующих целей:
• Обмен данными между портами и судами
• Обмен данными между судами в открытом море
• Навигация, курс, местоположение и скорость
Где применяется:
• Служба управления морским движением
• Избежание столкновений
• Служба береговой охраны
• Помощь в навигации
• Операции спасения
• Короткие сообщение, например, прогноз погоды

Выше я уже упоминал, что эти данные видны на сервисе aprs.fi, но более известен специализированный ресурс marinetraffic.com, хотя есть и малоизвестный аналог VesselFinder и http://www.aishub.net/
Приемники пользователей принимают сигнал на частотах 161,975 МГц и 162,025 МГц, дешифруют и передают на сервис. Сигнал на этих частотах распространяется только в пределах прямой видимости с редкими тропо, как и в случае APRS и радарспоттинга. Поэтому станции обычно видят суда в пределах 70 км. И для отслеживания судов в океане используются спутники. Пример размещения любительских приемников на карте MarineTraffic:
На тепловой карте видно и популярные маршруты морского транспорта и зоны уверенного приема этих приемников:
Европа:
Как и в других коммерческих сервисах, MarineTraffic рассылает бесплатные приемники и делится данными с пользователями, передающими на сервис данные своих приемников. Также как и с радарспоттингом, данные фильтруются MarineTraffic по запросу владельцев судов. Например, на карте сервиса не отображаются яхты олигархов. Собственный приемник, во время отпуска у моря, может стать интересным развлечением. Также как в остальных случаях для создания собственного приемника понадобится RPi и RTLSDR и специализированные программы rtl-ais, Kplex.

Atlas RIPE

Иногда в новостях появляются сообщения о крупных сбоях доступа к интернету пользователей крупных провайдеров или даже по всему миру. Или рейтинги скорости доступа в разных странах. Скорее всего, эта информация становится доступна благодаря RIPE Atlas.

RIPE Atlas — это глобальная, открытая, распределенная Интернет измерительная платформа, содержащая тысячи измерительных устройств, которые измеряют Internet связь в реальном времени.

На Хабре есть две статьи об одном таком измерительном устройстве первой версии:

Зонд Atlas RIPE
Зонд Atlas RIPE: использование

А третья версия оказалась 3G-роутером TP-Link TL-MR3020, популярной платформой для различных самоделок.
Описание этой версии можно посмотреть в статье на weblance.com.ua:

Зонды Atlas помогают RIPE NCC построить наглядную виртуальную модель глобальной сети Интернет, отобразить связи между узлами, а также реальную пропускную скорость каналов и время доступа между разными узлами.
RIPE NCC (Network Coordination Centre) – один из пяти региональных интернет-регистраторов, выполняющих распределение интернет-ресурсов, а также связанную с этим регистрацию и координацию деятельности, направленную на глобальную поддержку функционирования Интернета. Все собранные данные используются для рекомендаций и развития глобальной сети Интернет.

Для обычного пользователя — Зонд можно использовать как службу мониторинга собственного интернет-канала, а также проверять доступность любого ресурса (IP, www) из любой точки мира, где есть зонд.

Есть некоторый элемент паранойи относительно этих устройств с закрытым исходным кодом — это черная коробка, содержимое и функционал которой пользователю неизвестен и она работает внутри сети пользователя. Желательно запереть их в отдельной VLAN.

Сеть грозопеленгации в реальном времени

Карты молний и гроз в реальном времени — это тоже сеть добровольцев, объединившихся в грозопеленгационную систему.

Приемник под названием System BLUE имеет очень необычный вид.

И представляет собой три приемника на магнитных антеннах для длинноволнового диапазона радиоволн.

Благодаря этому проекту мы имеем возможность увидеть, где в данный момент на планете Земля
идут грозы.

Lightningmaps
Blitzortung

Проект интересен с технической стороны. Разряд молнии вызывает импульс радиочастот в широчайшем диапазоне, самые длинные из которых спокойно распространяются на тысячи километров. И именно на прием этих длинных волн рассчитан приемник. Об этих волнах есть публикации на Хабре, например, «Прием сверхдлинных радиоволн в домашних условиях»:

Сверхдлинные радиоволны — это целый мир, наполненный множеством сигналов — сфериками и свистами, генерируемыми молниями, возможно, за тысячи километров от места приема, привычными «точками» и «тире» морзянки, сигналами точного времени и цифровой передачи данных

Автору статьи, хаброюзеру Alyoshka1976 удалось определить происхождение некоторых принятых сигналов.

Используются эти волны в неспутниковой навигации, и о чем Хабру есть что рассказать:

«Неспутниковые системы позиционирования и навигации»
«Дегустация Чайки. В арсенал радио-хакера»

Система грозопеленгации состоит из центрального узла и приемников, оборудованных GPS. Координаты молнии вычисляются по времени запаздывания сигнала, принятого разными приемниками. Этот метод, на котором базируются вычисление координат молний, имеет широкое применение и подробнее о нем можно узнать в статье на википедии «Hyperbolic navigation» («Гиперболическое позиционирование»). В общих чертах принцип метода описан в статье на Хабре о спутниковой навигации «Не верьте навигатору: уязвимости GPS и ГЛОНАСС».
Координаты молнии находятся пересечением гиперболические кривых, построенных по данным приемников.
Целью проекта является создание сети по определению координат молний с большим количеством дешевых станций. Стоимость оборудования в настоящее время составляет менее 300 евро. Сферные позиции бесплатны в необработанном формате для всех пользователей, которые передают свои данные на серверы сети. Владельцы станций могут использовать необработанные данные для любых некоммерческих целей. Также молнии отображаются на веб-сайте сети на нескольких общедоступных картах в режиме реального времени. Средняя задержка отображения составляет от 3 до 20 секунд в зависимости от загрузки серверов.

Таким же методом определяют координаты самолетов, не передающих свои координаты. Об этом также есть статьи на Хабре, например «Мультилатерация — цифровая технология наблюдения за воздушным движением»:

Для такого способа измерения координат используются разные названия. Разностно-дальномерный способ — это одно из этих названий. Широко используют термин «мультилатерация». Собственно, МПСН часто называют системами мультилатерации, или MLAT. Сам метод измерения также называют английской аббревиатурой TDOA, что означает time difference of arrival — разность времени прихода, или гиперболическим позиционированием, поскольку геометрически место точек, соответствующих определенной разности времени прихода для любых двух станций — это гипербола, а искомые координаты цели — это их пересечения.

Мне неизвестно о существовании opensource программ для вычисления гиперболического позиционирования по данным нескольких синхронизированных приемников. Существующие разработки закрыты т.к. разработчик или заказчик — это государство или корпорации. И появление открытой программы может породить ряд новых стартапов.

И… Хабр может предложить перспективный прототип системы «Ловец молний»

А мы научились ловить каждую молнию, да ещё строить полную 3d модель каждой, даже невидимой в облаках молнии! Более того, через 15 секунд после удара в любой точке над Москвой, её координаты и трёхмерный профиль сразу же обновляется на нашем сайте!

А вот этот хаброюзер не стал ждать милости у природы и вызвал молнию сам — «Ловцы молний. Необычные эксперименты с грозой»:

Пока воздушный змей набирал высоту, проволока легко сматывалась с бутылки. Я в это время наблюдал за процессом из безопасного места. Змей то набирал высоту, то опускался, отчего проволока касалась земли и искрила. При очередном порыве ветра змей резко рванул вверх и молния с оглушительным треском бахнула в телевизор. Я не ожидал, что от молнии будет настолько сильная ударная волна, которой отбросило мою видеокамеру. Ощущения от молнии просто непередаваемые. Звук — как взрыв артиллерийского снаряда, только внушительнее и резче. Вспышка — это нечто. Рассмотреть её удалось хорошо, так как её я видел несколько минут, особенно если глаза закрыть. А внутренние ощущения не передать словами! Мы после молнии не сразу пришли в себя. Просто не верилось, что такое можно сделать своими руками.

Спутники и космос

Наблюдать спутники радиолюбители стали с запуском первого искусственного спутника Земли. Уровень доступной техники позволял только слушать, а позже записывать на магнитофоны.
Среди радиолюбителей появились группы, которые систематически наблюдали эфир на частотах космических спутников и кораблей и узнавали новости «из первых рук». Наиболее известная группа радиолюбителей — «Kettering Group», известная тем, что своими наблюдениями обнаружила секретный космодром Плесецк. Учитель физики использовал радиоприемник для демонстрации эффекта Доплера. Однажды пролетавший спутник зазвучал не так как обычно. Стало понятно, что спутник запущен не с Байконура. Новость не впечатлила местную газету, но через несколько дней новость стала международной и школу штурмовали толпы журналистов.

В статье «Спутник — это очень просто» можно узнать об одном из этих радиолюбителей — шведе Свене Гране, многие годы наблюдавший за космическими запусками. На Хабре есть перевод одной из его статей с сайта www.svengrahn.pp.se об найденных в архиве старых аудиозаписях: «Спасение «Салюта-7»: радиопереговоры космонавтов с ЦУП».

Теперь такими аудиозаписями никого не удивишь — NASA транслирует в интернет с орбитальной станции видео и аудио, правда не над территорией РФ. Тем не менее прослушивание МКС/Союза, выхода в открытый космос, дает особое ощущение сопричастности — «Британский радиолюбитель поймал сигнал МКС и поговорил с астронавтом».

Сейчас радиолюбитель из английского города Коулфолд тоже настроился на частоту передатчика Международной космической станции и смог пообщаться с астронавтом.
Как сообщает BBC, 52-летнему Адриану Лейну повезло попасть в четырехминутное окно, когда МКС проходила над Коулфордом. «Не каждый день удается поговорить с человеком в космосе. Это был прилив адреналина. Мне снесло голову», — сказал Лейн в интервью местным СМИ.

В арсенале современного радиолюбителя не редкость, а необходимость компьютеры, автоматизированные приводы антенн и интернет. В руках радиолюбителей оживают списанные антенны и их приводы, когда-то бывшие передовыми образцами современной техники — «Автотрекинг низкоорбитальных спутников или Слушаем радиосигнал с МКС»
Как и на заре космической эры сейчас есть любители подслушивать секреты неба — Откуда мы узнаём о секретных спутниках:

Энтузиасты, слушающие и фотографирующие спутники, есть и у нас. В радиодиапазоне, наверное, самым известным является Дмитрий Пашков (хабраюзер R4UAB). Он слушал и публиковал сигналы, идущие от российского военного спутника-инспектора «Космос-2499».
Пока технический прогресс движется вперед, техника устаревает, и когда-нибудь мы сможем восхищаться опубликованными техническими решениями, которые использовались на секретных сейчас спутниках. Но пока что заглянуть в тайну мы можем благодаря энтузиастам космоса, за что им огромное спасибо.

Дмитрий Пашков (R4UAB) активно ведет сайт «Радиолюбительские спутники», посвященный радионаблюдению спутников и на Хабре рассказавал «Как идентифицировать спутник на орбите».

Идентификация спутника — сопоставление источника сигнала с реальным объектом на орбите. Иногда это не только секретные спутники, но и призраки из прошлого:

Песни космических зомби
Спутники-долгожители

Однако затем связь с ним была потеряна, и в период с 1967 по 2013 годы он молчал, пока его сигнал на частоте 237 МГц не поймал один радиолюбитель.

Хотя в большинстве случаев призраки давно мертвы — «Ночная жизнь неба или в поисках Персеид»

Довольно интересно, что попалось два ярких объекта, которые летят почти синхронно — это третьи ступени ракеты «Циклон-3». Считаются весьма опасными объектами (таких ступеней 127), «гоняющимися» за спутниками

Еще одно занятие любителей — прием изображений. С борта МКС иногда передают по протоколу SSTV изображения, посвященные каким-то датам. Но более популярен прием метеоснимков с метеоспутников. 50 лет назад радиолюбители не имели технической возможности принять «Первые телевизионные изображения Земли с первого погодного искусственного спутника (53 года назад)». А сейчас с обработкой изображений справился бы мобильный телефон т.к. технологии во многом близки к передаче радиофаксов на технологиях 1980-х — «Приём радиофаксов и прочих цифровых передач с помощью обычного приёмника и компьютера».

Прием погодных снимков невысокого разрешения описан на Хабре в трех статьях:

О приёме снимков Земли с метеорологических спутников

В настоящее время на Земной орбите находится порядка 10 спутников, используемых в метеорологических целях. Эти спутники непрерывно сканируют поверхность и атмосферу Земли и осуществляют непосредственный сброс информации на землю в соответствующие научные центры, лаборатории и всем кто может принять. Приемная станция, находящаяся в зоне радиовидимости спутника, в реальном времени видит то, что видит спутник. Данные с него поступают непосредственно в момент съемки

У нас есть снимки туч на Черном море и Кавказе тех дней, когда в Крымске погибли тысячи людей. Если бы хотя бы 10 человек в стране искренне интересовались подобными явлениями, начиная со школы или с сознательного возраста, вполне возможно, что опасные явления (ОЯ) предсказывались бы не просто как «ОЯ», а «уровень затопления местами составит более 2 метров». Кстати метеослужбы по самым пессимистичным прогнозам давали до 100мм осадков ту ночь, а реально было под 300мм. Вот вам и эффективность подхода сокрытия метеоданных, пусть и не физического, но идеологического.

Принимаем погодные снимки с NOAA — проще простого
Как подключиться к космическому спутнику и исполнить детскую мечту

Современные метеоспутники тоже не устояли перед энтузиастами. К слову тот случай, когда на Хабре пишут о хабраюзере:

Радиолюбитель R4uab получил изображения затмения со спутника «Метеор-М2»
Радиолюбителя, получившего фото затмения со спутника «Метеор-М2», пригласили на работу в РКС

А еще радиолюбителей приглашают помочь когда спутник в беде:

Космический спутник LightSail на солнечном парусе завис из-за программной ошибки
Инженеры, запустившие спутник CubeSail, просят помощи радиолюбителей
Российский спутник «СамСат-218» не выходит на связь. Нужна помощь сообщества
Услышать SamSat-218D

К еще кроме них может помочь студенческим кубсатам, с которыми возможна связь несколько минут раз в сутки? За этот короткий промежуток времени спутник должен передать данные, ради которых его запустили.
Естественно возникла идея объединить любителей наблюдений за спутниками, которые бы делились друг с другом временем наблюдения. Сети SatNOGS посвящена публикация на Хабре —
«Спутник — это очень просто — 2»
Создание таких систем достаточно дорогостоящее занятие (300… 500 USD), поэтому в этой сети не так много антенн с позиционером.

Многие станции имеют антенну, фиксировано направленную в небо. Это компромисс между стоимостью и временем сеанса со спутником. Первоначально SatNOGS был ориентирован на получение сигналов с низкоорбитальных спутников (в диапазонах УКВ и ДМВ) и такой конструкции вполне достаточно.
Программное обеспечение может извлекать сигналы состояния и телеметрии, данные полезной нагрузки (эксперименты) с научных и исследовательских спутников (например, магнитосферные эксперименты), данные о погоде и т. д. Например проект r2cloud.
Существует небольшая сеть TyNet.eu только по приему изображений метеоспутников с блогом UHF-SatCom.

Среди антенн сети SatNOGS включаются интересные экземпляры. Иногда в дело идут старые телевизионные антенны с заднего двора (The BUD (big ugly dish)), наподобие этой:

На фото ниже 25-метровая антенна в радиообсерватории Двингело (Нидерланды), построенная в период 1954-1956 годов и 2009 году получившая статус объекта национального наследия. В 2018 году старая антенна стала использоваться для наблюдения любительских спутников сетью SatNOGS на некоторых орбитах.
От таких фактов становится грустно за отечественное наследие — «артефакты, времен существовавшей здесь высокоразвитой цивилизации», которое не только не имеет какого-то статуса, а в худшем случае утилизируется, а территория обсерваторий застраивается.
В противоположность этой разрухе можно увидеть примеры как старые антенны восстанавливаются для использования университетами. На фото ниже 12-метровая антенна, расположенная на бывшей станции связи НАСА. Антенна была построена в интересах Пентагона для секретных работ по слежению за советскими спутниками. Она прекратила работу в 1996 году после удара молнии, уничтожившей систему управления и приводы. В 2003 году у нее появился новый хозяин — Pisgah Astronomical Research Institute (PARI). За 13 лет удалось восстановить работу антенны и с 2016 года начать использовать антенну в качестве учебного пособия для обучения студентов. Дальнейшими планами предполагалось сделать антенну доступной для студентов по всему миру для дистанционного исследования звездообразования.
Любительская радиоастрономия — это своего рода высший пилотаж среди аматоров. «HiTech». Очень дорогостоящее занятие, если хочется наблюдать что-то серьезнее, чем радиоизлучение Юпитера. Космические радиоисточники на длине волны 21 см требуют больших антенн, малошумящих усилителей и приёмников. Если у любителей в США есть и место на заднем дворе, и The BUD, и деньги на хобби, то отечественных энтузиастов можно пересчитать по пальцам руки.

Достаточно сравнить активность двух ресурсов посвященных радиоастрономии — тут и там:

radio-sky.ru
Society of Amateur Radio Astronomers

Возможно в будущем и там и тут удастся создать любительскую сеть для радиоинтерферометрии со сверхдлинными базами. При синхронизации по GPS c точностью 1 ppm небольшие любительские антенны, разнесенные на разные континенты нашей планеты, смогут получить очень достойные результаты.

А пока мы можем наблюдать за разрозненными работами энтузиастов — «Радиотелескоп».

Данная установка представляет собой двухкоординатное сканирующее устройство. Оно работает в диапазоне 10ГГц, на этих частотах работают ТВ спутники. Первоначально планировалось сделать фотографию геостационарной орбиты. Дополнительно к этому было интересно посмотреть на Солнце, а так же, из разряда детской любознательности хотелось узнать, видна ли будет Луна и, вообще, что же будет на снимке.

Хобби может быть дешевым, может быть дорогим. Главное, что такие сети уже приносят пользу не только их участникам, но и посторонним наблюдателям. Я постарался рассказать о том, какие бывают сети и чем они интересны. Производительность современной электроники позволяет реализовать на одном миниПК ODroid или Raspberry Pi несколько сервисов, снижая финансовые расходы. Сейчас очень снизился уровень входа — существуют как готовые образы и скрипты, которые «делают всё автоматически», так и подробные инструкции, в том числе на Хабре. Владельцу станции остается только выбрать в какой сети он будет участвовать.

На этом я заканчиваю краткий дайджест. Домен habrahabr.ru был зарегистрирован 18 апреля 2006 года. За эти годы хабраюзеры поделились множеством интересных публикаций, и я желаю Хабру и хабраюзерам, чтобы и дальше мы читали на этих страницах ярких и талантливых авторов. И возможно этот дайджест кому-то подскажет, чем заняться этим летом.

В дайджесте использованы ссылки на публикации хабраюзеров:

BOOTor
ababkin86
alizar
Alyoshka1976
APaMazur
argz
Astroscope
avan
CheeckyBride
count
Dennsy
DmitrySpb79
Foxcool
groroman
Hydro
iliasam
itsar
kreosan
levap
lozga
LPD1090ES
marks
Milfgard
mink_h
MishikoRus
mottoman
Mr_Costello
NAGru
Nikolay_Fedorov
olartamonov
pkruglov
ptsecurity
R4uab
r-moiseev
rOnanjr2
ru_vds
sergeyII
shaman007
shifttstas
svosin
TS_Telecom
UA2FGF
VASExperts
Vertebral
vovalog
voyager-1
vvzvlad
woworks
yevgen_d

Отзывы о narodmon.ru; 24 отзыва

Оценка: 5.0 от 04 августа 2019

Отличный проект!

Оценка: 4.0 от 29 июля 2019

Хороший проект-полезный.
Недостает удобства для собственных датчиков и информации по закрытым группам.
Слишком сильно ограничен по общим типам датчиков-только температура и давление…

Оценка: 5.0 от 28 июля 2019

пользуюсь 3 года

Оценка: 5.0 от 17 июля 2019

Можешь управлять своей метеостанцией. Бесплатно хранить данные.

Оценка: 5.0 от 31 мая 2019

Отлично. Постоянно висит виджет на телефоне,
с реальной температурой возле моего дома.

Оценка: 5.0 от 23 мая 2019

Супер сервис по передачи метеоданных с домашних метеостанций

Оценка: 4.0 от 22 мая 2019

Для мониторинга одного датчика очень выручают бесплатные функции.

Оценка: 5.0 от 20 мая 2019

Зимой пользуюсь им каждый день. Температуру воздуха отслеживаю.

Оценка: 5.0 от 20 апреля 2019

Отличный сайт.

Оценка: 5.0 от 16 апреля 2019

Народный мониторинг) Его все знают

Оценка: 5.0 от 13 апреля 2019

Отличный сайт для своих устройств и различного мониторинга.

Оценка: 5.0 от 11 апреля 2019

Великолепный сервис. Можно не вешать термометр. Каждое утро фактическую температуру и давление узнаю из этого сервиса.

Оценка: 5.0 от 09 апреля 2019

пользуюсь для мониторинга дачи. Работает надёжно.

Оценка: 5.0 от 06 апреля 2019

Весьма полезная штука

Оценка: 5.0 от 27 марта 2019

Актуальная температура и прочее.

Оценка: 2.0 от 24 марта 2019

Стали чуть что банить, ценник на их приборы заоблачный.

Оценка: 5.0 от 17 марта 2019

Отличное приложение. Можно добавить свои датчики и камеру. Пользуюсь уже более трех лет.

Оценка: 5.0 от 16 марта 2019

Отличный проект!

Оценка: 5.0 от 15 марта 2019

Актуальная информация о погоде

Оценка: 5.0 от 12 марта 2019

Актуальная погода в любой местности

Оценка: 5.0 от 08 марта 2019

Крайне полезный сайт. Нужна актуальная погода? Живая Web-камера? Строишь систему умного дома? Тебе сюда!!! Все возможности и список оборудования с координатами производителя — лично поддерживаю рулём, чего и остальным желаю.

Оценка: 5.0 от 28 февраля 2019

Самая точная температура в реальном времени. Кроме того можно и самому присоединиться. Достаточно собрать простую схему на Ардуино.

Оценка: 5.0 от 25 февраля 2019

Весьма полезный технический проект для тех у кого руки из правильного места растут )

Оценка: 5.0 от 21 февраля 2019

отличный сайт Молодцы ребята!

Практика применения «Народного контроллера» на базе Raspberry Pi для мониторинга показателей в теплице (фундук + клубника). — Page 2 — xbSlick

Всем доброго времени суток. Хочу поделиться своим первым практическим опытом внедрения тепличного контроллера на базе Raspberry Pi.

Что имеем:

Тепличный комплекс из четырёх теплиц 100м*10м каждая. На текущий момент там находится рассада для клубники и фундука.

Тех задание:

Обеспечить постоянный мониторинг следующих показателей:

1.1. Температура у корня.

1.2. Температура в зоне плодоношения (1м. от земли).

1.3. Влажность у корня.

1.4. Влажность в зоне плодоношения.

1.5. Температура грунта.

1.6. Влажность грунта.

Вышеперечисленные показания должны сниматься в восьми независимых зонах, равномерно распределенных по одной теплице (всего 4 теплицы, то есть 8*4=32 стойки с датчиками).
Датчики в каждой зоне должны быть сгруппированы в один мобильный комплект (стойка) с питанием от аккумулятора, что бы иметь возможность переставлять датчики по теплице и не привязываться к конкретному месту. Длительность работы от одного заряда не менее трех месяцев, но чем больше — тем лучше. Удаленный мониторинг заряда аккумулятора.
Полив в теплице организован сверху, то есть все модули должны быть влагозащищенными, согласно стандарту IP65.

5. Данные по всем датчикам за весь период должны сохраняться и отображаться в виде текущих показаний и графика изменений.

6. Доступ к данным должен быть обеспечен 24/7: системному администратору, административному персоналу из соседнего здания, главному агроному с любого места, инвесторам из за границы. Разделение прав доступа: редактирование и просмотр. Адаптивный интерфейс (просмотр с устройств с разным размером экрана: ноутбук, планшет, телефон).

Наличие возможности сравнения показаний между собой (показания всех датчиков на одном графике) и изменения периода просмотра (час, день, месяц, год и т.п.).

8. Автономность, стабильность и независимость системы от наличия интернета.

Удаленный доступ системному администратору для обновления, обслуживания и настройки системы: SSH, RealVNC.

10. Уведомления о достижении критичных уровней температуры и влажности (E-Mail, SMS и т.п.).

Реализация:

Для реализации задачи были выбраны следующие электронные модули:

Центральный контроллер управления (сервер, база данных): RaspberryPi 3 + ОС Linux.
Модуль сбора и отправки данных с датчиков: ESP8266.
Внешняя точка доступа Wi-Fi: Ubiquiti UniFi UAP-Outdoor.
Внешний мост для соединения с ближайшим интернетом: Ubiquiti NanoStation LOCO M5.

Этапы:

1) Покрытие сигналом Wi-Fi и интернет.

Для уверенного покрытия Wi-Fi на две теплицы 10*100, достаточной одной точки доступа. Питание организовано по PoE. Разместили на уровне человеческого роста, сразу на ящике с центральным контроллером и соединили прямым кабелем с мостом, который направлен на такой же мост в двух километрах от теплицы. Средняя скорость подключения к инету составила 8 Мбит/с.

2) Сборка и настройка стоек с датчиками.

Согласно задаче, узел с датчиками должен быть мобильным и иметь возможность «кочевать» по теплице.

В каждой стойке должно быть два комплекта сенсоров: данные у корня и на стебле (зона плодоношения) + влажность и температура грунта.

В качестве опоры была выбрана ПП труба, диаметром 25.

На трубу, с помощью клипс, прищелкиваются датчики, то есть имеем возможность менять высоту расположения.

Список комплектующих для стойки:

1. Микроконтроллер ESP8266.

2. Датчики температуры и влажности воздуха — 2 шт.

3. Датчик температуры и влажности почвы — 1шт.

4. Акумуляторный блок на базе LiIon 18650 (8000-1000 mAh).

5. Корпуса, зажимы, труба ПП, клипсы.

Настройка стойки с датчиками:

На Микроконтроллер заливается готовая прошивка с вебинтерфейсом. Устанавливается фиксированный ip адрес и присваивается название (порядковый номер). Дополнительно указываем адрес нашего контроллера, то есть, куда и по какому протоколу (MQTT) отправлять данные.

К слову, протокол MQTT специально рассчитан на отправку данных в сетях с низкой пропускной способностью и нестабильным сигналом (есть три режима QoS).

3) Установка и настройка контроллера.

«Малину» разместили во влагозащищенном наружном ящике для электрощетчика: NIK Dot 3.1. Этот одноплатный компьютер идеально поместился в секцию для автоматов и для доступа к нему не нужно разбирать ящик, достаточно открыть прозрачную дверцу. В сам ящик были спрятаны PoE адаптеры и БП от малины.

Для полноценной работы на Raspberry необходимо установить следующее ПО:

3. Среда визуального программирования — NodeRed. 4. Специализированная (time series) база данных для хранения показаний датчиков — InfluxDB. 5. ПО для визуального отображения данных — Grafana.

Принцип работы следующий:

Стойка с датчиками «просыпается» каждые 15 минут (или через любой другой промежуток) и отправляет данные по Wi-Fi по протоколу MQTT через точку доступа на контроллер.
Контроллер принимает сообщение от стойки с помощью MQTT брокера (Mosquito) и передает во фреймворк Node-Red.
Node-Red принимает данные, если нужно преобразовывает, и сохраняет в базу данных InfluxDB.
Grafana получает информацию из базы данных (InfluxDB) и отображает их в виде графиков и чисел.

В конечном итоге имеем картину:

Итоги:

Данные со всех датчиков температуры могут отображаться на едином графике, что позволит наглядно определить и локализовать зону низкой/высокой температуры.

Промежуток отображаемого времени и период обновления — настраиваемые.

Дополнительно, на отдельном техническом дашборде, имеем возможность мониторить уровень заряда всех батарей, загрузку и температуру контроллера.

Набор и тип датчиков на каждой стойке можем менять самостоятельно, исходя из задач, бюджета и новинок на рынке.

Для доступа к графикам — достаточно «вбить» IP адрес контроллера в браузере (ноутбук, планшет, мобильный), подключение само собой беспроводное — Wi-fi.

Дополнительно что-то устанавливать или настраивать на клиентском устройстве — не нужно.

Контроллер сам определит разрешение вашего экрана и адаптирует под него свой интерфейс.

Ограничение прав доступа на «только просмотр» обезопасит систему от случайного или намеренного изменения параметров.

Настройка и программирование не требует приезда специалиста на место — есть удаленный доступ (и даже без белого IP).

И все это в «железке» помещаемой на ладони.

Надеюсь, что информация была полезной и доступной.

Вопросы можете писать сюда или на почту: [email protected]

Продолжение следует…

Лаборатория электроники и программирования. 77 ПРОЕКТОВ ДЛЯ ARDUINO. Образовательный конструктор с методическим пособием

Образовательный конструктор «ЛАБОРАТОРИЯ ЭЛЕКТРОНИКИ И ПРОГРАММИРОВАНИЯ» создан на основе книги «77 ПРОЕКТОВ ДЛЯ ARDUINO». С ним вы освоите основные понятия электроники и программирования, которые необходимы для разработки умных устройств, конструирования роботов и работы с ними.

Основы преподавания робототехники подразумевают большое количество практических занятий для лучшего усвоения материала и получения навыков работы с разработкой умных устройств. Одними тетрадками и школьной доской тут не обойтись — необходима полноценная лаборатория с электронными устройствами и возможностями их разработки и конструирования, а также компьютеры для получения практического опыта в программировании.

Конструктор ЛАБОРАТОРИЯ ЭЛЕКТРОНИКИ И ПРОГРАММИРОВАНИЯ выполнен в форме научно-исследовательского стенда. Это еще одно его преимущество. Все элементы конструктора закреплены на единой платформе.

В качестве «мозга» конструктора используется модернизированная плата Arduino UNO R3 (с возможностью беспроводной передачи данных на базе Wi-Fi модуля ESP8266) — контроллер, на базе которого можно легко проектировать умные устройства с применением датчиков, моторчиков, различных дисплеев и модулей. В состав конструктора входят все самые необходимые для обучения элементы: ничего дополнительно докупать не нужно!

В конструкторе представлено 77 экспериментов — ценнейшего теоретического и практического материала для обучения. Каждый эксперимент подразумевает поэтапное изучение программирования путем создания проектов на контроллере, совместимом со средой Arduino IDE. В рамках нашей программы обучения за одно занятие можно освоить и собрать полноценный проект, например, игру “Змейка”, домашнюю метеостанцию, web-опросник, бегущую строку, электронные часы с будильником, FM радио, электронный компас и многое другое!

Для сборки проектов не требуется паяльник, а порог вхождения в электронику очень простой, что соответствует девизу: “Arduino — это очень просто!”.

Разработанное методическое пособие содержит подробные иллюстрации к каждому занятию, теория полностью совмещена с практикой и излагается постепенно, от простого к сложному, не упуская нюансов.

Для того, чтобы каждому учащемуся можно было доступно и понятно объяснить новый материал, автор использовал современные методики обучения. Тем не менее, преподаватель может на своё усмотрение отобрать проекты для своего учебного курса.

СПИСОК ЭКСПЕРИМЕНТОВ:

Эксперимент 1. Светодиодный маячок на 4 светодиодах .
Эксперимент 2. Бегущий огонёк на 8 светодиодах
Эксперимент 3. Бегущий огонёк на 8 светодиодах – совершенствуем программу.
Эксперимент 4. Десятисегментный линейный индикатор. Пульсирующая шкала
Эксперимент 5. Два светофора на перекрестке
Эксперимент 6. Подключаем к Arduino кнопку
Эксперимент 7. Боремся с дребезгом контактов кнопки
Эксперимент 8. Подключаем несколько кнопок, управляем светодиодами
Эксперимент 9. Функции delay() и millis() — управляем скоростью и направлением «бегущего огня» с помощью кнопок
Эксперимент 10. Подключение 7-сегментного одноразрядного индикатора
Эксперимент 11. Матрица 4-разрядная из 7-сегментных индикаторов
Эксперимент 12. Секундомер на 4-разрядной матрице из 7-сегментных индикаторов
Эксперимент 13. Аналоговые входы Arduino. Подключение потенциометра.
Эксперимент 14. Использование потенциометра в качестве регулятора показаний светодиодной шкалы
Эксперимент 15. Клавиатура по однопроводной аналоговой линии
Эксперимент 16. Широтно-импульсная модуляция. Балансир яркости двух светодиодов
Эксперимент 17. Радуга на RGB-светодиоде
Эксперимент 18. До-ре-ми-фа-соль-ля-си. Воспроизводим звуки на Arduino
Эксперимент 19. Воспроизводим звуки разных октав. Двумерные массивы
Эксперимент 20. Музыкальный звонок
Эксперимент 21. Библиотеки Arduino. Создание собственной библиотеки
Эксперимент 22. Матричная клавиатура 4×4
Эксперимент 23. Пианино на матричной клавиатуре
Эксперимент 24. ЖК-дисплей на контроллере HD44780
Эксперимент 25. Создаем калькулятор на матричной клавиатуре
Эксперимент 26. Управляем движущимся символом на экране дисплея
Эксперимент 27. 4-х разрядная светодиодная матрица
Эксперимент 28. Вывод спрайтов и символов на 4-х разрядную светодиодную матрицу.
Эксперимент 29. Бегущая строка на 4-х разрядной светодиодной матрице
Эксперимент 30. Русификация «бегущей строки» на 4-х разрядной светодиодной матрице
Эксперимент 31. Загрузка по последовательному порту текста для «бегущей строки» на 4-х разрядной светодиодной матрице
Эксперимент 32. Подключаем двухкоординатный джойстик
Эксперимент 33. Игра «Змейка». Управляем перемещением «змейки» на светодиодной матрице с помощью джойстика
Эксперимент 34. Игра «Змейка». Добавляем корм для «змейки»
Эксперимент 35. Игра «Змейка». Последние штрихи
Эксперимент 36. Индикатор влажности почвы на датчике FC-28
Эксперимент 37. Звуковая сигнализация превышения уровня воды
Эксперимент 38. Индикатор шума на датчике звука
Эксперимент 39. Измерение влажности и температуры воздуха датчиком DHT11
Эксперимент 40. Индикатор освещенности на датчике GY30
Эксперимент 41. Домашняя метеостанция на датчике BMP280 и DHT11
Эксперимент 42. Часы реального времени DS3231. Установка (корректировка) времени
Эксперимент 43. Часы на 4-х разрядной светодиодной матрице
Эксперимент 44. Часы с бегущей строкой на 4-х разрядной светодиодной матрице
Эксперимент 45. Часы на ЖК-дисплее LCD Keypad shield
Эксперимент 46. Добавляем часам на ЖК-дисплее LCD Keypad shield функционал будильника
Эксперимент 47. Память EEPROM. Запись в EEPROM данных для будильников
Эксперимент 48. Часы с будильниками на EEPROM
Эксперимент 49. Работа с SD-картой.
Эксперимент 50. Сохранение данных метеостанции на SD-карте.
Эксперимент 51. Подключение исполнительных устройств
Эксперимент 52. Подключение 4-фазного шагового двигателя
Эксперимент 53. Управление скоростью и направлением движения 4-фазного шагового двигателя с LCD Keypad shield
Эксперимент 54. Беспроводная связь по инфракрасному каналу
Эксперимент 55. Управление скоростью и направлением движения 4-фазного шагового двигателя по ИК каналу
Эксперимент 56. Ультразвуковой датчик расстояния HC-SR04
Эксперимент 57. Радар на шаговом двигателе и датчике HC-SR04
Эксперимент 58. Компас на шаговом двигателе и модуле GY273 HMC5883
Эксперимент 59. RFID-идентификация. Считыватель RFID RC522
Эксперимент 60. Организация контроля доступа по RFID-меткам
Эксперимент 61. Запись информации на RFID-метку
Эксперимент 62. Считывание данных с RFID-метки
Эксперимент 63. Подключение модуля TEA5767
Эксперимент 64. FM радиоприёмник на модуле TEA5767
Эксперимент 65. Загрузка скетчей на модуль ESP8266 платы Arduino+WiFi
Эксперимент 66. Обмен данными по последовательному порту между ESP8266 и Arduino UNO платы Arduino+WiFi
Эксперимент 67. Web-сервер с отображением данных метеостанции
Эксперимент 68. Web-сервер на ESP8266 для управления светодиодами
Эксперимент 69. Web-сервер для управления реле через Arduino
Эксперимент 70. Web-сервер управления текстом для бегущей строки на 4-х разрядной светодиодной матрице
Эксперимент 71. Домашняя метеостанция для сервиса Народный мониторинг
Эксперимент 72. Отправка данных датчиков домашней метеостанции на сайт Народного мониторинга
Эксперимент 73. Прием на устройстве команд , отправленных с сайта Народного мониторинга
Эксперимент 74. Обработка и исполнение команд, полученных с сайта Народный мониторинг
Эксперимент 75. Протокол MQTT. Отправка данных по протоколу MQTT
Эксперимент 76. Получение данных по протоколу MQTT
Эксперимент 77. Отправляем с web-сервера в интернет-магазин arduino-kit.ru отзывы и пожелания о книге и наборе.

ПРИМЕРЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ:

РадиоКот :: Монитор погоды на ESP32

РадиоКот >Схемы >Цифровые устройства >Бытовая техника >

Монитор погоды на ESP32

Монитор погоды BIM32

Когда-то, три года назад, я опубликовал статью “Монитор погоды на ESP8266”. Тогда я даже представить не мог, что эта тема заинтересует так много людей. Мне аж тоже стала интересна эта тема и я стал развивать Монитор погоды. Частые обновления прошивки, добавление/изменение функционала, все это исчерпало себя. Чтоб вывести прибор на новый уровень – пришлось полностью поменять “железо”.

Краткий список возможностей монитора погоды:

Подключение к домашней WiFi сети 2.4 гГц
Отображение текущей погоды и прогноза погоды на 3 дня
Отображение почасового прогноза погоды на 5 дней
Отображение истории погоды (почасово) на 1 день назад
Посторение графиков изменения температуры, влажности и вероятности осадков
Отображение температуры и влажности дома
Часы (маленькие/большие/с секундами/стрелочные) с синхронизацией NTP
Календарь с возможностью перелистывания до плюс/минус бесконечности
Отправка и/или прием данных по протоколу MQTT
Отправка и/или прием данных с/на сервис thingspeak
Отправка данных на народный мониторинг
Беспроводной датчик температуры/давлени/влажности/освещенности
Поддержка проводных датчиков температуры/давлени/влажности/освещенности
Авторегулировка яркости подсветки экрана (по датчику освещенности, по времени или по факту рассвета и заката)
Цветной сенсорный дисплей 3,5 дюйма

Схема монитора погоды

Благодаря применению модулей, схема прибора получилась простой как совковый утюг. Применен WiFi модуль Nodemcu 32S 30pin. Это сердце и душа прибора, вся основная логика работы монитора погоды выполняется этим модулем. Данный модуль представляет собой микросхему SoC ESP32 со всей необходимой обвзякой, флеш памятью, USB->UART конвертером и стабилизатором напряжения питания.

Модуль дисплея NX4832K035 Nextion enhanced 3.5 дюймов. Представляет собой дисплей HMI TFT, со встроенным графическим процессором, с 16 Мб флэш-памяти, 1024 байт EEPROM и ОЗУ 3584 байт. Дисплей берет на себя задачи прорисовки графики, и обработки тапов по тачскрину, а так же самостоятельно обеспечивает ход часов, календаря, анимации и прокрутки текста, что позволяет существенно разгрузить основной (ESP32) процессор. Связь дисплея с основным процессором осуществляется посредством интерфейса UART.

Модуль радиоканала HC-12 предназначен здесь для связи с беспроводным датчиком. Рабочая частота – 433,4 – 473,0 МГц. Дальность передачи информации – до 1 км на открытом пространстве. Количество каналов передачи данных – 100. В данный модуль встроен микроконтроллер, который самостоятельно решает все вопросы приема или передачи данных. Связь этого модуля с основным процессором осуществляется посредством интерфейса UART.

Если применение беспроводного датчика не планируется, то можно этот модуль не устанавливать.

Монитор погоды так же умеет считывать показания с датчиков температуры, давления, влажности и освещенности.

Поддерживаются следующие датчики:

BME280
BMP180
DHT22
SHT21
Bh2750
MAX44009

Можно подключить один, ниодного, несколько или все сразу из этого списка.

Печатную плату заказывал в Китае, так как возиться с лазерным утюгом не было никакого желания. Платы у меня плохо получаются.

Плата монитора погоды

Посмотрите видеообзор монитора погоды, это поможет не только ознакомиться с ним, но так же внесет ясность в методику настройки параметров прибора.

Видеообзор монитора погоды

Для прошивки монитора погоды понадобится micro-sd карта, micro-USB кабель и компьютер.

Чтоб прошить дисплей, нужно скопировать файл прошивки дисплея (файл с расширением .tft) на micro-sd карту (карта должна быть отформатирована в файловой системе FAT32). Затем вставить флешку в слот micro-sd дисплея и подать ему питание. Дисплей сам прошьется с флешки, процесс прошивки можно будет наблюдать на экране.

Краткая инструкция по прошивке ESP32

1-й вариант через Ардуино:
1: добавляем в Ардуино поддержку ESP32 находим инструкцию
2: добавляем в Ардуино плагин для заливки SPIFFS находим инструкцию
3: делаем ремап порта uart1, для этого нужно найти файл HardwareSerial.cpp у меня он находится в папке C:UsersUsernameDocumentsArduinoDatapackagesesp32hardwareesp321.0.4coresesp32 открываем этот файл, например в блокноте, находим строчки rxPin и txPin и вписываем туда номера пинов 32 и 33, как на скриншоте uart_remap.png
4: распаковываем библиотеки из файла libraries.zip в папку C:UsersUsernameDocumentsArduinolibraries
5: прошиваем плату скетчем
6: прошиваем файл файловой системы SPIFFS, в ардуино выбираем Инструмены —> ESP32 Sketch Data Upload

2-й вариант через Flash Download Tools:
1: скачиваем Flash Download Tools
2: скачиваем bin файлы прошивки Weather-monitor-BIM32
3: выставляем все в Flash Download Tools согласно скриншоту (номер COM порта выставляем свой) downloadtool.png
4: жмем старт в Flash Download Tools, если не пошло шиться — жмите кнопку BOOT на ESP32 модуле

Ну и конечно, на последок, парочка фотографий устройства в деле.

Исходники здесь

Прошивки дислея и ESP32 здесь

Обсуждение в форуме здесь

Файлы:
ESP_Download_tool

Все вопросы в Форум.

Как вам эта статья?	Заработало ли это устройство у вас?

Эти статьи вам тоже могут пригодиться:

COVID-19 Решение | Автоматическая система мониторинга людей

Jono-Gunti (The People Counter)

Это программа для подсчета посетителей, которая определяет количество людей на одной дороге на любой дороге, анализируя видео с помощью IP-камеры дрона или мобильного устройства, или может также анализировать записанный видео файл .helpful Я думаю, будет действительно очень полезно, если кто-нибудь будет использовать его в своих дронах для наблюдения за тем, что никто из людей не бродит снаружи. Это превентивное решение, несомненно, сгладит кривую в сообществах.

Требования

Python3 (моя версия разработки — Python 3.7.5 64-разрядная)
Pyimagesearch
Imutils
argparse
time
dlib
scipy
OpenCV

Чтобы использовать мою программу , на вашем компьютере должны быть выполнены эти требования

Как протестировать мою систему

Чтобы протестировать мою программу, просто выполните этих шагов.

Первый клон / Загрузите этот репозиторий на свой компьютер.
После загрузки / клонирования репозитория Просто введите этот код в терминал (откройте терминал из этой загруженной папки) ./test.sh
Если все настроено и ошибка отсутствует, можно переходить к следующему шаги и подключите его к IP-камере, если вы выбрали устройство (дроны, системы видеонаблюдения или мобильные устройства).

Как на самом деле использовать мою систему

Чтобы подключиться к другому устройству, выполните следующие действия. (Здесь показано соединение с мобильным устройством).

Загрузите приложение IP Webcam из магазина GooglePlay.
Затем откройте приложение.
Выберите Start Server
Запишите IPv4-адрес.
Введите следующий код в терминал (откройте терминал из этой загруженной папки). ./run.sh
Введите IPv4-адрес камеры в терминал при появлении запроса и запустите Surveillancing.

  𝓗𝓸𝓶𝓮, 𝓢𝓽𝓸𝓹 𝓽𝓱𝓮 𝓒𝓸𝓶𝓶𝓾𝓷𝓲𝓽𝔂 𝓢𝓹𝓻𝓮𝓪𝓭.𝕊𝕒𝕧𝕖 𝕪𝕠𝕦𝕣𝕤𝕖𝕝𝕗, 𝕊𝕒𝕧𝕖 𝕪𝕠𝕦𝕣 𝕤𝕠𝕔𝕚𝕖𝕥𝕪

Спасибо, UTSOURCE.net , чтобы предложить электронные компоненты для наших проектов.

Цели этого проекта:

Уменьшить процент людей, перемещающихся за пределы каждый день
Обеспечить лучшую систему отслеживания и правильное измерение плотности людей в различных областях

Система мониторинга качества воздуха и загрязнения в реальном времени на базе Arduino от Md.Абдулла Аль-Ахасан, Сауменду Рой, А. Х. М. Сайм, Розина Актер, Мэриленд Закир Хосейн :: SSRN

Международный журнал инновационных исследований в области компьютерных наук и технологий (IJIRCST) Том-6, выпуск-4, июль-2018

6 стр. Размещено: 30 апр 2021 г.

Просмотреть все статьи Md.Абдулла Аль Ахасан Бангладешский университет бизнеса и технологий
принадлежность не указана в SSRN
принадлежность не указана в SSRN
Университет науки и технологий Джессора
принадлежность не предоставлена SSRN
Дата написания: 30 июля 2018 г.
Абстрактные
В настоящее время загрязнение воздуха — одна из самых серьезных проблем в мире.Загрязнение воздуха может происходить из антропогенных или естественных источников. Загрязняющие воздух атмосферные вещества, такие как CO, CO2, SO2, NO2 и O3, взвешенные твердые частицы (SPM), ремонтируемые взвешенные твердые частицы (RSPM) и летучие органические соединения (VOC), имеют большое влияние на здоровье людей. От него страдают большинство крупных городов развивающихся стран и большинство городов развитых стран. Таким образом, разработка системы мониторинга качества воздуха и загрязнения в реальном времени имеет решающее значение. Мы разработали детектор загрязнения воздуха на базе Arduino, который объединил малогабаритный датчик с минимальной стоимостью и микроконтроллер Arduino.Преимуществами детектора являются надежная стабильность, быстрое восстановление срабатывания и длительный срок службы. Это доступное, удобное в использовании, недорогое оборудование с минимальными требованиями к мощности, которое подходит для мобильных измерений, а также для удобного сбора данных. Он имеет программное обеспечение для обработки, способное анализировать собранные качественные данные с высокой точностью. Простой инструмент, который можно использовать в коммерческих целях.
Ключевые слова: Загрязнение воздуха, ардунио, датчик газа, антропогенный, атмосфера
Рекомендуемое цитирование: Предлагаемая ссылка
Аль-Ахасан, штат Мэриленд.Абдулла и Рой, Сауменду и Сайм, А. Х. М. и Актер, Розина и Хоссейн, Мэри Закир, Система мониторинга качества воздуха и загрязнения в реальном времени на базе Arduino (30 июля 2018 г.). Международный журнал инновационных исследований в области компьютерных наук и технологий (IJIRCST) Volume-6, Issue-4, July-2018, Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=3531764 или http://dx.doi.org /10.2139/ssrn.3531764 Рабочий прототип с использованием датчика температуры DS18B20 и Arduino для мониторинга работоспособности
SN Comput Sci.2021; 2 (1): 33.
, ¹, ², ¹, ³ и ¹
Рамеш Саха
¹ Департамент информационных технологий, Университет Гаухати, Гувахати, Индия
Suparna Biswas
² Департамент компьютерных наук и инженерии, Технологический университет Маулана Абул Калам Азад, Западная Бенгалия, Калькутта, Западная Бенгалия Индия
Сатьяджит Сарма
¹ Департамент информационных технологий Университета Гуахати , Ассам, Индия
Сушанта Кармакар
³ Департамент компьютерных наук, ИИТ Гувахати, Гувахати, Ассам, Индия
Пранеш Дас
¹ Департамент информационных технологий, Университет Гаухати, Гувахати 1 9

53 Индия Департамент информационных технологий, Университет Гаухати, Гувахати, Ассам, Индия
² Департамент компьютеров Наука и инженерия, Технологический университет Маулана Абул Калам Азад, Западная Бенгалия, Калькутта, Западная Бенгалия Индия
³ Департамент компьютерных наук, ИИТ Гувахати, Гувахати, Ассам Индия
Автор, отвечающий за переписку.
Поступило 12.12.2020 г .; Принята в 2020 г. 16 декабря.
Авторские права © Автор (ы), по исключительной лицензии на Springer Nature Singapore Pte Ltd., часть Springer Nature 2021
Эта статья доступна через PMC Open Access Subset для неограниченного повторного использования в исследованиях и вторичного анализа. в любой форме и любыми способами с указанием первоисточника. Эти разрешения предоставляются на период, пока Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила COVID-19 глобальной пандемией.
Реферат
В связи с успешным появлением Интернета вещей, мониторинг состояния здоровья в реальном времени с помощью датчиков становится все более популярным. Для длительного наблюдения за пациентом с меньшими затратами требуется удобная система мониторинга здоровья. В этом документе описывается действующий прототип системы мониторинга состояния здоровья в реальном времени с использованием датчика температуры DS18B20, Arduino Nano с микроконтроллером ATmega328, где модуль Zigbee используется для беспроводной связи. В этом прототипе данные датчика собираются и анализируются, чтобы дать пациенту надлежащую обратную связь с поддержкой мобильности или без нее в помещении.Жизненно важные показатели датчиков собираются и отправляются на вычислительное устройство с помощью экранированного кабеля и ZigBee, то есть посредством проводной и беспроводной связи соответственно. Анализ жизненно важных функций пациента, основанный на медицинских определениях, дает информацию о состоянии здоровья пациента в режиме реального времени, так что, если состояние не нормальное, то можно своевременно принять профилактические меры, чтобы избежать дальнейших осложнений. Данные о пользователях могут быть сохранены в базе данных системы для дальнейшего использования.
Ключевые слова: Мониторинг состояния, датчик температуры, Arduino, Zigbee, прототип, мобильность
Введение
Интернет вещей (IoT) [1–5] изменил нашу повседневную жизнь с помощью различных приложений.Концепция Интернета вещей отражает соединение в любое время, в любом месте, в любой сети и любых службах. Интернет вещей приближается к наступающей эпохе достижений, которые могут повлиять на всю человеческую жизнь. Интернет вещей предоставляет широкий спектр приложений, таких как умный город, управление отходами, заторы на дорогах, службы экстренной помощи и структуры здравоохранения, промышленный контроль, наблюдение и здравоохранение. Умное и удаленное здравоохранение — это наиболее востребованное приложение Интернета вещей. У него есть много потенциальных приложений для создания приложений здравоохранения, таких как удаленный мониторинг здоровья, фитнес-программа для домашнего мониторинга здоровья, обнаружение хронических заболеваний, уход за пожилыми людьми и т. Д.Служба здравоохранения на основе Интернета вещей использует беспроводную сеть тела (WBAN) [6–8], которая является подмножеством беспроводной сенсорной сети (WSN) [9, 10]. Использование WBAN в здравоохранении увеличивает QoS и снижает затраты за счет повышения удобства использования. Первоначально WBAN на основе IoT [6, 7, 11] являются одной из наиболее желательных технологий для создания интеллектуального мониторинга здоровья пациента. Приложение мониторинга здравоохранения с использованием WBAN состоит из определенного количества разнородных сенсорных узлов. Этот сенсорный узел способен определять один или несколько физиологических параметров человеческого тела, например.ж., — артериальное давление, частота сердечных сокращений, электрокардиограммы (ЭКГ), электромиограммы (ЭМГ) [12], мышечная активность и температура тела и т. д. Затем полученные сигналы передаются приемнику или координатору WBAN для дальнейшей обработки [12, 13]. Мойка или координатор обладает достаточными ресурсами для этой деятельности. Он имеет большую вычислительную мощность и передает на медицинский сервер для дальнейшей или будущей обработки через Интернет.
Крошечные датчики в WBAN встраиваются в ткани, прикрепляются к другим носимым веществам или имплантируются в человеческое тело для определения жизненно важных функций организма.У них много преимуществ, таких как низкое энергопотребление, низкая стоимость, многофункциональные узлы датчиков, которые имеют скромный размер и взаимодействуют друг с другом на небольшом расстоянии, что не прерывает (и не ограничивает) нормальную активность пользователей. С помощью WBAN за пользователем можно наблюдать в любое время, в любом месте и в течение любого времени. В архитектуре мониторинга работоспособности на основе WBAN используется трехуровневая архитектура [6, 7, 14, 15], показанная на рис. [3, 5, 6]. Уровень 1. Включает набор небольших интеллектуальных датчиков, которые можно носить или имплантировать в тело человека или пациента.Узлы датчиков просто собирают жизненно важные сигналы от пациента. Уровень 2: есть шлюз с архитектурой WBAN, то есть Sink, который собирает жизненно важные сигналы от датчиков и обрабатывает их. Уровень 3: шлюз или приемник, подключенный к медицинскому серверу через Интернет. Архитектура WBAN представлена на рис. [7].
Архитектура WBAN
В этой статье мы разрабатываем рабочий прототип WBAN с использованием датчика температуры. Температура тела человека или пациента передается на центральный блок управления (CCU) Arduino на базе микроконтроллера как по проводной, так и по беспроводной связи на короткое расстояние.CCU размещается поблизости, выбор которого зависит от способности системы поддерживать максимальную мобильность и гибкость пациента для мониторинга. Работа организована следующим образом: «Связанная работа» описывает связанную работу, «Мотивация и вклад» иллюстрирует мотивацию работы, в следующем разделе обсуждается методология и реализация нашего эксперимента, все находки и результаты суммированы в «Экспериментальных результатах. », Окончательно результаты представлены в« Заключении ».
Сопутствующие работы
В этом разделе описан ряд соответствующих исследовательских работ, за которыми следует исчерпывающая сводная таблица, содержащая сравнительный обзор на основе их вкладов.
Валери Гей и Питер Лейдеккерс [1] предложили прототип для мониторинга сердца персонала с помощью смартфона. Автор использовал физический беспроводной датчик — смартфон для наблюдения за кардиологом из группы высокого риска. Используя этот прототип, человек или пациент могут понять, насколько высок риск заболевания, а смартфон может автоматически отправить предупреждение лицу, осуществляющему уход, или вызвать скорую помощь.
Крис А. Отто и др. [2] предложили модель. В этой предложенной модели WBAN подключен к домашнему серверу здоровья.Домашний сервер интегрирован в предопределенную базу данных, а информация далее отправляется на медицинский сервер для дальнейшей проверки. Этот прототип используется для пациентов с кардиологической реабилитацией или пожилых людей и дает надлежащее руководство.
Ахмед Барака и др. [3] исследовали структуру, использующую WBAN для измерения электрокардиограммы (ЭКГ) и кинематики движений человека. Авторы полагают, что это при условии, что система может легко справиться с непрерывным мониторингом здоровья пациента. В этих рамках разработана система включения программного обеспечения, которая собирает данные с датчиков WBAN и отправляет их на медицинский сервер, чтобы врач мог более эффективно контролировать пациента.
Мариусу Рошу и Северу Пашке [4] было предложено решение для удаленного медицинского обслуживания в реальном времени для пациентов. Он может наблюдать за пациентом в любое время из любого места. Здесь автор использовал программируемый датчик ЭКГ с проводной беспроводной телесной / личной сетью (WWBAN) и отправлял данные на медицинский сервер для проверки состояния пациента. В этой статье используется технология ZigBee и маломощный беспроводной датчик с возможностями локальной обработки для достижения высокой мобильности и гибкости пациента.Автор добавил, что если у пациента происходит экстренное состояние, программируемый датчик ЭКГ автоматически отправляет предупреждение лицу, осуществляющему уход.
Мухаммад Удин Харун Аль Расиид и др. [5] предложили сенсорную систему электронного здоровья, которую можно использовать для считывания жизненно важных сигналов о здоровье и сохранения на сервере базы данных — здесь использовались сенсор температуры тела и сенсор кислорода в крови. В этих системах жизненно важные сигналы, собранные с датчиков, и данные датчиков считываются в настольное приложение, а также хранятся в базе данных и отображают данные через веб-сайт в форме отчета, к которому можно получить удаленный доступ.
Бенджамин Комми и др. [6] предложили систему оповещения пациентов о неотложной медицинской помощи (PMEAS). Он использует два датчика: датчик температуры и датчик сердечного ритма в качестве аппаратного устройства и приложения для Android. В этой системе собранный жизненно важный сигнал пациента отображается на ЖК-экране и отправляется на устройство Android через Bluetooth и управляется приложениями. Если система обнаруживает какое-либо ненормальное состояние, лицо, осуществляющее уход, получает конфиденциальное уведомление по электронной почте или SMS. Эта система также формирует график, который помогает определить состояние здоровья пользователя.
Ин Чжан и Ханнан Сяо [7] предложили систему сенсорной сети на основе Bluetooth, которая удаленно отслеживает физиологический сигнал пациента. Авторы сосредотачиваются на вопросах реализации и описывают архитектуру этой системы с помощью датчиков сердечной деятельности. Предлагаемая сетевая система разработана с использованием интеллектуальных физиологических сенсорных узлов, интеллектуальной технологии Bluetooth, аппаратного и программного обеспечения. Авторы предложили решение для бортовой обработки сигналов.
Young-Dong Lee и Wan-Young Chung [8] разработали интеллектуальную рубашку для постоянного наблюдения за здоровьем пациента на основе технологии WBAN.Умная рубашка крепится к датчику ЭКГ и ускорения. Футболка в основном собирала данные о здоровье с тел пациентов в качестве электродов и передавала их на базовую станцию из специальной сети с использованием стандарта связи 802.15.4.
Адриан Бернс и др. [9] применяют новые сенсорные технологии в формирующейся глобальной системе здравоохранения. Авторы разработали новые подходы к непрерывному мониторингу здоровья с помощью SHIMMER ™.
Чи-Мин Чен [10] разработал модель длительного лечения, основанную на веб-технологиях.Предлагаемая система может быть использована для дистанционного изучения и анализа состояния пациента.
Навья и Мурти [14] предложили модель сети здравоохранения с использованием ZigBee. Здесь отслеживаются физиологические данные о состоянии здоровья пациентов, а выходные данные датчиков отправляются на персональный компьютер. Это удаленная сетевая система здравоохранения, которая может служить хранилищем данных для будущего использования. В этой системе датчики используются для измерения температуры, частоты сердечных сокращений и отслеживания падения пациента с помощью ZigBee.Авторы также предложили решение для мониторинга пациента, когда данные пациента превышают пороговое значение, и персональный компьютер отправляет сообщение на мобильный телефон лица, осуществляющего уход.
Prajakta A. Pawar [14] представил систему, которая используется для мониторинга физических параметров человеческого тела, таких как сердцебиение. Эту систему можно использовать в сельской или отдаленной местности; Используя GSM, пациенты модуля могут передавать данные на мобильный телефон врача. Эта система представляет собой подходящую эффективную систему наблюдения за здоровьем на дому, за которой можно наблюдать за пожилыми людьми.
Амна Абдулла и др. [12] предложили испытанный в реальных условиях мониторинг состояния здоровья с помощью КПК. Основная задача предлагаемой модели — регулярное изучение состояния здоровья пациента. Предложенная авторами система может измерять или контролировать важные для пациента физиологические данные, собираются датчиками и передаются в мобильные приложения на базе Android, кроме того, эта система также может генерировать тревожное сообщение или конфиденциальное электронное письмо, если состояние здоровья пациента критическое, и отправлять его. к специалисту в области здравоохранения для получения необходимой медицинской консультации.
Йохан Ванненбург и Реза Малекян [13] разработали и внедрили мобильную систему мониторинга здоровья. Система, способная измерять жизненно важные физиологические сигналы пациента, интерпретировать собранный сигнал и осуществлять мониторинг. В некоторых случаях возникали ненормальные условия, затем его выявляли и отправляли бригаде медиков для анализа. Система представляет собой анализ и исследование различных методов биологической экстракции. Все необходимые параметры были точно измерены в соответствии с медицинскими стандартами.Система должна обеспечивать точную обратную связь с пользователем, успешно определять медицинскую проблему и отправлять уведомление врачу для назначения следующего шага.
Кумар и Палликонда Раджасекаран [15] предложили модель для мониторинга состояния пациентов с помощью Raspberry Pi. Автор реализовал простое медицинское приложение, используя датчик температуры тела, ЭКГ для сердечного ритма и приближение для движения. Эти датчики отправляют жизненно важный сигнал на Raspberry Pi, а данные датчиков можно отслеживать на контролируемом экране компьютера с помощью Raspberry Pi, который действует как ПК с Linux, а также в любой точке мира, использующей Интернет.
Шаад Махмуд и др. [16] предложили прототип системы здравоохранения для изучения жизненно важных данных пациентов. Авторы сосредоточились на электрокардиограмме в реальном времени и мониторинге сердечного ритма с помощью чехла для смартфона. Предлагаемая система представляет собой встраиваемую систему. Напечатанный на 3D-принтере КПК также разработан автором для проверки предложенной встроенной системы. Система может быть аналогичным медицинским устройством.
T. S. Sollu1 et al. [17] была предложена система с использованием беспроводного датчика. Это может быть мониторинг сердцебиения пациента.Система использует электрокардиограмму (ЭКГ), установленную на теле пациента, и данные ECD, отправляемые на сервер через ZigBee. Автор, озабоченный мониторингом сердечного ритма, необходим для здоровья, особенно пожилых людей.
Набил Салих Али и др. [18] предложили систему в реальном времени для мониторинга состояния здоровья, основанную на технологии беспроводных датчиков. В предлагаемой системе они сконцентрированы на сердечном пульсе (HP) пациента. Предлагаемая система представляет собой удобное решение не только для специалиста.
Afef Benjemmaa1 et al. [19] реализовали и разработали систему удаленного мониторинга сердца для кардиологического пациента. Предлагаемая система отправляла и анализировала собранные данные в режиме реального времени для принятия важных решений в случае удаленных кардиологических пациентов. Здесь используются две важные технологии. Один из них — это машинное обучение, а другой — визуальная аналитика для мгновенного получения данных, собранных с датчика в реальном времени. В системе RHMS используется многоагентное моделирование для повышения качества, которое помогает удаленным пациентам улучшить управление своими внебольничными данными.
Связанные работы, в которых основное внимание уделяется различным системам мониторинга состояния на основе датчиков в реальном времени, и предлагаемые решения приведены в таблицах. Подробное исследование статей, опубликованных в период с 2004 по 2019 год, проводится с целью выявления тенденций развития систем здравоохранения на основе Интернета вещей.
Таблица 1
90 300 2013
Сведения об авторе Год публикации Описание прототипа или структуры Используемый аппаратный компонент датчика Используемый программный компонент Коммуникационный модуль Пользователь прототипа / фреймворка
Валери Гей и Питер Лейдеккерс [1] 2007 Прототип мониторинга состояния здоровья персонала с помощью смартфона
Монитор артериального давления A&D и живой
Монитор ЭКГ / акселерометра
Visual studio 2005 Wi- Fi, GPS Использование мониторинга состояния здоровья пациента по ЭКГ
Chris A.Отто, Эмиль Йованов и Александр Миленкович [2] 2006 Прототип для мониторинга состояния здоровья. Датчик WBAN собирает важные данные и отправляет их на домашний сервер здравоохранения и сохраняет данные в заранее заданной базе данных, при необходимости дальнейшее наблюдение, затем информация отправляется на медицинский сервер Датчик Hart Датчик Acidometer
Microsoft.NET 2.0 framework и
Visual C #
Интернет Наблюдение за состоянием здоровья пациентов с кардиологической реабилитацией или пожилых людей
Ахмед Барака, Ахмед Шокри, Ихаб Омар, Сагед Камель, Тарек Фуад, Мохамад Абу Эль-Наср, Хеба Шабан [3] 2012 Изучить структуру, которая включена программно, и это могут быть данные WBAN, отправленные на медицинский сервер для врача, который эффективно контролирует пациента Кинематический датчик SHIMMER 9DoF и датчик ЭКГ Пакет программного обеспечения SHIMMER connect и MATLAB Не указано Физический может более эффективно контролировать пациента
Мариус Рошу, Север Пашка [4] Медицинское решение на основе WBAN-ЭКГ для наблюдения за пациентом из любого места и в любое время Датчик ЭКГ Не указано Беспроводная технология ZigBee Мониторинг состояния здоровья на основе ЭКГ
Мухаммад Удин Харун Аль-Расид, Бих- Хван Ли, Аманг Сударсоно и Тауфикуррахман [5] 2015 Система, собирающая жизненно важные сигналы от пациента и сохраняющая данные в базе данных, а также показывающая их через веб-приложение и распечатывающая их в виде отчета Датчик температуры тела и крови датчик кислорода Мы основали приложение Проводное соединение Датчик контроля состояния и веб-тестируемая система, которая может выполнять чтение важных данных пользователя и сохранение в базе данных
Бенджамин Комей, Сет Джани Котей и Даниэль Опоку [6 ] 2018 Система экстренного медицинского оповещения пациентов (PMEAS), которая собирала важные данные пользователя с помощью аппаратных датчиков a и отправьте ему Android-приложение через Bluetooth, а также Android-управление данными и любыми ненормальными условиями, с соблюдением конфиденциальности SMS или электронной почты, отправленных опекуну Датчик частоты сердечных сокращений, температура тела и ЖК-дисплей Приложение для Android Bluetooth Пользователь системы может отображать данные о пузырьках в виде графика и определять состояние здоровья
Янг-Донг Ли, Ван-Янг Чанг [8] 2009 Умная рубашка на основе WBAN Health- система мониторинга, которая собирает данные ЭКГ и датчика ускорения в качестве электрода и передает их на базовую станцию и базовую станцию на серверный ПК для непрерывного мониторинга состояния и активности пользователя в режиме реального времени Датчик ЭКГ и ускорения Используется встроенный TinyOS Беспроводная связь (802.15.4) Система умной рубашки WBAN на основе ЭКГ и датчика ускорения, разработка для повсеместного мониторинга здоровья и активности
Адриан Бернс, Барри Р. Грин, Майкл Дж. МакГрат, Терренс Дж. О’Ши, Бенджамин Курис, Стивен М. Айер, Флорин Стройеску и Виктор Чионка [9] 2010 С помощью прошивки SHIMMER были собраны различные данные датчиков, такие как ЭКГ, ЭМГ GSR и данные кинематических датчиков для мониторинга состояния здоровья Комплект датчиков SHIMMER Пакет программного обеспечения SHIMMER и управление библиотекой IEEE 802.15.4 Система мониторинга здоровья на основе набора SHIMMER
Chih-Ming Chen [10] 2011 Интернет-система удаленного анализа здоровья, которая может непрерывно отслеживать данные пульса человека и в случае возникновения неотложной ситуации информировать лицо, оказывающее помощь при внезапных заболеваниях MLT1010 преобразователь импульсов пьезоэлектрический датчик язык PHP, веб-сервер Apache и база данных MySQL Проводное соединение, беспроводная связь и Интернет Веб-система удаленного мониторинга и анализа здоровья с использованием датчика пульса человека
К.Navya, Dr. MBR Murthy [11] 2013 Устройство мониторинга на основе ZigBee, с помощью которого физиологические данные пациента отправляются на персональный компьютер. Когда данные выходят за пределы некоторого стандартного измеренного значения r, персональный компьютер генерирует сообщение и отправляет его на компьютер. мобильный телефон обслуживающего персонала Датчик температуры, датчик скорости Харта, датчик MEMS и датчик уровня физиологического раствора Графический интерфейс пользователя (GUI) и база данных ZigBee Система наблюдения за пациентом с использованием связи ZigBee
Prajakta A.Pawar [14] 2014 Сельская или удаленная система мониторинга здоровья, она собирала данные о частоте сердечных сокращений от пациента и отправляла их на мобильный доктор с помощью модуля GSM Датчик частоты сердечных сокращений и Arduino Arduino IDE и C. / C ++ GSM-модуль Система мониторинга здоровья пациентов и пожилых людей
Амна Абдулла, Асма Исмаэль, Аиша Рашид, Али Абу-Эль-Нур и Мохаммед Тарик [12] 2015 Mobile Android прикладная система мониторинга состояния здоровья в реальном времени.Он собирал физиологические данные пациента с помощью датчиков, в случае возникновения критического состояния затем отправлялся сигнал тревоги или электронное письмо медицинскому специалисту для необходимых советов Электроды ЭКГ, датчик температуры (LM35), датчик артериального давления, датчик крови и глюкозы Программное обеспечение LabVIEW и приложения для Android ZigBee Система мониторинга здоровья на основе мобильных приложений
Йохан Ванненбург и Реза Малекян [13] 2015 Мобильная система мониторинга здоровья, различные узлы датчиков, прикрепленные к телу для сбора соответствующих физиологических данных. данные пациента и измерены согласно медицинской клевете, если состояние экстренное, то уведомление медицинской бригады.Система, отслеживающая состояние здоровья пациента и обеспечивающая обратную связь с пользователем, а также отправляющая информацию врачу для консультации Датчик температуры, датчик частоты сердечных сокращений, SPO2, артериальное давление Приложение для Android Bluetooth, Wi-Fi, Интернет (3G) Мобильная система мониторинга здоровья, которая измеряет и анализирует физиологический сигнал пациента
Р. Кумар и М. Палликонда Раджасекаран [15] 2016 Система здравоохранения на основе Интернета вещей с использованием Raspberry Pi.Здесь данные собираются с датчиков и отслеживаются на мониторе экрана компьютера, а также из любой точки мира с помощью Интернета Датчик температуры, датчик сердца и веб-приложение Raspberry Pi Интернет Мониторинг состояния здоровья здесь используется система Raspberry Pi
Md. Shaad Mahmud, Honggang Wang, AM Эсфар-Э-Алам, Хуа Фанг [16] 2017 Беспроводная система мониторинга здоровья с помощью смартфона.Здесь разработан умный корпус, в который входит микроконтроллер с устройством Bluetooth. Это не похоже на систему мониторинга здоровья на основе чипов Mobile, датчик ЭКГ, RFduino Android-приложение Bluetooth Мониторинг здоровья с помощью смартфона и смарт-кейса
T.S. Sollu, Alamsyah, M Bachtiar и AG Sooai [17] 2018 Использование беспроводных сенсорных сетей, система мониторинга состояния здоровья в реальном времени с использованием датчиков сердечного ритма Heart rate, arduino Arduino IDE ZigBee Health система мониторинга для пользователей, особенно пожилых людей
Набил Салих Али, Заид Абди Алькарим Аляссери, Абдулхусейн Абдулмохсон [18] 2018 Система мониторинга сердечного ритма в реальном времени с использованием мобильного приложения и беспроводной сети датчиков Здесь данные пульса, собранные с датчик и отправил его на компьютер или мобильный телефон через микроконтроллер и отобразил его в веб-приложении через Интернет.Пользователь этой архитектуры может отображать данные HP в любом месте, и она удобна для пользователя. мониторинг пользователя или пациента
Afef Benjemmaa, Hela Ltifi и Mounir Ben Ayed [19] 2019 Система удаленного мониторинга сердца (RHMS) для удаленных кардиологических пациентов. В этой архитектуре данные датчиков собираются и отправляются на сервер, и используются методы мульти-моделирования для улучшения качества удаленных данных и управления данными вне больниц. приложения и веб-приложение Bluetooth и Wi-Fi Система мониторинга здоровья кардиологического пациента, находящегося за пределами больницы
Предлагаемый Рабочий прототип интеллектуального мониторинга здравоохранения с поддержкой мобильности пользователя в помещении или без нее Датчик температуры, Arduino Nano с Atmega 328, имеющий модуль ZigBee и экранированный кабель Приложение на основе VB Zigbee, экранированный проводной кабель Пациент в помещении, может быть дома или в больнице
На рисунке показано графическое изображение презентация, основанная на опубликованной статье о решениях для удаленного здравоохранения с использованием аппаратных сенсорных устройств для построения рабочих прототип по сравнению с полной публикацией по здравоохранению.В 2016 и 2017 годах было опубликовано больше работ на основе устройств по сравнению с 2015, 2018 и 2019 годами.
Сравнение публикации аппаратных датчиков и удаленного здравоохранения на основе Интернета вещей и комплексных решений для здравоохранения
Мотивация и вклад
Мониторинг состояния здоровья в реальном времени Системное проектирование является сложной задачей для реализации с использованием сенсорных узлов WBAN [26, 27]. Многие люди, страдающие заболеваниями, могут не получить своевременное лечение из-за недоступности местного медицинского учреждения, поскольку перемещение на большее расстояние требует времени и денег, которые не всегда могут быть доступны.Здесь появляется роль предлагаемого Интернета вещей и модели на основе датчиков для дистанционного сбора и анализа жизненно важных функций пациента, чтобы оказать первичную помощь при любой выявленной аномалии [28]. Жизненно важные органы пациента, измеренные с помощью датчиков, анализируются на локальном сервере для определения состояния здоровья. Если обнаружена какая-либо аномалия, о которой можно сообщить врачу для получения необходимых рекомендаций и поддержки без физического движения пациента, что устраняет вышеупомянутые проблемы. В этом заключается мотивация проектирования и развития предлагаемой модели.
Вклад
Этот простой мониторинг жизненно важного состояния здоровья с поддержкой мобильности пользователей с использованием модуля Zigbee для беспроводной передачи данных представлен следующим образом:
(i) Удобный и недорогой рабочий прототип для сбора данных о температуре человеческого тела с использованием датчика температуры
(ii) Сервер непрерывно анализирует данные в режиме реального времени, и состояние здоровья пациента с точки зрения измеряемой жизненной силы отображается на мониторе разработанной системы для уведомления заинтересованного лица
(iii) Почему здесь используется только датчик температуры? Причина в том, что нормальная температура тела человека изменяется в зависимости от пола, продолжающегося движения, питания и использования жидкости, времени суток и для женщин во время различных фаз биологических изменений, таким образом, может в первую очередь указывать на любую аномалию.
Методология и реализация
Предлагаемая система включает: (а) проектирование системы, (б) установку системы и (в) кодирование. На рисунке показаны различные важные этапы интегрированного прототипа.
Различные стадии предложенного прототипа
Используемые компоненты оборудования
Различные используемые компоненты оборудования описаны ниже: среди различных физиологических параметров, которые необходимо наблюдать пациенту, является температура тела. Таким образом, датчик температуры тела необходим для измерения температуры как жизненно важного сигнала, который измеряется с помощью встроенной системы, связанной с датчиком и обработкой жизненного сигнала.Здесь используется датчик температуры DS18B20 [26, 28], показанный на рис. [26, 28, 29]. Расширенные функции используемого датчика температуры — это однопроводный интерфейс, 64-битный последовательный порт, хранящийся во встроенном ПЗУ, не требующий внешнего компонента. Он работает от источника питания 3,0-5,5 В.
Датчик температуры DS18B20
После сбора данных датчика с помощью датчика температуры, необходимого для подключения к интерфейсу и источнику питания системы, здесь использовалась Arduino с микроконтроллером ATmega328.В предлагаемой нами системе использовалась Arduino Nano, показанная на рис. [30]. Основная цель использования Arduino Nano заключается в том, что он встроен в ATmega328. У него много преимуществ перед Arduino Uno. ATmega328 — это 8-битный микроконтроллер AVR производства Microchip, он следует архитектуре RISC и имеет программную память флэш-памяти объемом 32 КБ. ATmega328 имеет 28 контактов. ATmega328 имеет 1 Кбайт электрически стираемую программируемую постоянную память (EEPROM) и 2 Кбайт памяти SRAM.
Arduino Nano с конфигурацией контактов
Встроенный датчик и микроконтроллер используются для сбора данных с тела пациента и требуют подключения к CCU или компьютеру.Как правило, на рынке доступны различные типы коммуникационных модулей, такие как Bluetooth, Wi-Fi, ZigBee, экранированный кабель USB и т. Д. В частности, приложение, подобное предлагаемой нами системе, может быть определено путем изучения нескольких характеристик, таких как энергопотребление, скорость передачи данных и дальность действия. Основываясь на приведенных выше характеристиках, ZigBee используется для беспроводной связи, показанной на рис. [25], и для проводного соединения с экранированным USB-кабелем, когда пациенты находятся в зоне действия CCU или компьютера.В медицинских приложениях ZigBee больше подходит для других видов беспроводной связи. ZigBee имеет следующие особенности, такие как очень низкое энергопотребление, очень большой радиус действия ZigBee (от 300 футов до 40 миль), скорость передачи данных в ZigBee (250 Кбит / с) низкая, а также низкая стоимость.
Модуль связи ZigBee
Используемые компоненты программного обеспечения
В предлагаемой системе другое аппаратное обеспечение описано выше, теперь необходимо связать аппаратное обеспечение с программной системой и установить надежную систему связи для здравоохранения.В предлагаемой системе используется различное программное обеспечение и API.
Arduino IDE
Arduino IDE [24, 32], то есть интегрированная среда разработки Arduino. Он подключается к Arduino и оборудованию для загрузки программ и связи с ними. Программы написаны в редакторе Arduino IDE. Это простая среда программирования с открытым исходным кодом для модулей Arduino.
Microsoft Visual Basic 6
Программы, созданные с помощью Visual Basic, запускаются в Windows, в Интернете, в приложениях Office или на мобильных устройствах.Используя Visual Studio, создаются программы, совместимые со всеми этими платформами, поэтому их предпочитают все специалисты в области образования и начинающие исследователи. Visual Studio.NET предоставляет средства разработки для создания программ на основе платформы .NET, таких как приложения ASP.NET, которые часто развертываются в Интернете.
WAMP Server
WAMP Server [33, 34] позволяет нам разрабатывать динамические приложения на основе Интернета с MySQL, PHP и Apache 2 [35]. Сервер WAMP автоматически устанавливает все необходимое для интуитивно понятной разработки веб-приложений.Есть много полезных функций MySQL сервисов для управления базами данных, переключения онлайн / офлайн для предоставления доступа всем или только localhost и управления серверами.
XCTU
XBee Configuration and Test Utility (XCTU) [20] — это программа, с помощью которой пользователи могут взаимодействовать с устройствами, поддерживающими цифровую радиочастоту (RF), через графический интерфейс. Встроенные инструменты этого приложения упрощают установку, настройку и тестирование цифровых РЧ-устройств.
Реализация рабочего прототипа
Теперь все программное обеспечение, необходимое для предлагаемой системы, установлено, и аппаратная система настроена должным образом.В этой предлагаемой системе используются два типа связи: один — это проводная связь для пациента, который находится в статическом положении, с использованием экранированного USB, а другой — беспроводная связь для мобильного пациента с использованием связи ZigBee. Здесь датчик температуры тела используется для считывания показаний тела, необходимых для анализа и определения состояния лихорадки в соответствии с заранее определенной медицинской информацией. Блок-схема обеих систем представлена на рис. а также .
Использование связи ZigBee
При проводном подключении датчик температуры тела подключается к центральному блоку управления, в данном случае микроконтроллеру Arduino с соответствующими разъемами на макетной плате.Затем Arduino подключается к ПК и передает данные в реальном времени на ПК. В случае беспроводного подключения CCU или Arduino подключены к передатчику ZigBee на плате барда с правильным подключением, а приемник ZigBee подключен к ПК. Оба соединения показаны на рис. а также .
Проводное соединение внедренной системы
Беспроводное соединение внедренной системы
Теперь необходимо установить все программное обеспечение для создания системы сбора данных в реальном времени.Для каждого пользователя создается уникальный идентификатор вместе с несколькими атрибутами, например. возраст, пол, адрес, контакт, электронная почта и т. д. Все эти данные хранятся в базе данных, которая включает атрибут ПК, который требуется для предлагаемой системы, создает систему подключения к данным в реальном времени, где пользователь может создать собственный идентификатор, который включает Атрибут и серверная база данных, показанная на рис., хранит данные для будущих целей.
Серверная база данных системы
Теперь предлагаемая система готова для мониторинга пациента по температуре тела.Нормальная температура тела человека изменяется в зависимости от пола, продолжающегося движения, питания и использования жидкости, времени суток и для женщин во время фазы менструального цикла. Типичная температура тела может быть от 97,8 ° F (36,5 ° C) до 99 ° F (37,2 ° C) для здорового взрослого человека. Температуру тела человека [21–25] можно измерить любым из сопутствующих способов, как указано ниже:
Орально и ректально
Оральную и ректальную температуру [21] врачи измеряют с помощью большого стеклянного термометра или компьютеризированных термометров.Обычно ректально измеренная температура находится в диапазоне от 0,5 ° F до 0,7 ° F.
Подмышечная (подмышечная)
Температура подмышечной впадины [21] может быть измерена с помощью стеклянного или усовершенствованного термометра. Как правило, температура должна быть на 0,3–0,4 ° F ниже, чем при пероральном приеме.
На ухо и на кожу
Для измерения температуры уха и кожи можно использовать специальный термометр [21].
Внутренне
Этот метод [20] используется для людей в критическом состоянии и в отделениях интенсивной терапии путем размещения измерительных датчиков в пищеводе, сердце или мочевом пузыре.Температура тела может быть ненормальной из-за лихорадки (высокая температура) или переохлаждения (низкая температура). По данным Американской академии семейных врачей, температура на 1 ° выше, чем нормальная температура 98,6 ° F, считается лихорадкой, а переохлаждение определяется как падение температуры тела ниже 95 ° F.
В приведенной выше системе для измерения температуры тела пациента вместо термометра использовался датчик температуры DS18B20, а в нашей лаборатории Интернета вещей была установлена среда LAB. Хотя этот датчик используется для измерения температуры тела из вышеуказанного положения тела.Температура собирается как аналоговый сигнал и отправляется на портативный компьютер, который действует как локальный сервер с помощью микроконтроллера Arduino. На ПК VB используется как интерфейсное программное обеспечение, которое отображает и хранит данные в определенном формате. Собранные данные хранятся в базе данных. Здесь, используя программирование на VB, полученные данные анализируются относительно. медицинское определение, приведенное в таблице на рис. Отображается соответствующая температура здоровья пациента и соответствующее состояние здоровья.
Данные медицинской науки в программе VB
Таблица 2
Нормальная температура тела для взрослых и детей в соответствии с медицинскими науками [20–25]
Тип чтения 0–2 года 3 –10 лет 11–65 лет Старше 65 лет
Устные 95.9–99,5 ° F (35,5–37,5 ° C) 95,9–99,5 ° F (35,5–37,5 ° C) 97,6–99,6 ° F (36,4–37,6 ° C) 96,4–98,5 ° F (35,8–98,5 ° F) 36,9 ° C)
Ректально 97,9–100,4 ° F (36,6–38 ° C) 97,9–100,4 ° F (36,6–38 ° C) 98,6–100,6 ° F (37,0–38,1 ° C) ) 97,1–99,2 ° F (36,2–37,3 ° C)
Подмышка 94,5–99,1 ° F (34,7–37,3 ° C) 96,6–98,0 ° F (35,9–36,7 ° C) 95,3–98,4 ° F (35,2–36,9 ° C) 96.0–97,4 ° F (35,6–36,3 ° C)
Ухо 97,5–100,4 ° F (36,4–38 ° C) 97,0–100,0 ° F (36,1–37,8 ° C) 96,6–99,7 ° F (35,9–37,6 ° C) 96,4–99,5 ° F (35,8–37,5 ° C)
Экспериментальные результаты
Результат этой системы может быть визуализирован с помощью графического пользовательского интерфейса программного обеспечения и аппаратные модули. Подробности вывода проиллюстрированы шаг за шагом следующим образом. Схема системы представлена на рис..
Прототип модели сбора и анализа жизненно важных функций здоровья
Сначала появляется интерфейс входа в систему, такой же, как при запуске программы, один раз, если программа выполняется, появляется интерфейс входа в систему, как показано на рис. Чтобы начать использовать систему, аутентификация с точки зрения учетных данных выполняется как для администратора, так и для пациента.
Если аутентификация не удалась, никто не сможет получить доступ к системе, как показано на рис.
учетные данные для входа не совпадают с существующей базой данных
Если имя пользователя и пароль, предоставленные администратором, совпадают с базой данных, тогда администратор получит доступ к домашней странице, где администратор может получить доступ ко всем деталям пациента, списка пациентов и также может отслеживать данные о пациенте в реальном времени, показанные на рис..
Доступность для пользователя для сбора данных в реальном времени
Администратор может добавлять новых пациентов, как показано на рис., А также обновлять таблицу пациентов, как показано на рис.
Администратор добавляет нового пациента
Администратор обновляет информацию о пациенте
Если администратор хочет проверить предыдущие данные, это возможно в этой системе, показанной на рис.
Администратор может проверить предыдущие данные
Теперь новый пациент сначала создает идентификатор пациента и пароль для входа в систему, а затем выбирает порт оборудования в системе, как показано на рис.и положение датчика температуры человеческого тела, например, ротовой полости, прямой кишки, подмышки, уха, как показано на рис. Здесь это положение подмышкой для измерения температуры тела пациента.
Создание идентификатора и пароля аппаратного порта сенсора CCU
Сбор данных сенсора из различных частей тела
Теперь администратор вводит идентификатор пациента, система начинает сбор данных пациента в реальном времени и отображение. На рисунке показано, что в настоящее время ведется сбор жизненно важных органов пациента с идентификатором 4 и температура его тела в норме.
Система собирает данные в реальном времени
Если какие-либо данные должны быть получены, необходимо указать идентификатор пациента, и соответствующая температура с данными и временем будет отображаться, как показано на рис., А также показывает список пациентов в указанной базе данных. на рис.
Отображение данных в реальном времени в базе данных
Отображение списка пациентов в базе данных
Теперь приведем пример нашей системы, которая показывает, как данные пациента и мониторинг в реальном времени в среде LAB. Сначала возьмите Рамеша Саха как пациента или пользователя системы.Создайте базу данных и добавьте различные атрибуты пациента, такие как PID, имя, возраст или пол, контактные данные адреса и идентификатор электронной почты: p001, Ramesh Saha, 28, Jalukbari, 8,765,334,455 и [email protected] соответственно. Теперь выберите ПОРТ, здесь это 6, а положение датчика пользователя здесь — УХО, как показано на рис. После того, как узел датчика подключен к выбранному положению, то есть к уху пользователя или пациента, в поле данных в верхней части отображаются данные в формате (дата, время и температура), которые автоматически сохраняются в базе данных.Часть ниже показывает состояние пациента согласно медицинским наукам. Здесь на рис. НИЗКАЯ ТЕМПЕРАТУРА ТЕЛА, потому что собранная температура ниже нормальной температуры, то есть 93,87 градусов по Фаренгейту.
Отображение состояния пациента
Отображение нормального состояния пациента
Теперь, если температура тела находится в нормальном диапазоне, отображается НОРМАЛЬНЫЙ диапазон, если диапазон превышает нормальный, также отображается состояние пациента. Соответственно, эти результаты могут быть отправлены врачу для своевременной консультации.
Заключение
В нашей экспериментальной работе мы сосредоточены на создании рабочего прототипа WBAN, в котором датчик температуры DS18B20, подключенный к вычислительному устройству, собирает и передает сигналы с помощью проводной и беспроводной связи. Здесь для передачи данных используется экранированный USB-кабель и модуль ZigBee. Результат работы системы удовлетворительный после сравнения температуры, полученной с помощью обычного медицинского термометра. Он работает правильно, как мы разработали для измерения температуры тела, передачи по беспроводной связи и анализа данных после получения.Температура тела указывает на симптомы других физических отклонений, поэтому ее необходимо контролировать, особенно для пожилых и больных людей, у которых есть свобода передвижения из-за ежедневного пребывания в помещении. Рабочий прототип может быть расширен, включая другие датчики, например датчик частоты пульса, датчик частоты сердечных сокращений, Spo2, датчик потока воздуха в носу и т. д. для создания прототипа для наблюдения за пациентом COVID 19 в домашних условиях.
Благодарности
Работа частично поддержана грантом, полученным в рамках исследовательского проекта с разрешением No.Идентификатор CRS: -1-5758863831 от MHRD, Govt. Индии в рамках TEQIP III в схеме совместных исследований (CRS), AICTE.
Соблюдение этических стандартов
Конфликт интересов
Нет.
Сноски
Примечание издателя
Springer Nature сохраняет нейтралитет в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и о принадлежности организаций.
Ссылки
1. Гей В., Лейдеккерс П. Система мониторинга здоровья с использованием смартфонов и носимых датчиков.Int J ARM. 2007. 8 (2): 29–35. [Google Scholar]
2. Отто К.А., Йованов Э., Миленкович А. Система для мониторинга здоровья дома на основе WBAN. В: 2006 3-я Международная летняя школа IEEE / EMBS по медицинским устройствам и биосенсорам. IEEE, pp. 20–23, 2006.
3. Барака А., Шокри А., Омар И., Камель С., Фуад Т., Эль-Наср М.А., Шабан Х. WBAN для кинематики движений человека и измерений ЭКГ. Сеть электросвязи электронного здравоохранения. 2012; 1 (02): 19. [Google Scholar]
4. Рошу М., Пашка С. Подход WBAN-ЭКГ для долгосрочного мониторинга в реальном времени.В: 2013 8-й Международный симпозиум по передовым темам в электротехнике (ATEE). IEEE, pp 1–6 2013.
5. Аль-Расиид МУХ, Ли Б.Х., Сударсоно А. Внедрение датчиков температуры тела и пульсоксиметра для беспроводной локальной сети тела. Sens Mater. 2015; 27 (8): 727–732. [Google Scholar]
6. Коммей Б., Котей С.Д., Опоку Д. Система оповещения о неотложной медицинской помощи пациента, 2018 г.
7. Саха Р., Бисвас С. (2018) Аналитическое исследование передачи данных в WBAN с поддержкой мобильности пользователей. В 2018 году Международная конференция по беспроводной связи, обработке сигналов и сети (WiSPNET).IEEE, стр. 1–5.
8. Ли Ю.Д., Чанг В.Й. Носимая интеллектуальная рубашка на основе беспроводной сенсорной сети для повсеместного мониторинга состояния здоровья и активности. Приводы Sens B: Chem. 2009. 140 (2): 390–395. [Google Scholar] 9. Бернс А., Грин Б.Р., МакГрат М.Дж., О’Ши Т.Дж., Курис Б., Айер С.М., Чионка В. ШИММЕР ^TM — платформа беспроводных датчиков для неинвазивных биомедицинских исследований. IEEE Sens J. 2010; 10 (9): 1527–1534. [Google Scholar] 10. Чен СМ. Веб-система удаленного мониторинга пульса человека с интеллектуальным анализом данных для домашнего здравоохранения.Expert Syst Appl. 2011; 38 (3): 2011–2019. [Google Scholar]
11. Павар П.А. Система мониторинга сердечного ритма с использованием базового ИК-датчика и Arduino Uno. В: Конференция по информационным технологиям в бизнесе, промышленности и правительстве, 2014 г. (CSIBIG), IEEE. С. 1–3. 2014
12. Абдулла А., Исмаэль А., Рашид А., Абу-Эль-Нур А., Тарик М. Приложение для беспроводного мониторинга состояния здоровья в реальном времени с использованием мобильных устройств. Int J Comput Netw Commun (IJCNC) 2015; 7 (3): 13–30. [Google Scholar] 13. Ванненбург Дж., Малекиан Р. Сеть датчиков тела для мобильного мониторинга здоровья, система диагностики и прогнозирования.IEEE Sens J. 2015; 15 (12): 6839–6852. [Google Scholar] 14. Навья К, Мурти МБР. Система мониторинга здоровья пациентов на основе Zigbee. Int J Eng Res Appl. 2013. 3 (5): 483–486. [Google Scholar]
15. Кумар Р., Раджасекаран депутат. Система мониторинга пациентов на основе Интернета вещей с использованием Raspberry Pi. В: 2016 Международная конференция по вычислительным технологиям и интеллектуальной инженерии данных (ICCTIDE’16). IEEE, pp. 1–4, 2016.
16. Махмуд М.С., Ван Х., Эсфар-Э-Алам А.М., Фанг Х. Беспроводная система мониторинга состояния здоровья с использованием аксессуаров для мобильных телефонов.IEEE Internet Things J. 2017; 4 (6): 2009–2018. [Google Scholar]
17. Соллу Т.С., Бахтияр М., Суай АГ. Система мониторинга сердца пациентов на основе беспроводной сенсорной сети. В: Серия конференций IOP: Материаловедение и инженерия 2018; 336 (1): 012009). IOP Publishing.
18. Али Н.С., Аляссери ЗАА, Абдулмохсон А. Методика мониторинга пульса сердца в реальном времени с использованием беспроводной сенсорной сети и мобильного приложения. Int J Electr Comput Eng. 2018; 8 (6): 5118. [Google Scholar]
19. Бенжеммаа А., Лтифи Х., Айед МБ.Разработка системы удаленного мониторинга сердца для кардиологических больных. В: Международная конференция по передовым информационным сетям и приложениям. Springer, Cham, pp 963–976, 2019.
20. Ипсвич Д. Настройка сервера WAMP на рабочем столе Windows. Технология сейчас в Smashwords, 2011.
21. Гринспен Дж, Балджер Б. Приложения баз данных MySQL / PHP. Нью-Йорк: Уайли; 2001. [Google Scholar]
22. Mayalarp V, Limpaswadpaisarn N, Poombansao T., Kittipiyakul S. Беспроводные ячеистые сети с XBee.В: 2-я конференция ECTI по исследованиям и разработке приложений (ECTI-CARD 2010), Паттайя, Чонбури, Таиланд, стр. 10–12, 2010 г.
23. Сунд-Левандер М., Форсберг С., Варен Л.К. Нормальная оральная, ректальная, барабанная и подмышечная температура тела у взрослых мужчин и женщин: систематический обзор литературы. Scand J Caring Sci. 2002. 16 (2): 122–128. [PubMed] [Google Scholar] 24. Юонала М., Магнуссен К.Г., Беренсон Г.С., Венн А., Бернс Т.Л., Сабин М.А., Сан С. Детское ожирение, ожирение у взрослых и факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний.N Engl J Med. 2011; 365: 1876–1885. [PubMed] [Google Scholar] 25. Mangat J, Standley T, Prevost A, Vasconcelos J, White P. Сравнение технологий, используемых для оценки температуры тела. Physiol Meas. 2010; 31 (9): 1105. [PubMed] [Google Scholar] 26. Fan K, Wang P, Zhuang S. Обнаружение падения человека с помощью анализа медленных элементов. Multimed Tools Appl. 2019; 78: 9101–9128. [Google Scholar] 27. Саха Р., Наскар С., Бисвас С., Саиф С. Оценка эффективности энергосберегающей маршрутизации с реле или без него в сети медицинских датчиков тела.Health Technol. 2019; 9 (5): 805–815. [Google Scholar] 28. Чжан Дж. Интеллектуальный датчик температуры DS18B20 и его применение. Instrum Technol. 2010; 4: 68–70. [Google Scholar] 29. Меганторо П., Виджанарко А., Рахим Р., Кунал К., Арфианто А.З. Конструкция цифрового плотномера жидкости на базе Arduino. J. Управление роботами. 2020; 1 (1): 1–6. [Google Scholar]
30. Чжоу Ю., Сунь С. DS18B20 Подключение оборудования и программирование программного обеспечения. Докторская диссертация, 2001.
31. Дешмух А.Д., Шинде УБ. Недорогая система мониторинга окружающей среды с использованием Raspberry Pi и Arduino с Zigbee.В: Международная конференция по изобретательским вычислительным технологиям (ICICT), 2016 г. (Том 3). IEEE, стр. 1–6, 2016.
32. Arduino SA. Ардуино. Arduino LLC, 2015.
33. Джексон Дж. Студия робототехники Microsoft: техническое введение. IEEE Robot Autom Mag. 2007. 14 (4): 82–87. [Google Scholar]
34. Паттисон Т., Бокс Д. Программирование распределенных приложений с помощью COM + и Microsoft Visual Basic 6.0. Microsoft Press, 2000.
35. Agrawal S, Gupta RD. Разработка и сравнение фреймворков веб-ГИС с открытым исходным кодом на веб-серверах WAMP и Apache Tomcat.Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inform Sci. 2014; 40 (4): 1. [Google Scholar]
Отслеживание местоположения автобуса в реальном времени с помощью Arduino
Абстрактные
Интернет вещей (IoT) — это сеть объектов, таких как автомобили, мобильные устройства и здания, которые имеют электронные компоненты, программное обеспечение и возможность подключения к сети, которые позволяют им собирать данные, выполнять команды и управлять ими через Интернет. Управление физическими объектами из Интернета повысит эффективность и сэкономит время.Растущее количество устройств, используемых людьми, увеличивает практичность появления на рынке устройств Интернета вещей. Интернет вещей также дает возможность разрабатывать продукты, которые могут сэкономить деньги и время и повысить эффективность работы. Первоначально им нужна была большая эффективность для систем определения местоположения автобусов в реальном времени, особенно в университетских городках. Эта система может легко найти точное местоположение и расстояние между каждой автобусной остановкой, а также расчетное время, чтобы добраться до нового места. Эта система разделена на две части: аппаратное обеспечение и программное обеспечение.Аппаратные части — это Arduino Uno и Глобальная система позиционирования (GPS), а Google Earth и GpsGate — это программные части. GPS постоянно принимает входные данные со спутника и сохраняет значения широты и долготы в Arduino Uno. Если мы хотим отслеживать транспортное средство, нам нужно отправить долготу и широту в виде сообщения в программное обеспечение Google Планета Земля, чтобы преобразовать их в карты для навигации. После активации Arduino Uno берет последние полученные значения широты и долготы от GpsGate и отправляет сообщение в Google Earth.Как только сообщение будет отправлено в Google Планета Земля, будет показано текущее местоположение, и навигация будет активирована автоматически. Затем он будет транслироваться с помощью ManyCam, Google+ Hangouts и YouTube, а также Facebook и появится для пользователей. Дополнительные функции используют Google Forms для определения проблем, с которыми сталкиваются студенты, которые также могут немедленно принять меры против ответственного отдела. Затем после нескольких успешных симуляций результаты будут показаны в реальном времени на карте.
Удаленный мониторинг здоровья пожилых людей с помощью носимых датчиков
1.
Adlam T, Faulkner R, Orpwood R, Jones K, Macijauskiene J, Budraitiene A (2004) Установка и поддержка международного оборудования для людей с деменцией. IEEE Transactions по информационным технологиям в биомедицине
2.
Али А., Мин Й, Чакраборти С., Ирам С. (2017) Комплексный обзор приложений WSN в реальном времени. Fut Internet 9 (4): 77
Статья Google ученый
3.
Альсина-Пагес Р.М., Наварро Дж., Алиас Ф., Эрвас М. (2017) homeSound: Обнаружение звуковых событий в реальном времени на основе высокопроизводительных вычислений для удаленного мониторинга поведения и наблюдения.Датчики
4.
Анджелини Л., Каррино С., Абу Халед О., Рива-Моссман С., Муджеллини Е. (2016) Лаборатория жизни для пожилых людей: экологический подход для стимулирования социальных инноваций в стареющем обществе. Fut Internet 8 (4): 50
Статья Google ученый
5.
Барнс Н.М., Эдвардс Н.Х., Роуз Д.А., Гарнер П. (1998) Технология мониторинга образа жизни для поддержки независимости. Журнал вычислительной техники и управления
6.
Bonato P (2010) Носимые датчики и системы. IEEE Eng Med Biol Mag 29 (3): 25–36
Статья Google ученый
7.
Бушар Б., Жиру С., Бузуан А. (2007) Модель распознавания плана замочной скважины для пациентов с болезнью Альцгеймера: первые результаты, том 21
8.
Катаринуччи Л., Де Донно Д., Майнетти Л., Палано Л., Патроно Л., Стефаницци М.Л., Тарриконе Л. (2015) Архитектура интеллектуальных систем здравоохранения с поддержкой Интернета вещей. IEEE Internet Things J 2 (6): 515–26
Статья Google ученый
9.
Chauhan J, Bojewar S (2016) Система мониторинга здравоохранения на основе сенсорных сетей. В: Международная конференция по изобретательским вычислительным технологиям (ICICT). IEEE, Vol 2, pp 1–6
10.
Чен Т.Л., Кинг С.Х., Томаз А.Л., Кемп С.К. (2011) Прикосновение к роботу: исследование субъективных реакций на прикосновения, инициируемые роботом. В: 2011 6-я международная конференция ACM / IEEE «Взаимодействие человека и робота» (HRI)
11.
Chouvarda I, Antony R, Torabi A, Weston J, Caffarel J, van Gils M, Cleland J, Maglaveras N. (2013) Temporal Различия в данных телемониторинга: о влиянии лекарств и соблюдении образа жизни.Международный журнал биоэлектромагнетизма
12.
Кук Д., Дас С.К. (2004) Интеллектуальная среда: технологии, протоколы и приложения. Wiley, New York
Бронировать Google ученый
13.
Dall TM, Gallo PD, Chakrabarti R, West T., Semilla AP, Storm MV (2013) Старение населения и растущее бремя болезней потребуют больших и специализированных медицинских кадров к 2025 году. Здравоохранение
14 .
Dohr A, Modre-Opsrian R, Drobics M, Hayn D, Schreier G (2010) Интернет вещей для окружающей среды с оказанием помощи. В: Седьмая международная конференция по информационным технологиям: новые поколения (ITNG) 2010 г., стр. 804–809
15.
Dudakiya S, Galani H, Shaikh A, Thanki D, Late RA, Pawar SE (2016) Мониторинг мобильных пациентов, использующих прогнозный анализ по данным носимых датчиков. В: Международная конференция по электротехнике, электронике и методам оптимизации (ICEEOT). IEEE, стр. 332–335)
16.
El-Darzi E, Vasilakis C, Chaussalet T, Millard PH (1998) Подход имитационного моделирования к оценке продолжительности пребывания, занятости, пустоты и блокировки койки в гериатрическом отделении больницы. Health Care Manag Sci 1 (2): 143
Статья Google ученый
17.
Гупта М.С., Патчава В., Менезес В. (2015) Здравоохранение на основе Интернета вещей с использованием Raspberry Pi. В: Международная конференция по экологическим вычислениям и Интернету вещей, 2015 г. (ICGCIoT).IEEE, pp 796–799)
18.
Hassanalieragh M, Page A, Soyata T, Sharma G, Aktas M, Mateos G, Kantarci B, Andreescu S. (2015) Мониторинг и управление здоровьем с использованием Интернета вещей ( IoT) зондирование с помощью облачной обработки: возможности и проблемы. В: Международная конференция IEEE по сервисным вычислениям (SCC), 2015 г. IEEE, стр. 285–292)
19.
Ислам С. Р., Квак Д., Кабир М. Х., Хоссейн М., Квак К. С. (2015) Интернет вещей для здравоохранения: всесторонний обзор.IEEE Access 3: 678–708
Статья Google ученый
20.
Кумар Р., Раджасекаран М. П. (2016) Система мониторинга пациентов на основе Интернета вещей с использованием Raspberry Pi. В: Международная конференция по вычислительным технологиям и интеллектуальной инженерии данных (ICCTIDE). IEEE, pp. 1–4
21.
LeBellego G, Noury N, Virone G, Mousseau M, Demongeot J (2006) Модель для измерения активности пациента в палате больницы. IEEE Transactions по информационным технологиям в биомедицине
22.
Lee C, Kim T, Hyun SJ (2016) Архитектура сбора данных для медицинских услуг в мобильных сенсорных сетях. В: Международная конференция по большим данным и интеллектуальным вычислениям (BigComp), 2016 г. IEEE, pp. 439–442
23.
Lin CT, Ko LW, Chang MH, Duann JR, Chen JY, Su TP, Jung TP (2010) Обзор беспроводных и носимых электроэнцефалограммных систем и интерфейсов мозг-компьютер — мини -рассмотрение. Геронтология 56 (1): 112–9
Статья Google ученый
24.
Luprano J, De Carvalho P, Eilebrecht B, Kortelainen J, Muehlsteff J, Sipila A, Solà J, Teichmann D, Ulbrich M (2013) HeartCycle: передовые датчики для приложений телездравоохранения. В: 2013 35-я ежегодная международная конференция общества инженеров IEEE в медицине и биологии (EMBC)
25.
Luprano J, Solà J, Dasen S, Koller JM, Chételat O (2016) Комбинация сетей датчиков тела и он- алгоритмы обработки сигналов тела: практический кейс проекта MyHeart. В: null.IEEE, pp. 76–79
26.
Madden SR, Franklin MJ, Hellerstein JM, Hong W. (2005) TinyDB: система обработки запросов для сенсорных сетей. ACM Trans Database Syst (TODS) 30 (1): 122–73
Статья Google ученый
27.
Manzano-Santaella A (2010) От блокирования койки до отсроченных выделений: предшественники и интерпретация оспариваемой концепции Исследование управления службами здравоохранения
28.
Mégret R, Dovgalecs V, Wannous H, Karaman S, Benois-Pineau J, El Khoury E, Pinquier J, Joly P, André-Obrecht R, Gaëstel Y, Dartigues JF (2010) Проект IMMED: переносное видеонаблюдение за людьми с возрастным слабоумием. В: Материалы 18-й международной конференции ACM по мультимедиа
29.
Mottola L, Picco GP (2011) Программирование беспроводных сенсорных сетей: фундаментальные концепции и современное состояние. ACM Comput Surv (CSUR) 43 (3): 19
Статья Google ученый
30.
Navarro J, Vidaña-Vila E, Alsina-Pagès R M, Hervás M (2018) Распределенная архитектура в реальном времени для удаленного акустического мониторинга пожилых людей в сценариях жилого дома с поддержкой окружающей среды. Датчики (Базель, Швейцария) 18 (8): 1
Артикул Google ученый
31.
Ниенхольд Д., Дорнбергер Р., Коркут С. (2016) Сенсорное отслеживание и обработка больших данных о деятельности пациентов в условиях окружающего ухода за престарелыми. В: Международная конференция IEEE по информатике здравоохранения (ICHI), 2016 г.IEEE, pp. 473–482
32.
Oresko JJ, Jin Z, Cheng J, Huang S, Sun Y, Duschl H, Cheng AC (2010) Платформа на базе портативного смартфона для обнаружения сердечно-сосудистых заболеваний в режиме реального времени с помощью электрокардиограммы обработка. IEEE Trans Inf Technol Biomed 14 (3): 734–40
Статья Google ученый
33.
Palumbo F, Ullberg J, timec A, Furfari F, Karlsson L, Coradeschi S (2014) Инфраструктура сети датчиков для системы мониторинга ухода на дому.Датчики
34.
Пантелопулос А., Бурбакис Н.Г. (2010) Обзор носимых сенсорных систем для мониторинга и прогноза здоровья. IEEE Trans Syst Man Cybern Часть C (Приложение Rev) 40 (1): 1-2
Статья Google ученый
35.
Patel S, Park H, Bonato P, Chan L, Rodgers M (2012) Обзор носимых датчиков и систем, применяемых в реабилитации. J Neuroeng Rehabil 9 (1): 21
Статья Google ученый
36.
Pham M, Mengistu Y, Do HM, Sheng W. (2016) Облачная среда умного дома (CoSHE) для домашнего здравоохранения. В: Международная конференция IEEE по науке и технике автоматизации, 2016 г. (CASE). IEEE, pp 483–488
37.
Rahmani AM, Thanigaivelan NK, Gia TN, Granados J, Negash B, Liljeberg P, Tenhunen H (2015) Интеллектуальный шлюз электронного здравоохранения: интеллектуальный доступ к Интернету вещей повсеместные системы здравоохранения. В: 2015 12-я ежегодная конференция IEEE по потребительским коммуникациям и сетям (CCNC).IEEE, стр. 826–834
38.
Ранц М.Дж., Скубич М., Купман Р.Дж., Филлипс Л., Александр Г.Л., Миллер С.Дж., Гевара Р.Д. (2011) Использование сенсорных сетей для обнаружения инфекций мочевыводящих путей у пожилых людей. В: 2011 13-я международная конференция IEEE по сетевым приложениям и услугам электронного здравоохранения (Healthcom)
39.
Рашиди П., Кук Ди-джей (2009) Держать жителя в курсе: адаптация умного дома к пользователю. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике — часть A: системы и люди
40.
Рубин С.Г., Дэвис Г.Х. (1975) Блокирование койки пожилыми пациентами в палатах больницы общего профиля. Возраст и старение
41.
Shnayder V, Chen BR, Lorincz K, Fulford-Jones TR, Welsh M Сенсорные сети для медицинского обслуживания
42.
Suhonen J, Hämäläinen TD, Hännikäinen M (2009) Наличие и конец полная надежность в многопозиционных беспроводных сенсорных сетях с малым рабочим циклом. Датчики 9 (3): 2088–116
Артикул Google ученый
43.
Тамура Т., Каварада А., Намбу М., Цукада А., Сасаки К., Ямакоши К.И. (2007) Электронное здравоохранение в экспериментальном техно-доме социального обеспечения в Японии. Открытый журнал медицинской информатики
44.
Wartena F, Muskens J, Schmitt L, Petkovic M (2010) Continua: эталонная архитектура персональной экосистемы телездравоохранения. В: Материалы 12-й международной конференции IEEE по сетевым приложениям и услугам электронного здравоохранения (Healthcom), Лион, Франция
45.
Yamazaki T (2007) Вездесущий дом.Int J Smart Home 1 (1): 17–22
MathSciNet Google ученый
46.
Чжоу Й, Вонгса Д., Чжоу Й, Ченг З, Цзин Л. (2015) Система здравоохранения для обнаружения и анализа повседневной активности на основе носимого датчика и смартфона. В: 12-я международная конференция IEEE 2015 г. по повсеместному интеллекту и вычислениям и 12-я международная конференция IEEE 2015 г. по автономным и надежным вычислениям и 15-я международная конференция IEEE 2015 г. по масштабируемым вычислениям и коммуникациям и связанные с ней семинары (UIC-ATC-ScalCom).IEEE, pp. 1109–1114
Разработка системы мониторинга апноэ сна на основе Интернета вещей для медицинских приложений
Сон является важным и жизненно важным элементом жизни и здоровья человека, который помогает освежить и перезарядить разум и тело человека. . Качество сна очень важно в образе жизни каждого человека, устраняя различные заболевания. Плохой сон долгое время является большой проблемой для многих. Люди, страдающие различными заболеваниями, сталкиваются с различными нарушениями сна, широко известными как апноэ во сне.Многие люди умирают во сне из-за неравномерных изменений тела во время сна. В этой связи очень важна система мониторинга сна. Большинство предыдущих систем для отслеживания проблем со сном не могут справиться с проблемой сна в реальном времени, генерируя данные после определенного периода сна. Мониторинг сна в реальном времени — ключ к обнаружению апноэ во сне. Для решения этой проблемы была разработана система мониторинга апноэ во сне в режиме реального времени на основе Интернета вещей. Это позволит пользователю измерять различные показатели сна и будет уведомлять их через мобильное приложение, когда происходит что-то странное.Система содержит различные датчики для измерения электрокардиограммы (ЭКГ), частоты сердечных сокращений, частоты пульса, реакции кожи и SpO2 любого человека в течение всего периода сна. Это исследование очень полезно, поскольку оно позволяет измерять показатели сна, не беспокоя человека, а также одновременно отображать их в мобильном приложении с помощью модуля Bluetooth. Система разработана таким образом, что может использоваться любым человеком. С Arduino UNO используется несколько аналоговых датчиков для измерения различных параметров коэффициента сна.Система была проверена и протестирована на телах разных людей. Для анализа и обнаружения апноэ во сне в режиме реального времени система отслеживает несколько человек во время сна. Результаты отображаются на мониторе плат Arduino и в мобильном приложении. Анализ полученных данных может обнаружить апноэ во сне у некоторых людей, за которыми наблюдала система, а также может показать причину возникновения апноэ во сне. Это исследование также анализирует людей, которым не грозит проблема со сном, по полученным данным.Этот документ поможет каждому узнать об апноэ во сне, а также поможет людям обнаружить его и предпринять необходимые шаги для его предотвращения.
1. Введение
Апноэ во сне — это заболевание, которое параллельно связано с дыхательной системой человека и нашим мозгом. Это указывает на проблему с дыханием и затрудненное дыхание во время сна. Существует два типа апноэ во сне: обструктивное апноэ во сне (OSA) и центральное апноэ во сне (CSA). Иногда они происходят одновременно. Это можно назвать сложным апноэ во сне, но это слишком редко, чтобы называть его типом апноэ.Обструктивное апноэ во сне (СОАС) — это в основном заложенность верхних дыхательных путей. Это происходит из-за расслабления мышц горла и недостатка кислорода, проходящего через носоглотку, что вызывает раздражение дыхания и иногда приводит к серьезным осложнениям. Центральное апноэ во сне менее популярно, но вызывает большую тревогу, чем СОА. Человеческий мозг — это ключевой центр обслуживания всего тела, поскольку каждый орган и система работают по своему прямому сигналу или инструкции, а его центральное апноэ во сне подвергается серьезному воздействию.Центральное апноэ во сне возникает, когда мозг не может посылать необходимые инструкции или сигналы системе, которая контролирует наше дыхание и дыхание. Здесь нейроны не могут передавать сигналы дыхательной мышце, которая приостанавливает дыхание на длительное время, возможно, около 10 секунд [1]. И в редких случаях они могут иметь место одновременно, что является не только проблемой неотложной медицинской помощи, но и вызывает тревогу.
В связи с этим продолжаются медицинские и клинические исследования, и некоторые тревожные сценарии заставляют нас насторожиться.Апноэ во сне вызывает широкий спектр физических осложнений и заболеваний, включая инсульты, гипертонию, сердечные аномалии и депрессию [2]. Согласно исследованиям, от 3 до 7% мужчин и от 2 до 5% женщин страдают от апноэ во сне. Это составляет около 100 миллионов человек в мире, включая подростков. Интересно, что 80% случаев апноэ остаются невыявленными. Апноэ во сне (СОАС) поражает примерно от 1 до 4% детей в возрасте от 2 до 8 лет, причем 20% из них храпят.Он варьируется по разным параметрам, например, кто поражен, а кто нет [3, 4]. Некоторые осложнения или факторы риска, связанные с этим процессом выявления проблемы, включают избыточный вес или ожирение, мужское начало (в 2-3 раза выше риск), употребление алкоголя, курение, семейный анамнез, окружность шеи, заложенность носа и медицинские условия, такие как высокое кровяное давление, сахарный диабет 2 типа, легкие или другие респираторные заболевания. Пациенты с такими заболеваниями, как болезнь Паркинсона, и пациенты, перенесшие инсульт, подвержены риску центрального апноэ во сне.Апноэ во сне может вызвать множество осложнений со здоровьем и в самом худшем случае привести к смерти. Громкий храп, утомляемость, сонливость, слабость в теле и недостаток концентрации — общие симптомы апноэ во сне. Высокое кровяное давление, вызванное недостатком сна и низким уровнем кислорода, также может увеличить риск сердечного приступа. У пациентов с апноэ вероятность инсульта в три раза выше. Легкие могут быть поражены еще более опасно при снижении уровня SpO2. Инвалидность легких, вызванная недостатком кислорода, является очень распространенным, но очень серьезным осложнением апноэ во сне.43% людей, страдающих легким апноэ во сне, имели «гипертонию». Согласно исследованиям, эта проблема апноэ является причиной 15% дорожно-транспортных происшествий и уносит примерно 1000 жизней в Соединенных Штатах. Ежегодно более 38 000 человек в США умирают из-за прямых и косвенных последствий апноэ во сне, в основном от сердечно-сосудистых заболеваний [5]. Итак, это вопрос осознания, поскольку он еще не сфокусирован или не получил такого большого воздействия, но мы постараемся с легкостью идентифицировать его с помощью нашего исследования, чтобы люди не оставались недиагностированными и могли жить комфортной жизнью без жизни. риск.
Самые основные параметры здоровья, связанные с апноэ во сне, включают AHI (индекс апноэ-гипопноэ), частоту сердечных сокращений (BPM), насыщение крови кислородом (SpO2), индекс массы тела (BMI), время сна, REM, уровень глюкозы в крови. , возраст и уровень холестерина в крови [6]. В различных исследованиях было замечено, что такие параметры покрываются на основе медицинских исследований. В большинстве случаев они проводят исследование медицинских данных конкретного пациента или группы пациентов и анализируют результаты. Чаще всего используются приборы: полисомнография (ПСГ), электрокардиограмма (ЭКГ) и некоторые подобные клинические приборы.Эти устройства слишком дороги для личного использования. Ранее были проведены некоторые передовые и плодотворные исследования апноэ во сне. В [7] носимые датчики из электронного текстиля использовали подход IoT для сбора в реальном времени данных о привычках сна и частоте дыхания. Та же концепция используется в [8], поскольку они используют сигналы дыхания, собранные с сенсорного матраса, которые обычно используются в операционных. Датчик поливинилиденфторида (PVDF) используется с устройством полисомнографии (PSG) для измерения временных данных AHI [9].Исследователи использовали метод «тонометрии периферических артерий» (PAT) для точного определения апноэ во сне. Они разработали устройство WatchPAT, которое регистрирует пульсовую волну на пальце и определяет особенности сна и апноэ во сне [10]. В [11] 3D-камера использовалась для проверки движения мышц живота, которое они сравнивали с процессом обнаружения OSA. Метод обнаружения звука, использованный в [12], позволяет точно измерять звуки очень высоких частот. Кроме того, было проведено много исследований по анализу мониторинга ЭКГ в реальном времени и сохраненных данных ЭКГ.Были внедрены методы машинного обучения. В [13] авторы описали разработку системы мониторинга пульса на базе Android. Для измерения частоты сердечных сокращений человека автор исследования использовал только один датчик. В [14] было создано устройство IoT, которое извлекает данные ЭКГ от пользователя и оценивает результат системы на основе модели классификации (SVM-), которую они назвали «Служба Apnea MedAssist». В [15–17] исследователи применили методы машинного обучения и глубокого обучения для обнаружения апноэ по медицинским данным.
Из более ранних исследований видно, что исследователи измеряли в реальном времени параметры апноэ во сне, которые они впоследствии проанализировали. Но меньше используются параметры апноэ во сне, такие как SpO2, частота сердечных сокращений, AHI, время сна или такие важные параметры, которые измеряются одновременно. В частности, они измерили данные и проанализировали их с помощью передовых инструментов. Кроме того, в более ранних исследованиях эти значения измерялись в течение ночи, а затем они получали данные, но в этой системе значение будет измеряться в режиме реального времени.Если возникнут какие-либо сложности, заинтересованное лицо может быть уведомлено с помощью устройства IoT. Например, если «сатурация кислорода» падает, это серьезная неотложная медицинская помощь, и с возможным устройством обслуживающий персонал, врач или заинтересованный персонал могут мгновенно получать сигналы от этого отдельного пациента. Следовательно, эта предлагаемая в исследовании система является новой работой. Из-за апноэ во сне у людей может быть инсульт, остановка сердца, сердечная недостаточность или подобные осложнения. Измерение этих параметров апноэ в режиме реального времени необходимо для снижения таких рисков, так как это может привести к смерти.Еще одна мотивация заключается в том, что обычные устройства для проверки апноэ слишком дороги. Они в основном используются в медицинских учреждениях для медицинских или исследовательских целей, но необходимо экономичное устройство, чтобы широкая публика могла купить его и проверить свои проблемы с апноэ, не выходя из дома, без необходимости полагаться на дорогостоящий клинический мониторинг. Наша цель исследования — решить эти проблемы, и спасение человеческих жизней — конечная цель этого исследования.
Целью данного исследования является разработка системы мониторинга апноэ во сне на основе Интернета вещей для приложений здравоохранения.В этом исследовании разработана система мониторинга апноэ во сне на основе Интернета вещей для медицинских приложений. В этом исследовании система будет отслеживать параметры апноэ во сне в режиме реального времени и пытаться отслеживать их значения как можно более эффективно с различными параметрами. Основными параметрами, рассматриваемыми в этом исследовании, являются SpO2, частота сердечных сокращений, ЭКГ, реакция кожи и интенсивность звука, которые необходимо измерять одновременно. В настоящее время создается приложение, которое будет отображать данные об этих параметрах в режиме реального времени, чтобы обслуживающий персонал мог получать мгновенную и непрерывную информацию о состоянии здоровья пациента.
Остальная часть этого документа организована следующим образом: Раздел 2 описывает методы и инструменты, реализованные в нашем исследовании. Здесь обсуждаются все модули (аппаратные и программные) и их рабочие процессы. Раздел 3 демонстрирует результаты и результаты, которые мы получили от нашей системы, а также их широкий качественный анализ. В разделе 4 резюмируется вся концепция этого исследования, и мы также обсуждали, насколько важно и эффективно отслеживать апноэ во сне в режиме реального времени, и завершили раздел, обсудив наши амбиции и мотивацию для этой работы. ради жизни.
2. Методы и материалы
2.1. Заявления о методологии
В этом разделе обсуждаются методы, компоненты и пути, которые используются для достижения цели. Цель системы — контролировать весь период сна пациента с нарушениями сна. Эта основанная на микроконтроллере система мониторинга апноэ во сне для пациентов с нарушениями сна объединена с тремя различными уровнями. Основной уровень — это блок микроконтроллера, который соединяет входной и выходной уровни.На входном уровне он объединен с четырьмя различными датчиками, которые будут передавать аналоговый сигнал на Arduino UNO для измерения различных показателей состояния сна. Уровень вывода объединен с двумя частями, включая последовательный монитор Arduino UNO и мобильное приложение для отображения цифровых данных, преобразованных микроконтроллером.
2.2. Краткое описание системы
Блок-схема показывает полную систему на рисунке 1. Система состоит из ввода, вывода и платы микроконтроллера Arduino UNO, показанной на рисунке 2.Плата Arduino, которая также подключена к выходному слою, в сочетании с последовательным монитором платы Arduino и мобильным приложением на основе изобретателя Массачусетского технологического института (MIT), подключенным к модулю Bluetooth, показывает преобразованные цифровые данные в зритель.

На рисунке 1 показан основной рабочий процесс системы. Датчики одновременно передают данные в Arduino UNO, а Arduino UNO передает преобразованные цифровые данные в последовательный монитор Arduino IDE (интегрированной среды разработки), а также в мобильное приложение через модуль Bluetooth одновременно.
2.3. Модули и материалы
Система интегрирована с различными типами компонентов, которые выполняют различные задачи в системе. Некоторые из них предназначены для ввода, некоторые — для вывода, а некоторые используются в системе для создания моста между входами и выходами.
2.3.1. Arduino UNO
Arduino UNO, показанный на рисунке 2, является основным компонентом системы и основан на микроконтроллере виртуальной реальности Atmega328. Этот программируемый микроконтроллер может подключаться к другим датчикам или компьютерам, что позволяет использовать его во многих проектах.Он имеет 2 КБ SRAM (статическая память с произвольным доступом) и 32 КБ флэш-памяти, 13 КБ из которых используются для хранения набора инструкций в форме кода. Он также включает в себя 1 КБ EEPROM (электрически стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство).
Эта плата Arduino имеет в общей сложности 30 подключений, из которых 14 цифровых контактов и 6 аналоговых контактов для внешнего подключения. Аналоговые выводы от A0 до A5 используются для приема аналоговых данных от внешних устройств, таких как аналоговые датчики. На плате имеются различные цифровые и аналоговые входные и выходные контакты, работающие от 5 В.Эти штыри имеют обычные номинальные значения рабочего тока от 20 до 40 мА. Гнездо питания постоянного тока может обеспечивать напряжение в диапазоне от 7 В до 20 В, или USB, подключенный к внешнему устройству, может обеспечивать напряжение 5 В. Передача данных — это ключ к устройствам Интернета вещей. Для приема, передачи данных и поддержания последовательной связи два контакта, называемые Pin 0 (Rx) и Pin 1 (Tx), работают одновременно. Вывод Rx принимает данные, а вывод Tx передает данные. Последовательная связь также может осуществляться с помощью других контактов ввода / вывода (I / O) платы.Последовательный монитор программного обеспечения Arduino IDE используется для отправки или получения текстовых данных с платы. Он используется для отображения выходных данных с платы Arduino.
2.3.2. Датчики
Есть несколько датчиков для наблюдения за состоянием пациента во время сна. Для мониторинга и анализа апноэ во сне система содержит несколько датчиков, которые будут выполнять основные задачи. В системе использовались модуль частоты сердечных сокращений, SpO2, датчик пульса, датчик ЭКГ, датчик кожно-гальванической реакции (GSR) и звуковой датчик для отслеживания звука храпа пациента во время сна.Эти шесть датчиков будут контролировать пациентов во время сна и передавать аналоговые данные в Arduino UNO.
(1) Датчик пульса . Проблемы с дыханием и проблемы с апноэ во сне во многом связаны с частотой сердечных сокращений пациента. Система содержит датчик пульса для отслеживания пульса пациента в течение всего периода сна. Высокая частота сердечных сокращений — один из основных факторов риска апноэ во сне. Нормальная частота сердечных сокращений здорового человека находится в диапазоне 60-100 ударов в минуту (уд / мин).Частота сердечных сокращений варьируется от человека к человеку. У более физически активных людей частота пульса обычно ниже, чем у менее активных. Более высокое и необычное изменение частоты сердечных сокращений — главный признак нарушения сна. На рисунке 3 показан датчик пульса.

Частота сердечных сокращений во время сна обычно ниже, чем в другое время дня. Средняя частота сердечных сокращений человека во время сна обычно составляет около 60-80 ударов в минуту, как показано на рисунке 4, но у здорового и здорового человека частота сердечных сокращений ниже в диапазоне 50-60 ударов в минуту во время сна.

Необычное изменение частоты сердечных сокращений — один из симптомов апноэ во сне. Более низкая частота сердечных сокращений может возникнуть из-за недостатка кислорода в организме. Это могло произойти, когда дыхание человека остановилось по какой-либо необычной причине. Более высокая частота сердечных сокращений также является результатом апноэ во сне. Из-за гипертонии и стресса может наблюдаться учащение пульса. И это обычно мешает человеку нормально спать. Это одна из основных причин сердечной недостаточности во время сна.
Система будет включать датчик частоты пульса для непрерывного мониторинга состояния сердца человека.Это аналоговый датчик, и чувствительный элемент датчика будет прикреплен к телу человека. Это отправит аналоговый сигнал на Arduino через аналоговый вывод. Датчик пульса сердца изображен на рисунке 3. Вывод данных датчика соединен с одним из аналоговых выводов Arduino для передачи данных. Этот датчик работает при напряжении 5 В и токе 4 мА.
(2) AD8232 Датчик ЭКГ . Электрокардиограмма, или ЭКГ, очень важна для мониторинга апноэ во сне.ЭКГ предоставляет информацию о частоте сердечных сокращений и ритме сердца. Он также показывает необычное изменение частоты сердечных сокращений. Он может определять состояние сердца во время сна, есть ли какое-либо увеличение сердца из-за гипертонии, а также может обнаруживать инфаркт миокарда. ЭКГ варьируется от человека к человеку по нескольким причинам. У физически активного человека ЭКГ более стабильная, чем у неактивного человека. ЭКГ в состоянии покоя отличается от ЭКГ при нагрузке или нагрузке.На рисунке 5 показан датчик ЭКГ AD8232, использованный в этом исследовании. На приведенном ниже рисунке 6 показаны значения ЭКГ во время сна.

Система будет содержать аналоговый датчик ЭКГ AD8232 для мониторинга ЭКГ человека, показанного на рисунке 5. Этот датчик будет подключен к телу и будет передавать аналоговый сигнал на Arduino для преобразования сигнала в цифровой. сигнал. Этот датчик подключен к Arduino через пять контактов. Среди них два предназначены для включения датчика. Входное напряжение датчика 3.3 В. Другие выводы — это вывод данных, который подключен к аналоговому выводу Arduino, а другие — выводы LO + и LO-. Этот выводной штифт анализирует электрод, подключенный к корпусу, и передает данные в Arduino. Эти ЭКГ могут иногда быть чрезмерно шумными.
(3) Max 30102 Пульсометр SpO2 для пальчикового оксиметра . Количество кислорода, циркулирующего в крови, называется уровнем кислорода в крови. Распределение кислорода по телу — это показатель того, что тело здоровое и нездоровое.Уровень кислорода в крови или уровень насыщения кислородом показывает, насколько равномерно кислород распределяется в организме от легких к клеткам. Проблемы в легких — одна из основных причин низкого насыщения кислородом. Проблемы с дыханием могут вызвать недостаток кислорода в легких и организме. Во время ОАС частота дыхания обычно снижается. Это приводит к снижению поступления кислорода в организм. Это изменение влияет на степень насыщения крови кислородом. Насыщение кислородом здорового человека, которое также называют SpO2, составляет 95% или выше.Пациенты с апноэ во сне обычно имеют более низкое значение SpO2, которое обычно составляет около 90%. Более низкий SpO2 может вызвать гипоксемию. Это также указывает на хроническое заболевание легких. Пациентам требуется внешняя подача кислорода, если значения сатурации кислорода ниже этих пороговых значений. На рисунке 7 показано насыщение кислородом во время апноэ во сне.

Для измерения уровня кислорода в крови система содержит сенсорный пульсоксиметр. Датчик MAX30102 будет использоваться в системе для контроля насыщения крови кислородом, показанной на Рисунке 8.Этот датчик сочетает в себе два светодиода (LED), фотодетектор, оптимизированную оптику и обработку аналогового сигнала с низким уровнем шума для обнаружения пульсовой оксиметрии. На рисунке 9 ниже показана блок-схема системы MAX30102.

Основным механизмом измерения значения SpO2 этим датчиком является определение соотношения гемоглобина, несущего кровь, и гемоглобина, несущего кровь. Этот датчик может измерять значение SpO2 на кончике пальца человека. Он работает от напряжения от 3.От 3 до 5 В, считывает данные с тела человека и передает их в Arduino для преобразования данных.
(4) Датчик кожно-гальванической реакции (GSR) . Кожно-гальваническая реакция или GSR, также известная как эмоциональное возбуждение, относится к вариациям активности потовых желез, которые отражают степень нашего эмоционального состояния [22]. Он указывает на электродермальную активность тела человека. Это результат того, что потовые железы кожи активируются вегетативной нервной системой. Кожная реакция разная в разное время дня.Это также меняется в зависимости от душевного состояния человека. У стрессового человека обычно более слабая кожная реакция, чем у радостного человека. Значение GSR также имеет тенденцию быть ниже во время сна. Потливость рук также является фактором кожной реакции. Чрезмерное потоотделение — один из основных результатов гипертонии. Он отражает меньшее значение кожной реакции.
Значение GSR измеряется по проводимости кожи. Уравнение для измерения кожной реакции:
Значение кожной реакции измеряется в микросименсах.Среднее значение GSR нормального человека находится в диапазоне от 250 µ S до 450 µ S. Спящий GSR обычно падает с увеличением периода сна. Но любое необычное изменение кожной реакции может вызвать серьезные проблемы. Внезапное снижение реакции является симптомом апноэ во сне, поскольку оно может возникать при внезапных изменениях эмоционального состояния, вызванных стрессом или гипертонией. На рисунке 10 показан модуль датчика GSR, а на рисунке 11 показаны изменения электродермальной активности во время сна.

Для измерения кожно-гальванической реакции во время сна и отслеживания апноэ во сне система содержит переносной аналоговый датчик.Датчик кожно-гальванической реакции позволяет системе отслеживать активность потовых желез, которая связана с эмоциональным возбуждением. Этот датчик легко носить на пальце для измерения значения GSR. Датчик передает значение в Arduino, чтобы преобразовать его в цифровые данные, а затем оно передается в мобильное приложение.
(5) Звуковой датчик . Храп — один из основных симптомов синдрома обструктивного апноэ во сне или СОАС. Это указывает на проблемы с дыханием. Храп — это хриплый или громкий звук, производимый воздухом, проходящим через расслабленные ткани в горле, заставляющий ткани вибрировать во время дыхания.С точки зрения здоровья храп, связанный с СОАС, вызывает большее беспокойство. Для обнаружения OSA важен мониторинг звука и частоты храпа. Необычное изменение храпа повторяет интенсивность проблемы апноэ во сне. На рисунке 12 показан модуль звукового датчика.

Для измерения интенсивности храпа система будет содержать аналоговый звуковой датчик, который будет измерять звук храпа и определять храп во время сна. Звуковой датчик представляет собой компактную плату с микрофоном и некоторыми схемами обработки для преобразования звуковых волн в электрические сигналы.В системе датчик подключается к Arduino через аналоговый вывод Arduino. Arduino получает аналоговые данные от датчика и переводит их в цифровые для мобильного приложения.
2.3.3. Модуль Bluetooth
Последовательная связь — ключ к этой статье, посвященной IoT. Для этого в системе есть Bluetooth-модуль HC-05. Этот модуль Bluetooth является шлюзом между Arduino Uno и приложением для Android. Работая в двух режимах, этот модуль Bluetooth отправляет или принимает данные на другое устройство в одном режиме, а другой режим работает в режиме AT-команд, чтобы установить настройки устройства по умолчанию.После сопряжения с устройством Bluetooth цифровые данные будут видны пользователю в мобильном приложении. На рисунке 13 показан вывод модуля Bluetooth HC-05.

Устройства работают в диапазоне напряжений от 4 В до 6 В и токе 30 мА. Контакты TX (передача) и RX (прием) модуля Bluetooth обеспечивают последовательную связь. Для передачи последовательных данных используется вывод TX, а вывод RX работает для приема данных от микроконтроллера. Контакт TX Arduino подключен к контакту RX модуля Bluetooth, а контакт RX Arduino подключен к контакту TX модуля Bluetooth.
В системе после сопряжения с модулем Bluetooth, мобильным приложением, цифровые данные передаются в приложение от Arduino.
2.3.4. Компоненты и стоимость
Система довольно экономична для обнаружения апноэ во сне. В таблице 1 показан список компонентов, необходимых для построения системы, и их стоимость. Единственная стоимость системы — это аппаратные компоненты, особенно датчики. Стоимость некоторых датчиков превышает 850 бангладешских так (примерно 10 долларов США).Общая стоимость системы составляет 4570 така (53,76 доллара США). Хотя система довольно рентабельна, она очень полезна для мониторинга апноэ во сне. Это устройство может использовать один пациент за раз, и его можно использовать несколько раз в соответствии с требованиями.
долл.
Название компонентов Ед.7)
Датчик ЧСС 1 300 Така (3,53 доллара США)
AD8232 Датчик ЭКГ 1 950 Така (11,18 доллара США)
1 930102
1 930102
1 930102 )
Звуковой датчик 1 150 Така (1,76 долл. США)
Датчик GSR 1 1200 Така (14,12 долл. США)
HC-05 Модуль Bluetooth 1 3 доллара.53)
Макетная плата 1 90 Така (1,05 долл. США)
Перемычки 1 коробка 130 Така (1,53 долл. США)
Итого = 4570 така (53,76 доллара США)
2.3.5. MIT App Inventor 2
Эта система содержит мобильное приложение для отображения данных в реальном времени, передаваемых с Arduino через Bluetooth.Это приложение постоянно отображает все параметры, связанные с апноэ во сне. В системе название приложения — «устройство для мониторинга апноэ во сне». Это мобильное приложение было создано с помощью MIT App Inventor 2 [22]. Он позволяет пользователю создавать приложение, а также имеет функциональные возможности для создания шлюза между аппаратными устройствами. Это мобильное приложение показывает цифровые данные, преобразованные Arduino UNO. Для этого к Arduino подключается модуль Bluetooth HC-05. После сопряжения с мобильным телефоном и подключения к приложению значения становятся видимыми в мобильном приложении.Макет приложения, созданного в MIT App Inventor, показан на рисунке 14.

2.3.6. Полный обзор системы и блок-схема рабочего процесса
Система состоит из нескольких этапов. У каждого шага своя задача, и оба делают ее полезной для пользователя. Вся наша аппаратная установка показана на рисунке 15. Программируемая программа Arduino UNO объединяет эти разные шаги. Блок-схема программы Arduino показана на рисунке 16. Программа Arduino объединяет различные функции для различных датчиков и модулей Bluetooth, которые соединяют Arduino UNO с мобильным приложением.

Рабочий процесс системы начался из Arduino IDE после загрузки кода в Arduino UNO. Код содержит настройку датчиков, рабочий процесс датчиков и модуль Bluetooth. Основная функция кода контролируется циклом, который позволяет системе отображать данные каждую секунду. Контур управляет организацией модуля Max30102, модуля ЭКГ, звукового датчика и датчика GSR. Кроме того, в этом разделе выполняются части преобразования и передачи данных, а данные передаются на последовательный монитор и мобильное приложение.После сопряжения модуля Bluetooth с мобильным телефоном данные отображаются на последовательном мониторе и также сохраняются для подробного анализа.
2.3.7. Диаграммы, нарисованные с помощью программного обеспечения, показывающие структуру системы
Принципиальная схема со всеми датчиками и Arduino Uno разработана с использованием circuito.io [24], онлайн-платформы для проектирования Интернета вещей. Этот веб-сайт позволяет разрабатывать в основном устройства на базе Arduino. Аппаратная часть системы была создана на основе этой конструкции. Принципиальная схема системы представлена на рисунке 16.
Аппаратная настройка исследования была выполнена в соответствии со схемой, показанной на рисунке 16. Датчики подключены к Arduino UNO так, как показано на схеме. Вывод данных всех датчиков подключается к аналоговому выводу Arduino по отдельности, как показано на рисунке, который также подключается к положительному и отрицательному контактам макетной платы для получения питания. Модуль Bluetooth подключается к двум контактам ввода-вывода Arduino для продолжения последовательной связи.
3.Результат и анализ
В ходе этого расследования было обнаружено, и ему удалось проанализировать ряд результатов. В следующих разделах результаты и наблюдения будут обсуждаться более подробно.
3.1. Список обследованных пациентов
Для выявления апноэ во сне у пациентов система наблюдала за разными людьми из разных возрастных групп и с разными состояниями здоровья. Система исследовала как самцов, так и самок и обнаружила весьма заметные различия. Устройство предприняло попытку обследовать пациента с различными проблемами со здоровьем, потому что предыдущие отчеты о состоянии здоровья и история болезни являются одним из факторов, способствующих апноэ во сне.До начала наблюдения за апноэ во сне основное внимание уделялось состоянию тела человека. Устройство IoT контролирует пациентов и предоставляет нам результаты по всем параметрам. Список лиц, обследованных системой, приведен ниже в Таблице 2 с указанием их возрастной группы и пола.
33 Нормальный3 Человек 4 9030 50
Список лиц Возрастная группа Пол Статус тела
9033 Мужчина 1
Человек 2 18-35 Мужской Избыточный вес, проблема повышенного потоотделения
Человек 3 18-35 Мужской Физически здоровый (спортсмен)
Женщина Серьезная проблема с сердцем, ожирение
Человек 5 50+ Мужчина Проблемы с легкими
3.2. Проектирование прототипа и просмотр данных в реальном времени
После подключения всех датчиков к Arduino и загрузки кода на плату значения всех параметров отображаются на экране и в мобильном приложении. Система успешно работает для мониторинга апноэ во сне. На рисунке 17 показана аппаратная часть прототипа системы.

Прототип системы интегрирован с Arduino, датчиками и модулем Bluetooth. В систему интегрировано пять различных датчиков.Эти датчики отмечены на рисунке 17. Система включает датчик GSR для измерения реакции кожи, датчик пульса для измерения частоты сердечных сокращений, датчик Max30102 для измерения сатурации кислорода (SpO2), датчик ЭКГ для отслеживания электрокардиограммы сердца. , а также звуковой датчик для измерения интенсивности храпа, встроенный в систему. Модуль Bluetooth HC-05 находится в системе для выполнения последовательной связи между аппаратной частью и мобильным приложением.
На рисунке 18 показан прототип системы во время наблюдения за пациентом.Прототип системы — легко носимое устройство. Не мешает спать больному. Приложение, показанное на Рисунке 19, показывает в реальном времени результаты насыщения кислородом (SpO2), частоты сердечных сокращений, кожно-гальванической реакции и уровня интенсивности звука. Мобильное приложение может отображать графики ЭКГ пациентов. Но серийный плоттер Arduino дает лучшие результаты ЭКГ.

3.3. Таблица данных и аналитические таблицы для различных параметров
В ходе эксперимента система отслеживает период сна человека с разных точек зрения и пытается увидеть, как состояние тела изменяется во время периода сна.Для этого он следил за пациентом в течение шести часов подряд и анализировал, как различные параметры менялись каждый час.
3.3.1. Анализ сердечного ритма
В таблице 3 показаны результаты сердечного ритма для пяти человек. Он показывает, как частота пульса у разных людей меняется с течением времени. Значения показывают, как изменяется частота сердечных сокращений человека от начала до конца сна. В ходе эксперимента мы измеряли значение частоты пульса каждую секунду на протяжении всего периода и проверяли максимальное, минимальное и максимальное значение, при котором щелкали чаще всего.После проверки значений мы приняли решение рассчитывать среднюю частоту сердечных сокращений за каждый час. Среднее значение отражает частоту сердечных сокращений, которая была у человека в максимальное время в этот конкретный час. В эксперименте для каждого человека значения находятся в определенной закономерности, и во всех случаях они соответствуют состоянию тела человека. Человек 1, у которого нет серьезных проблем со здоровьем, имеет очень сбалансированную частоту сердечных сокращений в течение всего периода сна. Результаты не указывают на апноэ во сне.То же самое и с человеком 3, который является спортсменом и имеет очень хорошее физическое состояние. Его пульс в этот период находится в диапазоне 67-76 ударов в минуту. Это вполне стандартное значение для здорового человека. Но для других людей результаты действительно показывают некоторые из основных намеков на апноэ во сне. У человека 2 неравномерное изменение частоты пульса. У этого человека частота пульса около 90 ударов в минуту. На третьем часу сна у него падает пульс. Одним из самых серьезных последствий затрудненного дыхания является низкая частота сердечных сокращений, также известная как брадикардия.В этом случае низкая частота сердечных сокращений указывает на обструктивное апноэ во сне у этого пациента. С другой стороны, у людей 4 и 5 частота пульса выше. Согласно анамнезу, у человека 4 серьезная проблема с сердцем, что предполагает, что более высокая частота сердечных сокращений может быть причиной как проблемы с сердцем, так и ожирения.
час01
Час Лицо 1 Лицо 2 Лицо 3 Лицо 4 Лицо 5
88,67 69,37 100,24 74,32
2-й час 76,39 88,63 68,17 98,48 82,67 9033 98,48 82,67 98,48 82,67 97,12 87,23
4-й час 72,82 83,21 75,87 79,54 89,56
5-й час 78.38 91,04 67,5 82,96 76,98
6-й час 78,87 85,34 73,68 90,02 73,68 90,02 73,57 90,02 73,57 73,57 73,57 91,39 80,72
Среднее значение BPM испытуемых варьировалось от человека к человеку в зависимости от возраста, физического состояния и предыдущих проблем со здоровьем.У разных людей BPM очень сильно различается. Из таблицы 3 видно, что среднее значение частоты сердечных сокращений для человека 1 составляет 74,47, а для человека 4 — 91,39.
Для сравнения частоты пульса среди людей на Рисунке 20 показано, как частота пульса изменяется в зависимости от физического состояния людей.

График частоты пульса на Рисунке 20 показывает среднюю частоту пульса человека, изменяющуюся в течение часа. На линейном графике видно, что у большинства людей частота пульса изменяется неравномерно.Различия линий одного человека и другого указывают на разницу в их возрастной группе и состоянии тела.
3.3.2. SpO2 Analysis
В таблице 4 показано насыщение кислородом пяти человек. Он показывает изменение насыщения кислородом в течение нескольких часов. В ходе эксперимента система вычисляет значение SpO2 каждую секунду с помощью сенсорного пульсоксиметра. Значение SpO2 всегда оставалось в пределах определенного диапазона для всех людей. По этой причине мы взяли среднее значение SpO2 за каждый час периода сна.У всех людей достаточно хорошие уровни насыщения кислородом в течение всего периода наблюдения, за исключением человека 5, у которого очень низкая сатурация кислорода в течение третьего и четвертого часа сна. Это один из симптомов проблем с дыханием. Низкая частота дыхания снижает скорость поступления кислорода в организм и снижает уровень насыщения кислородом. Такое низкое значение SpO2 указывает на обструктивное апноэ во сне.
час56
Час Лицо 1 Лицо 2 Лицо 3 Лицо 4 Лицо 5
95,90 97,12 95,71 95,87
2-й час 95,97 95,79 98,11 96,45 94.156 96,45 94.156 96,45 94.156 96,73 93,78
4-й час 95,83 96,12 97,22 96,46 93,63
5-й час 96.04 96,00 98,37 97,49 94,12
6-й час 95,81 95,94 98,36 96,07 98,36 96,07 9302 9301 95292 9302 9301 9302 9301 96,49 94,55
Среднее значение насыщения кислородом для разных людей, показанное в таблице 4, показывает некоторые вариации.Хотя разница не значительна, для человека 5 значение немного ниже, а для человека 3 значение выше, чем для другого. У человека 5 среднее значение SpO2 составляет 94,55, а у человека 3 среднее значение SpO2 составляет 97,81.
Линейная диаграмма для SpO2 на Рисунке 21 более точно показывает, как уровень насыщения кислородом изменяется во времени.

Линейный график для пяти человек на Рисунке 21 показывает изменение насыщения кислородом в разные часы периода сна.Он отражает распределение кислорода в телах этих пяти человек в течение нескольких часов.
3.3.3. Анализ кожно-гальванической реакции (GSR)
Значения кожно-гальванической реакции (GSR) для пяти человек показаны в таблице 5. Она показывает электродермальную активность каждого человека в течение всего периода сна. Значение показывает, как со временем меняется душевное состояние человека во время сна из-за стресса или гипертонии. Во время эксперимента система отслеживает электродермальную активность человека с помощью датчика и каждую секунду показывает реакцию кожи.Реакция кожи постепенно меняется для каждого человека. Для человека 1 реакция кожи довольно сбалансирована на протяжении всего времени сна, и он не показывает никаких намеков на апноэ во сне, а также для человека 3, поскольку его реакция кожи является самой высокой среди других. Но для человека 2, человека 4 и человека 5 результат показывает неравномерное изменение кожной реакции. Для человека 2 значение GSR снижается в 3-й час, а также в последние два часа. Он показывает вероятность возникновения проблем со стрессом и гипертонией во время сна.У человека 4 самое низкое значение GSR среди всех людей, отслеживаемых системой. В первые два часа значения кожной реакции не изменяются, что может привести к принятию решения об апноэ во сне. Но с 3-го часа до конца сна значение GSR отражает изменение очень низкой кожной активности, что может быть причиной апноэ во сне. У человека 5 также довольно низкая кожная реакция, но значение с течением времени существенно не меняется, и в этом случае нет доказательств апноэ во сне у человека 5.
1 123 135 9301
1 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9301 9123
Час Лицо 1 Лицо 2 Лицо 3 Лицо 4 Лицо 5
348,2 188,88 190,54
2-й час 235,47 254,87 269,35 150,03 216.47
3-й час 264,67 134,34 265,41 74,22 142,79
4-й час 221,74 221,74 193,13 123,82 253,77 119,51 147,90
6-й час 207,18 125,21 298.82 118,08 164,27
Среднее значение GSR 225,54 162,5 275,45 128,95 166,23
9123 9123 9129 В таблице 5 показаны значительные изменения кожной реакции в течение часа. Наименьшее значение (162,5) GSR отмечено для человека 2, тогда как самое высокое значение (225,54) отмечено для человека 1.На графике более точно показано изменение кожно-гальванической реакции у пяти человек за час на Рисунке 22.

3.3.4. Анализ интенсивности звука
Храп, который является симптомом обструктивного апноэ во сне, был обнаружен у трех человек, за которыми наблюдала система. Звук храпа был определен для каждого человека. В эксперименте по обнаружению храпа датчик собирает данные каждую секунду. Результат показывает, что для конкретного человека звук следует одинаковому ритму на протяжении всего времени сна.График на рисунках 23 (a) –23 (e) изображает ритмы храпа исследуемых людей.
Человек 3 имеет очень сбалансированный ритм дыхательных циклов. На Рисунке 23 (c) не видно признаков храпа. Уровень звука оставался в диапазоне 35-40 дБ, что обычно соответствует звуку в помещении. Но для человека 4 и человека 5 существует большая проблема с храпом, как это видно на рисунках 23 (d) и 23 (e). Для человека 4 рисунок показывает, что звук храпа достиг почти 60 дБ, а каждый цикл храпа занимал 3-5 секунд.Это серьезное свидетельство проблем с дыханием, а также признак обструктивного апноэ во сне. То же самое и с человеком 5, поскольку интенсивность храпа достигает отметки 60 дБ. Частота дыхания ниже нормальной, так как цикл дыхания для человека 5 занимает 4-6 секунд. Оба человека столкнулись с проблемами с дыханием во время сна, что является признаком апноэ во сне.
3.3.5. Анализ ЭКГ
На рисунке 24 показан сердечный ритм или график ЭКГ для испытуемого 4. Человек 1, человек 2, человек 3 и человек 5 имеют очень сбалансированный результат ЭКГ.Но графики ЭКГ человека 4 показывают некоторые неравномерные изменения сердечного ритма.

На рисунке 24 есть шесть волн, которые являются лучшими на графике. Эти шипы также известны как зубцы R. Он показывает, сколько времени прошло от эндокарда до эпикарда. Это также полезно при некоторых серьезных проблемах с сердцем. Потеря зубца R указывает на инфаркт миокарда, который виден на первой отметке R на рисунке 24. Увеличение зубца R указывает на кардиомиопатию, которая является пятой отметкой R на графике.
3.4. Сравнительный анализ
Результаты системы сравнивали с результатами некоторых других исследований, в которых проводился мониторинг апноэ во сне с аналогичными параметрами, показанными в таблице 6. В нем также показаны параметры, которые не использовались в других исследованиях.
912 (насыщенность кислородом) 912 )%
Сатурация кислорода у пациентов с апноэ во сне находится в этом диапазоне
Ссылка Основные параметры Результат (конечный или средний)
В бумаге [25122]
В статье [6] ЧСС () уд / мин
Исследование выявило апноэ во сне в этом диапазоне ЧСС.
В статье [26] Полисомонография Точность от 91,8% до 96,5% по индексу адаптивного апноэ
В статье [27] Интенсивность звука храпа от 45 дБ до 58 дБ и среднее значение составляет приблизительно 52 дБ
В статье [11] 3D-камера Был предложен новый подход к измерению дыхательного движения с использованием 3D-камеры для обнаружения апноэ.
Наша система SpO2, частота сердечных сокращений, ЭКГ, реакция кожи, интенсивность звука храпа SpO2: 94.От 55 до 97,81
ударов в минуту: от 74,47 до 91,39
GSR: от 128,95 до 275,45
Звук: от 35 дБ до 60 дБ
ЭКГ: обобщенная
Большая часть предыдущих исследований в основном посвящена мониторингу апноэ во сне по одному параметру. Но это исследование объединило пять различных параметров индекса сна. В этом исследовании решение было принято после анализа всех пяти параметров вместе взятых, поскольку один фактор зависит от другого фактора сна. Другим важным аспектом этого исследования является отсутствие других исследований, посвященных гальванической реакции кожи на выявление апноэ во сне.Однако это исследование устанавливает связь между реакцией кожи и мониторингом апноэ во сне. Это открывает важную область для более точного анализа апноэ во сне.
4. Заключение
Это исследование показывает, как устройства Интернета вещей могут отслеживать апноэ во сне. Для реализации системы мы использовали базовый микроконтроллер и некоторые из основных датчиков, связанных со здоровьем. Мобильное приложение было создано с помощью очень простого приложения, разрабатывающего веб-приложение. После наблюдения за пятью людьми система дает вполне удовлетворительные результаты для принятия решений по поводу апноэ во сне.Из приведенных результатов ясно, что у двух человек нет никаких симптомов апноэ во сне. Один человек в возрасте от 36 до 50 лет имеет серьезные проблемы со сном. Система успешно обнаруживает апноэ во сне у этого человека. Система также обнаруживает у человека обструктивное апноэ во сне. После анализа результатов становится ясно, что человек в возрасте 50+ является пациентом с СОАС. Такой мониторинг поможет людям обнаружить апноэ во сне на ранней стадии. Таким образом, это исследование может помочь людям узнать об апноэ во сне и способах его обнаружения, а также поможет устранить все проблемы со сном.
В настоящее время частота нарушений сна выше, чем раньше. Все больше людей страдают от гипертонии, проблем, связанных со стрессом, и проблем с сердцем, которые вызывают апноэ во сне. Наша система будет намного более устойчивой для мониторинга апноэ во сне и, в частности, определения продолжительности апноэ во сне. Эта система может поддерживать себя на более высоком уровне. Он не только обнаруживает апноэ во сне, но также может сообщить пациенту, чтобы он обсудил с врачом данные, полученные из системы, что может облегчить жизнь пациентам.И этот проект можно поддерживать в будущем, если мы добавим более высокие технологии, такие как рентгеновские лучи высокого уровня и другие системы мониторинга. Некоторые другие датчики могут быть добавлены в систему, чтобы сделать ее более применимой. В систему можно добавить датчик температуры LM35. К этой системе также можно добавить датчик влажности DHT11, чтобы сделать эту систему более применимой, хотя эти факторы имеют незначительную связь с апноэ во сне.
В большинстве исследований данные ЭКГ и другие данные используются для измерения или мониторинга апноэ во сне.Большинство из них находились под медицинским наблюдением в клинических условиях. Но наше устройство поможет пациентам получить еще лучшую производительность, оставаясь дома и с легкостью в использовании. Данные в реальном времени будут давать мгновенные обновления об индексах апноэ, чтобы пациенты могли принять меры предосторожности. А для пожилых людей и людей с физическими / умственными недостатками наше устройство является дополнительным преимуществом, поскольку оно отправляет данные уведомления заинтересованному пациенту, чтобы он мог позаботиться о любых трудностях, которые могут возникнуть в любое время.В дальнейшем мы попытаемся создать наш собственный набор данных с этими данными в реальном времени и проанализируем его с помощью нескольких моделей машинного обучения, чтобы проанализировать всю систему и то, как наша система может работать с большей эффективностью. Вести здоровую и здоровую жизнь без нарушения сна — это благо, и технологии, несомненно, могут гарантировать это.
Доступность данных
Никакие данные не использовались для подтверждения результатов этого исследования.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов, о котором следует сообщить в отношении настоящего исследования.
Благодарности
Авторы благодарны за поддержку Проекту поддержки исследователей Университета Таифа (TURSP-2020/26), Университет Таиф, Таиф, Саудовская Аравия.
Сборщик мусора на базе Arduino с беспроводным контроллером и системой мониторинга сточных вод
Содержание
Благодарность
Аннотация
I. Проблема и ее предыстория
Введение
Предпосылки исследования
Постановка проблемы
Цели
Значение исследования
Объем и ограничения
Определение терминов
II.Связанная литература
Зарубежная литература
Местная литература
Зарубежное исследование
Локальное исследование
Синтез
Концептуальная основа
Рисунок 1. Концептуальная основа Agile-процесса
III. Методологии исследования
Респонденты
Сбор данных
Дизайн исследования
Рисунок 2. Блок-схема системы прототипа
Рисунок 3. Управление энергопотреблением
Рисунок 4. Движение прототипа
Рисунок 5. Сбор мусора
Рисунок 6. Мониторинг
Рисунок 7. Очистка
Рисунок 8.Схема нижнего уровня системы прототипа
Хронология проекта
Рисунок 9. Диаграмма Ганта
Методы и материалы
Методы
Таблица 1. Конвейерная лента
Таблица 2. Модуль GSM и датчик
Таблица 3. Джойстик и движение Таблица
4. Плавающий стол
5. Шасси
Материалы
Статистическая обработка
Таблица 6. Здоровье и безопасность
Таблица 7. Полезные свойства прототипа
Таблица 8. Рекомендации прототипа
Оценка
Рисунок 10. Как водные отходы опасны для здоровья человека
Рисунок 11.Эффективность прототипа
Рисунок 12. Продвижение респондентом прототипа
IV. Результаты и анализ
Описание проекта
Результаты и анализ
Тестовые примеры
Таблица 9. Тестовый пример для Sprint
Таблица 10. Неудачный тестовый пример для Sprint
График 1. Процент успешных и неудачных тестов Sprint
Таблица 11. Тестовый пример для Sprint
График 2. Процент успешных и неудачных результатов Sprint
Таблица 12. Тестовый пример для Sprint
Таблица 13. Неудачный тестовый пример для Sprint
График 3.Процент успешных и неуспешных результатов Sprint
Таблица 14. Тестовый пример для Sprint
График 4. Процент успешных и неудачных результатов Sprint
Таблица 15. Тестовый пример для Sprint
Таблица 16. Неудачный тестовый пример для Sprint
График 5. Процент успешных и неуспешных результатов Sprint
График 6. Общий процент успешных и неудачных результатов 5 спринтов
Таблица 17. Процент заряда батареи для конвейерной ленты
Таблица 18. Процент батареи для навигации
Таблица 19. Вес отходов
Таблица 20. Диапазон NRF24L
Результаты проекта
Обсуждение
Резюме
В.Заключение
Заключение
Рекомендация
Библиография
Приложения
Приложение A
Результат Turnitin
Приложение B
Стоимость проекта
Приложение C
Исходный код
Благодарность
Сторонники выражают свою глубочайшую благодарность Богу за предоставленную возможность реализовать этот дизайн-проект и за проявленное мужество завершить проведенное исследование в назначенное время.
Сторонники смиренно благодарны своему советнику Энгру. Марк Вернон М.Дегала, факультет компьютерной инженерии, Университет Восточного Калукана. Его искреннее руководство, сотрудничество, ценные советы и вдохновение позволили сторонникам преодолеть проблемы во время исследования и подготовки этого отчета.
Сторонники также благодарны назначенным им группам Dr. Paraluman Sim, Engr. Эди Бой Дела Круз и Энгр. Арриане Кабрерос за предоставленные сторонникам правильные советы и дополнительные знания для улучшения исследования. Без надзора, помощи и ценных предложений комиссии было бы невозможно улучшить это исследование.
Сторонники также хотели бы поблагодарить свои семьи за вдохновение и поддержку для завершения этого исследования. Также за безусловное руководство и обеспечение потребностей каждого члена в финансовом отношении.
Наконец, сторонники хотели бы выразить свою благодарность одноклассникам за помощь в улучшении этого исследования, поощрение и предоставление дополнительных советов и сотрудничество для этой группы.
Аннотация
Отходы, выбрасываемые на акватории, являются основной причиной загрязнения воды.Это сильно влияет на жизнь в воде и на месте, которое ее окружает. Люди, идущие по воде для сбора отходов, иногда могут быть опасными и опасными для их здоровья. Это исследование помогает очищать и собирать отходы на акваториях с помощью прототипа, похожего на дрон с беспроводным управлением. Этот прототип, перед которым находится конвейерная лента, будет собирать мусор, с которым сталкивается.
Целью данного исследования является сбор отходов в воду без риска для здоровья человека. Настоящая конструкция этого прототипа сводит к минимуму человеческие усилия по ручному сбору отходов.
В этом исследовании используется метод Agile с использованием схватки, состоящей из 40 историй, предназначенных для соответствующих спринтов. Это служит руководством для сторонников правильного создания прототипа. Также есть 82 тестовых примера для каждой функции прототипа, которые будут протестированы, и результаты пройдены или не пройдены. Эти тестовые примеры дают 92,68% успешных ответов и 7,32% неудачных тестов с небольшой степенью серьезности. Это означает, что предлагаемые характеристики и технические характеристики прототипа выполнены.
Ключевые слова: сборщик мусора, Arduino, радиомодуль, джойстик, модуль GSM, ультразвуковой датчик, сточные воды.
I. Проблема и ее предыстория
1.1 Введение
Вода важна в повседневной жизни не только для людей, но и для всех живых организмов на планете. Тот факт, что 70% Земли покрыто водой, есть огромные запасы воды, которые можно использовать в мире. Но со временем этого запаса чистой воды становится недостаточно для использования людьми или живыми организмами из-за того, что воды медленно окружаются отходами и непрерывно распространяются по различным водным пространствам.
Водные отходы — одна из основных проблем, вызываемых людьми во всем мире. Загрязненные акватории — одна из основных проблем для дикой природы и человека, которая ставит под угрозу их здоровье и жизнь. Вот почему важно дальнейшее изучение того, как уменьшить потери воды. В этом исследовании сторонники пришли к идее, которая помогает сократить потери воды за счет сбора плавающих отходов.
Сборщик мусора на базе Arduino — это похожий на мусорный контейнер плавающий прототип с беспроводным управлением, который помогает собирать отходы в акваториях.Пользователь использует беспроводной контроллер для управления своим движением по воде. С помощью конвейерной ленты он собирает и поднимает на своем пути небольшие плавающие отходы и помещает их прямо в бункер. Корзина также указывает пользователю, заполнена ли она, отправляя SMS на телефон пользователя.
Этот прототип помогает упростить работу по очистке воды, просто управляя джойстиком и ожидая, пока он накопит определенное количество отходов в воде, вместо того, чтобы вручную собирать отходы один за другим.Эта технология изменила бы порядок очистки акваторий без риска для здоровья человека.
1.2 Предпосылки исследования
Водные отходы — распространенная проблема в различных акваториях мира. Чистая вода и санитария являются очень важными вопросами, за которыми необходимо следить, чтобы избежать загрязнения воды, гибели рыбы и исчезновения различных водных видов. Все эти загрязнения и отходы воды могут повлиять как на дикую природу, так и на людей, живущих вокруг нее.
Многие люди проявляют безответственность, когда дело касается утилизации отходов. Чаще всего люди безответственно выбрасывают свои отходы на реках возле мостов, на пляжах туристических мест и на корабельных терминалах. Когда в реке происходит сильное повышение уровня воды, все отходы сбрасываются в каналы в сельской и городской местности. Эти события приводят к затоплению территорий и серьезным катастрофам как для окружающей среды, так и для людей, живущих в этом районе. Эти отходы могут не только блокировать каналы, но и распространять вредные и смертельные заболевания.Люди, переживающие наводнение, будут иметь высокий риск заражения, особенно если на них есть открытая рана, а также могут вызвать раздражение кожи у людей с чувствительной и аллергической кожей. Кроме того, запах обрастания, исходящий от отходов, является одной из основных причин проблем со здоровьем, особенно у детей, у которых значительно более низкий иммунитет к этим вещам.
Отходы на акваториях причиняют проблемы не только окружающим их людям, но и живым организмам в воде.Рыба и другие живые организмы страдают от недостатка кислорода из-за разбросанных по реке отходов. Отходы приводят к тому, что вода не может поддерживать морскую дикую природу. По данным Гира (2007), ежегодно производится около 100 миллионов тонн пластика, из которых 10 процентов попадает в море. Океанский мусор поступает из многих источников, включая отходы, смываемые с городских улиц, отходы, вывозимые со свалок, и контейнеры, падающие с судов во время сильных штормов. Попадая в воду, обломки накапливаются большими пятнами, переносятся течениями и вымываются на берег.Этот наполнитель часто употребляется в пищу, что приводит к летальному исходу для морских млекопитающих.
Сбор мусора вокруг воды может быть очень утомительным, если это делается вручную, и это займет много времени. Трудно увидеть водные пространства, заполненные отходами, особенно когда люди представляют себе, как водные виды могут выжить, если некоторые отходы являются для них ядовитыми и могут привести к загрязнению воды. Простые пластиковые отходы могут влиять на различные виды воды. Наблюдение за всеми этими событиями привело нас к исследованию, которое может помочь не только людям, но и живым организмам на воде, борющимся с их текущим состоянием.
Исследование сосредоточено на сборе сточных вод, которые могут предотвратить разрушение и загрязнение различными водными объектами сточными водами. Благодаря использованию Arduino Uno, Motor Drive Shield и Radio Module, прототип имеет беспроводной контроллер и конвейерную ленту для подъема отходов прямо в мусорное ведро. Модуль GSM и установленный датчик укажут, заполнен ли контейнер уже. Все эти функции могут способствовать технологическому прогрессу в сборе отходов без посещения людьми акваторий.
Люди могут подумать, что это всего лишь пластик, соломка и другие вещи, но это может повлиять на людей и диких животных в этом районе. Затопление территорий и болезни являются основным воздействием этих отходов на акваторию. Это причина, по которой сторонники хотят продвинуть этот проект. Это одно из возможных решений текущих проблем, с которыми сталкивается наше общество.
1.3 Описание проблемы
Исследование направлено на уменьшение количества отходов, существующих в различных акваториях, в максимально возможной степени для достижения сокращения отходов.Это помогает людям, живущим рядом с водоемами, иметь чистую водную среду и хорошее здоровье. Это также помогает видам, живущим под водой, очистить среду обитания и предотвратить употребление в пищу вредных веществ. Сторонники предлагают вопросы для этого исследования:
1. Как заставить прототип плавать с правильным балансом и весом собранного мусора?
2. Как управлять прототипом с помощью беспроводного контроллера?
3. Как создать систему мониторинга, которая может определять, заполнен ли контейнер уже?
4.Как прототип может отправить пользователю уведомление, если корзина заполнена?
1,4 Цель
Целью исследования является создание прототипа, используемого для сбора плавучих отходов, который может помочь уменьшить количество отходов, присутствующих на различных акваториях. Он также направлен на обеспечение здоровья и безопасности всех людей и водных видов.
1.5 Значение исследования
Исследование помогает установить сокращение отходов в различных акваториях новым и инновационным способом.Прототип может иметь значение для сбора отходов на акваториях. Используя Arduino и беспроводной контроллер, люди могут расширить способы сбора отходов, не выходя из воды. Конструкция может использоваться на акваториях, где видны плавучие отходы, которые необходимо собирать. Следующее извлечет пользу из исследования.
К водоочистителям:
Очистители воды, которые идут по воде с риском для их безопасности и здоровья, они могут использовать прототип для сбора отходов, не выходя на воду.Это может предотвратить несчастные случаи и болезни.
Жителям:
Жители прибрежных водоемов могут пострадать в плохую погоду из-за того, что каналы заблокированы отходами, что вызывает наводнения. Сбор отходов на каналах с помощью прототипа может предотвратить наводнения и болезни.
В дикую природу:
Животные, обитающие в акваториях, больше всего страдают от выбрасываемых людьми отходов. Избавление от отходов даст водным территориям возможность поддерживать жизнь различных живых организмов.
В окружающую среду:
Сохранение окружающей среды — одна из самых важных задач. Избавление от всех водных отходов может помочь людям обезопасить источники воды.
Правительству:
Правительство может использовать этот прототип для достижения технического прогресса в сборе отходов в различных акваториях. Они могут распространить прототип в любом месте, где требуется сокращение количества отходов.
В страну:
Страна не может выжить без чистой воды.Устранение отходов на акваториях может помочь стране сохранить здоровую окружающую среду для людей.
1.6 Объем и ограничения
Объем исследования:
1. Прототип оснащен водонепроницаемым сборщиком мусора, который будет реализован в акваториях.
2. Прототип имеет беспроводной контроллер, позволяющий пользователю управлять своим направлением.
3. Конвейерная лента поднимает собранные из воды отходы и помещает их прямо в бункер.
4. Дальность действия беспроводного контроллера — через радиомодуль. Ниже приведены ограничения исследования:
1. Прототип предназначен для сбора только малогабаритных сточных вод.
2. Бункер прототипа может вместить только ограниченное количество водных отходов.
3. Беспроводной контроллер прототипа имеет ограниченный диапазон для управления пользователем.
4. Прототип не предназначен для использования в плохую погоду.
1.7 Определение терминов
Arduino — он служит основной платой для соединений модуля радио и GSM для управления их скоростью и передачей данных на другие соединения.
Бункер — предназначен для хранения собранных сточных вод.
Конвейерная лента — собирает и поднимает мусор в корзину.
GSM (Глобальная система мобильной связи) — используется в качестве основного средства связи датчика, подключенного к бункеру и пользователю.
Джойстик — для движения и навигации прототипа.
Motor Driver Shield — предназначен для управления двумя двигателями постоянного тока с платой Arduino, контролируя скорость и ее направление.
Прототип — — это термин, который описывает продукт сторонника для сбора сточных вод.
Радиочастотный модуль — он используется для передачи и приема данных для управления двумя DC
двигателей, использующих джойстик в качестве приемника.
SMS (служба коротких сообщений) — это текстовое сообщение, которое уведомит пользователя, если корзина достигла максимальной емкости корзины.
Водные районы — это участок воды, такой как река, море или озеро.
Сточные воды — это материал, который плавает на водной поверхности и будет собираться прототипом.
II. Связанная литература
В этой главе сторонники собрали полезную информацию на основе существующей литературы, которая будет применена к исследованиям сторонников. Важность чтения связанной литературы состоит в том, чтобы иметь представление о том, что было сделано в этом исследовании, и, поскольку существует много связанной литературы, сторонники использовали все собранные данные для создания нового исследования или прототипа.Все собранные связанные исследования являются основой для построения эффективного исследования. Знакомство с ранее проведенными исследованиями помогло сторонникам глубже понять проблему, которую пытались решить, и полезно для этого исследования. Другие исследования также вносят предложения о том, какое устройство или программное обеспечение использовать, какие методы или планирование подходят, где тестировать прототип и различные источники информации или данных.
2.1 Зарубежная литература
Водные отходы являются серьезной проблемой во всем мире и могут быть классифицированы как загрязнение воды.Пластик является основным источником водных отходов. Корней (2017) заявил, что миллионы тонн мусора производятся людьми, которые случайно или незаконно сбрасываются в океан. Мусор, который попадает на воду, влияет на жизнь под водой. База данных по помету показывает, что более 1200 морских животных контактируют с мусором, живя, питаясь и запутываясь в нем.
Согласно Фейлбергу (2018), нынешняя эпоха называется пластическим веком, когда вы всюду окружены пластиковыми изделиями, которые легко достать и выбросить.Основные отрасли промышленности, включая производителей пластмасс, химическую промышленность и коммерческие предприятия, являются основными поставщиками пластиковых отходов. Отходы в океане происходят из меньших водоемов. Удаление пластика из воды — это только краткосрочное решение, источники загрязнения — это тот, который необходимо отследить, чтобы решить проблему.
Как заявил Грей (2018), исследователи обнаружили, что речные системы несут 90% мусора в этом районе до океана. Большое количество людей, живущих в окрестностях, не имеет идеального процесса управления, который, в свою очередь, приводит к высокой плотности мусора на реке.Река Янцзы в Китае является переносчиком пластиковых загрязнений в океан. Китай начал предотвращать это, приказав 46 городам отсортировать отходы, чтобы к 2020 году уровень их переработки достиг 35%.
De (2017) утверждал, что загрязнение воды может во многом влиять на здоровье человека. Грязная вода является предпочтительным местом размножения комаров, которые вызывают такие болезни, как малярия, филяриатоз, денге и чикунгунья. Очистка этого мусора может серьезно повлиять на морскую жизнь и жизнь человека.
2.2 Местная литература
Филиппины — страна, окруженная водой. По словам Марроне (октябрь 2016 г.), на Филиппинах существует серьезная проблема с загрязнением воды. Рост населения, урбанизация и индустриализация повлияли на качество воды. Из 421 реки на Филиппинах 50 считаются мертвыми и не могут поддерживать морскую жизнь.
Отходы в воде могут повлиять как на жизнь людей, так и на животных. Неправильная утилизация отходов приведет к загрязнению акваторий.Рохас (2017) заявил, что отходы и загрязнение реки усугубили наводнения, даже если это только сезон дождей. Мусоры забивают стоки и ручьи, из-за чего наводнение концентрируется в одном месте. Простая утилизация отходов изменит окружающую среду. Защита водных путей от мусора снизит уровень наводнения в случае сильного дождя.
По словам Макдермотта (2017), в Сан-Фернандо-Пампанге используют мусоровозы для сбора мусора от дома к дому. Сборщики мусора ежедневно собирают обрезки и сортировку мусора в каждом доме.Метод, который они использовали, увеличил процент переработанных отходов с 75 процентов. Это окажет серьезное влияние, потому что мусор, который может попасть в реку, перерабатывается и используется для других целей, а не выбрасывается ненадлежащим образом. Сбор мусора также предотвратил стоячую воду, в которой размножаются комары. Это означает, что в этом районе будет меньше случаев малярии и лихорадки денге.
Согласно Клаудио (2015), существующая ситуация такова, что только 10% водных отходов обрабатываются, в то время как 58% существующих подземных вод на Филиппинах загрязнены.Согласно исследованию ЮНИДО, в одном только метро Манилы утилизируется 22 000 тонн металлов, инфекционных отходов, биологического осадка, а также 25 миллионов кубометров кислотных и щелочных жидких отходов. Клаудио (2015) утверждает, что основными источниками загрязнения являются неочищенные бытовые сточные воды или сточные воды, которые составляют около 48%, отходы сельскохозяйственной воды, составляющие около 37%, и, наконец, промышленные сточные воды, составляющие около 15%. Больше всего пострадали регионы страны с неудовлетворительными оценками качества.Сюда входят Национальный столичный регион (NCR) или Метро Манила, Южный Тагалог (Регион IV), Центральный Лусон (Регион III) и Центральные Висайи (Регион VII), и также установлено, что регион с наибольшим вкладом в загрязнение нитратами является Регион Илокос (регион I).
2.3 Зарубежное исследование
Келлет изобрел устройство под названием «Мистер Колесо для мусора», которое может удалять мусор, присутствующий в реке, где он находится. Устройство предназначено для очистки воды от мусора во Внутренней гавани Балтимора, прежде чем она войдет в Чесапикский залив.Это устройство для сбора мусора, которое использует течение реки для вращения водяного колеса, которое поднимает мусор и мусор с помощью конвейерной ленты из воды и сбрасывает их на мусорный бак на своей спине. Также есть солнечная панель, которая используется, если течения в реке недостаточно, чтобы поднимать мусор. Согласно Сноу (2017), машина получает энергию от течения реки, чтобы вращать водяное колесо и приводить в действие конвейерную ленту. Солнечные батареи прикрепляются для получения энергии, если на реке недостаточно течения.Трубки вокруг этой области помогают мусору подниматься по конвейерной ленте, которая затем сбрасывает мусор на мусорный бак позади себя. Машина собирает 38 000 мусора за один день. Его солнечные панели собирают около 25 000 ватт энергии, которой может хватить для питания дома. По словам Талера (2015), водяное колесо простое, но эффективное. Всего за 12 месяцев он собрал 145 тонн мусора и 125 000 пластиковых бутылок с водой. Также существуют исключения для мусора, который он может собирать. Он не собирает микрошарики, чистящие средства и хрупкий мусор.
Автоматический сборщик морских отходов Seabin — это простой, но эффективный статический контейнер, предназначенный для плавания на пристанях, водных путях и озерах. Он собирает мусор и ловушки в мешок-уловитель, всасывая воду с поверхности и позволяя ей вытекать из дна бункера. Согласно Grozdanic (2015), Seabin использует водяной насос для всасывания воды с поверхности и проходит через мешок для улова внутри, а затем закачивает его обратно в пристань, оставляя подстилку и мусор в мешке для улова. В основном они размещаются на плавучем доке, где есть мусор из-за плотности людей в этом районе.Сумка-уловитель внутри Seabin может вместить до 20 кг мусора, который необходимо очистить и опорожнить, чтобы предотвратить неисправность устройства. По словам Майерса (2018), Seabin может улавливать около 1,5 кг мусора в день. Установлены фильтры для отделения масла от воды. Он также не представляет угрозы для дикой природы, и в нем было поймано всего несколько мелких рыбок.
По словам Атертона (2016), Ричард Хардиман из RanMarine предпринял шаги по очистке мусора, создав машину Waste Shark.У ненужной акулы есть открытая пасть посередине, которая выступает на 1 фут ниже, чтобы собирать мусор, с которым она сталкивается спереди. Он имеет фильтр, отделяющий масло от воды, а также дистанционное управление и мониторинг через GPS. Машина не только собирает мусор, но и контролирует качество воды, определяя ее химический состав и баланс pH. Каждая машина может собрать до 1100 фунтов отходов. Он предназначен для размещения на реках, в портах и пристанях для яхт.
Количество пластика в океанах увеличивается с каждым годом.Люди придумывают способы его очистить, но некоторые придумывают способы предотвратить это. Компания Avani Eco, базирующаяся на Бали, создала экологичную сумку. По словам Грея (май 2018 г.), компания Avani Eco создала мешок, который полностью биоразлагаем и компостируется, но выглядит как пластик. Упаковка сделана из съедобной пшеницы и ячменя, которые не причинят вреда животным, даже если они ее съедят. Другое творение под названием Ooho, изобретенное Родриго Гарсиа Гонсалесом, Гийомом Кушом и Пьером Пелье, используется для замены пластиковых бутылок в океане.По словам Нельсона (апрель 2017 г.), студенистая капля по имени Оохо инкапсулирует воду внутри себя. Его прикладывают ко рту, чтобы выпустить воду внутри него. Покрытие с каплями сделано из коричневых водорослей и съедобного хлорида кальция.
2.4 Краеведение
На Филиппинах много загрязненных акваторий. Правильное обращение с отходами не обеспечивается должным образом на Филиппинах, что приводит к попаданию мусора в акваторию. Одним из самых загрязненных районов Филиппин является Манила.Вода, окружающая Манилу, загрязнена пластиком и не сможет поддерживать морскую жизнь. Река Пасиг — одна из рек, разрушенных жителями этого района. Река Пасиг считалась биологически мертвой. Разбросанные по территории отходы делают воду неизбежной для поддержания жизни. Японка Сёкубуцу Хана приглашает команду на очистку реки. По словам Бира (2014), кампания по реабилитации реки проводится с использованием рекламных щитов для очистки отходов.Плавающий рекламный щит изготовлен из травы, которая может поглощать токсичные материалы и способствовать уменьшению загрязнения. Он способен очищать около 8000 галлонов воды в день.
За последние десятилетия Филиппины оказали много положительного влияния. Это включает в себя отличные экономические показатели и быстрое промышленное расширение, но это имеет негативный эффект, который быстро привел к плохим гидрологическим и экологическим изменениям в речных системах города и создал экологическую проблему. По словам Джалилова (декабрь 2017 г.), эти последствия не будут частью систематической оценки преимуществ городских вод, поэтому Джалилов исследует взаимосвязь между низким качеством воды и готовностью людей платить за воду лучшего качества в Метро Манила.Используя метод условной оценки, в исследовании оцениваются преимущества обеспечения чистой водой качества, пригодной для плавания и рыбной ловли, в акваториях Метро Манилы для его жителей.
2.5 Синтез
На основании прочитанных исследований, прототип автора закрыт для изобретений Seabin и Trash Wheel. Первый представляет собой контейнер для мусора, в котором используется водяной насос для управления потоком воды, который улавливает мусор внутри него, а второй представляет собой стационарное устройство для сбора мусора, которое питается от солнечной батареи или использует течение реки для управления конвейерная лента, которая поднимает мусор.Прототип сторонников мог бы иметь возможности этих устройств, но был настроен новым и инновационным образом. Этот проект будет управляться по беспроводной сети, что более надежно при удалении отходов на различных участках акватории.
Другое исследование, собирающее плавучие отходы на акваториях, — это Waste Shark. Сточные воды, присутствующие на передней части Waste Shark, собираются через открытый рот. Он имеет функцию отделения нефти от воды, а также дистанционное управление и мониторинг через GPS.Кроме того, это также может контролировать и определять, содержит ли вода химический состав и баланс pH. Прототип сторонников может собирать плавающие отходы через конвейерную ленту с помощью ручного управления, а также может контролироваться через модуль GSM.
Плавающий рекламный щит с использованием травы, которая помогает поглощать токсичные материалы в водной среде. Он способен очищать от 2000 до 8000 галлонов воды каждый день. Этот проект также может быть решением в сокращении отходов на акваториях, не позволяя людям выбрасывать свои отходы в воду из-за сообщений о защите окружающей среды на плавающих рекламных щитах.
2.6 Концептуальные основы
Исследование было использовано для создания прототипа беспроводного управляемого мусора, который будет очищать водные пространства без риска для здоровья человека. Сторонники могут управлять прототипом с помощью радиомодуля и модуля GSM для уведомления пользователя, если корзина заполнена.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Рисунок 1. Концептуальная основа гибкого процесса
Что касается сторонников достижения конечного результата, которым является сборщик мусора на основе Arduino, приведенные выше данные помогли сторонникам выполнить требования при создании системы всего прототипа.Кроме того, они использовались сторонниками для использования и конструирования аппаратных потребностей и функций всего проекта.
На стадии процесса сторонники использовали гибкую методологию, которая использует итерации и спринт для управления задачами. Части процесса: мозговой штурм, проектирование, разработка, устранение неполадок и завершение. После завершения всех этих частей сторонники повторили и перешли к следующей задаче. Когда все 5 задач были выполнены, прототип был развернут.
На стадии вывода последний прототип, который представляет собой сборщик мусора на базе Arduino с беспроводным контроллером и системой мониторинга, является полностью функциональным и используется в соответствии с заданными спецификациями.
III. Методики исследования
В этой главе сторонники дают краткий обзор методологии исследования, которое было сделано и проведено для изучения сборщика мусора на базе Arduino с беспроводным контроллером и системой мониторинга сточных вод. Сторонники назвали предпочтительный дизайн исследования и причины этого исследования. Представление информации об отобранных респондентах, отвечающих критериям, необходимым для исследования, и о том, как сторонники выбирали респондентов.Методы и инструменты, которые использовались для сбора необходимых данных, определены и добавлены пошаговой процедурой, которая была сделана для реализации этого исследования.
Сторонники решили провести интервью в местах Барангая Банкала в Мейкауаян Булакане, Дампалите и Музоне в Малабоне, а также в Муньосе, где на их акваториях плавает все большее количество отходов. Чтобы иметь возможность собирать информацию о том, как отходы в водной среде влияют на людей в окрестностях, и если прототип помогает уменьшить водные отходы в обозначенных ими районах, сторонники подготовили пять вопросов для выбранных респондентов, проживающих поблизости, и собрали все анкеты для дальнейшее изучение.
3,1 Респонденты
Данное исследование ориентировано на людей, живущих вблизи водных пространств. Сторонники предоставили анкеты, содержащие пять вопросов, используемых для сбора и анализа информации. Как заявлено, сторонники опросили в общей сложности 100 респондентов из разных мест. Пять респондентов были сняты на видео во время интервью, чтобы собрать необходимую информацию об их управлении водными отходами и о том, как мусор влияет на людей в окрестностях.
52-летняя г-жа Виктория Динбос заявила, что мусор на водоемах оказывает большое влияние на окружающую среду, особенно на детей.Респондент также заявил, что правильное выбрасывание мусора всегда начинается с себя.
51-летний Джеральд Росалес заявил, что одной из причин наводнения является мусор, забивающий каналы. Респондент также сказал, что запах мусора практически не влияет на людей, которые живут в кварталах от водоемов, но все равно ощущается ужасный запах, когда респондент проходит мимо. Респондент также заявил, что люди обычно не видят, как люди убирают мусор, находящийся на акваториях.
Таким образом, респонденты ожидали эффективности этого прототипа и утверждали, что он действительно поможет очистить акваторию, если будет действительно реализован. Люди не могут ничего сделать с ужасным запахом мусора, даже несмотря на то, что барангаи в этом районе назначили количество людей, которые убирают территорию каждый день и предоставляют грузовики, которые собирают мусор в зависимости от графика. Респонденты также согласились с тем, что причиной этих отходов в акваториях являются безответственные люди, которые просто выбрасывают мусор в воду.Помимо этого, некоторые люди строго соблюдают надлежащую сортировку мусора по той причине, что барангай действительно собирает их мусор, если он не сортирован должным образом, и это каким-то образом помогает предотвратить наводнение в указанном районе.
Информация, собранная в этом интервью, была проанализирована в этой главе.
3.2 Сбор данных
Сбор данных необходим для сбора дополнительной информации о текущем исследовании.
Навигация по записям
Кв антенна вертикал. Вертикальная КВ антенна на 9 диапазонов: конструкция, настройка и результаты
Распиновка штекера блока питания. Распиновка и ремонт блока питания: подробное руководство
Похожие записи

21.11.2024 0
Особенности питания кормящей мамы: что можно и нельзя есть при грудном вскармливании

19.11.2024 0
Новорожденный какает слизью: причины появления слизи в кале грудничка

19.11.2024 0
Гемангиома у новорожденных: причины, виды, лечение и профилактика
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Рубрики
Автолюбителям
Датчик
Лайфхаки
Преобразователь
Своими руками
Схемы
Усилитель
Разное
Карта сайта
© M-Gen