<\/HEAD>
Maak slimme producten nog slimmer<\/STRONG><\/SPAN><\/P>Met locatiegebaseerde besturing en monitoring<\/STRONG><\/P> <\/P>Er zijn al veel slimme producten zoals smartphones, SmartHome of SmartGarden, wat betekent dat deze intuïtief te gebruiken zijn en ons kunnen ontlasten van sommige klusjes door zelfstandig en intelligent verschillende taken over te nemen. Een voorbeeld zou het besturen van een verwarmingssysteem op basis van onze huidige locatie zijn. Zelfs apparaten zoals grasmaaiers kunnen op een "slimme" manier worden bediend, en ze zouden ook kunnen communiceren met andere apparaten zoals vochtigheidssensoren of irrigatiesystemen voor geoptimaliseerde mogelijkheden zonder dat verdere actie nodig is.<\/P><\/P>Dit alles is al beschikbaar of wordt momenteel ontwikkeld. Sommige eerste tekenen zijn te zien in de context van het Internet of Things, maar blijven zeer lokaal. In de meeste gevallen is compatibiliteit afhankelijk van de fabrikant en zijn de apparaten ontworpen voor "kleine" taken alleen.<\/P><\/P>Wat als deze producten al hun data zouden kunnen gebruiken om te communiceren met duizenden andere items - niet alleen lokaal, maar op regionaal of zelfs internationaal niveau? Wat zouden we van deze producten kunnen verwachten en welke voordelen zouden gerealiseerd kunnen worden voor zowel eindgebruikers als andere apparaten, misschien zelfs geheel nieuwe zakelijke kansen voor fabrikanten? <\/SPAN><\/P><\/P>
<\/SPAN><\/P><\/P>Met locatiegebaseerde besturing, monitoring en communicatie willen we laten zien dat er vandaag al veel meer potentieel is. Hiervoor richten we ons op de belangrijkste data-integratiecomponenten en hoe het volledige potentieel van informatie te benutten: de ruimtelijke referentie.<\/P><\/P>Voor ons voorbeeld is een kant-en-klare robotgrasmaaier gebruikt en uitgebreid met locatiebewustzijn. Deze informatie is gekoppeld aan de ArcGIS-technologie. Het resultaat: een nog slimmere robotgrasmaaier die niet alleen het gras kan maaien, maar ook geïnformeerd is over relevante zware weerswaarschuwingen en in welke gevallen het beter is om terug te keren naar het oplaadstation. Tegelijkertijd gebruikt hij zijn sensorgegevens om andere apparaten in de buurt te "waarschuwen".<\/SPAN><\/P><\/P>
<\/SPAN><\/P><\/P>De basis voor deze mogelijkheden werd gelegd in een afstudeerproject aan de universiteit van Bochum. Studenten en faculteitsmedewerkers werkten samen om de functionaliteit van de robot uit te breiden: Communicatie met het apparaat is mogelijk via REST, het kan zijn locatie bepalen met een GPS-signaal, en het kan op afstand worden bestuurd. Voor het detecteren van de huidige positie wordt een USB GPS-module gebruikt. Temperatuur- en vochtigheidssensoren vullen het bestaande sensorsysteem aan. Beide sensoren zijn verbonden met een Raspberry Pi en gemonteerd op de robot.<\/P><\/P>
<\/P><\/P>Het gehele actuatorsysteem werd ingezet met Python-scripts. De huidige sensorgegevens worden op gespecificeerde intervallen uitgelezen en gepubliceerd via MQTT (Message Queue Telemetry Transport), een open en lichtgewicht berichtprotocol voor Machine-to-Machine (M2M) communicatie. Een MQTT-broker wordt hiervoor gebruikt. Eclipse Paho maakt integratie van een MQTT-client in de Python-scripts mogelijk voor het publiceren en ontvangen van sensorgegevens.<\/P><\/P>Het moeilijkste deel van de implementatie is het besturingssysteem van de robotgrasmaaier. Aanvankelijk bood de maaier geen open communicatie-interface. Maar een vindingrijke ontwikkelaar in Noord-Duitsland bedacht in zijn vrije tijd een uitbreidingsmodule ("Robonect H30x<\/A>") die HTTP-besturingscommando's naar de robot kan verzenden.<\/P><\/P>
Om te bepalen of de maaier zich in een gebied met zware weerswaarschuwingen bevindt, wordt informatie van
ArcGIS GeoEvent Extension for Server<\/A> geïntegreerd. Als ArcGIS Enterprise-extensie maakt deze component geautomatiseerde realtime gegevensverwerking mogelijk. De GeoEvent Server biedt echter geen "kant-en-klare" MQTT-connectoren aan. Een project om dit te leveren werd opgezet door Esri op GitHub<\/A> en maakte een upgrade met deze belangrijke functie mogelijk.<\/P><\/P>
Zware weerswaarschuwingen worden geleverd als GeoFences, gesynchroniseerd met een ArcGIS Feature Service.<\/P>
<\/P>
Realtime sensorgegevens worden verzameld via een GeoEvent Service. Zogenaamde GeoEvents worden automatisch gegenereerd uit het MQTT JSON-bericht om te controleren of de robotmaaier zich in een gebied met zware weerswaarschuwingen bevindt. Als dit het geval is, ontvangt de robot via MQTT een "Ga naar huis"-commando om terug te keren naar het oplaadstation.<\/P>
<\/P>
Voor opslag worden de sensorgegevens overgedragen aan een feature service en daarnaast gebruikt door een stream service voor realtime visualisatie.<\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P><\/P>Visualisatie en besturing van de demo lopen via een
Dashboard dat specifiek voor dit doel is geconfigureerd.<\/P><\/P>De volgende video toont de werking van de robotgrasmaaier:<\/P><\/P>https:\/\/players.brightcove.net\/6161463677001/default_default/index.html?videoId=6162400344001
