Roadանապարհների մոնիտորինգ. 15 քայլ

2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:48

Այսօր մենք ձեզ ցույց կտանք, թե ինչպես ենք մենք ստեղծում ճանապարհային անոմալիաների մոնիտորինգի համակարգ ՝ արագացուցիչների, LoRaWAN- ի, Amazon Web Services- ի և Google Cloud API- ի հիման վրա:

Քայլ 1: Պահանջներ

• DISCO-L072CZ-LRWAN1 տախտակ
• X-NUCLEO-IKS01A2 ընդլայնման մոդուլ (արագացուցիչի համար)
• X-NUCLEO-GNSS1A1 (տեղայնացման համար)
• AWS հաշիվ
• Google Cloud Platform հաշիվ

Քայլ 2: Սենսորի ծրագրակազմի ստեղծում և բռնկում

Միացրեք IKS01A2- ը և GNSS1A1- ը տախտակի վերևում GPIO կապումներով: Ներբեռնեք որոնվածի կոդը GitHub- ից: Ստեղծեք (եթե արդեն չունեք) հաշիվ ARM Mbed- ում և կոդը ներմուծեք առցանց կոմպիլյատորի ռեպոյի մեջ: Թիրախային հարթակը սահմանեք DISCO-L072CZ-LRWAN1 և պահպանեք նախագիծը: Այժմ գնացեք դեպի The Things Network և ստեղծեք հաշիվ, եթե այն արդեն չունեք: Ստեղծեք ծրագիր, ստեղծեք նոր սարք հավելվածի ներսում և միացրեք ռեժիմը OTAA- ին: Վերցրեք համապատասխան պարամետրերը ՝ mbed_app.json ֆայլում հետևյալ դաշտերը լրացնելու համար ՝ «lora.appskey», «lora.nwkskey», «lora.device-address»:

Սենսորը պարբերաբար կգրանցի արագացուցիչի և GNSS- ի տվյալները և դրանք LoRa կապի միջոցով կուղարկի մոտակա դարպաս, որը դրանք կուղարկի The Things Network- ի մեր հավելվածին: Հաջորդ քայլը ամպային սերվերի ստեղծումն է և HTTP ինտեգրումը TTN- ում:

Քայլ 3: Ամպի կարգավորումը

Այժմ մենք պատրաստ ենք ստեղծել ամպային ենթակառուցվածք, որը հավաքելու և համախմբելու է բոլոր տեղակայված տախտակների տվյալները: Այս ենթակառուցվածքը ներկայացված է ստորև ներկայացված նկարում և այն կազմված է հետևյալ կերպ.

• Kinesis, կարգավորել մուտքային տվյալների հոսքը;
• Լամբդա ՝ զտել և նախապես մշակել տվյալները ՝ դրանք պահելուց առաջ.
• S3, բոլոր տվյալները պահելու համար;
• EC2, վերլուծել տվյալները և հյուրընկալել մեր առջևի հատվածը:

Քայլ 4: Կարգավորեք AWS Lambda- ն

Մենք ցույց կտանք այս ենթակառուցվածքի ստեղծման համար անհրաժեշտ քայլերը ՝ սկսած Լամբդայից:

1. Մուտք գործեք ձեր AWS հաշվով և մխիթարել հիմնական էջից և գնացեք Լամբդա
2. Կտտացրեք Ստեղծել գործառույթ
3. Էջի վերին մասում այն պետք է ընտրվի Հեղինակ քերծվածքից: Այնուհետև լրացրեք մնացած դաշտերը, ինչպես նկարում, այնուհետև կտտացրեք Ստեղծել գործառույթ
4. Այժմ, երբ ստեղծել եք AWS Lambda գործառույթը, գնացեք https://github.com/roadteam/data-server և պատճենեք aws_lambda.py ֆայլի բովանդակությունը խմբագրի մեջ, որը գտնում եք էջի երկրորդ կեսը: Ձեր Lambda գործառույթը այժմ պատրաստ է:)

Քայլ 5. Ստեղծեք AWS Kinesis Firehose տվյալների հոսքը

1. Այժմ վերադարձեք AWS վահանակի հիմնական էջ, իսկ ծառայության մեջ անցեք Kinesis
2. Այժմ դուք գտնվում եք Kinesis- ի գլխավոր էջում: Էջի աջ կողմում ՝ «Kinesis Firehose առաքման հոսքեր» բաժնում, ընտրեք «Ստեղծել առաքման նոր հոսք»
3. «Առաքման հոսքի անուն» -ում գրեք «ճանապարհի մոնիտորինգ-հոսք»: Մնացած դաշտերը թողեք կանխադրված և կտտացրեք հաջորդը
4. Այժմ «Փոխակերպեք աղբյուրի գրառումները AWS Lambda- ի հետ» բաժնում ընտրեք Enabled, և որպես Lambda գործառույթ ՝ կտտացրեք նոր ստեղծված «road-monitoring-lambda»-ին: Մի անհանգստացեք, եթե ֆունկցիայի ընդմիջման մասին նախազգուշացում հայտնվի, քանի որ այն գործողությունը, որը մենք անում ենք, հաշվիչորեն թանկ չէ: Մնացած դաշտերը թողեք կանխադրված և կտտացրեք հաջորդը
5. Որպես նպատակակետ ընտրեք Amazon S3, և որպես S3 նպատակակետ ընտրեք Ստեղծել նոր: Քանի որ դույլի անունը մուտքագրեք «ճանապարհի մոնիտորինգ-դույլ», ապա գնացեք: Այժմ մնացած դաշտերը թողեք կանխադրված և կտտացրեք Հաջորդ
6. Կարող եք սահմանել բուֆերի չափը 1 ՄԲ, իսկ բուֆերային միջակայքը `60 վայրկյան: Բուֆերը կլցվի S3- ի վրա, երբ երկու պայմաններից մեկը բավարարվի: Մի լքեք էջը, տես հաջորդ քայլը

Քայլ 6. Ստեղծեք IAM- ի դերը Kinesis- ի համար

Այժմ մենք ստեղծում ենք անվտանգության թույլտվություններ Kinesis- ի համար, քանի որ այն պետք է կանչի Lambda գործառույթը նախամշակման համար, այնուհետև այն կգրվի S3- ում

1. Էջի ներքևում, որտեղ դուք գտնվում եք «IAM դերում», ընտրեք «Ստեղծել նոր ընտրյալ», ստեղծեք նոր IAM դեր ՝ ինչպես նկարում և կտտացրեք Թույլատրել
2. Այժմ դուք վերադարձել եք նախորդ էջին, կտտացրեք հաջորդը: Այժմ գուցե ցանկանաք կրկնակի ստուգել բոլոր պարամետրերը: Ավարտելուց հետո կտտացրեք «Ստեղծեք առաքման հոսք»

Kinesis-Lambda-S3 խողովակաշարը գործարկվում է:

Քայլ 7: Կարգավորեք AWS EC2- ը

Այժմ մենք կստեղծենք EC2 օրինակ ՝ որոշ API- ներով, որոնք թույլ կտան մեզ մղել և քաշել տվյալները AWS ամպից, ինչպես նաև այն սերվերից, որտեղ պետք է տեղակայվի մեր դիմումը: Արտադրական միջավայրում գուցե ցանկանաք հրապարակել API- ն ՝ օգտագործելով ավելի լայնածավալ AWS API Gateway- ը:

1. AWS վահանակի հիմնական էջից անցեք EC2 ծառայություն
2. Կտտացրեք Գործարկման գործարկմանը
3. Վերին որոնման տողում տեղադրեք այս ծածկագիրը ՝ «ami-08935252a36e25f85», այսինքն ՝ նախապես կազմաձևված վիրտուալ մեքենայի նույնականացման կոդը: Կտտացրեք Ընտրել աջ կողմում
4. Ընտրեք t2.micro «Տեսակ» սյունակից և կտտացրեք «Վերանայել և գործարկել»: Դեռ մի գործարկեք օրինակը, անցեք հաջորդ քայլին

Քայլ 8. Ստեղծեք IAM անվտանգության դերը EC2- ի համար

1. Գործարկելուց առաջ մենք ցանկանում ենք փոփոխել մեր օրինակի անվտանգության խումբը: Դա անելու համար «Անվտանգության խմբեր» բաժնի ծայրամասային աջ մասում կտտացրեք «Խմբագրել անվտանգության խմբերը» Ստեղծեք անվտանգության նոր խումբ հետևյալ կերպ. Սա հիմնականում կազմաձևում է ձեր օրինակի firewall- ը ՝ բացահայտելով 22 -րդ նավահանգիստը SSH միացման համար և 80 -րդ նավահանգիստը ՝ http ծառայությունների համար
2. Կրկին կտտացրեք «Վերանայել և գործարկել»: Այժմ ստուգեք, որ բոլոր պարամետրերը սահմանված են: Ավարտելուց հետո կտտացրեք Գործարկել
3. Կտտացնելով նոր պատուհան կհայտնվի ՝ օրինակին ssh կապի համար բանալիների զույգ ստեղծելու համար: Ընտրեք «Ստեղծել նոր բանալիների զույգ» և որպես անուն մուտքագրեք «ec2-road-monitoring»: Կտտացրեք Բեռնել բանալիների զույգը: Չափազանց կարևոր է, որ այս ֆայլը կորչի կամ (ավելի վատ) անապահով պահվի. Դուք այլևս չեք կարողանա ներբեռնել բանալին: Ներբեռնելուց հետո.pem բանալին օրինակը պատրաստ է գործարկվելու

Քայլ 9. Մուտք գործեք ձեր EC2 ատյան

Ձեր թարմ EC2 օրինակը տեղադրված է AWS ամպի մեջ: Դուք կարող եք դրան միանալ նախկինում բեռնված հիմնական ֆայլով (այս ձեռնարկի համար մենք ենթադրում ենք, որ դուք գիտեք ssh- ի հիմունքները): Դուք կարող եք առբերել օրինակի IP- ն ՝ այն ընտրելով «Նկարագրություն» բաժնի վահանակում հետևյալ կերպ. Կարող եք օգտագործել և՛ ձեր հանրային IP- ն, և՛ ձեր հանրային DNS- ը: Այժմ ssh հաճախորդի հետ մուտքագրեք հրամանը.

ssh -i ec2-road-monitoring.pem ec2-user@YOUR-IP-ADDR-OR-DNS

որտեղ ec2-road-monitoring.pem- ը ձեր բանալին է, որը ստեղծվել է նախկինում:

Այժմ շարունակեք սերվերի կողմից ծածկագիրը քաշել

git clone-ռեկուրսիվ

Քայլ 10: Առբերեք Google Քարտեզների API- ն

Գրեթե ավարտված ենք: Այժմ մենք պետք է google maps API- ն ստեղծենք մեր html էջում, որպեսզի օգտագործողին ցուցադրենք քարտեզը ճանապարհային կետերով.

1. Մուտք գործեք ձեր Google հաշիվ և գնացեք
2. Կտտացրեք «Սկսել» էջի ձախ մասում
3. Ընտրացանկում ընտրեք «Քարտեզներ» և կտտացրեք շարունակել
4. Որպես ծրագրի անուն մուտքագրեք «ճանապարհի մոնիտորինգ» և կտտացրեք Հաջորդ
5. Մուտքագրեք ձեր վճարման տվյալները և կտտացրեք Շարունակել
6. Այժմ ձեր նախագիծը պատրաստ է, և մենք պատրաստվում ենք ստանալ API բանալին ՝ կտտացնելով դեպի API և ծառայություններ -> հավատարմագրեր

Քայլ 11: Գործարկել սերվերը

Եվ ահա այն ձեր API բանալին է: Վերջին բանը, որ դուք պետք է անեք, գնալ data_visualization/anomalies_map.html և պատճենել ձեր բանալին ֆայլի վերջում, այսպես փոխարինելով «YOUR-KEY-HERE»-ը:

Այժմ ամեն ինչ պատրաստ է և պատրաստ է գնալ: Որպեսզի այն սկսի գործել EC2 օրինակով ՝ «cd data-server» «python flask_app.py»

Մուտքագրեք ձեր զննարկիչում ձեր EC2 օրինակի ip կամ dns հասցեն, դուք պետք է տեսնեք անոմալիաների քարտեզը ՝ որոշ կեղծ տվյալներով

Քայլ 12: Կատարեք HTTP ինտեգրում Things Network- ում

Այժմ, երբ մենք ունենք բոլոր ենթակառուցվածքները գործարկված, մենք կարող ենք մշակել HTTP ինտեգրումը կատարելու համար:

1. Ստեղծեք նոր ծրագիր և գրանցեք ձեր սարքը: Մենք ենթադրում ենք TTN- ի հիմնական գիտելիքներ, եթե ոչ ՝ հղում կատարեք արագ մեկնարկի ուղեցույցին
2. Ձեր դիմումի ընտրացանկում ընտրեք «Ինտեգրումներ», այնուհետև «ավելացնել ինտեգրացիա»
3. Ընտրեք HTTP ինտեգրում
4. Մուտքագրեք պատկերին հաջորդող դաշտերը և դրանք փոխարինեք ձեր EC2 ip- ով կամ հանրային DNS- ով

Քայլ 13: Տվյալների մշակում

Սենսորից հավաքված T տվյալների յուրաքանչյուր փնջի համար դուք պետք է կատարեք հետևյալ քայլերը.

1. Ձեռք բերեք այն զույգերի հավաքածուն, որոնք ունեն GPS կոորդինատներ, որոնք ընկնում են Տ – ի տարածքում: Տեղական տարածքը բոլոր այն եռյակներն են, որոնք գտնվում են Թ.
2. N- ի յուրաքանչյուր մոտակա զույգի համար հաշվարկել N.- ում արագացուցիչի Z- առանցքի քառակուսու միջին արժեքը կեղծ կոդով. Միջին = գումար ([x. Z_accel ** 2 x մոտակայքում]) / մոտ.չափ
3. Հաշվիր քառակուսի ստանդարտ շեղումը: Կեղծ կոդով ՝ std = գումար ([(x. Z_accel ** 2 - միջին) ** 2 x մոտակայքում])
4. Ելք այս ձևաչափով ՝ լատ, երկար, Z_accel ** 2, միջին, միջին

Տեղական տարածքը հաշվարկելու համար օգտագործեք GPS հեռավորությունը մետրերով: C ++ - ում.

#սահմանի D2R (M_PI / 180.0)

#սահմանել EARTH_RAY 6371 երկակի հեռավորություն (կրկնակի lat1, կրկնակի երկար 1, կրկնակի lat2, կրկնակի երկար 2) {կրկնակի երկար = (երկար 2 - երկար 1) * D2R; կրկնակի dlat = (lat2 - lat1) * D2R; կրկնակի a = pow (sin (dlat/2.0), 2) + cos (lat1 * D2R) * cos (lat2 * D2R) * pow (sin (dlong/2.0), 2); կրկնակի c = 2 * atan2 (sqrt (a), sqrt (1-a));

Այժմ, օգտագործելով նախորդ քայլում առաջացած միջանկյալ տվյալները, հայտնաբերեք անոմալիաները և միամիտ դասակարգում կատարեք ՝ օգտագործելով յուրաքանչյուր հատվածի վրա կիրառվող այս հատվածը:

line = քարտեզ (float, line.split (","))

v = տող [2] միջին = տող [3] std = տող [4] եթե v (միջին + std*3). եթե v (միջին + std*2). եթե v (միջին + std): [1, տող [0], տող [1]) այլ ՝ o.append ([2, տող [0], տող [1]) այլ ՝ o.append ([3, տող [0], տող [1])

Անոմալիաները դասակարգվում են ՝ օգտագործելով 68–95–99.7 կանոնը ՝

Այժմ դուք ունեք այս ձևաչափով հավաքածու [տեսակ, լատ, երկար]:

Տիպի իմաստը հետևյալն է.

1. Թեթև անոմալիա, հավանաբար անկապ
2. Միջին անոմալիա
3. Կրիտիկական անոմալիա

Քայլ 14: Պատկերացում

Տեսողականացման հատվածը հասկանալու և գուցե փոխելու համար մենք պետք է սովորենք, թե ինչպես օգտագործել հատուկ մարկերներ ՝ Google Քարտեզների API- ի հատկություն

Նախ, քարտեզը պետք է նախաստորագրվի հետադարձ կապի մեջ.

գործառույթը initMap () {

տվյալներ = queryData (); քարտեզ = նոր google.maps. Map (document.getElementById («քարտեզ»), {խոշորացում ՝ 15, կենտրոն ՝ {lat: data [0] [1], lng: տվյալներ [0] [2]}}); դիտողություն (); }

Նշեք այս հետադարձ կապի անունը url- ում (մենք այստեղ տեղադրել ենք մեր API ստեղնից առաջ) HTML պիտակի մեջ.

script async defer src = "https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key= [KEY]&callback=initMap"

Մարկեր կարող է տեղադրվել քարտեզի վրա, երբ օբյեկտը ստեղծվում է.

նոր google.maps. Marker ({դիրք ՝ {լատ. LATITUDE, lng: LONGITUDE}, քարտեզ ՝ քարտեզ, պատկերակ ՝ «/path/to/icon.png»})

Կոդում կարող եք տեսնել, որ անոմալիաների տվյալների հավաքածուի յուրաքանչյուր տվյալների համար նշիչ է տեղադրված (տես դիտողություն () գործառույթը), իսկ պատկերակը հիմնված է անոմալիայի դասի վրա: Thisննարկչին սա գործարկելիս մենք կարող ենք ուսումնասիրել մի քարտեզ, որտեղ անոմալիաները կարող են զտվել ՝ օգտագործելով նշման տուփեր, ինչպես երևում է նկարում:

Քայլ 15: Վարկեր և արտաքին հղումներ

Այս նախագիծը կազմել են ovanովաննի Դե Լուկան, Անդրեա Ֆիորալդին և Պիետրո Սպադաչինոն, Հռոմի Սապիենցա համալսարանի համակարգչային գիտության ճարտարագիտության մագիստրոսի առաջին կուրս:

• Սահիկներ, որոնք հեղինակները օգտագործել են հայեցակարգի այս ապացույցը ներկայացնելու համար.

  www.slideshare.net/PietroSpadaccino/road-m…

• GitHub- ը պահում է ամբողջ ծածկագիրը.

  github.com/roadteam