Monitorování obsazenosti inteligentní budovy v rámci IoT
Jan Vaňuš, Petr Filák | VŠB – TU Ostrava | www.vsb.cz
Tato práce se zabývá zajištěním konektivity pro komunikaci mezi technologiemi automatizace inteligentní budovy (IB) a vzdálenými cloudovými službami firmy IBM. Jako nástroj pro komunikaci mezi cloudovou technologií a budovou vybavenou sběrnicovou instalací je zde popsán návrh, vývoj a implementace softwarového (SW) nástroje, který funguje jako brána mezi těmito různými technologiemi tak, aby bylo možné přistupovat k jednotlivým modulům KNX instalace v reálném čase v rámci internetu věcí (IoT). Další část se zabývá implementací aplikace k monitorování přítomnosti osob v budově na základě přenášených dat z KNX instalace do cloudové služby IBM. Klíčovou součástí této práce je přenos dat za použití protokolu MQTT a ukládání dat do databáze typu CouchDB. Monitorovány jsou veličiny: koncentrace CO2 (ppm), relativní vlhkost vzduchu (%), teplota vzduchu (°C) a přítomnost osob (–). V závěru práce je proveden test fungování všech vyvinutých SW aplikací, rychlost přenosu dat a jsou porovnány dosažené výsledky.
Úvod
Automatizované chytré elektroinstalace byly ještě nedávno výsadou spíše objektů v terciárním sektoru (administrativní budovy, úřady, školy, nemocnice). Stále více lidí však chce využívat možnosti inteligentní instalace ve svých domovech. Na trhu je již mnoho firem zabývajících se chytrými instalacemi. Ceny takových systémů se stávají přijatelnějšími v poměru s vysokou úrovní komfortu a spolehlivosti. Jednou z motivací zákazníka k zakoupení technologií automatizace budovy je monitorování provozně-technických stavů budovy pro získání přehledu o dění v budově. Pomocí měření různých fyzikálních veličin lze rychle lokalizovat zapomenuté otevřené okno, neoprávněný vstup do budovy nebo obsazenost monitorovaných prostor budovy. K monitorování a ovládání provozně-technických stavů budovy je dnes čím dál více využíván IoT, který značně usnadňuje vzdálenou komunikaci s budovou odkudkoliv na světě. Jde o technologickou platformu, která je poměrně nová a v neustálém vývoji. Čím dál významnějšími firmami v oboru IoT jsou však nadnárodní společnosti jako Google, IBM, Amazon apod. Přicházejí se svými službami, které provozují na svých serverech, a ty nabízejí zákazníkům. Tyto služby jsou obecně označovány jako cloud computing (CC). Inteligentní budovy (IB) a IoT jsou dvě odlišné oblasti, které však spolu úzce souvisejí, jelikož jednou z nejdůležitějších vlastností implementovaných technologií v IB je vzájemná interakce v reálném čase. Interakce probíhají v technologickém systému a IoT tomu svou podstatou napomáhá.
IB – automatizovaná budova – se vyznačuje vysokým stupněm automatizace provozně-technických procesů, které v běžných domácnostech obsluhuje člověk. Jde zejména o řízení osvětlení, teploty vzduchu a vzduchotechniky, vybavení kuchyně, zabezpečovací techniku, ovládání dveří a oken, energetické hospodářství, řízení multimediální a spotřební elektroniky a mnoho dalšího. IB spojuje několik automatizovaných systémů a spotřebičů v rámci interoperability mezi použitými technologiemi s decentralizovaným, popř. centralizovaným řízením. Jedním z hlavních cílů je zvýšit požadovanou úroveň komfortu uživatele s úsporou nákladů na spotřebované energie [1]. Samozřejmostí IB by měly být i možnosti dodatečné konfigurace funkcionality bez zbytečných zásahů do instalace, možnosti lokálního nastavení teplot v domě v závislosti na počasí, automatizace zahradní techniky, sdělování aktuálních hodnot a celkových informací uživateli např. na ovládacím displeji atd. V této práci byla pro automatizaci IB použita KNX technologie, jež splňuje všechny již uvedené požadavky.
IoT je síť vzájemně propojených zařízení, která si mohou vyměňovat informace a být vzájemně interaktivní v reálném čase. Každé z těchto zařízení musí být jednoznačně identifikovatelné a adresovatelné. Ke komunikaci se používají standardizované komunikační protokoly. Cílem je vytvoření autonomních systémů, které jsou schopny na základě získávaných dat ze zařízení zcela nezávisle provádět očekávané činnosti. V praxi to znamená, že čím více dat bude shromažďováno, tím lépe mohou být analyzována, což může být v dané oblasti užitečné [2]. V článku o úvodu do IoT popisuje autor architekturu IoT jako model skládající se ze tří základních prvků [3]. Do prvního bloku spadají samotné „věci“, což jsou všechna zařízení připojená k síti, ať už kabelem, či bezdrátově, která poskytují zcela nezávisle data. Druhý blok představuje síť, která funguje jako komunikační prostředek mezi samotnými věcmi a řídicím systémem. Do třetího bloku spadá zpracování dat, což může být cloud či vzdálený server, na kterém jsou data dále zpracovávána. Rozvoji IoT dnes nahrává zejména rychlý vývoj nových zařízení vhodných pro IoT a jejich stále klesající cena. Pro rok 2020 se odhaduje, že počet připojených IoT zařízení může přesahovat 30 miliard [4]. Toto číslo se v různých zdrojích rozchází, jisté však je, že počty jdou do desítek miliard. To s sebou nese i problematiku adresace v internetu, protože adresy z adresního prostou IPv4 byly vyčerpány v roce 2011, ale s příchodem IPv6 by vyčerpání adres nemělo hrozit, protože v tomto adresním prostoru je 2 128 adres, což je obrovské číslo – pro představu je to asi 66 trilionů IP adres na každý centimetr čtvereční zemského povrchu včetně oceánů [5], [6]. IoT nachází uplatnění v mnoha odvětvích lidské činnosti. Mezi aktuální oblasti aplikací IoT lze zahrnout platformy Smart Cities (SC) a Smart Grids (SG). Sbíraná data je nutné efektivně přenášet. Jde-li o bezdrátové přenosy dat, mezi nejdůležitější parametry patří zejména dosah, energetická náročnost, bezpečnost přenosu, formát a náročnost zpracování dat a rychlost přenosu. Konkurence v tomto segmentu je poměrně velká [7] až [10]. Pro přenos dat v IoT se nabízí několik komunikačních protokolů, např. MQTT, CoAP, XMPP [11].
V této práci je využit protokol MQTT. Téma CC v odborném článku „Cloud of Things: Integrating IoT and CC and the issues involved“ popisují autoři Mohammad Aazam a kolektiv [12]. Jde o rozšiřující se trend v IT technologiích, který našel uplatnění i v oblasti IoT. Charakteristické pro CC je poskytování služeb, softwaru a hardwaru serverů, které jsou uživateli dostupné prostřednictvím internetu odkudkoliv na světě. Poskytovatel cloudových technologií umožní uživateli používat jeho výpočetní výkon, datová úložiště a nabízený software. Pro uživatele jsou tyto služby lákavé tím, že nemusí mít znalosti o vnitřním fungování propůjčeného hardwaru a softwaru. Zároveň nabízí zabezpečení dat na vysoké úrovni nebo také kvalitní a uživatelsky přívětivé webové rozhraní. V závislosti na využití služeb lze CC rozdělit do skupin [13]: Infrastructure as a Service (IaaS), SaaS – Software as a service, PaaS – Platform as a service, a NaaS – Network as a Service. Základní myšlenkou CC je přesunutí aplikační logiky na vzdálené servery. Jednotlivá zařízení v IB disponující připojením k internetu mohou být připojena přímo ke cloudu. Zde jsou sbírána a zpracovávána přijatá data. Na základě vyhodnocených dat dochází ke zpětné interakci s přístroji v IB. Často je zapotřebí připojit do systému zařízení, které nedisponuje připojením k internetu. K tomu lze využít bránu (gateway), která k internetu připojená je. Tato brána nemusí zprostředkovávat komunikaci pouze jednomu zařízení. Cloudové služby často nabízejí i své aplikace pro vizualizaci zpracovávaných dat a jejich ukládání do databáze. Zde jde o obrovské množství dat, která mohou sloužit dalším složitým výpočtům, např. při strojovém učení. Mezi přední poskytovatele těchto cloudových technologií patří společnost IBM, která mimo jiné nabízí službu IBM Watson IoT, nebo Amazon se svými Amazon Web Services.
Automatizace budov – KNX technologie
Pro automatizaci IB byla v dále popsaných experimentech použita KNX technologie, jež je celosvětovým standardem v oblasti elektroinstalace IB a jejich automatizace. Jde o decentralizované řešení. KNX technologie zajišťuje vzájemné propojení KNX modulů pomocí komunikačního média Twisted pair (TP). Použitá KNX zařízení, jež byla implementována v laboratorní místnosti EB312 v souvislosti s navrženými experimenty, jsou následující: senzor CO 2 , teploty a relativní vlhkosti MTN6005-0001, senzor pohybu MTN631719, sběrnicová tlačítka MTN6172 a MTN6171 k ovládání osvětlení a vypínání (odpojení) zásuvek. Dále jsou v rozváděči na chodbě umístěny: spínací akční člen MTN 649204 (k ovládání vypínání a zapínání zásuvek) a stmívací akční člen brána KNX/DALI MTN680191 (k ovládání osvětlení). Pro zajištění konektivity mezi KNX technologií a internetem byl použit KNX/IP router REG-K – MTN680329. Každý přístroj v KNX instalaci má jednoznačnou individuální adresu a spolu s jinými přístroji tvoří pomocí skupinové adresy funkční blok. Jako celek byly tyto KNX komponenty parametrizovány do funkčního celku v konfiguračním softwaru ETS5, jejž nabízí asociace KNX (obr. 1).
Vlastní experimenty probíhaly v laboratoři EB312 v prostorách budovy Nová FEI na VŠB-TU Ostrava. Prostřednictvím SW nástroje ETS5 bylo nutné vytvořit strukturu budovy (obr. 2).
Topologie v KNX instalaci je složena z páteřní linie, hlavní linie a pěti sekundárních linií (obr. 3).
Pro zajištění vlastní komunikace mezi jednotlivými KNX moduly pomocí KNX telegramu jsou určeny skupinové adresy, které jednoznačně určují funkcionalitu jednotlivých provozně-technických funkcí (obr. 4) [14].
Asociace KNX v reakci na rozšiřující se trend IoT představila vlastní řešení – KNX Web Services, které odstraňuje překážky v přístupu ke KNX jako části IoT. Umožňuje spolehlivé integrování rozsáhle instalace, ve které jsou instalována zařízení více dodavatelů a výrobců. KNX webové služby jsou orientovány na současné realizované webové služby, jako je oBIX, OPC UA a BACnet-WS. Webové služby jsou samostatné modulární softwarové komponenty, které mohou být popsány, publikovány a aktivovány prostřednictvím webu [15], [16]. Podmínkou je použití vhodného rozhraní mezi KNX instalací a sítí IP. Na straně internetu mohou být připojena ovládací zařízení typu mobilní zařízení, webová aplikace atd., která při použití webových služeb komunikují s rozhraním. Pro realizaci je ale nutné znát konfiguraci KNX instalace, jak byla vytvořena programem ETS5. K tomu se využívá doplněk k softwaru ETS s názvem ETS Exporter App [17]. Na trhu je několik aplikací, které jsou schopny komunikovat s KNX instalací. Mezi ty známější patří KNX DashBoard, KNXWeb2 nebo LinKNX [18] a Home In Hand [19]. Propojení KNX technologie a cloudové technologie IBM je v této práci zajištěno pomocí SW nástroje vyvinutého autory článku, který umožňuje komunikaci mezi IoT službou Watson od IBM a chytrou KNX instalací (obr. 5). Jako komunikační protokol je zde použit protokol MQTT.
Za vývojové prostředí bylo zvoleno Microsoft Visual Studio 2017. K programování je použit.Net framework a programovací jazyk C#, jelikož je pro tuto platformu dostatečná podpora ve formě knihoven ze strany asociace KNX i ze strany IBM. Jako hardwarové řešení pro běh vyvíjeného SW je použit osobní počítač (PC) s operačním systémem Windows 10. Pro potřebu přístupu ke KNX instalaci v rámci IoT je využita webová služba Watson IoT platform IBM. Funkcí a požadavkem tohoto softwaru je, aby byl nepřetržitě spuštěn na vybraném zařízení a udržoval spojení pro obousměrnou komunikaci. Uvedený software je implementován tak, aby mohl fungovat jako přístup pro nezávislou aplikaci, která monitoruje přítomnost osob v místnosti EB312 v budově FEI na VŠB-TU Ostrava. Knihovnami třetích stran jsou knihovny pro komunikaci se sběrnicí KNX, Watson IoT platformou IBM, databází Cloud ant a pro práci se soubory JSON. Knihovna SDK Falcon byla použita pro navázání konektivity s KNX instalací pomocí verze SDK Manufacturer. Knihovna Watson IoT-csharp IBM byla použita k interakci s Watson IoT platformou IBM. Jednotlivé KNX moduly komunikují s IoT IBM prostřednictvím routeru KNXnet/IP. Data, která implementovaný software získává z KNX instalace, je nutné v reálném čase předat k dalšímu zpracování. K tomu je použita služba Watson IoT platform od společnosti IBM, která je obsluhována za pomoci webového rozhraní. Jde o službu PaaS. Tato služba funguje jako broker, zprostředkovatel komunikace mezi aplikacemi a zařízeními IoT v reálném čase za použití protokolu MQTT. Implementovaný software vystupuje v roli publishera i subscribera, protože jde o vstupní bránu do KNX instalace ze strany internetu a umožňuje obousměrnou komunikaci. Publisherů i subscriberů může být k této službě přihlášeno více.
Další ze SW aplikací vyvinutých autory článku je software ConsoleGateway, který je realizován jako konzolová aplikace (obr. 6). Její funkcí je udržovat nepřetržité spojení mezi KNX instalací a Watson IoT platformou IBM. Během tohoto spojení aplikace monitoruje KNX sběrnici a předem určené telegramy zachytává a odesílá do služby Watson IoT platform. Konzolová aplikace byla vytvořena přednostně z důvodu rychlejší implementace a velké spolehlivosti. Vytvořený SW nástroj ConsoleGateway byl zaveden na laboratorním PC, na kterém běží nepřetržitě, dokud je třeba udržovat spojení mezi cloudovou službou a KNX instalací. Po spuštění informuje uživatele o úspěchu či neúspěchu připojení k KNXnet/IP routeru a cloudové službě IoT Watson. Je-li obojí v pořádku, je uživatel vyzván ke spuštění přenosu dat. Poté se do konzole vypisují data, která jsou odeslána na cloud.
Pro komunikaci s KNXnet/IP routerem je použita oficiální knihovna pro.Net framework Falcon, poskytovaná asociací KNX. Tato knihovna umožňuje navázání spojení, odesílání příkazů do KNX instalace, sledování komunikace na KNX sběrnici nebo funkci vyžádání informací o KNX zařízeních. Spojení s routerem je navázáno v režimu tunneling. Pro navázání spojení je třeba nakonfigurovat připojovací parametry, a to adresu IP a číslo portu. Při ukončení programu je nutné spojení ukončit.
Měření zpoždění přenosu dat
Zpoždění přenosu dat bylo měřeno mezi okamžiky zaznamenání telegramu na KNX sběrnici, kdy je i odeslána zpráva MQTT do IoT platformy Watson, a přijetím této zprávy ve vzdálené aplikaci (obr. 7). Rozdíl byl odečten na základě časových razítek, která byla zaznamenána právě v těchto dvou okamžicích. Průměrný čas pro přenos je 23 ms. V praxi je možné použít příklad, kdy je z KNX instalace odeslána hodnota do aplikace, ve které dojde k jejímu vyhodnocení, na jehož základě je vyslána nová hodnota zpět do KNX instalace. Potřebný čas pro přenos informace je tedy dvojnásobný. Zpravidla stále půjde o desítky milisekund, výjimečně stovky milisekund. Při určování časových prodlev v takové aplikaci je nutné počítat s časem potřebným k vyhodnocení přijaté hodnoty. Zde bude záležet pouze na časové náročnosti výpočtu. Spolehlivost a rychlost přenosu dat pomocí IoT platformy Watson napovídají, že může jít o velmi užitečný nástroj v mnoha aplikacích. Využití najde jak v komerčním, tak soukromém sektoru, jelikož použití je poměrně snadné a člověk, který má znalosti v programování, si tak může vytvořit pestré aplikace.
Posouzení kvality vnitřního prostředí v laboratoři EB312 v souvislosti s obsazeností monitorovaných prostor
V této kapitole je popsán vliv přítomnosti osob na kvalitu vnitřního prostředí v monitorované učebně FEI EB312. Bylo zjištěno, že lidé v místnosti ovlivňují nejen množství CO2, ale i relativní vlhkost a teplotu. Vzorem pro porovnání měřených hodnot se skutečnou obsazeností učebny FEI EB312 je pravidelný rozvrh výuky a některé další reálně zaznamenané aktivity v učebně. Pravidelný rozvrh výuky je na obr. 8.
Dále jsou zobrazeny grafy dění v učebně EB312 v intervalu měsíce, týdne a jednoho dne.
Vliv počtu osob na množství koncentrace CO2 ve vzduchu
K určení obsazenosti místnosti byl primárně zvolen senzor přítomnosti a dále senzor měření koncentrace CO2. Sledováním dat z obou senzorů bylo možné rozeznat, zda je v místnosti někdo přítomen. Senzor přítomnosti je velmi citlivý a reaguje na jakýkoliv pohyb. Při monitorování pouze tímto senzorem by mohl nastat problém, kdyby zde daná osoba setrvala zcela nehnutě, což se v praxi stává, ovšem při pozorování přirozeného chování osob, které v laboratoři seděly a pracovaly na PC, šlo řádově o minuty, než došlo k přirozenému pohybu (pohyb počítačovou myší, pohyb hlavy, protažení těla atd.). Pro eliminování těchto nepřesností byla monitorována hladina CO2. Zdrojem vzrůstající koncentrace CO2 v budově je za běžných podmínek v testovaném prostředí člověk. Je-li tedy v monitorované místnosti někdo přítomen, hladina CO2 okamžitě začne růst až do doby, kdy je pro přítomné osoby hladina CO2 ještě únosná. V praxi to znamená, že hladina CO2 roste po určitou mez, kdy je osoba donucena vlivem špatného, vydýchaného vzduchu místnost vyvětrat. Během větrání množství CO2 v místnosti prudce klesá až do ustáleného stavu. Během monitorování bylo sledováno, jakým trendem se pohybuje hladina CO2, jestliže místnost opustily všechny osoby, aniž by prostor vyvětraly. Vlivem stavební konstrukce budovy se koncentrace CO2 permanentně rozptylovala. Rychlost nárůstu množství CO2 je přímo závislá na množství osob v místnosti, na jejich tělesné aktivitě a kondici. Kdyby byla monitorována např. posilovna, byly by výsledky při stejném počtu osob rozdílné, jelikož člověk, který vyvíjí nadměrnou fyzickou aktivitu, spotřebovává více kyslíku a produkuje více oxidu uhličitého. Na obr. 9 je graf hodnot CO2 ve vnitřním prostředí prostor budovy a vliv těchto hodnot na člověka.
Měsíční interval měření
Pro lepší představu, jak velké jsou výkyvy naměřených hodnot v době obsazenosti a v době, kdy je místnost prázdná, jsou na obrázcích grafy průběhu všech měřených veličin pro měsíce březen (obr. 10) a duben (obr. 11).
Zde jsou velmi patrné maximální hodnoty a naopak hodnoty ustáleného stavu. Senzor přítomnosti reaguje na přítomné osoby změnou logického stavu z 0 na 1. Jsou-li osoby nehybné, senzor změní stav na 0. Tento senzor je velmi citlivý. Jestliže je učebna plná lidí, je téměř stále ve stavu 1, jelikož s počtem lidí roste intenzita počtu zaznamenaných pohybů. V době výuky jsou tedy hodnoty ze senzoru většinu doby přítomnosti osob ve stavu 1. Zajímavý je pohled na průběh CO2, který s příchodem studentů do učebny prudce roste a po vyprázdnění pozvolně klesá až do hodnot koncentrace CO2 blízkých hodnotě koncentrace CO2 v atmosféře (obr. 9). Vlivem netěsnosti oken, dveří a propustností zdiva CO2 klesá, přestože je místnost uzavřená. Na obr. 10 s naměřenými hodnotami v březnu 2019 lze v termínu od 8. do 11. března 2019 (o víkendu), kdy byla místnost zcela prázdná, pozorovat stav CO2 ustálený na hodnotě odpovídající koncentraci CO2 ve venkovním ovzduší. Pohled na průběh teploty a vlhkosti vzduchu (obr. 10 a obr. 11) také ukazuje přítomnost osob v místnosti. Jejich průběh však není tolik vypovídající o přítomnosti osob jako průběh CO2.
Týdenní interval měření
Na obr. 12 jsou znázorněny naměřené hodnoty průběhu koncentrace CO2 a naměřené hodnoty přítomnosti v týdnu od 8. do 14. dubna 2019. Graf je rozdělen do sedmi částí, přičemž každá část představuje jeden den. Senzor přítomnosti ukazuje, kdy byli v místnosti přítomni lidé. Srovnání hodnot v grafech jasně ukazuje souvislost mezi zvýšením hladiny CO2 a přítomností osob v místnosti. Hodnoty korespondují s týdenním rozvrhem výuky v této učebně. Navíc zde byly zaznamenány i jiné aktivity.
Denní interval měření
Na obr. 13 jsou ukázány hodnoty CO2 a údaje o přítomnosti osob jednoho dne výuky v učebně FEI EB312. Dne 8. dubna 2019 zde probíhala výuka v časech 9:00 až 10:30, 10:45 až 12:15, 14:15 až 15:45. V čase od 16:10 zde probíhala individuální činnost.
Bylo vypozorováno, že je-li místnost prázdná, zastaví se hladina CO2 na průměrné hodnotě 425 ppm. Tato ustálená hodnota je přímo závislá na hodnotě CO2 v atmosféře. Až do příchodu osoby v 8:10 je tento průběh neměnný. V 8:10 je zaznamenán příchod osoby senzorem přítomnosti. Je patrné, že hladina CO2 od tohoto okamžiku rychle roste. V čase 8:40 osoba nakrátko odešla a hladina CO2 začala klesat a ustalovat se. Studenti se začali shromažďovat v čase 8:55 a od toho okamžiku CO2 prudce roste, jelikož je v místnosti přítomno několik osob. Během růstu CO2 lze vidět několik patrných poklesů, které jsou zapříčiněny kratšími intervaly, kdy byly otevřeny dveře. Krátce se tam vyměnil vzduch z chodby před učebnou. V čase 10:36 končí výuka a je otevřeno okno pro vyvětrání, CO2 prudce klesá. Již v 11:00 je zahájena další výuka. Okno je zavřeno, dveře do chodby otevřeny. Dochází k výměně vzduchu z chodby, který obsahuje méně CO2 ovšem pokles CO2 v učebně je vlivem přítomnosti studentů pozvolný.
V čase 12:30 končí výuka, je zaznamenán poslední pohyb senzorem přítomnosti a z učebny všichni studenti odcházejí. Místnost EB312 je prázdná a uzavřená. V tuto chvíli začíná CO2 klesat rychleji a začne se ustalovat na průměrné hodnotě 425 ppm až do okamžiku zahájení odpolední výuky v 14:00. S příchodem skupiny studentů hladina CO2 opět prudce roste. Ve 14:32 jsou otevřeny dveře, čímž se růst CO2 zastaví a hladina začne pomalu klesat. V čase 14:45 jsou dveře zavřeny a hladina CO2 opět roste. V čase 14:50 až 14:53 je otevřeno okno a v této době CO2 prudce klesá, dokud není okno zavřeno. Od 14:53 do 15:52 hladina CO2 pozvolně klesá a roste vlivem otevřených či zavřených dveří. V čase 15:52 se místnost vyprázdnila a hodnota CO2 se ustaluje. V 16:10 přichází osoba a místnost se vlivem otevřených dveří vyvětrá. Dveře zůstávají otevřené po celou dobu až do 18:26. Během této doby se hladina CO2 kolísavě udržuje vlivem přítomnosti osoby nad hladinou 425 ppm. V čase 17:48 je místnost velmi intenzivně vyvětrána průvanem otevřených dveří a okna. Od 18:26 je místnost prázdná a hladina CO2 se opět ustálí okolo hodnoty 425 ppm. Z grafu na obr. 12 je zřejmé, že během výuky byl senzor přítomnosti takřka trvale ve stavu 1, oproti situaci od 16:10, kdy je v místnosti přítomna jedna osoba a senzor přítomnosti zaznamenává méně pohybu.
Vyhodnocení měření
Pro přesnější vyhodnocování snímaných hodnot by bylo v praxi vhodné používat i další typy senzorů. Zejména senzory na oknech a na dveřích, které by signalizovaly, zda jsou otevřené, či nikoliv. Dále by bylo vhodné snímat hodnoty CO2 ze sousedních prostor, tedy z místností, kam vedou dveře, a také z venkovního ovzduší. Pohledem na hodnoty v grafech lze říci, že hodnota CO2 je zajímavý indikátor změn v prostředí. Výhodou je poměrně rychlá reakce (v řádu jednotek sekund) na jakékoliv změny (přítomnost osob a jejich počet, větrání atd.). Během pozorování měřených hodnot a porovnáváním skutečných situací (otevření oken, otevření dveří, větší počet přítomných osob atd.) bylo zjištěno, že průběh hodnot se při takových konkrétních situacích opakuje a lze na základě měření poměrně úspěšně popsat reálné chování osob, popř. způsob řízení použité technologie.
Závěr
V první části praktické práce byl popsán vývoj SW jednoúčelové konzolové aplikace pro konektivitu KNX instalace a služby Watson IoT platformy IBM. Při tvorbě programu byl kladen důraz na jednoduchost a spolehlivost. Nepřetržitý běh programu byl kontrolován prostřednictvím webového prohlížeče s připojením k internetu, jelikož IoT platforma Watson poskytuje přívětivé webové rozhraní pro vizualizaci přijímaných dat. Po dostatečném ověření spolehlivosti započal vývoj SW desktopové verze, která uživateli poskytuje přehledné uživatelské prostředí. Její stěžejní funkce, tedy konektivita KNX a IoT technologií IBM je stejná jako v případě konzolové aplikace. V druhé části praktické práce byla na základě získávaných dat z KNX instalace vyvíjena vizualizační aplikace, která uživateli umožňuje zobrazovat měřené veličiny, a to jejich historické hodnoty v závislosti na velikosti databáze, a také vizualizovat a zpracovávat data přenášená v reálném čase. Důraz byl kladen na sdělení informace o aktuální obsazenosti monitorované místnosti EB312. Uživatel může sledovat data senzoru přítomnosti a senzoru CO2, z jejichž průběhů lze odvozovat obsazenost monitorovaných prostor.
Jan Vaňuš, Petr Filák, katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství,
Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB – Technická univerzita Ostrava
Monitoring of Intelligent Building space occupancy within the connectivity between KNX technology and the IBM IoT platform
This work deals with the accomplishment of connectivity between Intelligent Building (IB) automation technology and IBM remote cloud services. As a tool for communication between cloud technology and building equipped with KNX bus installation is introduced the design, development, and implementation of an SW tool is described as a gateway between these different technologies so that individual real-time KNX modules can be accessed within the Internet of Things (IoT). The next part of this work deal with the implementation of the application for occupancy monitoring in the building based on the transmission data from the KNX installation to the IBM Cloud Service. The key part of this work is data transfer using the MQTT protocol and storing data into the CouchDB type database. The following parameters are monitored: CO2 concentration (ppm), relative air humidity (%), air temperature (° C) and presence of persons (-). At the end of the thesis, there is a test of the functionality of all developed SW applications, data transfer speed, and comparison of achieved results.
Ing. Jan Vaňuš, Ph.D., ukončil studium na Fakultě elektroniky a informatiky VŠB-TU Ostrava v oboru Měřicí a řídicí technika v roce 1996. Od roku 2001 pracuje na VŠB-TU Ostrava jako odborný asistent. V roce 2010 úspěšně obhájil dizertační práci na téma Hlasová komunikace s řídicím systémem. Od roku 2015 působí na katedře kybernetiky a biomedicínské techniky VŠB-TU Ostrava jako odborný asistent. V současnosti se zabývá problematikou návrhu, implementace a monitorování řízení provozně-technických funkcí v inteligentních budovách.
Bc. Petr Filák úspěšně ukončil bakalářské studium v roce 2019 v oboru Informatika a výpočetní technika obhajobou bakalářské práce na téma Monitorování automatizace Smart Home v rámci IoT.
Poděkování
Článek byl vytvořen za podpory SGS na VŠB-TU Ostrava SP2019/118 a za podpory the European Regional Development Fund in the Research Centre of Advanced Mechatronic Systems project, project number CZ.02.1.01 /0.0/0.0/16_019/0000867 within the Operational Programme Research, Development and Education.
Literatura:
[1] TOLENTINO, Mellisa. 1950 s SHs: Future in the past. In: www.siliconangle.com [online]. 2014 [cit. 2019-01-20]. Dostupné z: https://siliconangle.com/2014/02/05/1950ssmart-homes-future-in-the-past/
[2] BAYAZ, Lourdez Sanchez. Disneys New House of the Future. In: www.trendhunter.com [online]. 2008 [cit. 2019-20-01]. Dostupné z: https:// www.trendhunter.com/trends/disneywill- open-a-new-house-of-the-future
[3] SMELÍK, Lukáš. Vývoj chytrých domácností: od kutilova domu na tlačítko po umělou inteligenci a virtuální realitu. In: www.inbudovy.cz [online]. 2018 [cit. 2019-01-21]. Dostupné z: http://inbudovy.cz/artykul/article/vyvoj-chytrych-domacnosti-od-kutilova-domuna-tlacitko-po-umelou-inteligenci-a-virtualni-r/
[4] PYLES, James, Jeffrey L. CARRELL a Ed TITTEL. Guide to TCP/IP: IPv6 and IPv4 [online] 2016 [cit. 2019-01-21]. ISBN 9781337020541. Dostupné z: https://books.google.cz/books?id=-wevDAAAQBAJ
[5] HAGEN, Silvia. IPv6 Essentials [online]. 2006 [cit. 2019-01-21]. ISBN 9780596553418. Dostupné z: https://books.google.cz/books?id=ZurkaAf3py0C
[6] BOUHAI, Nasreddine. Internet of Things: Evolutions and Innovations [online]. Computer Engineering: Digital Tools and Uses Digital tools and uses set. 2017, 4. [cit. 2019-01-21]. ISBN 9781786301512. Dostupné z: https:// books.google.cz/books?id=MXs6DwAAQBAJ
[7] ADAMCZYK, Alicia. Amazon představuje tlačítko Dash Button. Rychle objedná to, co zrovna potřebujete. In: www.forbes.cz [online]. 2015 [cit. 2019-01-21]. Dostupné z: https://www. forbes.cz/amazon-predstavuje-tlacitko-dash-button-rychle-objednato-co-zrovna-potrebujete/
[8] VOJÁČEK, Antonín. Základní úvod do oblasti internetu věcí (IoT). In: automatizace.hw.cz [online]. 2016 [cit. 2019-01-21]. Dostupné z: https://automatizace.hw.cz/zakladni-uvod-do-oblasti-internetu-veci-iot.html
[9] NILSSON, Rolf. Bluetooth Low Energy není jen nová verze standard Bluetooth. Automa. Děčín: Automa – ČAT, 2013, 19 (12), 44–45 [online]. [cit. 2019-01-21]. ISSN 1210-9592. Dostupné z: http://www.automa.cz/cz/casopis-clanky/ bluetoothlow-energy-neni-jen-nova-verze-standardu-bluetooth-2013_12_0_10907/
[10] LoRa Alliance. LoRaWAN: What is it? [online]. 2015 [cit. 2019-01-21]. Dostupné z: https:// lora-alliance.org/sites/default/files/2018-04/ what-is-lorawan.pdf
[11] DREGVAIT, Giedre. DAMASEVICIUS, Robertas. Information and Software Technologies. In: 22nd International Conference. Druskininkai, Lithuania, 2016. ISBN 9783319462547. Dostupné také z: https://books.google.cz/books?id=ApcoDQAAQBAJ
[12] FARAHANI, Shahin. ZigBee Wireless Networks and Transceivers. In: Addison-Wesley Wireless Communications Series [online]. 2008 [cit. 2019-01-21]. Dostupné z: https://books. google.cz/books?id=0m6zlAEACAAJ
[13] PAETZ, Christian. Z-Wave Essentials [online]. 2017 [cit. 2019-01-21]. ISBN 9781912317073. Dostupné z: https://books.google.cz/books?id=t80nDwAAQBAJ
[14] MALÝ, Martin. Protokol MQTT: komunikační standart pro IoT. In: root.cz [online]. 29. 6. 2016 [cit. 2019-01-21]. Dostupné z: https://www.root. cz/clanky/protokol-mqttkomunikacni-standard-pro-iot/
[15] VOJÁČEK, Antonín. IoT MQTT prakticky v automatizaci – 1. díl – úvod. In: automatizace.hw.cz [online]. 21. 1. 2017 [cit. 2019-0121]. Dostupné z: https://automatizace.hw.cz/ iotmqtt- prakticky-v-automatizaci-1dil-uvod. html
[16] HILLAR, C. Gastón. MQTT Essentials – A Lightweight IoT Protocol [online]. 2017 [cit. 201901-21]. ISBN 1787285146. Dostupné z: https:// books.google.cz/books?id=40EwDwAAQBAJ
[17] SIVÁK, Petr. Seriál Jabber – komunikačný protokol In: root.cz [online]. 2004 [cit. 201901-21]. Dostupné z: https://www.root.cz/serialy/ jabber-komunikacny-protokol/
[18] WANG, Lizhe, Rajiv RANJAN, Jinjun CHEN a Boualem BENATALLAH. Cloud Computing: Methodology, Systems, and Applications [online]. 2011 [cit. 2019-01-31]. ISBN 9781439856413. Dostupné z: https://books. google.cz/books?id=GaN41KF7hvgC
[19] AAZAM, M., I. KHAN, A. A. ALSAFFAR, a E. HUH. Cloud of Things: Integrating Internet of Things and cloud computing and the issues involved. In:Proceedings of 2014 11th International Bhurban Conference on Applied Sciences & Technology (IBCAST) [online]. IEEE, 2014, 2014, s. 414–419 [cit. 2019-01-21]. DOI 10.1109/IBCAST.2014.6778179. Dostupné také z: http://ieeexplore.ieee.org/document/6778179/
[20] HRUBÝ, Libor. Kvalita vnitřního prostředí na základních školách. TZB Haus Technik. 2019, 20–22.