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Version du 5 février 2018 à 18:14


Réseau de capteurs de pollution

Présentation générale

Description

Notre projet consiste à réaliser un réseau de capteurs de pollution. Ceux ci permettront, au travers d'une application web et d'une application mobile de visualiser le taux de pollution aux particules fines et polluants chimiques en différents endroits d'une carte. Le capteur devra communiquer en bluetooth avec un téléphone pour envoyer les données récoltées sur le serveur. Nous pourrons ensuite, si le temps nous le permet, ajouter une fonctionnalité permettant d'aider les utilisateurs à trouver les chemins les plus appropriés pour se déplacer en étant le moins exposé possible à la pollution. En effet, l'exposition prolongée à un taux élevé de particules fines réduit l'espérance de vie. Connaitre le taux de pollution est donc un enjeu majeur.

Scénario

Pedro est intolérant aux particules fines et est cependant un grand sportif. Jusqu’à maintenant, il se contentait de courir sur des tapis roulants dans sa salle de sport. Cependant, il se demandait chaque fois quand est-ce qu’il franchirait le pas et irait courir dehors. Cela tombe bien car sa copine vient de lui offrir un capteur de pollution miniature tenant dans sa poche qui lui permet de connaître les endroits non pollués où il peut courir. Des centaines d’utilisateurs l’utilisent en ce moment et leurs données sont renvoyées en temps réel sur la carte de pollution de la ville qui s’affiche sur son smartphone. Il peut également visualiser où se trouvent les personnes disposants du capteur si celles-ci ont décidé de l’autoriser. Dans une prochaine mise à jour, Pedro se réjouit d’avance de pouvoir utiliser son application comme un véritable GPS d’air pur : en rentrant son point de départ et sa destination, il pourra obtenir la meilleure route possible selon ses conditions de tolérance.

Objectifs

  • Élaboration d'un capteur de pollution permettant de détecter différents polluants (particules fines, poussière, résidus de combustion) connecté au réseau LoRaWAN
  • Création d'une application web permettant aux utilisateurs de visualiser les taux de pollution détectés par les capteurs en différents endroits de la ville et de pouvoir déterminer le chemin le plus approprié pour leurs déplacements.
  • Création d'une application mobile avec les mêmes spécificités que le site web
  • Élaboration d'un algorithme de machine learning permettant de déterminer le meilleur chemin selon des anciennes données dans le cas d'une panne des capteurs.

Analyse du projet

Positionnement par rapport à l'existant

Analyse du premier concurrent : Bornes implantées dans la ville

Certaines bornes peuvent permettre d'obtenir la qualité de l'air en dans la ville en temps réel. Cependant, notre projet aura comme avantage de :

  • permettre de connaître précisément le taux de pollution en tous les endroits de la ville et pas seulement en un endroit fixe.
  • D'obtenir le taux de pollution sur son téléphone. Il n'y a donc pas besoin de se déplacer pour le connaître.

Analyse du second concurrent : Applications, sites web indiquant le taux de pollution

D'autres applications et sites web permettent d'obtenir un taux de pollution comme Plume : https://air.plumelabs.com/fr/live/lille Notre projet permettra cependant d'ajouter :

  • La possibilité de connaître la pollution dans des endroits plus précis de la ville contrairement à Plume qui donne une valeur par ville.
  • Permet à l'utilisateur de faire sa propre mesure à l'aide du capteur.

Scénario d'usage du produit ou du concept envisagé

Sur la page d'accueil: les informations générales sur la pollution :

  • La moyenne journalière de pollution sur toute la ville
  • L'évolution de la pollution moyenne sur la semaine, le mois, l'année... (graphique)

Dans les autres onglets :

  • Une carte de la ville de Lille présentant le niveau de pollution en fonction des données relevées sur les capteurs.
  • Une interface permettant à l'utilisateur de rentrer le trajet qu'il souhaite réaliser et qui lui renvoie le meilleur itinéraire

Réponse à la question difficile

Selon certaines documentations, le capteur perd en précision lorsqu'un souffle est appliqué sur le capteur. Il faudrait donc envisager un moyen pour protéger le capteur du vent afin d'obtenir la meilleure précision. Surtout en cas de placement des capteurs sur des véhicules.

Quelle quantité de données sera envoyée par le smartphone et quelle consommation aura le capteur de particule fine ?

  • données doit contenir : la position GPS du capteur, l'heure de la mesure ainsi que la mesure. Cela correspond donc à quelques dizaines d'octets. En fonction du nombre de mesures faites par heure, on peut donc calculer la quantité de données envoyée par heure ou par jour.
  • consommation de la carte :
    • ESP32 : environ 100mA en actif et sinon 4mA en slow speed sleep
    • module GPS : ?????
    • En prenant une batterie de 2000mA pour ne pas qu'elle soit trop encombrante et en prenant en compte une consommation moyenne de 10mA, nous obtenons une autonomie de 140H. Ce qui correspond à 1 semaine d'autonomie.

Préparation du projet

Cahier des charges

Réalisation de la carte du capteur :

Polluants pouvant être analysés :

  • Monoxyde de carbone
  • Dioxyde de carbone
  • Ozone
  • Particules en suspension PM2.5 (particules de diamètre inférieurs à 2,5 micromètres),PM10
  • Dioxyde de souffre

Choix techniques : matériel et logiciel

Capteur :

La raspberry pi peut être remplacée par le module Particle Photon ( Lien [[1]] ) qui comprend un module de données cellulaires qui amortirait le cout d'un dongle. Le kit de développement de Particle comprend une batterie et une carte SIM prépayée ainsi que plusieurs accessoires supplémentaires. Il serait peut être plus raisonnable d'opter pour le kit.

Backend

Application mobile :

  • Java/Kotlin

Application Web :

  • Node/AngularJS : pour améliorer la fluidité du site.
  • Bootstrap/Semantic UI : pour faciliter le développement

Liste des tâches à effectuer

Calendrier prévisionnel

Réalisation du Projet

Feuille d'heures

Tâche Prélude Heures S1 Heures S2 Heures S3 Heures S4 Heures S5 Heures S6 Heures S7 Heures S8 Heures S9 Heures S10 Total
Choix du matériel 2H 1H
Analyse du projet + préparation oral 6H
Création du Back-End de l'application et de l'appli web 2H
Site web 2H
Carte capteur 3H
Documentation (rethinkDB, rabbitMQ) 3H 2H
Wiki 1H 1H

Prologue

  • Préparation de l'oral :

Description du projet : quels sont les objectif à remplir, scénario d'usage permettant de se rendre compte de l'utilité du projet et analyse des concurrents pour connaître ce qui existe déjà et savoir ce que nous devons ajouter dans notre projet pour nous démarquer.

  • Choix du matériel et des technologies utilisées
  • Après l'oral : réponse à la question sur l'autonomie de la batterie ainsi que sur la quantité de données envoyées

Semaine 1

  • Vérification du schéma électronique et de la carte permettant d'alimenter et de contrôler notre capteur.

Nous avons finalement changé de batterie. En effet, une batterie de 5V nous paraissait plus adaptée du fait que nous devons alimenter le microcontroleur en 3,7V et le capteur en 5V. Nous obtiendrons un meilleur rendement en réalisant une baisse de tension qu'une augmentation de tension. La batterie sera un peu plus volumineuse mais nous permettra de tenir plus longtemps. Nous avons donc ajouté un connecteur micro-usb que nous souderons sur la carte et qui nous permettra de l'alimenter en 5V.

Semaine 2

  • Documentation sur la base de donnée rethinkDB afin de bien comprendre son fonctionnement ainsi que le gestionnaire de queue de message rabbitMQ.

Ces recherches vont nous permettre d'être plus efficace par la suite et de savoir quel est le meilleur moyen d'utiliser cette base de donnée.

Semaine 3

  • Installation des environnements de travail sur nos ordinateurs ainsi que sur un serveur pour nous permettre de travailler tous les deux sur les mêmes données : tomcat pour le serveur java, rethinkDB pour la base de données.Mais nous avons eu un problème car l'espace disponible sur le serveur que nous possédons n'est pas suffisant.

Début de la programmation du code serveur : Mise en place de l'architecture temps-réel et mise en avant des problèmes à résoudre : documentation sur les queues et les websockets. Problème : réaliser un code en boucle infinie pour pousser les données vers la queue, ou uniquement garder une connection WS active ?

Documents Rendus

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