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

Site web évaluant la pollution sur Lille : https://air.plumelabs.com/fr/live/lille
Site évaluant la pollution de l'air dans différentes villes de France : http://aqicn.org/map/france/
Carte couleur en fonction de la pollution : http://www2.prevair.org/

Application plume air report donnant la qualité de l'air dans la ville demandée ainsi que des astuces pour éviter la pollution : https://plumelabs.com/en/products/air-report

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 :

ESP32 (https://www.amazon.fr/AZ-Delivery-NodeMCU-développement-dénergie-successeur/dp/B071P98VTG/ref=pd_cp_107_1?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=Y7HFS1X1WQGBM9VCHXTW)
Module GPS ( si nous ne voulons pas utiliser le GPS du smartphone )
Batterie Lithium Ion (https://www.adafruit.com/product/258)
Adaptateur micro USB
HPMA115S0-XXX

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

Base de données NoSQL : RethinkDB ou MongoDB
Google maps API : service de localisation avec points de cheminements pour choisir le meilleur itinéraire https://developers.google.com/maps/documentation/directions/intro?hl=fr#Waypoints
Jersey : pour l'API REST et le traitement en temps réel
RabbitMQ pour le système publish/subscribe

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
Choix du matériel	2H	1H
Analyse du projet + préparation oral	4H
Création du Back-End de l'application et de l'appli web
Appli web
Site web
Carte capteur		2H

Prologue

Préparation de l'oral (Description, objectif, scénario, analyse des concurrents)
Choix du matériel et des technologies utilisées
Après l'oral : réponse à la question sur l'autonomie de la batterie + de 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.

IMA4 2017/2018 P5

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