Sistema de monitorización para elementos móviles IoT mediante redes LPWAN

Abstract

[SPA] Este proyecto presenta una plataforma telemática basada en tecnología LoRa para la conectividad de nodos IoT en entornos móviles, la recogida de información y su representación. La estructura básica de esta red de comunicaciones consta de varios nodos, incluyendo gateway, servidor de red y servidor de aplicaciones. En el caso de estudio que se presenta, los nodos están instalados en una unidad móvil provista en un vehículo de movilidad personal, como puede ser un patinete eléctrico o una bicicleta, como es el caso en las pruebas de validación realizadas en el proyecto. En este proyecto se muestran las técnicas y herramientas necesarias para desplegar y testear una red de comunicaciones LoRaWAN. Para ello, se ha construido un gateway empleando una Raspberry Pi 3 B+ y un concentrador LoRa conectado a ella, que es el que proporciona la capacidad de establecer una comunicación con esta tecnología. Además, se ha instalado el sistema operativo necesario para el correcto funcionamiento del gateway. Para desarrollar la red de comunicaciones LoRaWAN y gestionar la comunicación entre los distintos nodos o sensores y el gateway, se ha instalado un servidor de red y de aplicaciones, el cual es proporcionado por la comunidad ChirpStack, para construir una red de sensores global. En esta aplicación empleamos la interfaz web proporcionada por ChirpStack, para configurar los parámetros de conexión necesarios y conectar los distintos nodos a la red LoRa. Para la conexión de los nodos monitorizados con el servidor, recolección de datos del entorno y envío de datos al servidor, se ha desarrollado un software que corre en un SOC dentro de la unidad a bordo. Este realiza una recogida constante de datos de navegación (GPS, inercial y giróscopo) y meteorológicos/clima (CO2, temperatura, humedad). Además de enviar estos datos mediante la red LoRaWAN, los principales parámetros se muestran en una pantalla OLED dispuesta en la misma unidad. Tras la recolección de los datos por parte el servidor, los datos son almacenados en una base de datos de series de tiempo, de donde son extraídos para crear gráficas de visualización en un entorno Web accesible mediante las credenciales apropiadas. [ENG] This project presents a telematics platform based on LoRa technology for the connectivity of IoT nodes in mobile environments, the collection of information and its representation. The basic structure of this communication network consists of several nodes, including a gateway, network server, and application server. In the case study presented, the nodes are installed in a mobile unit provided in a personal mobility vehicle, such as an electric scooter or a bicycle, as is the case in the validation tests carried out in the project. This project shows the techniques and tools necessary to deploy and test a LoRaWAN communications network. For this, a gateway has been built using a Raspberry Pi 3 B+ and a LoRa hub connected to it, which provides communication capabilities. In addition, the necessary operating system for the correct functioning of the gateway has been installed. To develop the LoRaWAN communications network and manage the communication between the different nodes or sensors and the gateway, a network and application server has been installed using the ChirpStack distribution to build a global sensor network. In this application, we use the web interface provided by ChirpStack, to configure the connection parameters necessary to connect the different nodes to the LoRa network. To connect the monitored nodes with the server, collect data from the environment and send data to the server, a software has been developed that runs in a SOC inside the mobile unit. This application collects navigation data (GPS, inertial and gyroscope) and meteorological / climate (CO2, temperature, humidity) continuously. In addition to sending this data through the LoRaWAN network, the main parameters are displayed on an OLED screen arranged in the same unit. Data is collected by the server and then stored in a time series database, from where they are extracted to plot graphs in a Web environment accessible through the appropriate credentials.