Sensorbasierte Datenerfassung im Dienst der Gesellschaft
Seminararbeit von Matthias Wetter
Grundlage
Es ist möglich
… über Sensoren Daten zu erfassen
… auf Sensorknoten Berechnungen
[2]
… auf Sensorknoten Berechnungen durchzuführen
… Sensorknoten zu verbinden
[3]
Beispiel: Tsunamifrühwarnsystem
• Frühwarnsystem im Raum Indonesien
• 120 seismologische Messstationen
• Globales virtuelles Netz von über 500 Stationen
Stationen
[5]
Beispiel: Tsunamifrühwarnsystem
• 20 min von der Entstehung bis zur Katastrophe
• Verschiedene Sensoren:
- Erdbebenmessstationen
- Positonsbestimmungs-Messstationen (GPS) - Positonsbestimmungs-Messstationen (GPS) - Druckmessgeräte
Beispiel: Tsunamifrühwarnsystem
[6]
• Mit Mobiltelefonen können wir…
Mobiltelefone als Sensorknoten
• 2 Milliarden Menschen besitzen ein Mobiltelefon
[2]
[7] [8]
Mobiltelefone als Sensorknoten
Das ganze Video ist hier zu finden:
http://www.youtube.com/watch?v=t-ItfpA3XiY
[9]
Beispiel: Luftqualität
• Aufzeichnung der Joggingroute (mittels GPS)
• Darstellung der Luftqualität entlang der Strecke
Strecke
• Erfassen von Orten mit schlechter Luftqualität (Fotokamera, GPS, Text)
Beispiel: Fussgängerzone
• Freiwillige erfassen Daten:
- Probleme werden dokumentiert
- Verbesserungsvorschläge werden gemacht
• Die gesammelten Daten werden für die
• Die gesammelten Daten werden für die Stadtplanung genutzt
• Daten:
- Fotos mit Ort-Tags - Text
Beispiel: Ernährung
• Selbstständiges Erfassen der Nahrungsauswahl
• Anfrage für Kommentar an Ernährungsspezialisten
Ernährungsspezialisten
• Daten:
- Fotos - Zeit - Ort
- Kommentar (Text/Sprache)
CarTel
[10]
[10] [10]
CarTel – Die Ziele
• Einfache Programmier-Schnittstelle
• Umgang mit heterogenen Sensordaten
• Umgang mit wechselnder Verbindungsstärke
CarTel – Die Komponenten
• Sensorknoten
• Portal
• ICEDB
• CafNet
[11]
CarTel – Beispiele
• Analyse des Strassenverkehrs
• Erfassen des Strassenzustandes
• Erfassen von Bilder (z.B. für Google Maps)
„Urban Sensing“
• Einbezug der Gesellschaft in die Datenerfassung
• „Participatory Sensing“
vs.
Bisher unbeobachtbare Phänomene können beobachtet werden
vs.
„Opportunistic Sensing“
„Urban Sensing“ - Methode
Daten anfragen Daten sammeln Daten transferieren Daten transferieren
Daten speichern Auf Daten zugreifen
Daten visualisieren
„Urban Sensing“ - Anforderungen
• Glaubwürdigkeit
• Qualität
• Privatsphäre
• Teilbarkeit
Zusammenfassung & Ausblick
• Statisches Sensornetz (bereits im Einsatz)
• Mobile Sensornetze
- Mobiltelefone als Sensorknoten - Mobiltelefone als Sensorknoten
• Alles nur Zukunftsmusik?
Danke für Ihre Aufmerksamkeit
Bildquellen
[1] Urban Sensing CENS / UCLA. http://urban.cens.ucla.edu [Stand: 5. März 2009]
[2] http://www.puerro.net/wp-content/uploads/2007/11/iphone-2.jpg [Stand: 5. März 2009]
[3] Vorlesung „Ad Hoc and Sensor Networks (HS 2008)”, R. Wattenhofer.
http://dcg.ethz.ch/lectures/hs08/asn/lecture/12/permasense.pdf, Slide 11 [Stand: 5. März 2009]
[4] CarTel. http://cartel.csail.mit.edu/doku.php [Stand: 5. März]
[5] Winfried Hanka, Joachim Saul, Bernd Weber, Jan Becker and GITEWS Team. Orfeus Newsletter. Timely Regional Tsunami Warning System and Rapid Global Earthquake Monitoring, Juli 2008.
Warning System and Rapid Global Earthquake Monitoring, Juli 2008.
[6] GITEWS. http://www.gitews.de/index.php?id=22&L=0&type=1 [Stand: 3. März 2009]
[7] http://www.amid-elektronik.de/user_amid/product_images/10086_1_big.jpg [Stand: 8. März 2009]
[8] http://www.natel-markt.ch/images/mobilni/nokia/3310.jpg [Stand: 8. März 2009]
[9] Urban Sensing CENS / UCLA. http://www.youtube.com/watch?v=t-ItfpA3XiY [Stand: 8. März 2009]
[10] Vorlesung „Ad Hoc and Sensor Networks (HS 2008)”, R. Wattenhofer.
http://dcg.ethz.ch/lectures/hs08/asn/lecture/10/chapter10clustering.pdf, Slide 2 [Stand: 5. März 2009]
[11] Bret Hull, Vladimir Bychkovsky, Yang Zhang, Kevin Chen, Michel Goraczko, Allen Miu, Eugene Shih, Hari Balakrishnan and Samuel Madden. CarTel: A Distributed Mobile Sensor Computing System, Seite 2, 2006
