Forschungsprojekt: Positionsbestimmung im LoRa-Netzwerk
Bei Internet-of-Things-Anwendungen (IoT) ist oftmals die Erfassung der aktuellen Position eines IoT Nodes (z.B. eines Feinstaubsensors) notwendig. Standardmäßig kommt dazu ein satellitengestütztes Navigationssystem wie beispielsweise GPS zum Einsatz. Dadurch lässt sich der Standort laufend sehr genau ermitteln. Nachteilig dabei ist allerdings der hohe Energieverbrauch. Da IoT Nodes oftmals autark betrieben werden, kann der zusätzliche Energieaufwand eine negative Auswirkung auf die Laufzeit des Systems haben. So sinkt die Laufzeit des Systems bei permanent aktiver Positionsbestimmung rapide und schränkt einen langfristigen Betrieb massiv ein.
Energieeffiziente Datenübertragungstechnologie
Andere Positionsbestimmungsmethoden wirken diesem Dilemma entgegen. Einer dieser Methoden verwendet die Signalstärke des IoT Nodes. Dabei steht der IoT Node mit mehreren Stationen – sogenannten Gateways – in Verbindung. Jedes Gateway erfasst neben dem Messwert auch die Signalstärke des IoT Nodes. Da die Signalstärken unter anderem in Relation zur Entfernung stehen, kann damit auf die Position des IoT-Objekts zurück geschlossen werden.
Mit LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) steht im IoT-Bereich eine energieeffiziente Datenübertragungstechnologie zur Verfügung. Mithilfe dieser Technologie lassen sich Daten über sehr weite Strecken mit einem sehr geringen Energieaufwand transportieren. Gleichzeitig kann mit der Erfassung der Signalstärken auch die Position bestimmt werden. Der Nachteil von LoRaWAN besteht im beschränktem Datenvolumen.
Algorithmus zur Positionsbestimmung
Gemeinsam mit der Firma emergo technologies entwickelten Studierende des Studiengangs Data Science and Intelligent Analytics ein Algorithmus zur Positionsbestimmung im LoRaWAN-Netzwerk entwickelt. Um den Algorithmus gemäß den Vorgaben trainieren zu können, generierte die Projektgruppe entsprechende Trainingsdaten. Diese verknüpfen die aktuelle Position (GPS) mit den dazugehörigen Signalstärken der einzelnen Gateways. Die eigens für diesen Zweck entwickelten Gateways sind energieautark und somit frei platzierbar, der dazugehörige IoT Node ist mit einem GPS-Empfänger ausgestattet. Im Rahmen des Forschungsauftrags übermittelte die Hardware die aktuelle Position einschließlich der Positionsgenauigkeit an die Gateways. Dort legten die Teammitglieder die Position und die Signalstärke in einer Datenbank. Somit lassen sich nun flexibel in jeder Umgebung – egal ob urban oder ländlich – Trainingsdaten automatisiert erfassen.
Das Zusammenspiel zwischen smarten Produkten und Data Science bildet die Basis für erfolgreiche IoT-Projekte und eröffnet neue Möglichkeiten in einer digitalen Welt. Durch ein eng verzahntes ineinandergreifen der einzelnen Disziplinen entstehen neue Anwendungen und Methoden.
Links:
- Zum Studiengang Smart Products & Solutions
- Zum Studiengang Data Science & Intelligent Analytics
- emergo Technologies