DOU Labs: як у GlobalLogic створили кліматичну систему з доповненою реальністю

У рубриці DOU Labs ми запрошуємо IT-компанії ділитися досвідом власних цікавих розробок і внутрішніх технологічних ініціатив. Питання і заявки на участь надсилайте на [email protected] .

Співавтор статті — Олексій Огуй (Senior Manager, GlobalLogic)

Раніше ми вже розповідали про те, що в харківському офісі GlobalLogic запустилася інноваційна лабораторія BrainMade . Це інкубатор ідей всередині компанії, де коли-небудь створені Proof-of-Concept (PoC) отримують своє продовження, розвиток і, в перспективі, практичну реалізацію. Крім концепції розумної залізниці , ми писали і про деяких нових напрямках лабораторії, наприклад, Big Data, Industrial, IoT, Augmented Reality, Machine Learning.

У цій статті ми хочемо поділитися проектом, який починався як самостійна ініціатива, а тепер став важливою частиною BrainMade. Це система моніторингу мікроклімату у приміщенні під назвою MeteoLogic, заснована на технологіях розумного будинку та інтернету речей.

Ідея проекту

Ідея MeteoLogic виникла з особливостей офісу GlobalLogic в Харкові. Вірніше, з особливостей бізнес-центру, де розташований офіс і де немає центральної системи кондиціонування і управління температурою. Для того, щоб підтримувати оптимальний мікроклімат в приміщеннях, спеціально навчена людина виробляє регулярний обхід і вручну знімає показання температури офісного повітря. Так, це дійсно нераціонально і трудомістко. Саме ця частина офісної рутини надихнула нас на створення PoC.

Як варіант, можна було використовувати готові датчики і кліматичні рішення. Ми оцінили існуючі готові рішення, а також рішення «під ключ», їх вартість. Виходило невиправдано дорого. Крім того, вони не давали можливості в точності виконати поставлене завдання і інтегрувати всі дані в одну наочну систему для практичного використання в офісі.

У команди проекту вже був досвід роботи з embedded-рішеннями і, що важливо, величезне бажання експериментувати в IoT. Таким чином, виникла ідея зробити все самостійно з нуля.

Зрозуміло, ми хотіли створити рішення для збору інформації про температуру і вологість повітря, її візуалізації та ведення статистики. Але ми збиралися також випробувати в справі різні датчики, пристрої та протоколи, оцінити та проаналізувати їх ефективність для різних завдань. Але найголовніше — отримати новий досвід і нові знання. Зібравши команду, ми взялися за справу.

Реалізація

У ході нашої роботи ми хотіли отримати не просто деякий інженерне рішення, яке буде працювати, але і за адекватну вартості реально діючу систему, яку можна масштабувати на всі офісне приміщення. Почали ми з інтерв'ю фахівців, відповідальних за життєзабезпечення офісу, для збору їх побажань і вимог до такої системи.

Після обробки результатів опитувань ми перейшли до експериментів і підбору обладнання. У результаті ми вибрали датчики температури і вологості DHT11, які за протоколом MQTT передають інформацію на спеціальні хаби. Акумулюючи інформацію з декількох датчиків (наприклад, розташованих в одному блоці або на одному поверсі), хаб через Wi-Fi передає її далі на сервер. Обробка даних відбувається на сервері, де дані агрегуються, візуалізуються і передаються на комп'ютери користувачів через веб-інтерфейс.

При серійному виробництві вартість одного датчика складе $7-8, хаба — $9-10. Для покриття офісу площею близько 5600 м2 (у середньому 1000 м2 один поверх) нам може знадобитися близько 100 датчиків і 4-5 хабів.

Найбільш складним завданням став підбір апаратних пристроїв, які б задовольнили нас по функціональності, надійності і продуктивності, але при цьому були б простими в масовому виробництві і володіли невисокою ціною. Також питання виникли у необхідності глибокого опрацювання UX для веб-інтерфейсу, забезпеченні стабільності бездротової передачі інформації від датчиків до хабів (проблеми з розведенням антени), враховуючи той факт, що проектуванням плат займалися s/w engineers, нехай і зі спеціалізацією в embedded.

Розвиток ідеї в процесі реалізації

Паралельно з роботою над основною частиною проекту ми вирішили додати в MeteoLogic технології доповненої реальності для розвитку експертизи і в цій області. Проект як не можна краще для цього підходив. Насамперед тому, що на відміну від комерційних проектів, тут ми не пов'язані якимись NDA. Крім того, в даному випадку доповнена реальність дійсно здатна розширити функціональність початкового рішення.

По-перше, це візуальне відображення інформації про температурі і вологості безпосередньо біля датчика. Звичайно, крайньої необхідності робити це за допомогою AR немає, зате це виглядає досить ефектно: навів камеру смартфона на настінний датчик — вмить побачив показники.

По-друге, використання доповненої реальності для демонстрації процесу обслуговування пристрою — візуалізація детальної інструкції по розбору несправного девайса, заміні батареї і зворотній збірці в початковий стан. Це вже набагато цікавіше і дозволяє зробити процес інтуїтивним, доступним навіть для людини без спеціальних навичок.

Ну і звичайно ж, був цікавий і сам процес вивчення і побудови реально діючої системи збору та аналізу даних, подальша візуалізація і з'єднання технологій в єдиний продукт, що має перспективну цінність для бізнесу.

Завдяки технологіям Unity і Vuforia через пару місяців у нас була готова «надбудова» доповненої реальності до проекту. Тепер у нас є додаток для Android і iOS, що одержує інформацію від сервера на основі унікальної позначки датчика і відображає основні показники системи користувачеві.

Результати та плани

В результаті роботи над проектом ми отримали досить цікаву і розвинену платформу, яку можна інтегрувати в існуючу екосистему офісу. Тестова експлуатація протягом 12 місяців пройшла успішно. Тепер для безпосереднього впровадження системи залишається велике поле діяльності — оптимізація роботи з IoT стандартами та протоколами передачі даних.

На даний момент команда вже спроектувала нову версію друкованої плати з підтримкою BLE і замовлення передано у виробництво, паралельно йде серйозна переробка софтверної частини, яка дозволить легко масштабувати і розширювати функціонал платформи шляхом підключення нових датчиків за стандартними алгоритмами роботи з периферійними модулями (SPI, UART, I2C).

Одним з перших зовнішніх датчиків, який був підключений до системи з використанням нової розширюваної архітектури, став датчик вуглекислого газу MH-Z14.

Також новий софт підтримує можливість двостороннього зв'язку, тобто не тільки одержання інформації з сенсорів, але і управління пристроями, так званими актуаторами. В планах нашої команди насамперед реалізувати таким чином дистанційне керування по інфрачервоному каналу кондиціонерами за допомогою виносного IR-передавача, що дозволить зробити нашу систему розумного офісу інтерактивною, зі зворотним зв'язком. І, як результат, виконувати функцію не лише моніторингу, але і автоматизованого управління такими параметрами, як температура і якість повітря в офісі.

Для продовження цього проекту ми обрали наступні напрями розвитку ідеї: оптимізація мережевої інфраструктури шляхом реалізації мережі типу mesh і, як наслідок, мінімізація кількості хабів на кожному поверсі до одного екземпляра. Цікаве завдання — перехід на бездротову технологію Bluetooth Low Energy (BLE), яка вдало поєднує в собі можливість реалізації mesh-мережі та мінімізацію енергоспоживання датчиків.

Крім цього, є плани всіляко доповнювати проект новими технологіями і інтегрувати з іншими існуючими рішеннями, у тому числі згаданої раніше залізницею, що як не можна краще служить цілям і завданням BrainMade. До проекту вже долучилася команда Big Data, яка займається поліпшенням обробки, аналізу та візуалізації отриманих реальних даних. По суті — ми розробили базис для подальшої творчості команди.

Система обросла рішеннями, поглибила нашу експертизу, стала поштовхом до синергії технологій і полем для розвитку бізнесу. Стимулюючи розвиток простих і зрозумілих усім речей, ми вийшли на інший технологічний стек, пов'язаний із застосуванням Machine Learning.

Робочий процес

Ми впевнені, що нові ідеї приносяться людьми. Цей проект яскраво показав: до команди можна приєднатися на кожному етапі, внести свій внесок у загальну справу і продовжити справу, розпочату іншими. Ми не можемо сказати, що це кінець проекту. З досвіду — ми постійно розвиваємо свої ж ідеї. Тому якщо вам цікаві технології починаючи від embedded закінчуючи data science — ми будемо тільки раді новим людям в команді, пишіть [email protected] !

Опубліковано: 17/08/17 @ 10:06
Розділ Різне

SEO Блог