Nesnelerin interneti tabanlı varlık takip sistemi tasarımı ve uygulaması
Yükleniyor...
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde düşük maliyetli, çok az enerji tüketen ve çeşitli sensörler ve iletişim teknolojilerini destekleyen donanımların üretilmesi, farklı alanlarda Nesnelerin İnternetine dayanan verimli hizmetlerin gelişmesine yol açmıştır. İç mekan konumlandırma ve takip sistemleri, Nesnelerin İnterneti için üretilen yeni nesil cihazlarından yararlanan alanlardan birisi sayılabilir. Sınırlı hata payına sahip, hassas ve gerçek zamanlı iç mekan konumlandırma sistemlerin talebi her geçen gün artmaktadır. Ancak GPS ve diğer dış mekan konumlandırma sistemlerin kapalı ortamlarda yetersiz kalması, iç mekan takip ve konumlandırma sistemlerin uygulamasını zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında Nesnelerin İnterneti için üretilen yeni nesil cihazları kullanarak bir iç mekan takip ve izleme sistemi tasarlandı. Tasarladığımız varlık takip sisteminde WiFi ve BLE sinyallerini aynı zamanda kullanarak, daha doğru ve daha hassas bir konumlandırma yöntemi geliştirdik. Geliştirdiğimiz sistemde, NodeMCU-ESP-32 modülü akıllı telefonlardan yayınlanan WiFi ve BLE sinyallerini alıp, RSSI değerlerini ölçtükten sonra mobile cihazın bilgileri ile beraber, İnternet üzerinden bir sunucuya aktarırlar. Tasarladığımız NodeJS tabanlı HTTP sunucu, ESP’lerden gelen bilgileri birleştirip, önerdiğimiz ağırlıklı ortalama yöntemine dayanan algoritmayla mobil cihazın konumunu belirler. NodeJS sunucusu işaretçi ve mobil düğümlerin anlık bilgilerini bir web uygulamasında kullanıcılara sunar. Yapılan deneysel çalışmalarda, hedef varlıklar odalar arasında hareket ederken, BLE ve WiFi sinyallerin RSSI değişimi anlık görüntülendi. Önerdiğimiz ağırlıklı ortalama tabanlı yöntem, hedef varlığın oda bazlı anlık konumunu kabul edilebilir bir hassasiyetle belirleyebilmiştir.
Today, the production of low cost and low energy hardware that supports various sensors and communication technologies has led to the development of efficient services based on the Internet of Things in different fields. Indoor positioning and tracking systems can be considered as one of the areas that benefit from the new generation devices produced for the Internet of Things. The demand for accurate and real-time indoor positioning systems with limited margin of error is increasing day by day. However, the insufficiency of GPS and other outdoor positioning systems in indoor environments complicates the development of indoor tracking and positioning systems. In this thesis, an indoor tracking and monitoring system has been designed using the new generation of produced devices for the Internet of Things. By using WiFi and BLE signals at the same time we developed a more accurate and more precise positioning system. In the developed system we have used the NodeMCU-ESP-32 module to receives the broadcasted WiFi and BLE signals from smart phones. These modules measure the RSSI values and transmit them with the information of the mobile device to a server over the Internet. The NodeJS-based HTTP server combines the received information from ESPs and determines the location of the mobile device with the proposed algorithm based on the weighted average method. NodeJS server provides instant information about anchors and mobile nodes to the users over a web application. In the experimental studies, the developed systems instantly monitored the RSSI of BLE and WiFi signals while the target nodes were moving between the rooms. The proposed weighted average-based method was able to determine the real time room-based location of the target asset with an acceptable precision.
Today, the production of low cost and low energy hardware that supports various sensors and communication technologies has led to the development of efficient services based on the Internet of Things in different fields. Indoor positioning and tracking systems can be considered as one of the areas that benefit from the new generation devices produced for the Internet of Things. The demand for accurate and real-time indoor positioning systems with limited margin of error is increasing day by day. However, the insufficiency of GPS and other outdoor positioning systems in indoor environments complicates the development of indoor tracking and positioning systems. In this thesis, an indoor tracking and monitoring system has been designed using the new generation of produced devices for the Internet of Things. By using WiFi and BLE signals at the same time we developed a more accurate and more precise positioning system. In the developed system we have used the NodeMCU-ESP-32 module to receives the broadcasted WiFi and BLE signals from smart phones. These modules measure the RSSI values and transmit them with the information of the mobile device to a server over the Internet. The NodeJS-based HTTP server combines the received information from ESPs and determines the location of the mobile device with the proposed algorithm based on the weighted average method. NodeJS server provides instant information about anchors and mobile nodes to the users over a web application. In the experimental studies, the developed systems instantly monitored the RSSI of BLE and WiFi signals while the target nodes were moving between the rooms. The proposed weighted average-based method was able to determine the real time room-based location of the target asset with an acceptable precision.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
İç Mekan Konumlandırma, Bluetooth, WiFi, Ağırlıklı Ortalama, Indoor Localization, Bluetooth, WiFi, Weighted Averaging
