EAL - zbieranie danych GPS według Przemysłu 4.0 w samochodzie zdalnie sterowanym: 4 kroki

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:28

W tej instrukcji porozmawiamy o tym, jak skonfigurować moduł GPS w samochodzie RC i opublikować zebrane dane na stronie internetowej w celu łatwego monitorowania. Wcześniej przygotowaliśmy instrukcję, jak zrobiliśmy nasz samochód RC, który można znaleźć tutaj. To ta sama konstrukcja, chociaż zdecydowaliśmy się na złomowanie czujników ultradźwiękowych i zamiast tego zastosowaliśmy moduł GPS. W projekcie stworzyliśmy bazę danych zawierającą dane GPS oraz zbudowaliśmy stronę internetową, na której można je znaleźć, a także zastosowaliśmy ją do mapy, dzięki czemu można zobaczyć, gdzie był samochód. Odwiedź Joerha.dk, aby wyświetlić stronę internetową.

Na schemacie blokowym u góry możesz zobaczyć przegląd technologii, które zostały wykorzystane w tym projekcie. Aby jak najlepiej wykorzystać tę Instruktaż, musisz znać niektóre, jeśli nie wszystkie używane technologie. Jest powiązany według użycia. Pomocne będzie również zrozumienie Github, ponieważ połączyliśmy się z naszymi repozytoriami github.

Lista narzędzi:

• Github

• Malinowy PI/Raspbian

  Pyton

• Node.js

  • Express.js
  • Sequelize.js
  • MySQL

• HTML, CSS, JS

  Bootstrap

Krok 1: Konfiguracja bazy danych

W tym segmencie porozmawiamy o tym, jak budujemy system baz danych, z którego pobierane są nasze dane GPS. Baza danych jest zbudowana w MySQL zgodnie z powyższym obrazkiem, gdzie mamy dwie tabele - „Użytkownicy” i „GPSEntries”. W przypadku użytkowników mamy „Id” jako nasz klucz podstawowy. Jest używany jako unikalny identyfikator. „Nazwa” to nazwa aktualnie zalogowanego użytkownika. „Apikey” to unikalny klucz nadany użytkownikowi w celu uzyskania dostępu do interfejsu API. „Aktywny” to sprawdzenie, czy użytkownik jest aktywny, możemy go dezaktywować, aby nie miał dostępu do bazy danych. „CreatedAt” i „UpdatedAt” są tworzone przez proces, którego użyliśmy do zbudowania bazy danych.

W tabeli „GPSEntries” mamy wszystkie atrybuty zawierające dane z modułu GPS. „Czas” to aktualny czas modułu GPS, używamy go do pokazania czasu nadania. Następnie mamy pozycję we współrzędnych, a także „prędkość” i „kierunek”. Mamy również wiele atrybutów błędów, które pokazują, czy jest błąd w danych z GPS, fx we współrzędnych. Dodaliśmy je do bazy, ale nie pokazujemy ich na stronie. „UserId” to klucz obcy, który zawiera „id” z tabeli Użytkownicy. Służy do pokazywania, który użytkownik opublikował dane.

Krok 2: API

W tym segmencie porozmawiamy o API, które kontroluje bazę danych i wkleja do niej dane. Internetowy interfejs API jest zbudowany przy użyciu Node.js, który wykorzystuje Express.js i Sequalize.js.

Node.js służy do uruchamiania JavaScript po stronie serwera, gdzie jest zwykle używany głównie do skryptów po stronie klienta na stronie internetowej.

Express.js to framework, którego użyliśmy do zbudowania API.

Sequalize.js służy do tworzenia powiązań między danymi GPS a atrybutami bazy danych. W tym celu wykorzystuje metodę o nazwie ORM (ang. Object-Relational Mapping). Jest to również miejsce, w którym tworzone są „CreatedAt” i „UpdatedAt” (pokazane w kroku 1).

Z API można skorzystać, odwiedzając stronę api.joerha.dk. Następnie dodaj /gps do adresu url, który pokaże wszystkie dane w bazie danych w formacie JSON. Aby kontrolować, ile wpisów chcesz, możesz dodać /2 (użytkownik) i /x (liczba wpisów) do adresu URL. Fx api.joerha.dk/gps/2/10 pokaże 10 najnowszych wpisów. Wylot sformatowanych danych pokazano na powyższym obrazku.

Kod można znaleźć tutaj: Github

Krok 3: Aplikacja GPS/Python

W tym segmencie porozmawiamy o skrypcie, który działa na malinie i zbiera dane GPS i wysyła je do API.

Do zbierania danych z GPS używamy demona o nazwie gpsd (Zdjęcie 1). To tutaj zbieramy dane, które umieszczamy w bazie danych oraz podstawę naszej tabeli GPSEntries. Skrypt, który pobiera dane z gpsd i wysyła je do API, jest napisany w Pythonie.

Aplikacja inicjuje wątek, dzięki czemu może jednocześnie uruchomić gpsd i nasz program. Dane GPS są przesyłane strumieniowo w sposób ciągły, gdy GPS jest aktywny (Zdjęcie 2).

Następnie tworzymy pętlę while, która w sposób ciągły przesyła swój ładunek do API zawierającego dane GPS. Dane są sformatowane w formacie JSON. Ładunek składa się z atrybutów widocznych w GPSD. Znacznik.fix działa jak migawka bieżących danych i wysyła je do interfejsu API. Odbywa się to przez request.post i używa adresu URL i klucza API. Wydruk (r.status_code) jest wysyłany do użytkownika, aby wiedzieć, czy dane zostały poprawnie przeniesione. Time.sleep (0.5) to częstotliwość publikowania danych (Zdjęcie 3)

Kod można znaleźć tutaj: Github

Krok 4: Strona internetowa projektu

W tym segmencie porozmawiamy o tym, jak zrobiliśmy naszą stronę internetową, która pokazuje dane i inne informacje o projekcie. Strona jest zbudowana w HTML, css i JS. Na początek wykorzystaliśmy Bootstrap 4.0, czyli bibliotekę dla HTML, css i JS. Zawiera wiele funkcji, które pomogą Ci zbudować witrynę. Użyliśmy go do paska nawigacyjnego u góry, a także do konfiguracji wierszy i kolumn, z którymi zbudowana jest witryna. Następnie mamy kolejny mały skrypt css kontrolujący kolory tła i nagłówków. Oprócz tego wykorzystaliśmy bibliotekę o nazwie lightbox, dzięki czemu możesz kliknąć zdjęcia, a one się pojawią. Zawartość strony zawiera mapę google, tabelę danych, filmik przedstawiający samochód w akcji oraz link do tej strony.

Najciekawsza jest mapa google. Mapa jest ładowana przez Google API, do którego wstawiany jest unikalny klucz API, aby działała. Dane są przesyłane do mapy w odstępie 500ms. Stworzyliśmy funkcję, w której 100 ostatnich punktów danych w bazie danych jest pokazywanych jako znaczniki, dzięki czemu można śledzić, gdzie był samochód. Odbywa się to poprzez tzw. wywołanie AJAX.

Zestawy danych w tabeli danych GPS są żądane w ten sam sposób. W tabeli można zobaczyć 10 ostatnich wpisów, aktualizowanych w czasie rzeczywistym, gdy GPS jest aktywny. Pobieramy dane z bazy w odstępie 500 ms.

Kod można znaleźć tutaj: Github