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MuSa物聯(lián)網(wǎng)開源案例

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資料介紹

描述

項目介紹

MuSa是由Silvia Del Piano、Stefano Foti和Gianmarco Zizzo為羅馬大學 Sapienza 的物聯(lián)網(wǎng) 2020 課程開發(fā)的項目。

這個項目最初是為“ Mu seo dell'Arte Classica Sa pienza”設計的，其目的是提供個性化的旅游，并通過他們的智能手機向用戶提供信息。

MuSa是如何活過來的——問題

我們預計 MuSa 會考慮參觀者在參觀博物館時遇到的許多公共問題，例如：

有限的時間進行全面訪問
在他的道路上遇到一些與他的興趣不符的藝術作品
想要了解更多關于歌劇的細節(jié)，但同時出于多種原因他不喜歡有實體或音頻指南

同時，我們想到了策展人：

除了提供一些吸引游客下次再來的服務的事實之外，還需要對最受贊賞的藝術品和訪問者的路徑進行一些統(tǒng)計

由于 MuSa 的基本概念是以用戶為中心，因此我們從這些方面著手構建能夠滿足用戶需求的東西。

該主題的先前經(jīng)驗

個性化游覽的主題已經(jīng)在智能博物館中體驗過，但我們幾乎沒有發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代和充分發(fā)展的東西。例如，大多數(shù)游覽方式都包含固定的藝術品列表，對于每個人或來自同一預定義用戶的訪客都是一樣的團體（例如游客、學生、專家團體）。第二個問題是在線旅游與現(xiàn)場/多媒體旅游之間缺乏聯(lián)系，通常分為兩個旅游，沒有任何聯(lián)系。這兩個問題成為構建個性化旅游的主要挑戰(zhàn)。顯然，智能博物館中與藝術品的交互和信標的使用也已經(jīng)經(jīng)歷過；無論如何，有很多方式可以為這兩個方面賦予生命。我們在文檔中對以前的經(jīng)驗進行了深入分析，與相關參考資料。

MuSa 解決方案 - 概述

MuSa 收集和分析有關游客及其旅行的信息，并提出定制的旅程，以提供一種享受藝術的新方式。在開始時，每個用戶都應該填寫一份簡短的調查，以收集有關其個性的信息。然后穆薩會問他是想享受定制的旅行還是只是幫助收集數(shù)據(jù)。當然，用戶也可以選擇根本不使用該系統(tǒng)。當用戶只想為數(shù)據(jù)收集做出貢獻時，他將開始自己在博物館內旅行，將智能手機放在口袋里以非侵入性方式收集數(shù)據(jù)。當用戶想與 MuSa 一起享受游覽時，他會按照 MuSa 向他展示的定制建議開始探索博物館。

建筑學

在本節(jié)中，您可以找到我們項目中存在的所有主要硬件和軟件的列表。

網(wǎng)絡圖
在分析單個硬件和軟件組件之前，有必要先看一下整個網(wǎng)絡圖。在每件藝術品或藝術品集群附近，都有一個 ESP32 板，通過 Android 從用戶的智能手機捕獲信標應用程序。ESP32 板在可變時間內將信標發(fā)送到 Raspberry Pi 網(wǎng)關；網(wǎng)關每五秒鐘將預處理的數(shù)據(jù)發(fā)送到托管后端的云，最終將響應應用程序的請求。

現(xiàn)在我們將一一分析系統(tǒng)的組成部分：

ESP32
ESP32是一系列低成本、低功耗的片上系統(tǒng)微控制器，集成了 Wi-Fi 和雙模藍牙。它能夠在工業(yè)環(huán)境中可靠運行，并由先進的校準電路供電，使其能夠動態(tài)消除外部電路缺陷并適應外部條件的變化。ESP32 專為移動設備、可穿戴電子產品和物聯(lián)網(wǎng)應用而設計，可實現(xiàn)超低功耗。它可以作為一個完整的獨立系統(tǒng)運行，并且可以與其他系統(tǒng)連接以提供 Wi-Fi 和藍牙功能。在我們的項目中，ESP32 起著關鍵作用。我們首先需要在每件藝術品附近安裝一個 ESP32，用于接收來自用戶智能手機的信標并進行跟蹤；然后，該板每五秒向主網(wǎng)關（Raspberry Pi）發(fā)送一條帶有收集數(shù)據(jù)的消息。

Raspberry Pi
Raspberry Pi是一系列小型單板計算機。它的硬件已經(jīng)經(jīng)歷了幾個版本的演變，這些版本在中央處理器的類型、內存容量、網(wǎng)絡支持和外圍設備支持方面有所不同。無論如何，它非常強大。在我們的項目中， Raspberry Pi 充當 ESP32 和 Microsoft Azure 之間的網(wǎng)關；它對接收到的數(shù)據(jù)進行預處理，進行一些密集的邊緣計算（“IoT 方面”部分中的更多信息），然后通過 Azure IoT Hub 將它們發(fā)送到云端。

LedRGB
我們使用了普通的 RGB LED，當然，還有很多其他的解決方案可以替代它。在我們的項目中，網(wǎng)關在數(shù)據(jù)處理期間使用 MQTT 消息將 RGB LED 打開為綠色。紅色是為問題、啟動階段和狀態(tài)保留的，因此它由董事會直接管理。
Microsoft Azure 云服務
Azure是 Microsoft 創(chuàng)建的一種云計算服務，用于通過 Microsoft 管理的數(shù)據(jù)中心構建、測試、部署和管理應用程序和服務。它提供軟件即服務 (SaaS)、平臺即服務 (PaaS) 和基礎架構即服務 (IaaS)，并支持許多不同的編程語言、工具和框架，包括 Microsoft 特定和第三方軟件和系統(tǒng)。對于我們的項目，選擇使用 Azure 作為云服務是我們?yōu)橥?IoT 課程分配了四次作業(yè)的結果，這使我們能夠試驗多種云服務并進行比較。我們認為 Azure 提供了比 ThingsBoard 更有用的功能，而且我們認為它比 Amazon Web Services 更易于使用。

MQTT/MQTT-SN
MQTT是一種用于小型傳感器和移動設備的輕量級消息傳遞協(xié)議，針對高延遲或不可靠的網(wǎng)絡進行了優(yōu)化。在我們的項目中，我們使用 MQTT-SN 進行 ESP32 板和樹莓派之間的通信，使用 MQTT 進行樹莓派和云之間的通信。
低功耗藍牙 (BLE)
低功耗藍牙是一種無線個人區(qū)域網(wǎng)絡技術，旨在用于醫(yī)療保健、健身、信標、安全和家庭娛樂行業(yè)的新型應用。在我們的項目中，我們使用 BLE 進行設備之間的信標交換，針對室內定位。我們做了一些額外的添加來嘗試提高跟蹤的精度，我們稍后會討論它們。

Android App
MuSa 的服務是通過一個用Java 開發(fā)的Android App 提供的。當訪問者想要使用 MuSa 時，首先，應用程序會通過歡迎問卷對用戶進行描述，然后向他推薦定制的游覽，如果用戶接受，他將收到游覽中出現(xiàn)的每件藝術品的信息和詳細信息，當他靠近它時。

物聯(lián)網(wǎng)元素

由于該項目從物聯(lián)網(wǎng)課程中汲取生命，因此它充滿了物聯(lián)網(wǎng)元素和主題。

數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析是物聯(lián)網(wǎng)的兩個主要目標。通過 MuSa，我們收集有關訪客和用戶的信息有幾個原因，例如提供個性化旅游并通過訪客的行為改善這些旅游。即使在我們的項目中沒有計劃，策展人也可以將收集到的數(shù)據(jù)用于其他幾個方面，比如重新組織博物館的藝術品定位，簡單地分析這些數(shù)據(jù)。
邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)中廣泛使用的計算范式；我們對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，以結構更好的方式將它們發(fā)送到云端，并節(jié)省發(fā)送的消息數(shù)量，以更好地利用云端的免費計劃。當其中一個 ESP32 每秒捕獲用戶的信標在可變時間臨時存儲它們，這取決于博物館中有多少用戶，直到最多五秒鐘，將它們發(fā)送到網(wǎng)關。這已經(jīng)是一種預處理，因為如果每次都將這些數(shù)據(jù)直接發(fā)送到云端，那么免費計劃就會提前很多。我們在文檔中對消息的保存進行了進一步的計算。當消息到達 Raspberry Pi 時，它將對數(shù)據(jù)進行另一次預處理，因為它對這些數(shù)據(jù)應用卡爾曼濾波器以避免噪聲或失真。我們在文檔中進一步解釋了卡爾曼濾波器。
我們使用兩種不同類型的板：Raspberry Pi 和 ESP32。如前所述，Raspberry Pi 充當 ESP32 和云之間的網(wǎng)關，放置在每個藝術品附近的 ESP32 接收來自用戶的信標。有關董事會特征的更多信息，請參閱架構部分，而有關董事會角色的更深入信息，請參閱我們的文檔。
云服務的使用：Microsoft Azure。Microsoft Azure 是一個擁擠的地方：在這里我們可以找到 IoT 中心、事件中心、我們的應用程序代碼、后端，以及它的數(shù)據(jù)庫和（未實現(xiàn)的）機器學習算法。在實際部署中，數(shù)據(jù)庫包含有關藝術品的信息，當應用程序需要向用戶展示藝術品的游覽或詳細信息時，它將對其進行查詢。在我們的演示中，信息存儲在后端的 DbContext 中，它還負責將它們提供給應用程序。
MQTT的使用：物聯(lián)網(wǎng)中用于小型傳感器和移動設備的著名輕量級消息傳遞協(xié)議。它計劃在板和網(wǎng)關之間使用，也用于與 Led RGB 通信。
我們使用藍牙低功耗 (BLE)技術。我們需要使用 BLE 來了解用戶最接近的藝術品。因此，我們真正需要實現(xiàn)的是鄰近識別，而不是完整的室內定位。為了實現(xiàn)這一目標，我們還可以使用其他技術，因此我們決定在做出明確選擇之前比較不同的解決方案。特別是，我們考慮了這些類型問題最常用的技術，即 BLE（我們找到了有關特定 iBeacon 協(xié)議的文檔，但可以概括以下考慮）、NFC、RFID 和 GPS。合作表可在我們的文檔中找到。BLE技術滿足了我們所有的要求：不貴，兼容手機，范圍夠廣，可以做近距離識別。唯一的問題是準確性，但正如所解釋的，我們使用技術來緩解這個缺點（RSSI 和卡爾曼濾波器）。
使用發(fā)送信標的設備，在我們的例子中是智能手機。用戶的智能手機啟用信標廣告，圖板定期捕捉它們。我們的文檔中提供了有關信標格式和用戶跟蹤的更多信息。
一個LED執(zhí)行器，通過綠燈顯示當天最受贊賞的十件藝術品。在數(shù)據(jù)處理期間，網(wǎng)關使用 MQTT 消息主題 /Musa/ARTWORK_ID/led 和有效負載 G_ON 將 RGB LED 打開為綠色/G_OFF 根據(jù)需要打開和關閉二極管。紅色是為問題、啟動階段和狀態(tài)保留的，因此它由董事會直接管理。

評價與表現(xiàn)

我們用不同的方法評估了用戶體驗和使用的技術。特別是，硬件和軟件組件的質量將根據(jù)它們的特性以及整個系統(tǒng)的質量來衡量。但是，請記住，這是為物聯(lián)網(wǎng)課程開發(fā)的項目，因此我們將對此進行介紹部分提供全面的分析，但不會在企業(yè)層面。

用戶體驗
由于用戶是 MuSa 的核心，因此評估的主要方面之一是用戶體驗。我們考慮了兩種評估方法：Moment 方法和Episode 方法.關于Episode方法的問題，這是一種對整個體驗提供反饋的方法，在訪問結束時，用戶將被要求填寫一份關于他的體驗的簡短調查。該問卷也可以使用 AttrakDiff 來實施。對于 Moment 方法，這是一種提供有關單個時刻的反饋的方法，通過與 MuSa 的交互，我們可以了解訪問者的心情（例如，如果他沒有跟隨我們建議的旅行可以假設他可能不喜歡它）。此外，為了這個目的，我們建議也使用像 PrEmo 這樣的商業(yè)工具，它可以讓 MuSa 實時了解用戶的感受，但我們沒有在我們的演示中實現(xiàn)它，因為它是一個商業(yè)工具。我們向一群人們我們的演示，并要求他們想象在博物館中部署的完整產品。考慮到這一點，我們要求他們填寫 MuSa 在定制之旅結束時向用戶展示的調查。以下是收集到的答案：

1 / 5 ?反饋

系統(tǒng)的整體評估
軟件質量由 ISO/IEC 9126-1 的一套法規(guī)和指南定義。我們使用基于標準的評估來衡量幾個方面的質量，包括可理解性、文檔和可移植性（我們用作模型的原始文檔就是這個）。當然，我們并沒有使用我們不需要的標準，所以我們制作了這個更輕量級的定制版本：MuSa Criteria。您可以在本文檔中找到我們的分析結果。
功耗
通過電流表進行一些測量，我們發(fā)現(xiàn)每個 ESP32 板在 5V 時需要大約 110mA 的電流才能工作，因此它消耗 550mW，記住我們同時使用 Wi-Fi 和 BLE，這是一個很好的值。

測量

復雜性和響應性
我們需要我們的系統(tǒng)在用戶訪問期間能夠實時響應用戶，但同時我們也不想讓我們的網(wǎng)絡充斥著消息，保持低復雜性，也可以節(jié)省董事會的力量。我們需要在這兩種需求之間找到平衡。因此，我們對系統(tǒng)進行了簡要分析，并決定使用 Raspberry Pi 板作為網(wǎng)關（更多詳細信息請參閱我們的文檔）。這也影響了成本：我們希望將我們的免費計劃的限制發(fā)揮到最大（我們可以發(fā)送到 Azure 的消息限制是每天 8000 條），以便我們可以盡可能少地支付。這可以是通過利用邊緣計算實現(xiàn)：我們在網(wǎng)關中進行數(shù)據(jù)預處理，以匯總不同板的消息并將單個報告發(fā)送到 Azure。Raspberry 還充當一種橋梁，接收 MQTT-SN 消息并將其轉換為 MQTT 消息。讓我們對這個系統(tǒng)的復雜性和響應能力做一個簡短的評估，讓我們考慮以下場景：-我們有 30 個 ESP32 板，每秒發(fā)送 1 條消息-原始數(shù)據(jù)發(fā)送到 Azure：這意味著每分鐘大約有 30 條消息 * 60 秒 = 1800 條消息，這意味著免費計劃將在 8000 / 1800 = 4 分鐘后到期。-邊緣計算：不是將消息直接發(fā)送到 Azure，而是由網(wǎng)關收集，而是每 5 秒向云發(fā)送一個報告。所以我們每分鐘有 60 / 5 = 12 條消息，這意味著免費計劃將持續(xù) 8000 / 12 = 666, 66 分鐘，即 11, 11 小時。所以我們每天有 5 分鐘和 11 小時，優(yōu)勢邊緣計算架構是巨大的！我們可以讓一個有 30 個板的博物館每天免費使用我們的系統(tǒng)（除非它保持開放超過 11 小時）。
最大用戶數(shù)
我們對當前硬件和技術的最大同時用戶數(shù)進行了一些計算和壓力測試。我們看到我們的主板使用了許多不同的技術，例如 WiFi、BLE、MQTT 和 JSON 主體。這些技術需要圖書館，而圖書館需要空間；我們的 ESP32 有 4MB 的空間，我們已經(jīng)能夠對它進行臨時分區(qū)并為我們需要的所有空間獲得足夠的空間，包括代碼和動態(tài)分區(qū)。但是我們有多少可用空間？沒那么多。在這個空閑空間中，我們必須適應構建 JSON 的數(shù)據(jù)結構，放置從 BLE 讀取的臨時數(shù)據(jù)，等等。所以一些數(shù)據(jù)結構可以是靜態(tài)預定義的，而另一些則存在于堆中。我們憑經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)預定義大小的折衷方案，收集數(shù)據(jù)大約 5500 字節(jié)，網(wǎng)絡最大消息（由于標頭）更多字節(jié)，等等。有了這個值，在單次迭代的情況下，由于信標標識符/RSSI 值的最大大小為 58 字節(jié)，我們有大約 94 次迭代的空間。在我們使用信標模擬器應用程序進行壓力測試期間，我們或多或少地得到了這樣的結果：在 100 個信標中捕獲了 93 個。讓我們對此發(fā)表評論。如果我們有一個大房間，有 20 件藝術品和 20 個板子，如果每個板子最多捕捉 93 個信標，并且每個板子都捕捉到離板子很遠的人的信標，那么可能我們將無法為所有訪客服務，因為 93 看起來不要成為這么大的數(shù)字。我們的解決方案是什么？以較低的功率傳輸信標。設置信標的傳輸功率很容易（請參閱我們的 Android 應用程序以獲取示例）。如果我們以較低的功率傳輸信標，則只有靠近訪客的板才能捕捉到他的信標，
后端
我們的后端代碼質量已經(jīng)過CodeCity 測試。這是一個非常簡單的工具，可以讓我們以一種新的方式檢查最常見的軟件指標，將軟件系統(tǒng)可視化為交互式、可導航的 3D 城市。類被表示為城市中的建筑物，而包被描述為建筑物所在的地區(qū)。城市結構越好，代碼質量就越高。我們在文檔中提供了有關 CodeCity 的更深入的詳細信息。這些是我們的結果：沒有“病態(tài)”模式：沒有建筑物太高，它們在景觀中分布得很好。代碼是模塊化的和“健康的”。

代碼城結果

前端
Android 應用程序運行良好，沒有出現(xiàn)延遲或異常行為。不幸的是，目前沒有免費的工具可以從 Android 項目生成 MSE 統(tǒng)計信息。我們檢查了軟件評估的最常見指標。這些是結果：

前端評估

價格
-硬件我們需要與博物館展出的藝術品和單個重要作品的數(shù)量一樣多的板，再加上一個用于網(wǎng)關的板；每一個的成本約為 10 歐元。我們還需要相同數(shù)量的 RGB LED，它們非常便宜，每個成本約為 0、50 歐元。當然，還有很多其他的解決方案可以替代 LED。最昂貴的組件是兩塊 Raspberry Pi 板，價格從大約 20 歐元到更多。- Cloud Azure 是一種商業(yè)產品，為小型項目提供少數(shù)免費服務。使用Microsoft 定價計算器，我們檢查了用于研究目的的最便宜的解決方案。

Azure IoT 中心在每天 8000 條消息之前都是免費的。利用我們的架構選擇，使用主網(wǎng)關板作為整個傳感器網(wǎng)絡的橋梁，我們可以節(jié)省大量消息。
Azure 數(shù)據(jù)庫對于上一代 Azure 數(shù)據(jù)庫（第 4 代）是免費的，只有幾 GB 的空間，但您無法進行任何備份的事實是一個主要缺點。
Azure 應用服務計劃免費提供一個完整的解決方案，用于部署具有 FE 和 BE 的全棧應用程序。免費解決方案提供 1GB 存儲空間、1GB RAM 和共享 CPU。請注意，以這種方式您不能讓您的應用程序始終運行
. 不幸的是，Azure 機器學習不提供任何免費計劃，起價約為 4 美元/月，但同樣，對于我們的最終交付，它沒有實施。我們附上了一份簡短的Excel 報告，以便更好地可視化所有計劃。使用Azure 定價計算器可以輕松擴展此計劃并評估其對成本的影響。