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| − | Notre projet consiste à réaliser un réseau de capteurs de pollution. Ceux ci permettront au travers d'une application web et d'une application mobile de visualiser le taux de pollution aux particules fines et polluants chimiques en différents endroits. | + | Notre projet consiste à réaliser un réseau de capteurs de pollution. Ceux ci permettront au travers d'une application web et d'une application mobile de visualiser le taux de pollution aux particules fines et polluants chimiques en différents endroits en temps réel. |
| − | Nous pourrons ensuite aider les utilisateurs à trouver les chemins les plus appropriés pour se déplacer en étant le moins exposé possible à la pollution. | + | Nous pourrons ensuite aider les utilisateurs à trouver les chemins les plus appropriés pour se déplacer en étant le moins exposé possible à la pollution. En effet, l'exposition prolongée à un taux élevé de particules fines réduit l'espérance de vie. Connaitre le taux de pollution est donc un enjeu majeur. |
==Objectifs== | ==Objectifs== | ||
| − | * | + | * Élaboration d'un capteur de pollution permettant de détecter différents polluants (particules fines, poussière, résidus de combustion) connecté au réseau LoRaWAN |
| − | * Création d'une application web permettant aux utilisateurs de visualiser les taux de pollution détectés par les capteurs en différents endroits de la ville et de pouvoir déterminer le chemin le plus approprié pour leurs déplacements | + | * Création d'une application web permettant aux utilisateurs de visualiser les taux de pollution détectés par les capteurs en différents endroits de la ville et de pouvoir déterminer le chemin le plus approprié pour leurs déplacements. |
* Création d'une application mobile avec les mêmes spécificités que le site web | * Création d'une application mobile avec les mêmes spécificités que le site web | ||
| + | * Élaboration d'un algorithme de machine learning permettant de déterminer le meilleur chemin selon des anciennes données dans le cas d'une panne des capteurs. | ||
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* Dioxyde de carbone | * Dioxyde de carbone | ||
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'''Capteur :''' | '''Capteur :''' | ||
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| + | * Raspberry Pi zero | ||
| + | * Module 3G | ||
| + | * Module GPS | ||
| + | * Batterie Lithium Ion | ||
| + | * Adaptateur micro USB | ||
| + | * HPMA115S0-XXX | ||
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| + | La raspberry pi peut être remplacée par le module Particle Photon ( Lien [[https://www.lextronic.fr/P37394-module-particle-photon.html]] ) qui comprend un module de données | ||
| + | cellulaires qui amortirait le cout d'un dongle. Le kit de développement de Particle comprend une batterie et une carte SIM prépayée ainsi que plusieurs accessoires supplémentaires. Il serait peut être plus raisonnable d'opter pour le kit. | ||
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| + | '''Backend''' | ||
| + | * Base de données NoSQL : RethinkDB ou MongoDB | ||
| + | * Google maps API : service de localisation avec points de cheminements pour choisir le meilleur itinéraire https://developers.google.com/maps/documentation/directions/intro?hl=fr#Waypoints | ||
| + | * Jersey : pour l'API REST et le traitement en temps réel | ||
| + | * RabbitMQ pour le système publish/subscribe | ||
'''Application mobile :''' | '''Application mobile :''' | ||
| + | * Java/Kotlin | ||
'''Application Web :''' | '''Application Web :''' | ||
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* Node/AngularJS : pour améliorer la fluidité du site. | * Node/AngularJS : pour améliorer la fluidité du site. | ||
* Bootstrap/Semantic UI : pour faciliter le développement | * Bootstrap/Semantic UI : pour faciliter le développement | ||
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==Liste des tâches à effectuer== | ==Liste des tâches à effectuer== | ||
Version actuelle datée du 11 novembre 2017 à 20:20
Sommaire
Réseau de capteurs de pollution
Présentation générale
Description
Notre projet consiste à réaliser un réseau de capteurs de pollution. Ceux ci permettront au travers d'une application web et d'une application mobile de visualiser le taux de pollution aux particules fines et polluants chimiques en différents endroits en temps réel. Nous pourrons ensuite aider les utilisateurs à trouver les chemins les plus appropriés pour se déplacer en étant le moins exposé possible à la pollution. En effet, l'exposition prolongée à un taux élevé de particules fines réduit l'espérance de vie. Connaitre le taux de pollution est donc un enjeu majeur.
Objectifs
- Élaboration d'un capteur de pollution permettant de détecter différents polluants (particules fines, poussière, résidus de combustion) connecté au réseau LoRaWAN
- Création d'une application web permettant aux utilisateurs de visualiser les taux de pollution détectés par les capteurs en différents endroits de la ville et de pouvoir déterminer le chemin le plus approprié pour leurs déplacements.
- Création d'une application mobile avec les mêmes spécificités que le site web
- Élaboration d'un algorithme de machine learning permettant de déterminer le meilleur chemin selon des anciennes données dans le cas d'une panne des capteurs.
Analyse du projet
Positionnement par rapport à l'existant
- Site web évaluant la pollution sur Lille : https://air.plumelabs.com/fr/live/lille
- Site évaluant la pollution de l'air dans différentes villes de France : http://aqicn.org/map/france/
- Carte couleur en fonction de la pollution : http://www2.prevair.org/
- Application plume air report donnant la qualité de l'air dans la ville demandée ainsi que des astuces pour éviter la pollution : https://plumelabs.com/en/products/air-report
Analyse du premier concurrent
Analyse du second concurrent
Scénario d'usage du produit ou du concept envisagé
Sur la page d'accueil: les informations générales sur la pollution :
- La moyenne journalière de pollution sur toute la ville
- L'évolution de la pollution moyenne sur la semaine, le mois, l'année... (graphique)
Dans les autres onglets :
- Une carte de la ville de Lille présentant le niveau de pollution en fonction des données relevées sur les capteurs.
- Une interface permettant à l'utilisateur de rentrer le trajet qu'il souhaite réaliser et qui lui renvoie le meilleur itinéraire
Réponse à la question difficile
Selon certaines documentations, le capteur perd en précision lorsqu'un souffle est appliqué sur le capteur. Il faudrait donc envisager un moyen pour protéger le capteur du vent afin d'obtenir la meilleure précision. Surtout en cas de placement des capteurs sur des vehicules.
Préparation du projet
Cahier des charges
différents polluants pouvant être évalués :
- Monoxyde de carbone
- Dioxyde de carbone
- Ozone
- Particules en suspension PM2.5 (particules de diamètre inférieurs à 2,5 micromètres),PM10
- Dioxyde de souffre
Choix techniques : matériel et logiciel
Capteur :
- Raspberry Pi zero
- Module 3G
- Module GPS
- Batterie Lithium Ion
- Adaptateur micro USB
- HPMA115S0-XXX
La raspberry pi peut être remplacée par le module Particle Photon ( Lien [[1]] ) qui comprend un module de données cellulaires qui amortirait le cout d'un dongle. Le kit de développement de Particle comprend une batterie et une carte SIM prépayée ainsi que plusieurs accessoires supplémentaires. Il serait peut être plus raisonnable d'opter pour le kit.
Backend
- Base de données NoSQL : RethinkDB ou MongoDB
- Google maps API : service de localisation avec points de cheminements pour choisir le meilleur itinéraire https://developers.google.com/maps/documentation/directions/intro?hl=fr#Waypoints
- Jersey : pour l'API REST et le traitement en temps réel
- RabbitMQ pour le système publish/subscribe
Application mobile :
- Java/Kotlin
Application Web :
- Node/AngularJS : pour améliorer la fluidité du site.
- Bootstrap/Semantic UI : pour faciliter le développement
Liste des tâches à effectuer
Calendrier prévisionnel
Réalisation du Projet
Feuille d'heures
| Tâche | Prélude | Heures S1 | Heures S2 | Heures S3 | Heures S4 | Heures S5 | Heures S6 | Heures S7 | Heures S8 | Heures S9 | Heures S10 | Total |
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