Idea de proyecto | calle inteligente

Título del proyecto: SmartStreet: una automatización de alumbrado público inteligente adaptable y de autoaprendizaje

Introducción:Adaptive Smart Street Lightning es un módulo para automatizar la infraestructura de alumbrado público existente mediante la implementación de conjuntos de chips WiFi ESP8266 rentables. El módulo optimiza la intensidad neta del grupo (por lo tanto, los costos de energía) utilizando el autoaprendizaje sobre atributos como la intensidad de la luz del área (usando LDR), las condiciones climáticas (como nubosidad, temperatura, visibilidad), la geolocalización (usando la API de Google Maps), la hora del día y Control total. Un grupo de Farolas (pertenecientes a una colonia o área) es una (sub)red y por lo tanto lleva una dirección IP que puede ser controlada por los administradores usando internet local/Wi-Fi (la interfaz de Android que permite esto es el Control Maestro ). Además, la red de calles no está codificada en la aplicación, sino que se administra a través del servidor en la nube (Firebase), lo que permite la administración en tiempo real. Por lo tanto, el módulo ayudará a conectar una red de alumbrado público a una intensidad colectiva optimizada para reducir aún más los consumos de energía netos, así como a recopilar parámetros ambientales que podrían usarse para generar conjuntos de datos para análisis estadísticos y predicciones utilizando el sistema de inferencia difusa y/o el aprendizaje automático. Algoritmos. El enfoque se puede extender a toda una ciudad o departamento estatal y, además, puede ayudar a corregir errores locales, como un alumbrado público que no funciona o aquellos representados por los datos recopilados. Si bien los administradores tendrían herramientas avanzadas para controlar y administrar la red a través de interfaces móviles o web autorizadas, los ciudadanos podrían ver su grupo de luces de la calle local y global y tener más acceso a los datos abiertos correspondientes.

Diagramas: 

Herramientas utilizadas:

• Hardware: Espressif ESP8266, Memsic TelosB Mote, ULN2003 IC
• Idiomas: R/Python, Java/Android, Lua/Arduino, TinyOS NesC
• Herramientas: Base de datos en la nube de Google Firebase, API de Google Maps, API de OpenWeather
• Tecnologías: aprendizaje automático, computación en la nube, minería de datos, redes de detección inalámbrica, WiFi, Internet de las cosas, automatización

Solicitud:

Estamos desarrollando un módulo de alumbrado público inteligente basado en ESP8266 rentable que se puede implementar sobre la infraestructura de alumbrado público existente. India tiene más de 3 millones de farolas mientras que hay alrededor de 280 millones de farolas en todo el mundo. Este módulo, además de ahorrar más de 80 TWh de electricidad al año, también automatizará el proceso de iluminación, generará informes de localidad, habilitará la generación de patrones, implementará optimización de intensidad, control maestro y acceso remoto.

El módulo consta de chips ESP8266 rentables y programados por Lua habilitados para WiFi: un solo chip cuesta solo 500 INR y puede controlar una red o grupo de 1000 farolas. El acceso remoto se otorga de acuerdo con el nivel de usuario mediante una aplicación de Android que se puede ejecutar en cualquier lugar de la red. Las ubicaciones de las luces de la calle se obtienen de la base de datos en la nube de Realtime Firebase y se comparten mediante la API de Maps. Weather API, sensores TelosB y LDR se utilizan para generar informes que se recuperan en algoritmos ML.

Repositorio GitHub: https://github.com/paras-lehana/digifest-bikaner
Video del proyecto: https://drive.google.com/open?id=1-Tx-8BmVL0baxRuUhpweKQSohKL8aNnq

Miembros del equipo:

1) Paras Lehana – Facebook | LinkedIn
2) Ayushmaan
3) Abhinav Bansal – Facebook | LinkedIn
4) Yash Garg – Facebook | LinkedIn

Nota: esta idea de proyecto se contribuye para ProGeek Cup 2.0: una competencia de proyectos de GeeksforGeeks.