Xây dựng hệ thống tự động hóa đỉnh cao với BeagleBone Green

Nguyên tắc cơ bản của tôi là 'Nhà thông minh thì xấu, Tòa nhà thông minh thì tốt'* vì vậy, điều này rất thú vị. Cụ thể, đó là về Dự án Sandstar, được mô tả là thực thể đầu tiên thuộc loại này – một hệ thống tự động hóa tòa nhà hoàn toàn mã nguồn mở, không phụ thuộc vào phần cứng.

Công trình này – ban đầu là hệ thống phát hiện và chẩn đoán lỗi cho hai tòa nhà trong khuôn viên trường – bắt đầu tại Đại học California, Davis. Tuy nhiên, tham vọng đã tăng lên khi nó trở thành một dự án có trụ sở tại Sedona (một khuôn khổ tự động hóa tòa nhà nguồn mở).

Lưu ý rằng trong năm đầu tiên triển khai, hệ thống hoàn thiện – tốn 5.000 đô la để phát triển – đã giúp UC Davis xác định được lượng rò rỉ trị giá khoảng 40.000 đô la thông qua một đồng hồ đo lưu lượng được kết nối. Hơn nữa, có vẻ như trường đại học có thể tiết kiệm thêm tới 1 triệu đô la mỗi năm bằng cách triển khai công nghệ này trên toàn bộ khuôn viên trường.

Tích hợp

Ý tưởng là các thiết bị và hệ thống mới có thể được tích hợp bằng Sedona thông qua lớp trừu tượng trình điều khiển của công cụ – một quy trình cắm và chạy.

Dữ liệu được tạo ra được sắp xếp bởi nền tảng phân tích Skyspark, với hình ảnh trực quan thông qua bảng điều khiển Visualytik của Anka Labs. Người dùng có thể phân tích sâu hơn đến các thiết bị hoặc loại dữ liệu cụ thể, chẳng hạn như nhiệt độ vùng lịch sử cho một cụm cụ thể hoặc trạng thái hoạt động theo thời gian thực của một bộ điều khiển riêng lẻ…

Dự án Sandstar cũng có thể truyền lệnh trực tiếp đến bất kỳ thiết bị hoặc hệ thống con nào được kết nối. Tất cả đều được xây dựng xung quanh các thiết bị BeagleBone Green công suất thấp (bên phải).

Thành phần

Dự án có một số thành phần:

Sao cát. Một công cụ điều khiển hoàn toàn mã nguồn mở, không phụ thuộc vào phần cứng với lớp trừu tượng trình điều khiển tích hợp để cho phép kết nối liền mạch với các thiết bị phần cứng khác nhau.

Dự án Haystack. Một mô hình dữ liệu ngữ nghĩa nguồn mở được thiết kế để hợp lý hóa và chuẩn hóa dữ liệu được tạo ra từ các thiết bị IoT.

Sedona. Một khuôn khổ tự động hóa tòa nhà nguồn mở dựa trên Niagara và dành cho các thiết bị có nguồn lực hạn chế. Sedona sử dụng ngôn ngữ lập trình khai báo dễ hiểu được thiết kế riêng để mô tả logic điều khiển.

SkySpark/Phân tích. Một nền tảng phân tích sắp xếp và phân tích dữ liệu được tạo ra bởi các thiết bị và hệ thống thiết bị thông minh.

Tia hồ quang. Nền tảng giao tiếp WebSocket an toàn cho phép giao tiếp theo nhóm và truyền dữ liệu an toàn.

Trực quan. Một công cụ trực quan hóa dữ liệu do Anka Labs phát triển có khả năng tạo và hiển thị bảng thông tin thông qua lập trình dựa trên luồng.

Di động. Một công cụ bổ sung cho Visualytik cho phép trực quan hóa dữ liệu Haystack thông qua ứng dụng điện thoại thông minh.

BeagleBone Green (BBG). BBG là một nền tảng phần cứng mã nguồn mở, chi phí thấp và có thể mở rộng, là phiên bản khác biệt của BeagleBone Black (BBB) ​​được phát triển hợp tác với SeeedStudio. Nó loại bỏ một số tính năng không cần thiết của BBB để cung cấp cùng hiệu suất với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn.

Và đối với dự án mã nguồn mở này, đó cũng là một điểm tích cực nữa đối với tôi.

Tự động hóa tòa nhà

“Chúng tôi chọn BeagleBone thay vì phần cứng tương tự như Raspberry Pi vì bộ điều khiển Ethernet nguồn mở và I/O bổ sung của nó”, trích lời Alper Üzmezler, người đứng sau dự án. “Phần cứng có thể làm được nhiều hơn – và với chi phí thấp hơn”.

Nhìn về phía trước, ông thấy có rất nhiều điều cần phải xây dựng một cách thông minh:

“Với máy học, hệ thống của chúng tôi có thể dự đoán động các thay đổi về mức sử dụng và môi trường và điều chỉnh các thiết bị biên cho phù hợp”, Üzmezler nói thêm. “Trong khi đó, kết nối LoRaWAN sẽ cho phép chúng tôi tối ưu hóa hiệu suất và mức sử dụng điện năng hơn nữa. Chúng tôi cũng đang có kế hoạch triển khai các dự án trên BeagleV Fire”.

Bạn có thể đọc toàn bộ nghiên cứu điển hình trong 'BeagleBone mang lại giá trị gấp bốn lần với chi phí bằng một nửa trong tự động hóa tòa nhà' trên beagleboard.org trang web.

*Nếu bạn quan tâm đến suy nghĩ của tôi về vấn đề này, hãy xem: Thiết kế IoT 2016: Tòa nhà thông minh tốt: Nhà thông minh xấu

Xem thêm: DevBoard Watch: BeagleY-AI mang bộ xử lý AI đến bữa tiệc