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종종 데이터 모니터링 시스템은 넓은 영역에 걸쳐 거칠고 가혹하며 예측할 수 없는 지형에서 필요합니다. 필요한 솔루션은 신뢰할 수 있어야 합니다. 그러나 시스템 운영자가 원격 사이트를 방문하여 데이터를 검색하거나 일상적인 유지 관리를 수행할 수 있는 경우는 거의 없습니다.
LRWSN(Long-Range Wireless Sensor Network)은 원격 오프 그리드 위치에서 이질적인 필드 데이터를 캡처, 수집 및 중계하는 무선 메시 센서 네트워크 아키텍처입니다. LRWSN은 견고하고 설치 및 작동이 용이하고 확장이 가능하고 비용 효율적이며 무선이며 전력을 거의 사용하지 않으므로 다양한 센서를 현장 어디에나 배치할 수 있습니다. LRWSN은 기후 및 지반 변수, 취약한 생태계, 중요한 경계 경계, 원격 유역 및 우수 모니터링 사이트와 같은 데이터를 지속적으로 모니터링하는 데 최적화할 수 있습니다.
이 시스템은 필요한 최소한의 현장 지원으로 수 마일의 거친 지형에 분산된 다양한 센서 노드를 지원하는 민첩한 자가 구성, 자가 치유 메시 네트워크 설계로 가능합니다. LRWSN은 덜 안정적인 다른 지점간 무선 데이터 네트워크에 대한 보다 강력한 대안입니다. LRWSN은 애자일 메시 네트워크를 통해 노드 간 효율적으로 필드 데이터를 전송할 수 있으며, 비교 가능한 센서 네트워크 설계보다 더 많은 평방 마일에 걸쳐 데이터를 전송할 수 있습니다. 이 기술은 오랜 기간 동안 수많은 현장 조건에서 검증되었습니다.
이 설계는 노드 간에 무선 주파수를 통해 데이터를 전달하고 중계하는 자가 형성, 자가 치유 무선 메시 네트워크를 생성하는 현장 배포 가능한 온도 저항 하드웨어 센서 노드로 구성됩니다. 각 노드에는 과학적 처리, 인증 및 선택적 위성 또는 셀룰러 전송 기능이 포함되어 있어 언제 어디서나 실행 가능한 정보를 전송할 수 있습니다. 노드는 RF 라디오를 통해 무선으로 통신하며, 각 센서 노드에는 운영자가 주요 데이터 세트를 검색할 수 있는 온보드 셀룰러 또는 위성 모뎀에 통합할 수 있는 옵션이 있습니다.
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자동차 센서 융합 소프트웨어 회사인 BASELABS는 고해상도 원시 센서 데이터에서 일관된 환경 모델을 생성하는 알고리즘인 Dynamic Grid를 도입했습니다. 이 알고리즘은 특히 까다로운 도시 환경에서 자율 주행 기능을 위한 데이터 융합 시스템의 개발을 가속화합니다. 이를 통해 자동차 개발자는 시간이 많이 소요되는 알고리즘 교육을 건너뛸 수 있으므로 기존 추적 및 그리드 방식보다 더 나은 성능으로 주차 기능 또는 교통 체증 조종사와 같은 운전자 지원 시스템을 개발할 수 있습니다. 도시 지역의 자동 운전 기능은 사용되는 환경 모
구성품 및 소모품 Arduino UNO × 1 Infineon 3D 자기 센서 2Go × 1 전자석 전자석을 구입하거나 저처럼 마그넷 와이어와 철 볼트로 전자석을 만들 수 있습니다. × 1 릴레이 모듈(일반) × 1 점퍼 와이어(일반) × 1 앱 및 온라인 서비스 Arduino IDE Infineon 3D 자기 센서 GUI 이 프로젝트 정보 데이터를 무선으로 전송하려는 경우 선택