Einführung in IoT
Modulübergreifender Kurs Vertiefung II
Inhalt
Internet of Things ermöglicht durch die Vernetzung physischer und virtueller Objekte Infrastrukturen aufzubauen die Echtzeit Datenerfassung und Verarbeitung ermöglichen, was für die Geomatik und GIS zunehmend an Bedeutung gewinnt. Vor allem in den Bereichen Smart Cities oder Geomonitoring wird IoT eingesetzt um automatisiert Sensordaten zu erfassen, diese zu analysieren und für Entscheidungsprozesse zu nutzen. Dieser zunehmende Fokus spiegelt auch den Bedarf an Geomatiker:innen, die sich in diese Themen vertiefen und geeignete Lösungen entwickeln können.
In dieser Einführung gibt einen Überblick über die Grundlagen von IoT mit einem Fokus auf die Geomatik und Geoinformation und führt anwendungsbezogen mit praktischen Beispielen mit Raspberry Pi und unterschiedlichen Sensoren in das Thema ein. Der Anhang bietet eine Einführung in Raspberry Pi mit den wichtigsten Befehlen und Anleitungen für die Installation und Konfiguration. Zusätzlich bietet er eine praktische Anleitung für den Aufbau des vorkonfigurierten Image mit den erforderlichen Installationen wie Python, Python Bibliotheken, MQTT, Node-RED, InfluxDB und Grafana, deren Konfiguration und einfache Funktionstests.
Aufbau
Das Skript führt in Sensorik ein und zeigt typische Anwendungen zum Thema IoT, des Weiteren zeigt es auf wie Sensordaten genutzt, gespeichert, übertragen und visualisiert werden können mittels detaillierten Beispielen und Übungen.
Die begleitenden Übungen nutzen den Einplatinenrechner Raspberry Pi mit unterschiedlichen Sensoren für die Datenerfassung, -analyse und Visualisierung. Die Programmiersprache für diesen Kurs ist Python und das genutzte Betriebssystem ist Raspberry Pi OS, eine für den Raspberry Pi angepasste Distribution von Debian (Linux).
Lernziele:
- Die Studierenden erfahren, wie IoT (Internet of Things) und Sensordaten in räumlicher Analyse eingesetzt werden können.
- Die Studierenden lernen, wie sie mit einem Einplatinenrechner Sensordaten erfassen, auswerten, kommunizieren und visualisieren können.
Kursvorbereitung
Für den Kurs werden Raspberry Pi 4 mit dem Breakout Garden HAT und passenden Sensoren zur Verfügung gestellt. In den Computerräumen besteht Zugang zu externen Bildschirmen, Tastatur und Mäusen, mit denen die Übungen mit dem Raspberry Pi durchgeführt werden können.
Für den Fernzugriff auf den Raspberry Pi und entwickeln ist ein SSH-Client (SSH Windows, Putty, Tabby), sowie eine entsprechende Entwicklungsumgebung mit Python (Anaconda, Miniconda) und Visual Studio Code empfohlen.
Raspberry Pi Image Kontoinformationen
Für die Übungen wird ein Raspberry Pi Image mit vorinstallierten Paketen und Einstellungen verwendet. Die SD-Karte mit dem Image wird von der Kursleitung zur Verfügung gestellt. Das Image kann über Moodle bezogen werden.
| Konto | User | Passwort | Kommentar |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi | iot | igeo@fhnw |
|
| influxdb | iot | igeo@fhnw |
organisation: fhnw |
| grafana | admin | igeo@fhnw |
Übungsunterlagen
Die Übungsunterlagen werden auf dieser Kurswebseite Einführung in IoT zur Verfügung gestellt und werden laufend aktualisiert.
Repository
Die Inhalte von “Einführung in IoT” sind auf der Kurswebseite frei zugänglich und sind unter CC BY-NC 4.0” lizenziert. Ideen, Änderungen und Vorschläge sind willkommen und können über das GitHub Repository eingebracht werden. Die Kurswebseite wird mit Quarto erstellt.