Программа «Чистая вода» была официально запущена в 2006 году, однако этот проект несколько раз пересматривался без согласия или заключения. Эта программа основана на трех основных принципах: изменении законодательства для усиления защиты водных ресурсов, поощрении потребления качественной питьевой воды в стране и непрерывных научных исследованиях по очистке воды.
Airalab Rus, SMART Distributions (дистрибьютор Libelium в России) и Тольяттинский государственный университет разработали проект «Дрон на Волге» для измерения загрязнения воды в Куйбышевском водохранилище, крупнейшем водохранилище в Евразии, расположенном на Волге (в Самарская область).
Исследовательский центр Airalab, некоммерческая организация, специализирующийся на проектах для умного города и Индустрии 4.0 в России, реализует программную платформу с открытым исходным кодом Robonomics для проектов мониторинга загрязнения городской среды со статическими и мобильными датчиками на беспилотных летательных аппаратах (БПЛА). Поскольку проект «Дрон на Волге» требовал быстрой разработки прототипа платформы для измерения параметров загрязнения воды с обработкой данных, Airalab совместно командой Тольяттинского Государственного Университета Togliatti Solar Team создала речной дрон на солнечных батареях, способный перемещаться по акватории реки, измеряя параметры качества воды с помощью технологий Libelium.
Речной дрон на Волге
Поскольку блокчейн-технологии являются огромной частью работы Аиралаб Рус, компания сфокусирована на использовании децентрализованных технологий для проектов умный город и Индустрии 4.0, чтобы иметь возможность предлагать гражданам улучшенное качество жизни.Вездесущий блокчейн, представленный в этом проекте, был использован с целью получения интеллектуальной информации о качестве воды для предоставления заинтересованным сторонам. Блокчейн-цепь обычно управляется одноранговой сетью, коллективно придерживающейся протокола для внутри-сетевой связи и проверки новых блоков. После записи эти данные не могут быть изменены без изменения всех последующих блоков, поэтому исторические данные неизменяемы, и для любого добавления требуется согласие большинства сетей.
Диаграмма проекта «Дрон на Волге»
Децентрализованные технологии, такие как blockchain, могут помочь в идентификации устройств и источников данных, достоверности данных, их прозрачности и открытости, рыночной экосистеме, контрактах и активах с поддержкой данных. «Мы работаем в проектах блокчейн-технологии и интернета вещей (IoT), от идентификации и подписи данных до рыночных протоколов, поэтому мы создали платформу Robonomics с открытым исходным кодом и предлагаем инженерную поддержку разработчикам с этапа концепции проекта до полного готового решения», подчеркивает Алишер Хасанов, главный инженер Airalab Rus.С помощью этого проекта речной дрон обеспечивает свои услуги через веб-приложение, позволяющее любому пользователю подключиться к сервису по запросу. Обычный маршрут дрона генерирует такие параметры, как положение дрона, скорость его движения, измерение параметров качества воды и другие дополнительные требования.
Для связи с роботом применяется сеть Робономики. В ней робот может предложить свою услугу, горожане или сотрудник администрации могут заказать её по некоторой цене с оплатой криптовалютой через веб-сайт. Сеть Робономики построена поверх блокчейн-платформы Ethereum и протокола IPFS, которые обеспечивают запись хеша измерений датчиков в публичном блокчейне и таким образом защищают исторические данные от возможной фальсификации.
Разработчик веб-приложения может реализовать функцию согласования между клиентом и исполнителем для достижения соглашения с точки зрения условий работы и цены. Сеть Робономика позволяет людям и машинам вести общение, чтобы достичь «умных соглашений» в сети Ethereum без централизованного обмена.
Для реализации измерительной системы речного дрона Airalab решила использовать Libelium Waspmote Plug & Sense! Smart Water и Smart Water Ions по двум жизненно важным причинам:
- Гибкость и быстрое время разработки с помощью платформы Waspmote для создания прототипа.
- Полнота платформы Libelium IoT Smart Water, которая позволяет измерять широкий спектр параметров загрязнения воды по разумной цене.
Параметры, контролируемые устройствами в Куйбышевском водохранилище — температура воды, рН, содержание растворенного кислорода, электро-проводимость воды, ионы NH4 + и NO3-.
Контроллер Waspmote выполняет измерения во время его передвижения по руслу реки, отправляя эту информацию на бортовой компьютер через USB. Компьютер отвечает за отправку информации в систему по протоколу Robonomics (поверх IPFS и Ethereum) через 4G, чтобы сделать данные общедоступными, неизменяемыми и связанными с определенным соглашением в форме интеллектуального контракта.
Датчики Smart Water и Smart Water Ions, используемые в проекте «Дрон на Волге»
Airalab Rus подтверждает на основании полученного опыта работы с оборудованием Libelium, хорошую гибкость и совместимость с радио-интерфейсами, а также хорошее соотношение цены и качества были важными факторами, которые побудили их использовать технологии Libelium в этом случае.
«Нам требовалась гибкость работы с оборудованием и платформой для прототипирования программного обеспечения. В сочетании надежных аппаратных средств и датчиков по доступной цене с такой удобной гибкой аппаратной платформой, Libelium был нашим выбором для проекта «Дрон на Волге», а также для других, которые мы разрабатываем для мониторинга городской среды. С оборудованием Libelium у нас есть аппаратные модули, которые просто работают так, как необходимо нам; мы можем сделать новую прошивку для использования всего за несколько часов и расширить ее с помощью совместимых с Arduino библиотек», — сказал в заключении главный инженер Airalab Rus Алишер Хасанов.
Этот проект сочетает в себе современную робототехнику, блокчейн и Интернет вещей, демонстрируя, как окружающая среда может контролироваться и наблюдаться без необходимости взаимодействия с человеком. Он может служить основой для непрерывного мониторинга загрязняющих веществ в водных средах. Матрица данных, поступающих от многих из этих беспилотных летательных аппаратов, может подпитывать системы ИИ, которые легко и быстро обнаружат источник загрязнения.


_small.jpg)

