Título
IoT enabled aquatic drone for environment monitoring
Autor
Matos, João Ricardo Baptista de
Resumo
pt
O intuito desta dissertação é apresentar uma plataforma de monitorização ambiental através da
instalação de sensores de qualidade do ar e da água de forma a fornecer dados ao utilizador
daquela área vigiada. O hardware é apresentado num módulo onde estão presentes todos os
componentes por forma a poder ser usado num drone aquático.
É apresentado um sistema de monitorização baseado no sistema de processamento Raspberry
Pi e um módulo multicanal de sensores de medição de qualidade do ar e qualidade da água.
Sensores esses de medição da temperatura, humidade relativa e concentrações de gases tal como
a medição de sinais de áudio debaixo de água com o uso de um hidrofone. Os dados estão
alojados na memória do sistema computacional do drone (Raspberry Pi) e estão sincronizados
com uma base de dados remota alojada num servidor cloud. Um sistema de streaming de áudio
foi também implementado do lado do servidor. Adicionalmente, foi desenvolvida uma
aplicação móvel que permite visualizar os dados provenientes dos sensores, reproduzir a stream
de áudio e também analise de estatísticas (com apresentação gráfica dos dados).
en
This thesis presents a platform that tackles environment monitoring by using air and water
quality sensors to provide data for the user to know what is happening in that surveilled area.
The hardware is incorporated in a sensing module in order to be used with an Unmanned
Surface Vehicle (USV).
It presents a monitoring system based on Raspberry Pi platform and a multichannel sensing
module associated with water quality and air quality measurement parameters. Thus, the
temperature, relative humidity and gas concentration are measured as well as the underwater
acoustic signals using a hydrophone. The data is stored on the memory of the drone’s
computational platform (Raspberry Pi), and synchronized with a remote server database. Audio
streaming capabilities were implemented in the server side. Additionally, a mobile application
was developed to be used by people working in the field for data visualization, audio streaming
playback and statistical analysis (by showing plotted data).