Construindo um sensor de ocupação com um ESP32 de US$ 5 e um banco de dados serverless
(matthew.science)Desenvolvimento de uma solução de software para coletar dados de detecção de pessoas em um campus universitário
- No primeiro ano da universidade, houve a experiência de usar sensores de detecção de pessoas da Bluefox para melhorar a operação do refeitório
- A universidade mudou a empresa operadora do refeitório para a Aramark, e os dados de detecção de pessoas deixaram de ser fornecidos
Ideia de rastrear métricas de detecção de pessoas usando beacons Bluetooth
- Consideração sobre a precisão de usar a quantidade de beacons BLE como número de pessoas
- Consideração sobre a precisão de usar o tempo de disponibilidade dos beacons BLE como tempo de permanência
- Consideração sobre o impacto da randomização de endereços MAC por fabricantes diversos na coleta de dados
- Reflexão sobre como enviar os resultados para um servidor central e como coletar e analisar os dados
Desenvolvimento de um dispositivo compacto para implantação de longo prazo
- Tentativa inicial usando um Raspberry Pi Zero W e os problemas encontrados
- Complexidade do processamento de Bluetooth no Linux e problemas de conexão Wi-Fi
Uma alternativa barata e eficiente com ESP32
- Escolha do ESP32 por contar com Wi-Fi e Bluetooth, baixo consumo de energia, preço baixo e tamanho compacto
- Reescrita do código de coleta de dados em C++ e coleta de dados por meio de funções do Cloudflare e banco de dados D1
Implantação dos dispositivos de coleta de dados e superação de obstáculos
- Implementação de um hash set para resolver problemas de memória e travamentos dos dispositivos ESP32
- Escolha dos dispositivos XIAO ESP32C3/S3 para operação estável de longo prazo
Coleta final de dados e previsão de séries temporais
- Coleta de dados ao longo de um dia confirmou tendências de deslocamento de pessoas conforme as mudanças nos horários de aula
- Uso do NeuralProphet para previsão de séries temporais
Considerações adicionais e trabalhos futuros
- Exploração de formas de melhorar a precisão do uso da quantidade de beacons BLE como população
- Consideração sobre futura expansão para casos de uso por comitês universitários ou pesquisa acadêmica
Opinião do GN⁺
O ponto mais importante deste texto é o compartilhamento da experiência de desenvolver uma solução de software para coletar e analisar dados de detecção de pessoas em um campus universitário usando dispositivos ESP32 baratos e um banco de dados serverless. O texto pode ser interessante para pessoas com interesse em engenharia de software, especialmente oferecendo informações úteis para engenheiros de software iniciantes interessados em sistemas embarcados e análise de dados.
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