Университет IoT: команда «Детектив-камера»

  1. Название проекта.
  2. «Детектив-камера»
  3. Состав участников команды.
    • Лапутько Александр Александрович, МГТУ имени Н.Э. Баумана, студент
    • Лапутько Григорий Александрович, МГТУ имени Н.Э. Баумана, студент
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Проект будет применятся в органах внутренних дел, а именно в полиции. С помощью этого устройства, детектива будет проще находить связи между местами преступлений и раскрывать дела.
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Камера фотографирует место преступление, программа анализирует и ищет улики, находит связи. Программа выдает результат, предположение, что произошло на месте преступления. Например, камера увидит объект А и найдёт объект В. Программа выявит связь между ними +. Тогда мы в результате мы получим А+B, т.е. С. И в итоге мы раскроем дело.
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Детективам, частным детективным агентствам.

Университет IoT: команда «KeyKeeper»

  1. Название проекта.
  2. «KeyKeeper»
  3. Состав участников команды.
  4. Московский политехнический университет:
    • Кусков Станислав Анатольевич, магистрант
    • Филиппович Андрей Юрьевич, декан факультета информатики и систем управления, научный руководитель
  5. Краткая аннотация проекта.
  6. Использование смартфона в качестве универсального пропуска, ключа и карточки доступа везде, где будет стоять система KeyKeeper.

    Любой пользователь смартфона оснащенного Nfc датчиком сможет использовать устройство у себя дома, а так же подключить к нему умные розетки, лампочки и другие IoT устройства и управлять ими используя свой смартфон.

  7. Краткое описание структуры проекта.
  8. Система включает в себя 3 компонента:
    • электронный замок;
    • мобильное приложение;
    • облачный сервис.

    Мобильное приложение работает в фоновом режиме и при контакте с электронным замком отправляет данные пользователя на сервер (облачный сервис). Так же электронный замок отправляет данные пользователя на сервер (облачный сервис). Таким образом осуществляется двойная проверка входа и хранение информации об открытии электронного замка.

    Минимальный вариант устройства включает в себя только электронный замок, открываемый при прямом доступе с помощью смартфона. Максимальный вариант включает в себя микрокомпьютер для осуществления удаленного доступа к замку, контроля умных устройств и мониторинга состояния датчиков (микроклимат, пожарная безопасность, камеры, освещение и др.)

    Аппаратная составляющая:
    — микроконтроллер atmega(прототип на ардуино), raspberry pi2, nfc датчик, аккумулятор, дополнительные датчики.

    Программное обеспечение:
    — python, js, lua, облачное хранилище ms bizspark, БД tarantool

  9. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  10. B2B:
    Университеты, строительные организации, Организации, для которых важен контроль доступа.

    B2C:
    Любой пользователь смартфона оснащенного Nfc датчиком.

Университет IoT: команда «Роботизированный протез ноги»

  1. Название проекта.
  2. Роботизированный протез ноги с функцией удаленного мониторинга
  3. Состав участников команды.
    • Романенков Николай, НИУ ВШЭ, студент образовательной программы “Информатика и вычислительная техника”
    • Интс Глеб, НИУ ВШЭ, студент образовательной программы “Информатика и вычислительная техника”
    • Селиванцев Виктор, НИУ ВШЭ, студент образовательной программы “Информатика и вычислительная техника”
    • Кочемасова Софья, НИУ ВШЭ, студент образовательной программы “Информатика и вычислительная техника”
    • Ролич Алексей Юрьевич, ассистент департамента компьютерной инженерии МИЭМ НИУ ВШЭ
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Разрабатываемая система представляет собой программно-аппаратный комплекс в виде роботизированного протеза ноги с возможностью удаленного мониторинга. Целью данной работы является разработка метода управления коленным шарниром в протезе ноги, обеспечивающего максимально возможное восстановление естественного стереотипа ходьбы, моделирование и прототипирования электромеханического протеза ноги выше колена при помощи 3D печати, разработка системы мониторинга состояния протеза ноги и пользователя.
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Аппаратная часть.
    Помимо создания 3D модели электромеханического протеза ноги, необходимо разработать действующий протез, включающий в себя пластиковый корпус, микроконтроллер с возможностью передачи данных по беспроводному каналу связи (Wi-Fi, Bluetooth, LoRa), датчики, аккумулятор, который крепится к корпусу и непосредственно сам механизм коленного и голеностопного суставов. Протез должен позволять человеку выполнять следующие возможности:
    • Стоять;
    • Ходить, при этом нога должна автоматически подстраиваться:
    • Садиться;
    • Нагибаться (пример завязывать шнурки).
    Проведя обзор и анализ существующих решений, было решено использовать гироскоп для измерения угла. Проанализировав и наблюдая долгое время за ходьбой, было получено, что голень ноги и туловище человека все время находятся параллельно друг другу. Для сгибания колена используется сервопривод, который сгибает ногу на тот же градус, на который отклонен гироскоп. Голеностоп работает механически. В нем используются пружины, для изменения градуса относительно голени.

    Программная часть.
    Подсистема мониторинга позволит контролировать состояния протеза ноги, контролировать оказывающееся на составные части протеза давление, для того чтобы максимально допустимая нагрузка не превышалась. Подсистема мониторинга также позволит контролировать активность пользователя (количество шагов, уверенность и устойчивость шага). Планируется внедрить GPS-модуль, для возможности позиционирования пользователя с протезом для отслеживания его местоположения.

    Разработанное приложение позволит собирать и визуализировать данные от протеза, следить за местоположением обладателя протеза врачам или семье обладателя протеза.

  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Согласно статистическим данным,

Университет IoT: команда «Система распознавания для людей с нарушениями зрения»

  1. Название проекта.
  2. Универсальная система распознавания для людей с нарушениями зрения
  3. Состав участников команды.
    • Ильин Валерий, МГТУ им. Н.Э. Баумана, студент
    • Могильников Илья, МГТУ им. Н.Э. Баумана, студент
    • Попова Марина, МГТУ им. Н.Э. Баумана, студент
    • Терехов Валерий Игоревич, МГТУ им. Н.Э. Баумана, доцент каф. ИУ5, к.т.н.
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Предлагаемое решение направлено на наиболее полное информирование людей с нарушенным зрением об окружающей его обстановке. Рассмотрев рынок подобных устройств удалось выделить следующие недостатки существующих решений:
    1. Высокое энергопотребление – в связи с использованием камеры и постоянных нагрузок на центральный процессор предлагаемые устройства не могут долго работать в режиме автономной работы.
    2. Малая доступность – предлагаемые решения выходят в небольших тиражах, и как правило, за рубежом, а потому недоступны для российского рынка.
    Предлагаемое решение представляет собой автономное устройство, способное распознавать местность и вести по ней незрячего человека. Обнаружив специально настроенную точку доступа Wi-Fi, устройство автоматически подключается к ней и передает данные со стереокамеры на сервер, где будет происходить основная обработка данных. В случае отсутствия данных точек доступа устройство принимает все распознавание на себя.
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Основу системы составляет стереокамера, на которую приходит изображение. Данная информация поступает на вычислительный модуль системы. В качестве модуля будет использоваться встраиваемая платформа для разработок для мобильных систем Jetson TX1.

    Обработанная информация передается на специализированный модуль, разрабатываемый специально под данную целевую аудиторию.Для увеличения времени автономной работы предполагается задействовать концепт интернета-вещей. Для этого информация, поступаемся на стереокамеру, будет передавать данные не на бортовой вычислительный модуль, а на специализированный обрабатывающий сервер при помощи модуля связи. На обрабатывающем сервере данные будут обрабатываться так же, как и на вычислительном модуле, но при этом будет дополняться база данных распознанных образов.
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Целевой аудиторией данной разработки являются люди с ограниченными возможностями здоровья по зрению.

Университет IoT: команда «Трекинг для почтовых отправление и грузов»

  1. Название проекта.
  2. Трекинговая система для почтовых отправление и грузов
  3. Состав участников команды.
    • Иванов Валентин Сергеевич, МГТУ им. Н.Э. Баумана, студент
    • Шутеев Владислав Андреевич, МГТУ им. Н.Э. Баумана, студент
    • Бондарь Роман Олегович, выпускник МГТУ им. Н.Э. Баумана, индивидуальны предприниматель
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Проект призван улучшить логистические показатели почтовых отправлений и искоренить проблему остающейся без ответственности порчи и пропажи посылок.
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Наша система предполагает установку микрокомпьютеров с лорой на всех транспортных и почтовых узлах. В каждую посылку, которой необходим тщательный контроль доставки помещают микроконтроллер с лорой, питающийся от батарейки. Беспроводной модуль имеет низкое энергопотребление, что позволит использовать его таким образом. Микроконтроллер в послыке раз в определенное количество времени будет вещать вокруг себя, сообщая информацию, которая в нем заключена, которая включает в себя, на пример, трекинговый номер и информацию была ли вскрыта посылка или нет.

    Станции в постоянном режиме опрашивают пространство вокруг себя. При появлении посылки происходит ее регистрация на данной станции, а при исчезновении отправляется сообщение о том, что посылка больше не находится на станции. Все станции отправляют сообщения на центральный сервер, где данные аккумулируются. На основе этих данных можно создавать системы логистического анализа, а прежде всего в любой момент времени знать, где находилась посылка.

    Функциональная схема прототипа:Каждая посылка упаковывается в специальную упаковку, включающую в себя устройство на базе простого микроконтроллера, к которому подключен радиомодуль LORA. В упаковку так же встроен контур, разрыв которого может быть зарегистрирован устройством. Устройство работает на батарейке и с определенной частотой вещает по радиоканалу свои данные: Трекинговый номер, информацию о посылке и информацию о целостности контура.

    В тоже время существует сеть микрокомпьютеров(в нашем случае Raspberry), снабженных радиомодулем LORA и подключенных к сети интернет. Устройства ведут опрос на радиоканале в режиме постоянного времени.

    При попадании посылки в радиус действия устройства, установленного на станции, посылка регистрируется, а при исчезновении отправляется сообщение о том, что посылка больше не находится в данный момент в зоне действия устройства. При этом все данные отправляются на облако и обрабатываются. Данные находятся в открытом доступе.

    Микроконтроллер будет имитировать сразу несколько посылок с помощью переключателей. В режиме реального времени мы сможем проверить, как происходить регистрация посылок на почтовом узле.
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Данная система может быть внедрена в любую почтовую кампанию.

Университет IoT: команда от СПбПУ

  1. Название проекта.
  2. Интеллектуальная система обнаружения изменений
  3. Состав участников команды.
  4. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ):
    • Нестеров Сергей Александрович, преподаватель
    • Гончаров Андрей Николаевич, студент
    • Таушева Ульяна Александровна, студент
    • Ерофеевский Игорь Алексеевич, студент
    • Шестаков Константин Сергеевич, студент
    • Смирнова Алена Витальевна, студент
    • Старкова Наталия Александровна, студент
    • Богучаров Владислав Алексеевич, студент
  5. Краткая аннотация проекта.
  6. Система предназначена для наблюдения (в первую очередь – визуального) за объектом, территорией или явлением, распознавания происходящих изменений, сохранения описания событий и с последующим их анализом. При этом, полученные локально данные отправляются для обработки в «облако», где после обработки сохраняется информация о событии и, при необходимости, формируется ответная реакция (например, оповещение пользователей).
    Система может использоваться для:
    • наблюдения за объектами инфраструктуры (например, в горной местности — за участком дороги, опасным с точки зрения схода снега или камнепадов);
    • наблюдения за живой природой;
    • в целях охраны территорий;
    • и т.д.
  7. Краткое описание структуры проекта.
  8. Инфраструктуру типового решения IoT можно представить в виде 3 уровней: аппаратного, программного (клиентская часть) и серверного. В данной системе аппаратный уровень включает в себя видеокамеру (или камеры), датчики (температуры, влажности, освещенности, шума, движения), микроконтроллер, микрокомпьютер Raspberry PI 3. Информация с камеры и датчиков будет поступать на микрокомпьютер, где будут формироваться пакеты MQTT для дальнейшей отправки серверному компоненту в облаке Bluemix. Обработка данных предполагает:
    • использование интеллектуальной системы распознавания объектов на изображении;
    • формирование описания сцены и поиска в нем изменений;
    • формирование описания события — появление нового объекта, перемещение объекта, изменения в наблюдаемых параметрах (температура, уровень шума и т.д.), сопровождающие событие;
    • сохранение в облаке истории наблюдений;
    • анализ истории наблюдений и формирование отчетов;
    • при наличии достаточного количества данных, возможно использование алгоритмов интеллектуального анализа данных для предсказания событий.

    Таким образом, интеллектуальная система определяет факт наличия изменения, характер зафиксированного изменения, сохраняет информацию о событии и принимает решение о дальнейшем действии — продолжить наблюдение, активизировать систему оповещения …
  9. Пример предполагаемого внедрения проекта.
    • Наблюдение за камнеопасным участком дороги в горной местности. Периодическое и/или при появлении шума получение картинки, анализ изображения (нет изменения, проезжает автомобиль, камнепад…), запись события, при необходимости – оповещение аварийных служб.
    • Наблюдение за животными в дикой природе. Периодическое и/или при появлении шума/обнаружении движения получение картинки, анализ изображения (нет изменений, появление животных – тогда попытка распознавания), формирование описания события (учитывается время, освещенность, температура …), сохранение истории событий, формирование отчетов и аналитическая обработка.

Университет IoT: команда «Умный кампус»

  1. Название проекта.
  2. «Умный кампус»
  3. Состав участников команды.
    • Восков Леонид Сергеевич, НИУ ВШЭ, профессор
    • Горячева Александра Сергеевна, НИУ ВШЭ, студент
    • Нефедов Александр Николаевич, НИУ ВШ, студент
    • Поляков Евгений Викторович, НИУ ВШЭ, аспирант
    • Фахразеев Антон Романович, НИУ ВШЭ, студент
    • Шебанин Александр Сергеевич, студент
    • Щербаков Глеб Павлович, студент
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. “Интернет вещей” – сегмент мирового Интернета характеризующийся стремительно возрастающим количеством интеллектуальных устройств, подключаемых к глобальной сети. Данные устройства позволяют производить мониторинг, обслуживание и управление, а также обрабатывать огромные объемы данных, и публиковать их в сеть.

    Исследования показывают, что количество интеллектуальных устройство в мире стремительно увеличивается, что приводит к повышению спроса на различные системы интеграции и взаимодействия. Учитывая данные обстоятельства, разработки подобных систем является весьма актуальной задачей.

    Одним из наиболее перспективных направлений развития рынка Интернета вещей является интеграция умных устройств в так называемые системы “Умного дома”. Однако в последнее время существует потребность в расширении подобных систем до более глобального уровня, например, системы “Умный кампус”.

    Основное отличие систем “Умный дом” от “Умного кампуса” состоит в более широком спектре возможностей. Т.к. система «Умный кампус» рассчитана на большой круг пользователей и объемы данных, то разрабатываемое программное обеспечение должно быть кроссплатформенным, иметь более совершенный интерфейс, позволяющий наиболее эффективно управлять различными устройствами. Умный кампус — это более глобальная система и имеет следующие отличительные особенности:
    • Наличие более функционально эффективного интерфейса, позволяющего управлять неограниченным количеством разнообразных интеллектуальных устройств
    • Наличие системы безопасности, для предотвращения хакерских атак и несанкционированного доступа
    • Система аналитики данных
    • Наличие возможности объединения кампусов в единую сеть

Университет IoT: команда «eduLoRaNet»

  1. Название проекта.
  2. «eduLoRaNet»
  3. Состав участников команды.
    • Дворников Андрей Алексеевич, Высшая Школа Экономики, аспирант 4 г.о.
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Беспроводные сенсорные сети – перспективная технология маломощных вычислительных сетей, применяющаяся для сбора и обработки информации с большого количества маломощных узлов, распределённых на больших территориях. Технология легла в основу такого перспективного направления, как туманные вычисления, в рамках которой ведутся международные исследования и разработки. Набирают распространения беспроводные сенсорные сети большой дальности связи (LPWAN), позволяя проводить исследования и разработки в новых областях, где ранее беспроводные сенсорные сети не использовались из-за небольшой дальности связи. Межуниверситетская LoRaWAN сеть eduLoRaNet — экспериментальная автономная сеть LoRaWAN для мониторинга климата, условий в аудиториях университетов и передачи текстовых сообщений, в том числе, в чрезвычайных ситуациях. Для доставки текстовых сообщений используется наложенная сетей поверх беспроводной сенсорной сети, организованная таким образом, что не нарушает работу беспроводных сенсорных сетей при любых нагрузках.
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Узлы LoRaWAN расположены в кампусах университетов Москвы, где опорные узлы (1-3) собирают информацию о климатических условиях в районе города, где расположен кампус университета, участвующий в проекте. Оконечные узлы в аудиториях университета собирают информацию о температуре в помещениях кампуса (a-f). Клиентские устройства студентов и сотрудников университета (смартфоны, планшеты, ноутбуки) (A-B) передают текстовые сообщения через сеть LoRaWAN без участия сети Интернет за счёт гибридного приёмопередатчика на узлах оконечных устройств (LoRaWAN + Bluetooth LE).
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Создание межуниверситетской сети LoRaWAN, объединяющей кампусы НИУ Высшая школа экономики и МГТУ имени Н.Э.Баумана – платформы для исследований в области беспроводных сенсорных сетей и наложенных сетей.

Университет IoT: команда «BFCommunication»

  1. Название проекта.
  2. «BFCommunication»
  3. Состав участников команды.
    • Говязин Сергей Владимирович, МГТУ им. Н.Э.Баумана, студент ИУ7-42.
    • Набережный Алексей Алексеевич, МГТУ им. Н.Э.Баумана, студент ИУ7-42.
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Наш проект призван организовывать удобную и быструю коммуникацию на поле боя. Система могет использоваться как для настоящих боевых действий, так и для игры в пейнтбол или страйкбол. Мы предлагем несколько типов взаимодействия между солдатами:
    1. Позиционирование каждого участника на поле боя.
    2. Оповещение о летальном исходе союзников во время боевых действий.
    3. Отправка горячих команд с помощью жестов
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Проект использует следующие технологии:
    1. Микроконтроллеры. На первых порах — Arduino
    2. Li-ion батареи. Имеют большую плотность энергии, но малую токоотдачу, что идеально подходит для нашей идеи
    3. Технологию костной проводимости и виброоповещений. Благодаря этим системам, уши человека остаются всегда открыты, и он отлично слышит все звуковые сигналы.
    4. Радиоприемник и радиопередатчик, обеспечивающие взаимодействие устройств.
    5. Датчики типа «акселерометр» на теле для распознавания жестов.
    Также мы представим программные решения – софт, связывающий все стройства и обеспечивающий стабильную связь.Концепт предполагает так же разработку сервера в виде базовой станции для сбора боевой статистики и поддержки безопасного p2p соединения участников сети.
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Для начала должны быть проведены тесты для подтверждения жизнеспособности проекта. Тесты будут направлены на 2 отрасли: на игровую (игры типа пейнтбола), и на военную. Сначала мы предложим попользоваться нашей системой людям, играющим в пейнтбол, а затем военным. Узнаем отзывы, исправим недостатки, и тогда устройство будет готово для внедрения в одну из этих областей, либо в обе.

Университет IoT: команда «WearKeeper»

  1. Название проекта.
  2. «WearKeeper»
  3. Состав участников команды.
  4. НИУ ВШЭ:
    • Мажанов Максим Сергеевич, студент
    • Мотайленко Илья Александрович, студент
    • Смусева Дарья Алексеевна, студент
    • Козина Ассоль Васильевна, студент
    • Шарифуллин Даниил Михайлович, студент
    • Ролич Алексей Юрьевич, ассистент ДКИ МИЭМ НИУ ВШЭ
  5. Краткая аннотация проекта.
  6. Проект будет представлять собой программно-аппаратный комплекс, который будет монтироваться в гардеробный или платяной шкаф. Разрабатываемый проект будет упрощать ежедневный подбор одежды, повышать эффективность хранения одежды и постельного белья.

    Основной функционал системы:
    • Контроль появления вредных насекомых (моль).
    • Автоматизированная ароматизация одежды и постельного белья.
    • Рекомендации по подбору одежды в соответствии с погодными условиями.
    • Рекомендации по замене постельного белья.
    • Контроль влажности и температуры внутри шкафа.
    • Предоставление статистической информации и аналитики пользователю.
  7. Краткое описание структуры проекта.
    • Библиотека для интеграции с iOS приложениями;
    • Библиотека для интеграции с Android приложениями;
    • Возможность работы с несколькими аккаунтами;
    • Приложение;
    • Камера;
    • База данных;
    • Датчики температуры и влажности;
    • Датчики движения;
    • Подключение к интернету;
    Все вышеуказанное контролирует платформа Raspberry PI 3, через которую и регулируется сбор данных с датчиков и подключение к интернету. Благодаря беспроводному соединению по технологии LoRa у пользователей есть возможность удаленно проводить мониторинг нескольких шкафов одновременно.
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Данная система может устанавливаться как в домовладениях, так и в магазинах одежды и постельного белья. Таким образом, модель монетизации может представлять собой как B2B, так и B2C. Разрабатываемое программное обеспечение позволит интегрировать данную систему в уже существующие системы “Умный дом”, а также подключать такую систему к облачным платформам Интернет вещей.