SensorCamp 14.11.2019, 9:00 - 16:00

Time Table

09:00

10:30

Smart City Datenplattformen und die smarten Daten der Stadt
Die Landeshauptstadt München betreibt für das EU-geförderte Projekt 'Smarter Together' eine SmartData Plattform welche Daten aus den Bereichen Mobilität, Energie und Infrastruktur hält und Analysen über unterschiedliche Themengebiete zulässt. Zudem bietet die Plattform standardisierte Schnittstellen, so können Sensordaten von intelligenten Lichtmasten beispielsweise für die München SmartCity App bereitgestellt werden. Klingt einfach? Ist es jedoch leider nicht... Wir beschäftigen uns häufig mit Fragen wie: - Ist eine zentrale Datenplattform notwendig um SmartCity Daten zu bündeln? Interne und/oder externe Daten in der Plattform? - Welche Datenquellen gibt es in der Stadt? bei Töchtern? extern? Wem gehören die Daten? - Welche Qualität haben die Daten und wie sind diese zu interpretieren? Aktualität? Fehler in den Datenbeständen? - Für welche UseCases sind die Daten relevant und hilfreich? Wie dürfen die Daten analysiert werden? - Werden die Daten für eine zentrale Plattform zur Verfügung gestellt und dürfen diese (kostenlos) für das OpenDataPortal oder die München SmartCity App genutzt werden? Wir haben gemerkt, organisatorische Hürden oder auch Vorbehalte sind hier größer als die technische Lösungsfindung. Wir würden gerne unsere Erfahrungen teilen und wissen, welche Erfahrungen andere Städte hier machen! Gerne lernen wir von anderen und erstellen gemeinsam eine Liste von "Tipps"!
Room: Goßer Sitzungssaal ("grüner Saal")

11:30

12:30

13:30

Walktrough: Vom Arduino Multi-Sensorknoten über LoRaWAN zur SensorThingsAPI mit freier Software
Wie bekomme ich multiple Sensordatenströme von einem Arduino-basierten Sensorknoten über LoRaWAN in den FROST-Server und von dort weiter in eine konkrete IoT-Anwendung? Genau dieser Fragestellung haben sich die Studierenden in der Lehrveranstaltung „Geoinformatik 3“ des LST Geoinformatik im SS2019 an der Technischen Universität München (TUM) gewidmet. Hierzu haben die Studentinnen und Studenten in Gruppen konkrete IoT-Fragestellung bearbeitet. Der gesamte Workflow von der Auswahl und Installation der Hardwarebausteine inkl. Sensoren, über die Programmierung von Microcontrollern und deren Anbindung an das Internet über LoRaWAN, bis hin zu einer konkreten IoT-Anwendung wurde abgedeckt. Bei den verwendeten Daten und Diensten wurden konsequent Open Source Software und offene Standards des Open Geospatial Consortium (OGC) eingesetzt. Es wurde das LoRaWAN Netz von den Stadtwerken München und TheThingsNetwork benutzt. In dieser Session möchten wir ein detailliertes Walkthrough entlang der Datenpipeline vom Sensorknoten bis zur Anwendung geben. Im Detail geht es um die Datenencodierung auf dem Sensorknoten für LoRaWAN (Cayenne LPP), die Decodierung der Daten mittels NodeRED, die Erstellung von POST-Requests für den FROST Server und die Datenvisualisierung mit Grafana. Als Beispiel bringen wir einen Demonstrator mit, der im Rahmen des Kurses entstanden ist.
Room: Goßer Sitzungssaal ("grüner Saal")

14:30

15:30

Location