An efficient approach to monitoring environmental conditions using a wireless sensor network and NodeMCU

Abstract

In den letzten Jahren haben sich drahtlose Sensornetze (WSNs) als wirkungsvoll erwiesen, wenn es darum geht, Sensoreinrichtungen an eine parallele Datenübertragung zu koppeln. Der Einsatz von WSNs hat dabei in unterschiedlichsten Bereichen stark zugenommen, da diese sehr gut mit den günstigen und energiesparenden Sensoreinrichtungen zusammenspielen. Beispiele sind etwa die Überwachung von Umgebungsbedingungen, der Einsatz in Smart Citys oder beim Crowdsourcing. Der vorliegende Beitrag erläutert Funktion und Umsetzung eines Systems zur Überwachung von Umgebungsbedingungen unter Einsatz eines drahtlosen Sensornetzes und auf Basis von NodeNCU. Das System ist für Web- und mobile Anwendungen konzipiert, bei denen die zu übertragenden Daten direkt via Web API an eine Cloud gesendet werden. Dort können in weiterer Folge umfassende Datenanalysen durchgeführt werden, um einen besseren Einblick in die generellen Umgebungsbedingungen zu erhalten bzw. um diese in weiterer Folge zu beeinflussen. Der Anwender kann von überall aus via Internet – mittels Web- oder mobiler Anwendung – auf die Daten zugreifen. So sendet das System auch Benachrichtigungen, wenn die vom Sensor erfassten Daten bestimmte vorkonfigurierte Werte übersteigen, damit der Anwender entsprechend eingreifen kann.

In recent years, wireless sensor networks (WSNs) have become established as an effective way of interconnecting sensor devices with simultaneous communication and data processing. Since it allows low-cost and low-power sensor devices, the use of WSNs has increased in different application areas, such as environmental monitoring, smart cities and crowdsourcing. This paper presents the functional design and implementation of a system for monitoring environmental conditions through using a WSN and NodeMCU. The system is developed for web- and mobile-based applications where preprocessed data are subsequently sent to the cloud via a web API, where comprehensive data analytics can be performed to gain better insight into the overall environmental conditions and help with improvements. The user can monitor measured data anywhere via the Internet by using the web and mobile applications. If the data measured by a sensor node exceeds the configured value range, the web application sends a notification to the user to improve the environmental conditions.