IoT enabled aquatic drone for environment monitoring

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Matos, João Ricardo Baptista de
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/13025
Resumo: 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).
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description 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).
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