IT-teaduskonna tudeng Indrek Guitor räägib nutika süsteemi olemusest ja selle tööpõhimõtetest, näidetena nutika süsteemi toimimisest käsitletakse TalTech nutimaja ning Cumulocity pilveplatvormi.

Loe lisaks blogipostitusi:
Nutikamaja ehitamine: Riistvara
Nutimaja ehitamine: Tarkvara
Cumulocity IoT platvorm liidab kõik seadmed ühtsesse süsteemi
Sissejuhatus Asjade Internetti

TalTech Iseauto valmib TalTech infotehnoloogia-ja inseneriteaduskonna tudengite ning Silberauto AS koostööna. Projekti ühe partnerina on kaasatud ka ABB.

Video valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

IT-teaduskonna tudengid Jürgen Soom, Elvar Liiv ja Mirjam Feodorov räägivad oma rollist Iseauto projektis ning millise väärtusliku kogemuse nad projektis osalemisest said.

Lisaks arutavad Jürgen ja Elvar, miks neile asjade interneti valdkond huvi pakub.

Vaata ka videopostitust: Iseautost ja Asjade internetist

Loe lisaks blogipostitusi:
TalTech Iseauto saamislugu. 1/4: Olemasoleva auto lammutamine
TalTech Iseauto saamislugu. 2/4: Testauto juhtimine isetehtud riistvaraga
TalTech Iseauto saamislugu. 3/4: Bussi ehitamine
TalTech Iseauto saamislugu. 4/4 Iseauto ülevaade

TalTech Iseauto valmib TalTech infotehnoloogia-ja inseneriteaduskonna tudengite ning Silberauto AS koostööna. Projekti ühe partnerina on kaasatud ka ABB.

Video valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Liikluskeskkond koosneb väga paljudest erinevatest objektidest, näiteks valgusfoorid, liiklusmärgid, ülekäigurajad, sõiduradasid eraldavad jooned jne. Autojuht peab pidevalt ümbruskonda jälgima, et kõik vajalik info kätte saada. Paljud teadmised ja tunnetused omandatakse kogemuste kaudu. Selliseks tunnetuseks võiks olla näiteks see, millal võiks üks valgusfoor värvi muuta ning kas enne fooritule punaseks muutumist jõutakse ristmik ületada või mitte. Enamus valgusfoore on programmeeritud teatud kindla aja tagant värvi muutma, kuid üksikud foorid, näiteks ülekäiguradadel, on paindlikuma muutumisgraafikuga ja reageerivad inimese nupuvajutusele. Kui isejuhtival autol oleks võimalik lähenevate fooride kohta internetist täpne foorimuutumise aeg küsida, siis saaks sõitu planeerida nii, et foorini jõutakse täpselt siis, kui foor muutub roheliseks. Nii oleks võimalik tagada sujuvam sõit, misläbi muutub liiklus turvalisemaks, kui ka tekib võimalus energia kokkuhoiuks. Isejuhtiv auto võiks “vastutasuks” omalt poolt fooride haldamise süsteemidele edastada oma asukoha ja planeeritava trajektoori, misläbi saaks fooride tsükleid planeerida nii, et võimalikult efektiivselt autosid ristmikult läbi lasta. See oli vaid üks näide sellest, kuidas liikluskeskkonna objektidega suheldes saab liikluse muuta turvalisemaks ja energiasäästlikumaks.

Lisaks liikluskeskkonnas statsionaarselt paiknevate objektidega suhtlemisele (nt liiklusmärgid, valgusfoorid jms), võiksid isejuhtivad (ja miks mitte ka inimese juhitavad) sõidukid omavahel infot vahetada. Suhtlus toimuks väga sarnaselt tuntud liiklusrakendusele Waze, kus saab teiste sõidukijuhtidega jagada informatsiooni ohtude, liiklusummikute jms kohta. Erinevalt inimesest suudaks isejuhtiv auto info vastavasse keskkonda edastada viisil, kus tema tähelepanu ümbritseva keskkonna suhtes ei väheneks ning seeläbi oleks tagatud suurem turvalisus liikluses. Inimesel võtab Waze’i rakendusse ohtlikust objektist märke tegemine mitu sekundit, isejuhtivas sõidukis paikneval arvutil aga tuhandeid kordi vähem. See paar sekundit, mil inimese tähelepanu on hajutatud, võib põhjustada tõsise liiklusõnnetuse, mis halvimal juhul võib tähendada elukaotust mõnele inimesele või loomale. Teiseks oluliseks infovahetuse osaks võiks olla isejuhtivatele autole paigaldatud sensoritega kogutud info edastamine. Näiteks lidarite poolt koostatud ümbruskonna punktipilve (mida võime lihtsustatult nimetada ka lokaalseks kaardiks) andmebaasi üleslaadimine võiks võimaldada sama kaarti sealt alla laadida ja kasutada ka teistel isejuhtivatel sõidukitel piirkonnas orienteerumiseks. See võimaldaks isejuhtivatel autodel uutesse piirkondadesse sattudes seal koheselt hakkama saada. Siit võib omakorda järeldada, et mida rohkem on liikluses isejuhtivaid sõidukeid, kes oma lokaalseid kaarte jagavad, seda suuremal alal suudavad isejuhtivad sõidukid kergesti hakkama saada ning seda uuem info on pidevalt andmebaasides. Eelnevat kokku võttes võib öelda, et omavahelise suhtluse läbi suudaksid isejuhtivad sõidukid oluliselt parandada nii liiklusohutust kui ka üldist toimetulekut keerulises liikluskeskkonnas.

Kui siiamaani sai kirjeldatud tegevusi, mis on otseselt seotud isejuhtiva sõiduki juhtimisega, siis internetis olemine annab sõidukile veel teisigi eeliseid. Näiteks võiks serverisse laetava uue tarkvara isejuhtiv sõiduk ise alla laadida ja ära uuendada. Kui ühel ettevõttel on sadu või tuhandeid isejuhtivaid autosid, mis igapäevaselt liikluses liiklevad, siis on iga tootja soov, et autol jookseks kõige uuem tarkvara. Lisaks iseseisvale tarkvara uuendusele võiks Iseauto näiteks rektor Jaak Aaviksoo kalendrist lugeda välja kohtumise mõnes teises linnaku hoones ning talle õigeaegselt järgi minna (saates näiteks kohale jõudes sõnumi) ja ta kohtumisele sõidutada. Siia võib veel lisada isejuhtiva sõiduki suhtluse kodus paiknevate seadmetega nagu näiteks kohvimasin, millele on võimalik edastada teade koju saabumise kellaajast ning kui inimene koduuksest sisse astub, ootaks soe kohv juba masinas. Antud näidete puhul on tegu nii turvalisus- kui ka mugavusteenustega, mida isejuhtivad autod pakkuda saaksid ning seeläbi oleks isejuhtiva auto kasutajal vähem asju, mille pärast muretseda ning üldine elukvaliteet tõuseks.

Viimase punktina võiks vaadata isejuhtivate sõidukite suhtlust kasutajaga. Eelmises lõigus juba sai märgitud, et isejuhtiv auto võiks kasutaja kalendrist infot lugedes olla õigel ajal õiges kohas valmis teda peale võtma. Tihti aga inimeste plaanid muutuvad ja alati ei ole kõike ka kalendris kirjas, seetõttu võiks kasutaja saada igal ajal autole teada anda, et talle järgi tulla. Tänapäeval asub suurem osa töökohti kesklinna kõrghoonetes ja tihti on parkimine seal kandis väga kallis või on peaaegu võimatu parkimiskohta leida. Nii võikski isejuhtiv sõiduk olla kasutajast eemal ning käsu peale talle järgi tulla. Sellist infovahetust kasutajaga ei ole võimalik tänapäeval ilma interneti vahenduseta pidada.

Kõik eelnev oli vaid üks väike osa näidetest, mis teeb isejuhtivast sõidukist osa asjade internetist ning missuguseid funktsioone võiks ta täita. Kõige olulisemad tulemid on liiklusohutuse suurenemine ning inimese elukvaliteedi paranemine. Et asjade internet ja isejuhtivad autod on kiiresti arenev valdkond, siis jääme huviga ootama, milliseid asjade interneti lahendusi isejuhtivad autod meile tulevikus pakuvad.

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Autor: Karin Härmat, Foto: Mari Öö Sarv
Esmalt ilmunud ajakirjas “Mente et Manu” 1 (1875) märts 2019

Asjade internet või IoT (Internet of Things) on viimase aja moesõna. Valdkond kasvab hirmuäratava kiirusega ning erinevatel andmetel on järgmiseks aastaks inimesed üle maailma soetanud endale kodudesse üle 20 miljardi IoT seadme. Üksteisega informatsiooni jagavad ja vahetavad seadmed on praeguseks uus normaalsus, mis tõstatab kohe hulga turvalisusega seotud teemasid.

Arvutisüsteemide instituudi teaduri Mairo Leieri hinnangul võime praegust olukorda hinnates kindlad olla, et asjade internet on endiselt populaarsust kogumas ning uued lahendused ootavad kasutusele võtmist. „Mõned eksperdid on julgenud väita, et järgmise kümnendi jooksul jõuab internetti mitukümmend miljardit seadet ehk üle saja seadme sekundis,“ toob ta välja kõneka ennustuse. Lisaks argiseadmetele on tõenäoliselt oodata tööstusseadmete pilvetoomist vastavalt automatiseeritud tööstuse neljandale versioonile (Industry 4.0) ning eelmisel aastal TalTechi linnakus käivitunud 5G andmesidevõrku ehitatakse üles justnimelt arvestades sinna kolivaid võimalikke nn asju.

Moodne kodu on targem kui peremees…

Kui randmel kantavad aktiivsusmonitorid on väga tavalised, siis praeguse aja nutikodust võib leida näiteks soojuspumba, mis jälgib elektribörsil olevat hinda ning leiab kõige sobivama paketi. Või siis reguleerib nutikodu automaatselt koduse õhusoojuse allapoole ajaks, mil oled puhkusereisil. Enne seda on sinu auto õppinud kasutuskogemuse järgi, millal sa kodust lahkud, ning teeb aegsasti salongi soojaks. Kui tuled aga puhkuselt tagasi, tuvastab välisuks omaniku näo järgi ning targad valgustid süttivad automaatselt nendes ruumides, kus elanikud liiguvad. Õhtuse hambapesu andmed liiguvad IoT hambaharja ja rakenduse kaudu automaatselt hambaarstini, kelle ülesanne on jälgida patsiendi suuhügieeni harjumusi ning kutsuda vajadusel vastuvõtule. Argipäeviti suudab külmkapp sinu eest e-poest kaubad tellida ja kodu välisuks avaneb kulleri saabudes, kes saab esikusse asjad maha panna tänu sellele, et nutikodu võtab koduvalve maha ainult esiku piirkonnast. Samamoodi liiguvad internetti näiteks haljastusega seotud teemad, nagu muruniitmine ja -kastmine ning sügislehtede või lumekoristus. Mairo Leieri sõnul ei ole enam kaugel aeg, kui tänavatele tulevad isejuhtivad lumelükkamise või tänavakoristuse masinad. Nagu näete, on rakendusi ja teenuseid, mis nutikoduga kaasas käivad, juba praegu kümneid ja kümneid ning see turg kasvab kiiresti.

Kuid mida ikkagi tähendab see, kui oled endale koju ostnud internetti ühendatud köögitehnika, pesumasina, kõlarid, valvekaamerad, meditsiiniseadmed, beebi- ja aktiivsusmonitorid või küttelahendused?

TalTechi Asjade Interneti Arenduskeskuse blogist (iot.ttu.ee/et/blog) võib lugeda, et inimestega seotud informatsiooni kogumine paneb paljusid esmalt kulme kergitama ja tekitab küsimusi, mis eesmärgil võidakse neid andmeid hiljem kasutada. Tegemist on õigustatud küsimusega, millega ülemaailmselt riiklikel tasanditel aktiivselt tegeletakse: kuidas säilitada inimeste privaatsus? Kindlasti ei hakka suuremat sorti andmete analüüs asjade poolt toimuma kohe ja praegu, vaid pigem ilmuvad uued lahendused meie kõrvale järk-järgult, kooskõlas turvastandardite, tehnoloogia arengu ja kohanemisvõimega.

…aga mitte turvaküsimustes

Jaan Priisalu TalTechi küberkriminalistika ja -julgeoleku keskusest ütleb, et turvalisuse teema peale tuleb hakata mõtlema kohe, kui oled endale ostnud mõne asja, mis läheb võrku või räägib teise elektroonilise vidinaga. Ta lisab, et asjade internetist ei saa praegusel ajal loobuda, kuna tänapäeva autodeski on juba 150 mikroprotsessorit, mis pidevalt salvestavad mingisuguseid andmeid. Samamoodi on kõikide teiste internetti ühendatud asjadega ning neid kasutavad inimesed ei pruugi endale teadvustada, mida aktiivsusmonitorist pärit terviseandmetega ette võetakse, kui need on kuhugi pilve üles laetud. „Tõeline turvaprobleem tekib siis, kui asjad hakkavad tegema midagi, mida sa ei soovi,“ räägib Priisalu. Ta selgitab, et kõik koduga seotud andmed on väga suur privaatsusrisk ning ettevaatlik tuleb olla kõigi andmetega, mis pilve lähevad. „Mõtle hoolega järele, kas soovid kõiki nutikoduga seotud andmeid internetis hoida. Põhimõtteliselt võid neid ka kohtvõrgus vaadata,“ soovitab küberturbeteadlane.

Kui turvakaamera või halvemal juhul beebimonitori pildi „pilve“ lased, siis saad ise kodust eemal olles küll infot näha, kuid sa ei tea, kes neid andmeid veel vaatab. Kohtvõrgus on võimalik turvakaamera pildile ligipääsu piirata ja ka aru saada, kui keegi sinu käest seda pilti varastab, kuid ka sina saad infole ligi vaid koduvõrgus. Pilves on sul teenusepakkujalt lubadus andmeid hästi hoida, kuid ei ole lootustki kontrollida, kas ta seda ka tegelikult teeb või milleks ja kellele ta neid andmeid veel jagab.

Muidugi ei taga kohtvõrgu kasutamine täielikku turvalisust ja teinekord on pilve kasutamine vajalik, seetõttu tuleks enda vajadused ja pakutavate lahenduste turvariskid läbi kaaluda. „Kui vastu saadav hüve on väike, siis tasub kaaluda, kas võimalik leke on selle eest mõistlik hind,“ soovitab Priisalu ja lisab olulise hoiatuse: „Kiputakse tootma asju, mille puhul sunnitakse kasutajat sisu pilve laadima – selliseid ei tasu osta, kus ennast ei saa kaitsta muidu, kui seadet välja lülitades.“

Kui asjade interneti seadmed ei ole küberkurjategijate eest kaitstud, siis on võimalik näha kõike, mis kellegi koduses võrgus toimub. Nii võib põhimõtteliselt võrku siseneda ka üle nutika lambipirni ja rünnata teisi koduvõrgus paiknevaid seadmeid. Jaan Priisalu selgitab, et isegi kui andmeid ei ole, siis keegi võib soovida kasutada võõrast salvestus- või arvutusvõimsust. „Selliste rünnakute vastu peaks oma IoT asjad ära tsoneerima ehk paigaldama alamvõrkudesse, kuid tulemüürimine on väga tüütu ja seda ei viitsi inimesed tavaliselt teha,“ märgib Priisalu. Kõik seadmeomanikud võiksid turvalisuse aspektist endale selgeks teha, kuidas aru saada, et mõnda tema seadet on rünnatud ja mida sel puhul teha. Seda võiks võrrelda koduse tulekustutiga, mida igaüks peab oskama vajadusel kasutada.

IoT seadmed on küberpahanduste väravaks

Moodsa pesumasinaga saad suhelda üle interneti, kuid ole kindel, et pesumasinale “uusi sõpru” pole tekkinud.

Lähiminevikust võime leida hulga näiteid, kui küberkurjategijad on kasutanud asjade interneti seadmeid, et korraldada rünnakuid ning viia rivist välja nii koduseid ruutereid kui ka globaalsete ettevõtete kodulehti. 2018. aastal nakatas VPNFilter pahavara üle poole miljoni ruuteri ligi 50 riigis. Selle abil on võimalik nakatada koduseid seadmeid, mis on ühendatud ruuteriga, mis seejärel võib muutuda kasutamiskõlbmatuks. Samuti võib see koguda ruuterist läbi käivaid andmeid, blokeerida võrguliiklust või varastada salasõnu.

Kolm aastat tagasi organiseerisid kolm noort meest USAs sadu tuhandeid IoT seadmeid nakatanud Mirai botneti rünnaku, mille tõttu katkestasid mõneks ajaks töö näiteks Net­flix, Spotify, Paypal ja globaal­ne internetiteenuseid pakkuv ettevõte Dyn. Mirai botnet kasutas ära vahetamata jäänud koduste IoT seadmete ja ruuterite tootjapoolseid kasutajanimesid (admin) ja paroole (user). Selle tõttu muutusid seadmed eemalt juhitavateks süsteemideks ning pahavara kasutas küberrünnaku elluviimiseks ära sadade tuhandete IoT seadmete andmetöötlusvõimsust.

Üks pahavara loojatest, tollal 21-aastane IT-tudeng Paras Jha muutis Miraiga kasutuskõlbmatuks näiteks oma koduülikooli arvutisüsteemid ning suutis edasi lükata ühe eksami, millel ta pidi osalema. Vähe sellest, mehed asutasid ka ettevõtte, mis pakkus küberturvalisuse teenust samale pahavarale, mille nad just olid loonud. Kolmik saadi peagi kätte ning 2018. aastal mõistis kohus neile viis aastat tingimisi vanglakaristust, 2500 tundi ühiskondlikult kasulikku tööd ning 127 000 dollarit valuraha kuriteos kannatanutele. Tänu koostööle FBIga vähendas Paras Jha oma karistust ning nõustab nüüd ametivõime teiste küberkurjategijate kättesaamiseks ja ennetustöö tegemiseks.

Kui internetti ühendatud seinakontakti saab üle võrgu sisse-välja lülitada, saab selle kaudu muudki teha.

Internetti on ühendatud kommunaalteenuste tarbimise mõõtmine ning elektri- ja gaasinäitude teatamiseks ei pea suurem osa Eesti elanikke enam midagi tegema, kuna need jõuavad automaatselt teenuseosutajani. See on mugav kindlasti nii tarbijale kui ka tootjale ning võimaldab paremini mõõta tarbimist ning automatiseerida arvete väljastamist. Viimasega nägid kümmekond aastat tagasi suurt vaeva USA veefirmad, kui kliendid hakkasid ühtäkki saama ülisuuri veearveid. Inimesed nii Atlantas, Clevelandis, Charlotte’is või Tampas olid harjunud 100 kuni 200 dollariliste veearvetega. kui ootamatult kasvasid numbrid 1000 kuni 7000 dollarini. Selgus, et automaatsed veearvestid olid paigaldatud ja taadeldud valesti ning mitmesuguste süsteemivigade tõttu jõudsid inimesteni kordades suuremad veearved. Siit edasi mõeldes võime ainult fantaseerida, kui suure pahanduse võiksid küberkurjategijad korda saata, kui neil õnnestuks sisse häkkida Eesti inimeste elektri- või gaasiarvestitesse.

Ise pead tark olema!

Kuidas aga nutikodu seadmed, nagu ruuterid või turvakaamerad, häkkeritele kättesaadavaks saavad? Enamasti ei ole neil sisseehitatud turvasüsteemi ning IoT seadmete tootjate jaoks ei ole see olnud ka prioriteet. Nii ei ole asjade interneti seadmetel tugevat turvasüsteemi ega tarkvarauuenduse võimalusi ning kasutatakse vaikimisi salvestatud paroole.

Jaan Priisalu sõnul saavad inimesed turvalisuse teema peale juba siis mõelda, kui seadmeid ostavad, valides tuntud tootjate IoT seadmeid vaid hea mainega veebisaitidelt. „Nii et kui midagi peaks juhtuma, siis on võimalik pöörduda ka tegelikult vastutava ettevõtte poole, kelle jaoks muutuvad küberturvalisusega seotud juhtumid maineküsimuseks,“ selgitab Priisalu.

Ole ise enda küberturvamees

Turvalise interneti teenuseid pakkuv ettevõte Norton ja hackernoon.com pakuvad nõuandeid, kuidas muuta oma nutikodu turvalisemaks

• Anna oma kodusele ruuterile ebatavaline nimi, mis on ainult sulle teada ega ole seotud sinu nime või tänavanimega. Tee aeg-ajalt oma ruuterile restart.

• Vaheta oma IoT seadmetele vaikimisi antud kasutajanimed ja paroolid. Kui seade ei võimalda neid vahetada, siis kaalu võimalust osta teine sarnane seade, mis seda võimaldab. Pane oma seadmetele ja wifi-võrgule tugev ja unikaalne salasõna.

• Kontrolli järele IoT seadme sätted ja turvalisuse seaded, kuna mõni neist ei pruugi teenida sinu privaatsust, vaid pigem tootja huvisid. Muuda ära funktsionaalsused, mida tingimata vaja ei lähe.

• Värskenda oma seadmete tarkvara regulaar­selt. Seadmete tootjad võivad sulle saata tarkvara uuendusi või hoia neil kodulehekülje abil silm peal ning värskenda tarkvara just turvalisuse suurendamise kaalutlusel.

• Uuenda oma IoT seadmeid – näiteks võib turvakaamera vajada väljavahetamist uuema mudeli vastu, kuna sellel on paremad turvalisuse omadused.

• Kui nutiseadme rakendused pakuvad kahe­astmelist autentimist (2FA – two-factor authentication), siis kasuta seda.

• Väldi avalikke wifi-võrke oma nutiseadmete haldamiseks. Kui pead seda siiski tegema, siis kasuta turvalist VPN-ühendust.

• Ole tähelepanelik seadmete tarkvara kokkujooksmisel – see võib muuta seadmed kõrvalistele isikutele kättesaadavaks.

Millised on IoT tehnoloogia tugevad ja nõrgad küljed?

Ühelt poolt muudavad kõik uued asjad meie elu lihtsamaks, kuid samas toovad kaasa võimalikke probleeme. Proovime siinkohal tähelepanu juhtida põhilistele punktidele.

Tugevad küljed

Informatsiooni kogumine võimaldab luua ja planeerida vajaduspõhiseid lahendusi. Tehisintellektirakendused aitavad analüüsi­da meie ümber kogunevat infot ning tuua välja olulised nüansid, mis aitavad välja töötada paremaid lahendusi.

Automatiseerides hoiame kokku aega, raha ja potentsiaalselt tarbitavat energiat, kuna nii ettevõtete kui meie endi peamine eesmärk on vähendada kulusid ja suurendada sissetulekuid. Üks võimalus selleks on automatiseerida neid kohti, mis kulutavad kõige rohkem raha ja aega.

Tehnoloogia loob põhja uute toodete ja teenuste arendamiseks. Kõik suuremad IT-ga seotud ettevõtted on üheks oma peamiseks eesmärgiks võtnud asjade internetiga seotud teenuste ja toodete arenduse, mis näitab omakorda, kui oluline see valdkond on.

Nõrgad küljed

Kuna pakutavad lahendused pole lõplikult välja kujunenud, on keeruline erinevaid seadmeid liidestada ja luua suuri ühtselt töötavaid süsteeme. Selline olukord on tingitud eelkõige tehnoloogia kiirest arengust.

Väga lihtne on uuendada regulaarselt tarkvara ühel või kahel seadmel. Kui aga võrku ühendatud seadmeid on palju, võib tekkida olukordi, kus kasutatakse iganenud tarkvara ning seega ollakse avatud võimalikele küberrünnakutele, mis tõusevad iga päevaga aina enam päevakorda.

Paljud teenused sõltuvad omavahelisest ühendusest ja andmete pidevast liikumisest, seega võib keskse rikke puhul tekkida märkimisväärne kahju mitmes süsteemis korraga.

Allikas: Blogipostitus: Sissejuhatus Asjade Internetti
Vt täiendavalt ka videopostitust: Mis loom on asjade internet ja kuidas seda süüakse?

Loe lisaks blogipostitusi:
TalTech Iseauto saamislugu. 1/4: Olemasoleva auto lammutamine
TalTech Iseauto saamislugu. 2/4: Testauto juhtimine isetehtud riistvaraga
TalTech Iseauto saamislugu. 3/4: Bussi ehitamine
TalTech Iseauto saamislugu. 4/4 Iseauto ülevaade

TalTech Iseauto valmib TalTech infotehnoloogia-ja inseneriteaduskonna tudengite ning Silberauto AS koostööna. Projekti ühe partnerina on kaasatud ka ABB.


Videoe valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

1. Mis on asjade internet?

2. Mis eesmärke täidavad asjade interneti tehnoloogiad?

3. Millised on asjade interneti tehnoloogiate puudused ja nõrkused?

4. Millega tegeleb TalTechi Asjade Interneti Arenduskeskus?

Täispikk video Asjade Internetist on leitav siit.
Asjade Interneti video esitlusloendi leiad siit.

Loe lisaks:
Blogipostitust: Sissejuhatus Asjade Internetti
Hariduse tehnoloogiakompass: Asjade internet


Videote valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Sisukord

1. Programmeerimiskeskkonna ülesseadmine
2. Esimesed sammud universaalportidega
3. Liikumise peale valgusti juhtimine
4. Valgusti juhtimine mõnest teisest seadmest (nt nutitelefonist)
5. Kuhu edasi?

Töövahendid

1. Raspberry Pi 3B+*
2. SD mälukaart
3. HDMI kaabel
4. Hiir
5. Klaviatuur
6. Monitor HDMI toega
7. Kohtvõrk
8. Etherneti kaabel (valikuline)

* Tegelikult sobib ükskõik milline versioon. Konkreetse ettevõtmise jaoks võivad erinevuseks olla GPIO viikude asukohad ja numbrid, mistõttu tuleks ühendamisel üle kontrollida vastavad tähistused paigutusplaanist (pin layout).

Eeltöö

Selleks, et alustada Raspberry Pi peal programmeerimisega, tuleb üles seada vastav keskkond. Kuna aga Raspberry Pi sarnaneb oma omadustelt pigem miniarvutiga, siis alustame lisakomponentide (monitor, klaviatuur, hiir) ühendamisega ning operatsioonisüsteemi paigaldamisega. Kõige lihtsam on seda teha tootja poolse step by step juhendi järgi, mille leiab siin.

Et olla kindlalt veendunud, et kõik vajalikud tööriistad meie projekti jaoks oleksid olemas, siis soovitame käsureale (mille saab avada klõpsates Menu->Accessories->Terminal või üle SSH) anda järgmise ülesande:

sudo apt-get -y install python python-dev python-rpi.gpio

Esimesed sammud universaalportidega (GPIO)

Meie esimeseks ülesandeks on luua programm, mis vilgutaks eelmises blogipostituses paigaldatud leedi sisse-välja. Lisaks meie kirjutatud koodijuppidele, saab Python kohta rohkem uudistada W3Schools tasuta õppekeskkonnas.

Igasugune programmeerimistöö algab alati faili tekitamisega, mille saab luua käsurealt järgmiselt:

nano led_vilgutus.py

Seejärel kopeerime aknasse järgneva sisu:

# coding=utf-8 # ütleme programmile, kuidas on tekst esitletud

# "#" tähemärk viitab kommentaari algusele, mis omakorda tähendab, sellele järgnev tekst kuni
# uue rea alguseni ei ole mõeldud nö arvutile täitmiseks, vaid lisatakse programmeerijate koodilugemise
# ja -kirjutamise lihtsustamiseks. Kusjuures sellele tehakse erand, kui esimese kahel real
# on defineeritud mõni teksitvormigu (i.k. encoding) reegel nagu on seda tehtud ka meie näites.

import RPi.GPIO as GPIO     # ütleme programmile, et soovime universaalportide käske kasutada
import time                 # ütleme programmile, et soovime ajaga seotud funktsioone kasutada

LED = 16                    # loome muutuja LED, mille väärtus on 16, edaspidi programm teab,
                            # et sõna "LED" tähendab arvu 16

GPIO.setmode(GPIO.BCM)      # soovime kasutada universaalporte numbrite järgi
GPIO.setup(LED, GPIO.OUT)   # soovime 16 GPIO viiku kasutada väljundina

while True:                 # tahame tsüklit, et programm kestaks pidevalt
GPIO.output(LED, GPIO.HIGH) # anname pinge 16ndale (ehk LED) viigule
print("Led ON")             # kirjutame vastave teksti terminali vaatamiseks
time.sleep(1)               # puhkame 1 sekundi, programm puhkamise ajal midagi ei tee
GPIO.output(LED, GPIO.LOW)  # võtame pinge ära 16ndalt viigult
print("Led OFF")
time.sleep(1)

Tekstiredaktorist väljumiseks tuleb kasutada klahvikombinatsiooni Cntr+X ning kui programm avaldab soovi salvestamise järele (“Save modified buffer?“), siis vajutage klahve “Y” ja Enter.

Programmi käivitamiseks tuleb anda käsklus:

python led_vilgutus.py

Sulgemiseks tuleb vajutada kombinatsiooni Cntr+C.

NB! Kui peaks juhtuma, et mingil põhjusel leed ei vilgu, siis esimesena kontrollige üle universaalpordi number. Seda, kas programm reaalselt pinget väljastab, saab valideerida multimeetri alalispinge mõõtmise režiimis, ühendades selle klemmid leedi “jalgade” külge.

Liikumise peale valgusti juhtimine

Siinkohal võtame korra hoo maha ja mõtleme paremaks arusaamiseks läbi, milline peaks olema programmi loogiline töökäik:

• Kindlasti peaksime alati programmile sarnaselt eelnenud ülesandele, milliseid (viigu number) ja kuidas (kas lugeda või tekitada pinget) me universaalportide viike kasutada tahame
• Kuna PIR andur tekitab oma keskmise väljundviigu peale liikumise korral pinge, siis peaksime sealt tulevat võimalikku signaali pidevalt lugema
• Kui dekteerime pinge, siis lülitamine leedi põlema ning selle puudumisel kustutame

Loome uue faili:

nano led_automaatika.py

… ja kopeerimine sinna järgneva sisu:

# coding=utf-8  

import RPi.GPIO as GPIO                 # ütleme programmile, et soovime universaalportide käske kasutada
import time                             # ütleme programmile, et soovime ajaga seotud funktsioone kasutada

LED = 16                                # loome muutuja LED, mille väärtus on 16, edaspidi programm teab,
                                        # et sõna "LED" tähendab arvu 16

PIR_OUTPUT = 18                         # loome muutuja analoogselt LED'ile tähistamaks GPIO viigu numbrit,
                                        # millele annab PIR sensori liikumise korral pinge


GPIO.setmode(GPIO.BCM)                          # soovime kasutada universaalporte numbrite järgi
GPIO.setup(LED, GPIO.OUT)                       # soovime 16 GPIO viiku (LED) kasutada väljundina
GPIO.setup(PIR_OUTPUT, GPIO.IN)                 # soovime 18 GPIO viiku (PIR väljund) lugeda 
                                                # ehk kasutada sisendina

while True:                                     # tahame tsüklit, et programm kestaks pideval

        if GPIO.input(PIR_OUTPUT) == True:      # loeme, kas PIR keskmisel viigul on pinge
                                                # kui on, siis..
                GPIO.output(LED, GPIO.HIGH)     # anname pinge 16ndale (ehk LED) viigule, et tekiks valgus

        else:                                   # muul juhul (kui pinget ei olnud), siis ..
                GPIO.output(LED, GPIO.LOW)      # võtame pinge ära leedilt, sest liikumist ei ole

Seejärel kasutame juba eelnevalt õpitud salvestamisetehnikat ning käivitame programmi:

python led_automaatika.py

NB! Kui peaks juhtuma, et mingil põhjusel leed ei hakka liikumise korral põlema, siis esimesena kontrollige üle universaalportide numbrid. Pingesignaalide olemasolu saab valideerida multimeetri alalispinge mõõtmise režiimis.

Valgusti juhtimine mõnest teisest seadmest

Nagu juba asjade interneti tutvustavas blogiposituses vihjasime, tuleb kaugjuhtimiseks luua kahe seadme vaheline ühendus. Antud postituse raames oleva Raspberry Pi 3 puhul saab kasutada nii kaablipõhist (ethernet) kui ka kaablita (WiFi) lähenemist kohtvõrku ühendamiseks. Esimese puhul piisab sellest, kui ühendame seadme etherneti kaabli abil koduruuteri külge ning WiFi seadistamiseks leiab asjakohase juhendi siit.

Üks lihtsamaid (ja seega ka ebaturvalisem lähenemine) viise kaugjuhtimiseks on kasutada internetibrauserit. Antud projekti raames loome kaks linki, mille kaudu leedi juhtimine toimuma hakkab vastavalt:

• http:///led_on   <- sisselülitamiseks
• http:///led_off  <- väljalülitamiseks

Et suvaline veebibrauseri toega samas kohtvõrgus olev seade saaks valgusti juhtimise käsku edastada, peab meie loodav programm olema võimeline kuulama sissetulevaid päringuid. Seda ülesannet oskab lahendada HTTP teenus. HTTP (HyperText Transfer Protocol) on veebimaailmas kasutusel olev reeglite kogum, mis määrab ära, kuidas peaksid veebibrauserid ja veebilehekülgi hoiustavad arvutid (või seadmed) omavahel suhtlema. Selliselt ülesehitusega programmid on asjade interneti maailmas tavaline nähtus. Lahenduse peamiseks eeliseks on lai ühilduvus, mis võimaldab rakendusi lihtsasti programmeerida ja kasutada erinevates seadmetes. Tavaliselt on valmistoodete (näiteks mõne kodujuhtimise äppi puhul) sellised päringud realiseeritud nupuvajutusel nö “tagataustal”.

Antud juhul saab kasutada leedijuhtimiseks järgnevat koodi:

# coding=utf-8


from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer # ütleme programmile, et soovime kasutada 
                                                              # HTTP teenust
import RPi.GPIO as GPIO                 # ütleme programmile, et soovime universaalportide käske kasutada

LED = 16                                # loome muutuja LED, mille väärtus on 16, edaspidi programm teab,
                                        # et sõna "LED" tähendab arvu 16

GPIO.setmode(GPIO.BCM)                  # soovime kasutada universaalporte numbrite järgi
GPIO.setup(LED, GPIO.OUT)               # soovime 16 GPIO viiku kasutada väljundina

class Handler(BaseHTTPRequestHandler):     # ütleme programmile, et soovime ise määrata, mis juhtub päringutel
    def do_GET(self):                       # ütleme, mida tuleb teha, kui brauser ühendub meie serveri külge
        if self.path == "/led_on":          # mida teha, kui URL on /led_on lõpuga 
            GPIO.output(LED, GPIO.HIGH)     # anname pinge 16ndale (ehk LED) viigule
            print("LED ON")
        elif self.path == "/led_off":       # mida teha, kui URL on /led_off lõpuga 
            GPIO.output(LED, GPIO.LOW)      # võtame pinge ära 16ndalt viigult
            print("LED OFF")
        self.send_response(200)             # ütleme brauserile, et võtsime päringu vastu, just seda
                                            # tähistabki kood 200

server_parameters = ('0.0.0.0', 80)              # päringuid võtame vastu Raspberry PI ip aadressil ja pordil 80
httpd = HTTPServer(server_parameters, Handler)  # ütleme HTTP teenusele, mis on parameetrid ja kuidas käituda 
                                                 # päringute korral
httpd.serve_forever()                            # paneme HTTP teenuse käima

Et aga mujalt seadmelt ligi saada, peame teadma meie Raspberry Pi IP aadressi. Selle teadasaamiseks saab kasutada terminal käsku:

hostname -I

Peale programmi käivitamist peaksid olema meie poolt soovitud veebiaadressid kättesaadavad ning nüüd proovimegi samas kohtvõrgus olevast seadmest neid kontrollida. Kuna meie puhul osutus Raspberry IP aadressiks 192.168.0.101, siis leedi juhtimiseks on kasutuses vastavad URL’id:

• http://192.168.0.101/led_on   <- sisselülitamiseks
• http://192.168.0.101/led_off  <- väljalülitamiseks

NB! Kui mingil põhjusel peaks programm väljastama veateate “socket.error: [Errno 98] Address already in use”, siis sellega üritab operatatsioonisüsteem öelda, et mingi protsess (programm) juba kasutab porti 80. Sellisel juhul võib segava programmi sulgemiseks kasutada käsku:

kill -9 $(lsof -t -i:80)
Iseseisvaks katsetamiseks

• Muutke iseseisvalt kasutatavaid universaalporte vastavalt Raspberry Pi paigaldusplaanile
• Lisage elektriskeemi veel üks leedvalgusti ning vilgutage mõlemat kordamööda
• Ühendada elektriskeem nii, et leed põleks ainult siis, kui liikumisandur tuvastab liikumise

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Kui eelnevas kolmes osas keskendusime TalTech Iseauto arendamisele, siis nüüd on aeg heita pilk sellele, milline Iseauto lõplik versioon hetkel välja näeb, mis sensorid on bussi küljes ning milleks Iseauto ikkagi võimeline on.

Alustame bussi välimusest, mille disainis ja projekteeris Silberauto disainer Sven Sellik. Iseauto on disainitud sümmeetriliseks, mille tõttu pole väliselt kohe aru saada, kumb on bussi esi- ja kumb tagaosa. Põhivärviks on tumehall. Lisaks on kasutatud musta ja valget värvi. Kõrgus on 2,4 m, pikkus 3,5 m ja laius 1,5 m ning kaalub 1,1 tonni. Alljärgnevad pildid annavad kõige parema ülevaate sellest, milline buss välja näeb.

Järgmisena vaatleme kuhu ja kuidas on bussi paigutatud erinevad sensorid. Esiteks lidarid, sest nende olulisust bussil on raske ületähtsustada. Kasutame Volodyne 3D lidareid, mis tekitavad 360 kraadi enda ümber olevatest objektidest 3D pildi. Nende abil on võimalik teostada lokaalset positsioneerimist ja objektide tuvastamist. Kui esialgu planeeriti paigutada üks lidar bussi katusele ette ja teine taha, siis arenduse käigus jõuti tulemusteni, kui paigutada kaks lidarit katuse esinurkadesse väikese nurga alla (nurgaga maapinna suunas) ning lisaks üks lidar veel ka bussi ette paarikümne sentimeetri kõrgusele maapinnast.

Lisaks lokaalsele positsioneerimisele suudab buss ennast positsioneerida ka globaalselt. Selleks on bussile paigutatud RTK-GNSS (Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System), mille täpsus jääb paari sentimeetri juurde. Tema peamised komponendid on GPS moodul ja kaks antenni, millest üks on paigutatud bussi ette ja teine tahaotsa. Kahe antenni kasutamine annab võimaluse väga kiirelt liikumissuund paika saada. Moodul ise sai esialgu paigutatud auto tagaossa mootori kohale, kuid kuna Iseautol kasutataval mudelil on küljes ka inertsiaalandur, siis tuleb see ümber paigutada, sest mootoris liikuv kõrge vool tekitab magnetvälja, mille tulemusena inertsiaalanduris paiknev magnetomeeter väljastab valesid tulemusi. Inertiaalandur sisaldab endas kolme sensorit – kiirendusandur, güroskoop ja magnetomeeter ehk kompass, mis koostöös suudavad väljastada bussi liikumistrajektoori. Alloleval pildil on näha bussi eesotsas paiknev antenn.

Järgmised olulised sensorid on kaamerad, mida on hetkel bussis kokku 5. Kaks kaamerat vaatavad bussi ette  – üks üleval ja teine all, üks bussi taha (all) ja kaks tükki külgedele (paikevad bussi esiosas külgedel). Kaamerate abil on võimalik hõlpsasti teostada objektide tuvastamist. Hetkel tuvastab Iseauto vaid inimesi ja autosid, kuid lähiajal lisandub kindlasti ka näiteks liiklusmärkide või loomade tuvastamine.

Iseautole paigutatud ka 8 ultraheliandurit, millede ülesanne on tuvastada objekte bussi lähiümbruses kuni mõne meetri kauguseni. Neli sensorit paigutati bussi ette ja neli taha.

Sellega oleme Iseauto sensoorika osa ära kirjeldanud. Edasi vaatame seda, milleks ta võimeline on.

Tänasel päeval on Iseauto peamiseks võimekuseks see, et ta suudab eelkaardistatud rajal etteantud trajektoori etteantud kiirusel järgida. Kaamerate abil suudab Iseauto ka kindlaks teha ümbruskonnas liikuvad inimesed ja sõidukid. Maksimaalne lubatud sõidukiirus bussil on 20 km/h. Tänase päeva seisuga on tema peamisteks puudujääkidest võimekus lidari abiga objekte sõidutrajektooril tuvastada ning seetõttu puudub tal ka võimekus vastavalt vajadusel nendest objektidest ümber põigata. Siiski on need funktsionaalsused arenduses. Turvalisuse tagamiseks peab bussis sõidu ajal olema vähemalt üks operaator, kes saaks bussi vajadusel mõne eelmises osas kirjeldatud hädapiduri nupuga seisma pidurdada.

Ja kõige lõpuks – mis saab Iseautost edasi? 14. novembril 2018. aastal, kaks kuud pärast esimest demo sõlmisid TalTechi rektor Jaak Aaviksoo ja Silberauto AS juhatuse esimees Väino Kaldoja lepingu, mis annab aluse Iseauto jätkuvaks arenguks ning uue Iseauto loomiseks. Eesmärk on luua Iseauto2, mis väliselt näeks välja samasugune, kuid mis oleks nii mehhaaniliselt kui ka tehnoloogiliselt oluliselt optimeeritud ning mis oleks mõeldud liiklema ka reaalsetel linnatänavatel. Tema valmimisaeg saab olema 2019. aasta suvi. Esimene Iseauto jääb aga TalTechi tudengitele arendus- ja õppeplatvormiks ning on ühtlasi ka Iseauto2-le paigaldatava tehisintellekti ja sensoorika testplatvormiks.

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Järgnevas kahes blogipostituses näitame, kuidas on võimalik ise nutikodu prototüüpi ehitada. Eesmärgiks on valmis saada lihtne automaatikalahendus, kus liikumise peale läheks automaatselt leed põlema ning lisaks proovime sama valgustust juhtida nutitelefoni kaudu. Esimeses osas tutvustame, mida selleks vaja läheb, kuidas moodulid töötavad ja milline võiks olla ühendusmetoodika ning teises osas keskendume rohkem tarkvarale.

Töövahendid

1. Raspberry Pi 3B+*
2. LED ehk valgusdiood
3. 220 Ω takisti
4. PIR mini HC-SR505 liikumissensor
5. Makettplaadi juhtmed (jumper wires)

* Tegelikult sobib ükskõik milline versioon. Konkreetse ettevõtmise jaoks võivad erinevuseks olla GPIO viikude asukohad ja numbrid, mistõttu tuleks ühendamisel üle kontrollida vastavad tähistused paigutusplaanist (pin layout).

Vajalikud komponendid võib leida hästi varustatud elektroonikapoodidest nagu Oomipood, Yeint, Serigo või Ebay.

Juhtkontroller

Igasugune automaatjuhtimine vajab teatavat kontrollermoodulit ehk teisisõnu aju, mis loeb ja väljastab signaale sõltuvalt määratud juhtimisloogikale. Antud blogipostituse jaoks valisime selleks Raspberry Pi, mille küljes olevad GPIO (universaalpordid) viigud võimaldavad tarkvaraliselt pingesignaali lugeda (aru saada, kas viik on pingestatud välisseadme/loogika poolt) ja kirjutada (pingestada viiku). Lisaks sellele on seadet võimalik lihtsasti ühendada internetti, mis annab tugeva eelise andmete edastamiseks.

LED ehk valgusdiood

Otsetõlgituna tähendab LED valgust eraldavat dioodi. Tegemist on seadisega, kus laengute liikumisel ühelt pooljuhilt (katoodilt) teisele (anoodile) eraldub valgus. Seetõttu on leedi paigutamisel skeemi olulisel kohal selle suunaline paigutus. Õnneks on probleemi lihtsutamiseks välja mõeldud tähistused.

Nagu ka jooniselt näha on alati üks viik pikem (+ klemm) kui teine (- klemm). See tähendab, leed tuleb alati ühendada skeemile pikem “jalg” pingeallika poolel. Lisaks sellele tuleb tähelepanu pöörata pinge suurusele. Kui antakse liiga tugev pinge, võib valgusti (väga) kiiresti läbi põleda. Sobiv pinge on määratud valguse värvusega ning üldjuhul jääb vahemikku 1.8 – 3.3 V. Täpne väärtus on üldjuhul kirjas pakendil või tehnilisel kirjelduses.

Kui selgub, et pingeallikast tulev pinge on liiga suur valgusdioodi jaoks, tuleb skeemile lisada jadamisi takisti, mille eesmärgiks on osa tulevast pingest enda peale võtta. Sobiva takisti valimiseks võib kasutada erinevaid internetis olevaid kalkulaatoreid, kuid suure tõenäosusega oskab ilmselt aidata ka elektroonikakomponentide müüja või mõni tuttav asjatundja.

PIR (passive infrared detector) ehk liikumisandur

Kõik objektid, mille temperatuur on suurem, kui absoluutne null (-273.15 °C) eraldavad mingil määral soojusenergiat. Seda energiat on võimalik tunnetada infrapuna lainesagedise läheduses. Meie poolt pakutav liikumisandur töötab passiivses (sellest ka “P” täht) režiimis, mis tähendab, et liikumise tuvastamiseks sensor ainult “jälgib” keskkonda. Täpsemalt dekteeritakse nö soojusenergia muutumist, mis toimub keha (nt inimese või koera) liikumisel konkreetses alas.

Enne sensori lisamist automaatikasüsteemi, tuleb alati uurida, kuidas sellelt informatsiooni lugeda. Antud projektis kasutusel olev sensor pingestab liikumise tuvastamisel keskmise väljundviigu 3.3 V peale. Seega saame lihtsasti Raspberry Pi GPIO viigu lugemisoperatsiooniga teada, kas toimus liikumine (sisend on pingestatud) või mitte (sisend ei ole pingestatud).

Siinkohal tahaksime tähelepanu juhtida asjaolule, et konkreetne Raspberry Pi võimaldab lugeda 3.3 V pingesignaali. Kui see nii poleks, peaksime hakkama kas sensori väljundsignaali tõstma (võimendama) või siis langetama sõltuvalt juba seda töötleva seadme omadustest ja võimalustest.

Ühendamine

Raspberry Pi küljes asuvat konstantse 5 V väljundviigu ühendame liikumisanduri (PIR) toitmiseks ning universaalporte (GPIO) kasutame valgusdioodi (LED) juhtimiseks ja liikumisest märku andva signaali lugemiseks. Vajaliku info viikude omaduste ja tähistuste kohta saab leida spetsiaalsest paigutusplaanist (joonise vasakpoolne osa). Komponentide vaheliste kontaktide loomiseks on mugav kasutatada spetsiaalseid makettplaadijuhtmeid, mis skeemil on tähistatud sinisega. Vajadusel võib kindluse tagamiseks kasutada jootmistehnikat.

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Kui eelnevas kahes postituses keskendusime Mitsubishi i-Mievi juhtloogikaga tutvumisele ning juhtimisalgoritmide väljatöötamisele testautona kasutatava Mitsubishi i-Mievile, siis seekord teeme tutvust sellega, kuidas valmis TalTechi Iseauto buss.

Esimeses postituses rääkisime sellest, et bussi ehitamiseks on vaja kõigepealt olemasoleva Mitsubishi i-Mievi kere lammutada. Seejärel tuleb valmistada bussi jaoks vajalikud keredetailid ning kõige lõpuks need ka paigaldada. Kõige selles juures tuleb arvesse võtta seda, et valmivasse bussi peab saama paigutada vajamineva riistvara nii, et sellele saaks arendustöö käigus pidevalt ligi. Samuti on oluline, et kogu riistvara saaks reisija silme eest ära peita. Eelnevat kokku võttes – disainida praktiline, kasutajasõbralik ning silmailu pakkuv buss, on inseneridele ja disaineritele alati paras väljakutse.

Iseauto disaini ja pealisehituse valmistamise eest hoolitses Silberauto AS, kes nagu me juba varasemalt teame, on TalTechile antud projektis suurim partner. Järgnevatel piltidel on näha, kuidas käis vormide valmistamine, millised need välja nägid ning kuidas lõplik kere auto alusvankrile paigaldati.

Riistvara paigaldamiseks bussile tehti kaks suuremat metallkasti, mis paigutati auto etteotsa. Üks kast on personaalarvuti ja teine vajaminevate kontrollerite jm seadmete jaoks.

Bussi juhtimine käib suures osas sarnaselt nagu testauto oma, kuid omab siiski paari olulist erinevust. Kõige märkimisväärsem neist on erinevus pidurite juhtimisel. Kokku on bussil kolm erinevat võimalust pidurdamiseks.

Kui testautol kasutame oma algoritmide testimiseks piduritena elektroonilist käsipidurit, siis bussil pole antud lahendus piisavalt vastupidav ning pidurdusjõustki jääks puudu. Seega otsustasime kasutada pidurdamisel auto enda pidureid. Selleks oli meil aga vaja lisada Iseautole elektrooniline piduripump. Piduripumbaga saame piduritele rõhku pumbata, kuid sellest üksi on vähe. Esimeses postituses mainisime pidurite kohta, et lisaks piduripumbale on oluline ka solenoidide juhtimine. Tegime kindlaks, et meil piisab vaid kahe solenoidi kontrollimisest, et pidureid kasutada ning loogika nende kasutamisel on lihtne – selleks, et pumba tööl tekiks pidurisüsteemi rõhk, tuleb solenoidid sisse lülitada. Kui need välja lülitada, siis pidurid vabastatakse. Et me teaks, palju pidurid parasjagu peal on, lisasime pidurisüsteemile rõhuanduri. Rõhuandurist saame analoog-digitaal konverteri abiga kätte rõhu hetkenäidu ja mida suurem rõhk, seda tugevamini pidurid peal on.

Lisaks tavalistele piduritele on autost erinev ka käsipidurisüsteem. Nimelt on bussis kaks käsipidurit – üks manuaalne ja üks elektrooniline. Elektroonilise käsipiduri juhtimine käib lineaaraktuaatoriga (loe lähemalt siit), mis on paigaldatud auto põhja peale. Manuaalse käsipiduri kang on paigutatud auto esiotsa riistvara jaoks mõeldud kastide vahele. Mõlemad käsipidurid on ühendatud i-Mievi originaalkäsipiduri trossiga, mida piisavalt tõmmates pidurid rakenduvad. Rooli, käigukasti ja gaasipedaali juhtimine käib täpselt samamoodi nagu testautol.

Sisuliselt sai kirjeldatud kolme erinevat pidurit, mis Iseautol olemas on. Miks meil neid nii palju vaja on? Üks kõige olulisemaid aspekte Iseauto juures on turvalisus ning mida rohkem viise on meil auto seiskamiseks, seda parem. Nagu juba kirjeldatud, siis piduripedaali ega rooli keeramise võimalust käsitsi meil ei ole. Seetõttu tuleb auto seisma saamine ohu korral teostada enamasti elektrooniliste lahendustega. Ainukene erand on meil manuaalne käsipidur, mida saab käsitsi peale tõmmata.

Kui mehaanilise piduri peale tõmbamine välja jätta, siis bussis on kokku kolm nuppu elektrooniliste pidurite rakendamiseks.

Esimene ja siiamaani kõige rohkem kasutatud hädapiduri nupp on meil ühendatud otse drive kontrolleri külge ja seda vajutades lõpetab drive kontroller rakendab pidurid maksimaalse jõuga. Selle nupu eelisteks on see, et pidurdusjõud on suur ning rakendusaeg lühike. Samuti see, et kui nupp vabastada, saab koheselt sõitu jätkata. Puuduseks on aga see, et kui drive kontroller millegipärast ei tööta, ei saa läbi selle nupu ka pidureid vajutada.

Järgmine võimalus autot peatada on suure punase hädaabi nupu abil, mille oleme paigutanud auto esiotsa. Kui seda nuppu vajutada, siis lülitub autos süüde välja ning elektrooniline käsipidur rakendub. Eelis on see, et kuna auto mootor lülitatakse välja, siis auto jätkab sõitu vabakäigul, st mootor sõitmiseks lisajõudu ei rakenda. Puudus on aga see, et elektroonilise käsipiduri rakendamise aeg on mitu sekundit ja seetõttu pidurdusmaa pikem kui esimese lahenduse puhul. Küll aga kiirendab natukene pidurdamist see, kui pärast selle nupu vajutamist rakendada ka lähedal asuvat manuaalset käsipiduri kangi.

Kõige viimase lahendusena on meil veel autos lüliti, mida lülitades auto peaaku mootorist lahti ühendatakse. Selle lahenduse puhul võime kindlad olla, et auto lülitub nö vabakäigule ja mootorist lisajõudu edasiliikumisele ei rakendu. Puudusteks on aga see, et ükski pidur otseselt ei rakendu ning pärast selle nupu vajutamist on vaja bussi elektrooniliselt kontrollüksuselt diagnostikaseadmega veakoode kustutada. Seniste testimiste käigus ei ole antud nuppu olnud põhjust kasutada.

Erinevalt testautost on bussil veel mõned täiendused. Esimeseks neist on tuled, mis on LED ribadena paigutatud bussi esi- ja tagaossa. Igale tulele on lisatud kontroller, mis vastavalt talle CAN(controller area network)-siini pidi edastatud soovile tulede värvi muudab. Teisena, on vaja kontrollida ka bussi ust ja ka selle jaoks on lisatud kontroller, mis reageerib samuti CAN-siinilt saadud sõnumile. Kolmandaks – bussile on lisatud erinevalt testautost 8 ultraheli sensorit – neli paiknevad ees ja neli taga. Nendelt info hankimiseks ja edastamiseks on nii ees kui ka taga eraldi kontroller, mis kogub sensoritelt info ning väljastab selle CAN-siinile nii, et objekti kaugused igast ultrahelisensorist on märgitud detsimeetrites.

Sellega on kõik olulised bussile said paigutatud riistvara komponendid üle käidud. Järgmisel korral vaatame seda, milline näeb buss lõplikult välja, kuidas ja millised sensorid bussile paigutati, milleks Iseauto võimeline on ning milline on tema tulevik.

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.