跟踪资产并直观呈现从使用 LoRaWAN 网络的远程 IoT 系统收集的传感器数据  

使用 IoT 传感器、Raspberry Pi 网关、MQTT 和 Watslon IoT Platform 以及 Leaflet 和 ArcGIS 来跟踪、直观呈现和绘制资产与设备数据

Description

在本 Code Pattern 中,我们将演示如何使用 Leaflet 和 ArcGIS 来跟踪资产,并在地图应用程序上直观呈现从 Watson IoT Platform 传入的传感器数据。

概览

通过完成本 Code Pattern,您将学习如何跟踪移动的资产。 移动资产是指可以连接 GPS 模块的任何 IoT 设备,例如运输卡车(或者运输卡车中的物品),甚至是带有标签的野生动物。您还将学习如何直观呈现与各种 IoT 互连设备相关的传感器数据。该传感器数据可以表示任何可测量的物理特性,例如温度、声音、空气质量或湿度。

此 Pattern 假定您已设置了用于收集传感器数据的硬件,类似于以下 Code Pattern:“为利用 LoRaWAN 网络的远程 IoT 系统设置硬件平台”。

完成本 Pattern 后,您将掌握如何:

  • 将传感器数据和位置数据发布到 Watson IoT Platform
  • 导入 CSV 历史数据集以实现可视化
  • 在 Cloudant 数据库中持久存储数据
  • 在地图上查看 IoT 资产的状态

  1. 用户使用映射 UI 或 MQTT 消息来注册最终节点(IoT 设备)。这些最终节点代表了能够发布位置和传感器数据的可跟踪资产。
  2. Express 后端订阅 Watson IoT Platform 通道(对应于一个或多个最终节点)。
  3. 最终节点向 Watson IoT Platform 持续发布包含位置、时间和传感器数据的 JSON 对象。
  4. Watson IoT Platform 将数据持久存储到 Cloudant 数据库。
  5. 映射 UI 利用 Leaflet 来更新地图上的标记位置。

Instructions

可在 README 中了解更详细的操作说明。

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英文原文

本 Code Pattern 翻译自:Tracking assets and visualizing sensor data from a long-range IoT system that uses LoRaWAN networking(2018-11-02)

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