A közúti járművek számának gyors növekedése miatt a forgalmi és a parkolási problémák mindenképpen fennállnak. Ennek oka az, hogy a jelenlegi közlekedési infrastruktúra és parkolási rendszer nem képes megbirkózni a közúti járművek növekvő számával. Az olyan tényezők, mint az irodai foglaltság, a foglalkoztatás, az autó tulajdonjoga, az utazás és a diszkrecionális kiadások befolyásolják a parkolási lehetőség használatát. A mai okos városokban minden lehetőség megtalálható, de a parkolási probléma enyhítése sokáig nem foglalkozott.
A kellő parkolás hiánya miatt az aggodalom nagymértékben megnőtt. Arjun, egy hardvermérnök és Siva, egy szoftveres veterán megértette a helyzet kritikus voltát és az óra szükségességét, és elindította egy vállalkozást, amelynek célja az IoT-alapú parkolási megoldások biztosítása a WiiTronics cégükön keresztül. Szeretnénk többet megtudni a cégről, Arjuntól (aki a cég vezérigazgatója és alapítója) kértünk egy-egy interakciót vele, és itt készen állunk a labda gurítására. Kezdjük tehát a cikkel, hogy betekintést nyerjünk a WiiTronics által kínált termékekbe, és azok mennyire bizonyulnak előnyösnek a parkolás megfelelő kezelése szempontjából.
K. Mondja el nekünk a WiiTonics cégét. Milyen parkolási menedzsment megoldásokat kínál?
A WiiTronics egy IIT Madras inkubált vállalat, amelyet még 2013-ban indítottak, hogy hardver- és szoftverplatformokat fejlesszenek ki, kifejezetten az IoT-vel a fejünkben. Hardvermérnök vagyok a Szilícium-völgyből, partnerem, Siva pedig szoftveres veterán. Korábban Indiában dolgozott a Wipro-ban, majd Szingapúrba ment továbbtanulni. Ott egy olyan vállalatnál dolgozott, amely a szingapúri kormány tulajdonában volt a K + F oldalon. Tehát meghívtam, hogy jöjjön és csatlakozzon hozzám a WiiTronics elindítása után.
IoT termékeket építünk. Van egy hardverplatformunk, a WiiTronics hardverplatform, amely egyszerű szavakkal vezeték nélküli elektronikát jelent. Szoftverplatformunk neve Random Mouse. Olyan érzékelőket terveztünk, amelyek képesek felismerni a járműveket, ezért hardveres platformunkkal együtt használjuk. Ezzel megkönnyíthető az ügyfél / ügyfél oldalról a felhő kiszolgálónk felé irányuló minden kommunikáció. A platform használható bármilyen más érzékelővel is, a jármű érzékelő szenzorain kívül. Célunk, hogy az általunk tervezett összes terméket és az összes megoldást megválasszuk, és globális kapcsolatba lépjünk vele, és ez a célunk a következő három évben.
K. Kérjük, ismertesse az IoT Parking megoldási rendszerének alapvető architektúráját és működését.
Van különböző típusú tolatóradar, hogy van minden egyes rés a parkoló. Beltéri helyiségekhez speciális érzékelőkkel rendelkezünk, kültéri parkoláshoz, például utcai parkoláshoz pedig speciális érzékelőkkel. A beltéri érzékelők mind olyan ultrahangos érzékelők, amelyek érzékelik, hogy van-e lehetőség a jármű parkolására vagy sem. Ezután kommunikálnak az érzékelő vezérlőjével. A költségek csökkentése érdekében egy adó-vevőt helyezünk a központi vezérlőre, ahonnan az összes érzékelőhöz van bekötve. Ezek az érzékelővezérlők észlelik az egyes nyílások állapotát, és vezeték nélkül elküldik az adatokat az átjárónkra, amely egy Linux-alapú számítógép, amely csatlakozik az internethez, és hatalmas alkalmazás fut rajta. Ez az agy vagy a teljes megoldás CPU-ja.
Az egyes ábrákról érkező állapotfrissítéseket az átjáróhoz küldjük, amely a felhőbe helyezi, és a kijelzőket is frissíti. A kijelző rendkívül fontos az alkalmazásunkhoz, ahol a parkoló minden felhajtójához, legyen az beltéri vagy kültéri; lesz egy kijelzőnk, amely megmutatja, hogy mennyi parkoló áll rendelkezésre bármelyik irányba, ahová mennek. Tehát, ha az érzékelő megváltoztatja az állapotát, az átjáró tudja, melyik kijelzőt kell frissíteni. Abban az esetben van egy úttest, amely mondjuk öt különböző úttestet vezet, és ha van egy érzékelő a végén, ahol például egy autó elmegy, akkor az összes kijelzés, amely az úttest felé vezet, és az érzékelő frissül. Tehát kumulatív! Ezt tesszük az IoT érzékelőkkel, felhőbe viszjük.
A WiiTronics kiemelkedik a tömegből azzal, hogy más cégekben az adott úttesten való részvétel a szenzorokra korlátozódik. Tehát, ha száz nyílás és száz érzékelő van, akkor a kijelzőt ezekhez az érzékelőkhöz vezetik, és ez mutatja a száz nyílás elérhetőségét. De az IoT miatt kumulatív adatokat tudunk szolgáltatni az egyes kijelzőkről.
K. Miért hajtotta végre ezt az átalakítást az ultrahangról a magnetométer érzékelőre? Az összes érzékelő csomópont rendelkezik ultrahangos érzékelővel vagy a magnetométerrel, vagy mindkettő kombinációja?
Teljesen attól függ, hogy milyen parkolást nézünk. Beltéri alkalmazások esetén a parkoló tulajdonosa nagyon érzékeny az érzékelők padlóra történő felszerelésére, mert epoxi bevonattal rendelkeznek a padlón, és garanciát kapnak az epoxi bevonatra. És nem érhet a padlóhoz. Ez az egyik oka annak, hogy a mennyezetre helyezhető érzékelővel szerettünk volna előállni. Észlelni tudja, hogy a rés rendelkezésre áll-e, és nincs-e behatolás a padlózat szerkezetére.
Ami a magnetométer érzékelőt illeti, kifejezetten kültéri alkalmazásokhoz terveztük. Akkumulátoros; nem igazán lehet elvágni az utat és áramvezetékeket vinni befelé, sok a civil munka. Ezért csak egy csészét terveztünk, amely hengeres. Csak ásni, majd javítani, és ez akkumulátoros, így kevésbé tolakodó az úton. A magnetométer nem helyettesíti az ultrahangot, de minden alkalmazásunkhoz ultrahangot használunk. Megállapítottuk, hogy az ultrahang elég megbízható, és olyan jól működik, hogy most az ultrahangot a kültéri alkalmazásra is visszük, ahol van egy kis posztunk az autó oldalán. Még a szabadban is elhelyezzük az LCD-t, amely a rendelkezésre állást mutatja.
K. A ZigBee-t használta az átjáró és a hub közötti kommunikációhoz. Miért? Miért ne más protokollok, mint a LoRa? Továbbá tervez-e más protokollok használatát a jövőben?
A ZigBee választásának egyik fő oka elsősorban annak köszönhető, hogy Indiában és világszerte hogyan tervezik a parkolókat. A parkolóknak több oszlopuk van, amelyek acélbetonból készülnek, és az összes autó fémből készül. Hatalmas csillapítás van. Ha valahol telepítve van az átjáró, akkor valószínű, hogy nem fogunk látótávolságot kapni. Ezért szerettünk volna egy többugrásos protokollt használni, ahol még akkor is, ha az átjáró valahol a sarkon van, és közöttük vannak felvonók és mozgólépcsők előcsarnokai, az általunk küldött adatok átugorhatnak más adó-vevőkre és eljuthatnak az átjáróig. A vezeték nélküli a látótér, így adatokat hozhatunk a parkoló harmadik alagsorából a parkolótól körülbelül 50 méterre lévő kintre egy kijelzőhöz. Tehát ezt hozza az asztalra a ZigBee 'képes ugrani és eljutni egy olyan célig, amit Lora nem tud megtenni. Hálós protokollt és multi-hop protokollt akartunk.
K. Hogyan működik a bevételi modell? Olyan ez, mint egy egyszeri telepítési díj, vagy olyan, mint a szoftver, mint szolgáltatás jellegű dolog?
Ez egy kombináció, a szoftvert előfizetésként biztosítják a bevásárlóközpontokhoz, a repülőtérhez vagy bárhová, bárki is legyen az üzemeltető, és a hardvert értékesítik. Capex-befektetést hajtanak végre, megveszik a hardvert és telepítik.
K. Hogyan működnek a magnetométer alapú érzékelők? Mennyire jó a jármű érzékelő alkalmazásaihoz?
A magnetométer alapú érzékelő egy mágnesesen érzékeny anyag, amelyet hídhálózatként telepítenek az útra. Tehát, amikor a mágneses térben változás következik be, az ellenállás is megváltozikis. És ez a hídon átívelő feszültségváltozásként fogható fel. Ezt felerősítik és kihozzák. Mintha regisztereket olvasnánk, hogy megértsük a mágneses mező változását az adott tengelyben. Miután ez megtörtént, megírjuk algoritmusunkat, és egy kis statisztikai számítást végzünk annak biztosítására, hogy ez egy olyan jármű legyen, amely az érzékelő tetején van. A mágneses fluxus sűrűsége azért változik, mert a jármű alváza fémből készül, rendkívül nehéz, és hatással van az érzékelőt körülvevő mágneses mezőre. Így érzékeli a rést, ha egy autó parkol az érzékelő tetején, vagy sem. Tehát ez az eddigi termékek közül valószínűleg a legnagyobb kihívást jelent.
K. Hogyan telepítik ezeket a mágneses érzékelőket az úton? Milyen karbantartásra van szükség a telepítés után?
A mágneses érzékelőket magvágással szerelik fel, a magfúrást az úton hajtják végre, eltávolítjuk a hengeres kátrányt, majd a házunkat betesszük. Van egy szigetelő anyag, amely körbejárja az érzékelőnket, így az úttest felszínének hőmérséklete nem érintkezik közvetlenül az érzékelő házával. Annak ellenére, hogy valamennyien műanyagok és szigeteltek, megpróbáljuk minimalizálni ezt a hatást. Vannak két kamra tervezkülönféle okokból. Ennek egyik oka, hogy a hardvernek nem szabad közvetlenül érintkeznie a kátrányúttal érintkező burkolattal, és a hőmérséklet nem érintkezhet a hardverrel. A második ok az, hogy az alkalmazás akkumulátorral működik. Tehát az akkumulátor cseréjéhez nincs szükség a teljes ház kivételére és cseréjére, a ház tetejét eltávolítják, és csak a tetejének eltávolításával helyettesítik a másik házzal.
Az a helyzet, hogy kissé trükkös az, amikor az érzékelőt telepíti, hogy megbizonyosodjon arról, hogy nincs-e körül fém alkatrész. Ellenkező esetben az érzékelőket előre kalibrálják az adott fémdarabhoz. Az érzékelő megtervezése során meg kell győződnie arról is, hogy az érzékelők különböző hőmérsékleten eltérő módon viselkednek. Az érzékelők üzembe helyezése előtt megfelelő hőmérséklet-kalibrálást kell végeznünk.
A hardver megtervezése az, hogy mindig alvó üzemmódban vanés a tervezés különböző iterációit éltük át. Kezdetben két érzékelőnk volt. Tehát egyfajta pontatlan szenzor, amely valamilyen akadályt képes észlelni a tetején, majd bekapcsolnánk a magnetométer-alapú érzékelőket, hogy kiderítsük, van-e rés vagy sem. Később átmentünk egy chipre, amely alacsony fogyasztású állapotban megszakítást ad nekünk, ha a mágneses tér megváltozik. Így tudtuk ezt elérni, így az egész áramkör alvó üzemmódban volt. Amikor a mágneses tér megváltozik, megszakítást kapunk, és az áramkör felébred, majd elvégezzük a számításokat, hogy lássuk, van-e valóban jármű, vagy sem. Tehát a használat alapján az akkumulátor élettartama két-négy év közötti lehet. Lítium-ion akkumulátort használunk, és olyan vezérlőt használunk, amelynek lefolyó áramának értéke40-50 nanoamp.
K. Teljesen gyártja ezeket az érzékelőket Indiában? Néhányan, egyike azon kevés társaságnak, akik részt vesznek az IoT parkolási megoldásában, milyen technikai nehézségekkel kellett szembenéznie, amikor ilyen terméket fejlesztett?
Yes, we do manufacture these sensors completely in India. We faced a lot of challenges. While designing the magneto-based sensors, we found out that the sensor output varied with temperature. That’s why we went to great lengths to insulate it from the surface of the road because the surface of the road can go up to say 65-70 degrees Celsius, you've seen in some places that the tar melts on the surface of the road. Our hardware basically can handle that temperature but only thing is that the sensor output varies with temperature. So if you design the sensor and put on the road, at seven o'clock in the morning, your sensors are showing some value, at one o'clock in the afternoon, they show different values. So for each sensor, we had to do temperature calibration, because we were designing these products for the global market viz. Edmonton in Canada, where you have minus 40 degrees Celsius during peak winter, to places like Dubai, where you have 55-60 degrees Celsius where the surface of the road will probably be higher. So that's one of the biggest challenges we had to figure out what is the process that we bring in to make sure we do temperature calibration, and the sensor works reliably after that.
A második szempont az, hogy valamennyire túllépnünk kellett az elektronikai ismereteinken, mert ezeket az érzékelőket az úton telepítették. Egy 16 kerekes teherautó dönthet úgy, hogy leparkol az út szélén, és elmegy teázni. Tehát úgy kell megterveznünk a házat, hogy az képes legyen kezelni az adott tartály nehézsúlyát, ha az érzékelő tetejére kerülnének. Tehát megterveztük és tanúsítottuk, körülbelül hét tonnás rakományt kellett vennem. Ez körülbelül 2-3 tonnával több, mint amit egy kerék egy nagy teherautóban kezelne.
Mivel nem volt sok versenyző, ez volt az az út, amelyet egyedül kellett megtennünk, de sok ember volt segítségünkre, ahol az IIT Madras inkubációs cellája bejött, több tanácsadónk van, mind a technológiai mérnöki oldalon, mind pedig sok segítséget kapott, és rengeteg próbálkozás volt. Ezért a hardver fejlesztése és a kereskedelmi piacra jutása jelentős időt vesz igénybe ennek eléréséhez.
K. Indiai gyártóként hogyan kezelheti az ellátási láncot?
Több indiai forgalmazó leveszi a fejfájást a válláról. Csak adod nekik a BoQ-t, és ők mindent kezelnek; minden logisztika, minden, ami ehhez kapcsolódik, és több disztribútorral dolgozunk, és a NYÁK-szerelési folyamatainkat kiszervezik, ezért bemutatjuk disztribútorainkat a NYÁK-összeszerelő embereknek, és rendelkezésükre állnak a telepítési disztribútoraik is, hogy láthassuk a költség-hasznot. Soha nem szembesültem valamilyen kérdéssel az alkatrészek beszerzésével vagy a termékek időben történő kiszállításával kapcsolatban. Ami a hardverünk tervezését, a NYÁK-k tervezését és az összeszerelést illeti, egyáltalán nem nehéz, és különösen Indiában szerintem egyáltalán nem jelent kihívást.
K. Mondja el nekünk a számítógépes látásalapú járműészlelését, ez egy teljesen alternatív módszer a parkolási megoldás biztosítására. Miért választotta ezt?
A harmadik termék, amelyen jelenleg dolgozunk, a számítógépes látásalapú jármű-észlelés, és ugyanazt a nyomkövetést is alkalmazzák. A kameráink egy élládával beszélgetnek. Az észlelés élszinten történik. Nem kell lefotóznunk a parkolást, és elküldenünk a felhőbe, és folyamatot kell folytatnunk. Tehát az összes feldolgozás élszinten történik, ami Indiában követelmény, mert nincs meg az a fajta sávszélesség, amelyre szükségünk lenne annyi kép és nagy folyamat kezeléséhez. Ezután csak azt az információt küldjük el a felhőnek, hogy rendelkezésre áll-e rés vagy foglalt-e egy rés. Felveszünk egy létező modellt, amely létezik, és átadjuk a tanulást. Annak érdekében, hogy ez az alkalmazás, az a modell megbízhatóan alkalmazható legyen az alkalmazásunkban, vagyis a járművek felderítésében.
Ebben a módszerben nem fúrunk lyukakat az úton. Tehát a felszínen nem túl tolakodó. Azon a tényen kívül, hogy észleljük, van-e szabad rés vagy sem, az utakon már óriási kamera-infrastruktúra van, amelyeket megfigyelési célokra használnak. Tehát felhasználhatjuk a már telepített kamerák egy részét. Ezzel csökkenthetjük az ügyfél költségeit. Emellett felvehetünk bizonyos funkciókat, például hozzáadhatunk algoritmusokat a jármű rendszámának felismerésére, ami azt jelenti, hogy ha egy adott rés egy adott felhasználó eredménye, és egy bizonyos rendszámmal érkezik, és parkol, akkor ellenőrizhetjük ha megfelelő felhasználó vagy sem. Mindezt csak érzékelőkkel nehéz elérni. Ennek fejlesztését némileg az hajtja, amit versenytársaink is kínálnak. Sok versenytársunk számítógépes látásalapú technológiai megoldásokat kínál. Erre további perifériás szolgáltatásokkal is képesek vagyunk, amelyek elősegítik a felhasználó és az üzemeltető élményének javítását.
Kérdés: Mennyire biztonságosan fogadhatunk a számítógépes látástechnika megbízhatóságára, például amikor esik az eső vagy lemegy a nap? Mennyire praktikusak ezek a megoldások?
A számítógépes látásalapú technológiában kihívások merültek fel. Több vizsgálati kört végzünk annak kiderítésére, hogy mit lehet tenni a pontosság javítása érdekében, ha a kamerákon kívül több érzékelőre van szükségünk, vagy több kombinációnk van. Az érzékelés legpontosabb formája kiegészíti a számítógépes látást milliméteres hullámú radarérzékelőkéntamelyet most kutatunk; most kezdtük el ezt csinálni. A két érzékelő előnye, hogy tudod, a pontosságunk eléri a száz százalékot, ha a jármű észleléséről van szó, és a radar mindenféle időjárási körülmények között képes működni. A milliméteres radar lassan felgyorsul, különösen a feljövő önvezető autók nélkül. Milliméteres radart használnak, és mi a számítógépes látástechnika kiegészítőjeként tekintünk rá.
K. Telepítette a WiiTronics ezeknek a számítógépes látástechnológiáknak bármelyikét? Milyen volt az előadás?
Ezt egy chennai bevásárlóközpontban tettük meg, számítógépes látásalapú kamerákat telepítettünk, rendszámfelismerést hajtottunk végre, és a számlázási rendszer részeként integráltuk. Amikor egy jármű bejön, felvesszük a rendszámtáblát, és ebből bizalmi tényezőt kapunk. Ha elég magas, akkor csak kinyitjuk a sorompót, nem kérjük a járművet, hogy álljon és szerezzen jegyet vagy bármit. Hasonlóképpen, amikor a kijáratnál jönnek, a rendszámtáblát rögzítik, és csak megmondjuk nekik, mennyit kell fizetniük.
A pontosság, az NPR nem olyan magas, mint kellene. De ésszerűen rendben vagyunk, kivéve, ha a rendszám megsérült, vagy ha regionális nyelv van a rendszámon. Ezen kívül nagy a pontosság.
Egy év alatt több mint három ezer képet gyűjtöttünk össze különféle autókról és a táblák számáról, és folyamatosan képezzük a rendszert az összegyűjtött adatokkal. Tehát így javíthatjuk a pontosságot. Nagyon sok tennivalót szeretnénk, ha azt szeretnénk, hogy a kormány egységesítse a rendszámokat, és megfelelő betűtípusokkal álljon elő, hogy a pontosság növekedhessen.
K. Hogyan segít az IoT-n keresztül történő adatgyűjtés a parkolási rendszerek optimalizálásában?
Ügyfeleink B2B és nem B2C. A B2C végfelhasználó; egyértelmű előnyökkel jár, ha tudják, hol állnak rendelkezésre azonnali parkolóhelyek. A B2B ügyfelek számára sok elemzést nyújtunk, megadjuk nekik az adatokat, például azt, hogy mi az az átlagos foglaltsági idő, és a be- / kilépő járművek arányai alapján elmondjuk nekik, hogy hány parkolóhely áll majd rendelkezésre, mondjuk: három óra múlva vagy négy óra múlva. Ez segít nekik a parkolás megtervezésében. Ezen kívül, tudod, az egyik ügyfelünk, azt hitték, csúcsforgalmuk vasárnap este öt órakor van. De amikor elmentünk és megnéztük az adatokat, reggel 11 volt, és miért relevánsak az adatok, az az oka, hogy a bevásárlóközpontok megpróbálnak nagyobb munkaerővel rendelkezni a csúcsidőben. Ezért fontos tudni, hogy mi a csúcsidő. Vasárnap este, mivel a parkolók már megteltek és a járművek bejönnek, azt gondolják, hogy ez a forgalmuk. Amikor az adatokat megnéztük, láttuk, hogy vasárnap reggel 11-kor a parkoló üres; a jármű érkezési aránya sokkal magasabb volt. Szüksége van tehát munkaerőre, ha a parkoló üres, és a járműveket irányítani szeretné, és megnézni, hogyan szeretné megtölteni a parkolóhelyet, nem pedig akkor, amikor megtelt a parkoló.Ezeket a fontos elemzéseket nyújtjuk a végfelhasználónak, hogy beléphessenek és megnézhessék az egyes slotok használatát.
Többször láttunk már egy parkolóban. Látni fogja, hogy a parkoló kapuja zárva van, és a parkoló megtelt. Másnap megnézzük az adatokat, olyan 20-30 parkoló volt, amelyeket soha nem használtak egész nap. Tehát hogyan tudjuk ezt maximalizálni, ezért helyezünk el egy nagy kijelzőt a parkoló előtt, amely megmutatja, hogy mi a jelenlegi rendelkezésre állásunk, hogy ne vakon bezárják a parkolót, és azt mondják, hogy tele van, még akkor is, ha egy nyílás rendelkezésre áll, a nagy kijelzőn látható a parkolón kívül, hogy van egy rés, és elengedheti az embereket.
Mivel a járművek folyamatosan áramlanak be és ki, nagyon ritkán jelenik meg a kijelző, hogy a parkolás megtelt, nagyon ritkán. Ez mind az a további előny, hogy a termékeket vásárló b2b ügyfeleknek egy bevásárlóközpont tulajdonosának repülőtéri hatósága vagy egy stadion tulajdonosa lehet stb.
K. Milyenek voltak az eladások eddig, és hogyan vetíti előre ennek a piacnak a jövőjét Indiában? Mik a tervei a WiiTronics-szal kapcsolatban?
Az eladások nagyszerűek voltak. 2017-től évente több mint háromszorosára nőttünk, tavaly pedig bevételünket tekintve tízszeresére nőttünk. Az eladások tekintetében a következő három évben az észak-amerikai, a közel-keleti és a délkelet-ázsiai piacra koncentrálunk, ahol néhány forgalmazóval dolgozunk együtt, hogy kiderítsük, mi a helyes út. Százmilliót és bevételt próbálunk megcélozni a következő öt évben. Ott akarunk lenni. Ha ezt megtesszük, természetesen kitaláljuk, hogy számos más alkalmazásra gondolunk ma is a mezőgazdaság oldalán. Tehát amikor eljön az ideje, ha megfelelő a lehetőség, akkor ezt is meg fogjuk ugrani.