Teilprojekte und CoC

Centers of Competence CoC

Der Forschungsverbund FutureIOT ist geprägt durch fünf Querschnittsthemen –
der Center of Competence (CoC):

  • Kommunikation
  • Sensorik
  • Lokalisierung
  • Informationssicherheit
  • IoT-Plattformen

Diese CoC bauen auf bereits vorhandenen Kenntnissen, Know-how und einem entsprechenden Expertennetzwerk zu den jeweiligen Themenfeldern auf und bilden durch ihre übergreifende Funktion die fachlich-technische Basis für eine zielgerichtete Weiterentwicklung innerhalb aller Aktivitäten des Forschungsverbundes sowie für einen synergetischen Know-how-Transfer in und zwischen den Teilprojekten.

Dr.-Ing. Jörg Robert

Lehrstuhl für Informationstechnik mit dem Schwerpunkt Kommunikationselektronik
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

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Anwendungsszenario Stadt.digital

Teilprojekt Mobilitätssensorik

Im Teilprojekt Mobilitätssensorik wird anhand verschiedener Anwendungen gezeigt, wie zukünftige Mobilitätsszenarien mit IoT-Diensten zuverlässig und kostengünstig entwickelt, getestet und betrieben werden können. Dazu werden verschiedene Anwendungsfälle realisiert. Der erste Anwendungsfall umfasst eine Testumgebung, die für ein Parkplatzmanagementsystem entstehen soll und mit der sensorbasierte, potentiell mobile IoT-Systeme systematischen Langzeittests unterzogen werden können. Konkret soll die Testumgebung am Beispiel des kalibrierbaren Parkplatz-Sensors der Firma Smart City Systems erprobt werden und auf weitere IoT-Systeme, wie eine intelligente Schuhsohle der Firma Blue Cell Networks, erweitert werden. Der zweite Anwendungsfall ist ein Parkplatz-Dashboard, das eine integrierte Sicht auf alle Informationen bietet, die zu einem Parkplatz zur Verfügungen stehen, wie Messungen der Sensoren, Auslastung, Nutzungsdaten aus Parkscheinautomaten oder Buchungen. Das Parkplatzmanagement wird um eine mobile Parkplatz-App erweitert, mit der Nutzer den aktuellen Zustand von Parkplätzen einsehen und ggf. auch freie Parkplätze reservieren können. Dadurch wird demonstriert wie z.B. Carsharing-Stehplätze dynamisch bewirtschaftet werden können. Neben der Messung und Optimierung von Parkplätzen wird in einem weiteren Anwendungsfall gezeigt, wie Mess- und Trackingtechnologien so eingesetzt werden, dass Logistik-Unternehmen nachweisen können, dass sie in Bezug auf den Mitarbeitereinsatz die Vorschriften des Mindestlohngesetzes einhalten. Wissenschaftlich zu behandelnde Fragen sind dabei, wie durch die Vorverarbeitung von Daten im Sinne des Fog-Computing-Paradigmas (OpenFog Consortium Architecture Working Group and others, 2016) eine energiesparende und sichere verteilte Datenverarbeitung möglich ist. Des Weiteren soll untersucht werden, ob eine Kommunikation im Fernbereich über LPWAN möglich ist, um z.B. auch entfernt gelegene Installationen auf z.B. Waldparkplätzen zu unterstützen.

Prof. Dr. Daniela Nicklas

Lehrstuhl für Informatik, insb. Mobile Software Systeme / Mobilität
Otto-Friedrich-Universität Bamberg

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Teilprojekt Umweltsensorik

In diesem Teilprojekt wird untersucht, wie über ein Gelände oder eine Region verteilte Sensoren für Umweltparameter oder Verbrauchszähler mittels Niedrigenergie-Weitverkehrsnetze (LPWAN) angebunden werden können.

Dazu werden verschiedene Anwendungsfälle realisiert. Der erste umfasst Luftqualitäts­messungen in Städten, wobei mehrere Sensormodule mobil auf Stadtbussen montiert werden sollen. Die damit erreichte Mobilität ermöglicht eine großflächigere Abdeckung der Messungen, stellt aber für die Übertragungstechnik eine besondere Herausforderung dar. Der zweite Anwendungsfall zielt auf stationäre Messpunkte auf einem Großgelände ab – konkret auf Verbrauchszähler und verteilte Umweltsensoren auf dem Franz-Josef-Strauß-Flughafen München sowie auf Klimasensoren auf dem Messegelände Nürnberg und in einem Schwimmbad in Bamberg. Die vielfältigen Störeinflüsse in solchen Umgebungen sowie die Anforderung einer möglichst kostengünstigen Nachrüstung bestehender analoger Systeme sind hierbei die wesentlichen Problemstellungen. Zum dritten sollen in einer Stadt möglichst viele – und ebenfalls möglichst kostengünstig – Straßenlaternen auf ihre Funktionsfähigkeit hin überwacht werden. Für alle diese Anwendungsfälle ist es nötig, die erhobenen Daten in einer IoT-Plattform als zentrale Komponente zu sammeln. Wissen-schaftlich zu behandelnde Fragen sind dabei ein weitgehend automatisiertes Gerätemana-gement, eine Vorverarbeitung von Daten im Sinne des Fog-Computing-Paradigmas (Open-Fog Consortium Architecture Working Group, 2017; Bonomi, Milito, Zhu, & Addepalli, 2012) sowie die Entwicklung von generischen bzw. selbstadaptiven Benutzerschnittstellen (Dashboards etc.) und eines nutzerfreundlichen Schlüsselmanagements für notwendige kryptographische Schlüssel zur Etablierung von Informationssicherheit. Da sich nach dem Aufbau solcher Monitoringsysteme vielfältige Nutzungsmöglichkeiten ergeben, soll in einem Transfer-Arbeitspaket die Einbindung von Fahrgastzählungen mittels Detektion von Bluetooth-/WLAN-Signalen aus Smartphones untersucht werden, um die Änderungen der Luftqualität auch quantitativ auf die Fahrgastzahlen umzurechnen.

Prof. Dr. Thomas Wieland

Fakultät Elektrotechnik/Informatik
Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg

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Anwendungsszenario Landwirtschaft.digital

Teilprojekt Bodensensorik

Das Teilprojekt Bodensensorik beschäftigt sich mit der Technologie- und Anwendungs­forschung zukünftiger IoT-Systeme für den Einsatz in der digitalen Landwirtschaft. Hintergrund ist die auf Teilflächen optimierte Bewirtschaftung von Feldern, welche zusätzlich zu globalen Daten wie Wetterhistorie oder -prognose lokal erhobene Sensorikdaten über Pflanzenzustand oder Bodenqualität einbeziehen muss. In diesem Teilprojekt werden speziell Fragestellungen zur Umsetzung einer IoT-gestützten Bodenanalyse adressiert. Dabei sind neben dem Antragsteller Projektpartner der Hochschule Coburg, der FAU Erlangen-Nürnberg (LIKE) und der TU München (EISEC) als Forschungspartner beteiligt. Gemeinsam mit den Firmen BayWa, STEP Systems, METER Group und IR Systeme werden Anforderungen und Anwendungen für die Elektrolytsensorik an Bodenproben erarbeitet und Forschungsarbeiten zur Entwicklung autarker Multisensorikknoten sowie zur Übertragung von Daten durch das Erdreich durchgeführt. Die Zusammenarbeit mit den Industriepartnern erlaubt die Ausrichtung auf anwendungsrelevante Fragestellungen und bietet mögliche Verwertungskanäle.

Kostengünstige Elektrolytsensoren auf Basis von Drucktechniken wurden bereits im Leistungszentrum Elektroniksysteme LZE (Fraunhofer IIS und IISB) realisiert. Diese sollen hier auf die Fragestellungen der Bodenanalyse angepasst werden, speziell hinsichtlich Spezifität und Robustheit. Gemeinsam mit den Industriepartnern sowie dem assoziierten Partner Amt für Ernährung und Landwirtschaft Fürth (AELF) werden die Sensoren im realen Einsatz auf Versuchsfeldern getestet und Strategien für deren Einsatz entworfen.

Unter Federführung der Hochschule Coburg entsteht ein mobiles Messsystem, das direkt auf dem Feld zur Analyse kritischer Bodenparameter eingesetzt werden kann und über Drahtlos- oder Mobilfunktechniken an die IoT-Plattform angekoppelt ist. Gemeinsam mit dem Industriepartner METER Group werden ausgewählte Sensorkomponenten integriert, Schwerpunkte liegen in der Elektronik- und Softwareentwicklung. Die Arbeiten werden durchgeführt unter Einbeziehung der langfristigen Zielsetzung, im Boden vergrabene, verteilte Sensorknoten zu realisieren.

Die FAU / LIKE und die Firma IR Systems fokussieren auf die drahtlose Datenübertragung aus dem Boden. Fragestellung ist insbesondere, wie die LPWAN- Hardware zum Senden und Empfangen von Daten an die Umgebungsbedingungen angepasst werden muss. Anhand von Feldversuchen werden auch hier unterschiedliche Szenarien getestet und fließen in die Entwicklung geeigneter Komponenten ein.

Die TUM / EISEC bringen ihre Expertise auf dem Gebiet der Datensicherheit ein. Der Fokus liegt dabei vor allem auf dem Schutz der erfassten Daten, auf dem Übertragungsschutz sowie auf der Sicherung gegen Systemangriffe von außen.

Dr. Susanne Oertel

Abt. Technologie und Fertigung / Dünnschichtsysteme
Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB

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Teilprojekt Rindertracking

Das Teilprojekt Rindertracking hat zum Ziel, mit einem Ortungssystem, das bisher nur für die Weide vorgesehen war und nur auf die Tierortung abzielte, Daten von weiteren Sensoren zu erfassen und diese einem entsprechenden Tierverhalten zuzuordnen. Für die Erstellung von Algorithmen zur Interpretation der Sensordaten zusammen mit den Positionsdaten sind umfangreiche Tierdirektbeobachtungen erforderlich, die gleichzeitig den „Golden Standard“ für z.B. die Brunsterkennung oder das Gesundheitsmonitoring liefern. Restriktionen bestehen zum einen bei der begrenzt am Ortungssystem zur Verfügung stehenden Energie für die Datenerfassung durch die Sensoren und die Datenübertragung bzw. Datenvorverarbeitung. Zum anderen erfordert die moderne, digitale Landwirtschaft die Vernetzung der an den verschiedenen Stellen anfallenden Daten und die Generierung von Informationen für den Landwirt, um diesen beim Tier- und Stallmanagement zu unterstützen. Das Teilprojekt Rindertracking soll für das Fruchtbarkeitsmanagement (Brunstbeobachtung) und die Gesundheitsüberwachung der Tiere (Mastitits, Lahmheit) robuste Algorithmen und Entscheidungsbäume liefern. Somit trägt das Teilprojekt dazu bei, die Umsetzung der digitalen Landwirtschaft auch auf der Weide voranzutreiben. Neben den bereits von verschiedenen Robotern und Sensoren im Stall verfügbaren Daten wird durch die Realisierung des Teilprojekts Rindertracking die Weide, zu der bisher keine Daten verfügbar waren, in das System der Landwirtschaft 4.0 bei der Milchviehhaltung einbezogen.

Stefan Thurner

Institut für Landtechnik und Tierhaltung
Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL)

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