Realisierung einer webbasierten Datenerfassungs-, Visualisierungs und Auswertekomponente für ein Multisensornetzwerk

Die Integration von Multisensornetzwerken gewinnt in der Disziplin der geodätischen Messtechnik an Relevanz, da sie eine umfassende und kontinuierliche Erfassung der geografischen Umgebung durch die Kombination verschiedener Sensoren ermöglicht. Dieses Forschungsfeld birgt erhebliches Potenzial für weiterführende Untersuchungen. Im Labor für geodätische Messtechnik wurde ein funktionierendes Multisensornetzwerk, bestehend aus einem USB-Gateway und unterschiedlichen Sensoren des Unternehmens Senceive, implementiert. Allerdings mangelte es an einer Anwendung zur Analyse, Auswertung und Visualisierung der Sensordaten. Die vorliegende Arbeit, betreut durch Felix Breuer von inovex GmbH, fokussierte sich auf die Entwicklung der notwendigen Komponenten, um die gewonnenen Messdaten der Sensoren für Lehr- und Forschungszwecke zu sichern und weiterzuverwenden.

Diverse Architekturkonzepte wurden entwickelt und hinsichtlich ihrer Umsetzbarkeit geprüft. Verschiedene Technologien wurden insbesondere im Hinblick auf die gegebene Ausgangssituation im Labor und deren Zukunftsfähigkeit miteinander verglichen. Die finale Anwendung verwendet einen Datenlogger von Senceive zur Protokollierung der empfangenen Daten in CSV-Dateien. Um Portabilität und Migration auf andere Systeme zu ermöglichen, wurde eine virtuelle Maschine mit der Zeitreihendatenbank InfluxDB in Kombination mit der Webanwendung InfluxDB Chronograf aufgesetzt und verwendet. Mit Javascript und NodeJS wurde ein ausführbares Skript entwickelt, um die in CSV-Dateien gespeicherten Messdaten auszulesen und an die Zeitreihendatenbank InfluxDB zu übermitteln. Innerhalb der InfluxDB Chronograf-Anwendung wurde für jeden Sensor eine dedizierte Übersichtsseite erstellt, die die erfassten Messdaten der vergangenen zwei Tage durch verschiedene Analysemethoden visualisiert. Dazu zählen die Aggregation der Daten in festgelegten Zeitintervallen, die Anwendung linearer Trendanalysen, sowie die Berechnung von statistischen Kennzahlen, wie Mittelwerte und Standardabweichungen.

Die entwickelten Komponenten sowie die abschließende Anwendung wurden erfolgreich realisiert und können nun für Forschungs- und Lehrzwecke im Kontext von Geomultisensornetzwerken eingesetzt werden, wobei sie auch für die Verarbeitung von Messdaten aus unterschiedlichen Messverfahren genutzt werden können.