Anwesenheitserkennung über iBeacons

In letzter Zeit liest man immer wieder über Bluetooth Low Energy (BLE) bzw. iBeacons. Ein typisches bzw oft erwähntes Anwendungsszenario ist hierbei die Positions- bzw. Anwesenheitserkennung.

Ein Vorteil ist das BLE stark gegenüber “normalen” Bluetooth hinsichtlich des Stromverbrauchs verbessert wurde. Statt einiger Sekunden für einen Verbindungsaufbau benötigt man nur noch Millisekunden. Zusammen mit diversen anderen Protokoll Optimierungen ergibt das einen extrem niedrigen Energieverbrauch.

Ein typisches Szenario ist dass man überall iBeacons im Haus verteilt, das Handy permanent nach den Beacons scannt und anhand der Signalstärke berechnet wie weit jeder Beacon entfernt ist. Diese Information wiederum wird dann an einen Server gesendet.

Diese Variante hat allerdings 2 Schwachstellen. Erstens schwankt das BLE Signal in der Stärke extrem und ist erst mal nur bedingt geeignet die Position zu errechnen und zweitens verbraucht das Handy ziemlich viel Strom wenn es im Sekundentakt scannt und die Daten per WLAN an einen Server sendet.

Umsetzung

Für meine Umsetzung habe ich mich für den Umgekehrten Weg entschieden. Mein Handy sendet sobald es das heimische WLAN erkennt, permanent eine BLE Advertising Nachricht. Das geschieht ca. 10 mal die Sekunde mit dem LOW BLE Profile. Trotz dieser Häufigkeit wird der Akku kaum belastet da BLE Advertising Nachrichten extrem kurz sind. Über den Tag verteilt sind es nicht einmal 2% der Akku Kapazität. Als Empfänger habe ich mich für den neu erschienenen Raspberry Pi Zero W entschieden welchen man über den deutschen Distributor pi3g beziehen kann.

Ein raspberry zero in einem Gehäuse

Dieser “Mini”-PC verbraucht 0,7 Watt und bringt von Hause aus BLE und WLAN mit. Insgesamt habe ich im Haus 15 davon verteilt. Sie machen jetzt nichts weiter als permanent nach BLE Advertising Nachrichten zu scannen und diese Daten dann zu einem zentralen Server zu schicken. Finden Sie keine Nachrichten schicken sie auch nichts zum Server wodurch unnötiger WLAN Traffic vermieden wird. Aufgrund des LOW Profiles muss sich mein Handy auch mindestens im Nebenzimmer befinden um überhaupt erkannt zu werden.

Serveranwendung

Meine Serveranwendung ist in Java geschrieben und läuft als Tomcat Anwendung. Sämtliche Raspberries sind über Websockets verbunden um die Reporting Latenz und den Netzwerktraffic möglichst gering zu halten.

Um das zuvor genannte erste Problem, der starken Signalschwankung zu mindern gibt es diverse Ansätze die ich in meiner Anwendung umgesetzt habe.

Durch die Kombination dieser Ansätze erhält man eine relativ stabile und auch schnelle (1-2 sec) Präsenzerkennung.

Visualisierung

Um all diese Berechnungen zu ermöglichen und auch zu visualisieren muss man natürlich weitere Informationen im Server hinterlegen. Dies sind der eigene Grundriss als SVG Datei, die Position der einzelnen Tracker im Haus sowie die zu trackenden Handys.
Die eigentliche Visualisierung ist als Webanwendung realisiert welche die hinterlegte SVG Datei anzeigt. Die Kommunikation mit dem Server erfolgt per Websocket. Dieser sendet in regelmäßigen Abständen die genauen Koordinaten der aktiven Bereiche welche im SVG dann hervorgehoben werden.

RaumübersichtEmpfangene BLE Nachrichten visualisiert

Weitere Anwendung

Die eigentliche Anwendung besteht natürlich nicht in der Visualisierung. Statt dessen sende ich die erkannten Räume per REST API in mein openHAB System um es dann dort weiter zu verarbeiten.

Android App

Aktuell verwende ich noch eine dritt App welche iBeacon Signale senden kann. Dies werde ich aber in naher Zukunft durch eine eigene ersetzen welche das automatisch tut sobald das eigene WLAN erkannt wird.

Software

Zu einem späterem Zeitpunkt werde ich meine Serveranwendung als auch meine Android App auf GitHub veröffentlichen.

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