TosiPaikka

Tosiaikaisen paikkadatan hyödyntäminen teollisuudessa (TosiPaikka)

Reaaliaikaisen sijaintitiedon hyödyntäminen teollisuusautomaatiossa ja teollisen internetin (IIoT) sovelluksissa avaauusia mahdollisuuksia pienille ja keskisuurille teknologiayrityksille. Reaaliaikaista sijaintitietoa tarvitaan lähes kaikissateollisen internetin (IIoT) ja esineiden internetin (IoT) sovelluksissa sekä monissa teollisuusautomaation ratkaisuissa.Koneilta ja laitteilta kerätyn sijaintitiedon avulla voidaan ohjata koneita ja konelaivueita sekä tehostaa teollisentuotannon prosesseja.

Etelä-Pohjanmaalla ja Pohjanmaalla toimii useita pk-sektorin teknologiayrityksiä, jotka ovat kehittäneet teolliseninternetin sovelluksia muun muassa koneiden etävalvontaan ja ennakoivaan kunnossapitoon. Useimmissa näissäsovelluksissa tarvitaan myös sijaintitietoa asiakkaiden laitteista. IoT-laitteilta saatua sijaintitietoa voidaan hyödyntäämyös muissa kohteissa, kuten rakennustyömailla.

Uudet paikannusteknologiat parantavat sijaintitiedon tarkkuutta ja luotettavuutta. Kehittyneemmätpaikannusteknologiat eivät tuo kuitenkaan lisäarvoa asiakkaille, ellei kerättyä paikkatietoa pystytä analysoimaan.Koneilta ja laitteilta kerättyä sijaintitietoa voidaan käsitellä pilvipalveluissa data-analytiikan keinoin ja analysoinnintulosten perusteella voidaan tehostaa esimerkiksi tuotantoprosesseja ja optimoida konelaivueiden toimintaa.

“Tosiaikaisen paikkadatan hyödyntäminen teollisuudessa” -hankkeen tavoitteena on kehittää ratkaisuja koneilta jalaitteilta kerätyn sijaintitiedon tiedonsiirtoon ja datan analysointiin.

Hankkeen tavoitteet ovat:

1. Kehittää ratkaisuja IoT-laitteilta ja koneilta kerätyn paikkatiedon analysointiin ja visualisointiin siten, että paikkatietoavoidaan käyttää yritysten toiminnan tehostamisessa.

2. Kehittää reunalaskentaa hyödyntävä IIoT-järjestelmä, joka pystyy reaaliaikaiseen paikkatiedon käsittelyyn japaikkatietoa hyödyntävään prosessinohjaukseen.

3. Kehitetään tarkkuuspaikannusympäristöjä uusimmilla paikannusteknologioilla.

4. Kehittää paikkatietoon ja paikannukseen liittyvää osaamista Etelä-Pohjanmaan ja Pohjanmaan alueidenkorkeakouluissa ja yrityksissä.

5. Tukea yrityksiä paikkatietoon liittyvien liiketoimintamahdollisuuksien tunnistamisessa ja kehitystyössä Etelä-Pohjanmaan ja Pohjanmaan maakuntien alueella

Hanke on jaettu viiteen työpakettiin, jotka ovat:

TP1. Paikkatiedon analysointimenetelmien ja paikannusmenetelmien kehittäminen

TP2. Järjestelmäarkkitehtuurin kehitys

TP3. Yleishyödylliset pilottiratkaisut

TP4. Liiketoiminnan kehitys- sekä innovaatiotyöpajat

TP5. Viestintä, raportointi ja hankkeen hallinto

Tehdyt toimenpiteet

Galileo HAS

High Accuracy Service (HAS) on Galileon palvelu, joka tuottaa sijaintitiedon noin 20 cm:n tarkkuudella. Galileo HAS mahdollistaa esimerkiksi autonomisten ja etähallittavien työkoneiden paikannuksen hyvällä tarkkuudella käyttäen edullisia GNSS-vastaanottimia. Galileo HAS -korjaussignaali sisältää korjaukset Galileo- ja GPS-satelliiteille ja se lähetetään kolmannella taajuudella sekä internetin välityksellä. Galileo HAS on käyttäjilleen maksuton. Vuoden 2022 lopussa Galileo HAS oli vielä kokeiluvaiheessa. Initial operational capability (IOC) -vaiheen alkoi myöhässä vasta vuoden 2023 alussa. Käyttäjien on kuitenkin hankala kokeilla HAS-palvelua vielä IOC-vaiheen aikana. Full operational capability (FOC) -vaiheen pitäisi alkaa vuoden 2024 loppuun mennessä.

Galileo HAS -palveluun on perehdytty kirjallisuuden avulla. Lisäksi on testattu PointPerfect-korjauspalvelua, joka perustuu ainakin osittain samoihin periaatteisiin kuin tuleva HAS-palvelu.

Bluetooth direction finding

Bluetooth direction finding (BLE DF) on yksi teknologia sisätilapaikannukseen, joka perustuu signaalin saapumiskulman (AoA, angle of arrival) tai lähtökulman (AoD, angle of departure) mittaamiseen.

Hankkeessa on käytetty UBloxin XPLR-AOA-1 evaluointikittiä, joka koostuu paikannettavista tageista sekä neljästä antennimoduulista. Antennimoduulit ovat tunnetuissa paikoissa ja mittaavat tagiltä tulevan signaalin saapumiskulmaa. Testeissä on päästy noin 20 cm paikannustarkkuuteen.

GNSS-UWB-IMU-sensorifuusio

Hankkeessa on tehty Raspberry Pi -sovellus, joka ottaa dataa vastaan GNSS-, IMU- ja UWB-laitteilta ja välittää datan edelleen MQTT:n välityksellä eteenpäin laskentaa varten. Raspberry Pi sovellus aikaleimaa eri mittaukset yhteiseen aikakantaan.

Raspberry Pi -sovellus ottaa vastaan myös GNSS-korjaussanomia RTK2go.com- ja PointPerfect-palveluilta.

GIS-työkalut

Hankkeessa on kokeiltu erilaisia Python- ja JavaScript-pohjaisia tekniikoita paikannusdatan analysointiin ja visualisointiin. Näillä työkaluilla on tehty muun muassa sovellus, joka näyttää laitteen sijainnin kiinteistössä. Sijainti voidaan näyttää paikallisessa CAD-kuvassa koordinaatistossa. Sijaintitieto voidaan muuntaa myös WGS-84 tai EUREF-koordinaatistoon. Sijaintitiedon visualisointi toimii myös reaaliajassa. Lisäksi kehitettiin 5G-verkon kattavuuden visualisointiin tarkoitettu työkalu.

Hankkeessa selvitettiin myös BIM-mallin käyttöä sisätilapaikannuksessa. Ankkureiden (tukiasemien) paikat voidaan sijoittaa BIM-malliin suoraan oikealle paikalle, mikä nopeuttaa sisätilapaikannuksen käyttöönottoa.

Linkit hankkeessa kehitetyt paikkatiedon visualisointityökaon julkaistu GitHubissa (linkit ovat kohdassa julkaisut).

Factor graph

Kehitettiin Factor Graph (FG) -algoritmia, jota käytetään sensorifuusiossa. Kehitettiin myös muita vikasietoisia algoritmeja sensorifuusioon. Hyödynnettiin IMU-yksikköä yhdessä muiden paikannusjärjestelmien kanssa. Osallistuttiin Google Decimeter Challenge -kilpailuun.

Paikkatieto ja IIoT

Kehitettiin IIoT:tä, reunalaskentaa ja pilvipalvelua demonstroiva järjestelmiä, jotka keräävät paikkatietoa laitteilta, yhdistävät sen muuhun tietoon ja visualisointiin. Tehtiin erilaisia järjestelmiä, jotka keräsivät dataa GNSS-, UWB-, Bluetooth DF- ja IMU-laitteilta ja välittivät tiedon eteenpäin käsiteltäväksi. Tehtiin Omron-robotin Lidar-paikannukseen perustuva sisätilapaikannuksen testausympäristö, jolla on testattiin UWB- ja Wifi-paikannuksen tarkkuutta.

Testiympäristöt

Asennettiin Exafore-järjestelmä pysyvästi SeAMKin robotiikan laboratorioon. Seinäjoen kaupungin maanmittaustoimisto mittasi tukiasemien paikat. Tehtiin myös vastaava asennus Vaasan yliopiston Technobothniaan.

Paranneltiin RTK-tukiasemia Seinäjoella ja Vaasassa. Seinäjoen kaupungin maanmittarit mittasivat Framin tukiaseman korkeuden tarkemmin.

Testattiin UBlox F9R -vastaanotinta, jossa on GNSS:n, IMU:n ja odometrin sensorifuusio. Kehitettiin ohjelma, joka lukee auton nopeus-/matkamittaritietoa ja välittää sen F9R -vastaanottimelle.

Julkaisut

• “A Systematic Review of Machine Learning Techniques for GNSS use Cases,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, pp. 1–
  42, 2022, doi: 10.1109/TAES.2022.3219366
•  @SeAMK-lehti
  • Seinäjoki ja Vaasa kehittävät yhteistyössä menetelmiä paikkatiedon analysointiin
    • https://lehti.seamk.fi/alykkaat-ja-energiatehokkaat-jarjestelmat/seinajoki-ja-vaasa-kehittavat-yhteistyossa-menetelmia-paikkatiedon-analysointiin/
• SeAMK julkaisusarja A38: Opetusta, oppimista, tutkimusta ja kehittämistä : SeAMK 30 vuotta
  • Sisätilapaikannuksen tekniikat(PetteriMäkelä)
    • https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/815009/SeAMK_A40.pdf?sequence=1&isAllowed=y
• Hankkeen pilottiratkaisut demonstroitiin workshopeissa. Kehitetyt ohjelmistot on julkaistu ja dokumentoitu Githubissa:
  – GNSS-IMU-UWB Sensor Fusion https://github.com/SeAMKedu/tosipaikka-gnss-imu-uwb-sensor-fusion
  – Bluetooth Direction Finding https://github.com/SeAMKedu/tosipaikka-bluetooth-direction-finding
  – Decawave UWB https://github.com/SeAMKedu/tosipaikka-decawave-uwb
  – Sisätilapaikannuksen visualisointi https://github.com/SeAMKedu/tosipaikka-indoor-positioning
  – GIS-työkalut GNSS-datan visalisointiin https://github.com/SeAMKedu/tosipaikka-gis-tools
  – Exafore-sisätilapaikannus https://github.com/SeAMKedu/tosipaikka-exact-api-client

Hankkeen tapahtumat ja pilottiratkaisut

Hankkeessa oli kaksi työpajaa, joissa esiteltiin seuraavia pilottiratkaisuja:

• Workshop Seinäjoella 6.6.2023
  • Työpajassa esiteltiin Galileo HAS -järjestelmän nykytilanne sekä työkaluja paikkatiedon visualisointiin. Lisäksi demottiin pilottiratkaisuja:
    •  Sisätilapaikannus Decawave- ja Exafore-UWB-järjestelmillä.
    • Sisätilapaikannus Bluetooth DF -menetelmällä
    • Sisätilapaikannuksen sijaintitiedon näyttäminen WGS-84-koordinaatistossa hyödyntäen rakennuksen pohjapiirrosta
    • GNSS-paikannuksen visualisointi eri tavoin
    • RTK-paikannus käyttäen Seinäjoen AMK:n ja Vaasan yliopiston tukiasemia’
    • PPP-RTK-paikannus käyttäen PointPerfect-palvelua
    • Saumaton paikannus sisä- ja ulkotilojen välillä.
• Workshop Vaasassa 22.8.2023
  • Työpajassa demottiin myös UWB-paikannusta ja paikkaratkaisun visualisointia.
    • Langattoman verkon kattavuuden visualisointi: Voidaan kerätä RSS- tai SNR-dataa Wi-Fi- tai 5G-verkosta ja visualisoida verkon kattavuutta.
    • Verrattiin UWB-paikannusta Omron LD -mobiilirobotin tuottamaan paikannusdataan.
    • Esiteltiin sovellus, joka kehitettiin Google Decimeter Challenge -kilpailuun

Hanke rahoitettiin REACT-EU-välineen määrärahoista osana Euroopan unionin COVID-19-pandemian johdosta toteuttamia toimia.