Station de qualité de l'air LoRa
Contexte
Dans le cadre d'Ambassad'Air, la MCE et Rennes Métropole ont fait la demande à l'IMT Atlantique d'élaborer un prototype ce micro-station de qualité de l'air, sur la base des Capteurs Sensor Community. En effet la MCE et Rennes Métropole travaillent à la sensibilisation des habitants à la qualité de l'air, entre autre, en déployant des micro-stations pédagogiques (dit Capteurs Sensor Community), qui fonctionnent avec de la wifi.
Or il s'avère que certains sites ne sont pas équipées de wifi (comme les écoles). Il est apparu opportun d'adapter les capteurs Sensor Community à la technologie LoRa, qui permet la remontée d'informations d'un grand nombre de terminaux sur une distance d'environ 5-10 km (donc idéal pour un usage urbain).
Deux étudiants de l'IMT (Sergio Quintero Restrepo, Yohann Le Gall) ont donc élaboré un prototype de nouvelle station de mesures de la qualité de l'air, utilisant la technologie LoraWAN (équipé d'un micro-contrôleur Pycom LoPy4) et effectuant des mesures à l'aide de différents capteurs : température, humidité, quantité de particules fines et CO2.
Conception de la station
Software
Le code source de la station est disponible gratuitement sur GitHub à l'adresse : https://github.com/capteur-qualite-de-l-air-lora
Hardware
Microcontrôleur
- Pycom LoPy4.
- Pycom Expansion board 3.0.
- Antenne 868 MHz.
- Câble SMA-µFL.
Alimentations
- Alimentation USB.
- Batterie Lithium-Polymère 3.7V 1000mAh.
Capteurs et actuateurs
- Sparkfun Micro OLED.
- Adafruit Ultimate GPS.
- Adafruit SGP-30 (eqCO2, TVOC).
- AM2320 (température, humidité).
- SDS011 (particules fines).
Connecteurs
- Fils de prototypage.
- "Mini breadboard".
Boîte
- Boite IKE
Les sources du PCB utilisé pour faire communiquer l'ensemble des éléments sont présentent à l'adresse suivante : https://easyeda.com/Lenrys29/Capteur_Air
Architecture de la solution
Perspectives à l’avenir
- Mécanisme de mises à jour à distance
- Gestion précise de remonté du niveau de batterie
- Optimisation des temps de mesures en fonction de la consommation énergétique de chaque capteur
- Optimisation des coûts
