Herramienta web para la monitorización de flota de vehículos

Abstract

Hoy en día disponemos de una gran cantidad de objetos conectados que envían gran cantidad de información a través de la red. En este TFM se realiza un estudio de como la información de una flota de vehículos (objetos IOT) llega al ser humano para su correspondiente monitorización y entendimiento, es decir, el camino por el que se desplaza la información hasta la llegada al ser humano. Para ello se ha realizado un estudio del GPS y las tecnologías LPWAN más relevantes en la actualidad como son Sigfox, LoRa/LoRaWAN que trabajan en la banda ISM no licenciadas y las derivadas de LTE, NB-IoT y LTE-M en las bandas licenciadas. Así mismo, se lleva a cabo una comparativa y análisis donde se indica qué tecnología es mejor en determinados casos. Una vez enviada por la red esta información es necesario almacenarla. Esta tarea se realiza mediante un servidor de base de datos. Con todo esto, en este TFM y con la ayuda de distintas tecnologías web y framework derivados de ellas, se ha desarrollado la herramienta web para la monitorización de una flota de vehículos que muestra la geolocalización y posiciona al vehículo en el mapa utilizando la API de Google Maps, además de mostrar otra información de los vehículos de la flota para que finalmente el cliente (dispositivo móvil, tablet, pc,...) pueda consultar esta información almacenada a través de un servidor web mediante peticiones HTTP y REST.

Today we have a large number of connected objects that send a large amount of information through the network. In this TFM a study is made on how the information of a fleet of vehicles (IOT objects) reaches the human being for its corresponding monitoring and understanding, that is, the way in which the information travels until the arrival to the human being. To this end, a study of GPS and the most relevant LPWAN technologies such as Sigfox, LoRa / LoRaWAN that work in the unlicensed ISM band and those derived from LTE, NB-IoT and LTE-M in the licensed bands has been carried out. Likewise, a comparison and analysis is carried out indicating which technology seems to be the best in each case. Once it has been sent through the network, this information is necessary to be stored. This task is done through a database server. With all this, in this TFM and with the help of different web technologies and framework derived from them, the web tool has been developed for the monitoring of a vehicle fleet that shows the geolocation and locates the vehicle on the map using the API Google Maps, apart of showing other information about the vehicles of the fleet so that, the client (mobile device, tablet, pc, ...) can consult this information stored through a web server by means of HTTP and REST requests.

Avui dia disposem d'una gran quantitat d'objectes connectats que envien gran quantitat d'informació a través de la xarxa. En aquest TFM es realitza un estudi de com la informació d'una flota de vehicles (objectes IOT) arriba a l'ésser humà per al seu corresponent monitoratge i enteniment, és a dir, el camí pel qual es desplaça la informació fins a l'arribada a l'ésser humà. Per a això s'ha realitzat un estudi del GPS i les tecnologies LPWAN més rellevants en l'actualitat com són Sigfox, LoRa/LoRaWAN que treballen en la banda ISM no llicenciades i les derivades de LTE, NB-IoT i LTE-M en les bandes llicenciades. Així mateix, es duu a terme una comparativa i anàlisi on s'indica quina tecnologia és millor en determinats casos. Una vegada enviada per la xarxa aquesta informació és necessari emmagatzemar-la. Aquesta tasca es realitza mitjançant un servidor de base de dades. Amb tot això, en aquest TFM i amb l'ajuda de diferents tecnologies web i framework derivats d'elles, s'ha desenvolupat l'eina web per al monitoratge d'una flota de vehicles que mostra la geolocalització i posiciona al vehicle en el mapa utilitzant la API de Google Maps, a més de mostrar una altra informació dels vehicles de la flota perquè finalment el client (dispositiu mòbil, tablet, pc,...) pugui consultar aquesta informació emmagatzemada a través d'un servidor web mitjançant peticions HTTP i REST.