Akıllı Ev Uygulamaları için Yeni Nesil IoT Denetleyici ile Gerçek Zamanlı Uzaktan İzleme ve Kontrol Uygulaması

Abstract

İnternet çağını çok hızlı yaşadığımız günümüzde, sürekli olarak artan Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları hayatımızı kolaylaştırmaktadır. İnsan makine etkileşimli IoT tabanlı uygulamaların en popüleri şüphesiz akıllı ev uygulamalarıdır. Akıllı ev uygulamalarında cihazlar birbiri ile haberleşerek insan müdahalesi olmadan çalışabilirler. Buda bize zaman ve enerjiden tasarruf etmemizi sağlar. Bu çalışmada; 32-bit Dual Core ESP32 modül ve Blynk IOS/Android arayüz geliştiricisi kullanarak gerçek zamanlı veri izleme ve kontrol uygulaması gerçekleştirilmiştir. Blynk platformuyla tasarlanan Android tabanlı uzaktan izleme ve kontrol arayüzü sayesinde bir akıllı eve ait sıcaklık ve nem verileri kullanılarak ısıtma sisteminin kontrolü sağlanmıştır. Mobil cihaza kurulan android arayüz, ısıtma sisteminin çalışma saatlerini belirleyen haftalık programlama özelliğine sahiptir. Mobil cihazdan elde edilen konum bilgisi kullanılarak, ESP32 modül ile mobil cihaz arasındaki mesafe anlık olarak hesaplanır. Hesaplanan bu mesafeye göre ısıtma sistemi otomatik olarak çalışır veya durur. Blynk uygulamasının sunduğu bulut hizmeti, bize sistem ile ilgili sayısal verilerin depolama imkanını sunmaktadır. Önerilen IoT tabanlı bu akıllı ısıtma sistemi sağladığı enerji tasarrufunun yanında kullanıcıların konforunu da arttırmaktadır. 

Keywords

• IoT,Blynk,ESP32,GPS,Akıllı ev

Real Time Remote Monitoring and Control Application with New Generation IoT Controller for Smart Home Applications

Abstract

In today's world where we live very fast, the continuously increasing Internet of Objects (IOT) applications make our life easier. The most popular of human-machine interactive IOT-based applications are undoubtedly smart home applications. In smart home applications, devices can work without human intervention by communicating with each other. It allows us to save time and energy. In this study; using the 32-bit Dual Core ESP32 module and the Blynk IOS / Android interface developer, real-time data monitoring and control has been implemented. The Android-based remote monitoring and control interface designed with the Blynk platform provides control of the heating system using temperature and humidity data from an intelligent home. The android interface installed on the mobile device has a weekly programming feature that determines the working hours of the heating system. Using the position information obtained from the mobile device, the distance between the ESP32 module and the mobile device is instantaneously calculated. The heating system automatically starts or stops according to the calculated distance. The cloud service provided by the Blynk application allows us to store system related digital data. The proposed IoT-based smart heating system not only saves energy but also improves the comfort of the users.

Keywords

• IoT,Blynk,ESP32,GPS,Smart home

References

1. [1] Bröring, A., Schmid, S., Schindhelm, C. K., Khelil, A., Kabisch, S., Kramer, D., López, E. 2017. Enabling IoT ecosystems through platform interoperability. IEEE software, 34(1), 54-61.
2. [2] Shah, J., Mishra, B., 2016. Customized IoT enabled wireless sensing and monitoring platform for smart buildings. Procedia Technology, 23, pp.256-263.
3. [3] Gupta, R., Singh, K. K. 2018. IOT Door Monitoring System using Android Application. Trends in Opto-Electro and Optical Communications, 7(3), 21-24.
4. [4] Mahindar, R., Prakash, M., Ghosh, S., Mukherjee, S., Ghosh, R. 2018. IoT-based Home Appliances Control System Using NodeMCU and Blynk Server, 6(5), 16-22.
5. [5] Bohora, B., Maharjan, S., Shrestha, B. R. 2016. IoT Based Smart Home Using Blynk Framework. Zerone Scholar, 1(1), 26-30.
6. [6] Evans, D., 2011. The internet of things: How the next evolution of the internet is changing everything. CISCO white paper, 1(2011), 1-11.
7. [7] Gökozan, H., Taştan, M., Sarı, A., 2017. Smart Cities and Management Strategies. Gokbunar A. R., Virlanuta F. O., Zungun, D. (Ed.) 2017 Socio-Economic Strategies içinde (115-123), LAMBERT Academic Publishing, 244s.
8. [8] Lynggaard, P., Skouby, K. E. 2016. Complex IoT Systems as Enablers for Smart Homes in a Smart City Vision. Sensors, 16(11), 1840.

9. [9] Calvillo, C. F., Sánchez-Miralles, A., Villar, J. 2016. Energy management and planning in smart cities. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 55, 273-287. [10] Harper, R. (Ed.). 2006. Inside the smart home. Springer Science & Business Media.
10. [11] Stojkoska, B. L. R., Trivodaliev, K. V. 2017. A review of Internet of Things for smart home: Challenges and solutions. Journal of Cleaner Production, 140, 1454-1464.
11. [12] Taştan, M., Gökozan, H. 2018. An Internet of Things Based Air Conditioning and Lighting Control System for Smart Home. American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences (ASRJETS), 50(1), 181-189.
12. [13] Kulkarni, A., Mukhopadhyay, D. 2018. Internet of Things Based Weather Forecast Monitoring System. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 9(3), 555-557.
13. [14] Marinakis, V., Doukas, H. 2018. An Advanced IoT-based System for Intelligent Energy Management in Buildings. Sensors, 18(2), 610.
14. [15] Kamienski, C., Soininen, J.P., Taumberger, M., Dantas, R., Toscano, A., Salmon Cinotti, T., Filev Maia, R., Torre Neto, A., 2019. Smart water management platform: Iot-based precision irrigation for agriculture. Sensors, 19(2), 276.
15. [16] Taştan, M. 2018. IoT Based Wearable Smart Health Monitoring System. Celal Bayar University Journal of Science, 14(3), 343-350.
16. [17] Öcal, H., Doğru, İ. A., Barışçı, N. 2019. Akıllı ve Geleneksel Giyilebilir Sağlık Cihazlarında Nesnelerin İnterneti. Politeknik Dergisi, 22(3), 695-714.
17. [18] Çaylı, A., Akyüz, A., Baytorun, A. N., Boyacı, S., Üstün, S., Kozak, F. B. 2017. Sera Çevre Koşullarının IOT Tabanlı İzleme ve Analiz Sistemiyle Kontrolü. Türk Tarım-Gıda Bilimi ve Teknolojisi Dergisi, 5(11), 1279-1289.
18. [19] Gökozan, H., Taştan, M., Sarı, A. 2017. Akıllı Şehirler ve Yönetim Stratejileri, II. Uluslararası Stratejik Araştırmalar Kongresi, Antalya, TÜRKİYE.
19. [20] Shafiee, S., Topal, E. 2009. When will fossil fuel reserves be diminished?, Energy policy, 37(1), 181-189.
20. [21] Ahmad, M. W., Mourshed, M., Yuce, B., Rezgui, Y. 2016. Computational intelligence techniques for HVAC systems: A review. Building Simulation 9(4), 359-398.
21. [22] Iqbal, S., Khan, S., Malik, A., Ahmad, I., Javaid, N. 2018. IoT Operating System Based Fuzzy Inference System for Home Energy Management System in Smart Buildings. Sensors, 18(9), 2802.
22. [23] Espressif, 2018. ESP32, [Son Erişim: 31.08.2018] https://www.espressif.com/en/products/hardware/esp32/overview
23. [24] Aosong Electronics, 2010. Digital-output relative humidity & temperature sensor/modüle, [Son Erişim: 16.08.2018] https://www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/Temperature/DHT22.pdf
24. [25] Movable Type Scripts, 2018. Calculate distance, bearing and more between Latitude/Longitude points, [Son Erişim: 04.09.2018] https://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html