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Fortsetzung des Artikels von Teil 1
EnOcean stellt Smart-Home-Lösung vor
Intels Partner EnOcean hatte eine selbstlernende Heizungssteuerung basierend auf batterieloser Funksensorik dabei (Bild 3). Die Oberhachinger nutzen hierfür eine auf Energy Harvesting beruhende Wireless-Technologie.
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In Schaltern verbaute Sensoren werden mittels eines integrierten Dynamos lediglich durch die Druckenergie des Fingers und des dadurch auftretenden piezoelektrischen Effekts mit Energie versorgt. Dies erlaubt dem Sensor, über EnOceans standardisierte Funkschnittstelle kurze Funksignale im 868-MHz-Frequenzband auszusenden und zum Beispiel die Hausbeleuchtung zentral zu steuern.
EnOcean demonstrierte zudem einen intelligenten Fenstergriff, der ebenfalls ein Funk-Sendemodul beinhaltet und sich unter anderem auch mit den Aktoren für die Beleuchtung verbinden kann. Anhand seiner aktuellen Position kann der Griff per Funk Zustandsinformationen (Fenster zu, Fenster auf oder Fenster gekippt) an den Aktor übermitteln, so dass dieser zum Beispiel bei geöffnetem Fenster das Einschalten des Lichts in dem jeweiligen Raum veranlasst.
Dies lässt sich über die EnOcean-Applikation BSC-BoSe steuern, mit der das Funkmodul zusätzlich gekoppelt wird und die der Kontrolle und Visualisierung der Gebäudeautomationsfunktionen dient. Somit kann eine Alarmfunktion gegen versuchte Einbrüche einfach per Klick aktiviert werden. Gleichermaßen lassen sich mit einem Klick auf „Go“ zum Beispiel sämtliche Jalousien im Haus herunterfahren, wenn der Nutzer das Gebäude verlässt, beziehungsweise hochfahren, wenn der Anwender nach Hause kommt und dies per Klick auf „At Home“ signalisiert.
Zudem visualisiert die Software, die die Steuerung der Heimautomation per iOS- oder Android-Mobilgerät auch aus der Ferne erlaubt, für jeden Raum, ob die Fenster geöffnet oder geschlossen sind beziehungsweise das Licht an- oder ausgeschaltet ist.
Weiterhin gibt es eine selbstlernende Heizungssteuerung: Betritt jemand etwa das Badezimmer, wird dies durch einen Bewegungssensor registriert, der sich in einem Raumbediengerät befindet. Dieser sendet die Information per Funk an einen Heizungsventilregler, der daraufhin das Thermostat aufdreht. Regelmäßige Badbesuche merkt sich das System, so dass eine Lernkurve entsteht. Nach rund einem Monat reicht diese Lernkurve aus, um zum Beispiel die Heizung jeden Morgen um 6 Uhr auch ohne entsprechendes Funksignal automatisiert aufzudrehen. Auch der Hauptwasseranschluss im Haus lässt sich mit der EnOcean-Technologie batterielos steuern und bei einem etwaigen Leck in der Leitung per Funk verschließen. Ein solches Leck kann auf zwei unterschiedliche Arten durch zwei verschiedene, jeweils auf der Wasserleitung angebrachte Funkmodule entdeckt werden.
Eines dieser Module enthält ein gerolltes Stück Papier. Nimmt es Wasser auf, wird das aufgequollene Papier in Bewegung versetzt und aktiviert so die integrierte Sensorik, die wiederum ein Funksignal an den Aktor für den Wasseranschluss sendet, der entsprechend das Ventil schließt. Beim zweiten Modul funktioniert das über Leiterbahnen: Tritt Wasser aus, verändert sich der Übergangswiderstand zwischen diesen, wodurch die undichte Leitung abgeleitet werden kann. Auch hier wird der aktuelle Zustand der Wasserleitung über die BSC-BoSe-Software visualisiert. Trotz dieser beeindruckenden Applikationen darf man laut Dr. Christian Prehofer nicht vergessen, dass das IoT noch zahlreiche Herausforderungen bietet: Zum einen die Diversität der Applikationen, die zu vielen unterschiedlichen Anforderungen führt, zum anderen das Hineinwachsen des IoT in sicherheitskritische Anwendungen wie Industriesteuerungen und Automobilbau, was zu ganz neuen Anforderungen in den Bereichen Safety und Security führt. Und last but not least die unterschiedlichen Entwicklungsplattformen: Es gibt einige, die hocheffizienten Code ermöglichen, aber schwierig zu erlernen sind (z.B. Contiki und TinyOS), und andere, die leichter zu erlernen sind, aber viel weniger effizienten Code ermöglichen (z.B. Java, Arduino, Raspberry Pi, Python). Fortiss forscht daher an einem plattform-unabhängigen, modell-basierten Entwicklungsansatz für IoT-Anwendungen.
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