Sustav za praćenje i vizualizaciju karakteristika električnih bicikala

master's thesis

• Title (english): System for tracking and visualization of electric bicycle characteristics
• Author: Bernard Bačani
• Mentor: Mirko Sužnjević (mentor)
• Committee member: Mirko Sužnjević (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Željka Mihajlović (član povjerenstva)
• Committee member: Maja Matijašević (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2024-02-23, Croatia

Abstract

Rad istražuje inovativni pristup praćenju i optimizaciji upotrebe električnih bicikala u urbanim područjima. Cilj sustava je pružiti korisnicima potpunu vizualizaciju informacija o poziciji bicikla i stanju baterije u stvarnom vremenu putem mobilne aplikacije. Sustav se sastoji od MQTT objavljivača te četiri glavna poslužitelja na Fly.io platformi, koristeći MQTT broker, pretplatnika, poslužitelj baze podataka i API poslužitelj.

Prednosti arhitekture s više poslužitelja uključuju podjelu odgovornosti, optimizaciju resursa, lakše skaliranje i poboljšanu pouzdanost. Korišteni senzor TTGO T-Call ESP32 pruža trenutačno praćenje, dok se planira prelazak na senzor LILYGO T-SIM7000G za održavanje stabilnosti komunikacije u budućnosti.

Sustav je postavljen na Fly.io platformi s naglaskom na odabir regije i transparentnost troškova, pružajući ekonomično rješenje za distribuciju aplikacije. Uspješno je prošao testove na 1000 paralelnih konekcija uz potencijal za budući napredak performansi.

Abstract (english)

The paper explores an innovative approach to monitoring and optimizing the usage of electric bicycles in urban areas. It aims to provide users with a complete visualization of real-time information on the bike's position and battery status through a mobile application. The system consists of MQTT publisher and four main servers on the Fly.io platform, utilizing an MQTT broker, subscriber, database server, and API server.

The advantages of the multi-server architecture include responsibilities division, resource optimization, easier scalability, and enhanced reliability. The TTGO T-Call ESP32 sensor provides real-time tracking, with plans to transition to the LILYGO T-SIM7000G sensor for maintaining communication stability in the future.

The system has been deployed on the Fly.io platform with a focus on region selection and cost transparency, providing an economical solution for application distribution. It successfully passed tests on 1000 parallel connections with the potential for future performance improvements.

• Keywords: električni bicikl; praćenje u stvarnom vremenu; vizualizacija; skalira- nje; sigurnost; senzor; ESP32; MQTT; Fly.io
• Keywords (english): electric bicycle; real-time tracking; visualisation; scaling; security; sensor; ESP32; MQTT; Fly.io
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:849518
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2024-03-28 07:42:56