Im Modul Webanwendungen realisieren Studierende der Hochschule Niederrhein, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Projekte im Internetumfeld (inkl. IoT). Informationen zu den Rahmenbedingungen im Modul erhalten Studierende unter
http://claus-brell.de/webanwendungen.php.
Die Projektangebote für das laufende Semester sind:
- simpleWhatsApp (für spontane Gruppen)
Es soll ein einfacher WhatsApp Clone erstellt werden, der die spontane Kommunikation für Gruppen ermöglicht. Der Client soll in Javascript erstellt werden, Server in PHP mit SQLite. die Oberfläche besteht aus vier Feldern: einem Namensfeld, einem Gruppenfeld, einem Nachrichteneingabefeld, einem Chatausgabefeld. Ein Nutzer trägt in die Weboberfläche lediglich einen ausgedachten Nutzernamen (z.B. JanaProudmoore99 und einen Gruppennamen z.B Karnevalsparty) ein. Sofort sieht ein Nutzer, was andere mit dem gleichen Gruppennamen so tippen. in das Nachrichteneingabefeld kann ein Nutzer nun selber Nachrichten eingeben. Je Gruppennamen werden nur die letzten 15 Nachrichten auf dem Server aufbewahrt. - dataGuardian – Datenvisualisierung für Messdaten (Umweltdatennetzwerk MG)
Aus einigen studentischen Projekten sind Datensammlungen entstanden. Im geplanten Umweltdatenmessnetzwerk Mönchengladbach werden viele Daten anfallen. Hierfür soll eine einfache generische Visualisierungsmöglichkeit geschaffen werden.Beispiel einer Visualisierung: https://cbrell.de/biene40.
Beispiel für noch unvisualisierte Daten: https://cbrell.de/raspilab/umweltdaten.php?pin=hummel2&modus=tab - showMyData – Generisches Internet-Anzeige-Modul
Ein Raspberry Pi mit einem e-Ink-Display holt sich aus dem Internet alle 10 Minuten über einen Webservice ein Bild und stellt das dar. Das Bild ist eine einfache Darstellungen von z.B. allgemein verfügbaren Wetter- oder Börsendaten.
DiesesSystem ließe sich leicht an ganz unterschiedliche Fragestellungen anpassen. - moveDetect Abschätzung von Aktivitätsintensität über das Internet
Ein Projekt zu KI und Computer Vision. Ein System aus Raspberry Pi mit Kamera und Webservice beobachtet eine Situation und bewertet lediglich Veränderungen. (Stichworte: OpenCV, Kantendetektion, Canny-Algorithmus). Der Veränderung wird eine Prozentzahl zugeordnet (aktuelle Veränderung gegenüber maximal beobachtbarer). Statt einer realen Situation kann eine Video vom Einflugloch einer Bienenbeute genutzt werden. Jede Minute wird die minimale, durchschnittliche und maximale Veränderung an einen Webservice übertragen. Die Daten werden im Interne geordnet angezeigt. - learningRaspi
Ein Projekt zu KI und Computer Vision. Ziel ist, auf einem Videostream (auf jedem Bild) Objekte zu identifizieren und zu zählen. Es geht (noch) nicht darum, die Objekte zu klassifizieren. Die Anzahl der Objekte im Bild soll an einen Webservice übertragen werden. Die Daten werden im Interne geordnet angezeigt. Vermutlich ist die Aufgabenstellung mittels OpenCV und YOLO zu lösen. Ggf. ist die Implementierung von Tensorflow Lite auf dem Raspi sinnvoll. - digitalHumidor – der elektronische Zigarrenschrank
Nichts ist schlimmer als zu feuchte oder zu trockene Zigarren. In einer Kiste soll die Temperatur und die Luftfeuchte gemessen und über das Internet dargestellt werden. Die Messung kann (für Arduino-geübte) mit einem ESP8266 (in Form von NodeMCU) erfolgen. Das Team soll sich Gedanken über einen geeigneten Alarmierungsmechanismus machen.
Siehe auch: Tabakgarage – Eine Fallstudie für die Wirtschaftsinformatik - CalliBot goes Raspi: Websteuerung für den CalliBot
Die Plattform für den CalliopeBot wird über einen Raspbery Pi gesteuert. Der Raspberry Pi holt sich ein „Fahrprogramm“ von einem Webservice und fährt das „Fahrprogramm“ einmal ab (so ähnlich wie im Brettspiel Roborally).
Es gibt eine einfache Online-Eingabemöglichkeit für das Fahrprogramm.
siehe Videos zum Girls Day, google Suche: „hochschule mönchengladbach girls day calliope youtube“. - Infokiosk für den stationären Handel
Zusammenführung der Projekte InKi und iKiosk zu einem funktionierenden Prototypen mit einheitlicher Schnittstelle. - eyePi – Augen für den CalliBot
Analog zum Anki Cozmo sollen „emotionale Zustände“ über Augen visualisiert werden. Dazu ist ein Anzeigemedium (128 x 64 Pixel, entweder als App auf dem Smartphone oder Mini-Display mit Raspberry oder Ajax-Anwendung) zu programmieren, das einen emotionalen Zustand von einem Webservice holt und visualisiert.
Die passenden Webservices und eine Eingabemöglichkeit für die emotionalen Zustände sind zu erstellen.
Eine alternative Nutzungsform (auf einem Tablet, „Cozmo-like-eyes“) wäre die Funktion als eye-Catcher für Schaufenster im stationären Handel. Hier wäre es sinnvoll, wenn die Augenbewegungen einem Schaufensterbummler vor dem Schaufenster folgen würden. - SMS-Web-Gateway
Mit einem Raspberry Pi und einem UMTS-Stick wird ein Gateway aufgebaut. Das Gateway hat eine Telefonnummer. An diese Telefonnummer kann man eine SMS schicken. Das Gateway überträgt die SMS an einen Webservice. Die 10 letzten SMS werden auf einer Übersichtsseite im Internet dargestellt (mit Absender und Uhrzeit). - particlePi – Feinstaub Messstation für das Umweltdatennetzwerk Mönchengladbach
Demonstrator für das Umweltdatenmessnetzwerk MG.
Mit einem Raspberry Pi und einem Feinstaubsensor soll eine System mit folgenden Eigenschaften aufgebaut werden:
* Messung der Feinstaubdaten alle 10 Minuten, Speicherung auf SD-Karte.
* headless Betrieb
* Gesamtsystem geeignet für mehrere Messstationen (Anzahl vorher nicht bekannt)
* Übertragung der Daten ins Internet jede Stunde.
* grafische Aufbereitung der Daten im Internet. - Raspberry Internet-Wetterstation
Mit einem Raspberry Pi und einem 7 Zoll Display soll eine Wetterstation aufgebaut werden. Die Wetterstation als Gesamtanwendung zeigt die aktuellen Wetterdaten der Region (anhand der IP Adresse) in Textform und „Ü50-Buchstaben“ an.
* Webservice, der Wetterdaten im Internet sammelt und aufbereitet
* schlanke Webschnittstelle zu Raspberry (REST, http GET, Daten im CSV-Format, Aktualisierung alle 10 Minuten)
* headless Betrieb, einfaches Plug-und Play System
* Raspberry zeigt Daten lediglich an. - QR-Code-Schnitzeljagd
Demonstrator für Gamification der Verkaufsförderung im stationären Handel oder zum Einsatz in Naturschutzgebieten.
Anwendung auf dem Smartphone (Android-Studio oder X-Code oder Xamarin). Das Smartphone holt sich beim Start eine Liste von QR-Codes (mit gestuften Findehinweisen und Geokoordinaten) von einem Webserver. Der Nutzer macht sich der Anwednung bekannt durch einen Spielernamen. Der Nutzer bekommt eine Liste der QR-Codes mit jeweiliger Entfernung vom eigenen Standort. Durch Klick auf den Code bekommt der Nutzer Findehinweise. Hat ein Nutzer den QR-Code gefunden, kann er ihn scannen. Das wird auf einem Webservice registriert. Der Nutzer erhält dafür einen Fortschritt ( z.B. 4 von 10 QR-Codes gefunden). Die QR-Codes liegen auf dem Webservice in einer SQLite-Datenbank. Dazu gibt es eine minimalistische Administratonsseite (Anlegen, Ansehen, Ändern, Löschen). Es wird gelogt, wann welcher Nutzer welchen QR-Code gescannt hat. Für die Logdaten gibt es auf dem Server eine Übersichtsseite.
* geolocation erfassen auf dem Smartphone.
* Entfernungen berechnen.
* Webservice aufrufen
* QR-Codes Scannen
Geeignet für Teams, die schon einmal eine Android-App geschrieben haben. - PflanzenFreund
Beleuchtungssteuerung über das Internet mit dem Raspberry Pi
Die Anwendung soll mittels einer LDR die Belichtung in der Nähe einer Pflanze messen. Dann soll der Sollwert aus dem Internet mittels Webservice geladen werden. Ist der gemessene Wert kleiner, so soll eine Lampe mittels 433 MHz Sender eingeschaltet werden. Das soll nur tagsüber geschehen. - PowerBank-Checker
Reale Kapazitäten von Powerbanks bestimmen mit dem Raspberry Pi
Es wird eine „Last“ mit einer Glühlampe (0,4 A bei 5 Volt), einer Leuchtdiode, und einer LDR zum Messen zur Verfügung gestellt. Der Raspberry soll jede Minute an einen Webservice übermitteln, ob die LED noch leuchtet. Die Gesamtleuchtdauer soll geeignet grafisch dargestellt werden, auch während der Messung. Drei verschiedene Spannungsquellen (Aldi-Powerbank 5Ah, Pearl Powerbank 10 Ah, Paket mit 4 Eneloops mit 2 Ah) sollen vermessen werden. - ideaCollector
Ausgangssituation: Spontane Ideen, gefundene Zitate und Links, mündliche Mitteilungen … gehen verloren oder stehen nicht auf allen eigenen Geräten zur Verfügung.
Lösungsansatz: webbasierte Textschnipselsammlung. Über ein einfaches, responsive Interface können Ideen festgehalten werden.
Technik: REST Schnittstelle, um ggf. auch eine App ankoppeln zu können. Datensparsam mit Javascript / AJAX.
Anforderungen: Mehrbenutzerfähig (keine explizite Nutzerverwaltung), eigene Ideen chronologisch auflisten, Grafik mit Ideenstatistik. - Zugangskontrolle für den Internet-Meisenkasten
- Fledermauskasten 4.0 – Optische Überwachung mit Bewegungsmelder und IR-Kamera
- Internet-Verlängerung für Funksteckdosen – IoT-lite und smart home
- Javascript Geotracker
- Wissensmanagement und Kollaboration mit Etherpad Lite auf dem Raspberry Pi
Auf dem Raspberry Pi ist eine headless Server mit Etherpad Lite zum Laufen zu bringen (Achtung: node.js). Es sind zwei Konfigurationen zu testen: a) zuhause (privates WLAN) und b) im WLAN der Hocchschule. Es ist eine Anleitung so zu verfassen, dass sie für RaspiLab Schülerworkshops nutzbar ist. - Indoor-Navigation für Roboter
Es soll mit zwei Raspberry Pi eine Positionsbestimmung und Überwachung der Position im Internet entwickelt werden. Als technischer Demonstrator soll nur eine einfache lineare Anordnung untersucht werden. Die Position wird aus den Feldstärken eines Accesspoint, wer auf einem Robotermodell besetigt wird, ermittelt. Die Positionen sind regelmäßig (jede Sekunde) über Funk an einen Webservice zu übertragen. Auf dem Webserver sollen die Informationen durch eine Grafik visualisiert werden.
Ressourcen (werden zur Verfügung gestellt): zwei Raspberry Pi WLAN, Router, Webserver. - Paketverfolgung mit dem Smartphone
Für einige Anwendungsfälle kann kann ein GPS-Tracker auf einem Smartphone die preiswerteste Lösung sein („Billig-Handy“ für 60 Euro). Es soll ein GPS-Tracker entwickelt werden, der automatisch jede 10 Minuten die aktuellen Koordinaten und die Telefonnummer des Smartphones (aus der SIM karte) an einen Webservice überträgt. Im Netz kann man sich dann die Karte mit den Positionen der Smartphones anschauen und für jede Telefonnummer die Liste der Trackpunkte mit Zeitstempel als CSV Datei herunterladen.