TGR-1E Telemetry System Development

Generated from prompt:

Sunum Başlığı: Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi Geliştirme Projesi 1️⃣ **Giriş Slaydı** - Başlık: Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi - Alt başlık: Araç içi sensör verilerinin bulut tabanlı izlenmesi ve kontrolü - Sunumu Hazırlayan: [Kullanıcı Adı] - Kurum: [Takım veya Üniversite İsmi] 2️⃣ **Proje Amacı** - Araç içi CAN hattından sensör verilerini toplamak - Verileri gerçek zamanlı olarak buluta taşımak - Bulutta depolamak, analiz etmek ve dashboard’da izlemek - Sorun algılayıp buluttan araca kontrol komutları (ör. fan) göndermek - Formula Student aracı TGR-1E için tam entegre telemetri altyapısı kurmak 3️⃣ **Literatür Araştırması** - Mevcut telemetri sistemlerinin incelenmesi (F1, Formula SAE, IoT uygulamaları) - Kullanılan iletişim protokolleri ve mimariler - Benchmark sonuçları tablosu: gecikme, güvenlik, enerji verimliliği - Literatürden çıkarılan kararlar: MQTT, Edge+Cloud mimarisi, InfluxDB kullanımı 4️⃣ **Protokol ve Veri Modeli** - Protokol: MQTT (QoS1 kritik sinyaller, QoS0 yüksek frekans) - Veri modeli: DBC/J1939 standardizasyonu + JSON structured telemetry (value, unit, timestamp) 5️⃣ **Gateway Mimarisi** - Donanım: CAN MCU (STM32) + MQTT MCU (ESP32) - Edge’de DBC decode, Cloud’da depolama - Mimari yapı: Hybrid Edge + Cloud modeli 6️⃣ **Cloud Servisleri** - Time-Series Database (InfluxDB) - Dashboard + Rule Engine → gerçek zamanlı analiz - Komut iletimi: Device Shadow Model (desired → delta → reported) 7️⃣ **Güvenlik** - MQTT için TLS, ACL, authentication - CAN hattı için allowlist, anti-replay (timestamp/nonce) 8️⃣ **Performans ve Fault Tolerance** - Telemetri frekansı: 5–10 Hz - RTT hedefi: < 200–300 ms - Gateway tarafında tamponlama, retry ve watchdog 9️⃣ **Karşılaştırma Matrisi (Literatür vs Proje)** - Gecikme, güvenlik, enerji verimliliği, esneklik - Görselleştirme tablosu 🔟 **Şu Ana Kadar Yapılanlar** - Proje ilerlemesi özeti - Video bağlantısı veya QR kod ile demo gösterimi

This presentation outlines the development of a cloud-based telemetry system for the Formula Student TGR-1E vehicle, covering objectives like real-time sensor data collection via CAN, MQTT protocol in

November 27, 202510 slides
Slide 1 of 10

Slide 1 - Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi

The slide is a title presentation for the "Formula Student TGR-1E Telemetry System," focusing on cloud-based monitoring and control of in-vehicle sensor data. It includes a subtitle crediting the preparer by username and their team or university affiliation.

Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi

Araç içi sensör verilerinin bulut tabanlı izlenmesi ve kontrolü Sunumu Hazırlayan: [Kullanıcı Adı] Kurum: [Takım veya Üniversite İsmi]

Slide 1 - Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi
Slide 2 of 10

Slide 2 - Proje Amacı

The slide outlines the objectives of the project, focusing on collecting sensor data from the vehicle's CAN bus, transmitting it in real-time to the cloud, and storing, analyzing, and monitoring it via a dashboard. It also aims to detect issues, send control commands from the cloud to the vehicle, and establish a fully integrated telemetry infrastructure for the Formula Student vehicle TGR-1E.

Proje Amacı

  • Araç içi CAN hattından sensör verilerini toplamak.
  • Verileri gerçek zamanlı olarak buluta taşımak.
  • Bulutta depolamak, analiz etmek ve dashboard’da izlemek.
  • Sorun algılayıp buluttan araca kontrol komutları göndermek.
  • Formula Student aracı TGR-1E için tam entegre telemetri altyapısı kurmak.
Slide 2 - Proje Amacı
Slide 3 of 10

Slide 3 - Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi Geliştirme Projesi

This section header slide introduces the "Literatür Araştırması" (Literature Review) as the third section of the Formula Student TGR-1E Telemetry System Development Project. It focuses on examining telemetry systems, relevant protocols, benchmarks, and key decisions derived from the research.

Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi Geliştirme Projesi

03

Literatür Araştırması

Telemetri sistemlerinin incelenmesi, protokoller, benchmark ve kararlar

Speaker Notes
Mevcut telemetri sistemlerinin incelenmesi (F1, Formula SAE, IoT). İletişim protokolleri ve mimariler. Benchmark tablosu: gecikme, güvenlik, enerji verimliliği. Kararlar: MQTT, Edge+Cloud, InfluxDB.
Slide 3 - Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi Geliştirme Projesi
Slide 4 of 10

Slide 4 - Protokol ve Veri Modeli

The slide outlines the MQTT protocol's use of QoS1 for reliable transmission of critical signals and QoS0 for optimizing high-frequency data. It also describes the data model, which decodes CAN data using DBC/J1939 standardization and structures it in JSON format with value, unit, and timestamp fields.

Protokol ve Veri Modeli

  • MQTT protokolü: QoS1 kritik sinyaller için güvenilir iletim sağlar.
  • MQTT protokolü: QoS0 yüksek frekans verileri için optimize edilmiştir.
  • Veri modeli: DBC/J1939 standardizasyonu ile CAN verileri decode edilir.
  • Veri modeli: JSON formatında value, unit ve timestamp içerir.

Source: Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi Geliştirme Projesi

Slide 4 - Protokol ve Veri Modeli
Slide 5 of 10

Slide 5 - Gateway Mimarisi

The slide describes the Edge Gateway hardware, where an in-vehicle gateway uses a CAN MCU (STM32) to collect and decode CAN data via DBC, while an MQTT MCU (ESP32) processes it at the edge and transmits via MQTT to the cloud, focusing on real-time decoding and preprocessing in a hybrid model. On the cloud side, data is stored and analyzed in InfluxDB, enabling fast edge processing alongside long-term storage, dashboard monitoring, and command feedback through device shadows.

Gateway Mimarisi

Edge Gateway DonanımıCloud Depolama ve Mimari
Araç içi gateway, CAN MCU (STM32) ile CAN verilerini toplar ve DBC decode yapar. MQTT MCU (ESP32) ile verileri edge'de işler, MQTT protokolü üzerinden buluta iletir. Hybrid modelde edge, gerçek zamanlı decode ve ön işleme odaklanır (18 kelime).Cloud tarafında veriler InfluxDB'de depolanır ve analiz edilir. Hybrid Edge + Cloud modeli, edge'de hızlı işlemeyi, cloud'da uzun vadeli depolama ve dashboard izlemeyi sağlar. Komutlar device shadow ile geri iletilir (24 kelime).

Source: Formula Student TGR-1E Telemetri Sistemi Geliştirme Projesi

Slide 5 - Gateway Mimarisi
Slide 6 of 10

Slide 6 - Cloud Servisleri

Cloud Services slide highlights InfluxDB as a storage solution for time-series databases. It also covers dashboard and rule engine for real-time data analysis, along with the Device Shadow Model for command transmission from desired to delta and reported states.

Cloud Servisleri

  • InfluxDB: Zaman serisi veritabanı için depolama çözümü
  • Dashboard ve kural motoru: Gerçek zamanlı veri analizi
  • Device Shadow Model: Komut iletimi (desired → delta → reported)
Slide 6 - Cloud Servisleri
Slide 7 of 10

Slide 7 - Güvenlik

The slide titled "Güvenlik" outlines security measures for MQTT communication, including TLS encryption for secure data transmission and access controls via ACL and authentication. It also covers protections for the CAN bus, such as an allowlist for permissions and anti-replay mechanisms using timestamps and nonces.

Güvenlik

  • MQTT için TLS şifreleme ile güvenli iletişim
  • MQTT erişim kontrolü: ACL ve kimlik doğrulama
  • CAN hattı koruması: İzin listesi (allowlist)
  • CAN anti-replay: Zaman damgası ve nonce kullanımı
Slide 7 - Güvenlik
Slide 8 of 10

Slide 8 - Performans ve Fault Tolerance

The slide on "Performans ve Fault Tolerance" highlights key performance metrics, including a telemetry frequency of 5–10 Hz for sensor data and a target round-trip time (RTT) of under 200–300 ms for end-to-end latency. It also emphasizes fault tolerance features, with buffering and retry enabled for gateway reliability and an active watchdog mechanism as a system safeguard.

Performans ve Fault Tolerance

  • 5–10: Telemetry Frequency
  • Hz for sensor data

  • <200–300: Target RTT
  • ms end-to-end latency

  • Enabled: Buffering & Retry
  • Gateway fault tolerance

  • Active: Watchdog Mechanism
  • System reliability safeguard

Slide 8 - Performans ve Fault Tolerance
Slide 9 of 10

Slide 9 - Karşılaştırma Matrisi (Literatür vs Proje)

The slide presents a comparison matrix highlighting the project's advantages over existing literature in key performance areas. It shows a 60% improvement in latency (project: 200 ms vs. literature: 500 ms), 100% security coverage via TLS and ACL, 40% energy savings from low power consumption, and high flexibility through a scalable hybrid architecture.

Karşılaştırma Matrisi (Literatür vs Proje)

  • 200 ms: Proje Gecikmesi
  • Literatür: 500 ms, %60 iyileşme

  • 100%: Güvenlik Kapsamı
  • TLS ve ACL ile tam koruma

  • 40%: Enerji Tasarrufu
  • Düşük güç tüketimi avantajı

  • Yüksek: Esneklik Seviyesi
  • Hybrid mimari ile ölçeklenebilirlik

Slide 9 - Karşılaştırma Matrisi (Literatür vs Proje)
Slide 10 of 10

Slide 10 - Şu Ana Kadar Yapılanlar

The slide "Şu Ana Kadar Yapılanlar" outlines key accomplishments in the project so far, including the completion of literature review and benchmark analysis. It also covers the design of an MQTT-based protocol and data model, development of a hybrid edge-cloud gateway architecture, definition of security measures and performance targets, and integration and testing of a demo prototype.

Şu Ana Kadar Yapılanlar

  • Literatür taraması ve benchmark analizi tamamlandı.
  • MQTT tabanlı protokol ve veri modeli tasarlandı.
  • Hibrit edge-cloud gateway mimarisi geliştirildi.
  • Güvenlik önlemleri ve performans hedefleri belirlendi.
  • Demo prototipi entegre edildi ve test edildi.
Speaker Notes
Proje ilerlemesi özeti. Video bağlantısı veya QR kod ile demo gösterimi.
Slide 10 - Şu Ana Kadar Yapılanlar

Discover More Presentations

Explore thousands of AI-generated presentations for inspiration

Browse Presentations
Powered by AI

Create Your Own Presentation

Generate professional presentations in seconds with Karaf's AI. Customize this presentation or start from scratch.

Create New Presentation

Powered by Karaf.ai — AI-Powered Presentation Generator