Es gibt heute immer mehr Häuser, welche mit Photovoltaik-Anlagen ausgestattet sind und Strom für den eigenen Haushalt herstellen. Hier kommt das Produkt Solar Manager zum Zuge, welches den Verbrauch der Haushaltsgeräte ansteuert und an den Strom optimiert, welcher von den Photovoltaik-Anlagen gewonnen wird. So wird Geld gespart, da man den Strom möglichst vom eigenen Stromnetz bezieht.
Wir untersuchen und evaluieren im Rahmen des Informatikprojektes 5 der FHNW auf einem Raspberry Pi 3 mehrere Sprachdienste und nehmen verschiedene Interaktionsmöglichkeiten durch. Dies machen wir, weil wir herausfinden möchten, ob eine Sprachunterstützung für den Endbenutzer hilfreich sein kann oder nicht. Am Ende dieser Projektarbeit soll man mittels Sprachbefehlen also nicht nur Haushaltsgeräte ansteuern, sondern auch Informationen über den Stromverbrauch von Haushaltsgeräten bzw. Stromgewinn von der Photovoltaik-Anlage oder dem öffentlichen Netz verlangen können. Die Ansteuerung der Haushaltsgeräte wird dabei der Einfachheit halber als Simulation wiedergegeben.
Das Ziel dieser Projektarbeit ist, die Möglichkeiten und Grenzen eines Sprachdienstes auf einem Raspberry Pi herauszufinden. Zusätzlich werden die definierten Use Cases umgesetzt und herausgefunden, was für Interaktionsmöglichkeiten vorhanden sind bzw. wie diese funktionieren. In den Use Cases wird dabei die physische Welt durch Sprachbefehle angesteuert. Es werden also z.B. Waschmaschinen eingeschaltet oder Elektroautos geladen. In dieser Arbeit werden jedoch die Haushaltsgeräte als LED-Lampen simuliert wiedergegeben. D.h. es werden keine echten Waschmaschinen an- oder ausgeschaltet.
Die Ausgangslage ist so, dass das bereits existierende Produkt Solar Manager mit einem Sprachdienst als neue Schnittstelle weiterentwickelt werden soll. Solar Manager ist eine Applikation, welche auf einem Raspberry Pi in einem Einfamilienhaus läuft und zur Optimierung des Eigenverbrauchs von selbst produziertem Strom beiträgt
In einem ersten Teil wurden die vier Sprachdienste Alexa, Google Assistant, Cortana und Siri analysiert und ausgewertet. Als bestes Ergebnis für unsere Ausgangslage wurde Google Asssistant ausgewählt.
Der zweite Teil befasste sich mit der Implementation des Google Assistants auf dem Raspberry Pi 3 und der Umsetzung der im Pflichtenheft definierten Use Cases. Dabei stoss man zum Beispiel bei der Schnittstellenkommunikation auf mehrere Probleme. Auch problematisch war, dass die verwendeten Frameworks von Google (z.B. Cloud Functions for Firebase) sich noch in der Alpha- bzw. im Beta-Release befanden und deswegen nicht immer so funktionierten wie gewollt.
Da man mit den Schnittstellen nicht wie gewollt arbeiten konnte, wurden die Funktionen für die Anforderungen lokal in Python definiert. So kann man die Use Cases umsetzen, auch wenn nicht über einen Sprachbefehl.
| Projekttyp | Projektarbeit des 6. Semesters, IP5 |
|---|---|
| Projektdauer | 19.02.2018 - 15.06.2018 |
| Personenstunden | 180h |
| Teamgrösse | 2 |
FHNW
Bahnhofstrasse 6 | 5210 Windisch
Prof. Dr. Jürg Luthiger
juerg.luthiger@fhnw.ch
Prof. Martin Kropp
martin.kropp@fhnw.ch
Björn Stark
Informatik
6. Semester
bjoern.stark@students.fhnw.ch
Hussein Farzi
Informatik
6. Semester
hussein.farzi@students.fhnw.ch
Prof. Dr. Jürg Luthiger
Dozent an der FHNW
juerg.luthiger@fhnw.ch
Prof. Martin Kropp
Dozent an der FHNW
martin.kropp@fhnw.ch
