Flatburn: 开源城市扫描仪项目教程

Flatburn: 开源城市扫描仪项目教程

OSCS This is the official repository for Flatburn: the open source City Scanner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/os/OSCS

1. 项目介绍

Flatburn 是由 MIT Senseable City Lab 开发的开放源代码城市扫描仪项目。该项目旨在通过太阳能供电的模块化传感平台，轻松部署在道路车辆上，收集各种环境数据。Flatburn 不仅是一个硬件平台，还包括数据收集、校准、分析以及教育资源，帮助用户构建自己的 Flatburn 设备，探索全球城市扫描仪部署收集的数据，并进行环境分析，以促进健康城市的开发。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下工具和软件：

• Git
• Cadence 免费查看器（用于查看硬件原理图）
• Particle.io 工作台（用于固件开发）
• Python 3.x（用于数据分析）

2.2 克隆项目仓库

首先，克隆 Flatburn 项目仓库到本地：

git clone https://github.com/MIT-Senseable-City-Lab/OSCS.git
cd OSCS

2.3 硬件组装

根据 /fabrication handbook 目录中的组装指南，逐步完成 Flatburn 硬件的组装。您需要准备 3D 打印机、激光切割机以及所需的机械和电子组件。

2.4 固件烧录

进入 /firmware 目录，使用 Particle.io 工作台编译并烧录固件到 Flatburn 设备中。

cd firmware
particle compile photon .
particle flash <device_name> .

2.5 数据收集与分析

使用 Flatburn 设备收集环境数据后，您可以在 /datasets 目录中找到校准后的 CSV 数据集。使用 Python 进行数据分析：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('datasets/flatburn_data.csv')

# 进行时间序列分析
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data.set_index('timestamp', inplace=True)
data.resample('H').mean().plot()

3. 应用案例和最佳实践

3.1 城市空气质量监测

Flatburn 可以部署在城市中的不同位置，实时监测空气质量，并通过数据分析识别污染热点。例如，某城市使用 Flatburn 设备在主要交通路口部署，成功识别出多个高污染区域，并据此制定了改善空气质量的措施。

3.2 环境教育

Flatburn 项目还提供了丰富的教育资源，包括 Jupyter Notebook 和教学手册，帮助非专业人士学习环境传感与分析方法。例如，某大学使用 Flatburn 项目资源，开设了环境科学课程，学生通过实际操作 Flatburn 设备和数据分析，深入理解环境科学原理。

4. 典型生态项目

4.1 City Scanner 项目

City Scanner 项目是 Flatburn 的母项目，旨在通过多种传感技术，全面监测城市环境。Flatburn 作为 City Scanner 项目的一部分，专注于空气质量监测，而其他模块则涵盖了交通流量、噪音水平等多个方面。

4.2 OpenAQ 项目

OpenAQ 是一个全球空气质量数据平台，Flatburn 收集的数据可以上传到 OpenAQ，与其他全球数据集整合，提供更全面的环境监测服务。通过与 OpenAQ 的合作，Flatburn 用户可以访问全球范围内的空气质量数据，进行跨区域的环境分析。

通过以上步骤，您可以快速启动并使用 Flatburn 项目，进行环境数据收集与分析，为健康城市的开发贡献力量。

OSCS This is the official repository for Flatburn: the open source City Scanner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/os/OSCS