Mida y mapee la contaminación acústica con su teléfono móvil: 4 pasos (con imágenes)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:45

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Nicolas Maisonneuve (Sony CSL Paris) Matthias Stevens (Vrije Universiteit Brussel / Sony CSL Paris) Luc Steels (Vrije Universiteit Brussel / Sony CSL Paris)

En este "Instructable" aprenderá cómo puede usar su teléfono móvil equipado con GPS como una estación móvil para medir su exposición personal al ruido y participar en el mapeo colectivo de ruido de su vecindario o ciudad. Los mapas se pueden visualizar con Google Earth. La contaminación acústica es un problema grave en muchas ciudades. Aunque las autoridades de algunas grandes ciudades han lanzado campañas para monitorear el problema, los mapas que crean no siempre son fácilmente accesibles y generalmente no son lo suficientemente detallados para comprender las variaciones (en el tiempo y el espacio) en el ruido al que están expuestas las personas. Sin embargo, utilizando nuestras nuevas tecnologías puedes ayudar a mejorar el seguimiento de este tipo de cuestiones medioambientales contribuyendo al mapeo de ruido de tu barrio o ciudad y así participar en una especie de "Wikimapia" de contaminación acústica. NoiseTube es un proyecto de investigación de Sony Laboratorio de Informática en París. El proyecto se centra en desarrollar un nuevo enfoque participativo para monitorear la contaminación acústica que involucra al público en general. Nuestro objetivo es extender el uso actual de los teléfonos móviles convirtiéndolos en sensores de ruido que permitan a cada ciudadano medir su propia exposición en su entorno cotidiano y participar en el mapeo colectivo de ruido de su ciudad o barrio. De manera más general, este proyecto de investigación investiga cómo se puede aplicar el concepto de detección participativa a los problemas ambientales y especialmente para monitorear la contaminación acústica. La detección participativa aboga por el uso de dispositivos móviles ampliamente desplegados (por ejemplo, teléfonos inteligentes, PDA) para formar redes de sensores distribuidas que permitan a los usuarios públicos y profesionales recopilar, analizar y compartir el conocimiento local. Al instalar una aplicación gratuita en su teléfono móvil equipado con GPS, Podrás medir el nivel de ruido en dB (A) (con una precisión de pocos decibelios en comparación con dispositivos profesionales), comentar cómo percibes el ruido (etiquetado, nivel subjetivo de molestia) y enviar toda la información (marca de tiempo + mediciones geolocalizadas + entrada humana) automáticamente al servidor NoiseTube a través de la conexión a Internet de su teléfono. Posteriormente, los resultados (colectivos) se pueden visualizar en mapas, como se muestra en el ejemplo de la primera figura. Motivaciones para participar en la experiencia NoiseTube 1. Mida su exposición personal al sonido y sea más consciente de su entorno ¿A cuántos decibelios estoy expuesto? durante mi dia? Actualmente, esta información es difícil de obtener para los ciudadanos. Gracias a nuestra aplicación, podrá medir su exposición en dB (A) en tiempo real sin la necesidad de un costoso sonómetro. Creemos que la información ambiental personalizada puede tener un impacto mayor en la conciencia y el comportamiento del público que las estadísticas ambientales globales que actualmente proporcionan las agencias gubernamentales. 2. Participe en el monitoreo / mapeo de la contaminación acústica de su ciudad Con su teléfono móvil, usted (y su grupo) pueden recopilar mediciones geolocalizadas, anotarlas y enviarlas automáticamente para mapear la contaminación acústica local, proporcionando información útil para las comunidades locales o instituciones públicas para apoyar la toma de decisiones sobre temas locales sin esperar a que los funcionarios (agencias ambientales, fondos gubernamentales para costosas campañas de medición) dirijan su atención a su vecindario. 3. Ayude a los científicos a comprender mejor el ruido a partir de su experiencia A diferencia de los datos actuales de contaminación acústica que provienen de sensores estáticos instalados en ubicaciones fijas y específicas, sus datos 'centrados en las personas' podrían tener un gran valor para los científicos para comprender mejor el problema de la contaminación acústica a través de las personas Arquitectura NoiseTube La plataforma NoiseTube consiste en una aplicación que los participantes deben instalar en su teléfono móvil para convertirlo en un dispositivo sensor de ruido. Esta aplicación móvil recopila información local de diferentes sensores y la envía al servidor de NoiseTube, donde se centralizan y procesan los datos de todos los participantes. La segunda figura muestra una descripción general de esta arquitectura, debido a que la aplicación móvil es el elemento más importante para nuestros participantes, ahora lo discutiremos en detalle en el paso 1.

Paso 1: equipo y software

Características de la aplicación móvil - Medición y visualización del nivel de ruido al que está expuesto en tiempo real - Etiquetado para comentar las mediciones (por ejemplo, la fuente del ruido, calificar la molestia percibida,…). Esta información se utiliza para agregar una capa semántica a los mapas de ruido que se crean. - Enviar automáticamente los datos (geo-localizados y con sello de tiempo) a su cuenta en nuestro servidor para actualizar su "perfil de exposición" personal y el mapa de ruido colectivo. Requisitos: un teléfono con un chipset GPS integrado o un receptor GPS externo que se pueda conectar al teléfono a través de Bluetooth. - Un teléfono compatible con la plataforma Java J2ME (perfil CLDC / MIDP con las extensiones: JSR-179 (API de ubicación) y JSR-135 (API de medios móviles)). - Una suscripción a un plan de datos para acceso a Internet (a través de GPRS / EDGE / 3G).

• Por el momento, la aplicación solo se ha probado exhaustivamente en el Nokia N95 8GB y el Nokia 6220C. Otras marcas / modelos pueden funcionar o no. En unas semanas planeamos lanzar una versión para el iPhone de Apple. Puede suscribirse a través de NoiseTube.net para mantenerse informado sobre este y otros lanzamientos futuros.
• Para lograr mediciones de decibelios creíbles, se recomienda que solo se utilicen modelos de teléfono compatibles (calibrados).

Enfoques alternativos Teléfono + micrófono externo En lugar de utilizar el micrófono integrado, puede conectar un micrófono externo. En la figura 1, verá un micrófono externo hecho a medida para el Nokia N95. Si está utilizando un micrófono externo, le recomendamos que coloque el micrófono no demasiado cerca de su cara para evitar medir únicamente su propia voz; colocar el micrófono cerca de la muñeca es una buena opción. Grabador de sonido digital + aplicación móvil + aplicación de escritorio En la primera versión de Noisetube, la aplicación móvil no realizaba la medición de la sonoridad en tiempo real. En su lugar, se utilizó una grabadora de sonido digital (por ejemplo: M-Audio MicroTrack serie x) para grabar el sonido ambiental. La aplicación móvil (v1.0) tenía como objetivo localizar al usuario (a través de GPS) y facilitar los comentarios (etiquetado, valoración,…). Luego, se utilizó una aplicación de escritorio para extraer las medidas de sonoridad del sonido grabado, combinar esos datos con la pista de ubicación y los comentarios del usuario y enviar esta información al servidor. La Figura 2 muestra una descripción general de la arquitectura de NoiseTube v1.0.

Paso 2: uso de la aplicación móvil NoiseTube

Una vez que haya creado una cuenta en el sitio web de NoiseTube, haya encontrado el equipo necesario e instalado nuestro software, puede comenzar a usar la aplicación NoiseTube.1) Primero deberá autenticarse con los detalles de su cuenta. Una vez que haya iniciado sesión con éxito una vez, la próxima vez que la inicie, la aplicación omitirá este paso.2) Ahora puede comenzar a medir y contribuir al proyecto NoiseTube. La interfaz de usuario La captura de pantalla en la primera figura muestra la interfaz de usuario. A continuación, discutimos las diferentes partes, cada una de las cuales corresponde a una característica principal de la aplicación. 1) Medición de la intensidad del ruido ambiental La medición se iniciará automáticamente. Puede ver el valor de sonoridad actual, medido en dB (A), en la esquina superior izquierda. Para agregar significado a este valor, se asocia con un color que representa el riesgo potencial para la salud del nivel de exposición actual:

• <60 dB (A): Verde (sin riesgo)
• > = 60 y <70: Amarillo (molesto)
• > = 70 y <80: Naranja (cuidado)
• > 80: Rojo (arriesgado).

También se dibuja una curva histórica para ver la evolución de la sonoridad medida. Para comprender mejor lo que realmente se mide, consulte la sección "Acerca de la medición de la sonoridad" a continuación. 2) El etiquetado de comentarios agrega una capa de significado a las mediciones físicas para informar a la comunidad y visualizar la naturaleza del ruido en los mapas posteriormente. Al igual que al etiquetar películas en YouTube o páginas web en Delicious, puede etiquetar las mediciones de ruido agregando cualquier palabra libre separada por una coma (por ejemplo, la fuente del ruido o el contexto, una calificación, etc.). El ruido es un fenómeno complejo debido a la forma altamente subjetiva en que los humanos lo perciben. Para estudiar estos factores subjetivos agregaremos componentes más subjetivos a la aplicación móvil para usarla como un "medidor de molestias (sociales)" (la segunda figura muestra una vista previa de cómo podría verse) y construiremos mapas subjetivos de contaminación acústica. 3) Mediciones de geolocalización El usuario puede cambiar entre un modo de localización automático (usando GPS) o manual haciendo clic en el icono de localización (ver figura 1). Al iniciar la aplicación se activará el modo automático e intentará localizar al usuario. usando GPS. Si no tiene éxito (por ejemplo, debido a una situación en interiores), cambiará al modo manual, donde el usuario debe ingresar su ubicación (por ejemplo, una dirección, la línea de la estación de metro). También es posible seleccionar su ubicación actual de una lista de ubicaciones predefinidas. Estas ubicaciones pueden ser "favoritos" personales (por ejemplo: hogar u oficina) o lugares públicos (por ejemplo: calles, estaciones de metro). Más información sobre la medición de la sonoridad El medidor de sonoridad muestra el nivel de sonido continuo equivalente (Leq) medido en dB (A) del sonido grabado en un intervalo de tiempo determinado. En cada ciclo, la aplicación registra el sonido ambiental (a 22500 Hz, 16 bits) durante un intervalo de tiempo, luego procesa la señal para extraer el valor Leq. Son posibles dos intervalos: 1) Respuesta lenta (1 segundo, el modo predeterminado), esto permite medir la variación lenta del sonido, útil para ruido constante o de fondo; 2) Respuesta rápida / Leq corto (125 ms), para sonidos que varían en el tiempo (por ejemplo, eventos cortos). El modo de respuesta rápida todavía es experimental, por lo que por ahora recomendamos utilizar el modo de respuesta lenta. Acerca de la calibración del sonido y la credibilidad de la información Para calibrar nuestra aplicación para obtener información creíble en un Nokia N95 de 8GB, usamos un sonómetro. Generamos un ruido rosa como fuente de ruido y comparamos los decibeles medidos por un sonómetro y los medidos por nuestra aplicación en el teléfono N95 a diferentes niveles de sonoridad (cada 5 dB, de 35 dB a 100 dB). La Figura 3 muestra un gráfico de este los valores que registramos. Obtuvimos una curva con una precisión en torno a +/- 10 dB (A). Después de utilizar la inversa de esta función como corrector, obtuvimos buenos resultados (precisión de +/- 3 db). Planeamos hacer la misma calibración con la futura versión de iPhone. Una vez que haya entendido cómo usar la aplicación NoiseTube, ¡lo invitamos a probarla en la calle de su vecindario!

Paso 3: Visualización de los resultados

Actualmente hay dos visualizaciones accesibles: Monitoreo en tiempo real de la exposición de las personas Se propone el monitoreo en tiempo real para visualizar la exposición colectiva al ruido de los participantes que utilizan Google Earth. Puede verlo en https://noisetube.net/public/realtime.kml. Un usuario está representado por un cilindro cuya altura y color son proporcionales al volumen (Leq medido en dB (A)) de la exposición al sonido del usuario. Mapa de contaminación acústica en su ciudad También puede ver el mapa actual de su exposición personal yendo a tu cuenta y seleccionando "Mi mapa" (o directamente a través de: (https://noisetube.net/users/{username}/map.kml]). Para ver el mapa de exposición al sonido colectivo, ve al mapa público. Cada círculo significa una medida de sonoridad (el color es proporcional al nivel de sonoridad) Encima de esta capa física hay una capa semántica que describe el significado de las medidas (es decir, las fuentes del ruido).

Paso 4: Investigación y conclusión futuras

Fieles al espíritu "beta" de la Web 2.0, decidimos abrir nuestra plataforma a todos, a pesar de la etapa inicial de desarrollo. En un futuro próximo, las versiones actualizadas de nuestras herramientas ofrecerán funciones nuevas y mejoradas. Nuestra investigación y desarrollo continuarán a lo largo de varias vías: Calibración Sin la calibración adecuada, los dispositivos sensores producen datos que pueden no ser representativos o incluso engañosos. Entonces, ¿cómo podemos calibrar cientos de diferentes tipos de teléfonos móviles u otras grabadoras de sonido sin usar un costoso medidor de nivel de sonido cada vez? Proponemos investigar tales preguntas de investigación por diferentes pistas, donde teléfonos calibrados o ubicaciones acústicas estables se pueden usar como puntos de referencia para (re) calibrar automáticamente un teléfono (por ejemplo, calibración entre 2 teléfonos, conectados a través de Bluetooth, donde uno es la referencia y el otro es el teléfono para calibrar). Localización en interiores El sistema GPS prácticamente no admite la localización en interiores. Debido a que la mayoría de las personas pasan gran parte de su vida diaria en interiores, esta es una deficiencia importante que hemos resuelto parcialmente mediante la localización manual (consulte el paso 2). Sin embargo, existen tecnologías que pueden actuar como alternativas al GPS en escenarios de interior. Uno de los enfoques más prometedores (y ampliamente estudiado) es el posicionamiento basado en GSM. Dichas tecnologías podrían ser especialmente útiles para investigar el ruido en el metro (como la red de metro de París), que se sabe que son entornos muy ruidosos. Ya hemos hecho algunos experimentos con marcadores temporales y una reconstrucción de ubicaciones por interpolación (ver figura). Sin embargo, al emplear posicionamiento basado en GSM (identificación de antenas en diferentes estaciones, para detectar automáticamente la ubicación del usuario), esperamos poder producir mediciones localizadas con mayor precisión en este entorno especial en el futuro. Proyectar datos de contaminación acústica en mapas es la característica común. Pero registrar la exposición sonora de la actividad de las personas también nos permite recopilar un tipo de datos que están más centrados en las personas y no solo en el lugar, que se recopilan mediante medidores de nivel de sonido estático tradicionales colocados en las calles. A partir de esta observación, analizaremos más características relacionadas con las redes sociales. Por ejemplo, crear perfiles de ruido personales que contengan su exposición al ruido en dimensiones temporales y geográficas y una lista de sus propias fuentes de ruido etiquetadas, proporcionando una forma de comparar personas y encontrar perfiles similares para apoyar la acción colectiva. han presentado una nueva forma de monitorizar y cartografiar la contaminación acústica gracias a la participación de las personas. La plataforma NoiseTube le permite contribuir a una campaña de medición de ruido distribuida utilizando su teléfono móvil. Esta plataforma aún se encuentra en un gran desarrollo y en el futuro cercano traerá más mejoras. Sin embargo, nos gustaría invitarlo a unirse a la comunidad de NoiseTube y probar nuestro software. Si tiene alguna pregunta, sugerencia u otro comentario, no dude en contactarnos o reaccionar a través de los comentarios en este Instructable. Además, nos gustaría enfatizar que estamos abiertos a colaborar con organizaciones públicas o de investigación. Más información Para obtener más información y mantenerse informado sobre el proyecto NoiseTube, visite nuestro sitio web en www.noisetube.net. Si desea leer sobre los antecedentes científicos de este trabajo, consulte estos artículos:

• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe y Luc Steels. NoiseTube: medición y mapeo de la contaminación acústica con teléfonos móviles. Presentado al 4º Simposio Internacional sobre Tecnologías de la Información en Ingeniería Ambiental (ITEE 2009), Thessaloniki, Grecia. 28 al 29 de mayo de 2009. En revisión. PDF
• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe y Luc Steels. Monitoreo ciudadano de la contaminación acústica. Presentado a la X Conferencia Internacional Anual sobre Investigación en Gobierno Digital (dg.o2009), Puebla, México, 17-20 de mayo de 2009. En revisión. PDF

Referencias

• J. Burke, D. Estrin, M. Hansen, A. Parker, N. Ramanathan, S. Reddy y M. B. Srivastava. '' Detección participativa ''. En el '' Taller Web de ACM Sensys World Sensor Web ''. Prensa ACM, 2006.
• Cuff D., Hansen M. y Kang J. Urban Sensing: fuera de peligro. Communications of the ACM, 51 (3), págs. 24-33, marzo de 2008, ACM Press.
• J. Hellbruck, H. Fastl y B. Keller. ¿El significado del sonido influye en los juicios de sonoridad?. En Actas del 18º Congreso Internacional de Acústica (ICA 2004). Páginas 1097-1100.
• D. Menzel, H. Fastl, R. Graf y J. Hellbruck. Influencia del color del vehículo en los juicios de sonoridad. En Journal Of The Acoustical Society Of America, mayo de 2008, 123 (5), páginas 2477-2479.
• Paulos, E. et al. Ciencia ciudadana: habilitación del urbanismo participativo. En Hand-book of Research on Urban Informatics: The Practice and Promise of the Real-Time City, Marcus Foth (Ed.), Págs. 414-436, Idea Group, 2008.
• L. Yu y J. Kang. Efectos de factores sociales, demográficos y de comportamiento en la evaluación del nivel sonoro en espacios abiertos urbanos. En Journal of the Acoustical Society of America, febrero de 2008, 123 (2), páginas 772-783.

Agradecimientos El trabajo de este proyecto fue parcialmente apoyado por la UE bajo el contrato IST-34721 (TAGora). El proyecto TAGora está financiado por el programa Tecnologías Futuras y Emergentes (IST-FET) de la Comisión Europea. Matthias Stevens es asistente de investigación del Fondo de Investigación Científica de Flandes (Aspirant van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen).