Zuverlässige Frühwarnung vor Erdrutschen: Datenübertragungssystem für Sensornetze

Erdrutsche bedrohen weltweit Menschenleben und Infrastruktur. Herkömmliche Überwachungsmethoden sind angesichts großer Gelände und unvorhersehbarer Wetterlagen oft unzureichend. Besonders herausfordernd war für unseren Kunden die Integration unterschiedlichster, teils energiearmer Sensorknoten in ein zentrales Überwachungssystem, das in der Lage ist, kontinuierlich enorme Datenmengen zu erfassen, zu speichern, in Echtzeit zu analysieren und frühzeitig zu warnen – mit möglichst geringem Verwaltungsaufwand, minimalem Energieverbrauch und hoher Ausfallsicherheit, auch unter erschwerten Umweltbedingungen.

Wir entwickelten ein skalierbares, modulares Datenübertragungs- und Analyse-System, das Apache Kafka als Echtzeit-Datenstromplattform verwendet. Jeder Sensorknoten agiert als Producer und schickt seine Werte an den Kafka Cluster, wo sie in thematisch sortierten Topics gespeichert werden. Über spezialisierte Consumer erfolgt die Mustererkennung und Alarmierung. Die Einbindung energiearmer Hardware (z.B. Raspberry Pi und MSP-EXP432P401R Mikrocontroller) ermöglicht die autarke Überwachung auch in abgelegenen Gebieten. Für Test & Visualisierung setzten wir eine C#-Anwendung mit FASTER KV Store ein. Zookeeper stellt die Ausfallsicherheit der Kafka-Broker sicher. Durch intelligente Topic-Zuordnung und Buffering wird der Datenverbrauch minimiert und Datenverlust verhindert.

Die größten technischen Herausforderungen lagen in der ressourceneffizienten Echtzeitübertragung der Sensordaten unter unzuverlässigen Netzwerkbedingungen, der Portierung des Kafka-Protokolls auf embedded Systeme (C auf MSP-EXP432P401R), der Sicherstellung der Betriebssicherheit (via Zookeeper) sowie der Minimalisierung des Energieverbrauchs für batteriebetriebene Knoten. Weiterhin erforderte die Systemarchitektur eine reibungslose Skalierbarkeit und Konnektivität, auch in großen, räumlich verstreuten Sensornetzen. Während der Testphasen mussten wir Verfahren zur Kompensation von Datenverlusten und Verzögerungen implementieren, sowie Algorithmen, die eine effiziente und zielgerichtete Datenanalyse garantieren.

Das Datenübertragungssystem ermöglicht die zuverlässige Erkennung kritischer Bodenbewegungen in (nahezu) Echtzeit – auch unter schwierigen Umgebungsbedingungen und auf energiearmen Plattformen. Im Ergebnis konnten die Ausfallsicherheit, Skalierbarkeit und Effizienz des Gesamtsystems spürbar verbessert werden. Die Lösung ist ein entscheidender Baustein für flächendeckende, automatisierte Frühwarnsysteme im Katastrophenschutz und leistet damit einen messbaren Beitrag zur Sicherheit in Risikoregionen.

Das Forschungs- und Transferzentrum der HTWK Leipzig ist ein Hochschulinstitut mit Schwerpunkt auf angewandten Technologien im Bereich Umwelt- und Technikforschung. Standort: Leipzig. Tech-Stack: Apache Kafka, Python, C, C#, diverse Mikrocontroller.