Difference between revisions of "CarLoRA"
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1 Introduction |
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Nous avons choisi de participer à la réalisation du projet CarLoRa. L’objectif de ce projet était de traiter des données de conduites.Nous avons utilisé une board Pycom LoPy sur une carte d’extension Pytrackmunie d’un GPS notamment. Les données de conduites ont ́et ́e récupérées par unappareil ODB2 ELM 327.Nous n’avons pas pu réaliser ce projet en raison de problèmes techniques. En effet, les technologies Bluetooth de la carte LoPy et de l’ELM327 sont incompatible.Une solution a ́et ́e de simuler les données retournées par la carte LoPy en LoRa et de les traiter, puis les stocker dans une blockchain Ethereum. |
Nous avons choisi de participer à la réalisation du projet CarLoRa. L’objectif de ce projet était de traiter des données de conduites.Nous avons utilisé une board Pycom LoPy sur une carte d’extension Pytrackmunie d’un GPS notamment. Les données de conduites ont ́et ́e récupérées par unappareil ODB2 ELM 327.Nous n’avons pas pu réaliser ce projet en raison de problèmes techniques. En effet, les technologies Bluetooth de la carte LoPy et de l’ELM327 sont incompatible.Une solution a ́et ́e de simuler les données retournées par la carte LoPy en LoRa et de les traiter, puis les stocker dans une blockchain Ethereum. |
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2 Présentation du projet |
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2.1 Motivations |
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L’idée du projet CarLora est de récupérer, analyser et stocker les données de conduite d’un utilisateur. L’usage principal de telles données est la personnalisation du contrat d’assurance d’un utilisateur. Si la conduite est jugée plus risquée alors sa prime d’assurance est augmentée et inversement dans le cas d’une ”bonne”conduite. Il s’agit du concept de ”Pay how you drive” utilisé dans les assurances outre-atlantique principalement.La principale limite de cette méthode est le respect de la vie privée des utilisa-teurs dans la mesure o`u leurs déplacements sont enregistrés. |
L’idée du projet CarLora est de récupérer, analyser et stocker les données de conduite d’un utilisateur. L’usage principal de telles données est la personnalisation du contrat d’assurance d’un utilisateur. Si la conduite est jugée plus risquée alors sa prime d’assurance est augmentée et inversement dans le cas d’une ”bonne”conduite. Il s’agit du concept de ”Pay how you drive” utilisé dans les assurances outre-atlantique principalement.La principale limite de cette méthode est le respect de la vie privée des utilisa-teurs dans la mesure o`u leurs déplacements sont enregistrés. |
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Revision as of 20:53, 8 April 2018
1 Introduction
Nous avons choisi de participer à la réalisation du projet CarLoRa. L’objectif de ce projet était de traiter des données de conduites.Nous avons utilisé une board Pycom LoPy sur une carte d’extension Pytrackmunie d’un GPS notamment. Les données de conduites ont ́et ́e récupérées par unappareil ODB2 ELM 327.Nous n’avons pas pu réaliser ce projet en raison de problèmes techniques. En effet, les technologies Bluetooth de la carte LoPy et de l’ELM327 sont incompatible.Une solution a ́et ́e de simuler les données retournées par la carte LoPy en LoRa et de les traiter, puis les stocker dans une blockchain Ethereum.
2 Présentation du projet
2.1 Motivations
L’idée du projet CarLora est de récupérer, analyser et stocker les données de conduite d’un utilisateur. L’usage principal de telles données est la personnalisation du contrat d’assurance d’un utilisateur. Si la conduite est jugée plus risquée alors sa prime d’assurance est augmentée et inversement dans le cas d’une ”bonne”conduite. Il s’agit du concept de ”Pay how you drive” utilisé dans les assurances outre-atlantique principalement.La principale limite de cette méthode est le respect de la vie privée des utilisa-teurs dans la mesure o`u leurs déplacements sont enregistrés.