Road Conditions - Android-mobiilisovellus

Abstract

Opinnäytetyön tavoitteena oli kehittää toiminnallinen Android-mobiilisovellus,jonka avulla pystyisi keräämään, käsittelemään ja visualisoimaan tietoa ajoteiden epätasaisuuksista sovelluksesta löytyvään Google Maps -karttaan. Sovellus toteutettiin Googlen kehittämällä Android Studio -ohjelmistoympäristössä Kotlinohjelmointikielellä.

Sovellus hyödyntää Googlen Activity Recognition Transition -rajapintaa ja pyrkii ensiksi havaitsemaan käyttäjän ajotilaan siirtymisen, jonka jälkeen sovellus siirtyy töyssyjen tunnistustilaan. Sovellus käyttää puhelimen kiihtyvyysanturia huomatakseen ajon aikana havaitut töyssyt. Kun puhelin ajon aikana riittävässä vauhdissa heilahtaa, sovellus tulkitsee sen ajotien epätasaisuutena ja lähettää siitä dataa Microsoft Azure -pilvipalvelussa ylläpidettyyn MongoDB-tietokantaan.

Sovelluksen palvelinpuoli on toteutettu ohjelmistokehitysyritys JetBrainsin kehittämällä Ktor-kehyksellä, jolla on varsin yksinkertaista toteuttaa eri palvelinpuolen ratkaisua Kotlin-ohjelmointikieltä hyödyntäen.

Opinnäytetyön tuloksena syntyi toimiva perusdemoratkaisu, joka osoittaa, että älypuhelimien antureilla kerätty data yhdistettynä moderniin pilvi-infrastruktuuriin voi tarjota kustannustehokkaan tavan seurata ajoteiden kuntoa. Ratkaisua voidaan edelleen kehittää muun muassa analysoimalla mittausdataa laajemmin, parantamalla epätasaisuuksien tunnistusalgoritmia ja hyödyntämällä tuloksia infrastruktuurin kunnossapidon tukena.

The aim of this thesis was to investigate if an Android mobile phone could be used to gather information, process it, and display it on a map inside the application using various sensors a mobile phone is equipped with. This thesis covers the used tools and technologies of the application, brief history and the benefits of them. This prototype was made for the IT consultancy company Solita Oy, as a demonstration to pitch for a potential customer theirs.

The prototype was made using Kotlin programming language and the official IDE for Android application development, Google’s Android Studio. It uses Google’s Activity Recognition API to determinate if the user is driving. After driving mode is detected, the application starts to monitor the user until driving mode is exited. Using the accelerometer the application detects possible bumps on the road and reports them to a MongoDB database hosted on Microsoft’s Azure cloud platform. Backend side of the application was developed by using Jetbrain’s Ktor-framework.

Finished prototype of the product demonstrates that observing the conditions of different roads can be done cost efficiently and in a sustainable manner. Subsequent development will focus on improving data accuracy, add new features and expanding the system’s scalability.