Бесплатный сервис GPS-трекинга на основе Интернета вещей для ESP32, NodeMCU и Arduino

В современном мире взаимосвязанных устройств активно развиваются технологии Интернета вещей (IoT). Отслеживание объектов, мониторинг перемещения и анализ маршрутов — одни из самых важных задач для мнигих компаний, но кроме того что у этих вещей "под капотом" (backend), огромную роль играет и удобный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс.

Сложность создания полноценного GPS-трекера на базе Интернета вещей (IoT) кроется за кулисами, в бэкенд-инфраструктуре пользовательского интерфейса и её поддержке. Разработка надёжной системы сбора, хранения и визуализации GPS-данных не всегда доступна каждому отдельному человеку или организации, работающей над IoT-решениями для GPS-трекеров. Идеальным решением был бы API, управляющий всеми задачами визуализации для IoT-трекеров. Достаточно лишь отправлять координаты, а API сам сохраняет данные в базе данных и отображает координаты.

Зачем проектам GPS-трекеров Интернета вещей нужен GeoLinker

Когда речь идет о проектах GPS-трекинга на базе Интернета вещей, API CircuitDigest Cloud GeoLinker практически идеален, поскольку он предлагает бесплатное и готовое к использованию решение для GPS-трекинга, которое упрощает обработку данных о местоположении для устройств отслеживания Интернета вещей.

GeoLinker сочетает в себе эффективность бэкэнда и интуитивно понятный интерфейс, обеспечивая GPS-отслеживание в режиме реального времени и визуальную аналитику через простой в использовании интерфейс. Вот краткий обзор его ключевых функций:

Отображение местоположения в реальном времени на интерактивных картах с автоматическим отслеживанием маршрута;
Аналитика в режиме реального времени, показывающая пройденное расстояние, среднюю скорость и время в пути;
Автоматически обновляемая панель управления для непрерывного мониторинга;
Поддержка нескольких устройств для одновременного отслеживания нескольких GPS-устройств;
Ведение истории данных с метками времени и точными координатами;
Параметры экспорта для отчетов или дальнейшего анализа;
Двойной вид пользовательского интерфейса: карта + табличные данные для гибкого исследования;
Профессиональная панель инструментов с сортируемыми столбцами, фильтрами и инструментами карт.

GeoLinker обеспечивает бесперебойный сбор географических координат, их эффективное хранение и представление с помощью многофункциональной, удобной для пользователя платформы. Это решение стирает разрыв между техническими возможностями и простотой использования, делая профессиональный GPS-отслеживание доступным для каждого.

Что такое CircuitDigest Cloud?

CircuitDigest Cloud — это инициатива, направленная на предоставление инженерам, производителям и любителям необходимых инструментов для быстрого прототипирования. Помимо API GeoLinker, данный сервис также предлагает другие полезные API, такие как сканирование QR-кодов , распознавание номерных знаков и SMS-API, для тех, кто заинтересован в расширении своих проектов.

Чтобы использовать GeoLinker для вашей системы GPS-слежения на базе Интернета вещей, вам понадобится API-ключ для аутентификации, который можно получить при регистрации учётной записи на CircuitDigest.Cloud. Но для начала нужно создать учётную запись на этом сервисе.

Регистрация новой учетной записи в CircuitDigest Cloud

Шаг 1: Посетите домашнюю страницу Circuit Digest Cloud. Нажмите кнопку "Login" («Войти») в правом верхнем углу, чтобы перейти на страницу входа.

Шаг 2: Если у вас уже есть учётная запись, войдите в систему, используя свои текущие данные. Если нет, перейдите на страницу регистрации, чтобы создать учётную запись, заполнив необходимые данные. Для этого нажмите "Register Now" («Зарегистрироваться»).

Шаг 3: После регистрации используйте свой адрес электронной почты и пароль для входа на страницу входа.

Следующий шаг — генерация ключа API.

Генерация ключа API

Шаг 4: После входа в систему нажмите "My Account" («Моя учетная запись») в правом верхнем углу.

Шаг 5: Вы будете перенаправлены на страницу, где сможете сгенерировать ключ API. Введите текст капчи в соответствующее поле и нажмите кнопку "Generate API Key" («Сгенерировать ключ API)» .

Шаг 6: Если капча верна, вы увидите таблицу с вашим API-ключом, сроком его действия и количеством использований. Нажмите на значок копирования рядом с API-ключом, и ваш ключ мгновенно скопируется в буфер обмена.

В настоящее время существует ограничение на количество использований одного ключа для SMS и API ANPR, а также на 10 000 точек данных для GPS-отслеживания. По достижении этого лимита вы можете сгенерировать другой ключ, который обеспечит ещё 100 использований. Это ограничение использования введено для предотвращения перегрузки сервера.

Конфигурация конечной точки API

Параметр	Значение
Базовый URL-адрес	https://www.circuitdigest.cloud/geolinker
HTTP-метод	POST
Тип контента	application/json

Рассмотрим приведенные в таблице параметры более подробно

Заголовки

Авторизация

Тип: строка
Требуется: Да
Описание: API-ключ для безопасного доступа (например, «rB007iKt0soY»).

Тип контента

Тип: строка
Требуется: Да
Описание: Должно быть «application/json»

Структура тела запроса

{
  "device_id": "string",
  "timestamp": ["timestamp1", "timestamp2", ...],
  "lat": [lat1, lat2, ...],
  "long": [long1, long2, ...],
  "battery": [battery_level] (optional),
  "payload": [
    {
      "custom_key1": value1,
      "custom_key2": value2
    }
  ] (optional)
}

{

"device_id": "string",

"timestamp": ["timestamp1", "timestamp2", ...],

"lat": [lat1, lat2, ...],

"long": [long1, long2, ...],

"battery": [battery_level] (optional),

"payload": [

{

"custom_key1": value1,

"custom_key2": value2

}

] (optional)

}

Обязательные поля

- device_id: строковый идентификатор устройства, отправляющего данные

- timestamp: Массив строк временных меток в формате «ГГГГ-ММ-ДД ЧЧ:ММ:СС»

- lat: Массив координат широты (плавающие значения)

- long: Массив координат долготы (плавающие значения)

Необязательные поля

- battery: массив, содержащий процент уровня заряда батареи (0-100)

- payload: массив пользовательских пар «ключ-значение» для дополнительных данных датчиков

Типы данных и проверка

Поле	Тип	Формат	Диапазон	Описание
timestamp (метка времени)	массив строк	"YYYY-MM-DD HH:MM:SS" («ГГГГ-ММ-ДД ЧЧ:ММ:СС») (например, «2025-01-09 12:30:45»)	-	временные метки UTC с настраиваемым смещением часового пояса
lat (Latitude - широта)	массив типа float	десятичные градусы (например, 12,971598)	от -90,0 до +90,0	координаты широты, преобразованные из формата NMEA
long (Longitude - долгота)	массив типа float	десятичные градусы (например, 77,594566)	от -180,0 до +180,0	координаты долготы, преобразованные из формата NMEA
battery (батарея, опционально)	массив типа integer	-	0-100	процент уровня заряда батареи
payload (полезная нагрузка, опционально)	массив объектов	-	-	данные пользовательских датчиков в виде пар «ключ-значение»

Пример запроса

{
 "device_id": "GPS_TRACKER_001",
 "timestamp": ["2025-01-09 12:30:45", "2025-01-09 12:31:45"],
 "lat": [12.971598, 12.972341],
 "long": [77.594566, 77.595123],
 "battery": [85],
 "payload": [
   {
     "temperature": 25.6,
     "humidity": 65.2,
     "speed": 45.8
   }
 ]
}

{

"device_id": "GPS_TRACKER_001",

"timestamp": ["2025-01-09 12:30:45", "2025-01-09 12:31:45"],

"lat": [12.971598, 12.972341],

"long": [77.594566, 77.595123],

"battery": [85],

"payload": [

{

"temperature": 25.6,

"humidity": 65.2,

"speed": 45.8

}

]

}

Коды ответов:

Успешные ответы

Код	Статус	Описание
200	OK	Данные успешно получены и обработаны
201	Created	Создана новая запись устройства и вставлены данные

Ответы об ошибках

Код	Статус	Описание
400	Bad Request	Неверный формат полезной нагрузки или отсутствуют обязательные поля
401	Unauthorized	Неверный или отсутствующий ключ API
500	Internal Server Error	Ошибка обработки на стороне сервера

Правила проверки

Обязательные поля: все основные поля (device_id, timestamp, lat, long) должны присутствовать.
Согласованность длины массива: массивы меток времени, широты и долготы должны иметь одинаковую длину.
Границы координат: широта должна быть в пределах от -90 до +90, долгота — от -180 до +180.
Ключ API: необходимо предоставить действительный заголовок авторизации.
Формат данных: Координаты не должны быть 0.0, 0.0 (это считается недействительным GPS-определением).

Настройка GeoLinker для устройств отслеживания Интернета вещей

Вот как настроить GeoLinker для вашего проекта IoT GPS-трекера.

⇒ Загрузка данных

Используя API, упомянутый выше, вы можете отправлять данные с вашего IoT-трекера в GeoLinker. Данные будут нанесены на карту, маршрутизированы и снабжены временными метками, а также дополнены множеством дополнительных функций.

⇒ Визуализация данных

Для визуализации просто войдите в свой идентификатор CircuitDigest Cloud и откройте пользовательский интерфейс GeoLinker с помощью кнопки Track («Отслеживать»), расположенной на карточке GeoLinker на главной странице.

Сначала вы можете увидеть сообщение "No GPS Found" («GPS не найден») — это означает, что вам необходимо обновить страницу. Это необходимо для появления первой точки данных. После этого страница обновится автоматически.

После этого вы сможете увидеть нанесенные на карту координаты.

Эта страница в основном состоит из двух разделов: самой карты и таблицы , в которой отображаются данные, имеющиеся в базе данных.

⇒ Пользовательский интерфейс

Страница карты GeoLinker проста в использовании. Необходимо понимать пять ключевых моментов:

1. Мои трекеры — здесь отображается список зарегистрированных устройств. Эти имена указаны в разделе device_id полезной нагрузки.

Нажатие на All Trackers («Все трекеры») отобразит все устройства на карте. Если вы ищете конкретное устройство, нажмите на его название.

2. Статистика отслеживания – Отображает статистику отправленных данных.
Вы можете увидеть общее пройденное расстояние (на основе автоматической прокладки маршрута, отображаемой на карте), общее время в пути, среднюю и максимальную скорость.

Все значения рассчитываются на основе данных, отправленных вами на сервер. Вы можете просматривать данные как для всех устройств, так и для отдельного.

3. Информация о системе — показывает последние обновленные данные, общие путевые точки и предоставляет возможность настроить частоту обновления веб-страницы.

4. Меню — удобное и доступно в правом верхнем углу. Доступны следующие пункты: Zoom In («Увеличение масштаба»), Zoom Out («Уменьшение масштаба»), Toggle Full Screen («Переключить на весь экран»), Measure Distance («Измерение расстояния»), Time Line Filter («Фильтр по временной шкале»), Share GPS Data («Поделиться данными GPS»), Find My Location («Найти моё местоположение»), Toggle Data Table («Переключить таблицу данных»), Take Screenshot («Сделать скриншот») и Map Type («Тип карты»).

5. Текущее местоположение – отображает две основные функции, помимо самих данных (значок «Изменить», «Удалить устройство»). Отображаемые данные включают количество данных, временную метку, координаты, процент заряда батареи, скорость и данные датчиков.

6. Точки данных. При нажатии на точку отображаются все данные, отправленные в тот момент, с возможностью удаления конкретной точки маршрута.

Тестирование GeoLinker с использованием Python

Чтобы быстро протестировать API для вашей системы GPS-слежения на базе Интернета вещей, вам нужно всего лишь:

API-ключ
Несколько координат
Временные метки

ПРИМЕЧАНИЕ: Сохраняется не более 10 000 точек данных. Старые точки автоматически заменяются новыми по принципу FIFO (первым пришёл — первым ушёл) при достижении этого лимита.

Для проверки API воспользуйтесь следующим кодом:

import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
import time
import random
import math
# Configuration
API_KEY = "xxxxxxxxxxxx"
DEVICE_ID = "My Bike"
API_URL = "https://www.circuitdigest.cloud/geolinker"
def send_gps_data(device_id, timestamp, lat, lng, battery, speed=None):
   """
   Send GPS data to the API endpoint and display full response
  
   Args:
       device_id: Unique identifier for the GPS device
       timestamp: Current timestamp for the GPS reading
       lat: Latitude coordinate
       lng: Longitude coordinate
       battery: Battery level percentage
       speed: Speed in km/h (optional)
  
   Returns:
       API response or None if error occurs
   """
   # Prepare payload with sensor data
   payload_data = {
       "temperature": random.uniform(24.0, 32.0),  # Random temperature between 24-32°C
       "humidity": random.uniform(60, 80)          # Random humidity between 60-80%
   }
  
   if speed is not None:
       payload_data["speed"] = speed
  
   # Prepare main data structure for API
   data = {
       "device_id": device_id,
       "timestamp": [timestamp],
       "lat": [lat],
       "long": [lng],
       # "battery": [battery],     # Commented out as per original
       # "payload": [payload_data] # Commented out as per original
   }
  
   headers = {
       "Authorization": API_KEY,
       "Content-Type": "application/json"
   }
  
   try:
       # Display the data being sent
       print(f" Sending data:")
       print(f"     Request Headers: {headers}")
       print(f"     Request Body: {json.dumps(data, indent=2)}")
      
       response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)
       status_icon = "✓" if response.status_code == 200 else "✗"
      
       # Display the response details
       print(f"{status_icon} {timestamp} | Lat: {lat:.6f} | Lng: {lng:.6f} | Speed: {speed or 0:2.0f} km/h | Battery: {battery}%")
       print(f"     Response Status: {response.status_code}")
       print(f"     Response Headers: {dict(response.headers)}")
      
       try:
           response_json = response.json()
           print(f"     Response Body: {json.dumps(response_json, indent=2)}")
           return response_json
       except:
           print(f"     Response Text: {response.text}")
           return response.text
          
   except Exception as e:
       print(f"✗ Error sending data: {e}")
       return None
def send_bulk_gps_data(device_id, timestamps, latitudes, longitudes, batteries, payloads):
   """
   Send all GPS data in one bulk POST request and display full response
  
   Args:
       device_id: Unique identifier for the GPS device
       timestamps: List of timestamps
       latitudes: List of latitude coordinates
       longitudes: List of longitude coordinates
       batteries: List of battery levels
       payloads: List of payload data
  
   Returns:
       API response or None if error occurs
   """
   data = {
       "device_id": device_id,
       "timestamp": timestamps,
       "lat": latitudes,
       "long": longitudes,
       "battery": batteries,
       "payload": payloads
   }
   headers = {
       "Authorization": API_KEY,
       "Content-Type": "application/json"
   }
   try:
       print(f"\n Sending bulk data with {len(timestamps)} points...")
       print(f" Data size: {len(json.dumps(data))} characters")
      
       # Display the data being sent
       print(f"\n Sending bulk data:")
       print(f"     Request Headers: {headers}")
       print(f"     Request Body (first 3 points):")
       sample_data = {
           "device_id": device_id,
           "timestamp": timestamps[:3],
           "lat": latitudes[:3],
           "long": longitudes[:3],
           "battery": batteries[:3],
           "payload": payloads[:3]
       }
       print(json.dumps(sample_data, indent=2))
       print(f"    (Showing first 3 of {len(timestamps)} points)")
      
       response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)
      
       print(f"\n Bulk Upload Response:")
       print(f"    Status Code: {response.status_code}")
       print(f"    Response Headers: {dict(response.headers)}")
      
       try:
           response_json = response.json()
           print(f"    Response Body: {json.dumps(response_json, indent=2)}")
          
           if response.status_code == 200:
               print(" Bulk data sent successfully!")
           else:
               print(f" Error in bulk upload: Status {response.status_code}")
              
           return response_json
       except:
           print(f"    Response Text: {response.text}")
           if response.status_code == 200:
               print(" Bulk data sent successfully!")
           else:
               print(f" Error in bulk upload: Status {response.status_code}")
           return response.text
          
   except Exception as e:
       print(f" Exception during bulk upload: {e}")
       return None
def calculate_speed_between_points(lat1, lng1, lat2, lng2, time_diff_minutes):
   """
   Calculate speed between two GPS coordinates using Haversine formula
   """
   if time_diff_minutes <= 0:
       return 0
  
   # Earth's radius in kilometers
   R = 6371
  
   # Convert latitude and longitude from degrees to radians
   lat1_rad = math.radians(lat1)
   lat2_rad = math.radians(lat2)
   dlat = math.radians(lat2 - lat1)
   dlng = math.radians(lng2 - lng1)
  
   # Haversine formula for great-circle distance
   a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1_rad) * math.cos(lat2_rad) * math.sin(dlng/2)**2
   c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
   distance_km = R * c
  
   # Calculate speed and cap at 80 km/h for realistic city driving
   speed_kmh = (distance_km / time_diff_minutes) * 60
   return min(speed_kmh, 80)
def get_traffic_delay(hour, is_main_road=False):
   """Simulate traffic-based delays"""
   base_delay = 1.0
   if 8 <= hour <= 10:
       base_delay = 1.8 if is_main_road else 2.2
   elif 18 <= hour <= 20:
       base_delay = 2.0 if is_main_road else 2.5
   elif 15 <= hour <= 16:
       base_delay = 1.4 if is_main_road else 1.6
   elif 12 <= hour <= 14:
       base_delay = 1.2
   elif 22 <= hour or hour <= 6:
       base_delay = 0.7
   return base_delay * random.uniform(0.8, 1.3)
def get_journey_data():
   """
   Define the complete journey with GPS coordinates and context information
   """
   return [
       # Starting location and initial movement
       (11.010915301164033, 77.0132087643678, "Home - Journey Start", False),
       (11.010852113196895, 77.01297272998573, "Leaving home area", False),
       (11.011368147865086, 77.01284398395916, "Local road - heading to main road", False),
      
       # Connecting to main roads
       (11.012895183932189, 77.01271523793258, "Approaching main road connection", True),
       (11.013400683781928, 77.0126508649193, "Main road junction", True),
       (11.013432277493726, 77.01226462683955, "Main road - steady progress", True),
      
       # Main journey on primary roads
       (11.012768808834144, 77.00907816268172, "Major road section - good speed", True),
       (11.012831996389947, 77.00888504364185, "Continuing on main road", True),
       (11.01294784020703, 77.00871338227309, "Main road - approaching junction", True),
       (11.01306368397854, 77.00850953439766, "Junction area - slower traffic", True),
      
       # Navigating through complex areas
       (11.013253246415422, 77.0082305846734, "Navigating through junction", True),
       (11.013379621305521, 77.00788726193586, "Post-junction - picking up speed", True),
       (11.013400683781928, 77.00755466803386, "Main road - good traffic flow", True),
       (11.013116340223256, 77.0073830066651, "Approaching destination area", True),
      
       # Arriving at destination
       (11.012789871354238, 77.00712551461193, "Destination area - slower speeds", False),
       (11.012084276110311, 77.00710405694085, "Near destination - parking search", False),
       (11.011483992258128, 77.00720061646078, "Destination reached - parking", False),
      
       # Activity at destination
       (11.010567767176969, 77.007361548994, "Parked - short walk/activity", False),
       (11.010188638723273, 77.00772632940264, "Activity at destination", False),
      
       # Starting return journey
       (11.009999074313392, 77.0082949576867, "Preparing to leave destination", False),
       (11.009588351006704, 77.0090996203528, "Starting return journey", False),
       (11.009630476500412, 77.00924982405049, "Return route - local roads", False),
       (11.009641007872897, 77.00934638357042, "Return route progress", False),
       (11.009672601988104, 77.0094107565837, "Return route - slow section", False),
       (11.009672601988104, 77.0094965872681, "Traffic light/stop", False),
      
       # Return journey main sections
       (11.009806413371894, 77.01042480446029, "Return route - main road access", True),
       (11.009668649605482, 77.00984427871586, "Return via alternate route", True),
       (11.009574719727805, 77.00914254429954, "Return journey - main section", True),
       (11.009317977909296, 77.0091935795298, "Return journey continues", True),
       (11.009023663841996, 77.00925737356766, "Return - steady progress", True),
      
       # Return journey through different areas
       (11.007991322505761, 77.00951042346873, "Return route - different path", True),
       (11.007640648812478, 77.00985491127311, "Return journey - avoiding traffic", True),
       (11.007302498784261, 77.01039078119103, "Return route - side roads", False),
       (11.007026968844638, 77.01119458606792, "Return - residential area approach", False),
       (11.00680779711771, 77.01218339365457, "Return - navigating local roads", False),
      
       # Final approach to home
       (11.00703323089158, 77.01391221208027, "Return - longer route taken", False),
       (11.007678221013876, 77.01345927441155, "Return - heading towards home area", False),
       (11.008417140020423, 77.01333168636238, "Return - approaching home locality", False),
       (11.009037079096183, 77.01320409828668, "Return - familiar roads", False),
       (11.009368965151896, 77.01313392485663, "Return - almost home", False),
       (11.009857400529931, 77.01313392485663, "Return - final approach", False),
       (11.009882448476192, 77.01332530697017, "Return - entering home area", False),
       (11.010045260075, 77.01359962133293, "Return - home locality", False),
       (11.010427240780418, 77.01384203867676, "Return - very close to home", False),
       (11.010665195723483, 77.01434601157575, "Return - final street", False),
       (11.010871840649608, 77.01433325276818, "Return - parking area", False),
       (11.011084747391523, 77.01421842350005, "Return - almost parked", False),
       (11.010959508150215, 77.01355496550643, "Return - final positioning", False),
       (11.01092819833156, 77.01342737743073, "Return - parking maneuver", False),
       (11.010890626544791, 77.0132678923361, "Home - Journey Complete", False)
   ]
def send_bulk_journey_data():
   """
   Prepare all journey data and send in one bulk API call (based on second code)
   """
   print(" BULK DATA UPLOAD MODE")
   print("=" * 60)
  
   journey_data = get_journey_data()
   start_time = datetime.now().replace(hour=14, minute=30, second=0, microsecond=0)
   current_time = start_time
   battery_level = 87
   timestamps, latitudes, longitudes, batteries, payloads = [], [], [], [], []
   print(f" Preparing {len(journey_data)} GPS points for bulk upload...")
  
   for i, (lat, lng, description, is_main_road) in enumerate(journey_data):
      
       if i == 0:
           interval = 0
           speed = 0
       else:
           # Calculate realistic time intervals
           traffic_factor = get_traffic_delay(current_time.hour, is_main_road)
           base_time = random.uniform(45, 120) if not is_main_road else random.uniform(40, 90)
           interval = int(base_time * traffic_factor)
           current_time += timedelta(seconds=interval)
          
           # Calculate speed between points
           time_diff = interval / 60.0
           prev_lat, prev_lng = journey_data[i - 1][0], journey_data[i - 1][1]
           speed = calculate_speed_between_points(prev_lat, prev_lng, lat, lng, time_diff)
           # Apply traffic conditions
           if 8 <= current_time.hour <= 10 or 18 <= current_time.hour <= 20:
               speed *= random.uniform(0.3, 0.6)  # Rush hour traffic
           elif is_main_road:
               speed *= random.uniform(0.7, 1.0)
           else:
               speed *= random.uniform(0.4, 0.8)
       # Battery drain simulation
       battery_drain = random.randint(0, 2) if i % 3 == 0 else 0
       battery_level = max(10, battery_level - battery_drain)
       # Collect data for bulk send
       timestamps.append(current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
       latitudes.append(lat)
       longitudes.append(lng)
       batteries.append(battery_level)
       payloads.append({
           "temperature": round(random.uniform(25.0, 32.0), 2),
           "humidity": round(random.uniform(60.0, 80.0), 2),
           "speed": round(speed, 1)
       })
       print(f"  {i+1:2d}. {description[:50]:<50} | Speed: {speed:4.1f} km/h | Battery: {battery_level:2d}%")
   print(f"\n Sending all {len(timestamps)} points in one request...")
  
   # Send bulk data
   response = send_bulk_gps_data(DEVICE_ID, timestamps, latitudes, longitudes, batteries, payloads)
  
   # Summary
   print("\n" + "=" * 60)
   print(" BULK UPLOAD SUMMARY:")
   print(f" Total Points: {len(timestamps)}")
   print(f" Journey Time: {start_time.strftime('%H:%M')} - {current_time.strftime('%H:%M')}")
   print(f" Final Battery: {battery_level}%")
   print("=" * 60)
def send_single_gps_data():
   """
   Send a single GPS data point manually with full response display
   """
   print(" Send Single GPS Data Point")
   print("-" * 40)
  
   try:
       # Get user input for GPS data
       lat = float(input("Enter Latitude: "))
       lng = float(input("Enter Longitude: "))
       speed = float(input("Enter Speed (km/h, or 0 if stationary): "))
       battery = int(input("Enter Battery Level (0-100): "))
      
       # Generate current timestamp
       current_time = datetime.now()
       timestamp = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
      
       print(f"\n Sending GPS data...")
       print(f" Location: {lat}, {lng}")
       print(f" Speed: {speed} km/h")
       print(f" Battery: {battery}%")
       print(f" Time: {timestamp}")
       print("-" * 60)
      
       # Send the data and display full response
       response = send_gps_data(DEVICE_ID, timestamp, lat, lng, battery, speed)
      
       print("-" * 60)
       if response:
           print(" Single data point sent successfully!")
       else:
           print(" Failed to send data")
          
   except ValueError:
       print(" Invalid input. Please enter valid numbers.")
   except KeyboardInterrupt:
       print("\n Operation cancelled by user.")
def run_realistic_journey_simulation():
   """
   Run individual GPS point simulation with delays and full response display
   """
   journey_data = get_journey_data()
   current_time = datetime.now().replace(hour=14, minute=30, second=0, microsecond=0)
   battery_level = 87
  
   print("=" * 100)
   print(" REALISTIC GPS JOURNEY SIMULATION WITH RESPONSE DISPLAY")
   print("=" * 100)
   print(f" Total Points: {len(journey_data)}")
   print(f" Start Time: {current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
   print(f" Initial Battery: {battery_level}%")
   print("=" * 100)
  
   for i, (lat, lng, description, is_main_road) in enumerate(journey_data):
      
       if i == 0:
           timestamp = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
           speed = 0
           delay_seconds = 0
       else:
           # Calculate realistic delay
           traffic_factor = get_traffic_delay(current_time.hour, is_main_road)
           base_time = random.uniform(45, 120) if not is_main_road else random.uniform(40, 90)
           delay_seconds = int(base_time * traffic_factor)
          
           current_time += timedelta(seconds=delay_seconds)
           timestamp = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
          
           # Calculate speed
           time_diff = delay_seconds / 60.0
           prev_lat, prev_lng = journey_data[i - 1][0], journey_data[i - 1][1]
           speed = calculate_speed_between_points(prev_lat, prev_lng, lat, lng, time_diff)
          
           # Apply traffic conditions
           if 8 <= current_time.hour <= 10 or 18 <= current_time.hour <= 20:
               speed *= random.uniform(0.3, 0.6)
      
       # Battery drain
       battery_drain = random.randint(0, 2) if i % 3 == 0 else 0
       battery_level = max(10, battery_level - battery_drain)
      
       print(f"\n{i+1:2d}. {description}")
       print(f"      Delay: {delay_seconds:3d}s |  Speed: {speed:4.1f} km/h |  Battery: {battery_level:2d}%")
       print("    " + "-" * 80)
      
       # Send GPS data with full response display
       response = send_gps_data(DEVICE_ID, timestamp, lat, lng, battery_level, speed)
      
       # Short delay for demo
       time.sleep(1)
  
   print("\n" + "=" * 100)
   print("REALISTIC JOURNEY SIMULATION COMPLETED!")
   print("=" * 100)
def main():
   """
   Main program entry point with user interface
   """
   print("Enhanced GPS Tracker Simulator with Response Display")
   print("=" * 65)
   print("Options:")
   print("1. Send single GPS data manually (with response display)")
   print("2. Run realistic journey simulation (individual points with responses)")
   print("3. Send all journey data at once (bulk upload with response)")
  
   choice = input("\nEnter your choice (1, 2, or 3): ").strip()
  
   if choice == "1":
       send_single_gps_data()
   elif choice == "2":
       print("\n Starting realistic journey simulation...")
       run_realistic_journey_simulation()
   elif choice == "3":
       send_bulk_journey_data()
   else:
       print("Invalid choice. Please run the program again and select 1, 2, or 3.")
# Run the program when executed directly
if __name__ == "__main__":
   main()

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

181

182

183

184

185

186

187

188

189

190

191

192

193

194

195

196

197

198

199

200

201

202

203

204

205

206

207

208

209

210

211

212

213

214

215

216

217

218

219

220

221

222

223

224

225

226

227

228

229

230

231

232

233

234

235

236

237

238

239

240

241

242

243

244

245

246

247

248

249

250

251

252

253

254

255

256

257

258

259

260

261

262

263

264

265

266

267

268

269

270

271

272

273

274

275

276

277

278

279

280

281

282

283

284

285

286

287

288

289

290

291

292

293

294

295

296

297

298

299

300

301

302

303

304

305

306

307

308

309

310

311

312

313

314

315

316

317

318

319

320

321

322

323

324

325

326

327

328

329

330

331

332

333

334

335

336

337

338

339

340

341

342

343

344

345

346

347

348

349

350

351

352

353

354

355

356

357

358

359

360

361

362

363

364

365

366

367

368

369

370

371

372

373

374

375

376

377

378

379

380

381

382

383

384

385

386

387

388

389

390

391

392

393

394

395

396

397

398

399

400

401

402

403

404

405

406

407

408

409

410

411

412

413

414

415

416

417

418

419

420

421

422

423

424

425

426

427

428

429

430

431

432

433

434

435

436

437

438

439

440

441

442

443

import requests

import json

from datetime import datetime, timedelta

import time

import random

import math

# Configuration

API_KEY = "xxxxxxxxxxxx"

DEVICE_ID = "My Bike"

API_URL = "https://www.circuitdigest.cloud/geolinker"

def send_gps_data(device_id, timestamp, lat, lng, battery, speed=None):

"""

Send GPS data to the API endpoint and display full response

Args:

device_id: Unique identifier for the GPS device

timestamp: Current timestamp for the GPS reading

lat: Latitude coordinate

lng: Longitude coordinate

battery: Battery level percentage

speed: Speed in km/h (optional)

Returns:

API response or None if error occurs

"""

# Prepare payload with sensor data

payload_data = {

"temperature": random.uniform(24.0, 32.0), # Random temperature between 24-32°C

"humidity": random.uniform(60, 80) # Random humidity between 60-80%

}

if speed is not None:

payload_data["speed"] = speed

# Prepare main data structure for API

data = {

"device_id": device_id,

"timestamp": [timestamp],

"lat": [lat],

"long": [lng],

# "battery": [battery], # Commented out as per original

# "payload": [payload_data] # Commented out as per original

}

headers = {

"Authorization": API_KEY,

"Content-Type": "application/json"

}

try:

# Display the data being sent

print(f" Sending data:")

print(f" Request Headers: {headers}")

print(f" Request Body: {json.dumps(data, indent=2)}")

response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)

status_icon = "✓" if response.status_code == 200 else "✗"

# Display the response details

print(f"{status_icon} {timestamp} | Lat: {lat:.6f} | Lng: {lng:.6f} | Speed: {speed or 0:2.0f} km/h | Battery: {battery}%")

print(f" Response Status: {response.status_code}")

print(f" Response Headers: {dict(response.headers)}")

try:

response_json = response.json()

print(f" Response Body: {json.dumps(response_json, indent=2)}")

return response_json

except:

print(f" Response Text: {response.text}")

return response.text

except Exception as e:

print(f"✗ Error sending data: {e}")

return None

def send_bulk_gps_data(device_id, timestamps, latitudes, longitudes, batteries, payloads):

"""

Send all GPS data in one bulk POST request and display full response

Args:

device_id: Unique identifier for the GPS device

timestamps: List of timestamps

latitudes: List of latitude coordinates

longitudes: List of longitude coordinates

batteries: List of battery levels

payloads: List of payload data

Returns:

API response or None if error occurs

"""

data = {

"device_id": device_id,

"timestamp": timestamps,

"lat": latitudes,

"long": longitudes,

"battery": batteries,

"payload": payloads

}

headers = {

"Authorization": API_KEY,

"Content-Type": "application/json"

}

try:

print(f"\n Sending bulk data with {len(timestamps)} points...")

print(f" Data size: {len(json.dumps(data))} characters")

# Display the data being sent

print(f"\n Sending bulk data:")

print(f" Request Headers: {headers}")

print(f" Request Body (first 3 points):")

sample_data = {

"device_id": device_id,

"timestamp": timestamps[:3],

"lat": latitudes[:3],

"long": longitudes[:3],

"battery": batteries[:3],

"payload": payloads[:3]

}

print(json.dumps(sample_data, indent=2))

print(f" (Showing first 3 of {len(timestamps)} points)")

response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)

print(f"\n Bulk Upload Response:")

print(f" Status Code: {response.status_code}")

print(f" Response Headers: {dict(response.headers)}")

try:

response_json = response.json()

print(f" Response Body: {json.dumps(response_json, indent=2)}")

if response.status_code == 200:

print(" Bulk data sent successfully!")

else:

print(f" Error in bulk upload: Status {response.status_code}")

return response_json

except:

print(f" Response Text: {response.text}")

if response.status_code == 200:

print(" Bulk data sent successfully!")

else:

print(f" Error in bulk upload: Status {response.status_code}")

return response.text

except Exception as e:

print(f" Exception during bulk upload: {e}")

return None

def calculate_speed_between_points(lat1, lng1, lat2, lng2, time_diff_minutes):

"""

Calculate speed between two GPS coordinates using Haversine formula

"""

if time_diff_minutes <= 0:

return 0

# Earth's radius in kilometers

R = 6371

# Convert latitude and longitude from degrees to radians

lat1_rad = math.radians(lat1)

lat2_rad = math.radians(lat2)

dlat = math.radians(lat2 - lat1)

dlng = math.radians(lng2 - lng1)

# Haversine formula for great-circle distance

a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1_rad) * math.cos(lat2_rad) * math.sin(dlng/2)**2

c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))

distance_km = R * c

# Calculate speed and cap at 80 km/h for realistic city driving

speed_kmh = (distance_km / time_diff_minutes) * 60

return min(speed_kmh, 80)

def get_traffic_delay(hour, is_main_road=False):

"""Simulate traffic-based delays"""

base_delay = 1.0

if 8 <= hour <= 10:

base_delay = 1.8 if is_main_road else 2.2

elif 18 <= hour <= 20:

base_delay = 2.0 if is_main_road else 2.5

elif 15 <= hour <= 16:

base_delay = 1.4 if is_main_road else 1.6

elif 12 <= hour <= 14:

base_delay = 1.2

elif 22 <= hour or hour <= 6:

base_delay = 0.7

return base_delay * random.uniform(0.8, 1.3)

def get_journey_data():

"""

Define the complete journey with GPS coordinates and context information

"""

return [

# Starting location and initial movement

(11.010915301164033, 77.0132087643678, "Home - Journey Start", False),

(11.010852113196895, 77.01297272998573, "Leaving home area", False),

(11.011368147865086, 77.01284398395916, "Local road - heading to main road", False),

# Connecting to main roads

(11.012895183932189, 77.01271523793258, "Approaching main road connection", True),

(11.013400683781928, 77.0126508649193, "Main road junction", True),

(11.013432277493726, 77.01226462683955, "Main road - steady progress", True),

# Main journey on primary roads

(11.012768808834144, 77.00907816268172, "Major road section - good speed", True),

(11.012831996389947, 77.00888504364185, "Continuing on main road", True),

(11.01294784020703, 77.00871338227309, "Main road - approaching junction", True),

(11.01306368397854, 77.00850953439766, "Junction area - slower traffic", True),

# Navigating through complex areas

(11.013253246415422, 77.0082305846734, "Navigating through junction", True),

(11.013379621305521, 77.00788726193586, "Post-junction - picking up speed", True),

(11.013400683781928, 77.00755466803386, "Main road - good traffic flow", True),

(11.013116340223256, 77.0073830066651, "Approaching destination area", True),

# Arriving at destination

(11.012789871354238, 77.00712551461193, "Destination area - slower speeds", False),

(11.012084276110311, 77.00710405694085, "Near destination - parking search", False),

(11.011483992258128, 77.00720061646078, "Destination reached - parking", False),

# Activity at destination

(11.010567767176969, 77.007361548994, "Parked - short walk/activity", False),

(11.010188638723273, 77.00772632940264, "Activity at destination", False),

# Starting return journey

(11.009999074313392, 77.0082949576867, "Preparing to leave destination", False),

(11.009588351006704, 77.0090996203528, "Starting return journey", False),

(11.009630476500412, 77.00924982405049, "Return route - local roads", False),

(11.009641007872897, 77.00934638357042, "Return route progress", False),

(11.009672601988104, 77.0094107565837, "Return route - slow section", False),

(11.009672601988104, 77.0094965872681, "Traffic light/stop", False),

# Return journey main sections

(11.009806413371894, 77.01042480446029, "Return route - main road access", True),

(11.009668649605482, 77.00984427871586, "Return via alternate route", True),

(11.009574719727805, 77.00914254429954, "Return journey - main section", True),

(11.009317977909296, 77.0091935795298, "Return journey continues", True),

(11.009023663841996, 77.00925737356766, "Return - steady progress", True),

# Return journey through different areas

(11.007991322505761, 77.00951042346873, "Return route - different path", True),

(11.007640648812478, 77.00985491127311, "Return journey - avoiding traffic", True),

(11.007302498784261, 77.01039078119103, "Return route - side roads", False),

(11.007026968844638, 77.01119458606792, "Return - residential area approach", False),

(11.00680779711771, 77.01218339365457, "Return - navigating local roads", False),

# Final approach to home

(11.00703323089158, 77.01391221208027, "Return - longer route taken", False),

(11.007678221013876, 77.01345927441155, "Return - heading towards home area", False),

(11.008417140020423, 77.01333168636238, "Return - approaching home locality", False),

(11.009037079096183, 77.01320409828668, "Return - familiar roads", False),

(11.009368965151896, 77.01313392485663, "Return - almost home", False),

(11.009857400529931, 77.01313392485663, "Return - final approach", False),

(11.009882448476192, 77.01332530697017, "Return - entering home area", False),

(11.010045260075, 77.01359962133293, "Return - home locality", False),

(11.010427240780418, 77.01384203867676, "Return - very close to home", False),

(11.010665195723483, 77.01434601157575, "Return - final street", False),

(11.010871840649608, 77.01433325276818, "Return - parking area", False),

(11.011084747391523, 77.01421842350005, "Return - almost parked", False),

(11.010959508150215, 77.01355496550643, "Return - final positioning", False),

(11.01092819833156, 77.01342737743073, "Return - parking maneuver", False),

(11.010890626544791, 77.0132678923361, "Home - Journey Complete", False)

]

def send_bulk_journey_data():

"""

Prepare all journey data and send in one bulk API call (based on second code)

"""

print(" BULK DATA UPLOAD MODE")

print("=" * 60)

journey_data = get_journey_data()

start_time = datetime.now().replace(hour=14, minute=30, second=0, microsecond=0)

current_time = start_time

battery_level = 87

timestamps, latitudes, longitudes, batteries, payloads = [], [], [], [], []

print(f" Preparing {len(journey_data)} GPS points for bulk upload...")

for i, (lat, lng, description, is_main_road) in enumerate(journey_data):

if i == 0:

interval = 0

speed = 0

else:

# Calculate realistic time intervals

traffic_factor = get_traffic_delay(current_time.hour, is_main_road)

base_time = random.uniform(45, 120) if not is_main_road else random.uniform(40, 90)

interval = int(base_time * traffic_factor)

current_time += timedelta(seconds=interval)

# Calculate speed between points

time_diff = interval / 60.0

prev_lat, prev_lng = journey_data[i - 1][0], journey_data[i - 1][1]

speed = calculate_speed_between_points(prev_lat, prev_lng, lat, lng, time_diff)

# Apply traffic conditions

if 8 <= current_time.hour <= 10 or 18 <= current_time.hour <= 20:

speed *= random.uniform(0.3, 0.6) # Rush hour traffic

elif is_main_road:

speed *= random.uniform(0.7, 1.0)

else:

speed *= random.uniform(0.4, 0.8)

# Battery drain simulation

battery_drain = random.randint(0, 2) if i % 3 == 0 else 0

battery_level = max(10, battery_level - battery_drain)

# Collect data for bulk send

timestamps.append(current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

latitudes.append(lat)

longitudes.append(lng)

batteries.append(battery_level)

payloads.append({

"temperature": round(random.uniform(25.0, 32.0), 2),

"humidity": round(random.uniform(60.0, 80.0), 2),

"speed": round(speed, 1)

})

print(f" {i+1:2d}. {description[:50]:<50} | Speed: {speed:4.1f} km/h | Battery: {battery_level:2d}%")

print(f"\n Sending all {len(timestamps)} points in one request...")

# Send bulk data

response = send_bulk_gps_data(DEVICE_ID, timestamps, latitudes, longitudes, batteries, payloads)

# Summary

print("\n" + "=" * 60)

print(" BULK UPLOAD SUMMARY:")

print(f" Total Points: {len(timestamps)}")

print(f" Journey Time: {start_time.strftime('%H:%M')} - {current_time.strftime('%H:%M')}")

print(f" Final Battery: {battery_level}%")

print("=" * 60)

def send_single_gps_data():

"""

Send a single GPS data point manually with full response display

"""

print(" Send Single GPS Data Point")

print("-" * 40)

try:

# Get user input for GPS data

lat = float(input("Enter Latitude: "))

lng = float(input("Enter Longitude: "))

speed = float(input("Enter Speed (km/h, or 0 if stationary): "))

battery = int(input("Enter Battery Level (0-100): "))

# Generate current timestamp

current_time = datetime.now()

timestamp = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

print(f"\n Sending GPS data...")

print(f" Location: {lat}, {lng}")

print(f" Speed: {speed} km/h")

print(f" Battery: {battery}%")

print(f" Time: {timestamp}")

print("-" * 60)

# Send the data and display full response

response = send_gps_data(DEVICE_ID, timestamp, lat, lng, battery, speed)

print("-" * 60)

if response:

print(" Single data point sent successfully!")

else:

print(" Failed to send data")

except ValueError:

print(" Invalid input. Please enter valid numbers.")

except KeyboardInterrupt:

print("\n Operation cancelled by user.")

def run_realistic_journey_simulation():

"""

Run individual GPS point simulation with delays and full response display

"""

journey_data = get_journey_data()

current_time = datetime.now().replace(hour=14, minute=30, second=0, microsecond=0)

battery_level = 87

print("=" * 100)

print(" REALISTIC GPS JOURNEY SIMULATION WITH RESPONSE DISPLAY")

print("=" * 100)

print(f" Total Points: {len(journey_data)}")

print(f" Start Time: {current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")

print(f" Initial Battery: {battery_level}%")

print("=" * 100)

for i, (lat, lng, description, is_main_road) in enumerate(journey_data):

if i == 0:

timestamp = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

speed = 0

delay_seconds = 0

else:

# Calculate realistic delay

traffic_factor = get_traffic_delay(current_time.hour, is_main_road)

base_time = random.uniform(45, 120) if not is_main_road else random.uniform(40, 90)

delay_seconds = int(base_time * traffic_factor)

current_time += timedelta(seconds=delay_seconds)

timestamp = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# Calculate speed

time_diff = delay_seconds / 60.0

prev_lat, prev_lng = journey_data[i - 1][0], journey_data[i - 1][1]

speed = calculate_speed_between_points(prev_lat, prev_lng, lat, lng, time_diff)

# Apply traffic conditions

if 8 <= current_time.hour <= 10 or 18 <= current_time.hour <= 20:

speed *= random.uniform(0.3, 0.6)

# Battery drain

battery_drain = random.randint(0, 2) if i % 3 == 0 else 0

battery_level = max(10, battery_level - battery_drain)

print(f"\n{i+1:2d}. {description}")

print(f" Delay: {delay_seconds:3d}s | Speed: {speed:4.1f} km/h | Battery: {battery_level:2d}%")

print(" " + "-" * 80)

# Send GPS data with full response display

response = send_gps_data(DEVICE_ID, timestamp, lat, lng, battery_level, speed)

# Short delay for demo

time.sleep(1)

print("\n" + "=" * 100)

print("REALISTIC JOURNEY SIMULATION COMPLETED!")

print("=" * 100)

def main():

"""

Main program entry point with user interface

"""

print("Enhanced GPS Tracker Simulator with Response Display")

print("=" * 65)

print("Options:")

print("1. Send single GPS data manually (with response display)")

print("2. Run realistic journey simulation (individual points with responses)")

print("3. Send all journey data at once (bulk upload with response)")

choice = input("\nEnter your choice (1, 2, or 3): ").strip()

if choice == "1":

send_single_gps_data()

elif choice == "2":

print("\n Starting realistic journey simulation...")

run_realistic_journey_simulation()

elif choice == "3":

send_bulk_journey_data()

else:

print("Invalid choice. Please run the program again and select 1, 2, or 3.")

# Run the program when executed directly

if __name__ == "__main__":

main()

Этот код Python можно выполнить локально с помощью любой IDE , например, родной для Python IDLE или PyCharm . Для таких быстрых тестов я использую Google Colab , можете попробовать и вы.

После запуска кода точки данных будут добавлены в базу данных, и вы сможете просмотреть их в пользовательском интерфейсе карты GeoLinker.

На представленном рисунке вы можете увидеть GIF-файл/видео, демонстрирующее построение карты загруженных точек данных с использованием тестового кода.

Последняя добавленная точка отмечена выбранным вами значком (или более крупным круглым значком), а предыдущие координаты отображаются в виде небольших соединенных точек. Большинство функций пользовательского интерфейса интуитивно понятны. Итак, вы успешно освоили GeoLinker.

Репозиторий GitHub

Все материалы для данного проекта вы можете скачать по следующей ссылке.

Примеры проектов

Этот API был протестирован на NEO-6M с NodeMCU, но может использоваться с любой платой разработки, способной обрабатывать данные GPS и подключаться к интернету. Хотя у нас уже есть несколько проектов IoT GPS-трекеров, использующих API GeoLinker, мы будем добавлять новые.

Существующие проекты:

GPS-трекер на ESP32 с визуализацией данных на карте

(Проголосуй первым!)

Загрузка...

15 просмотров

Зачем проектам GPS-трекеров Интернета вещей нужен GeoLinker

Что такое CircuitDigest Cloud?

Регистрация новой учетной записи в CircuitDigest Cloud

Генерация ключа API

Конфигурация конечной точки API

Заголовки

Структура тела запроса

Обязательные поля

Типы данных и проверка

Коды ответов:

Правила проверки

Настройка GeoLinker для устройств отслеживания Интернета вещей

Тестирование GeoLinker с использованием Python

Репозиторий GitHub

Примеры проектов

Похожие статьи

Добавить комментарий Отменить ответ