ich habe gestern damit angefangen, KI-gestützt eine HACS-Integration zur Cardata-Analyse für unsere aktuell drei BEVs zu entwickeln:
Mein erstes Ziel war es, die gefahrenen Kilometer, den Energieverbrauch und den durchschnittlichen Verbrauch in kWh/100 km für unsere Fahrzeuge zu erfassen. Zusätzlich sollen die Daten später auch historisch über frei wählbare Zeiträume ausgewertet werden können.
Die Integration bringt außerdem eine eigene Dashboard-Karte mit. Diese erweitert sich automatisch um jedes BEV, das in der Integration hinzugefügt wird. Bei uns sind aktuell drei Fahrzeuge eingebunden.
Vielleicht hat ja jemand von euch Lust, die Integration ebenfalls einmal zu testen und Feedback zu geben. Je nachdem, welche Sensoren das jeweilige Fahrzeug zur Verfügung stellt, habe ich bereits weitere Ideen für zusätzliche Auswertungen und Erweiterungen der Dashboard-Karte.
Wichtig: Die Integration ist inzwischen generisch für BEVs ausgelegt. Die teilweise noch BMW-lastigen Hinweise und Kommentare in der README stammen aus der ursprünglichen Entwicklungsphase und werden in einer der nächsten Versionen entsprechend überarbeitet.
Anbei ein paar Screenshots für einen ersten Eindruck.
Feedback, Verbesserungsvorschläge und natürlich auch Fehlermeldungen sind ausdrücklich willkommen.
Update: Cardata Analytics ist inzwischen deutlich gewachsen
Hallo zusammen,
seit meinem ersten Beitrag hat sich bei Cardata Analytics einiges getan. Die Integration ist inzwischen bei v0.1.51 angekommen und weiterhin generisch für mehrere Fahrzeuge ausgelegt.
Neu bzw. erweitert wurden unter anderem:
umfangreiche Analytics für gefahrene Kilometer, Energieverbrauch und Durchschnittsverbrauch mit frei wählbaren Zeiträumen
Unterstützung für mehrere Fahrzeuge
eigene MapLibre-Fahrzeugkarte mit OSM, OpenTopoMap und Satellitenansicht
Fahrzeugpositionen, Reichweitenringe, GPS-Follow und responsive Darstellung für Desktop und Smartphone
umfangreiche POI-Suche mit vielen OSM-Kategorien
Ladestationen über Open Charge Map, inklusive Filter nach Betreiber, Steckertyp, Leistung und Suchradius
POI-Clustering für größere Ergebnismengen
Routenplanung mit Adresssuche, gespeicherten Zielen, HA-Zonen, POIs und frei gesetzten Kartenpunkten
bis zu 9 Zwischenziele innerhalb von Cardata Analytics
Übergabe der Route an Google Maps / Navigation
globale POI-, Ziel- und Routenvorlagen
vollständige Deutsch-/Englisch-Lokalisierung
überarbeitete Oberfläche für Desktop, Tablet und Smartphone/iPhone
Für die Ladestationssuche verwende ich bewusst Open Charge Map, da dort strukturierte Daten zu Betreibern, Anschlüssen und Ladeleistungen verfügbar sind. Dafür kann in der Integration ein kostenloser Open-Charge-Map-API-Key hinterlegt werden.
Die README auf GitHub wurde inzwischen ebenfalls komplett neu aufgebaut und enthält eine ausführliche Installations- und Einrichtungsanleitung sowie aktuelle Screenshots zu Analytics, Karte, POIs und Routenplanung.
Das Projekt ist weiterhin ein Hobby-/Community-Projekt und Feedback, Tests, Verbesserungsvorschläge und Fehlermeldungen sind ausdrücklich willkommen.
GitHub:
Wer Lust hat, die Integration mit anderen Fahrzeugen bzw. Datenquellen zu testen, darf sich sehr gerne melden.
