Die Schlafumgebung – ein oft unterschätzter Faktor für erholsamen Schlaf

Die heißen Sommertage sind vorerst vorbei. Viele Menschen stellen fest, dass sie bei moderateren Temperaturen wieder besser schlafen können. Doch auch wenn die größte Hitzebelastung hinter uns liegt, bleibt die Schlafumgebung ein entscheidender Faktor für die Schlafqualität.

Ein erholsamer Schlaf wird von zahlreichen Einflüssen bestimmt. Neben persönlichen Faktoren wie Stress, Bewegung oder Ernährung spielen die Bedingungen im Schlafzimmer eine wichtige Rolle. Dazu gehören insbesondere die Raumtemperatur, die Luftfeuchtigkeit und die allgemeine Luftqualität.

Die richtige Raumtemperatur

Schlafforscher empfehlen für die meisten Menschen eine Schlafzimmertemperatur zwischen 16 und 19 Grad Celsius. Ist es deutlich wärmer, fällt das Einschlafen häufig schwerer und die nächtlichen Wachphasen nehmen zu. Gerade in den Sommermonaten kann dies zu einer spürbar schlechteren Schlafqualität führen.

Luftfeuchtigkeit und Raumklima

Auch die Luftfeuchtigkeit beeinflusst das Wohlbefinden während der Nacht. Zu trockene Luft kann die Schleimhäute reizen, während eine zu hohe Luftfeuchtigkeit das Raumklima als unangenehm erscheinen lässt. Regelmäßiges Lüften und eine gute Luftzirkulation tragen wesentlich zu einem angenehmen Schlafklima bei.

Die Erfassung solcher Umgebungsdaten ermöglicht es, Zusammenhänge zwischen Schlafqualität und den Bedingungen im Schlafzimmer sichtbar zu machen. Oft werden Veränderungen erst dann erkennbar, wenn die Messwerte über längere Zeiträume aufgezeichnet und ausgewertet werden.

Schlafqualität messen und verstehen

Moderne Sensorik ermöglicht heute interessante Einblicke in die eigene Schlafumgebung. Temperatur-, Feuchte- und Luftdrucksensoren liefern wertvolle Daten zu den Bedingungen während der Nacht. In Verbindung mit geeigneten Auswerteverfahren lassen sich Trends und Auffälligkeiten erkennen, die mit der Schlafqualität zusammenhängen können.

In meinem neuen Buch MicroPython – Das Handbuch für Maker und IoT-Development stelle ich unter anderem einen Schlafmonitor vor, der Umgebungsdaten erfasst und die Ergebnisse mithilfe künstlicher Intelligenz bewertet. Die Auswertungen werden anschließend automatisch über Telegram bereitgestellt (siehe Abbildung). Dadurch erhält der Anwender eine kompakte Einschätzung der nächtlichen Bedingungen.

Der vorgestellte Monitor konzentriert sich bewusst auf die Erfassung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, eCO2 und TVOC. Die Lösung ist jedoch modular aufgebaut und kann bei Bedarf um weitere Sensoren erweitert werden. Denkbar sind beispielsweise Messungen von Lichtverhältnissen, Geräuschpegeln u.a.m.

Fazit

Guter Schlaf hängt nicht allein von der Schlafdauer ab. Die Qualität der Schlafumgebung hat einen erheblichen Einfluss auf die nächtliche Erholung. Wer Temperatur, Luftfeuchtigkeit und weitere Umweltfaktoren im Blick behält, kann die Bedingungen im Schlafzimmer gezielt optimieren.

Für Technikinteressierte bieten Mikrocontroller und moderne Sensoren spannende Möglichkeiten, die eigene Schlafumgebung besser zu verstehen. Mein neues Buch zum Thema MicroPython, das Anfang August im Rheinwerk-Verlag erscheint, zeigt anhand praxisnaher Projekte, wie sich solche intelligenten Mess- und Auswertungssysteme realisieren lassen.


2026-06-01/CK

Es ist soweit – die Ankündigung ist da.

Python gehört schon seit Jahren zu den beliebtesten Programmiersprachen überhaupt. Die von Python zur Verfügung gestellten Eigenschaften stellen Anforderungen an die Hardware, die von Mikrocontrollern nicht ohne Weiteres erfüllt werden können. Ein PC kann das. Ein Raspberry Pi mit Linux als Betriebssystem kann das, ein Mikrocontroller wie ein Espressif ESP32, ein Nordic nRF52840, ein STM32 oder eines der verschiedenen Arduino-Boards hingegen nicht.

Das hat Damien P. George, einen Physiker und Softwareentwickler aus Cambridge (UK), im Jahr 2013 dazu bewogen, MicroPython zu entwickeln. Ziel der Entwicklung von MicroPython war, eine voll funktionsfähige, aber kompakte Version von Python 3 zu schaffen, die auf Mikrocontrollern (wie STM32, ESP8266, ESP32, RP2040 usw.) läuft.
Mit diesem Buch werden Sie die Gemeinsamkeiten und Unterschiede von Python und MicroPython kennenlernen und schließlich in der Lage sein, mit MicroPython auf recht kleinen Mikrocontrollern zu arbeiten.


2026-05-07/CK

Smart Environmental Monitoring

Aufbau eines BLE-Netzwerks für diverse Umwelt-Sensoren

Ziel des Projekts ist der Aufbau eines skalierbaren, extrem stromsparenden Sensor-Netzwerks zur Überwachung von Umgebungsdaten. Der NanoBeacon IN100 SoC von InPlay Inc. kommt im SparkFun NanoBeacon Board – IN100 und im DFRobot Fermion BLE Sensor Beacon zum Einsatz.

Das SparkFun NanoBeacon Board – IN100 kann durch Sensoren mit einem QWIIC-Interface erweitert werden. Beim Einsatz der Fermion-Baureihe von DFRobot können verschiedene Sensoren (u.a. LM35, SHT40, SGP40) direkt mit dem Fermion BLE Sensor Beacon kontaktiert werden.

In beiden Fällen ist eine drahtlose Vernetzung der so gestalteten BLE-Sensoren möglich. Die übermittelten Daten können von einem zentralen ESP32-Gateway ausgewertet und zur Langzeitanalyse an eine IoT-Plattform übermittelt werden.

Ich verwende MicroPython für die Programmierung des ESP32-Gateways. Auf der Sensor-Seite kommt der Fermion BLE Sensor Beacon zum Einsatz. Datacake dient in bewährter Weise als IoT-Plattform.

Systemarchitektur & Datenfluss

Das System nutzt eine dreistufige Architektur, um maximale Effizienz und Reichweite zu erzielen:

  • Sensor-Knoten (Edge): Mehrere Fermion BLE-Module fungieren als eigenständige Sender (Beacons). Sie erfassen analoge Signale (z-B. LM35) sowie digitale I²C-Daten (z.B. SHT40 für Feuchte/Temp, SGP40 für Luftqualität). Die Daten werden ohne festes Pairing direkt in die BLE Manufacturer Data (Advertising-Pakete) eingebettet.
  • Zentral-Gateway (Processing): Ein ESP32 scannt unter MicroPython kontinuierlich das BLE-Spektrum. Er identifiziert die Fermion-Knoten anhand ihrer IDs, extrahiert die Rohdaten aus den Manufacturer-Bytes und berechnet die physikalischen Einheiten. Die aktuellen Messwerte werden unmittelbar auf einem OLED-Display (SSD1306) am ESP32 angezeigt.
  • Visualisierung der aufbereiteten Daten und via MQTT an das Datacake-Dashboard versendeten Daten, wo sie für Monitoring, Alarme und Historien-Analysen zur Verfügung stehen.

Besondere Merkmale

  • Ultra-Low Power: Durch den Verzicht auf eine dauerhafte BLE-Verbindung (Broadcasting) erreichen die Sensor-Knoten Batterielaufzeiten im Bereich von Monaten bis hin zu Jahren.
  • Skalierbarkeit: Das System kann problemlos um weitere Knoten ergänzt werden, da der ESP32 als passiver Empfänger eine Vielzahl von Sendern gleichzeitig verarbeiten kann.
  • Robustheit: Die Trennung von Erfassung (Fermion) und Verarbeitung (ESP32/Cloud) ermöglicht einen stabilen Betrieb auch in komplexen Umgebungen.

Aufbau eines Sensor-Knotens

Der Fermion BLE Sensor Beacon ist ein drahtloser Beacon, der Sensordaten über Bluetooth sendet. Ein integrierter 11-Bit-ADC kann zur Erfassung analoger Messwerte eingesetzt werden und über das I2C-Interface können Sensoren mit I²C-Interface ausgelesen werden. Auf die vom Beacon gesendeten Sensordaten kann innerhalb der Sendereichweite des Beacons mit Mobiltelefonen, Mikrocontrollern und anderen Geräten, die den BLE-Empfang unterstützen, zugegriffen werden.

Fermion BLE-Sensor-Beacons integrieren stromsparende Bluetooth 5.3-Technologie mit selbstkonfigurierbaren Datenformaten wie iBeacon, Eddystone, benutzerdefiniert und mehr.
Die BLE-Sensor-Beacons können mit einer CR2032-Knopfzellenbatterie betrieben werden. Es stehen bis zu sechs konfigurierbare GPIOs zur Verfügung, die alternativ auch zu zwei unabhängigen I²C-Schnittstellen konfiguriert werden können.

Fermion BLE-Sensor-Beacon

Das Datenformat der Beacon-Übertragung, der Inhalt der Übertragung, das Übertragungsintervall usw. können über die grafische Benutzeroberfläche NanoBeacon Config Tool konfiguriert werden, ohne dass für die Fertigstellung eines Bluetooth-Beacons die Programmierung von Code erforderlich ist.

NanoBeacon Config Tool

Für einen ersten Versuch wurde der Beacon so konfiguriert, dass die interne Temperatur (Chiptemperatur) mit zwei Byte in den Manufacturer-Daten verankert wurde. Im NanoBeacon Config Tool ist das mit den Bytes 13 und 14 zu sehen,

Für die Visualisierung der empfangenen Daten verwende ich das nRF-Tool. Im folgenden Screenshot sind die Manufacturer-Daten markiert. Nach dem Hersteller-Code 0x0505 stehen die Bytes 0x0A3F = 2623D = 26.23°C. Von einem BLE-Scanner bzw. BLE-Gateway sind die übermittelten Daten nur noch zu parsen und jegliches Geheimnis ist gelüftet.

Manufacturer Data

Zu Beginn habe ich der Einfachheit halber einen XIAO-ESP32-C3 auf einem XIAO-Erweiterungsboard als BLE-Scanner eingesetzt. Installiert ist die aktuelle MicroPython-Firmware v1.27.

Die MicroPython-Anwendung scannt die Umgebung nach Bluetooth-Signalen, die von Geräten wie Smartwatches, Fitness-Trackern, Sensoren oder Beacons ausgesendet werden, und identifiziert alle BLE-Geräte in Reichweite, die im Advertising-Modus Signale aussenden. Sie misst die Signalstärke (RSSI) und ruft Metadaten, darunter auch die Manufacturer-Daten, ab. In den Manufacturer-Daten ist hier der Temperaturmesswert verankert. Auf dem OLED-Display des XIAO-Erweiterungsboards werden diese Daten schließlich zur Anzeige gebracht.

BLE-Gateway mit ESP32-C3

Für den Einsatz in Innenräumen eignet sich das RAKBox-B3-Gehäuse, da es für die Sensorik gut belüftet ist und ausreichend Schutz der Komponenten sichert.

RAKBox-B3 Indoor Enclosure

In der nächsten Projektphase wird das System um Fermion-Sensoren sowie kommerzielle BLE-Geräte ergänzt. Dabei entwickeln wir den BLE-Scanner zu einem BLE-MQTT-Gateway weiter, um die erfassten Daten zur Visualisierung an die Datacake-Plattform zu übertragen.

Parallel dazu arbeite ich an einem Fachbuch über MicroPython im IoT-Umfeld. Darin finden Sie – neben einer fundierten Einführung in MicroPython für gängige Mikrocontroller – praxisnahe Anwendungen auf Basis von WiFi, Ethernet, ESP-Now und BLE.


2026-02-22/CK

Badger2350: Das stromsparende eInk-Badge für smarte IoT-Displays

Der Badger2350 von Pimoroni ist ein kompaktes, stromsparendes eInk-Badge-Board, das speziell für portable Anzeigen und langlebige IoT-Projekte entwickelt wurde. Statt auf hohe Rechenleistung oder Multimedia setzt die Hardware konsequent auf Effizienz, gute Lesbarkeit und extrem niedrigen Energieverbrauch – Eigenschaften, die in vielen Maker- und IoT-Szenarien entscheidend sind.

Durch das integrierte eInk-Display lassen sich Informationen dauerhaft anzeigen, ohne kontinuierlich Strom zu verbrauchen. In Kombination mit einfacher Programmierung in MicroPython, einer aktiven Entwickler-Community und zahlreichen Beispielprojekten eignet sich das Board sowohl für schnelle Prototypen als auch für produktive Anwendungen. Ob Statusanzeigen im Smart Home, digitale Labels oder batteriebetriebene Sensorstationen – der Badger2350 ist besonders dort interessant, wo Informationen sichtbar bleiben sollen, ohne dass ständig Energie fließt.

Pimoroni Badger2350

Badger2350 baut auf der folgenden Hardware auf:

  • 2.7″ eInk-Display mit 264 x 176 Pixeln und vier Graustufen
  • Raspberry Pi RP2350A (Dual Arm Cortex M33 @ 250 MHz mit 520 KB 0SRAM)
  • 16 MB Flash, 8 MB PSRAM
  • Raspberry Pi RM2 module (CYW43439) für IEEE 802.11 b/g/n WLAN & BT
  • 1000mAh LiPo battery:
  • PCF85063A RTC für WakeUp von Sleep
  • Polycarbonate case
  • 4-zone mono LED case lighting
  • Buttons: 5 User, Reset & Home
  • Connectors: USB-C zur Spannungsversorgung und Programm-Upload, I2C-Connector (Qwiic/STEMMA QT)

Für die Programmierung in MicroPython bietet Pimoroni eine spezielle Firmware an, die unter https://badgewa.re/docs beschrieben ist.

Die Firmware ist neu (https://github.com/pimoroni/badger2350) und die Dokumentation noch in Arbeit. Das gilt es zu berücksichtigen.

Ich habe einen ersten Test unternommen, um mit uname() dem System Informationen zu entlocken und das Programm in den bestehenden Launcher einzubinden.

Menu mit zusätzlicher App
App uname

Wie Sie aus den beiden Abbildungen sehen, hat das der Dokumentation folgend auch alles funktioniert. Eine App kann in den Launcher eingebunden werden und dann von da aufgerufen werden, oder aber als main.py als eigenständige App arbeiten. Ich habe hier den ersten Weg gewählt.

Mir den Möglichkeiten, die der Badger2350 bietet, sind Anwendungen aus den folgenden Bereichen denkbar:

  • Monitoring von Umweltdaten mit lokalem Statusdisplay
  • Solarbetriebene Sensorstationen
  • Energieverbrauch (z. B. PV-Ertrag oder Stromzählerdaten)
  • MQTT-Dashboard für wichtige Zustände
  • Inventar-Tracking mit QR-Code auf eInk
  • Statusanzeigen für Funk-Gateways
  • u.a.m.

Der Badger2350 überzeugt vor allem durch seine klare Ausrichtung auf stromsparende Anzeige- und IoT-Anwendungen. Seine Stärken spielt das Board überall dort aus, wo Daten selten aktualisiert werden, aber dauerhaft sichtbar sein sollen: Statusanzeigen, Sensordashboards, digitale Labels oder portable Informationssysteme sind typische Einsatzfelder. Weniger geeignet ist es dagegen für grafikintensive Anwendungen oder Projekte mit schnellen Display-Updates.


2026-02-14/CK

Gemini arbeitet, Du chillst

KI ist in unseren Alltag eingedrungen und hilft an der einen und anderen Stelle. Um KI zu nutzen ist es aber nicht erforderlich, vor dem PC zu sitzen und Kontakt mit einer KI-Plattform, wie ChatGPT, Gemini o.a. aufzunehmen, sondern kann bestimmt Aufgaben bereits mit Mikrocontrollern automatisieren.

So können Sie beispielsweise einen Prompt erstellen, der Ihnen beim Zubettgehen die zu erwartenden Strassenverhältnisse am kommenden Morgen abfragt o.ä.

Alles, was dazu erforderlich ist, zeigt die folgende Abbildung. Natürlich können Sie den ESP32-S2 noch mit einem Display ausstatten, damit die Antwort adäquat präsentiert wird.

Ich habe einen mit MicroPython ausgestatteten ESP32-S2 mit Gemini verbunden und kann eine Anfrage senden, die von Gemini beantwortet wird.

Für das bevorstehende Handballspiel D gegen DK habe ich die (nicht ganz ernstgemeinte) Frage nach dem Sieger gestellt. Die Antwort sehen Sie in der Ausgabe über die Console.

Ich werde mir das Spiel heute Abend anschauen.


Das Resultat war aus deutscher Sicht ernüchternd – Gratulation an Dänemark zu einer starken Leistung. #Handball #EM2026

Auch Gemini hat eine Meinung dazu, die sich bei mehrfachen Anfragen aber durchaus unterscheidet:


2026-01-27/CK

Meshtastic mit Cardputer ADV

Cardputer ADV ist ein Controller im Kreditkartenformat, ausgestattet mit einem M5Stack Stamp-S3A-Coremodul (ESP32-S3FN8). Er verfügt über ein 1,14-Zoll-LCD und eine einfache Tastatur mit 56 Tasten.
Der interne 1750-mAh-Lithium-Akku gewährleistet eine gute Akkulaufzeit. Ein 6-Achsen-Bewegungssensor BMI270, ein Infrarot-Sender, ein microSD-Slot sowie ein Grove-Anschluss bilden die Peripherie und ein EXT 2.54-14P-Erweiterungsbus ist zum Anschluss von Sensoren und anderen Peripheriegeräten vorgesehen.

Cardputer ADV

Beim Einsatz als Meshtastic-Knoten wird über diesen Erweiterungsbus ein Cap LoRa868 angeschlossen.

Cap LoRa868

Cap LoRa868 ist ein Erweiterungsmodul für LoRa- und GNSS-Kommunikation. Das LoRa-Modul basiert auf einem SX1262, ist mit einer externen SMA-Antenne ausgestattet und unterstützt das Frequenzband 868 MHz bis 923 MHz.
Das GPS-Modul basiert auf einer AT6668-Lösung und verfügt über eine integrierte Keramikantenne. Es bietet Multisatellitenunterstützung – kompatibel mit GPS, BDS, GALILEO, GLONASS, QZSS und SBAS – für maximale Flexibilität.

Zur Installation der Meshtastic-Firmware ist es am einfachsten, den M5Burner von M5Stack zu verwenden. M5Burner ermöglicht Benutzern das einfache Flashen verschiedener Firmware-Versionen auf unterschiedliche Geräte. Cap LoRa868 sollte noch nicht installiert sein. Der M5Burner kann von der Website https://docs.m5stack.com/en/guide/lora/meshtastic/cardputer_adv heruntergeladen werden.

Nach der Installation des M5Burners kann die Meshtastic Firmware für den Cardputer ADV heruntergeladen und auf das Target übertragen werden. Die Details sind auf der o.a. Website beschrieben.


Ist die Meshtastic-Firmware installiert, meldet sich der neue Knoten, wie in der ersten Abbildung gezeigt, und kann in der üblichen Weise konfiguriert werden.


2025-11-07/CK

Arduino UNO-Q eingetroffen

Arduino UNO-Q, die neueste Ankündigung von Arduino, war heute in meinem Briefkasten.

Nach meinen Experimenten mit dem Arduino Yun bin ich gespannt, wie sich diese Kombination aus Mikrocontroller und Linux-Device behaupten wird.

Die Installation der zugehörigen IDE Arduino App Lab ist erstmal sehr einfach. Die komplexe Installation läuft komplett im Hintergrund und schliesslich wird man aufgefordert seinen Arduino UNO-Q über USB mit dem PC zu verbinden.

Im Editor sind die o.a. Fenster sichtbar. Sketch.ino bildet die Arduino Seite ab, während main.py die Python Anwendung auf der Linux-Seite zeigt.

Die Verbindung der beiden Umgebungen übernimmt die sogenannte Bridge.

Ausgelesen werden von der Seite open-meteo.com das aktuelle Wetter und eine entsprechendes Icon auf dem Matrixdisplay angezeigt.

Auf diese Weise können sehr einfach von Sensoren erfasste Messwerte auf den unterschiedlichen Plattformen visualisiert bzw. abgespeichert werden, oder mit Hilfe aus dem Internet bezogener Informationen auf konkrete Hardware eingewirkt werden.

Mit dem Arduino UNO-Q steht eine interessante Plattform für IoT- und KI-Anwendungen zur Verfügung.


Neben der Programmierung des Arduino UNO Q über das Arduino App Lab kann auf die CPU des Linux-Devices auch über Secure Shell (SSH) zugegriffen werden.

Damit können Sie unter anderem:

  • Auf die Shell des Boards zugreifen und Vorgänge auf dem Board über das Netzwerk starten.
  • Dateien vom lokalen Computer über das Netzwerk auf das Board übertragen (mit SCP).

Zum Test habe ich mit dem Editor Nano das Shell Script info erstellt, welches Informationen zur installierten Linux-Distribution ausgibt.

Ausführung von Shell Scripten

Um einen ersten Eindruck von der Leistungsfähigkeit des Linux-Systems zu erhalten habe ich die Benchmark-Programme UNIXBench und Coremark installiert.

Arduino UNO Q UNIXBench

Vergleicht man die UNIXBench Resultate mit den unter https://ckblog2016.net/resultate-unixbench/ veröffentlichten Ergebnissen anderer Linux-Devices im Embedded Bereich, dann hat man mit dem Linux-Device des Arduino UNO Q ein durchaus leistungsfähiges System in den Händen.

Dieses Resultat wird durch den CoreMark Benchmark bestätigt. Zahlreiche Testergebnisse finden Sie unter https://www.eembc.org/coremark/scores.php.

CoreMark Resultat

2025-11-05/CK

M5Stack UNIT-C6L als Meshtastic Node

Die M5Stack UNIT-C6L ist ein LoRa-Kommunikationsgerät, bestehend aus dem Stamp C6LoRa-Modul mit dem RISC-V-Controller ESP32-C6. Integriert sind der LoRa-Transceiver SX1262 und RF-Schalter. Das Modul unterstützt den Frequenzbereich von 868 bis 923 MHz für eine robuste drahtlose Kommunikation.

Das User-Interface besteht aus einem 0,66″-OLED-Monochrom-Display mit einer Auflösung von 64 x 48 Pixeln, einer programmierbaren RGB-LED, einem Buzzer einem Benutzertaster.

Zwei SMA-Antennenanschlüsse für 2,4-GHz-WiFi 6 und LoRa ermöglichen eine hohe Leistung.

Mit der von M5Stack bekannten HY2.0-4P-Erweiterungsschnittstelle (Grove) und den LEGO-kompatiblen Befestigungslöchern können Sensoren oder Module einfach hinzugefügt werden.

M5Stack UNIT-C6L

Die Inbetriebnahme der UNIT-C6L erfolgt in der bei anderen Meshtastic-Modulen üblichen Weise. Eine schrittweise Anleitung ist hier zu finden.

Innerhalb weniger Minuten ist diese Meshtastic Node in Betrieb genommen. Die Firmware war mit v2.7.10 recht aktuell, dennoch habe ich v2.7.11 geflasht.

Die folgenden Abbildungen zeigen das doch recht kleine OLED-Display, was sicher noch einer weiteren Anpassung bedarf. In der ersten Abbildung ist zu sehen, dass für den hier geplanten stationären Einsatz mit festen Ortskoordinaten gearbeitet wird.

In der zweiten Abbildung sind Speicherauslastung und Firmware-Version zu sehen.

Die dritte Abbildung zeigt Messwerte eines am Grove-Anschluss angeschlossenen M5Stack ENV.II Sensors. Der alte Inhalt wird nicht sauber gelöscht.

Die vierte Abbildung zeigt die WiFi-Verbindung. Dass sie in meinem Fall 192.168.1.208 lautete, muss man allerdings auf anderem Weg ermitteln.

Mitteilungen werden erwartungsgemäss empfangen, jedoch kaum oder gar nicht sichtbar ausgegeben, wie die fünfte Abbildung verdeutlicht.

Die sechste Abbildung soll die aktuelle Zeit anzeigen. Hier war es 16:43 😉

Zumindest für die Anzeige der Uhrzeit habe ich eine mögliche Alternative gefunden.

Über die Fronttaste kann man die digitale Anzeige der Uhr durch eine analoge ersetzen. Wie die nebenstehende Abbildung zeigt, ist die Uhr auf diese Weise zumindest les- und damit nutzbar.

Bei zahlreichen Meshtastic Nodes mit OLED-Display wird ein  0,96″-Display mit einer Auflösung von 128 x 64 Pixeln verwendet. Die Firmware scheint auf diese Auflösung zugeschnitten zu sein, wie die folgenden Abbildung eines Heltec V3 zeigen.

Die M5Stack UNIT-C6L erfüllt, mit Ausnahme der Displayanzeigen, alle Erwartungen. Der Grove-Anschluss ist mit der seriellen Schnittstelle für den Anschluss einer GPS-Unit belegt. Sollen I2C-Sensoren da angeschlossen werden, muss die Firmware entsprechend angepasst werden.

Die Anpassung der Anzeigeninhalte an die geringere Auflösung des 0.66″-OLED-Displays war bereits eine Herausforderung und wird wahrscheinlich als Kompromiss so bestehen bleiben. Danke, Thomas Göttgens, für den hilfreichen Gedankenaustausch.

Ich möchte diese Meshtastic Node in einem geschützten Außenbereich zur Erfassung von Umweltdaten einsetzen. Das fehlerfreie Ablesen des Displays ist für diese Anwendung zweitrangig, zur Signalisation des Betriebszustands aber ganz brauchbar.


2025-10-28/CK

LilyGO T-Deck Pro Meshtastic

Zur Komplettierung meiner Sammlung von Meshtastic Nodes habe ich bei LilyGO die LilyGO T-Desk Pro Meshtastic Node bestellt.

Die Lieferung liess nicht lange auf sich warten und ich packte erwartungsfroh die Sendung aus. Was ich fand war eine 915 MHz Version, die meine Stimmung erstmal trübte.

Ob ich den Fehler bei der Bestellung gemacht habe oder der Lieferant bei der Bearbeitung, kann ich nicht sagen. Eine Meldung bei LilyGO blieb unbeantwortet. Was nun?

Eine Anfrage in verschiedenen Foren brachte mir Antworten von einfach Firmware auf EU_868 konfigurieren bis hin zu geht überhaupt nicht, weil Frequenzen nicht passen.

Ein Blick in das Schaltbild des LilyGO T-Deck Pro zeigt, dass die Optionen des Antenna Match Networks kaum genutzt sind und möglicherweise mit der nicht optimalen Anpassung gelebt werden kann.
Die Aussagen in der TI Design Note DN038 lassen das ebenfalls vermuten.

Also habe ich es auf dem brutalen Weg versucht und ohne Hardwareanpassungen nur die Firmware auf EU_868 eingestellt.

In den Screenshots zeigt sich, dass hier 97 Nodes online sind und offenbar die Anpassung der Firmware bereits zum Ziel geführt hat. Ob ein solches Vorgehen im Allgemeinen funktioniert, wage ich damit nicht zu sagen. Hier hat es funktioniert.


2025-10-02/CK

Walter: Kompaktes IoT-Modul mit ESP32-S3 und LTE-M/NB-IoT-Modem


Für IoT-Anwendungen stehen heute verschiedene Funktechnologien zur Verfügung. Alle namhaften Anbieter stellen LoRaWAN- oder LTE-M/NB-IoT-Module zur Verfügung und der Anwender bzw. die Applikation entscheidet, welche Technologie zum Einsatz kommt.

LTE-M (Cat-M1) und NB-IoT (Narrowband IoT) sind beides Mobilfunkstandards aus dem LTE-Umfeld und wurden speziell für das Internet der Dinge (IoT) entwickelt.

Unter der Marke QuickSpot, bietet das belgische Unternehmen DPTechnics BV eine Reihe von IoT-Bausteinen an, die den Anwender bei der Produktentwicklung unterstützen soll.
Ein bemerkenswertes Produkt ist Walter, ein Open-Source-Multifunk-IoT-System-on-Module (SoM), das einen ESP32-S3-Mikrocontroller mit einem Sequans GM02SP LTE-M/NB-IoT-Modem und einem GNSS-Empfänger kombiniert.

Walter unterstützt verschiedene Drahtlosoptionen, einschließlich WiFi, Bluetooth, LTE-M, NB-IoT und GPS, und ist für eine einfache Integration in IoT-Projekte konzipiert. Das Modul ist vollständig zertifiziert (CE, FCC, IC, UKCA, RCM) und wird mit Open-Source-Softwarebibliotheken für Plattformen wie Arduino, MicroPython und ESP-IDF geliefert.

Inbetriebnahme von Walter und Programmbeispiel zu WiFi- und LTE-M-Kommunikation sind in diesem eBook zusammengestellt.

Hier ist eine Zusammenfassung, was im Einzelnen behandelt wird:

Walter ist ein Open-Source-IoT-Modul von DPTechnics BV, das sich perfekt für Entwickler und Maker eignet, die Projekte mit LTE-M, NB-IoT, WiFi, Bluetooth und GPS umsetzen möchten – egal ob mobil, netzunabhängig oder energieeffizient.

Walter umfasst:

  • ESP32-S3 Mikrocontroller mit 16 MB Flash & 2 MB PSRAM
  • LTE-M/NB-IoT-Modem (Sequans GM02SP)
  • GNSS-Empfänger (GPS/Galileo)
  • Onboard-Antennen für WiFi & Bluetooth
  • Stromversorgung über USB-C oder Batterie (auch Solar)
  • 24 GPIOs & viele Schnittstellen (I2C, SPI, CAN, UART, etc.)

Die vorhandenen Schnittstellen lassen flexible Erweiterungen zu. I²C- und OneWire-Sensoren sind problemlos anschließbar (z. B. SHT31, DS18B20). Beispielprojekte zur Wetterdatenerfassung, Temperaturmessung in Bojen werden gezeigt.

Verbindung zu OpenWeatherMap, MQTT-Brokern (HiveMQ, ThingSpeak) oder einem UDP-Demoserver werden beschrieben. Beispielcode für WiFi- oder LTE-basierten Wetterdatenabruf und Cloud-Upload.

Die Programmierung von Walter kann mit der Arduino IDE, MicroPython & ESP-IDF erfolgen. Alle Libraries & Beispiele auf GitHub: github.com/QuickSpot. Die Programmbeispiele im eBook sind mit der Arduino IDE erstellt.

Ideal für mobile & energieeffiziente Projekte. Unterstützt DeepSleep & geschaltete Sensorversorgung. Ideal für Outdoor, Umweltmonitoring, Smart Farming, u. v. m.

Kurz gesagt:
Walter ist ein vielseitiges, sofort einsatzbereites LTE-IoT-Modul für Entwickler und Maker, die mit LTE-M bzw. NB-IoT eine Alternative zu WiFi oder LoRa/LoRaWAN suchen.

Ab dem 7.08.2025 gibt es auch einen Print der deutschen Ausgabe über Amazon.


2025-08-08/CK