Archiv der Kategorie: Cloud

Mut zu MINT

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MINT steht als Synonym für Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik. Die MINT-Fachbereiche bilden den zentralen wirtschaftlichen Innovationssektor. Die Digitalisierung ist im Kern die Grundlage für unser aller Zukunft.

In der IoT2-Werkstatt ist kürzlich das folgende Büchlein erschienen, wo die dortigen MINT-Aktivitäten sehr anschaulich beschrieben werden.

Das vorliegende Büchlein zeigt, wie MINT die Resilienz der Gesellschaft stärken kann. Als herausragende Anwendung hat sich dabei die auf dem Octopus-Mikrocontroller basierende IoT-CO2-Ampel erwiesen. Hunderte Schulen in Deutschland haben zu Beginn der Pandemie ihre Ampeln gemeinsam selbst gebaut. In tausenden Klassenräumen helfen sie seither beim nachhaltigen Lüften.

Im Blogbeitrag https://ckblog2016.net/2022/03/10/uberwachung-der-luftqualitat-in-innenraumen-uber-co2-etvoc-eco2-und-iaq/ hatte ich mich mit unterschiedlicher Sensorik zur Erfassung der Luftqualität befasst.

Angesichts weltweit weiter zu erwartender Infektionen gibt es aber erheblichen Nachholbedarf bei der Raumluftqualität. Da ist es schon etwas deutlich Anderes, ob ein gekaufter Sensor an der Wand hängt, oder ob ein selbstgebautes und durchschautes System an die MINT-Hintergründe der Lüftungsregeln erinnert.

Neben der Messung der Raumluftqualität sind im Büchlein Anwendungen zur Messung des Energieverbrauchs, zum Balkonkraftwerk (genehmigungsfreie Stecker-Solaranlage) und zur Messung des Starkregenpegels zu finden.

Das Büchlein kann als PDF von der URL https://www.umwelt-campus.de/fileadmin/Umwelt-Campus/IoT-Werkstatt/octopus/IoT_MINT_Making_Zukunft_Gestalten.pdf gratis heruntergeladen werden. Ich kann Ihnen das nur empfehlen!

M5Stack Prototyping Platform

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Im Blogbeitrag Rapid Prototyping mit M5Stack hatte ich die M5Stack Family als interessante Prototyping Platform vorgestellt.

Dieser Beitrag zeigt an Hand einer einfachen Wetterstation als Beispiel einer nahezu beliebigen IoT-Anwendung, wie mit M5Stack Komponenten schnell ein ansehnlicher Prototyp erstellt werden kann

Mit einem M5Stack Basic Core und einer ENV Unit zur Erfassung von Temperatur, rel. Luftfeuchte und Luftdruck sowie einem SIM800L Module zum Versenden der Daten über GPRS hat man schnell eine abgesetzte Wetterstation aufgebaut, die auch ohne WLAN Zugang autonom funktionieren kann.

Der M5Stack Core besitzt in seinem Unterteil nur einen 150 mAh. Will man die Akkuleistung, beispielsweise zur Pufferung, erhöhen, dann kann ein M5GO/FIRE Battery Bottom Charging Base als Unterteil eingesetzt werden.

M5Stack Basic Core

Die ENV Unit ist ein Umgebungssensor, der zur Messung von Temperatur, relativer Luftfeuchtigkeit und Luftdruck verwendet werden kann. Intern werden die Sensoren DHT12 und BMP280 verwendet.

Der DHT12 ist eine Weiterentwicklung des bekannten DHT11 Sensors, der nun präziser und mit einer I2C-Schnittstelle ausgestattet ist. Der BMP280 ist ein barometrischer Drucksensor, der speziell für mobile Anwendungen entwickelt wurde.

Kontaktiert wird die ENV Unit über den an der linken Seite des M5Stack Basic Core angeordneten Grove-PortA (i2C).

ENV Unit with Temperature Humidity Pressure Sensor (DHT12+BMP280)

SIM800L ist ein Mobiltelefonmodul auf Basis des SIM800L GSM / GPRS-Modul von SIMCOM,

GSM Module SIM800L with MIC & Headphone Jack

Mit diesen drei Komponenten wird die Wetterstation aufgebaut. Die Kosten der ansprechenden Anordnung belaufen sich dabei auf:

KomponentePreis
M5Stack Basic Core$ 27.95
ENV Unit$ 3.39
GSM Module SIM800L with MIC & Headphone Jack $ 9.95
Summe$ 41.29

Die folgenden Bilder zeigen den Ablauf vom Programmstart bis zum Abschluss der Übertragung des Temperaturmesswertes, der hier für die Evaluierung ausreichend erschient.

Initialisierung nach Programmstart
Messwerte erfasst – Versenden zum Thingspeak Server
Messwerte versendet

Der Quelltext für das Programm M5Stack_DHT12_Thingspeak ist auf Github unter https://github.com/ckuehnel/M5Stack/tree/master/M5Stack/M5Stack_DHT12_Thingspeak abgelegt. Anpassungen auf weitere Parameter und andere Displayausgaben können nach dem Download leicht vorgenommen werden. Programmiert wurde mit der Arduino IDE v1.8.9.

Das Ergebnis der abendlichen Abkühlung ist im folgenden Bild zu sehen.

Temperaturverlauf 6.08.2019 abends

Ein Wort noch zur Stromversorgung. Der SIM800L ist bekannt dafür, dass er in Spitzen bis zu 2 A Stromaufnahme verzeichnet. Die Spannungsversorgung kann beim M5Stack aber vernünftig nur über den USB-Anschluss erfolgen. Dadurch ist der zur Verfügung stehende Strom limitiert.

Ich habe einen D-Link DUB-H4 USB-Hub verwendet, der vier Downstream-USB-Anschlüsse Typ A (Buchse) inklusive Schnellladeanschluss besitzt und durch ein externes Netzteil gespeist wird.

Der fürs iPad u.a. stromhungrige Verbraucher gedachte Schnellladeanschluss dient hier zur Stromversorgung und die sporadischen Brown Out-Resets des ESP32 sind Vergangenheit.

Erfassen von Wetterdaten – gar nicht so einfach

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Mit zahlreichen, heute angebotenen Sensoren zur Erfassung von Wetterdaten, wie Temperatur, relativer Luftfeuchte, Druck u.a.m. können mit etwas Elektronik sehr einfach Wetterdaten erfasst und im Internet bereit gestellt werden.Openweathermap.org bietet beispielsweise ein API an, mit dessen Hilfe diese Daten im Openweathermap Mapping sichtbar werden. Anforderungen an die Messstelle selbst habe ich auf deren Website nicht gefunden.

Temperatur Mapping

Das Temperatur Mapping in meinem Umfeld zeigt am 2.05.2019 bei bedecktem Wetter keine grösseren Abweichungen.

Mich hat das Verhalten der Openweathermap Messstation an meinem Wohnort im Vergleich zu lokalen Wettersensoren interessiert. Ich habe deshalb selbst einen Temperatursensor DS18B20 in einem von direkter Sonneneinstrahlung geschütztem Bereich installiert und vergleiche die beiden Messwerte. Bei großzügiger Betrachtung kann man sagen, dass beide Messwerte einen Offset von 2.5 ° aufweisen. Selbst wenn man diesen Offset eliminiert, gibt es über den Tagesverlauf unerfreuliche Abweichungen.

Da die Messwerte doch rechte Unterschiede auswiesen, habe ich ein weiteres Außenthermometer hinzugenommen, was allerdings in den Morgenstunden durch Sonneneinstrahlung keine brauchbaren Werte liefert. Das Außenthermometer sendet seine Daten nur zwischen 5:00 und 20:00, was für den Vergleich aber unerheblich sein sollte.

Die Grafik zeigt deutlich, dass ohne Sonnenbestrahlung die Ergebnisse der Openweathermap Wetterstation ausreichend gut repräsentiert werden.

Die Wahl der entsprechenden Messbedingungen entscheidet also erwartungsgemäß über das Ergebnis

Die Situation der im Internet zugänglichen Messstellen kann aber auch ganz anders aussehen. J. Kachelmann zeigt das in seinem Blog im Tagesanzeiger mit dem Titel „Das ideale Geschenk zur Konf“ und wirbt für die gute alte Wetterhütte, die immer noch nicht an Bedeutung verloren hat und für zuverlässige Messwerte die Grundlage schafft.

Arduino-Sensorknoten

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Auf der Basis eines ESP8266-Mikrocontrollers von Espressif hatte ich gezeigt, dass man einen WiFi-tauglichen IoT-Knoten zu sehr geringen Kosten (es waren 15 US$) aufbauen kann [Building an IoT Node for less than 15 $: NodeMCU & ESP8266].

Dass WiFi auf Grund der geringen Reichweite und des doch recht hohen Stromverbrauchs für einen batteriebetriebenen IoT-Knoten allerdings nur unter bestimmten Bedingungen geeignet ist, war auch durch eigene Untersuchungen gezeigt worden [IoT Button (5th)].

Der hier betrachtete Sensorknoten soll deshalb neben der Anbindung verschiedener Sensoren auch unterschiedliche Kommunikationsmöglichkeiten (WiFi, LoRaWAN, BLE, GSM) aufweisen. Damit wird es möglich werden, einen konkreten IoT-Sensor baukastenartig zusammenstellen.

Sensorknoten

Der Beitrag „Arduino-Sensorknoten“ wird im Sammelwerk „Messen, Steuern, Regeln mit IBM-kompatiblen PCs“ des Weka-Verlags veröffentlicht.

ISBN 978-3824549009

Die Programmbeispiele werden auf Github abgelegt und stehen zum Donload zur Verfügung.

Der erste Teil des Beitrags ist in der Ausgabe 170 im Februar 2019 erschienen.

Sonoff SC – Home Air Quality

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Sonoff SC ist ein WiFi Luftgüte-Monitor für den Einsatz in Innenräumen.  Es werden Temperatur und Luftfeuchtigkeit, Lichtstärke, Feinstaub und Geräuschpegel erfasst. Die erfassten Daten werden direkt an die iOS/Android App EWeLink geschickt. Die Spannungsversorgung erfolgt über microUSB mit 5 V.

Sonoff SC ist „hacker-friendly“. Ein ATMega328p erfasst die Sensordaten mit Hilfe eines Arduino-Programms und ein ESP8266 dient der WiFi Kommunikation. Sonoff SC Schaltplan und Arduino Code sind im Wiki des Herstellers zu finden.

Wie die folgende Abbildung zeigt, besteht Sonoff SC aus Komponenten, die dem Maker weitgehend bekannt sein dürften.

sonoff_sc_2

Die Feinstaub-Belastung wird mit dem Sharp Dust Sensor GP2Y1010AU0F gemessen. Zur Messung von Temperatur und rel. Luftfeuchtigkeit dient der verbreitete DHT11 Sensor. Ein Elektret-Mikrofon erfasst die Umgebungsgeräusche und ein Fotowiderstand das Umgebungslicht.

Nach Installation der Android App eWeLink (für iOS gibt es eine entsprechende App) kann Sonoff Sc mit dieser App verbunden werden, die dann die erfassten Messgrößen auf dem Smartphone anzeigt.

Screenshot_20181201-143318_eWeLink

Sonoff Sc ist kein professionelles Messinstrument. Das zeigen schon die eingesetzten Low-Cost-Komponenten. Fast viel wichtiger ist es, diesen Sensor als Grundlage für eigene Experimente aufzufassen. Dazu sind alle Informationen, wie Schaltplan und Quellcode, offen gelegt und bei einem Preis von aktuell unter USD 20,- kann man da nichts falsch machen.

Website des Herstellers und Bezugsmöglichkeit: https://www.itead.cc/sonoff-sc.html
Weitere Bezugsmöglichkeiten: Aliexpress, Amazon

Thinger.io IoT Platform

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Zahlreiche IoT Plattformen werben um die Gunst potentieller Kunden. Ich bin auf Thinger.io gestoßen, da von dieser Plattform mit dem ClimaStick auch eigene Hardware zur Erfassung von Umweltdaten angeboten wird. Hackster bietet auf dieser Basis auch gleich eine IoT Meteorological Station an.

Interessant ist diese Plattform allemal, da das Verbinden und Verwalten des eigenen IoT-Devices innerhalb weniger Minuten möglich ist.

Die folgenden Merkmale erscheinen mir besonders erwähnenswert:

  • Open Source
    Der Server kann in der eigenen Cloud (z.B. auf einem Raspberry Pi) installiert werden.
  • Flexible Hardware
    Arduino, ESP8266, ESP32, Raspberry Pi, Intel Edison – alles kann problemlos angeschlossen werden.
  • Cloud-Plattform
    Die gehostete Cloud-Infrastruktur mit einer benutzerfreundlichen Administrationskonsole ermöglicht Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Sicherheit.
  • Einfache Codierung
    Um ein Licht aus dem Internet einzuschalten oder einen Sensorwert zu lesen, ist eine einzige Codezeile auf der MCU erforderlich. Aber das ist nicht alles.
  • Für Maker
    Interessenten können sich für einen kostenlosen Account registrieren, um innerhalb weniger Minuten unter Nutzung der Cloud-Infrastruktur mit der Erstellung des ersten IoT-Projekts zu beginnen.

Im Bild zum Beitrag ist ein aus NodeMCU und DHT22 bestehendes IoT-Device mit der Cloud-Infrastruktur verbunden, die die erhobenen Daten visualisiert.

 

Mit phyWave-Modulen ins IoT

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Daten von Sensoren im Netz oder zu Aktoren aus dem Netz verfügbar zu machen ist die Aufgabe von peripherienahen, meist drahtlos kommunizierenden IoT Devices.

Mit den phyWAVE© Modulen stellt Phytec mehrere solcher IoT Module her, die in eigene Anwendungen integriert werden können. Das phyWAVE-CC2650 ist eins der insgesamt drei von Phytec angebotenen phyWAVE Module. Kern ist das TI CC2650 SoC.

csm_phyWAVE-CC2650_95013e94a2

Das TI CC2650 SoC enthält einen 32-Bit-ARM Cortex-M3-Prozessor, der als Hauptprozessor mit 48 MHz betrieben wird. Der Sensor-Controller ist ideal für die Anbindung externer Sensoren und für die autonome Erfassung von analogen und digitalen Daten, während sich der Rest des Systems im Schlafmodus befinden kann.

Der BLE-Controller und der IEEE 802.15.4 MAC sind in ROM eingebettet und laufen teilweise auf einem separaten ARM Cortex-M0-Prozessor. Diese Architektur verbessert die Gesamtsystemleistung und den Stromverbrauch und stellt den Flash-Speicher für die Anwendung frei. Bluetooth- und ZigBee-Stacks sind kostenlos von TI erhältlich.

phyWAVE-CC26xx-block-diagram

Das phyNODE Sensor-Board stellt die Peripherie für den Betrieb des phyWAVE-CC2650 bereit. Am Rande des Boards sind eine Reihe von Sensoren angeordnet.

BLE hat die Möglichkeit, Daten in zwei verschiedenen Modes auszutauschen. Es werden der Advertising Mode und der Connected Mode unterschieden.

Nach einem Reset des phyWAVE Sensor-Boards befindet sich dieses im Advertising Mode und gibt seine MAC-Adresse aus. BLE Devices weisen eine einzigartige 6-Byte BLE- oder MAC-Adresse auf, die mit Hilfe des Kommandos sudo hcitool lescan vom als BLE Client dienenden Raspberry Pi abgefragt werden kann.

KommunikationNach dem Verbindungsaufbau werden alle Farben der RGB-LED nacheinander aktiviert bis schließlich am Ende die weiße LED eingeschaltet bleibt. Daran anschließend folgen Abfragen der einzelnen Sensoren bis hin zum Farbsensor und die Ausgabe der ermittelten Werte. Die Abfrage der Sensoren erfolgt in einer Endlosschleife.

Mit Hilfe eines Python-Scripts werden die übermittelten Sensordaten ausgewertet und einem Shell-Script zur Übermittlung an einen Server zur Visualisierung gesendet.

Der komplette Beitrag ist in der Design&Elektronik 10/2018 veröffentlicht. Der OnLine-Beitrag ist unter https://www.elektroniknet.de/design-elektronik/embedded/mit-phywave-modulen-ins-iot-158755.html zu finden. Die Software steht auf Github zum Download bereit.

 

Arduino for the Cloud

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This eBook describes the Arduino Yún configured for cloud applications.

Due to the combination of microcontroller and Linux device you can separate effectively real-time tasks from tasks that need network access.

Further explanations to Arduino Yún and the Arduino Yún shield as an addon for a conventional Arduino can be found in my book, Arduino for the Cloud.

Have fun with Arduino Yún!

LoRaWAN für Maker und Entwickler

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TTN

The Things Network (TTN) ist ein globales, offenes, freies und dezentrales Internet der Dinge (IoT). Indem das TTN eine Infrastruktur für das IoT bereitstellt, soll der Prozess der Innovationsförderung rund um das IoT unterstützt werden.

Das TTN ist ein Low Power Wide Area Network (LPWAN) auf Basis von LoRaWAN und Bluetooth LE. Der in der Zeitschrift DESIGN & ELEKTRONIK erschienene Beitrag verfolgt das Ziel, die Grundlagen zu LoRaWAN zu vermitteln und die durch das TTN gegebenen Möglichkeiten aufzuzeigen und zu nutzen.

DESIGN & ELEKTRONIK 06/2017, S. 8 – 13