Archiv der Kategorie: ESP32

bpi:bit – Mehr Power im micro:bit Universum

In meinem Beitrag Mikrocontroller nicht nur für die Schule! (Design & Elektronik 01/2018, MF40-44) hatte ich BBC micro:bit und Calliope mini, beides für die Grundschul-Ausbildung konzipierte Mikrocontroller-Boards, vorgestellt und deren Erweiterungsmöglichkeiten betrachtet.

Befördert durch den Edge-Connector des BBC micro:bit werden mittlerweile zunehmend Peripherieerweiterungen für den BBC micro:bit angeboten, die diesen Controller auch für Maker interessant machen.

Einen Überblick über vorhandene Erweiterungen kann man sich beispielsweise bei Reichelt oder den folgenden Adressen holen:

Durch den im BBC micro:bit eingesetzten Mikrocontroller nRF51822 gerät man aber auch schnell an Grenzen. Will man beispielsweise seinen BBC micro:bit über WiFi vernetzen, dann ist dafür bereits ein Zusatzmodul erforderlich. Auch vom Speicherausbau her sind Grenzen gesetzt, die den Wunsch nach einem Mikrocontroller mit mehr Performance aufkommen lassen.

Mit dem bpi:bit des Banana-Pi Herstellers SinoVoip gibt es einen solchen Mikrocontroller auf Basis eines ESP32. Warum bei heise der bpi:bit als kuriose Kopie abgetan wird, ist für mich nur schwer nachvollziehbar. Die nachfolgende Tabelle zeigt die Merkmale von bpi:bit und micro:bit im Vergleich.

Wer bislang seinen BBC micro:bit bereits mit MicroPython oder der Arduino IDE programmiert hat, bekommt mit dem bpi:bit eine leistungsstarken Controller incl. WiFi für seine micro:bit Umgebung.

Nutzt man alle WS2812, dann kommt man um eine Fremdspeisung des Moduls nicht umhin, denn der Strombedarf übersteigt das, was ein USB-Anschluss zur Verfügung stellt.

Modulbpi:birmmicro:bit
CPUESP32 nRF51822
RAM520 KB256 KB
ROM448 KBN/A
Flash512 KB16 KB
WiFi 802,11 b/g/n/e/ich N/A
Bluetooth BT4.2 BR/EDR und BLE BLE
Sensoren2 Fototransistoren,
Thermistor,
MPU-2950
LED-Matrix,
On-Chip Temperatursensor,
LSM303GR
SummerSummerN/A
LEDs 25 Neopixel-LEDs (WS2812 ) 25 rote LEDs
GPIOEdge-Connector (Goldfinger)Edge-Connector (Goldfinger)
Tasten2 programmierbare Tasten 2 programmierbare Tasten
USBmicro-USB (UART)micro-USB
Software Webduino, Arduino,
MicroPython, Scratch X
Microsoft MakeCode, Arduino
MicroPython, Scratch X
Grösse5 x 5 cm5 x 4 cm

Rapid Prototyping mit M5Stack

Wem es bislang an Baugruppen mit einem vernünftigen Gehäuse für die Entwicklung seiner Prototypen gemangelt hat, dem wird mit M5Stack Komponenten eine ansprechende Lösung angeboten.

Hier sind aus dem Angebot von M5Stack zwei Core Module:

Generell weisen beide Core Module einen ESP32 als Controller auf.

Die M5Stack Komponenten werden von zahlreichen Lieferanten angeboten und sind nicht nur bei Bezug aus Fernost sehr preiswert.

KomponenteAliexpress
M5Stack CoreUS$ 27.60
M5StickCUS$ 9.90
ENV UnitUS$ 3.20

Ich habe mit dem M5StickC erste Versuche unternommen, um seine Eignung für ein portables Messgerät zu testen. Der M5StickC ist mit einem 80 mAh LiPo-Akku ausgerüstet, was keine großen Akkulaufzeit erwarten lässt.

Der M5StickC ist mit einem Power System Management Chip AXP192 ausgestattet, der ein USB-kompatibles Ladegerät, DC-DC-Wandler, Low-Dropout-Linearregler, Spannungs- /Strom- /Temperaturüberwachung und Multi-Kanal 12-Bit ADC aufweist. Die Überwachung des Ladezustand des LiPo-Akkus kann über diesen Chip erfolgen.

Der ESP32 weist zwei I2C-Busse auf. Über den ersten werden die internen Chips AXP32 (0x34), BM8563 (0x51) und SH200Q (0x6C) angesteuert. Der zweite I2C-Bus ist am GROVE-Connector verfügbar.

Für einen ersten Test schließe ich eine ENV Unit über den GROVE-Connector an. Dieses Modul beinhaltet einen DHT12 (0x5C) und einem BMP280 (0x76) Sensor und erfasst damit Temperatur, relative Luftfeuchte und barometrischen Druck.

Das Programmbeispiel M5StickC_ENV.ino erfüllt zwei Aufgaben:

  1. Erfassen von Temperatur, relativer Luftfeuchte und barometrischem Druck über die angeschlossene ENV Unit.
  2. Erfassen von Batteriespannung und Ladestrom für den LiPo-Akku

Das Programmbeispiel ist auf Github abgelegt.

Ausgehend von einem voll aufgeladenen LiPo-Akku habe ich die USB-Verbindung getrennt und das angegebene Programmbeispiel batterie-betrieben laufen lassen. Es hat sich folgender Entladevorgang gezeigt.

Nach reichlich 60 Minuten war die Kapazität des Akkus erschöpft und das System schaltete sich ab. Die folgenden Bilder demonstrieren diesen Vorgang.

Beginn mit voll aufgeladenem LiPo-Akku
Entladung nach 10 Minuten
Erneutes Aufladen des LiPo-Akkus

Es soll an dieser Stelle noch ausdrücklich darauf hingewiesen werden, dass für den Betrieb hier keine WiFi-Verbindung genutzt wurde. Eine WiFi-Verbindung erhöht den Stromverbrauch deutlich, so dass wesentlich geringere Laufzeiten erwartet werden müssen.

Arduino-Sensorknoten

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.

ESP32 – Erweiterung der Arduino Familie

Nachdem der verbreitete ESP8266 in die Arduino Umgebung integriert wurde und Ledunia als High-End-ESP8266-Modul (http://ledunia.de/) verfügbar ist, steht mit dem ESP32 der chinesischen Firma Espressif ein weiteres Upgrade der Arduino Familie bereit.

Ich hatte die Benchmarks aus dem Beitrag  „Arduino32: Die jungen Wilden“ [1] mit denen des ESP8266/Ledunia ergänzt [2] und will den deutlich mehr Performance versprechenden ESP32 ebenfalls diesen Tests unterziehen.

Sowohl der ESP8266 als auch der ESP32 Mikrocontroller von Espressif sind in zahlreiche Mikrocontroller-Module eingegangen und heute gerade wegen ihrer WiFi-Eigenschaften oft Bestandteil von Entwicklungen in der Maker-Szene. Beim ESP32 kommt nun auch noch die Bluetooth LE-Konnektivität (BLE) hinzu.

In der Zeitschrift Design & Elektronik Heft 11/2018 ist ein Artikel mit dem gleichnamigen Titel erschienen, der den ESP32 als Erweiterung der Arduino und dessen Features betrachtet.

[1]        Arduino32: Die jungen Wilden (Teil 2).  DESIGN & ELEKTRONIK 06/2016 S.14-17

http://www.elektroniknet.de/embedded/arduino32-die-jungen-wilden-131502.html

[2]        Ledunia – ESP8266 High-End-Modul. DESIGN & ELEKTRONIK  3/2018 S. 16-21

http://www.elektroniknet.de/design-elektronik/embedded/einer-der-hoechstintegrierten-wifi-chips-der-branche-152310.html

 

HiGrow-Sensor: Daten erfassen und versenden

Im Post HiGrow-Sensor sorgt für das Wohl der Pflanzen hatte ich auf den HiGrow-Sensor hingewiesen, der zur Überwachung der Umweltbedingungen in Pflanzennähe eingesetzt werden kann.

Im Programm HiGrowESP32MQTT.ino werden die Sensordaten des dort eingesetzten DHT11-Sensors zur Messung von Lufttemperatur und Luftfeuchte, sowie die kapazitiv gemessene Bodenfeuchte und die Helligkeit erfasst und entsprechenden Topics von MQTT-Messages zugeordnet. Zu Kontrollzwecken werden diese Daten auch seriell ausgegeben und können durch den internen Monitor der Arduino IDE verfolgt werden. Das Programm  HiGrowESP32MQTT.ino steht auf Github zum Download zur Verfügung.

HiGrow Data

Mit einem MQTT Client können die abonnierten Mitteilungen visualisiert werden.

Screenshot_20180319-140609.png

Bei meinen Test ist mir aufgefallen, dass recht häufig nach dem Programmstart der Brownout Detector getriggert wurde und einen entsprechenden Reset ausgelöst hat.

HiGrow Brounout

Verfolgt man die Diskussion (z.B. hier https://github.com/nkolban/esp32-snippets/issues/168) dann scheint ein hoher Strombedarf während der Initialisierungsphase ein (der?) Grund für das Verhalten zu sein.

Der HiGrow-Sensor weist einen Batteriehalter für eine 18650-LiPo-Batterie auf. Bei meinen Tests war die Batterie nicht bestückt. Möglicherweise puffert eine bestückte Batterie dann diesen kurzzeitigen Strombedarf hinreichend.

 

HiGrow-Sensor sorgt für das Wohl der Pflanzen

Für das optimale Gedeihen von Pflanzen sind die Bedingungen wie Temperatur, Luft- und Bodenfeuchtigkeit, Licht u.a.m. verantwortlich.

Kommerzielle Systeme von Kärcher, Gardena, Parrot u.a. ermitteln solche Größen und steuern damit beispielsweise die Bewässerung oder stellen die ermittelten Daten einer App auf dem Smartphone zur Verfügung.

Mit dem HiGrow-Sensor kann der Maker das Thema selbst in die Hand nehmen. Der HiGrow-Sensor nutzt einen DHT11 zur Messung von Lufttemperatur und -Luftfeuchte. Die Feuchte des Bodens wird kapazitiv gemessen, da diese Variante weniger störungsanfällig als die resistive Methode ist. Außerdem wird die Helligkeit erfasst. Als CPU kommt eine ESP32-Wroom von Espressif zum Einsatz, der  in der Arduino IDE programmiert werden kann. Softwareunterstützung findet man auf Github unter https://github.com/lucafabbri/HiGrow-Arduino-Esp. In den nächsten Tagen werde ich an dieser Stelle ein Programmbeispiel zeigen, welches die ermittelten Werte über MQTT an einen MQTT-Broker übermittelt und von da bezogen werden können.

Der HiGrow-Sensor wird von Banggood zum Preis von unter € 15 angeboten.

 

 

ESP32 ADC & DAC

Im Gegensatz zum ESP8266 weist der ESP32 ein wesentlich besser ausgebautes System zur analogen IO auf.

Der ESP32 besitzt zwei 12-bit ADCs, die nach dem Verfahren der Successiven Approximation arbeiten und insgesamt 18 analoge Eingänge bedienen. Einige dieser Eingänge können zur Bildung eines programmierbaren Verstärkers (PGA) zur Verstärkung kleiner Analogsignale herangezogen werden.

Die ADC API unterstützt ADC1 (9 Kanäle, an GPIO 32 – 39), und ADC2 (10 Kanäle, an den GPIOs 0, 2, 4, 12 – 15 und 25 – 27). Bei der Verwendung von ADC2 gilt es aber, gerade bei der Verwendung von WiFi,  gewisse Restriktionen zu beachten. Für den Test hier spielen sie aber keine Rolle .

Außerdem hat der ESP32 zwei 8-bit DACs, die mit GPIO25 (Channel 1) und GPIO26 (Channel 2) verbunden sind.

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