Archiv der Kategorie: Internet of Everything

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.

 

Kerlink Wirnet iFemtoCell – Kleines LoRaWAN Indoor Gateway mit großer Leistung

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Der Ausbau landesweit erreichbarer Funknetze auf LoRa-Basis ist in einigen Ländern, wie der Schweiz (Swisscom), den Niederlanden (KPN) und Süd-Korea (SK Telecom), bereits erfolgreich umgesetzt. Andere Service Provider stellen ebenfalls die erforderliche Infrastruktur zur Verfügung. Neben kommerziellen Angeboten gibt es auch Services, die kostenfrei genutzt werden können.

Ein LoRaWAN-Gateway verbindet die über Funk kommunizierenden LoRaWAN-Nodes über das Internet mit einem LoRaWAN-Server. Weil hier in erster Linie Stabilität und Sicherheit gefordert sind, betrachte ich für diesen Einsatz nur kommerzielle LoRaWAN-Gateways.

Im Smartmakers Newsletter gehe ich speziell auf das Wirnet iFemtoCell LoRaWAN Gateway ein, welches perfekt für die Erweiterung in Gebäuden (zusätzliche Abdeckung in Gebäuden zur Verdichtung öffentlicher Verfügbarkeit und Kontinuität des Dienstes) oder für die private Abdeckung von Standorten geeignet ist, die kontinuierliche Konnektivität für ihre IoT-Anwendungen erfordern.

Betrachtet werden die folgenden Schwerpunkte

  • Unboxing
  • Inbetriebnahme
  • SSH-Verbindung
  • Firmware Update
  • Integration ins The Things Network (TTN)
  • Integration ins LORIOT-Netzwerk
  • Programmierung von Anwendungen auf dem Gateway

 

 

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.

 

Einfache LoRaWAN-Knoten für das IoT

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Low Power Wide Area Network (LPWAN) steht als Oberbegriff für viele unterschiedliche Protokolle. Neben dem hier betrachteten LoRa stehen Sigfox, LTE-M, Weightless, Symphony Link und einige andere im Wettbewerb.

Im Gegensatz zu einigen anderen Protokollen ist der LoRa-Standard Open Source und nicht proprietär. Das ist ein Grund für das rasante Wachstum von LoRaWAN-Netzwerken über ganze Länder, beginnend in den Ballungszentren.

Im Kindle eBook mit dem Titel „Einfache LoRaWAN-Knoten für das IoT“ beschreibe ich, wie mit sehr einfachen Mitteln und zu niedrigen Kosten LoRaWAN-Sensorknoten ohne Lötarbeiten selbst entwickelt werden können, die ihre Daten dann an einen LoRaWAN-Server senden.

Im Bild sind die betreffenden LoRaWAN-Knoten zu sehen:Nodes-1

Vom LoRaWAN-Server sind die Daten abrufbar und in eine beliebige Anwendung integrierbar. The Things Network (TTN) stellt mit seinem dezentrale Open-Source-Netzwerk die erforderliche Infrastruktur bereit.

Die folgende Abbildung zeigt, wie durch eine Subscription des Topics elsys_nodes/devices/+/up/#  alle zum LoRaWAN-Server hochgeladenen Messages von in der Application elsys_nodes registrierten Devices vom MQTT-Client MQTTlens empfangen werden.

Abbildung 57

Zum aktuellen Zeitpunkt, das war der 15.09.2018 11:38:39, betrug die Temperatur 19.4 °C bei einer relativen Luftfeuchtigkeit vom 71%. Die Batteriespannung lag bei 3.532 V.

Ein andere Möglichkeit der weiteren Verarbeitung der über mittelten Daten besteht darin, dass beispielsweise ein MQTT-Client auf einem Linux-Device, wie z.B. Raspberry Pi, diesen MQTT-Topic abonniert und daraus weitere Informationen respektive Aktionen ableitet. Das könnte dann z.B. eingebunden in eine Website so aussehen:

Abbildung 58

Wer bislang mit einem Arduino erste Erfahrungen sammeln konnte, der ist bestens auf diese zukunftsträchtige Aufgabenstellung vorbereitet und kann erste praktische Erfahrungen im Internet of Things sammeln.

Die Quelltexte zu den behandelten LoRaWAN-Knoten sind auf Github abgelegt.

Link zum eBook: https://www.amazon.de/dp/B07HDP62K3
Link zur Printausgabe: https://www.amazon.de/dp/3907857356

 

Arduino MKR1000

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Mit dem Arduino MKR1000 steht ein WLAN-fähiger Arduino für IoT-Projekte zur Verfügung. Das Board basiert auf einem ATSAMW25 von Microchip/Atmel mit einem ARM-Cortex-M0+-Prozessor (Atmel SAMD21) und einem WLAN-Modul, welches nach IEEE 802.11 b/g/n im 2,4 GHz-Netz arbeitet.

Der Atmel SAMD21 ist mit 48 MHz getaktet und verfügt über 256 KB Flash und 32 KB RAM.  Damit entspricht die Performance einem Arduino M0, wie mit den im Beitrag „Arduino32 – Die jungen Wilden“ verwendeten Benchmarks gezeigt werden kann.

Arduino32: Die jungen Wilden
DESIGN&ELEKTRONIK 5/2016 (Teil 1), 6/2016 (Teil 2)
Teil 1 http://www.elektroniknet.de/embedded/entwicklungstools/artikel/130493
Teil 2 http://www.elektroniknet.de/embedded/entwicklungstools/artikel/131502/

Die betreffenden Benchmarks sind unter Sieve und IOLoop zu finden.

Sieve of Eratosthenes - Arduino MKR1000
5000 iterations
303 primes.
Runtime = 5209 ms
I/O Loop - Arduino MKR1000
Measure IO frequency on Pin 2
Runtime = 5 us

Der Arduino MKR1000 kann über einen LiPo-Akku oder eine externe 5V-Spannungsquelle betrieben werden. Beim Anschluss einer externen Spannungsquelle ist das Laden des Akkus möglich. Der LiPo-Akku sollte mindestens 700 mAh besitzen, so dass auch mobile Projekte über längeren Zeitraum ohne externe Spannungsquelle betrieben werden können

Hochintegrierter WiFi-Chip

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ist der Titel eines in Design & Elektronik 3/2018 erschienenen Beitrag zu Ledunia, einem ESP8266 High-End-Modul.

Die intelligente Analyse bestehender ESP8266 Module hat einen Ansatz geliefert, den verbreiteten ESP8266 Modulen eine Ergänzung beizustellen, die bestehende Beschränkungen aufhebt und neue Merkmale hinzufügt. Dieser Ansatz hat die Teilnehmer der Kickstarter-Kampagne überzeugt und diese zu einem erfolgreichen Abschluss geführt.

Wichtig für den Einsatz einer solchen Baugruppe sind neben der starken Arduino Community auch direkte Ansprechpartner, die bei einem in Deutschland entwickelten Produkt vorhanden sind.

Die vorliegenden Zertifizierungen (CE, FCC) für Ledunia bieten darüber hinaus Sicherheit beim Einsatz der Baugruppen.

HiGrow-Sensor: Daten erfassen und versenden

20 Antworten

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

24 Antworten

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.