I have been using Kachelmannwetter’s information and following their weather forecast on YouTube for a long time.
Kachelmannwetter provides extensive weather and environmental data, as well as webcam recordings. Interested parties can also contribute weather data to complete the range of data on offer.
I have taken up the invitation and, as a new Citizen Scientist, I am now also making my SensorHub data available on the Meteologix platform.
The images below display the professional and amateur weather stations in my area. Additionally, the graph depicts the ambient temperature measured at a height of 2 meters over a 72-hour period.
Schon lange nutze ich die Informationen von Kachelmannwetter und verfolge die Wettervorhersage auf Youtube.
Neben der Bereitstellung umfangreicher Wetter- und Umweltdaten sowie Webcam-Aufnahmen können Interessenten Wetterdaten beisteuern und so das Angebot an Daten komplettieren.
Ich habe die Aufforderung aufgegriffen und stelle als neuer Citizen Scientist nun meine SensorHub Daten auch auf der Meteologix Plattform bereit.
In den folgenden Bildern sind die Profi- und Amateur-Wetterstationen meiner Gegend gezeigt. Abschließend ist der 72 h Verlauf der Umgebungstemperatur gemessen in 2 m Höhe gezeigt.
Profi Weather StationsAmateur Weather StationsSensorHub 72 h Weather Data
Im Beitrag „WisBlock von RAKwireless – IoT-Anwendungen einfach umgesetzt“, veröffentlich in ELEKTRONIK 26/2023, S. 44-50 und im elektroniknet.de, wird gezeigt, wie mit WisBlock-Komponenten das Erstellen von IoT-Anwendungen vom Proof-of-Concept über das Prototyping bis hin zum Industrieprodukt unterstützt wird.
Der auf WisBlock aufbauende SensorHub stellt eine Ausprägung dieses Konzeptes dar und ermöglicht als Low-Code-System eine schnelle Umsetzung von IoT-Applikationen.
RAKwireless‘ SensorHub is a modular ecosystem consisting of the main body and multiple pre-configured sensor probes. With pluggable, interchangeable probes and the option to add third-party sensors to the system, the Sensor Hub is a suitable and versatile solution platform for various IoT applications where environmental monitoring is needed outdoors.
The SensorHub can work battery-powered by non-rechargeable or solar-powered batteries or with an external power supply, depending on the application and deployment location.
For data transmission into Low-Power Wide-Area Network (LPWAN), LoRaWAN is available. Alternatively, NB-IoT can be used.
As a typical low-code system, it requires configuration with the WisToolBox app from a cell phone. WisToolBox also enables access to the measured values of all connected sensors, as the following screenshots show.
Screenshots of WisToolBox app
The eBook SensorHub IoT Applications will be available from Amazon from November 15, 2023. Pre-orders are already possible.
This eBook introduces the SensorHub system and its usage in industrial-grade IoT applications using LoRaWAN for communication.
The first image shows a SensorHub with a connected SensorProbe equipped with WisBlock sensors. This application is suitable for powering by batteries, too.
The second image shows a SensorHub Measuring Station built by RK900-09 Weather Station, RK520-02 Soil Moisture Sensor, and RAK9154 Solar Battery. These components build an autonomous working measuring station. The measuring station was installed to test the acquisition of the measuring values via the connected sensors on the one hand and its behavior regarding solar-buffered battery operation in the darker season on the other hand.
IoT applications usually require interdisciplinary collaboration between different disciplines during development and implementation.
With WisBlock, RAKwireless created a system accompanying the entire development path to the finished device using industrial-grade yet cost-effective components. Additionally, it offers the possibility to integrate components of prototyping systems from third-party providers into WisBlock.
With these systems, you can solve various tasks. Still, many steps are necessary to get a finished device, e.g., autonomy usable as a sensor node in harsh environments, which can be tedious.
True to the philosophy „IoT Made Easy,“ RAKwireless has ensured with WisBlock that this new solution is as simple as Click – Code – Connect!
I described the WisBlock ecosystem in an eBook titled „IoT-Projects for Makers: with WisBlock from RAKwireless • just Click, Code & Connect • to the finished device.“
Continuing this design philosophy, based on WisBlock, RAKwireless developed the RAK2560 WisNode SensorHub.
RAKwireless SensorHub is a modular ecosystem consisting of the main body and multiple pre-configured sensor probes. With pluggable, interchangeable probes and the option to add third-party sensors to the system, the Sensor Hub is a suitable and versatile solution platform for various IoT applications where environmental monitoring is needed outdoors.
The SensorHub can work battery-powered by non-rechargeable or solar-powered batteries or with an external power supply, depending on the application and deployment location.
For data transmission into Low-Power Wide-Area Network (LPWAN), LoRaWAN is available. Alternatively, NB-IoT can be used.
As a typical low-code system, it essentially requires configuration with the WisToolBox app from a cell phone.
I am currently working on applications of SensorHub in IoT using the example of measuring environmental data.
An eBook titled „SensorHub IoT Applications: • with WisNode SensorHub from RAKwireless • just configure & connect • to the finished application.“ is in preparation.
The planned release date is 11/15/2023, and pre-orders are available on Amazon.
Tracker erfassen physikalische Größen, ordnen diesen einen Zeitbezug zu und stellen die Ergebnisse einem übergeordneten Prozess zur Auswertung und Ableitung von Entscheidungen zur Verfügung. Bekannt sind sicher Fitness- und GPS-Tracker sowie Tracker zur Erfassung von Umweltdaten (Environmental Data).
Die erfassten Ergebnisse können auf vielfältige Weise weitergegeben werden. Im Vordergrund stehen aber drahtlose Übertragungstechniken, wie LoRaWAN, BLE, LTE, LTE-M, NB-IoT u.a.
Tracker sind eine faszinierende Anwendung im IoT, die eine Vielzahl von Branchen revolutionieren können. Im industriellen Umfeld sind vor allem die folgenden Tracker sowie IoT-Plattformen zu finden:
GPS-Tracker ermöglichen eine standortgenaue Verfolgung von Objekten, Fahrzeugen oder Personen in Echtzeit. Unternehmen können mit GPS-Trackern den gesamten Lieferprozess optimieren, indem sie Frachtbewegungen überwachen, Routen effizienter gestalten und Lieferungen termingerecht verfolgen. Das Ergebnis ist eine gesteigerte Effizienz, Kosteneinsparungen und eine verbesserte Kundenerfahrung. Darüber hinaus spielt die GPS-Technologie eine entscheidende Rolle bei der Sicherheit von Mitarbeitern, Fahrzeugen und wertvollen Gütern.
Environmental-Tracker dienen der Gewährleistung der Produktqualität und Sicherheit in der Lieferkette, insbesondere in Branchen wie Lebensmittel, Pharmazie und Biotechnologie. Diese Tracker überwachen in der Regel neben der Temperatur auch die relative Luftfeuchtigkeit oder den barometrischen Druck der Umgebung von empfindlichen Gütern während Transport- oder Lagerung. Abweichungen von den festgelegten Bereichen der Umgebungsbedingungen können sofort erkannt und behoben werden, um Verderb, Verlust oder den Verfall von Produkten zu verhindern. Mit diesen Trackern können Unternehmen auch die Einhaltung strenger Vorschriften und Normen nachweisen. Dies ist insbesondere in stark regulierten Industrien von entscheidender Bedeutung, da Nichteinhaltung zu rechtlichen Konsequenzen, Reputationsverlusten und finanziellen Strafen führen kann.
IoT-Plattformen dienen der Datenanalyse und daraus abgeleiteten Entscheidungen. Die reine Erfassung von GPS- und Umweltdaten ist nur der Anfang. Der eigentliche Mehrwert liegt in der Fähigkeit, diese Daten zu analysieren und in wertvolle Erkenntnisse und abgeleitete Entscheidungen umzuwandeln. IoT-Plattformen spielen hier eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, die Erstellung benutzerdefinierter Berichte und die Identifizierung von Mustern und Trends. Durch die Integration von GPS- und Umweltdaten in eine umfassende IoT-Plattform können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen, ihre Prozesse kontinuierlich verbessern und einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
Um einen Überblick über die angebotenen Tracker zu erhalten, können Sie eine Suche im Internet starten und werden durch die angebotene Produktvielfalt überwältigt werden. Es gilt also auch hier, im Vorhinein Klarheit über die Anforderungen wie zu erfassende Messwerte und das Speicher- bzw. Übertragungsverhalten für die Daten zu klären.
Wenn Sie Bewegungs- und Umweltdaten mit einem Tracker erfassen und über LoRaWAN übertragen wollen, dann finden Sie mit dem „Träck“ der Fa. SenseING aus Karlsruhe/The Länd eine interessante und kompakte Lösung.
Der Träck ist mit einer integrierten Sensorik zur Erfassung von Bewegungs- und Klimadaten ausgestattet und ist als Temperatur-Registriergerät nach EN12830 geeignet. Als LoRaWAN Class A Device erreicht der Träck mehr als 1.500 m Reichweite im Freien.
Somit kann der Träck zur Temperaturüberwachung bei Transporten, in Lagern und Gebäuden, in Kühlhäusern oder Kühlschränken eingesetzt werden.
Durch die Erfassung von Bewegungsdaten kann der Träck auch als Geräte-Tracker eingesetzt werden und beispielsweise deren Auslastung erfassen.
Von senseING, den Entwicklern des Träck und anderer IoT-Lösungen, wurden mir einige Träcks zu Testzwecken zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse möchte ich hier präsentieren.
Im folgenden Bild ist die Testumgebung skizziert. Ich habe fünf Träcks im TTS (CE) LNS registriert. Träck 400 ist draußen angeordnet und misst die aktuellen Werte von Temperatur und rel. Luftfeuchte, während die anderen vier (noch) an meinem Arbeitsplatz in unmittelbarer Nähe zueinander positioniert sind und die Bedingungen im Innenraum erfassen.
Träck Testumgebung
Die TTS (CE) Console zeigt die Messages der fünf Träcks, deren Messwerte jeweils nach 10 Minuten aktualisiert werden.
TTS (CE) Console
Zur Visualisierung der Messdaten habe ich diese zu Datacake transferiert und zeige diese als jeweiligen Momentanwert an. Träck 400 misst die Außenbedingungen, während die vier anderen Träcks (im Rahmen der technischen Daten) praktisch nahezu identische Daten zeigen. Zusätzlich zeige ich die jeweilige Batteriespannung an, was bei batteriebetriebenen Geräten unbedingt erfolgen sollte, um vor Überraschungen gefeit zu sein.
Träck Vergleichsmessung
Da die statische Messung nur zu Vergleichszwecken Aussagen liefert, können die Daten in Datacake auch als Verlaufsdaten dargestellt werden. Im folgenden Screenshot ist das für die Werte des Außensensors erfolgt und verdeutlicht die Pause des Sommers an diesem Tag.
Träck 400 Außenmessung
Auf die Registrierung der Träcks bei TTS (CE) und die Visualisierung der Daten bei Datacake möchte ich an dieser Stelle nicht vertieft eingehen. Ich habe diese Thematik in den folgenden Büchern ausführlich beschrieben:
Develop and Operate Your LoRaWAN IoT Nodes Ready-to-use devices and self-built Arduino nodes in the „The Things Network“ Elektor Verlag, April 2022
LoRaWAN-Knoten im IoT Fertige und selbst aufgebaute Arduino-Knoten im TTN Elektor Verlag, November 2021
Weil ich mit den Angaben zur Wassertemperatur der Ostsee während eines zurückliegenden Ferienaufenthaltes nicht so recht zufrieden war, hatte ich mit M5Stack-Komponenten und einem abgesetzten Temperatursensor ein Thermometer aufgebaut und in einem Blogpost vorgestellt. Mit dem abgesetzten DS18B20-Temperatursensor habe ich die Wassertemperatur in einem Meter Tiefe gemessen.
Nun rücken die Ferien wieder näher und die Meldung vom BSH zeigt Ende Mai immer noch sehr kühles Wasser an.
Um der Entwicklung der Wassertemperatur zu folgen und vor größeren Überraschungen gefeit zu sein, habe ich das vorgestellte Thermometer etwas erweitert.
Wegen des etwas größeren Displays habe ich den #M5StickC durch einen M5StickC+ ersetzt und verwende einen M5StickC 18650C, um die Batteriekapazität zu vergrößern. Hinzu kommt, dass das Thermometer wesentlich besser gehandhabt werde kann.
Damit ich die Messwerte auf meinem Mobilphone zur Verfügung habe, nutze ich es als mobilen Hotspot und sende die Messwerte vom M5StickC+ über WiFi an das Mobilphone, welches dann die Daten an den Pushover Server sendet. Von da werden die Daten dann an die gewählten Endgeräte verteilt.
Die folgenden beiden Bilder zeigen die Messeinrichtung und eine über Pushover versendete Message auf dem Mobilphone. Auf GitHub ist das betreffende Programm zu finden.
Ich werde mit dieser Einrichtung die Wassertemperatur nicht beeinflussen, kann sie aber schriftlich festhalten. Und wenn es so kalt bleibt, dann kann ich mein Heldentum dokumentieren.
Die Messungen funktionieren, wie erwartet. Ich fasse die einzelnen, über Pushover gesendeten Messwerte in einer Tabelle zusammen und veranschauliche die Werte in der folgenden Grafik.
Vom 3.06. bis zum 9.06. waren die Wassertemperaturen im Erwartungsbereich. Am 9.06. drehte dann der Wind nach Ost und das bedeutet hier einen deutlichen Abschwung der Wassertemperatur. Die Temperaturen zwischen 14 °C und 15 °C blieben dann auch bis zum Drehen des Windes am 14.06. auf NNO, was eine leichten Temperaturanstieg zu Folge hatte.
Damit ist die Messreihe abgeschlossen und die Art der Messung bestätigt. Bei Interesse an der Lösung für einen Nachbau oder Verbesserungen reicht ein Kommentar zu diesem Post.
Bei unserem Aufenthalt im August/September 2023 führe ich die Tests weiter. Bereits im Juni konnte die Messeinrichtung ihre Bewährungsprüfung erfolgreich absolvieren.
Wenn eine feste Installation für eine solche Messeinrichtung möglich ist, kann diese solar-gepuffert vollkommen autonom betrieben werden. Lesen Sie hierzu den Beitrag unter https://ckarduino.blog/2022/03/01/rak-wisblock/.
In der Vergangenheit habe ich mich mehrfach mit der Überwachung der Luftqualität in Innenräumen befasst.
Die Informationen zur Bewertung der Luftqualität habe ich in einer Sammlung von Beiträgen zusammengestellt, die Ihnen gerade in einer Zeit erhöhter Belastung durch über Aerosole übertragene Infektionskrankheiten den Zusammenhang von CO2-Konzentration und Infektionsrisiko vor Augen führen soll.
Geeignete Sensorik stelle ich Ihnen vor und vergleiche deren Resultate. Praktische Anwendungsbeispiele runden den messtechnischen Teil ab.
Mit dem hier vermittelten Wissen und den zur Verfügung stehenden Elektronikkomponenten (Sensoren, Mikrocontroller) kann der Maker leicht eigene Lösungen zur Überwachung der Luftqualität implementieren.
Wegen der starken Verbreitung in der Maker-Szene habe ich hier auf Arduino oder Arduino-kompatible Mikrocontroller gesetzt.
Der M5StickC hat einen internen LiPo-Akku mit einer Kapazität von 80 mAh, der dem mobilen Einsatz dann doch gewisse Grenzen setzt. Bei meinen Experimenten zur Messung der Wassertemperatur hatte ich das zu berücksichtigen.
Kurz vor dem Jahresende 2019 kam Post aus Shenzen mit dem 18650C HAT, einem Batterieteil für den M5SticKC mit integriertem wiederaufladbaren LiPo-Akku 18650 mit einer Kapazität von 2000 mAh.
Das Batterieteil ist mit den Steckern der HAT-Serie ausgestattet, mit denen eine zuverlässige Verbindung zum M5StickC hergestellt werden kann. Die Unterseite ist mit einer USB-Ladeschnittstelle ausgestattet. Der USB-C-Anschluss des Batterieteils wird nur als Ladeschnittstelle verwendet und hat keine UART-Funktion. Auf der Rückseite des Batterieteils befinden sich zahlreiche Befestigungslöcher, die eine einfache Befestigung des gesamten Devices ermöglicht.
Handheld-Thermometer
Ich habe mit dem ENV Hat und dem M5StickC ein Handheld-Thermometer aufgebaut.
Über den BMP280 im ENV Hat werden Temperatur, relative Luftfeuchte und barometrischer Druck gemessen und im Sekundentakt auf dem M5StickC Display zur Anzeige gebracht.
Ich werde die Laufzeit einer Batterieladung in der Folge testen und hier berichten.
Überwachungsmassnahmen für den Batteriezustand sind nicht implementiert.
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:
Komponente
Preis
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.
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.
Komponente
Aliexpress
M5Stack Core
US$ 27.60
M5StickC
US$ 9.90
ENV Unit
US$ 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:
Erfassen von Temperatur, relativer Luftfeuchte und barometrischem Druck über die angeschlossene ENV Unit.
Erfassen von Batteriespannung und Ladestrom für den LiPo-Akku
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 MinutenErneutes 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.
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