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.
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.
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.
Im Norden Deutschlands wird man schnell feststellen, dass die Abdeckung mit Gateways für TTS mit der in den Ballungszentren in der Mitte und im Süden Deutschlands in keiner Weise vergleichbar ist.
Was bleibt?
Entweder folgt man dem LoRaWAN-Community-Gedanken und nimmt ein eigenes Gateway in Betrieb und unterstützt die Community in Schwerin oder Rostock oder nutzt mit NB-IoT eine LPWAN-Alternative.
LoRaWAN ist eine verbreitete und unter bestimmten Bedingungen auch für jeden zugängliche Möglichkeit zur Übermittlung von Daten eines IoT-Knotens. Aber, LoRaWAN ist eine Möglichkeit und es gibt weitere, wie NB-IoT, Sigfox, LTE-M, Weightless, Symphony Link u.a.
Von den verfügbaren Technologien setzen sich LoRaWAN und NB-IoT deutlich ab. In der geschilderten Situation ist es also angebracht, sich auch mit NB-IoT auseinander zu setzen, um die Funktionen und Unterschiede der beiden Technologien zu verstehen.
LPWAN-Technologie NB-IoT
NB-IoT dient dem Senden und Empfangen kleiner Datenmengen (einige zehn oder hundert Bytes pro Tag), die von IoT-Geräten mit geringer Zahl an generierten Daten stammen. NB-IoT ist wie LoRaWAN nachrichtenbasiert, jedoch mit einer viel schnelleren Modulationsrate, die viel mehr Daten verarbeiten kann als LoRa.
NB-IoT ist für einfache Geräte gedacht, die über ein lizenziertes Frequenzspektrum eine Verbindung zu einem Betreibernetzwerk herstellen müssen. Da NB-IoT-Geräte auf 4G (LTE)-Abdeckung angewiesen sind, profitieren sie von einer sehr guten Abdeckung und funktionieren in Innenräumen und in dichten städtischen Gebieten sehr gut. NB-IoT hat schnellere Reaktionszeiten als LoRaWAN und kann eine bessere Servicequalität garantieren.
Eine Gegenüberstellung der Hauptmerkmale beider LPWAN-Technologien zeigt die folgende Tabelle [1].
Technology Parameters
LoRaWAN
NB-IoT
Bandwidth
125 kHz
180 kHz
Coverage
165 dB
164 dB
Battery Life
15+ years
10+ years
Peak Current
32 mA
120 mA
Sleep Current
1 µA
5 µA
Throughput
50 Kbps
60 Kbps
Latency
Device Class Dependent
<10 s
Security
AES 128 bit
3GPP (128 to 256 bit)
Geolocation
Yes (TDOA)
Yes (In 3GPP Rel 14)
Cost Efficiency
High
Medium
LoRaWAN vs. NB-IoT [1]
Da NB-IoT auf 4G (LTE) angewiesen ist, ist der Anwender von NB-IoT auch an einen entsprechenden Provider gebunden, der die Netzabdeckung absichert. Für die deutsche Telekom und Vodafone sieht die Netzabdeckung für NB-IoT in Deutschland sehr gut aus, wenn es da auch noch Unterschiede gibt. Die folgende Abbildung zeigt die NB-IoT-Netzabdeckung der Telekom für Deutschland.
NB-IoT-Netzabdeckung der Telekom für Deutschland
Die NB-IoT-Abdeckung von Vodafone für Deutschland sieht ähnlich aus. Wenn Sie den angegebenen Links folgen, können Sie detaillierte Information für Ihre Umgebung erhalten.
Für die DACH-Region (D, A und CH) sind damit providerseitig alle Voraussetzungen für den Einsatz von NB-IoT gegeben. Roaming-Vereinbarungen, die beispielsweise von der Telekom mit zahlreichen Nachbarstaaten getroffen worden sind, ermöglichen einen länderübergreifenden Einsatz von NB-IoT.
Die für den NB-IoT-Zugriff erforderlichen SIM-Karten können von verschiedenen Anbietern bezogen werden. Ich verwende hier 1NCE (1nce.com) . Die 1NCE IoT Flat Rate ist ein Pre-Paid Modell für IoT Geräte.
Wettersensor mit NB-IoT
Für den Test von NB-IoT habe ich einen einfachen Wettersensor auf Basis einer M5Stack AtomDTU NB-IoT mit einem Atom Lite als Controller und einer M5Stack ENV.II Unit als Sensor aufgebaut.
Die ENV.II Unit umfasst einen SHT30 Sensor zur Messung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit und einen BMP280 zur Messung von Temperatur und barometrischem Druck. Beide Komponenten werden über die Grove-Ports mit dem I2C-Bus miteinander verbunden.
Das über die Arduino IDE erstellte Anwendungsprogramm erfasst die Sensordaten und versendet diese über NB-IoT an einen MQTT-Broker. Die Basis für das Anwendungsprogramm ist auf GitHub unter der URL https://github.com/m5stack/ATOM_DTU_NB/tree/master/examples/MQTT.
Die Beschreibung der AT-Kommandos für das im AtomDTU NB-IoT eingesetzte SIMCom SIM7020 Modul finden Sie unter [2] und [3].
Ich verwendet hier den HiveMQ Public MQTT Broker und greife auf die Daten über einen Webclient zu.
Die Messwerte für Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit und barometrischen Druck werden abgefragt und einer nach dem anderen im Minutentakt versendet (published).
Im Webclient habe ich den Topic atomdtu/# abonniert (subscribed) und sehe damit jede versendete Nachricht incl. deren Time Stamp.
Haben Sie keinen WLAN-Zugang ins Internet und zum MQTT-Broker, dann kann ein mobiler Zugriff vom Smartphone (hier über 4G) von einer MQTT Dashboard App aus erfolgen.
Schon heute setzen wir uns mit zunehmender Tendenz mit automatisierten Abläufen, Algorithmen und vernetzten Gegenständen im Alltag auseinander. Künstliche Intelligenz wird Prozesse unterstützen und möglicherweise auch irgendwann autonom übernehmen.
Auf diese Entwicklungen vorbereitet zu sein, um sie zu beherrschen, zu gestalten und weiter zu entwickeln bedarf es mehr als einen IT-Grundkurs im Gymnasium oder Studium. Wichtig ist es, die Chance zu haben, in diese Welt und das damit verbundene Denken hineinzuwachsen.
In einigen Ländern wurde das frühzeitig erkannt und durch entsprechende Initiativen gefördert. Die Idee ist, jedes Kind zu inspirieren, seine digitale Zukunft zu gestalten und die Maker-Bewegung in den Unterricht zu bringen.
Im Schweizer Lehrplan 21 wird der heutigen Lebenswelt von Kindern und Jugendlichen entsprochen, die „durchdrungen (ist) von traditionellen und digitalen Medien sowie von Werkzeugen und Geräten, die auf Informations- und Kommunikationstechnologien basieren und die durch ihre Omnipräsenz neue Handlungsmöglichkeiten und neue soziale Realitäten schaffen“ (https://v-fe.lehrplan.ch/index.php?code=e|10|2). Abgestimmt mit dem Lehrplan 21 steht mit der Oxocard ein mit WiFi ausgestatteter Computer zur Verfügung, der auch bereits über den Browser programmiert werden kann. Auch in Deutschland und Grossbritannien werden solche Aktivitäten durch Hard- und Software für den Einsatz in der Schule unterstützt.
„Unser Anspruch ist, dass jeder Schüler und jede Schülerin in der dritten Klasse in Deutschland so ein Ding in die Hände bekommt“, sagt Stephan Noller, einer der Gesellschafter von Calliope. „Es soll nicht irgendein Leuchtturmprojekt in Berlin-Wedding werden, sondern wir wollen in die Fläche – und zwar jedes Jahr von Neuem.“
So unterschiedlich die Angebote sind, eines haben sie gemeinsam: Sie werden von Menschen organisiert, die mit großer Begeisterung ihr Wissen rund um Programmierung und digitale Themen an Kinder und Jugendliche weitergeben. Bei den Machern um BBC micro:bit, Calliope mini und Oxocard ist diese Begeisterung zu spüren.
Ich möchte mich hier auf den technischen Bereich beschränken. Für ideologische Auseinandersetzungen sind andere besser geeignet.
Die folgende Tabelle zeigt eine Gegenüberstellung der technischen Merkmale der drei hier betrachteten Mikrocontrollerboards.
Mikrocontroller Board
BBC micro:bit
Calliope mini
Oxocard
Herkunft
UK
D
CH
Hauptmerkmale
Nordic nRF52833, BLE, Radio Motion Sensor (ST LSM303AGR) 5×5 LED Matrix Display (rot) 2 Taster 19 GPIO Piezo-Lautsprecher MEMS Mikrofon USB Micro B Anschluss (Programmierung und Stromversorgung) JST Batterieanschluss (3.3V) Temperatursensor (on-chip NRF52)
Nordic nRF51822, BLE, Radio Motion Sensor (Bosch BMX055) 5×5 LED Matrix Display (rot) DC Motortreiber (TI DRV8837) Piezo-Lautsprecher MEMS Mikrofon Neopixel (WS2812b) 2 Taster 8-11 GPIOs, PWM, 4 x analog UART + SPI + I2C USB Micro B Anschluss (Programmierung und Stromversorgung) JST Batterieanschluss (3.3V) 2 Grove Stecker (I2C + Seriell/Analog)
Espressif ESP32, BLE, WiFi Motion Sensor (ST LIS3DE) 8×8 Neopixel Matrix Kopfhörerbuchse für 8bit-Audioausgabe (mono) Mikrofon (PDM) NeoPixel Data-Out 6 Taster 6 GPIOs UART + SPI + I2C USB Micro B Anschluss (Programmierung und Stromversorgung) LiPo-Akku Anschluss für Grove I2C-Hub Temperatursensor (on-chip LIS3DE)
Programmier- umgebungen
MakeCode, MicroPython, JavaScript
MakeCode, Swift, abbozza! Calliope (basiert auf Blockly), C/C++ (Segger), MicropPython
Blockly, Oxoscript, Arduino (C/C++), MicroPython.
BBC micro:bit, Calliope mini, Oxocard – im Vergleich
Wie aus den Hauptmerkmalen abzuleiten ist, stellen alle drei Boards eine vergleichbare Infrastruktur bereit. Auf markante Unterschiede will ich im Folgenden eingehen. Eine Betrachtung der Ausgangsversionen von BBC micro:bit und Calliope mini hatte ich in einer früheren Veröffentlichung (https://www.elektroniknet.de/embedded/hardware/mikrocontroller-nicht-nur-fuer-die-schule.150415.html) bereits vorgenommen.
Herausstechendes Merkmal beim BBC micro:bit ist seine an der Unterkante des Boards befindliche als Goldfinger bezeichnete Anschlussleiste. Hier können zahlreiche Erweiterungsboard direkt angeschlossen werden. Einen guten Überblick zu diesen Erweiterungen finden Sie unter https://shop.pimoroni.com/collections/micro-bit-uk.
BBC mirco:bit v2
Beim Calliope mini wollte man den Goldfinger nicht übernehmen, da wegen der viel zu eng liegenden Kontakte im Schuleinsatz mit ständigen Kurzschlüssen durch die Schüler gerechnet werden müsste. Es wurden auf dem Board Erweiterungen, wie RGB-LED (Neopixel) und Motortreiber (H-Brücke) u.a., vorgesehen. Zusätzlich stellen die beiden Grove-Connectoren einen I2C-Bus, einen UART-Anschluss sowie einen analogen Eingang zur Kontaktierung von Sensoren oder Aktoren des umfangreichen Grove-Systems zur Verfügung. Eine gute Übersicht zum Grove-System bietet ein Grove Wiki von Seeedstudio (https://wiki.seeedstudio.com/Grove_System/).
Calliope mini v2
Die Oxocard geht einen etwas anderen Weg. Die elektronischen Interna sind gut verpackt in einem Kartongehäuse. Durch den Einsatz eines ESP-32 steht neben BLE auch WiFi zur Verfügung, wodurch Internet-Konnektivität gegeben ist. Durch diese Option ist es möglich IoT-Projekte zu realisieren. Der LiPo-Akku sorgt dann für einen gewissen Zeitraum sogar für autonome Einsatzmöglichkeiten ohne externe Spannungsversorgung.
Nach aussen hin stehen die sechs Taster und die 8×8 Neopixel Matrix für Experimente zur Verfügung. Durch die Verwendung der internen Sensoren kommt der Anwender erstmal vollkommen ohne elektrische Verbindungen nach aussen aus.
Kommuniziere Meldungen zwischen Oxocards, hol dir Daten aus dem Internet oder stelle dein Karte als Sensor anderen zur Verfügung. All das ist ohne Erweiterungen möglich.
Oxocard mit Kartongehäuse
Für den Maker von Interesse sind natürlich die Erweiterungsmöglichkeiten. Ergänzend zum Lieferumfang der Oxocard ist der OXOCARD i2C-Hub-Erweiterungsport verfügbar.
Lieferumfang Oxocard
Der Oxocard I2C Hub ist ein kleiner Bausatz, um der Oxocard relativ einfach das Anschliessen von beliebigen I2C-Grove- Komponenten zu ermöglichen. Mit diesen I2C-Hub können Sie die Oxocard mit zusätzlichen GROVE-kompatiblen Sensoren und Aktoren erweitern. Ausserdem kann über eine Buchsenleiste der SPI-Port nach aussen geführt werden.
SPI- und I2C-Bus an der Oxocard
Mit diesen Erweiterungsmöglichkeiten ist die Oxocard ein für den Schulbetrieb geeigneter, komplett ausgestatteter und erweiterbarer Mikrocontroller, der als einziger Internet-Zugriff aufweist.
Allen drei vorgestellten Boards gemeinsam ist neben der grafischen Programmierung in MakeCode resp. Blockly die Programmierung in MicroPython.
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.
Die Angaben aus dem Netz für die Wassertemperatur der Ostsee zeigen erhebliche Differenzen. Gelistet sind auf der Website Wassertemperaturen aus folgenden Quellen:
Mit dem im Post Rapid Prototyping mit M5Stack beschriebenen M5StickC und einem wasserdichten DS18B20-Temperatursensor mit einer Zuleitungslänge von 1 m habe ich ein portables Messgerät aufgebaut, mit dem die Wassertemperatur in 1 m Tiefe gemessen werden kann.
Die Messwerte für den Zeitraum 4.06. bis 13.06.2019 sind als Excel-Sheetabrufbar.
Gemessen wurde am Wasserrand nahe der Oberfläche und im Wasser (Strandnähe) bei 1 m Wassertiefe. Interessant sind für mich folgende Feststellungen:
die Messwerte schwanken viel stärker als vom BSH für Kloster angegeben
bei Ostwind sinkt die Wassertemperatur erheblich, was in den BSH Daten kaum sichtbar wird
bei Wellengang unterscheiden sich die Messwerte am Rand nur wenig von denen in 1 m Tiefe, was sich durch die Durchmischung des Wassers erklärt.
es erscheint dennoch recht schwierig, von solchen Messungen verallgemeinerungsfähige Aussagen abzuleiten
definierte Messbedingungen und die Einhaltung dieser sind unabdingbare Voraussetzungen für die Vergleichbarkeit solcher Messwerte
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.
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.
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.
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