Archiv der Kategorie: Sensor

IoT Projekte mit Cayenne erstellen

Cayenne bezeichnet sich selbst als den ersten  Drag & Drop IoT Builder in der Welt. Grund genug das Ganze auszuprobieren. Details sind unter http://www.cayenne-mydevices.com/ zu finden.

Was wird benötigt?

  1. Eine mit dem Internet verbundene Hardware (Raspberry Pi oder Arduino)
  2. Smartphone mit iOS oder Android oder ein Browser auf dem PC
  3. Ein Cayenne Account

Am Einfachsten ist die Installation mit dem Smartphone. Nach Auswahl des hier verwendeten Raspberry Pi werden Libraries und ein Agent auf den Raspberry Pi installiert und nach ca. 10 Minuten kann das erste Projekt gestartet werden.

Ich habe hier einen mit einem Enviro pHAT von Pimoroni ausgestatteten Raspberry Pi Zero wegen des dort vorhandenen AD-Converters ADS1015 verwendet und an diesen einen Temperatursensor TMP36 angeschlossen. Dieser liefert eine zur Temperatur proportionale Ausgangsspannung.

enviro-phat

Zuerst fügt man auf dem Cayenne Desptop den ADC hinzu und bekommt damit das Feld Analog Input, selektiert den ADC-Kanal und verbindet dann den Sensor TMP36 mit diesem. Daraufhin erhält man das Feld TMP36. Die anderen Felder werden defaultmäßig bereitgestellt. Die Anzeigen lassen sich konfigurieren.

cayenne-desktop

Mit wenigen Schritten hat man erreicht, dass auf dem Dashboard eine funktionierende Anzeige der gemessenen Temperatur erscheint.

Ebenso kann der Verlauf des Messwerte über einer vorwählbaren Zeit als Graph dargestellt werden.

tmp36_verlauf

Die Cayenne Plattform ist noch in Entwicklung. Neue Devices, wie bspw. LoRa, kommen hinzu. Die Palette der Sensoren und Aktoren wird erweitert etc. Diesen Entwicklungsstand spürt man an der einen oder anderen Ecke. Ein Blättern im Forum hilft den Eindruck etwas abzurunden. Interessant bleibt der Ansatz aber allemal.

 

Enviro pHAT am Raspberry Pi (Zero)

Die englische Firma Pimoroni bietet sogenannte pHATs (HAT = Hardware at Top) für den Raspberry Pi an. Von den Abmessungen her orientieren sich diese am Raspberry Pi Zero. Das Interface ist aber durch den 40-poligen GPIO-Stecker definiert, so dass ein solches pHAT auf jeden, diesen Stecker aufweisenden Raspberry Pi installiert werden kann.

Enviro pHAT umfasst vier unterschiedliche Sensoren, die die Messung von Temperatur und Druck, Licht und Farben (RGB), Bewegung in drei Achsen, Ausrichtung des Magnetfelds (Compass) und Gleichspannung über vier Analog-Eingänge ermöglichen. Ausserdem befinden sich zu Beleuchtungszwecken zwei weisse LEDs auf diesem pHAT.

Enviro pHAT Features:

  • LSM303D accelerometer/magnetometer sensor (I2C Slave Addr 0x1d)
  • TCS3472 light and RGB colour sensor (I2C Slave Addr 0x29)
  • ADS1015 4-channel 3.3v, analog to digital sensor (ADC) (I2C Slave Addr 0x48)
  • BMP280 temperature/pressure sensor (I2C Slave Addr 0x77)
  • Two LEDs for illumination (GPIO4)

i2c map

Eine Python Library unterstützt eine komfortable Programmierung in Python. Installation und Inbetriebnahme sind im Dokument „Getting started with Enviro pHAT“ beschrieben.

Bei der Inbetriebnahme blieben die LEDs dunkel. Es muss sicher gestellt sein, dass GPIO4 frei zur Verfügung steht und das Script setup.py gestartet wurde. Danach sollte alles problemlos laufen.

Mit dem Script test_all.py kann nun jede Funktion des Enviro pHAT getestet werden. Der Screenshot zeigt die Ausgabe über die Console.

Unbenannt

#!/usr/bin/env python

import sys
import time
import datetime

from envirophat import light, weather, motion, analog, leds


def write(line):
 sys.stdout.write(line)
 sys.stdout.flush()

write("--- Enviro pHAT Monitoring ---")

try:
 while True:
 leds.on()
 time.sleep(0.02)
 leds.off()
 rgb = light.rgb()
 analog_values = analog.read_all()

output = """
Date : {n}
Temperature: {t} grd C
Pressure : {p} hPa
Light : {c}
RGB : {r}, {g}, {b} 
Heading : {h}
Analog : 0: {a0}, 1: {a1}, 2: {a2}, 3: {a3}
""".format(
 n = datetime.datetime.now(),
 t = round(weather.temperature(),2),
 p = round(weather.pressure(),2),
 c = light.light(),
 r = rgb[0],
 g = rgb[1],
 b = rgb[2],
 h = motion.heading(),
 a0 = analog_values[0],
 a1 = analog_values[1],
 a2 = analog_values[2],
 a3 = analog_values[3]
 )
 output = output.replace("\n","\n\033[K")
 write(output)
 lines = len(output.split("\n"))
 write("\033[{}A".format(lines - 1))

time.sleep(10)
 
except KeyboardInterrupt:
 pass

 

 

RPi-Monitor

Xavier Berger veröffentlichte den RPi-Monitor V.2.10 im Januar 2016.

Hatte ich bei der Installation für den Banana Pi noch einige Handarbeit zu leisten. Gibt es hier eine sehr gute Installationsanleitung für den Raspberry Pi.

Die folgenden Screenshots zeigen die aktuelle Situation für einen Raspberry Pi 2 auf dem die Sensordaten eines Wettersensors ASH2200 erfasst und zu ThingSpeak gesendet werden () nach ca. einem Tag Laufzeit.

RPi-Monitor1

RPi-Monitor2

RPi-Monitor3

Wetterdaten auf der Webseite

Escam Brick QD900WiFiNeben der Anzeige der bei  ThingSpeak abgelegten Daten habe ich eine IP Camera Escam Brick QD900WiFi eingebunden. Diese Kamera kann über eBay bereits unter 50 $ gekauft werden.

Im Minutentakt erfolgt ein Snapshot, der auf meinem Server abgelegt und auf meiner Website angezeigt wird.

Die mit diesem Bild der aktuellen Wettersituation ergänzten Wetterdaten meines Wohnorts sind nun auf meiner Webseite abrufbar ->  www.ckuehnel.ch/WetterAltendorfSZ.html

Erste Anwendungen mit UDOO NEO

Nachdem die Benchmarks interessante Ergebnisse geliefert hatten, wollte ich erste Anwendungsprogramme ausprobieren.

Auf der Linux-Seite habe ich mit dem CPU-Clock experimentiert und auf der Arduino-Seite sollte der DHT11 Daten liefern, die später zum MQTT-Broker gesendet werden sollten. Zu diesem Zweck habe ich Mosquitto installiert.

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