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Mit phyWave-Modulen ins IoT

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.

 

Raspberry Pi 3 Model B+ UNIX Bench

Wie schon mit einer ganzen Reihe von Linux-Devices habe ich nun auch für den Raspberry Pi 3 Model B+ den UNIX-Benchmark laufen lassen. Die Resultate sind auf der Seite Resultate UNIXBench eingearbeitet.

Wie zu erwarten war, sehen die Resultate mit dem neuen Broadcom- SoC BCM2837B0, einem 64-bit Quad-Core-Cortex-A53 (ARMv8)  mit einer maximalen Taktfrequenz von 1.4 GHz hervorragend aus.

Nach der Installation von Raspbian Stretch hat man einen Linux-Kernel v4.9 installiert.

Vor der Installation des UNIX Benchmarks sollten Update und Upgrade erfolgen:

# sudo apt-get update
# sudo apt-get upgrade

Die Installation des UNIX Benchmarks erfolgt über Git durch

# git clone https://github.com/kdlucas/byte-unixbench.git

Danach kann das Programm gestartet werden

# cd byte-unixbench/Unixbench
# ./Run

und hält nach einiger Laufzeit das im Verzeichnis /results die Ergebnisse in verschiedenen Formatierungen bereit.

Ich habe für den Test mit Hilfe des Shell-Scripts max_cpu_freq.sh eine Taktfrequenz von 1.4 GHz eingestellt.

Screenshot

Hier ist das Resultatfile des UNIX-Benchmarks.

Eine Übersicht über die Performancesteigerung innerhalb der Raspberry Pi Familie zeigt die folgende Tabelle:

UNIX Bench
(single proc.)
Raspberry Pi Raspberry Pi 2
Model B
Raspberry Pi 3
Model B
Raspberry Pi 3
Model B+
 CPU  BCM2835  BCM2836 BCM2837  BCM2837B0
 Core  ARM1176JZFS  Cortex-A7
Quad Core
 64-bit quad-core ARMv8  64-bit quad-core Cortex-A53
 Architecture  ARMv6  ARMv7  ARMv8  ARMv8
 Clock  700 MHz  900 MHz  1200 MHz  1400 MHz
 Memory  256 MByte  1 GB  1 GB  1 GB
 Index  67.2  167.6  201.5  349.8

Raspberry Pi 2 und Real-Time Linux

Das Echtzeitverhalten des Single-Core Raspberry Pi wurde im Beitrag Echtzeitfähiger Raspberry Pi untersucht. Der RT Patch des Kernel wurde beschrieben.

Mittlerweile sind auch Ergebnisse für den Quad-Core Raspberry Pi 2 verfügbar. In der QA-Farm von OSADL wird das Real-Time Verhalten einem ständigen Monitoring unterzogen. Bei Interesse sollte unbedingt der betreffende Beitrag in den OSADL News gelesen werden.

Mit dem RT Patch des Kernels werden nunmehr die folgenden Latenzzeiten erreicht.

rbs3s

 

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

 

 

Raspberry Pi 3 Speichererweiterung durch WD PiDrive 314 GB

Erweitert man den Speicher des Raspberry Pi 3 durch die WD PiDrive Harddisk mit 314 GB, dann hat man für viele Anwendungen erst mal ausreichend externen Speicher zu Verfügung. Von Interesse sind aber außerdem die Zugriffszeiten auf dieses Medium.

Für den Banana Pi mit SATA-Interface hatte ich das bereits untersucht. Die Ergebnisse sind hier zu finden.

Die Vorbereitung der WD PiDrive Harddisk erfolgte nach den Vorgaben aus dem WD Forum.

Den erweiterten Raspberry Pi 3 mit Raspbian Jessie habe ich dem gleichen Test unterzogen und die folgenden Ergebnisse erzielt:

hdparm

Verglichen zum Banana Pi  präsentieren sich die Ergebnisse wie folgt:

Timing cached reads Timing buffered disk reads Timing O_DIRECT cached reads Timing O_DIRECT buffered disk reads
Banana Pi
USB-HD 1 TB
252.63 27.55 28.79 28.24 MB/sec
Banana Pi
SSD 32 GB
280.69 81.72 127.53 132.77 MB/sec
Raspberry Pi
WD PiDrive 314 GB
483.04 29.67 26.62 25.82 MB/sec
Nur die über das SATA-Interface an den Banana Pi angeschlossene SSD zeigt erwartungsgemäß einen höheren Datendurchsatz. Ansonsten sind die Werte vergleichbar.

 

Raspberry Pi Accessoires von WD

Speichererweiterung durch 314 GB Harddisk

Die WD PiDrive 314GB ist exakt auf Pi zugeschnitten, arbeitet effizienter als eine WD-Standardfestplatte mit dem Raspberry Pi zusammen und ist mit dem im WD Store erhältlichen WD PiDrive-Zubehör kompatibel.

Der Sonderwerbepreis für die WD PiDrive 314GB im WD-Store ist $ 31.42.

WD PiDrive-Gehäuse

Ordnen Sie Ihre Kabel, und bauen Sie einen Raspberry Pi mit Massenspeicher in einem schlanken, modularen Paket in das WD PiDrive-Gehäuse ein. Das WD PiDrive-Gehäuse ist perfekt für Eigenbauprojekte geeignet. Sie können beispielsweise einen Linux-PC, einen NAS-Server, einen HDMI-fähigen Media Player oder einen Überwachungsserver bauen.

Der Preis für das WD PiDrive-Gehäuse incl. Kabelset im WD Store ist $ 9.99.

Link zum WD Store

Unixbench Raspberry Pi Zero

Der Raspberry Pi Zero V1.3  ist ein um ein Kameraport (CSI) erweiterter Raspberry Pi Zero., gekennzeichnet durch die folgenden Eigenschaften:

  • 1Ghz, Single-core CPU Broadom BCM2835
  • 512MB RAM
  • Mini HDMI and USB On-The-Go ports
  • Micro USB power
  • HAT-compatible 40-pin header
  • Composite video and reset headers
  • Size: 65mm long x 30mm wide x 5mm thick
  • pint-sized CSI connector to connect the Raspberry Pi Camera Module

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