Archiv der Kategorie: Cloud

Sonoff SC – Home Air Quality

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.

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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.

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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

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Thinger.io IoT Platform

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.

 

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.

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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.

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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.

 

Arduino for the Cloud

This eBook describes the Arduino Yún configured for cloud applications.

Due to the combination of microcontroller and Linux device you can separate effectively real-time tasks from tasks that need network access.

Further explanations to Arduino Yún and the Arduino Yún shield as an addon for a conventional Arduino can be found in my book, Arduino for the Cloud.

Have fun with Arduino Yún!

LoRaWAN für Maker und Entwickler

TTN

The Things Network (TTN) ist ein globales, offenes, freies und dezentrales Internet der Dinge (IoT). Indem das TTN eine Infrastruktur für das IoT bereitstellt, soll der Prozess der Innovationsförderung rund um das IoT unterstützt werden.

Das TTN ist ein Low Power Wide Area Network (LPWAN) auf Basis von LoRaWAN und Bluetooth LE. Der in der Zeitschrift DESIGN & ELEKTRONIK erschienene Beitrag verfolgt das Ziel, die Grundlagen zu LoRaWAN zu vermitteln und die durch das TTN gegebenen Möglichkeiten aufzuzeigen und zu nutzen.

DESIGN & ELEKTRONIK 06/2017, S. 8 – 13

C.H.I.P. als Sensor-Knoten

Wegen seiner Kompaktheit kann C.H.I.P.  dann sehr gut als Sensor-Knoten eingesetzt werden, wenn es nicht auf minimalen Stromverbrauch ankommt.

Für erste Tests habe ich mit dem Program chiplog.py  die CPU-Last, den verfügbaren Speicher und die Boardtemperatur abgefragt und über Thingspeak visualisiert. Ausserdem wird beim Überschreiten der Temperatur eine Push-Message versendet. Mit dem Programm stress habe ich die CPU-Last erhöht, um die Auswirkungen auf die Boardtemperatur zur verdeutlichen.

CPU_Load

Mem_avail

PMU_Temp

Um einen externen Sensor abfragen zu können, bedarf es nur noch weniger zusätzlicher Zeile Code, die für einen Temperatur- und Feuchtigkeitssensor SHT31 noch folgen.

Das Programm BatStatus.py zeigt den Status der Batterie in den ersten Minuten nach dem Anschliessen an den C.H.I.P.  Controller.

BatStatus

Die Programme chiplog.py und BatStatus.py sind auf Github abgelegt. Im Wiki sind Installationshinweise nach einem Flashen des Betriebssystems und dem erforderlichen Python-Setup aufgeführt.