für Fortgeschrittene…
Nachdem der Prototyp funktioniert hat, habe ich noch etwas an der Software geschraubt.
Nachdem der Prototyp funktioniert hat, habe ich noch etwas an der Software geschraubt. Diese unterstützt jetzt den Betrieb mehrerer Sensoren an einem Server. Des weiteren habe ich die Hardware etwas ansehnlicher gestaltet damit meine Frau nicht denkt unsere Tomaten wären von den Borg assimiliert worden. Den Code für den Sensor findet ihr wie immer auf Github
Solarbetriebene Sensoreinheit für ein automatisches Bewässerungssystem auf Basis ESP8266
Nachdem nun endlich alle Teile angekommen sind, konnte ich endlich meinen Bewässerungssensor fertigstellen. Als Basis dafür dient mein ESP8266 Breakout Board. Beim Löten sind mir einige Details aufgefallen (hauptsächlich fehlende Beschriftungen). Deshalb habe ich mein Design nochmal etwas umgebaut (siehe Github). Mit dem XCSOURCE FT232RL 3.3V 5.5V FTDI USB zu TTL Serielles Adaptermodul Arduino Mini Anschluss TE203 als Konverter entfällt übrigens das lästige Drücken des “PROG” Tasters sofern man den Lötjumper gesetzt hat. Für die Sensorik verwende ich dasselbe Kit das ich auch beim Prototypen verwendet habe: MTS1EU Greenhouse Sensor Kit Soil Hygrometer Module and DHT11 Temperature/Humidity Module for Arduino. Gewächshaus Pflazen .
Also Solarpanel setze ich ein kleine 5V/81mA Panel von Conrad ein. Durch den geringen Strom den das Panel liefert muß ich mir keine Gedanken wegen einer Überladung machen und komme mit einer einfachen Zener Diode (BZX85C3V9) als Überladungsschutz aus. Außerdem habe ich auf anraten auf einen PNP Transistor umgewechselt. Aus Layout Gründen haben sich ein paar Details an den Verwendeten GPIOs ergeben, die letztgültige Version vom Fritzing und vom Code findet ihr auf meiner Github Seite.
Das Endergebnis sieht dann so aus.
Beim Layouten meiner Leiterplatte für die Sensoreinheit wurde mir bewusst welchen Vorteil Aufsteckplatinen, so genannte “Breakout Boards”, haben. Sie sind nicht nur praktisch zum Entwickeln, sie haben auch den Vorteil das man sich über wiederkehrende Elemente (z.B. Pull-Up Widerstände) nicht den Kopf zerbrechen muss. Darüber hinaus machen sie das Layouten einfacher da sie praktisch zwei zusätzliche Lagen darstellen. Damit ist die Platine am Ende nicht nur schlanker sondern hat auch eine kleinere Grundfläche.
Beim Layouten meiner Leiterplatte für die Sensoreinheit wurde mir bewusst welchen Vorteil Aufsteckplatinen, so genannte “Breakout Boards”, haben. Sie sind nicht nur praktisch zum Entwickeln, sie haben auch den Vorteil das man sich über wiederkehrende Elemente (z.B. Pull-Up Widerstände) nicht den Kopf zerbrechen muss. Darüber hinaus machen sie das Layouten einfacher da sie praktisch zwei zusätzliche Lagen darstellen. Damit ist die Platine am Ende nicht nur schlanker, sondern hat auch eine kleinere Grundfläche.
Eine wichtige Anforderung beim Design war die Größe. Die Größe ist nicht nur ihrer selbst wegen ein Thema, sie bestimmt auch den Preis für das Fertigen des Breakout Boards. Neben den Pull-Up Widerständen für CH_PD, GPIO_0, GPIO_2 und RESET sowie den obligatorischen Tastern zu GND an RESET und GPIO_0 (PROG) habe ich auch eine Steckleiste zum Aufstecken für meinen XCSOURCE FT232RL USB<->TTL eingeplant. Die Spannungsversorgung über den USB zu TTL Konverter kann über einen Jumper optional aktiviert oder deaktiviert werden. Außerdem habe ich Lötjumper für die Verbindung von CTS->REST und DTR->GPIO_0 eingeplant. Ich habe das zwar noch nicht versucht aber bei einigen erübrigt sich dadurch das manuelle Betätigen der Taster da der FTDI232 über die Pins den ESP in den Programmiermodus versetzt. Zu guter letzt habe ich auch einen Lötjumper für die Verbindung GPIO_16 zu RESET geplant sowie einen Kondensator zur Spannungsstabilisierung. Andere Boards wie das Huzzah verwenden hier einen Spannungswandler aber ich habe mit dem Elko gute Erfahrungen gemacht.
Meine Follower auf Twitter wissen dass ich mehrere Anläufe benötigt habe (besonderen Dank hier nochmal an @ccxx72, @i_grr, @bdcatalin und @tzapulica für die Hilfe) und dass Fritzing mich einiges an Nerven gekostet hat aber das Resultat könnt ihr auf meiner Github Seite downloaden: https://github.com/Stromspielplatz/misc/tree/master/ESP8266%20ESP-12%20Breakout
Vor ein paar Tagen habe ich bereits erwähnt dass mir die Idee mit den Netflix Socken gefällt. Mir geht es leider oft so dass ich am Tag danach Folge um Folge meiner Serie (zur Zeit schaue ich gerade “The Man in the High Castle, nach dem Buch von Philip K. Dick) durchzappe um die Stelle zu finden an der ich eingeschlafen bin, nur um nach ein paar Minuten drauf zu kommen, dass das doch nicht die richtige Stelle war. Also wären solche Netflix Socken ein echtes Gimmick für mich, wären da nicht einige Zweifel am Konzept.
Erstmal habe ich kein Problem mit kalten Füßen, im Gegenteil, meine Füße sind beim Fernsehen immer sehr warm also ziehe ich eher Socken aus als Socken an. Dann ist da der Punkt mit den Akkus. Ich will wirklich nicht noch irgendein Gadget haben das ich die ganze Zeit aufladen muss. Zu guter Letzt sehe ich Filme meist mit meiner Frau also würde ich sogar zwei Paar Socken benötigen. Und um ehrlich zu sein: Ich bin nicht mal Netflix Kunde denn meiner Meinung nach ist Amazon Prime in Verbindung mit einem Fire TV Stick die bessere Wahl 😉 . Also habe ich die Idee das ganze Video-basiert zu machen. Ich bin mir zwar nicht sicher ob das funktionieren wird, vermutlich hätte mein Samsung Fernseher das bereits wenn es einfach wäre, aber ich will die Flinte nicht voreilig ins Korn werfen und mache mal eine kleine Machbarkeitsstudie.
Alle Schlaf-Tracker arbeiten nach dem gleichen Prinzip: Sie messen Körperbewegungen. Die Tracker machen das mittels Beschleunigungssensoren, ich möchte das mit meinem Raspberry mit Raspberry PI Cam machen. Für die Programmierung werde ich MATLAB/SIMULINK verwenden. Im Grunde handelt es sich dabei mehr um eine Programmier-Plattform als um eine Programmiersprache. Was auch immer es ist, ich mag es und es ist meiner Meinung nach das ideale Werkzeug für Ingenieure. Mathworks verfolgt mit ihrer Software dabei einen gängigen Marketingansatz. Für Studenten sind die Lizenzen sehr billig, dafür sind sie für den kommerziellen Einsatz sehr teuer (wirklich sehr teuer). Seit ein paar Jahren bieten sie aber auch eine Home Edition für Bastler an. Eigentlich sollte ich dafür keine Werbung machen denn ich finde diese “Home Edition” immer noch sehr teuer, für das System und ein paar Toolboxen ist mal schnell mehr als 200€ los (Also echt wieso muss es teuer sein als die Studentenversion!?!). Aber nachdem ich das System von der Arbeit kenne und schätze und sie viele Plattformen wie Raspberry, Arduino, Lego Mindstorms u.v.m unterstützen, will ich das als ambitionierter Hobbyist unbedingt auszuprobieren.
Nachdem man der Installationsprozedur gefolgt ist muß man noch das Hardware Support Package für Raspberry installieren. Ein Wizard führt durch den Prozess und am Ende hat man eine SD Karte mit Raspbian und der MATLAB Runtime drauf. In meinem Fall konnte das Setup die Netzwerkeinstellungen auf dem RasPI nicht durchführen also habe ich kurzerhand Maus, Tastatur und Monitor angeschlossen und das manuell gemacht. Will man sein Programm dauerhaft ausführen und den Raspberry nicht nur als Messsystem für den PC nutzen muß man SIMULINK verwenden. Ich werde nicht genauer auf das Handling und die Programmiersprache eingehen. Auf dem Mathworks Webseite findet man haufenweise Tutorials und Beispiele und auch das Internet in mittlerweile voll davon. Damit die RaspberryPI Cam funktioniert muß man nach den Installation ein paar zusätzliche Schritte ausführen.
Das SIMULINK Modell selbst ist wirklich einfach. Man muß nur den Kamera Block mit “Sum of absolute metrics”, einmal direkt und einmal durch einen Delay Block, verbinden. Dann folgt eine Typ Konvertierung und ein UDP Send. Zusätzlich habe ich einen Video Viewer eingebunden damit ich die Kamera später auf meine Couch ausrichten kann. Zum Testen verwende ich einen fertigen Socket Server den ich aus dem Internet heruntergeladen habe.
Zur Datenaufzeichnung verwende ich meinen Server den ich auch für mein Bewässerungsprojekt verwende. Zum Speichern meiner Daten lege ich dazu Tabelle namens tblmotion an.
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CREATE TABLE `tblmotion` ( `dt` datetime(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6), `motionvalue` double DEFAULT NULL, `byte0` int(11) DEFAULT NULL, `byte1` int(11) DEFAULT NULL, `byte2` int(11) DEFAULT NULL, `byte3` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`dt`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; |
Neben dem Bewegungsmesswert speichere ich auch noch die Bytes die mir SIMULINK schickt roh ab denn als ich das gemacht habe war es schon spät und ich war mir ehrlich gesagt nicht sicher ob die Umrechnung funktionieren würde. So hätte ich auch die Rohdaten gehabt und hätte die Umrechnung noch ausbessern können ohne mein Experiment zu wiederholen.
For die Programmierung des Socket Servers verwende ich mal wieder PHP. Um ein PHP Skript in der Shell direkt ausführen zu können benötigt man das Packet PHP-CLI.
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<?php $servername = "server"; $username = "user"; $password = "password"; $dbname = "templogg"; $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); $socket = socket_create(AF_INET, SOCK_DGRAM, SOL_UDP); if (!$socket) die('Unable to create socket'); if (!socket_bind($socket, '10.0.0.3', 10004)) die('Unable to bind socket'); $data = ''; echo 'reading.'; while(true) { $data = @socket_read($socket, 15); $val=strval((ord($data[0])*1)+ (ord($data[1])*256) + (ord($data[2])*65536) + (ord($data[3])*16777216)); echo $val."\r\n"; $sql = "INSERT INTO tblmotion (motionvalue, byte0, byte1, byte2, byte3) VALUES (".$val.",".ord($data[0]).",".ord($data[1]).",".ord($data[2]).",".ord($data[3]).")"; $conn->query($sql); } $conn->close(); socket_close($socket); ?> |
Nach einem genüßlichen “Fernschläfchen” kann ich die Datenanalyse angehen. Dazu verwende ich auch MATLAB. Da ich die 30€ für die Database Toolbox gespart habe, exportiere ich meine Query einfach in eine CSV Datei und importiere diese in MATLAB. Da ich stolzer Besitzer eines Garmin Vivosmart bin, weiß ich auch dass ich irgendwann gegen eins eingeschlafen bin und tatsächlich ist um diese Zeit auch ein leichter Trend in den Daten zu erkennen.
Zur besseren Analyse mache ich ein bißchen Statistik. Ich bilde mir Standardabweichung, Mittelwert und Varianz für verschiedene Zeitperioden (1min, 5min, 10min, 20min) mittels SQL Abfragen, importiere das in MATLAB und plotte die Trends.
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%% Analyzing Motion Data - Electric Playground %% Initialize clear; clc; %% Data Import % Raw Data filename = 'C:\Temp\Bewegungstest.csv'; delimiter = ','; startRow = 2; formatSpec = '%{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}D%f%f%f%f%f%[^\n\r]'; fileID = fopen(filename,'r'); dataArray = textscan(fileID, formatSpec, 'Delimiter', delimiter, 'EmptyValue' ,NaN,'HeaderLines' ,startRow-1, 'ReturnOnError', false); fclose(fileID); dt = dataArray{:, 1}; motionvalue = dataArray{:, 2}; byte0 = dataArray{:, 3}; byte1 = dataArray{:, 4}; byte2 = dataArray{:, 5}; byte3 = dataArray{:, 6}; clearvars filename delimiter startRow formatSpec fileID dataArray ans; % Aggregated Data 1 min filename = 'C:\Temp\Bewegungstest_agg1min.csv'; delimiter = ','; startRow = 2; formatSpec = '%{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}D%f%f%f%f%[^\n\r]'; fileID = fopen(filename,'r'); dataArray = textscan(fileID, formatSpec, 'Delimiter', delimiter, 'HeaderLines' ,startRow-1, 'ReturnOnError', false); fclose(fileID); dt1min = dataArray{:, 1}; avg_motion1min = dataArray{:, 2}; std_motion1min = dataArray{:, 3}; var_motion1min = dataArray{:, 4}; clearvars filename delimiter startRow formatSpec fileID dataArray ans; % Aggregated Data 5 min filename = 'C:\Temp\Bewegungstest_agg5min.csv'; delimiter = ','; startRow = 2; formatSpec = '%{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}D%f%f%f%f%[^\n\r]'; fileID = fopen(filename,'r'); dataArray = textscan(fileID, formatSpec, 'Delimiter', delimiter, 'HeaderLines' ,startRow-1, 'ReturnOnError', false); fclose(fileID); dt5min = dataArray{:, 1}; avg_motion5min = dataArray{:, 2}; std_motion5min = dataArray{:, 3}; var_motion5min = dataArray{:, 4}; clearvars filename delimiter startRow formatSpec fileID dataArray ans; % Aggregated Data 10 min filename = 'C:\Temp\Bewegungstest_agg10min.csv'; delimiter = ','; startRow = 2; formatSpec = '%{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}D%f%f%f%f%[^\n\r]'; fileID = fopen(filename,'r'); dataArray = textscan(fileID, formatSpec, 'Delimiter', delimiter, 'HeaderLines' ,startRow-1, 'ReturnOnError', false); fclose(fileID); dt10min = dataArray{:, 1}; avg_motion10min = dataArray{:, 2}; std_motion10min = dataArray{:, 3}; var_motion10min = dataArray{:, 4}; clearvars filename delimiter startRow formatSpec fileID dataArray ans; % Aggregated Data 20 min filename = 'C:\Temp\Bewegungstest_agg20min.csv'; delimiter = ','; startRow = 2; formatSpec = '%{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}D%f%f%f%f%[^\n\r]'; fileID = fopen(filename,'r'); dataArray = textscan(fileID, formatSpec, 'Delimiter', delimiter, 'HeaderLines' ,startRow-1, 'ReturnOnError', false); fclose(fileID); dt20min = dataArray{:, 1}; avg_motion20min = dataArray{:, 2}; std_motion20min = dataArray{:, 3}; var_motion20min = dataArray{:, 4}; clearvars filename delimiter startRow formatSpec fileID dataArray ans; %% plot data subplot(3,1,1); plot(dt1min,avg_motion1min,dt5min,avg_motion5min,dt10min,avg_motion10min,dt20min,avg_motion20min); title('Average'); ylim([5.5E5, 7E5]); subplot(3,1,2); plot(dt1min,std_motion1min,dt5min,std_motion5min,dt10min,std_motion10min,dt20min,std_motion20min); title('Standard Deviation'); ylim([0, 1E5]); subplot(3,1,3); plot(dt1min,var_motion1min,dt5min,var_motion5min,dt10min,var_motion10min,dt20min,var_motion20min); title ('Variance'); ylim([0, 1E10]); |
Das Ergebnis stimmt mich zuversichtlich.
Die Daten zeigen eine deutliche Änderung in der Zeit zwischen 00:30 und 01:00. Jetzt liegt es also daran einen verlässlichen Algorithmus zu finden. Ich denke ich werde mir demnächst man die Neuronal Network Toolbox herunterladen und damit ein bißchen spielen.
Wenn ihr wissen wollt wie es weiter geht dann bleibt dran!
Der einfachste Weg für die Steuerung der Bewässerung wäre sicher die Bodenfeuchtigkeit als Schwellwert zu verwenden und damit die Wasserzufuhr zu starten. Ich denke aber nicht dass das ein guter Ansatz ist da die Bodenfeuchtigkeitsmessung wohl eher ein Anhaltspunkt als ein wirklicher Messwert ist. Außerdem möchte ich sowieso einen Regler implementieren um eine einigermassen konstante Wasserzufuhr zu erreichen. Der meist-eingesetzte Regler und damit auch der bekannteste ist wohl der PI-Regler. Dieser hat für hier aber den Nachteil dass er nur eine Eingangsgröße zu einer Ausgangsgröße verarbeiten kann. Natürlich könnte man jetzt mit ein paar Tricks (Störgrößenaufschaltung oder Kaskadierung) weitere Messgrößen in den Regler bekommen aber das werde ich hier nicht machen. Ich werde statt dessen einen Fuzzy Regler verwenden.
Der Fuzzy Regler ist ein Multi-Input-Multi-Output (MIMO) Regler, der mit unscharfen Größen arbeitet. Das klingt sehr innovativ, tatsächlich ist die Geschichte der Fuzzy Regelung aber schon eine ziemlich alte und begann 1965. In der 1990ern erfuhr sie einen richtigen Hype und verschwand dann ein bißchen in der Versenkung. Meiner Meinung nach findet sie viel zu wenig Beachtung da man mit ihr der Problematik der meisten Regelkreise (kein exaktes Modell, empirisches Wissen über den Algorithmus) am besten begegnen kann.
Da wir unseren Webserver schon im Einsatz haben werde ich den Fuzzy Regler in PHP implementieren und verwende dazu eine Klasse von Wojtek Jarzecki. In weiterer Folge wird später der uC für die Ansteuerung der Pumpen das PHP Script aufrufen und bekommt einen Änderungsanforderung(-10% … +10%) für die Sollwerte der Wasserpumpen (0-100%) zurück. Der uC wird damit jeweils den aktuellen Sollwert für jede Pumpe anpassen und diesen in ein PWM Signal übersetzen.
Für die Parametrierung der Regelung ermittle ich erstmal den Wert für nasse Erde (bei mir ca. 400) und trockene Erde (bei mir ca. 800). Durch googlen finde ich heraus dass die Luftfeuchte bei uns in der Steiermark etwa zwischen 50% und 90% und die durchschnittliche Temperatur in den Sommermonaten zwischen 8°C und 36°C liegt. Mit diesen Werten definiere ich meine Input Membership Funtions wie folgt:
Der Code für mein Script sieht so aus:
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<!doctype html> <!--?php require_once ('./fuzzy-logic-class.php'); /*----------------Aktuelle Messwerte aus Datenbank anfragen----*/ // <span class="hiddenSpellError" pre="" data-mce-bogus="1"-->MariaDB Server $servername = "IP-SERVER"; $username = "USER"; $password = "PASSWORD"; $dbname = "templogg"; // Create connection $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); // Check connection if ($conn->connect_error) { die("Connection failed: " . $conn->connect_error); } // Aktuelle Daten $sql = "SELECT `temp`,`humidity`,`soil` FROM `tbllogging` ORDER BY dt desc LIMIT 1;"; $actual = $conn->query($sql); if ($actual->num_rows > 0) { // output data of each row while($row = $actual->fetch_assoc()) { $acttemp = number_format($row["temp"],0); $acthum = number_format($row["humidity"],0); $actsoil = number_format($row["soil"],0); } } else { echo "0 results"; } /*----------------Fuzzy Parametrierung----*/ $x = new Fuzzy_Logic(); $x->clearMembers(); /* ---------- set input members ---------*/ $x->setInputNames(array('TEMP','HUMIDITY', 'SOIL')); $x->addMember($x->getInputName(0),'COLD', 0, 8, 25 ,LINFINITY); $x->addMember($x->getInputName(0),'WARM', 20, 35, 100 ,RINFINITY); $x->addMember($x->getInputName(1),'LOW', 0 ,40 ,60 ,LINFINITY); $x->addMember($x->getInputName(1),'HIGH',50 ,70 ,100 ,RINFINITY); $x->addMember($x->getInputName(2),'WET', 0, 400 ,650 ,LINFINITY); $x->addMember($x->getInputName(2),'DRY',550, 800 ,1025 ,RINFINITY); /* ---------- set output members ---------*/ $x->setOutputNames(array('OUT')); $x->addMember($x->getOutputName(0),'LOWER',-10, -5 ,0 ,LINFINITY); $x->addMember($x->getOutputName(0),'RAISE',0, 5 ,10 ,RINFINITY); /* ---------- set rule table ------------ */ $x->clearRules(); $x->addRule('IF TEMP.WARM OR SOIL.DRY OR HUMIDITY.LOW THEN OUT.RAISE'); $x->addRule('IF TEMP.COLD OR SOIL.WET OR HUMIDITY.HIGH THEN OUT.LOWER'); /*---------- Fuzzy mit Werten aus Datenbank versorgen und rechnen ----*/ $x->SetRealInput('TEMP', $acttemp); $x->SetRealInput('HUMIDITY' ,$acthum); $x->SetRealInput('SOIL' , $actsoil); $fuzzy_arr = $x->calcFuzzy(); $Fuzzy = $fuzzy_arr['OUT']; echo $Fuzzy; ?> |
Nach den ersten Erkenntnissen meiner kleinen Versuchsreihe habe ich nun die Software etwas umgebaut. Nachdem der DHT11 selten aber doch immer wieder mal unplausible Werte liefert werde ich an der Logik ein bißchen schrauben. Ich werde mir drei Werte einlesen und jeweils für Temperatur und Luftfeuchtigkeit den mittleren nehmen. Für die Bodenfeuchtigkeit werde ich einen Mittelwert aus drei Messungen bilden.
Außerdem habe ich etwas am Ablauf gefeilt und den Code etwas besser strukturiert.
Tricky waren dabei vor allem 2 Sachen:
Das Ergebnis sieht so aus.
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// Struktur für Messwerte typedef struct { float temp; float hum; float soil; } value_type; |
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#include #include "Logger.h" // Der ESP unterstützt die std nicht vollständig, deswegen #define espmin(X, Y) (((X)<(Y))?(X):(Y)) // WiFi connection const char* ssid = "SSID"; const char* password = "PASSWORD"; char server[] = "SERVERIP"; int port = 80; WiFiClient client; const unsigned long postingInterval = 1800L * 1000000L; // delay between updates, in microseconds //DHT #include #define DHTPIN 4 #define DHTTYPE DHT11 // DHT 11 DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE,16); // needed to avoid link error on ram check extern "C" { #include "user_interface.h" } void setup() { value_type values[3]; // start serial pinMode(12, OUTPUT); pinMode(A0, INPUT); dht.begin(); Serial.begin(115200); Serial.println("WLAN Temperatur und Feuchtigkeitslogger - Stromspielplatz"); // Erste Messung values[0]= domeasuring(); delay(1000); // Zweite Messung values[1]= domeasuring(); delay(1000); // Dritte Messung values[2]= domeasuring(); // Mittleren Wert finden float temp; float hum; float minmin = espmin(espmin(values[0].temp, values[1].temp), values[2].temp); if (values[0].temp = minmin) { temp=espmin(values[1].temp, values[2].temp); hum=espmin(values[1].hum, values[2].hum); } else if (values[1].temp = minmin) { temp=espmin(values[0].temp, values[2].temp); hum=espmin(values[0].hum, values[2].hum); } else { temp=espmin(values[0].temp, values[1].temp); hum=espmin(values[0].hum, values[1].hum); } float soil=(values[0].soil+values[1].soil+values[1].soil)/3.0; // Daten senden // Connect to WIFI WiFi.mode(WIFI_STA); WiFiStart(); // debug while (client.available()) { char c = client.read(); Serial.write(c); } Serial.println("Humidity:"+String(hum,2)+"\tTemperature:"+String(temp,2)+"\tSoil:"+String(soil,2)); httpRequest(hum,temp,soil); Serial.println("Good Night"); ESP.deepSleep(postingInterval, WAKE_NO_RFCAL); //WAKE_DEFAULT, WAKE_RFCAL, WAKE_NO_RFCAL, WAKE_RF_DISABLED. delay(1000); } void loop() { // do nothing } // Messung value_type domeasuring() { digitalWrite(12, HIGH); delay(300); value_type retval; retval.hum = dht.readHumidity(); if (isnan(retval.hum)) retval.hum=999; retval.temp = dht.readTemperature(); if (isnan(retval.temp)) retval.temp=999; retval.soil = analogRead(A0); digitalWrite(12, LOW); Serial.println("Humidity:"+String(retval.hum,2)+"\tTemperature:"+String(retval.temp,2)+"\tSoil:"+String(retval.soil,2)); return retval; } void httpRequest(float h, float t, float s) { // close any connection before send a new request. // This will free the socket on the WiFi shield client.stop(); delay(100); // We now create a URI for the request String url = "/newrecord.php?"; url += "temp="; url += String(t,2); url += "&humidity="; url += String(h,2); url += "&soil="; url += String(s,2); // if there's a successful connection: if (client.connect(server, port)) { Serial.println("connecting..."); client.print(String("GET ") + url + " HTTP/1.1\r\n" + "Host: " + server + "\r\n" + "Connection: close\r\n\r\n"); Serial.println("data submitted."); delay(10); } else { // if you couldn't make a connection: Serial.println("connection failed"); } } void WiFiStart() { // Connect to WiFi network Serial.print("Connecting to "); Serial.println(ssid); WiFi.begin(ssid, password); while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(250); Serial.print("."); } Serial.println(""); Serial.println("WiFi connected"); // Print the IP address Serial.println(WiFi.localIP()); } |
Das war es also das Jahr 2015, draussen explodieren die Raketen und verkünden das Ende. Ja, mein Blog ist noch jung und ich möchte mich allen Lesern bedanken und freue mich schon auf das nächste Jahr. Wie man auch mit 30 keine Biografie macht, macht man auch ein paar Beiträgen noch keinen Jahresrückblick. Aber man fasst gute Vorsätze zu fassen, schmiedet große Pläne und teilt diese mit seiner Leserschaft.
Also, für das neue Jahr habe ich mir vorgenommen die Updaterate von ca. einem Beitrag pro Woche beizubehalten. Ich hoffe das gelingt denn ich mache das hier schließlich nur als Hobby und bin in meinem Brotberuf mitunter auch sehr eingespannt. Außerdem habe ich vor demnächst eine englische Übersetzung meines Blogs anzubieten, in der dann die Beiträge ein paar Tage versetzt auch auf Englisch erscheinen. Vielleicht gelingt es mir auch irgendein Cross-Over Projekt mit einer ganz anderen Welt einzufädeln. Mich würde irgend etwas mit Kunst interessieren also, wenn wer eine Idee hat und einen Partner für das Technische sucht dann meldet euch.
Auf der Softwareseite steht ein Projekt mit Erlang auf dem Raspi sowie ein Projekt mit MATLAB/Simulink auf dem Programm. Bei Erlang gefällt wie das Thema Verteilung dort gehandhabt wird und außerdem ist es mal ein Exot unter den Programmiersprachen. Mathworks macht in letzter Zeit viel in Richtung Raspberry, Arduino, LEGO Mindstorms usw und das möchte ich mir mal ansehen. Was es genau wird weiß ich selber noch nicht also lasst euch einfach überraschen.
Auf der Hardwareseite habe ich noch nicht so konkrete Pläne. Ich habe mir ein Lillypad besorgt und suche noch eine Idee dafür, aber ansonsten ist noch kein Plan in der Pipeline. Solltet ihr Ideen haben oder eine Sache von der Ihr denkt “Hey das würde mich mal interessieren” dann nehmt euch ein Herz und schreibt mir, ich freue mich immer über den Austausch mit Geistesbrüdern.
So, nun gehts aber auch für mich ans feiern und es bleibt mir euch etwas zu wünschen. Da man als Techniker nur all zu gut weiß wie elementar das Thema Scheitern zum Leben dazu gehört wünsche ich euch ein Prosit Neujahr 2016 und wünsche euch für das Jahr 2016, dass ihr aus euren Fehlern und Irrwegen die richtigen Lehren ziehen könnt.
Gerade habe ich mal wieder die typische Wechseldusche erlebt die “IT Menschen” nur all zu gut kennen. Eigentlich wollte ich “nur mal schnell” die eth0 Schnittstelle an meinem Raspberry aktivieren um ihn vom WLAN zu bekommen. Leider stellte sich heraus, dass das ziemlich fuchsen kann. Während der Arbeit wurde mir kurz mal heiß als ich dachte ich müsse den Raspi den Strom kappen. Aus eigener leidvoller Erfahrung weiß ich dass er das nicht unbedingt schätzt und seinen Unmut darüber schon mal damit zum Ausdruck bringt dass man ihn neu aufsetzen muß. Naja, zum Glück blieb mir das Experiment erspart aber mir wurde bewusst dass mein RPI zwar brav Daten aufzeichnet, ich diese aber nirgendwo gesichert habe.
Da ich nicht einen weiteren Server 24h am Tage laufen haben will werde ich mein Backup einfach in meine Dropbox laden. Dazu erstelle ich erstmal einen Ordner namens rpi2backup meiner Dropbox, sowie einen Ordner namens /tmp/dbbackup/ auf dem Raspi. Für den Upload verwende ich den Uploader von Andrea Faprizi.
Nachdem ich den Uploader installiert und den Anweisungen nach der APP Rechte zu meinem Dropbox Account gegeben habe mache ich mich an das Backup der MariaDB. Ich werde dafür das Rad nicht neu erfinden, sondern halte mich einfach an das Tutorial hier.
Ich passe lediglich mein Backup Script so an dass mein Backup nach dem Erstellen in meine Dropbox geladen wird.
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#!/bin/bash OUTPUT_FILE=/tmp/dbbackup/templogg.bz2 DATABASE_NAME="templogg" mysqldump --defaults-file=.my.cnf $DATABASE_NAME | bzip2 > $OUTPUT_FILE /home/pi/dropbox/Dropbox-Uploader/dropbox_uploader.sh upload /tmp/dbbackup/templogg.bz2 /rpi2backup/templogg.bz2 |
Mich interessieren natürlich die Messwerte meiner Bewässerungsanlage. Aber es ist etwas umständlich dafür jedesmal in die Datenbank zu sehen. Deshalb werde ich eine kleine Visualisierung für meine Messdaten machen.In dieser möchte ich jeweils die letzten gemessenen Daten als Text sowie zwei Trend-Grafiken, einmal mit den Daten der letzten 24h und einmal die Daten der letzten Woche anzeigen.
Das Mittel der Wahl für mich, nachdem ich sowieso schon einen Webserver konfiguriert habe, ist natürlich die Visualisierung mittels einer kleinen Website. Aber das ist nicht der einzige Grund, es ist ein genereller Trend Front-Ends in Webtechnologien umzusetzen denn die Vorteile liegen auf der Hand: einfaches Deployment und weite Unabhängigkeit der Clientplattform (speziell auch im mobilen Bereich). Darüber hinaus haben sich in den letzten Jahren die Möglichkeiten dieser Technologie rapide gesteigert (Websockets, HTML5+SVG) und auch die Performance der Engines reicht mittlerweile aus um Trends und Grafiken flüssig zu rendern.
Die Querys die ich für die Abfrage der Daten verwende, habe ich vorher in der Workbench ausprobiert und zur besseren Lesbarkeit unten separat eingefügt. Damit die Daten gut interpretierbar sind, werden die Daten für die 24h auf Stunden, die Daten für die Wochenanzeige auf Vierteltage gemittelt. Den Wert für die Bodenfeuchtigkeit rechne ich zur besseren Darstellung auf einen Prozentwert (100%=1024) um.
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# Aktueller Datensatz SELECT DATE_FORMAT(`dt`, '%H:%i') as `dtshort`,`temp`,`humidity`,`soil` FROM `tbllogging` ORDER BY dt desc LIMIT 1; # letzte 24h (auf Stunden gemittelt) SELECT DATE_FORMAT(`dt`, '%H:%i') `dtshort`, AVG(`temp`) `temp`, AVG(`humidity`) `humidity`, (AVG(`soil`)/1024)*100 `soil` FROM `tbllogging` WHERE TIMESTAMPDIFF(HOUR,`dt`, NOW()) <= 24 GROUP BY DATE_FORMAT(`dt`, '%Y-%m-%d %H') ORDER BY dt asc; # letzte Woche (auf Vierteltage gemittelt SELECT DATE_FORMAT(MIN(`dt`), '%a %H:00') as `dtshort`, AVG(`temp`) `temp`, AVG(`humidity`) `humidity`, (AVG(`soil`)/1024)*100 `soil` FROM `tbllogging` WHERE TIMESTAMPDIFF(HOUR,`dt`, NOW()) <= 168 GROUP BY DATE_FORMAT(`dt`, '%Y-%m-%d'),FLOOR(EXTRACT(HOUR FROM `dt`)/6) ORDER BY dt asc;s |
Normalerweise würde ich die Querys in Stored Procedures kapseln aber leider mag die mysqli Extension Stored Procedure mit mehreren Rowsets nicht besonders, deshalb findet ihr die Querys hartkodiert im Code.
Für die Anzeige der Trenddaten greife ich auf eine fertige Charting Libary zurück. In dem Fall verwende ich Chart.js. Es ist sicher nicht die umfangreichste Libary, aber sie ist einfach, schnell und vor allem Open Source und gratis (MIT License).
Der Code für meine Webseite sieht wie folgt aus.
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<!doctype html> <?php ini_set('display_errors', 1); error_reporting(E_ALL); // MariaDB Server $servername = "serverip"; $username = "dbuser"; $password = "dbpassword"; $dbname = "templogg"; // Create connection $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); // Check connection if ($conn->connect_error) { die("Connection failed: " . $conn->connect_error); } // Aktuelle Daten $sql = "SELECT DATE_FORMAT(`dt`, '%H:%i') as `dtshort`,`temp`,`humidity`,`soil` FROM `tbllogging` ORDER BY dt desc LIMIT 1;"; $actual = $conn->query($sql); if ($actual->num_rows > 0) { // output data of each row while($row = $actual->fetch_assoc()) { $actdt = $row["dtshort"]; $acttemp = number_format($row["temp"],0); $acthum = number_format($row["humidity"],0); $actsoil = number_format($row["soil"],0); } } else { echo "0 results"; } // 24h Daten $sqlday = "SELECT DATE_FORMAT(`dt`, '%H:%i') `dtshort`, AVG(`temp`) `temp`, AVG(`humidity`) `humidity`, (AVG(`soil`)/1024)*100 `soil` FROM `tbllogging` WHERE TIMESTAMPDIFF(HOUR,`dt`, NOW()) <= 24 GROUP BY DATE_FORMAT(`dt`, '%Y-%m-%d %H') ORDER BY dt asc;"; $daydt=""; $daytemp=""; $dayhum=""; $daysoil=""; $dayresult = $conn->query($sqlday); if($dayresult->num_rows > 0) { while($row = mysqli_fetch_array($dayresult, MYSQLI_ASSOC)) { $daydt.='"'.$row["dtshort"].'",'; $daytemp.=$row["temp"].","; $dayhum.=$row["humidity"].","; $daysoil.=$row["soil"].","; } } else { echo "0 results"; } // Daten letzte Woche $sqlweek = "SELECT DATE_FORMAT(MIN(`dt`), '%a %H:00') as `dtshort`, AVG(`temp`) `temp`, AVG(`humidity`) `humidity`, (AVG(`soil`)/1024)*100 `soil` FROM `tbllogging` WHERE TIMESTAMPDIFF(HOUR,`dt`, NOW()) <= 168 GROUP BY DATE_FORMAT(`dt`, '%Y-%m-%d'),FLOOR(EXTRACT(HOUR FROM `dt`)/6) ORDER BY dt asc;"; $weekdt=""; $weektemp=""; $weekhum=""; $weeksoil=""; $weekresult = $conn->query($sqlweek); if($weekresult->num_rows > 0) { while($row = mysqli_fetch_array($weekresult, MYSQLI_ASSOC)) { $weekdt.='"'.$row["dtshort"].'",'; $weektemp.=$row["temp"].","; $weekhum.=$row["humidity"].","; $weeksoil.=$row["soil"].","; } } else { echo "0 results"; } // Verbidnung schließen $conn->close(); ?> <html> <head> <title>Temp+Humidity Logger v1</title> <meta charset="utf-8" /> <meta name = "viewport" content ="width = 600"> <style type="text/css"> h1 {color:black;font-size: 350%;margin:0;} h2 {color:black;font-size: 150%;maring:0;} h3 {color:black;font-size: 80%;margin:0;} </style> <script type="text/javascript" src="Chart.min.js"></script> </head> <body> <center> <table border=0 width=600> <?php echo '<tr><th width=100><h2>' .$actdt.' </h2></th><th><h1>' . $acttemp. ' °C</h1></th><th width=120><h2>Luft: ' . $acthum. "%<br>Boden: ".$actsoil."</h2></th></tr>"; ?> </table> <hr> <span class="h3">die letzten 24h</span><br> <canvas id="DayChart" width="580" height="300"></canvas><br> <hr> <span class="h3">die letzte Woche</span><br> <canvas id="WeekChart" width="580" height="300"></canvas><br> <table border=0 width=600> <tr><th style="background-color:rgba(150,150,255,0.6)">Luftfeuchte</th></tr> <tr><th style="background-color:rgba(0,0,130,0.6)">Temperatur</th></tr> <tr><th style="background-color:rgba(172,194,132,0.6)">Boden</th></tr> </table> <script type="text/javascript"> // Global Chart definition Chart.defaults.global.scaleBeginAtZero=true; Chart.defaults.global.showTooltips=false; Chart.defaults.global.scaleOverride= true; Chart.defaults.global.scaleSteps=10; Chart.defaults.global.scaleStepWidth=5; Chart.defaults.global.scaleStartValue=10; // Day Chart var DayChartData = { labels : [<?php echo $daydt; ?>], datasets : [ { label: "Humidity", fillColor : "rgba(150,150,255,0.4)", strokeColor : "#9999FF", pointDot : false, bezierCurve : false, data : [<?php echo $dayhum; ?>] }, { label: "Soil", fillColor : "rgba(172,194,132,0.4)", strokeColor : "#ACC26D", pointDot : false, bezierCurve : false, data : [<?php echo $daysoil; ?>] }, { label: "Temp", fillColor : "rgba(0,0,130,0.4)", strokeColor : "#0000AA", pointDot : false, bezierCurve : false, data : [<?php echo $daytemp; ?>] } ] } var day = document.getElementById("DayChart").getContext("2d"); new Chart(day).Line(DayChartData); // Week Chart var DayChartData = { labels : [<?php echo $weekdt; ?>], datasets : [ { label: "Humidity", fillColor : "rgba(150,150,255,0.4)", strokeColor : "#9999FF", pointDot : false, bezierCurve : false, data : [<?php echo $weekhum; ?>] }, { label: "Soil", fillColor : "rgba(172,194,132,0.4)", strokeColor : "#ACC26D", pointDot : false, bezierCurve : false, data : [<?php echo $weeksoil; ?>] }, { label: "Temp", fillColor : "rgba(0,0,130,0.4)", strokeColor : "#0000AA", pointDot : false, bezierCurve : false, data : [<?php echo $weektemp; ?>] } ] } var week = document.getElementById("WeekChart").getContext("2d"); var weekchart = new Chart(week).Line(DayChartData); </script> </center> </body> </html> |
Das Ergebnis ist eine, wie ich meine, recht ansehnliche Website die auch auf Mobilgeräte einen guten Eindruck hinterlässt.
Die “Kommandozentrale” bildet ein Raspberry PI 2. Ihr braucht dazu noch eine Speicherkarte, eine Stromversorgung (ich versorge den PI mittels USB von meinem Access Point) und eventuell einen WLAN Stick. Auf alle Fälle empfehle ich euch ein einfaches Gehäuse wie z.B. das hier.
Zuerst muß für den Raspberry ein Betriebssystem (Raspbian) installiert werden. Images und Anleitungen findet ihr hier. Wie man im Arduino Projekt schon sehen kann, sende ich meine Daten an einen Webserver. Einen einfachen Socket-Server zu schreiben wäre zwar eine leichtgewichtigere Lösung aber man stellt es sich viel einfacher vor einen Dienst zu machen der wirklich 24/7 stabil, robust und zuverlässlich läuft. Deshalb setze ich gerne auch vernünftige Middleware auf. Für Datenaufzeichnung ist die Kombination aus Apache Webserver, PHP und MySQL (LAMP) ideal. Für die Installation gibt es massenweise Tutorials, ich habe dieses hier verwendet. Anstatt des “echten” MySQL verwende ich allerdings den OpenSource Nachfolger MariaDB. Dazu verwendet ihr einfach statt
apt-get install apache2 apache2-utils php5 libapache2-mod-php5 php5-mysql mysql-server mysql-client phpmyadmin -y
diesen Befehl
apt-get install apache2 apache2-utils php5 libapache2-mod-php5 php5-mysql mariadb-server mysql-client phpmyadmin -y
Da MariaDB umfassend zu MySQL kompatibel ist, können alle weiteren Tools die bei MySQL funktionieren auch bei MariaDB verwendet werden.
Für das weitere Arbeiten installiere ich noch einen Samba Server, eine Anleitung gibt’s hier. Da ich mit Windows auf meinem Entwicklungsrechner arbeite kann ich so einfach das wwwroot meines RasPIs als Netzlaufwerk einrichten und kann darin entwickeln, ohne den mühsamen Umweg über FTP. Für die Entwicklung in MariaDB könnt ihr entweder das installierte phpmyadmin verwenden oder ihr installiere auf eurem Entwicklungsrechner die MySQL Workbench. Diese bringt zwar eine Warnmeldung wenn man sich zu einem MariaDB Server verbindet, funktioniert aber tadellos. Welche Variante ihr verwendet ist geschmackssache, ich selber bevorzuge lieber die Workbench Variante da ich es gewohnt bin mit einer DB Entwicklungsumgebung zu arbeiten und mir das phpmyadmin deshalb etwas ungewohnt daherkommt.
Wenn ihr den Raspberry aufgesetzt habt und eure Entwicklungstools beisammen habt könnt ihr in der Datenbank eine Datenbank erzeugen. Ich nenne meine Datenbank einfach “templogg”
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CREATE DATABASE `templogg` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET latin1 */; |
Und dann erzeugen wir noch eine Tabelle namens “tbllogging”
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CREATE TABLE `tbllogging` ( `dt` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `temp` double DEFAULT NULL, `humidity` double DEFAULT NULL, `soil` double DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`dt`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; |
Diese hat eine Spalte namens “dt” vom Typ datetime und ist mein Primärschlüssel. Meine weiteren Spalten heißen “temp”, “humidity” und “soil”, vom Datentyp double. Diese werden meine Meßwerte aufnehmen.
Wie man in meinem Arduino Code sehen kann benötige ich zum Eintragen der Werte noch ein PHP Script namens “newrecord.php”, das ich der Einfachheit halber direkt ins wwwroot lege.
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<?php $servername = "raspberryIP"; $username = "root"; $password = "password"; $dbname = "templogg"; echo 'Temp: ' . htmlspecialchars($_GET["temp"]) . "!\r\n"; echo 'Humidity: ' . htmlspecialchars($_GET["humidity"]) . "!\r\n"; echo 'Soil: ' . htmlspecialchars($_GET["soil"]) . "!\r\n"; // Create connection $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); // Check connection if ($conn->connect_error) { die("Connection failed: " . $conn->connect_error); } $sql = "INSERT INTO tbllogging (temp, humidity, soil) VALUES (".$_GET["temp"].", ".$_GET["humidity"].",".$_GET["soil"].")"; //echo $sql; if ($conn->query($sql) === TRUE) { echo "New record created successfully"; } else { echo "Error: " . $sql . " " . $conn->error; } $conn->close(); ?> |
Damit das Script läuft muss auf dem Arduino in der php.ini die Extension für mysql Zugrif aktiviert sein.
Wie zuvor erwähnt, ist die mysqli-Erweiterung nicht standardmäßig aktiviert, daher muss die php_mysqli.dll-DLL in der php.ini aktiviert werden. Um dies zu tun, müssen Sie die php.ini-Datei finden (typischerweise liegt diese unter c:\php) und überprüfen, dass das Kommentarzeichen (ein Semikolon) vom Anfang der Zeile extension=php_mysqli.dll in der Sektion [PHP_MYSQLI] entfernt wurde.- http://php.net/manual/de/mysqli.installation.php
So, wenn das geschafft ist teste ich ob da Script funktioniert und rufe dazu die URL in einem beliebigen Browser mit Testparameter auf um Daten einzutragen.
http://raspberryip/newrecord.php?temp=33.00&humidity=44.00&soil=55.00
Danach könnt ihr prüfen ob die Daten richtig eingetragen wurden.
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SELECT * FROM tbllogging; |
Nachdem es bei mir funktioniert hat lösche ich die Daten danach aus der Datenbank
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DELETE FROM tbllogging; |
Jetzt starte ich meinen Arduino und überprüfe ob auch diese seine Daten richtig einträgt und nachdem auch das funktioniert darf er erstmal ein paar Tage die Daten einer Zimmerpflanze aufzeichnen um zu sehen ob alles gut funktioniert.
Und damit es nicht langweilig wird werde ich in der Zwischenzeit eine Webseite machen um mir die Aufgezeichneten Daten anzeigen zu lassen ohne jedes Mal auf die Datenbank zu gehen