Raspberry pi сенсор

Raspberry Pi: измеряем влажность и температуру с помощью DHT11/DHT22

На Хабре уже публиковалась статья о подключении датчика температуры DS18B20 к Raspberry Pi. В нашем новом проекте, который строится на Raspberry Pi, понадобилось измерять не только температуру, но и влажность. Я расскажу, как подключить недорогие китайские датчики влажности к Raspberry Pi. Просмотрев несколько вариантов различных датчиков, остановился на двух наиболее массовых на рынке датчиков. Это DHT11, который привлек своей ценой $3 (с доставкой) и датчик DHT22 (около $10 с доставкой).

Основная разница между ними в диапазоне температур и точности измерения:

DHT11
DHT22
  • Влажность 0-100% +- 5%
  • Температура -40-125 °С +- 0.5%
  • Данные считываются с точностью до десятых.

Подключение

Подключение к Raspberry Pi особой сложности не представляет: подключаем + от датчика к +5V на Raspberry Pi, «-» — к земле, и сигнал к одному из GPIO выводов.

Устанавливаем ПО

Оба датччика используют свой протокол вместо стандартизированного 1 wire, поэтому программное обеспечение для снятия показаний датчика тоже будет отличаться.

Сначала установим библиотеку на С для работы с GPIO www.open.com.au/mikem/bcm2835/index.html

Для чтения данных с датчика за основу был взят файл на С Adafruit_DHT_Driver. Без внесения некоторых изменений работать с DHT22, этот код отказывался, пришлось немного изменить.

Пробуем считывать данные

Например DHT11 подключен к GPIO4

или DHT22 подключен к GPIO17

При реализации вызова readDHT нужно учитывать, что если скорость обращения будет высокая ( чаще чем раз в секунду) вместо данных Вы будете получать CRC Error.

Сохранение данных с датчиков

Полученные данные нужно куда-то сохранять, приведу пример как можно сохранять данные в Google.docs. Т.к. мне ближе PHP, сохранение сделал на PHP с использованием Zend_Gdata_Spreadsheets.

Подготовим google docs. Создадим новую таблицу и дадим ей имя. Дадим имена колонкам первой datetime, второй temperature, третей humidity. Из адресной строки скопируем id нашей таблицы, по нему будет производиться обращение к таблице.

Создадим папку для нашего проекта:

Загрузим и распакуем Zend Framework:

Проверяем работу файла, запускаем:

Осталось только поставить вызов «php DHTtoGoogleDocs.php» в cron.

В качестве эксперимента данные собирались почти месяц с интервалом в 10 минут в одном помещении и сохранялись в google docs, датчики были расположены рядом. Кому интересно можете посмотреть на разброс значений.
Из данных, которые собирали оба дачика, можно сказать, что если нужно просто понять меняется ли влажность, то датчика DHT11 вполне достаточно. Но, если Вы хотите, что бы отображаемое значение было близко к значению бытовой метеостанции, то лучше использовать DHT22.

Источник

Создаём датчик контроля качества воздуха на InfluxDB, Grafana, Docker и Raspberry Pi

Когда-нибудь думали о мониторинге качества воздуха в доме или за его пределами: там, где живёте и работаете? Этот проект, который мы окрестили balenaSense, представляет собой установку для снятия показаний температуры, влажности, барометрического давления и качества воздуха, а также панель мониторинга, к которой вы можете получить доступ из любого места, чтобы увидеть сводную статистику и отслеживать тенденции.

Содержание

Введение

Для контроля качества воздуха и метеостанции требуется много проводов и различных датчиков, но ситуация стала проще после появления сенсоров, которые объединяют все показания на хорошей маленькой плате, с которой легко начать.

Рассмотрим мониторинг температуры, влажности, барометрического давления и качества воздуха с помощью сенсора «всё-в-одном», который подключается непосредственно к Raspberry Pi без дополнительных компонентов. Вам не нужен никакой опыт в электронике, но паяльник был бы кстати (хотя он тоже необязателен). Этот проект реализует базу данных для хранения исторических показаний вместе с графическим интерфейсом, чтобы просматривать текущие показания и сразу видеть тенденции.

Необходимое оборудование

Вот что нужно купить для этого проекта. В зависимости от того, хотите вы пользоваться паяльником или нет, мы выбираем плату датчика: некоторые работают сразу, другие требуют небольшой пайки.

Я не хочу паять

Если не хотите паять, вам потребуются:

Я хочу паять — дайте мне!

Если вы рады взять в руки паяльник, то вам понадобятся:

Другие датчики

Если у вас уже есть какой-то датчик, этот проект поддерживает Sense HAT с дополнительным бонусом: смайлик на светодиодной матрице (в зависимости от качества воздуха, конечно)!

Bosch BME680 с переходной платой можно заказать у разных поставщиков по разным ценам.

  • Pimoroni BME680 £18,50 (может быть версия без пайки с их pHAT)
  • Adafruit BME680 US$22,50
  • Sparkfun SparkX BME680 US$19,95 (может быть версия без пайки с их pHAT)
  • Безымянный BME680 US$9,92

Примечание. В статье мы используем Pimoroni: эта плата имеет то дополнительное преимущество, что контакты разбиты в правильном порядке для Raspberry Pi GPIO. При использовании других плат нужно проверять, что контакты питания, заземления и шины I2C (SDA и SCL) совпадают — это объясняется далее в руководстве.

Программное обеспечение

Мы открыли на GitHub проект balena-sense, который содержит всё программное обеспечение, конфигурацию и код, которые вам нужны для рабочей системы. Мы собираемся развернуть этот проект на бесплатном аккаунте balenaCloud, чтобы распространять всё программное обеспечение для Raspberry Pi, а также обеспечить удалённый доступ. Поэтому вам понадобятся:

  • Инструмент для записи флэш-карты SD, вроде balenaEtcher
  • Бесплатный аккаунт balenaCloud
  • Клонировать или загрузить наш проект с GitHub

Сборка оборудования

На аппаратном фронте этого проекта мало работы. Наша цель состоит в том, чтобы подключить плату датчика к контакту GPIO на Raspberry Pi.

Датчик BME680 взаимодействует с Raspberry Pi по шине под названием I2C (eye-squared-see), которая является последовательной шиной с двумя проводами. Эти два провода называются линия синхронизации (SCK) и линия передачи данных (SDA). В дополнение к двум проводам необходимо подать на датчик питание (3.3V или 3V3) и заземлить.

Если вы выбрали вариант без пайки от Pimoroni или Sparkfun или используете Sense HAT, достаточно просто подключить блестящие новые компоненты к Raspberry Pi, и все соединения будут сделаны для вас: переходите к следующему шагу!

Если вы решили подключить датчик напрямую к Raspberry Pi с помощью Pimoroni или другой переходной платы, то главное обеспечить правильное подключение описанных выше контактов (SDA, SCK, 3V3 и GND).

Полезный сайт для работы с GPIO на Raspberry Pi — pinout.xyz; он ясно показывает, что нам нужны контакты 1 (3V3 питание), 3 (SDA), 5 (SCL) и 9 (земля). 40-контактный GPIO является стандартным для Pi 2 и более поздних версий. Если используете плату Pimoroni, то контакты находятся в правильном порядке для соединения плат. Обратите внимание, как надпись на плате соответствует диаграмме распиновки выше.

Но если подключить датчик таким образом, то на показания будет влиять тепло от процессора Raspberry Pi. Чтобы собирать более точные показания, нужно вынести датчик с платы: делаем это кабелями DuPont папа-мама (или Jumper Jerky), как показано ниже:

Аналогично, если вы используете другой датчик, где диаграммы распиновки не совпадают точно, то можете подключить эти платы к Pi тем же методом. Главное — обеспечить соответствие 3V3, SDA, SCL и GND. Если на плате есть контакты для SDI, SDO, CS — можете их игнорировать, поскольку они используются для альтернативного интерфейса SPI, который мы в этом проекте не используем.

На приведённых выше фотографиях у нас Raspberry Pi 3A+, но подходит и Pi Zero в качестве более дешёвого решения.

Настройка Raspberry Pi

Мы собираемся прошить SD-карту операционкой balenaOS, привязавшись к облаку balenaCloud, добавить туда своё устройство и настроить проект таким образом, чтобы позже его можно было легко обновить.

Сначала требуется настроить учётную запись balenaCloud. Это значит регистрация, добавление приложения и добавление устройства.

Шаг 1. Зарегистрируйтесь в balenaCloud

Если у вас уже есть аккаунт GitHub или Google, его можно использовать для входа в систему минуя процесс регистрации.

Шаг 2. Cоздание приложения

Добавьте приложение, выбрав правильный тип устройства и Starter в качестве типа приложения, затем нажмите Create New Application . Этот тип поддерживает все микросервисы и бесплатен до десяти устройств.

Далее вы попадёте в панель мониторинга для вновь созданного приложения, где можете перейти к следующему шагу и добавить устройство. Можете дать приложению произвольное имя, но оно понадобится позже в руководстве, когда будем писать код.

Шаг 3. Добавьте устройство и загрузите ОС

После создания приложения можете добавить устройство в этом приложении, нажав зелёную кнопку Add Device. При добавлении устройства укажите правильный тип устройства. Если подключаетесь к беспроводной сети, можете установить свой SSID WiFI и парольную фразу.

Примечание: в анимации указан Raspberry Pi 3, не забудьте выбрать правильный тип своего устройства!

Этот процесс создаёт настраиваемый образ для приложения и типа устройства, который включает параметры сети, если они указаны.

Примечание: для начала лучше выбрать dev-образ, чтобы провести какие-то тесты и устранить неисправности. Более подробную информацию о различиях между образами development и production см. здесь. Если вы уверены, что можете приступить к развёртыванию производственного образа прямо сейчас — пожалуйста.

Шаг 4. Запись SD-карты и загрузка устройства

Когда образ ОС загружен, пришло время прошить SD-карту. Для этого можно использовать balenaEtcher.

После завершения процесса вставьте SD-карту в Raspberry Pi и подключите источник питания.

Когда устройство загружается в первый раз, оно подключается к панели мониторинга balenaCloud, после чего вы сможете увидеть его в онлайновом списке и перейти к следующему шагу.

Устранение неполадок: устройство должно появиться на панели через несколько минут. Если оно не отображается, что-то пошло не так. В документации есть обширное руководство по устранению неполадок с обильной информацией о том, почему так может произойти. Если документация не помогла, обращайтесь на форумы.

Развёртывание ПО

Когда ваш Raspberry Pi подготовлен, загружен и подключён к balenaCloud, вы готовы установить на устройство код приложения.

Установка инструментов balena CLI на рабочую станцию

BalenaCloud позволяет удалённо передавать на Raspberry Pi и другие устройства прикладное программное обеспечение/код. Чтобы это стало возможным, ваша рабочая станция (не Raspberry Pi) должна соответствовать неким минимальным требованиям по части программного обеспечения. Примечание: Для успешного развёртывания этого проекта вам не нужно запускать какие-либо команды на самом устройстве ни через SSH, ни с панели мониторинга balenaCloud. Всё делается удалённо!

Если у вас на компьютере уже есть (или вы можете настроить) npm, то это самый быстрый способ запустить инструменты CLI. Есть ещё бинарники для Windows, macOS и Linux. Примечание: если вы уже установили эти инструменты для других наших проектов, можете пропустить эту часть и перейти непосредственно к следующему шагу.

Документация для инструментов CLI описывает установку и настройку пакета npm, а также бинарников.

Когда у вас установлен и работает CLI, первый шаг — войти в balenaCloud, выполнив команду balena login :

Когда есть рабочий CLI, который зарегистрирован в учётной записи, вы готовы к установке программ на Raspberry Pi.

Загрузка проекта с GitHub

Синяя кнопка загрузит zip-файл проекта, но если вы уже знакомы с Git, то можете использовать git clone обычным способом.

Установка на Raspberry Pi

Поскольку CLI и последний код установлены, можно одной командой запушить этот код на balenaCloud. Там собирается и настраивается образ Docker, который запустится на вашем устройстве.

Если всё сделано правильно, через несколько минут информационный экран вашего устройства на панели управления должен показывать запущенные службы, по одной для каждого из программных компонентов, примерно так:

В первый раз загрузка может занять несколько минут (в зависимости от скорости вашего интернет-соединения), но потом загружаются только изменения в контейнере, поэтому всё происходит намного быстрее.

Примечание: когда приложение запускается впервые (и вы используете BME680, а не Sense HAT), датчик примерно пять минут выполняет ‘burn-in’. В течение этого периода показания не будут сниматься и вставляться в базу данных. Приложение будет записывать обратный отсчёт, что и отобразиться в панели balenaCloud:

Когда отсчёт достигнет нуля, вы увидите сообщение ‘Starting loop…`. После этого показания будут сниматься и вставляться в базу данных каждые 10 секунд.

Просмотр панели мониторинга

Надеюсь, вы прошили устройство, подключили к сети и запустили без особых проблем. Одно из больших преимуществ использования бесплатного аккаунта balenaCloud — функция Public Device URL .

Активируйте этот переключатель и нажмите значок с синей стрелкой для доступа к панели мониторинга. Можете поделиться этой ссылкой или добавить её в закладки телефона или другого устройства. Пока устройство balenaSense подключено и работает, на панель мониторинга можно посмотреть откуда угодно!

Если не хотите включать публичный доступ, вы всё равно можете просматривать панель мониторинга из собственной локальной сети по IP-адресу, как видно на скриншоте вверху. Ваш будет отличаться, но достаточно ввести в браузере http:// , и вы всё равно получите доступ к панели мониторинга, если находитесь в той же сети, что и устройство. Например, для доступа к моему устройству я бы ввёл http://10.1.231.36 .

Если хотите войти в Grafana и поиграться с настройками, то учётные данные по умолчанию admin и admin .

Как это работает?

У этого проекта три основных компонента, три сервиса. Эти названия есть на панели мониторинга balenaCloud:

  • InfluxDB — база данных, используемая для хранения показаний датчика
  • Sensor — библиотека Python и код для доступа к датчику, снятия показаний и сохранения их в БД
  • Grafana — используется для создания панели мониторинга с графиками и отчётами

Датчик BME680 от Bosch определяет температуру, влажность, давление и газоустойчивость. Датчики температуры, влажности и давления работают сразу из коробки, но показания газоустойчивости сами по себе не очень полезны. Это индикаторы изменения состава воздуха. Когда датчик начинает работу, он устанавливает базис, а затем контролирует изменения. Индикативные показатели качества воздуха приведены в процентах и учитывают влияние влажности и газоустойчивости.

Если вы используете Sense HAT, где нет сенсора газоустойчивости, мы аппроксимируем показания качества воздуха на основе целевых значений температуры и влажности.

Что дальше?

Надеюсь, теперь вы полностью запустили проект, получили доступ к панели мониторинга, сняли показания и начали заполнять свою базу данных. Упомянем ещё несколько важных вещей.

Измените пароль

Если открываете устройство для публичного доступа, рекомендуется изменить пароль для Grafana.

Мы установили систему с именем пользователя и паролем по умолчанию admin admin . Чтобы их изменить, войдите в Grafana с помощью кнопки в левом нижнем углу панели. Вам будет предложено изменить пароль при первом входе в систему.

Настройка на свой вкус

В программе Grafana для панели мониторинга и отчётов множество параметров конфигурации и настроек. Мы создали базовую панель, которая показывает диаграмму и график для каждого из четырёх параметров снятия показаний.

Можете настроить каждую панель Grafana, наведя курсор на заголовок и перейдя к редактированию. Рекомендую поиграться с параметрами — изменения в панели мониторинга не сохраняются автоматически, так что если сделаете ошибку, то достаточно просто перезагрузить страницу, и всё вернётся в исходный вид. Если хотите сохранить изменения, нажмите Save в верхней части панели управления, и все настройки будут сохранены на вашем устройстве.

Также можете настроить датчики. Например, на диаграмме манометра мы настроили несколько основных диапазонов и текстовые значения вместо цифр. Всё это меняется на ваш вкус!

Корпус

Такие датчики идеально подходят для размещения в метеорологической будке, которая защищает сенсоры от солнечного света и излучаемого тепла. Если вы контролируете окружающую среду в помещении, это не так важно, но если датчик установлен на открытом воздухе, то для получения точных показаний важны его позиционирование и защита.

Метеорологические будки есть в продаже, но они могут быть довольно дорогими, поэтому рассмотрите DIY-варианты.

Источник

Adblock
detector