¿Meadow es el sucesor de Netduino?


La compañia Wildernesss Labs tras comprar  en 2016   Netduino y trabajar en secreto dos años  en  2018,  sacaron vía crowfounding  (en Kickstarter)  su proyecto estrella: Meadow , una  plataforma IoT estándar de .NET de pila completa   que  intenta combinar lo mejor de todos los mundos,  pues tiene el poder de RaspberryPi,  el factor de computación de un Arduino y la capacidad de administración de una aplicación móvil. ¿Y la mejor parte? funciona con .NET Standard completo en hardware de IoT real

Existe una brecha cada vez mayor entre los desarrolladores y las empresas que desean construir hardware conectado y la capacidad de hacerlo. Meadow intenta  cerrar esa brecha y permite a los diez millones de desarrolladores de .NET crear experiencias de hardware realmente interesantes con la misma facilidad con la que crean aplicaciones web o móviles en la actualidad.

Meadow  permite a los desarrolladores ejecutar aplicaciones completas de .NET Standard 2.x en un microcontrolador e incluye un conjunto de controladores de hardware y API en la parte superior que hace que el desarrollo de hardware sea plug and play.   Sin embargo, Meadow no se limita a los desarrolladores .Net, intentando  abrir el desarrollo de hardware a desarrolladores de todo tipo, poniendo especialmente foco en el ambiente empresarial .

Meadow IoT Kickstarter

 

Microordenador vs Microcontrolador: las Raspberry Pis son ordenadores completos  y los Ardunios son pequeños dispositivos (en su mayoría) de una sola tarea.  Es quizás  una exageración tener Ubuntu en un ordenador solo para encender un dispositivo así que por lo general, es deseable  que los dispositivos de IoT ocupen desde el punto de vista del  hardware como del sw  lo menos posible a si que  puede ser una buena  idea que  nuestro core de IoT corra  un sistema  operativo mas estable en cuanto a cortes o interrupciones  ( como lo haría en un microcontrolador pero con muchísima mas potencia del calculo).

Meadow  en principio  ha sido diseñado para ejecutarse en una variedad de microcontroladores, y la primera placa se basa en la MCU STM32F7 (insignia de STMicroelectronics) con coprocesador ESP-32 e   implementando. WiFi, BLE, 32 MB de RAM, 32 MB de Flash. 25 puertos GPIO, PWM, I2C, SPI, CAN, UART y cargador de batería LiPo integrado, todo ello en el factor de forma Adafruit Feather.

Lo interesante pues es que el factor de forma Feather sirva  como placa de desarrollo o incrustarlo. Es realmente un gran diseño   basada en  MCU STM32F7 en un bajísimo factor de forma  y con  casi tantos puertos GPIO (25) tanto  analógicos como digitales como estamos acostumbrados en Arduino o Netduino.

En el sitio de  Meadow Kickstarter dicen que se está ejecutando en Mono Runtime y admite la API .NET Standard 2.0 lo  cual  significa que probablemente ya sepa cómo programarlo  pues  la mayoría de las bibliotecas de NuGet son compatibles con .NET Standard, por lo que una gran cantidad de software de código abierto debería “simplemente funcionar” en cualquier solución que admita .NET Standard.

En términos de NanoFramework y TinyCLR; si bien esos son grandes esfuerzos, son significativamente diferentes a Meadow. Ambos esfuerzos se basan en .NET MicroFramework. Como tal, no son compatibles con .NET completo. No hay genéricos en ninguno de ellos, por ejemplo, ni hay soporte para las bibliotecas estándar .NET. 

 

Funciones empresariales

Meadow  incluye soporte para actualizaciones seguras por aire (OTA), lo que permite que las instalaciones de campo de IoT se gestionen de forma remota; una característica clave para las implementaciones empresariales de IoT.

Meadow abrirá todo un nuevo conjunto de posibilidades para el desarrollo de cosas conectadas. Y como funciona con un dispositivo de  ultrabaja energía, podrá colocarlo en todas partes. Las instalaciones de baterías, energía solar e incluso energía a través de Ethernet (POE) se convertirán en algo común, lo que significa que para muchos de estos dispositivos, el acceso físico será limitado, por lo que la administración centralizada es un requisito absoluto.

Además de las actualizaciones de OTA, Wilderness Labs tiene planes para el monitoreo de campo básico, informes de fallas y análisis para asegurarse de que los dispositivos Meadow funcionen in situ.

Y debido a que Meadow usa .NET, las empresas pueden usar equipos existentes e inversiones de código para construir IoT, en lugar de tener que contratar nuevos desarrolladores que se especialicen en hardware. Es una propuesta de valor similar a la que sus creadores hicieron en Xamarin; había desarrolladores existentes que querían hacer dispositivos móviles, así como muchas inversiones existentes en código empresarial los cuales fueron habilitados en una plataforma completamente nueva ( Microsoft adquirió Xamarin por más de 400 millones de dólares, en gran parte por su valor en el mercado empresarial).

Seguridad 

Otro aspecto importante del aspecto Meadow se intenta centrar en la seguridad. Meadow presenta consideraciones de seguridad básicas, desde la seguridad a nivel de hardware y las actualizaciones seguras, pero Wilderness Labs también se compromete a enviar componentes de software destinados a facilitar la seguridad desde una perspectiva de UX. No es suficiente tener actualizaciones seguras por aire (OTA ) , firmware firmado, revocación de certificados terciarios, etc., pueso la seguridad debe llegar hasta el final.

El pirateo del bot Mirai funcionó porque muchas de estas cámaras de seguridad conectadas tenían nombres de usuario y contraseñas predeterminados, asi  que no es una cuestión   banal.

En este nuevo enfoque enviaran componentes que puede ingresar y brindar una experiencia de usuario fantástica y fácil para cambiar esas cosas, así como orientación y educación para el desarrollador para ayudar a la gente a comprender cómo aprovechar las funciones de seguridad en la pila Meadow.

Inteligencia artificial en IoT

Recientemente, Pete Warden, director de TensorFlow en Google, escribió que la mayor parte de la inteligencia artificial se realizará en microcontroladores , y Meadow es la primera plataforma de desarrollo de microcontroladores que cumple con esa promesa, permitiendo ejecutar visión artificial a través de TensorFlow y otros paquetes de inteligencia artificial de alto nivel localmente en chip.

Se espera que la IA desempeñe un papel clave en IoT con la visión artificial y otros algoritmos de aprendizaje profundo que se ejecutan en imágenes y otros datos de sensores en la fuente para agilizar la recopilación de datos y permitir que los dispositivos tomen decisiones en el campo. Sin embargo, Meadow es la primera plataforma de microcontroladores de IoT que se enfoca específicamente en casos de uso de IA.

Mercado emergente

Se espera que el mercado global de IoT supere los USD $ 1 billón / año para 2025 , y se prevé que gran parte de ese dinero se gaste en herramientas, plataformas y servicios para desarrolladores. Y ese mercado está listo para la disrupción, mientras que los microcontroladores están preparados para convertirse en la forma dominante de computación , con un estimado de 75B de ellos in situ y conectados para 2025, casi todo el desarrollo de microcontroladores hoy en día se realiza en lenguajes de bajo nivel como C / C ++ , y las herramientas no han cambiado mucho desde la década de 1980.

Una de las cosas que ha frenado a IoT hasta ahora es la barrera de entrada; existe una variedad fantástica de nuevos dispositivos informáticos que pueden hacer todo lo que puede hacer una computadora en miniatura y más; sólo cuestan unos pocos dólares, pueden funcionar con una batería de tipo botón durante años y, sin embargo, programarlos es un trabajo duro durante los años 80 ”, comentó Bryan.

Diferencias con Neduino

Hardware

Si bien Meadow está diseñado para ejecutarse en una variedad de microcontroladores de 32 bits, su primera placa se basa en el chip STM32F7 de STMicroelectronic con 32 MB de almacenamiento flash y 16 MB de RAM , el sucesor del chip STM32F4 muy popular que se encuentra en varias placas de desarrollo de microcontroladores, incluido Netduino. La serie F7 es dos veces más poderosa pero usa la mitad de la energía de los chips F4 e incluye una serie de características interesantes, como un códec JPEG integrado para manejar transmisiones de video y cámara, así como un acelerador de gráficos 2D para proporcionar UX en un variedad de pantallas.

También están trabajando en una placa basada en ESP32 que traerá características y conectividad de alta gama a un mercado de bajo precio. Esperaremos con ansias el día en que pueda incorporar una placa Meadow basada en ESP32 en productos por menos de $ 10.

Una gran diferencia con Netduino es  que la placa Meadow F7 está diseñada para ser compatible con el factor de forma Adafruit Feather  ( claramente diferente  a Natduino que se diseño para tener el mismo factor de forma que Arduino ). Además incluye un conector de batería y un cargador integrado, por lo que puede funcionar fácilmente con una batería o conectarse a un panel solar para uso indefinido mediante recarga solar. Aisimismo por diseño, el F7 también está destinado a ser integrable por defecto.

Lo interesante pues es que el factor de forma Feather sirva  como placa de desarrollo o incrustarlo. Es realmente un gran diseño   basada en  MCU STM32F7 con coprocesador ESP-32 e   implementando. WiFi, BLE, 32 MB de RAM, 32 MB de Flash. 25 puertos GPIO, PWM, I2C, SPI, CAN, UART y cargador de batería LiPo integrado  en un bajísimo factor de forma  y con  casi tantos puertos GPIO (25) tanto  analógicos como digitales como estamos acostumbrados en Arduino o Netduino.

Software

Meadow ejecuta un puerto personalizado de Mono sobre un NuttX muy modificado (un µRTOS). De ahí proviene el  soporte estándar .NET. No se basa en Netduino de ninguna manera. Es una pieza de tecnología completamente nueva que han desarrollando desde cero durante los últimos dos años. Existe alguna relación con el  proyecto Netduino.Foundation  pues  han portado Netduino.Foundationa Meadow, y obteniendo todo el atractivo de la última versión de C # y .NET completo para crear una API aún mejor para todos esos controladores.

El proyecto se inició porque .NETMF había desaparecido y no había ningún progreso real allí ni la comunidad pudo participar realmente en él. Es cierto que se inició como un spin-off de .NETMF pero, aparte del motor de ejecución y una buena parte de mscorlib, todo el  código se escribió desde cero.

Han mejorado muchas cosas,  actualizándolo en lo que respecta al sistema de compilación, Wilderness Labs lo ha hecho verdaderamente portátil para los RTOS de CMSIS,  han reelaborado el motor de depuración y han agregado varios objetivos de referencia para MCU con diferentes conjuntos de funciones.

TODO el código es completamente de código abierto ( como el de Netduino ) . Desde el código nativo, a las bibliotecas de clases hasta la extensión de Visual Studio. Dos años de trabajo pueden parecer que el proyecto todavía está en él ‘Es una infancia, pero están orgullosos de que esto se ejecute en SoC SMT32 (de la serie L0 a H7) y, sí, también en ESP32. Hay NuGets funcionales y totalmente utilizables para GPIO, I2C, SPI, Serial, ADC, PWM, Wi-Fi, Networking (con soporte SSL / TLS) y otros.

Es cierto que no admiten bibliotecas .NET completas. En su lugar, han seguido prácticamente la API de .NET UWP para que se pueda reutilizar una gran cantidad de código sin demasiado trabajo pues en el   mundo del IOT cada línea de código importa, se debe considerar cada ciclo de CPU, cada mA que el sistema drena de la batería y así sucesivamente: es decir todo lo que podamos hacer más eficiente es importante.

Conclusión

Tras dos años en el mercado Meadow  es una plataforma  con mucho futuro  pero con mucho  recorrido  para crecer

Es como vemos bastante interesante, pero hay algunas cosas nos  impiden retroceder:

PROS

 

  • La  placa Meadow F7 está diseñada para ser compatible con el factor de forma Adafruit Feather e incluye un conector de batería y un cargador integrado, por lo que puede funcionar fácilmente con una batería o conectarse a un panel solar para uso indefinido mediante recarga solar .Ademas por diseño, el F7 también está destinado a ser integrable por defecto. Lo interesantes pues es que el factor de forma Feather sirva  como placa de desarrollo o incrustarlo.  .
  • Hay muchas variables en este sistema. Si podemos elegir entre tener genéricos o código en C # usando una herramienta increíble como Visual Studio, no lo deberíamos pensar dos veces y lo  ideal  seria optar por lo último. En general, es genial que haya más opciones disponibles que permitan a los desarrolladores de .NET codificar para IoT y sistemas integrados utilizando su lenguaje favorito;NET para codificar para IoT y sistemas integrados utilizando su lenguaje favorito;NET para codificar para IoT y sistemas integrados utilizando su lenguaje favorito
  • También hay cierta fragmentación en el espacio de .NET IoT, lo que significa que tenemos varias soluciones pequeñas, pero ninguna que sea utilizada por muchos desarrolladores. Un esfuerzo común, dirigido por .NET Foundation, habría sido un mejor enfoque.  Nano Framework está en el camino correcto, pero  todavía está en su infancia. Al final, el no compromiso de Microsoft con IoT / .NET Micro Framework es ahora un gran problema, ya que habría sido la plataforma perfecta y natural para el desarrollo de IoT basado en Azure ;

CONTRAS

  • Con 50$  al cambio , es extremadamente cara en comparación con Arduino, Raspberry Pi y otras ofertas similares.
  • Hay un esfuerzo para portar .NET a varios chips SDT y ESP32: https://nanoframework.net/ .  pues  no olvidemos  que se puede obtener una placa de desarrollo ESP32 por menos de 10 $ ( y menos) 
  • Es bueno recordar el fracaso del AGent smartwatch  también en quickstarter  patrocinada por Secret Labs ( los fundadores de Netduino). La idea era muy buena pues ya en 2013  este reloj  pretendía ser un reloj  inteligente con tinta electronica  y con el soporte .Net. Este  proyecto  desgraciadamente  precipito la caída de Secrets LAbs y con ello la de Netduino que fue comprado por Wilderness Labs. 

 

 

 

 

 

 

Fundada en 2016, Wilderness Labs es el fabricante de placas Netduino y el creador de Meadow. Para obtener más información, puede encontrar su blog en blog.wildernesslabs.co .

IoT Cloud


En este post vamos a a ver conectar una placa MKR1000 (o MKR 1010) a la nube de Arduino IoT  de modo que podremos controlar y supervisar  las entradas  o salidas de estas places a través de Internet utilizando el sitio web de Arduino IoT Cloud.

Para ello simplemente seguiremos tres pasos,:

  • Agregaremos nuestra placa a Arduino IoT Cloud como una cosa( Thing) , es decir  una representación de nuestra placa en la nube.
  • A continuación, le daremos a nuestra cosa un conjunto de propiedades que representan sensores, LEDs, motores y muchos otros componentes en el proyecto al que queremos acceder desde la nube.
  • Subiremos a nuestra placa el código que nos propone Arduino IoT Cloud personalizado para nuestra red wifi

Si le  interesa  como hacerlo , vera que es muy sencillo,  pues como vamos a ver  casi todo esta hecho, pero antes, veremos las semejanzas   y diferencias de ambas placas  y después veremos paso a paso como lograrlo.

Arduino MKR1000

Arduino MKR1000 es una placa diseñada para ofrecer una solución práctica y rentable para cualquiera que busque agregar conectividad WiFi a sus proyectos con una experiencia mínima en redes.  Su precio no es excesivo  teniendo en cuenta que integra la conectividad  wifi (unos 38€ en Amazon)

El diseño incluye un circuito de carga Li-Po que permite que el Arduino MKR1000 funcione con una  batería o 5V externos, cargando la batería Li-Po mientras funciona con energía externa: el cambio de una fuente a otra se realizara automáticamente  y por tanto no tendremos que preocuparnos de nada más.

El MKR1000 tiene un procesador Arm Cortex-M0 + de 32 bits  corriendo a 2.4ghz ,  y cuenta con  el rico conjunto habitual de interfaces de E / S . Sin duda uno de su punto fuertes  es que integra  WiFi de baja potencia con un chip criptográfico para una comunicación segura.

Una de las grandes ventajas  es que puede programarlo utilizando el software Arduino (IDE) al que estamos  todos familiarizados  siendo muy  fácil de usar.

Todas estas características hacen de esta placa la opción preferida para los proyectos emergentes que funcionan con baterías de IoT en un factor de forma compacto.

 Desafortunadamente, Arduino aún no lo ha integrado en su IDE, por lo que la configuración no es tan fácil como lo es para la mayoría de sus otras placas ,sin embargo, siga algunos pasos para configurarlo y podrá ponerlo a prueba: –

  • Instale el último IDE de Arduino 
  •  Haga clic en Herramientas | Puerto – Seleccione el puerto COM (no se mostrará ninguna placa) 
  • Ahora haga clic en Herramientas | Junta | Obtener información del tablero. Verá información con “Tablero desconocido” como tipo
  •  A continuación, haga clic en Herramientas | Junta | Gerente de la Junta
  • Instale el paquete Arduino SAMD Boards (ARM Cortex-M0 + de 32 bits) que incluye MKR WiFi 1010, Genuino Zero, MKR1000, etc.
  • Reinicie el IDE para que surta efecto el nuevo paquete de placa
  • En este punto, puede desconectar y volver a conectar la placa para que el IDE lo vea
  • Haga clic en Herramientas | Información del tablero; esta vez verá “Arduino / Genuino MKR1000” !!! ¡No olvides este siguiente paso o no podrás subir tu boceto!
  • Haga clic en Herramientas | Tablero: 
  • Seleccione Arduino / Genuino MKR1000 . En este punto, yaa puede cargar un boceto en su tablero  como  por ejemplo el que vamos a ver en este post para controlar un led desde Internet

Como   se puede  ver en la imagen de  mas abajo , los pines disponibles son casi los mismos que los que solemos tener en un Arduino convencional  : los pines A0  a A6   para entradas  y salidas analógicas , los pines 0 al 14  para entradas salidas binarias y los típicos de alimentación externa(VIN,VCC 5v y GND)   , la referencia (AREF )  y  RESET.

Si le interesa esta placa la puede comprar en Amazon por unos 38€

Arduino MKR1010

Hablamos ahora de una placa muy similar a la anterior   algo mas barata que la la Mkr1000 ( unos  33€  en Amazon , es decir unos 5€ mas barato que la MKR1000)

Esta placa  está compuesta por tres bloques principales:

  • Microchip ATSAMD21 MCU basado en un procesador Arm Cortex-M0 
  • Serie u-blox NINA-W10 de baja potencia 2.4GHz IEEE 802.11 b / g / n Wi-Fi ECC508 CryptoAuthentication
  • El diseño incluye un Li-Po Circuito de carga que permite que Arduino MKR WiFi 1010 funcione con batería o 5V externos, cargando la batería Li-Po mientras funciona con energía externa. El cambio de una fuente a otra se realiza automáticamente.

Como  vemos , la gran diferencia  es  el Microcontrolador que es menos potente  pues  cuenta con el  Microchip ATSAMD21 (procesador Arm Cortex-M0 +)  en contraste  con el Arm Cortex-M0 + de 32 bits  corriendo a 2.4ghz del MKR100.

Respecto a la conectividad,  es similar al  MKR1000  contando con WiFi u-blox NINA-W102 (ESP32)

La alimentación se puede hacer con una fuente de alimentación externa de 5v DC  bien por  USB  o bien por el pin VIN , pero  cuenta   además  con conexión para Batería compatible (*) Li-Po de celda única, 3,7 V, 700 mAh  siendo el voltaje mínimo de funcionamiento del circuito 3,3 V .

 

Como   se puede  ver en la imagen de  mas abajo , los pines disponibles son casi los mismos que los que solemos tener en un Arduino convencional  ( y los mismo que el  MKR100)   : los pines A0  a A6   para entradas  y salidas analógicas , los pines 0 al 14  para entradas salidas binarias y los típicos de alimentación externa(VIN,VCC 5v y GND)   , la referencia (AREF )  y  RESET.

Si le interesa esta placa la puede comprar en Amazon por unos 33€

 

1. Crear una cosa y controlar un LED a través de la nube

Para empezar vamos a crear un circuito simple que consiste en un LED conectado a la placa Arduino MKR1000  (o MKR 1010).

Como se muestra en el esquema, simplemente conectaremos la pata positiva del LED al Pin digital 2 de la placa y la pata negativa a tierra a través de una resistencia de 150 ohmios.

Observe que la potencia de la placa de pan proviene del Vcc, no del pin de 5V de la placa MKR1000 pues  si lo conectamos al pin de 5V, podríamos dañar la placa  cuando por ejemplo  agreguemos  un botón.

An LED connected to Digital Pin 2 of an Arduino MKR1000

Ahora que hemos conectado nuestro LED, podremos  habilitado para IoT pero antes de eso, tendremos que configurar una placa Arduino para que pueda comunicarse con la nube.

Para este proyecto, podemos elegir un MKR1000 o un MKR  1010.  Una vez que nuestra placa está configurada, necesitaremos crear a una cuenta Arduino  ( ai aún no la tenemos creada, y hecho ya nos iremos a Arduino IoT Cloud y comenzaremos  con el  viaje a través de IoT 

Asi pues nos  iremos  Arduino IoT Cloud que comenzara con el proceso guiado de introducción  que nos ayudará a configurar nuestra placa, darle un nombre e instalar las claves que le permitirán conectarse de forma segura a nuestra nube mediante un canal cifrado.

Getting Started Wizard
Este es el asistente de introducción
Select a supported board
Seleccionaremos  una placa compatible
Let's make it connect securely to IoT Cloud
Haremos que se conecte de forma segura a IoT Cloud
Time to plug our board into our computer, it will be recognised automatically
Es hora de conectar nuestra placa a nuestro ordenador, se reconocerá automáticamente
Let's give it a name...
Vamos a darle un nombre…
and click on CONFIGURE
Ahora  haremos clic en CONFIGURAR
After a little time all is done, and we can get BACK TO CLOUD
Después de un poco de tiempo todo está hecho, y podemos llegar DE VUELTA A CLOUD

Al hacer clic en el botón “BACK TO CLOUD” podremos crear nuestra primera Cosa.

Nuestra placa MKR recién configurada se seleccionará automáticamente para ser asociada con nuestra Cosa, por lo que todo lo que queda es darle un nombre. Elegimos llamarlo IoTCloud_Tutorial_Thing pero puede nombrarlo como desee.

 

Our board is preselected ->
Nuestra placa está preseleccionada ->
Let's name it...
Vamos a nombrarlo…
and click the CREATE button
y haga clic en el botón CREAR

Ahora seremos redirigidos a nuestra vista de edición de Thing, donde podremos crear y modificar sus Propiedades – la representación de sensores y actuadores a los que queremos acceder a través de la nube.

Nuestro objetivo es encender y apagar el LED a través de Cloud cuando alternamos un interruptor gráfico en nuestro navegador. Para hacerlo, tenemos que crear una propiedad, así que haga clic en el botón + como se muestra en la imagen de abajo.

Time to create our first Property
Es hora de crear nuestra primera propiedad

Usaremos como nombre significativo que lo represente  (este nombre se reflejará en el nombre de la variable que usaremos en el boceto) como por ejemplo dado que va ser un led   de  “.light"

El Tipo de esta propiedad debe ser “ON/OFF (Boolean)”.

Our properties details are set, let's CREATE it
Nuestros detalles de propiedades están establecidos  así que vamos vamos a crearlo

Podemos dejar El permiso establecido en “Leer y escribir” – para que podamos encender y apagar el LED desde el navegador. 

También deje Actualizar en “Cuando cambie el valor”, lo cual  asegurará de que siempre que el valor de la propiedad/variable cambie dentro del boceto de la placa, dicho valor se enviará inmediatamente a la nube.

Finalmente haga clic en CREAR.

Property Edit view
Vista de edición de propiedades
Dashboard view
Vista del panel

 

Desde la vista Editar podemos hacer clic en “EDITAR CODE”. Esto nos redirigirá al Editor mostrando un boceto ya hecho que se ha generado para nuestra Cosa.

En este caso de ejemplo se generará el siguiente código que tendremos que cargar en nuestra placa:

 

*
Sketch generated by the Arduino IoT Cloud Thing "testThing"
https://create.arduino.cc/cloud/things/d276ab77-67cb-420b-9ea4-bd34cdf385d9



Arduino IoT Cloud Properties description



The following variables are automatically generated and updated when changes are made to the Thing properties



bool switchState;
int potentiometerValue;
bool ledState;



Properties which are marked as READ/WRITE in the Cloud Thing will also have functions
which are called when their values are changed from the Dashboard.
These functions are generated with the Thing and added at the end of this sketch.
*/



include "thingProperties.h"



include



define LED_PIN 2



define POT_PIN A1



define BUTTON_PIN 5



FTDebouncer buttons;



void setup() {
pinMode(LED_PIN, OUTPUT);
buttons.addPin(BUTTON_PIN, LOW);
buttons.init();



/*
The following function allows you to obtain more information
related to the state of network and IoT Cloud connection and errors
the higher number the more granular information you’ll get.
The default is 0 (only errors).
Maximum is 3
*/
setDebugMessageLevel(2);



// Initialize serial and wait for port to open:
Serial.begin(9600);
// This delay gives the chance to wait for a Serial Monitor without blocking if none is found
delay(1500);



// Defined in thingProperties.h
initProperties();



// Connect to Arduino IoT Cloud
ArduinoCloud.begin(ArduinoIoTPreferredConnection);
}



void loop() {
buttons.update();
ArduinoCloud.update();
// Your code here
int angleSensor = analogRead(A1);
angle = map(angleSensor, 0, 1023, 0, 270);
}



void onLightChange() {
digitalWrite(LED_PIN, light);
Serial.print("The light is ");
if (light) {
Serial.println("ON");
} else {
Serial.println("OFF");
}
}



void onPinActivated(uint8_t pinNr) {
// do something according to the _pinNR that is triggered. For instance:
Serial.println(pinNr);
toggle = !toggle;
}



void onPinDeactivated(uint8_t pinNr) {
// do something according to the _pinNR that is triggered. For instance:
Serial.println(pinNr);
}

 

El boceto se denominará exactamente igual que nuestra Cosa, más la fecha de creación y, finalmente, un número si ya existe un boceto con nombre .

Aparte del archivo .ino principal , verá tres archivos más:

  • ReadMe.adoc: se trata de un archivo de texto sin formato que contiene información sobre el boceto, el autor y el propio proyecto.
  • thingProperties.h: este es el código generado por Arduino IoT Cloud cuando agregamos nuestra propiedad. No necesitamos editar este código, pero es útil verlo ya que muestra qué variablesde nuestro archivo de boceto principal (.ino) se sincronizarán con la nube.light
  • En la Pestaña Secreto: Detalles de la conexión WiFi,  esta pestaña nos permite rellenar los valores  como  son el nombre y la contraseña de la red WiFi a la que se conectará nuestra placa.SECRET_SSIDSECRET_PASS

 

Vamos a profundizar en cada línea de este boceto para entender lo que hacen los difrentes ficheros qeu lo compone:

Fichero thingProperties.h

#include <ArduinoIoTCloud.h>

Importa la biblioteca ArduinoIoTCloud, que es necesaria para sincronizar nuestras variables de boceto locales con sus propiedadesde IoT Cloud.

#include <Arduino_ConnectionHandler.h>

El WiFiConnectionManager se utiliza para gestionar la conexión WiFi y la reconexión sin problemas.

char ssid[] = SECRET_SSID;
char pass[] = SECRET_PASS;

Estos valores se extraen de la pestaña Secreto.

#define THING_ID "d276ab77-67cb-420b-9ea4-bd34cdf385d9"

El código de identificación único de la cosa.

void onLightChange();

Esta línea declara una función que se llamará cada vez que se cambia el valor de nuestra propiedad en el panel. Este tipo de función se conoce como devolución de llamada.light

bool light;

Declaración de la variable.light

void initProperties()

Esta función se llamará dentro del bloque de nuestro archivo *.ino. setup()

ArduinoCloud.setThingId(THING_ID);

Le dice a nuestro boceto a qué cosa conectarse.

ArduinoCloud.addProperty(light, READWRITE, ON_CHANGE, onLightChange);

Este código pues le indica al sketch que trate la variable como una propiedad de nuestra cosa y que ejecute la función de devolución de llamada cada vez que se cambie el valor de propiedad de Arduino IoT Cloud.

Los permisos se establecen para esta propiedad porque esto es lo que seleccionamos al crear esta propiedad.lightonLightChangeREADWRITE

 

El resto de codigo es  el siguiente:

void onLightChange();

bool toggle;
int angle;
bool light;

void initProperties(){
ArduinoCloud.setThingId(THING_ID);
ArduinoCloud.addProperty(toggle, READ, ON_CHANGE, NULL);
ArduinoCloud.addProperty(angle, READ, ON_CHANGE, NULL, 3.000000);
ArduinoCloud.addProperty(light, READWRITE, ON_CHANGE, onLightChange);
}

WiFiConnectionHandler ArduinoIoTPreferredConnection(ssid, pass);

 

Este código Inicializa Connection Manager con el nombre de punto de acceso WiFi (SECRET_SSID) y la contraseña (SECRET_PASS)que establecemos en la pestaña Secreto

 

Fichero *.ino

Al igual que en cualquier Arduino Sketch, hay dos funciones principales, y . Se llama una sola vez; cuando el croquis se inicia o se restablece. El se ejecuta continuamente siempre y cuando la placa esté siendo alimentada.void setup(){...}void loop() {...}setup()loop()

#include "thingProperties.h"

Importa variables y funciones declaradas en thingProperties.h, así como en otras bibliotecas importadas.

setDebugMessageLevel(2);

Establece el nivel deseado de mensajes de registro que se imprimirán en el Monitor serie. En este momento el nivel se establece en 2, pero podemos cambiarlo de0 (que registra sólo errores) hasta 3 (que registra TODO!). Si algo no está funcionando con la conexión a WiFi o Cloud, será más fácil encontrar el problema si se establece en un nivel superior. Por ahora, podemos dejarlo como está.

Serial.begin(9600);

Inicializa el monitor seriepara imprimir lo y leer deél.

delay(1500);

Espera 1,5 segundos para dar al Monitor serie el tiempo necesario para inicializar.

initProperties();

Inicializa las propiedades tal como se definen en thingProperties.h.

ArduinoCloud.begin(ArduinoIoTPreferredConnection);

InicializatheArduinoCloudusingthe mencionado anteriormente ConnectionManager.

Dentro de lo que encontramosloop()

ArduinoCloud.update();

Maneja muchas cosas en segundo plano, incluyendo la sincronización de los valores de las propiedades entre la nube y la placa, checkingtheconnectiontonetworkyCloudy otra lógica. Si el valor de una propiedad cambia en el boceto, la biblioteca la detectará automáticamente y notificará a la nube, de modo que dicho valor se reflejará en nuestro Arduino IoT Cloud Dashboard. Del mismo modo, cuando se cambia el valor de una propiedad en el panel, la biblioteca actualizará el valor correspondiente en el dispositivo.

void onLightChange() {...}

La implementación de nuestra devolución de llamada que se llamará en cualquier momento que cambie el valor de la propiedad. Aquí agregaremos cualquier código que queramos que se ejecute cuando cambie la propiedad de nuestro panel.light

Y ahora, con el fin de encender y apagar el LED desde el Arduino IoT Cloud Dashboard, necesitamos escribir algunas líneas de código. Primero definimos el pin al que está conectado nuestro LED. Agregue este código justo encima de la funciónsetup()

#define LED_PIN 2

En la función, necesitamos inicializar este pin para que sea una SALIDA:setup()

pinMode(LED_PIN, OUTPUT);

Por último, en la función, agregamos un poco de lógica para rastrear el estado en el monitor serie y para encender y apagar el LED. Tenga en cuenta que esta función de devolución de llamada se genera automáticamente cada vez que se agrega una nueva propiedad con permisos de lectura y escritura.onLightChange()light

void onLightChange() {
    digitalWrite(LED_PIN, light);
    Serial.print("The light is ");
    if (light) {
        Serial.println("ON");
    } else {
        Serial.println("OFF");
    }
}

 

Pruebas

Una vez preparados los ficheros  anteriores  podemos cargar el boceto desde el IDE de Arduino haciendo clic en el botón Cargar y luego abra el Monitor Serie a la izquierda para ver si todo funciona.

Debido a que hemos establecido el nivel de registro en 2, el Monitor serie nos mostrará información sobre el progreso de nuestra placa que se conecta a IoT Cloud.

Una vez conectado con éxito a nuestro WiFi, logró obtener una dirección e inició un enlace seguro, la placa se conectará a IoT Cloud y comenzará a intercambiar datos con ella.

[ 144313 ] Connecting to "FT Mobile"
[ 148284 ] Connected to "FT Mobile"
[ 148284 ] Acquiring Time from Network
....
[ 148690 ] Network Time: 1550057496
[ 148910 ] Connecting to Arduino IoT Cloud...
[ 152212 ] Connected to Arduino IoT Cloud

Si alguno de los pasos anteriores falla, recibiremos un error. Si eso sucede, podemos restablecer el tablero e intentarlo de nuevo. Si los pasos anteriores se han seguido cuidadosamente, es un caso poco probable 🙂

Al hacer clic en el botón GO TO IOT CLOUD seremos redirigidos a la página de nuestra Cosa en Arduino IoT Cloud. Desde aquí haremos clic en el botón del panel.

Dasboard view
En la Vista de Dasboard ya deberíamos ver un widget que muestra el estado de la propiedad que creamos, y debe establecerse en OFF.light

Vamos a hacer clic en él un par de veces y vamos a ver el LED encender y apagar… y ON… y OFF de nuevo…

¡Misión cumplida!

 

Proyecto de navidad: construya un piano con teclas de frutas


No espere poder realizar una sonata para piano de Beethoven en este proyecto , pero  hoy vamos a cambiar de registro  en cuanto los contenidos que compartimos en este blog ,   enfocándonos en  un proyecto  muy sencillo  pensado sobre  para que los mas pequeños aprendan electrónica  y programación de un modo divertido   usando la excusa   del  las frutas para activar 8 notas  ¡y, no se preocupe si no tiene plátanos en este momento también  debería funcionar con cualquier fruta o verdura !.


El fundamento del circuito es a realmente  sencillo  pues basta  conectar a  cada fruta con una resistencia de 2,2 Mohmios ( o similar ) a una entrada analógica diferente y usar una referencia de GND como polo común    y con esto ya tenemos  junto con cualquier Arduino los fundamentos para hacer el piano frutal pues la electricidad  fluyera cuando toquemos la fruta para cerrar el circuito y, cuando lo haga, lo leeremos desde  una  Placa Arduino  pudiendo desencadenar un evento  que en este caso, sera  reproducir una nota  que sacáramos por un pin digital

Es decir cuando , usando un  pin digital de  Arduino configurado como entrada, si lo conectamos  a  un objeto con cierta resistencia , esto hará que la resistencia entre esta  y masa se desplace hacia GND (es decir a 0 V) porque el circuito está completo , el programa  leerá ese valor binario ( es decir un cero lógico)  y este evento provocara   que  Arduino reproduzca  una nota.

Para hacer el piano  de frutas  necesitará:

  • Una placa Arduino, puede usar Arduino  UNO pero también puede usar cualquier placa compatible  procedente del mercado oriental .
  • Ocho  resistencias de alto valor  de  2,2 Mega ohmios, aunque  debería funcionar con cualquier valor  entre 1 Mega-ohmios  y 10 Mega-ohmios . Si no tiene  estos valores también puede asociar varias en serie o en paralelo  hasta obtener  valores parecidos (al usar 8 entradas al menos necesitaremos pues 8 resistencias)
  • Una resistencia de 220 ohmios para no proteger  el altavoz ,( si es un altavoz de 1W  o mas puede  prescindir de esta).
  • Un altavoz de 8 ohmios.
  •  Idealmente una placa de prueba para  conectar fácilmente los cables y las resistencias al Arduino.
  • Cables rígidos  para las conexiones.
  • !Su fruta o verdura favorita!( cuanto mas agua tenga mejores resultados obtendremos)

En cuanto al circuito , vamos a usar un Arduino Uno  configurando los pines digitales 2,3,4,5,6,7 y 8, como entradas digitales  y el pin digital 12 como salida digital.  También se puede usar cualquier placa compatible  con Arduino  procedente del mercado oriental y por supuesto también   una placa  Netduino en  todas sus variantes ( tendra que adaptar el sw)

El circuito es  muy sencillo  pues  consintiendo básicamente   en   8  entradas      y una   salida.   A las entradas digitales conectaremos 8  resistencias de pull-up de 2,2 Meg Ohm entres estas y VCC(+5V), conexión esta ultima que obtendremos directamente de la propia placa de Arduino. Como se puede deducir,  estas  entradas digitales se conectan   a  una fruta  clavando el hilo en esta . Cuando tocamos esta  fruta ,al estar conectada  a  una entrada de Arduino , llevaremos  a nivel lógico BAJO etas   al conectar  a tierra cada fruta  que a su vez esta  conectada a cada entrada digital.

El circuito se complementa con una resistencia de  220 ohmios, conectada desde el pin 12 a un altavoz de 8 ohmios. Esta resistencia perfectamente se puede suprimir si conecta directamente un altavoz  y no un amplificador   

En cuanto al sketh o programa para nuestro Arduino vamos a usar el ejemplo de E.Ballew escrito en Junio de 2018 que toma prestados  las librerías de tono de Tom Igoe (puede ver mas  ejemplos  en http://arduino.cc/en/Tutorial/Tone ) utilizando  sus archivos pitches.h  con una  clausula  include     para las frecuencias de las notas.

Este código implementa una sola octava de un piano simple, es decir solo reproduce  8 sonidos diferentes .

En primer lugar en el bloque Setup  se definen los pines de entradas digitales  asi como sus correspondientes notas para lo cual se define una matriz  unidimensional llamada  digInput   

int digInput[] = { 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };

También se define  cual va a ser el pin digital que va a usarse como salida  para conectar el altavoz ( el pin 12)

int toneOut = 12;

Definida el array  de los pines digitales  que usaremos como entrada digital  y la variable para el pin digital de salida    simplemente  toca asignar esta como entradas   mediante la clausula  pinMode(xx INPUT )  recorriendo el array  con un  bucle for  . También para  terminar definiremos  la salida  con la clausula pinMode(yy, OUTPUT);  resultando el siguiente código:

void setup() { ;

 for (int i = 0; i < numKeys; i++)

{ pinMode(digInput[i], INPUT);

}

pinMode(toneOut, OUTPUT); }


En cuanto al   bucle principal  leemos  mediante bucle el estado de las 8 teclas de frutas mediante la instrucción sensorVal = digitalRead(digInput[j])    ,  de modo   que si detectamos un nivel bajo   reproducimos la nota asociadas a  esa tecla  mediante la instrucción  tone(toneOut, myNote[j]); 

Asimismo  debemos  evitar  falso sonidos  para lo cual  incrementaremos la variable kepressed ,que inicializamos a cero en cada pasada del bucle para  silenciar el altavoz en cuanto sepamos que no se ha pulsado ninguna fruta  

int keypressed = 0;

……

if (sensorVal == LOW)

{ ++keypressed;

// increment keypressed

digitalWrite(13, HIGH);

tone(toneOut, myNote[j]);

}

if (keypressed == 0) { noTone(toneOut); }


También  a  efectos de depuración   realizamos un retardo entre cada interacción de 250ms  mediante la clausula  delay(250);

Al  bucle principal  ademas   efectos de depuración se añade una salida a de monitor en serie (que deberemos configurar  a 9600  baudios   )  , para probar los 8 niveles lógicos correspondientes   a las 8 entradas binarias .


El código final resultante  de  todas las consideraciones anteriores es el siguiente:

#include "pitches.h"

int numKeys = 8;
int digInput[] = { 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
int myNote[] = { NOTE_C4, NOTE_D4, NOTE_E4, NOTE_F4, NOTE_G4, NOTE_A4, NOTE_B4, NOTE_C5 };
int toneOut = 12;

void setup() {
  // arrnacar conexion serie
  Serial.begin(9600);
  // Configurar  pines  digitales como entrada 
  for (int i = 0; i < numKeys; i++) {
    pinMode(digInput[i], INPUT);
  }
  pinMode(toneOut, OUTPUT);
}

void loop() {
  
  int keypressed = 0;
  for (int j = 0; j < numKeys; j++) {
    int sensorVal = digitalRead(digInput[j]);
    String outStr = String("K");
      outStr = String(outStr + j);
      outStr = String(outStr + ": ");
      outStr = String(outStr + sensorVal);
    if (sensorVal == LOW) {
      ++keypressed;  // incrementar keypressed
      digitalWrite(13, HIGH);
      tone(toneOut, myNote[j]);
    }
    //outStr = String(outStr + ":");
    //outStr = String(outStr + keypressed);
    Serial.print(outStr);
    Serial.print("\t");
  }
  Serial.println("");
  if (keypressed == 0) {
    noTone(toneOut);
  }
  delay(250);
}






Fichero pitches.h

/*************************************************
* Public Constants
*************************************************/


#define NOTE_C4 262

#define NOTE_D4 294

#define NOTE_E4 330
#define NOTE_F4 349

#define NOTE_G4 392

#define NOTE_A4 440

#define NOTE_B4 494
#define NOTE_C5 523

Obviamente una vez hayamos depurado el circuito no necesitamos la salida por consola del estado de las entrada binarias , por lo que el programa puede quedar reducido las
siguientes lineas:


#include “pitches.h”

int numKeys = 8;
int digInput[] = { 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
int myNote[] = { NOTE_C4, NOTE_D4, NOTE_E4, NOTE_F4, NOTE_G4, NOTE_A4, NOTE_B4, NOTE_C5 };
int toneOut = 12;

void setup() {
for (int i = 0; i < numKeys; i++) {
pinMode(digInput[i], INPUT);
}
pinMode(toneOut, OUTPUT);
}

void loop() {
int keypressed = 0;
for (int j = 0; j < numKeys; j++) {
int sensorVal = digitalRead(digInput[j]);
if (sensorVal == LOW) {
++keypressed; 
digitalWrite(13, HIGH);
tone(toneOut, myNote[j]);
}
}
if (keypressed == 0) {
noTone(toneOut);
}
delay(250);
}









Por cierto el concepto , aunque sirve para emular un mini órgano también puede servir para emular un miniteclado , un pulsador especial , o cualquir cosa que ncesiste ser activado mediante algo diferente