Medidor de energía doméstico simple Arduino


Michaele Klements nos apunta que para obtener mediciones perfectamente precisas, necesitamos monitorear tanto el voltaje de suministro como la corriente, pero para un monitoreo doméstico simple que brinde estimaciones de costos al mínimo de centavos, ¿por qué no simplificar las cosas?

Entonces, este simple medidor propuesto por Michaele mide la corriente de suministro a su hogar a través de un CT (transformador de corriente) y luego hace un par de cálculos para darle su corriente, potencia, potencia máxima y kilovatios hora consumidos. También es muy fácil agregar su tarifa local y mostrar el costo de la electricidad utilizada hasta la fecha.

Es evidente además que este circuito puede ser la base para volcar los datos a una BBDD o simplemente usando una plataforma de IoT como por ejemplo Cayenne , poder consultas las medidas online , obtener el histórico, realizar acciones correctoras , etc

Los mínimos componentes que necesitará para un medidor de energía doméstico de este tipo son los siguientes:

  • Arduino Uno ( o similar ) 
  • Pantalla LCD (o pantalla LCD-  
  • CT – Talema AC1030
  • Resistencia de carga de 56Ω
  • Condensador de 10 µF
  • 2 resistencias divisoras de 100K

En el siguiente video podemos ver el montaje del circuito así como una pequeña demostración del proyecto en funcionamiento

Cómo hacer el medidor de energía

Primero, debe comenzar ensamblando los componentes en el CT o en su placa de pruebas para crear su sensor actual que produce una señal que su Arduino puede entender. Un Arduino solo tiene entradas de voltaje analógicas que miden 0-5 V CC, por lo que debe convertir la salida de corriente del CT en una referencia de voltaje y luego escalar la referencia de voltaje en un rango de 0-5 V.

Ensamblaje

Si va a instalar su medidor de potencia en algún lugar de forma permanente, es posible que desee soldar las resistencias y el condensador directamente en el TC para que no se suelten. Si simplemente está probando este proyecto por diversión, entonces una placa de pruebas es perfecta.

El circuito básico para la conexión del CT al Arduino se muestra en el siguiente diagrama:

energy-meter-wiring-diagram

A continuación se muestra un diseño de circuito de tablero. Tenga en cuenta que TinkerCAD no es compatible con un transformador de corriente. Por tanto, se ha utilizado un generador de señales para generar una señal de ejemplo:

Arduino home energy meter

El blindaje de la pantalla LCD ya se activa en las entradas analógicas, pero el blindaje solo utiliza A0. Simplemente suelde los tres cables de su sensor de corriente en los encabezados de los pines en el escudo y use A1 como su entrada de sensor como se muestra a continuación.

current-sensor-connections

Una vez que haya conectado todos sus componentes, debe conectar su sensor a lo que desea monitorear. Si desea monitorear un par de aparatos, entonces debe conectar el CT al cable de entrada de un enchufe múltiple, todo lo que conecte al enchufe múltiple luego se contará.

Alternativamente, puede conectar el CT directamente a la red eléctrica de su hogar y monitorear el uso de toda la casa como se ha hecho aquí. De cualquier manera, debe colocar el CT alrededor de uno de los cables de suministro, preferiblemente el cable rojo “vivo”. Asegúrese de ponerlo solo alrededor de 1, ya que no funcionará si está alrededor de ambos y no se puede conectar alrededor del cable de tierra (cable amarillo, verde pelado) ya que la energía no se extrae a través de este cable. Si lo está conectando a la red, conéctelo a uno de los cables de salida después del interruptor principal como se muestra a continuación.

NB: tenga cuidado al conectar el medidor de potencia a la red eléctrica de su hogar y asegúrese de que la alimentación de su placa esté apagada antes de hacer nada en la caja de red. No retire ningún cable ni quite ningún tornillo antes de consultar con su autoridad local, puede requerir que un electricista certificado le instale el CT.

Elegir diferentes componentes

Básicamente, hay cuatro componentes que deben elegirse o dimensionarse correctamente para su medidor de energía.

Elegir un transformador de corriente

El primero es el CT o transformador de corriente. El que se utiliza aquí es el Talema AC1030 que puede detectar una corriente nominal de 30 A y una corriente máxima de 75 A. A 220 VCA, teóricamente puede detectar hasta 16,5 kW durante cortos períodos de tiempo, pero está dimensionado para detectar continuamente 6,6 kW, lo que es adecuado para un hogar pequeño. Para calcular cuántos amperios necesita detectar el suyo, tome la potencia continua máxima que espera detectar y divídala por su voltaje (generalmente 110 V o 220 V según su país).

Dimensionamiento de la resistencia de carga

A continuación, debe dimensionar su resistencia de carga R3, esto convierte su corriente CT en una referencia de voltaje. Comience dividiendo su corriente primaria (el máximo como se usó anteriormente) por la relación de vueltas de su CT (disponible en la hoja de datos). Esto debería estar alrededor de 500-5000 a 1. Este artículo trabajó en 42A con una relación de vueltas de 1000: 1 dando una corriente secundaria de 0.042A o 42mA. Su voltaje de referencia analógica para el Arduino es de 2.5V, por lo que para determinar la resistencia usa R = V / I – R = 2.5 / 0.042 = 59.5Ω. El valor de resistencia estándar más cercano es 56 Ω, por lo que se utilizó este.

Aquí hay algunas opciones en diferentes TC y sus resistencias de carga ideales (en tamaños estándar):

  • Murata 56050C – 10A – 50: 1 – 13Ω
  • Talema AS-103 – 15A – 300: 1 – 51Ω
  • Talema AC-1020 – 20A – 1000: 1 – 130Ω
  • Alttec L01-6215 – 30A – 1000: 1 – 82Ω
  • Alttec L01-6216 – 40A – 1000: 1 – 62Ω
  • Talema ACX-1050 – 50A – 2500: 1 – 130Ω
  • Alttec L01-6218 – 60A – 1000: 1 – 43Ω
  • Talema AC-1060 – 60A – 1000: 1 – 43Ω
  • Alttec L01-6219 – 75A – 1000: 1 – 33Ω
  • Alttec L01-6221 – 150A – 1000: 1 – 18Ω
  • CTYRZCH SCT-013-000 – 100A – Resistencia de carga incorporada – 
  • TOOGOO SCT-013-000 – 100A – 

El condensador utilizado es de 10 µF, que debería ser suficiente para la mayoría de los rangos de TC para aplicaciones domésticas.

Finalmente, necesita dos resistencias divisorias para obtener el voltaje de referencia de 2.5V del Arduino. Deben tener el mismo valor, por lo que R1 = R2 y no necesitamos mucha corriente, por lo que este artículo usa dos resistencias de 100K.

firmware

#include <LiquidCrystal.h>

int currentPin = 1; // Asignar entrada CT al pin 1
doubles kilos= 0;
int PeakPower = 0;
LiquidCrystal lcd (8, 9, 4, 5, 6, 7); // Asignar pines de pantalla LCD, según los requisitos de pantalla LCD

void setup () 
{ 
  lcd.begin (16,2); // columnas filas. utilice 16,2 para una pantalla LCD de 16x2, etc.
  lcd.clear ();
  lcd.setCursor (0,0); // coloca el cursor en la columna 0, fila 0 (la primera fila)
  lcd.print ("En ejecución");
}

void loop () 
{ 
  int actual = 0;
  int maxCurrent = 0;
  int minCurrent = 1000;
  for (int i = 0; i <= 200; i ++) // Supervisa y registra la entrada de corriente durante 200 ciclos para determinar                                                                     la corriente máxima y mínima
  {
    current = analogRead (currentPin); // Lee la entrada actual y registra la corriente máxima y mínima
    if(actual> = maxCurrent)
      maxCurrent = actual;
    else if (actual <= minCurrent)
      minCurrent = actual;
  }
  if (maxCurrent <= 517)
  {
    maxCurrent = 516;
  }
  doble RMSCurrent = ((maxCurrent - 516) * 0,707) /11,8337; // Calcula la corriente RMS según el valor máximo
  int RMSPower = 220 * RMSCurrent; // Calcula la potencia RMS asumiendo un voltaje de 220 VCA, cambie a 110 VCA en consecuencia
  if (RMSPower> peakPower)
  {
    PeakPower = RMSPower;
  }
  kilos = kilos + (RMSPower * (2.05 / 60/60/1000)); // Calcule los kilovatios hora utilizados
  delay (2000);
  lcd.clear ();
  lcd.setCursor (0,0); // Muestra todos los datos actuales
  lcd.print (RMSCurrent);
  lcd.print ("A");
  lcd.setCursor (10,0);
  lcd.print (RMSPower);
  lcd.print ("W");
  lcd.setCursor (0,1);
  lcd.print (kilos);
  lcd.print ("kWh");
  lcd.setCursor (10,1);
  lcd.print (PeakPower);
  lcd.print ("W");
}

Aquí está el enlace para descargar el  código del medidor .

Debido a que su configuración, CT, resistencias y voltaje de entrada pueden ser diferentes, hay un factor de escala en el esquema que deberá cambiar antes de obtener resultados precisos; consulte la calibración a continuación. Si su pantalla LCD está conectada a los mismos pines que se utilizan aquí y su CT está conectado al mismo pin de entrada, al menos debería llenar la pantalla con algunas cifras, aunque lo más probable es que sean incorrectas y algunas pueden ser negativas.

Si no desea usar o no tiene una pantalla LCD, también puede modificar el boceto para enviarlo a la ventana serial del Arduino IDE como se muestra a continuación.

// Michael Klements
// La vida del bricolaje
// 27 de octubre de 2014

int currentPin = 1; // Asignar entrada CT al pin 1
double kilos  = 0;
int PeakPower = 0;

void setup () 
{ 
  Serial.begin (9600); // Iniciar la comunicación en serie
  Serial.println ("En ejecución");
}

void loop () 
{ 
  int actual = 0;
  int maxCurrent = 0;
  int minCurrent = 1000;
  for (int i = 0; i <= 200; i ++) // Supervisa y registra la entrada de corriente durante 200 ciclos para determinar la corriente máxima y mínima
  {
    current = analogRead (currentPin); // Lee la entrada actual y registra la corriente máxima y mínima
    if (actual> = maxCurrent)
      maxCurrent = actual;
    else if (actual <= minCurrent)
      minCurrent = actual;
  }
  if (maxCurrent <= 517)
  {
    maxCurrent = 516;
  }
  double RMSCurrent = ((maxCurrent - 516) * 0,707) /11,8337; // Calcula la corriente RMS según el valor máximo
  int RMSPower = 220 * RMSCurrent; // Calcula la potencia RMS asumiendo un voltaje de 220 VCA, cambie a 110 VCA en consecuencia
  if (RMSPower> peakPower)
  {
    PeakPower = RMSPower;
  }
  kilos = kilos + (RMSPower * (2.05 / 60/60/1000)); // Calcule los kilovatios hora utilizados
  delay (2000);
  Serial.print (RMSCurrent);
  Serial.println ("A");
  Serial.print (RMSPower);
  Serial.println ("W");
  Serial.print (kilos);
  Serial.println ("kWh");
  Serial.print (peakPower);
  Serial.println ("W");
}

Aquí está el enlace para descargar el código de salida serial del medidor .

Actualización de código

El código original del Energy Meter hacía uso de un período de tiempo fijo para calcular los kilovatios hora consumidos, esto se basaba en un tiempo de ciclo de 2050 ms y era bastante preciso.

Desde entonces, el código ha sido modificado para hacer uso de la función millis () incorporada que calcula el tiempo de ciclo exacto para cada ciclo con el fin de mejorar la precisión. Solo mejora alrededor del medio por ciento en la precisión del cálculo, pero es la mejor manera de hacerlo.

Aquí está el código mejorado:

#include <LiquidCrystal.h>

int currentPin = 1; // Asignar entrada CT al pin 1
duobles kilos = 0;
int PeakPower = 0;
unsigned long startMillis;
unsigned long endMillis;
LiquidCrystal lcd (8, 9, 4, 5, 6, 7); // Asignar pines de pantalla LCD, según los requisitos de pantalla LCD

void setup () 
{ 
  lcd.begin (16,2); // columnas filas. utilice 16,2 para una pantalla LCD de 16x2, etc.
  lcd.clear ();
  lcd.setCursor (0,0); // coloca el cursor en la columna 0, fila 0 (la primera fila)
  lcd.print ("Arduino");
  lcd.setCursor (0,1); // coloca el cursor en la columna 0, fila 1 (la segunda fila)
  lcd.print ("Medidor de energía");
  startMillis = millis ();
}

void loop () 
{ 
  int actual = 0;
  int maxCurrent = 0;
  int minCurrent = 1000;
  for (int i = 0; i <= 200; i ++) // Supervisa y registra la entrada de corriente durante 200 ciclos para determinar la corriente máxima y mínima
  {
    current = analogRead (currentPin); // Lee la entrada actual y registra la corriente máxima y mínima
    if (actual> = maxCurrent)
      maxCurrent = actual;
    else if (actual <= minCurrent)
      minCurrent = actual;
  }
  if (maxCurrent <= 517)
  {
    maxCurrent = 516;
  }
  double RMSCurrent = ((maxCurrent - 516) * 0,707) /11,8337; // Calcula la corriente RMS según el valor máximo
  int RMSPower = 220 * RMSCurrent; // Calcula la potencia RMS asumiendo un voltaje de 220 VCA, cambie a 110 VCA en consecuencia
  if (RMSPower> peakPower)
  {
    PeakPower = RMSPower;
  }
  endMillis = millis ();
  tiempo_largo_sin_firmar = endMillis - startMillis;
  kilos = kilos + ((doble) RMSPower * ((doble) tiempo / 60/60/1000000)); // Calcule los kilovatios hora utilizados
  startMillis = millis ();
  delay (2000);
  lcd.clear ();
  lcd.setCursor (0,0); // Muestra todos los datos actuales
  lcd.print (RMSCurrent);
  lcd.print ("A");
  lcd.setCursor (10,0);
  lcd.print (RMSPower);
  lcd.print ("W");
  lcd.setCursor (0,1);
  lcd.print (kilos);
  lcd.print ("kWh");
  lcd.setCursor (10,1);
  lcd.print (PeakPower);
  lcd.print ("W");
}

Aquí está el enlace para descargar el  código actualizado de  Millis Meter .

Para aquellos de ustedes que han leído que la función millis () se desborda después de aproximadamente 49 días, el código trata el rollover automáticamente haciendo uso de la variable larga sin firmar. Por ejemplo, si el desbordamiento ocurre en 10000, el milis inicial fue 9987 y el milis final fue 2031, la diferencia sería 2031-9987 = -7956 pero el valor no puede ser negativo ya que no está firmado, por lo que se convierte en -7956+ 10000 = 2044 que es la duración correcta.

Calibrar la lectura actual

Como se mencionó anteriormente, debido a que su configuración, CT, resistencias y voltaje de entrada pueden ser diferentes, hay un factor de escala en el esquema que deberá cambiar antes de obtener resultados precisos.

Para calibrar su medidor de energía, debe estar seguro de que la corriente que su medidor dice que se está extrayendo es la que espera que realmente se extraiga. Para hacer esto con precisión, necesita encontrar una carga calibrada. Estos no son fáciles de conseguir en un hogar normal, por lo que deberá encontrar algo que use una cantidad de energía establecida y constante. Usé un par de bombillas incandescentes y focos, estos vienen en una variedad de tamaños y su consumo es bastante cercano a lo que se indica en la etiqueta, es decir, una bombilla de 100W usa muy cerca de 100W de potencia real, ya que es casi completamente una carga puramente resistiva.

Enchufe una bombilla pequeña (100 W más o menos) y vea qué carga se muestra. Ahora deberá ajustar los usos del factor de escala en la línea de cálculo:

doble RMSCurrent = ((maxCurrent – 516) * 0,707) / 11,8337

En este caso fue 11.8337, puede ser mayor o menor dependiendo de su aplicación. Utilice una escala lineal para calcular esta cifra o, si no es bueno con las matemáticas, juegue con diferentes valores hasta que la carga que ha conectado se muestre en la pantalla del medidor de energía.

Una vez que haya calibrado su medidor de energía, lo reinicia y deja que haga su trabajo. A continuación se muestran dos imágenes en uso, ambas con una entrada de baja potencia y una entrada de alta potencia.

arduino-energy-meter-low-consumption

El primer número que se muestra es la corriente instantánea seguida de la potencia instantánea. En la línea inferior, los kilovatios hora utilizados desde el reinicio y luego la potencia máxima registrada desde el reinicio.

arduino-energy-meter-high-consumption

Controlar un potenciometro con Arduino Iot Cloud


En este post vamos avanzar en las posibilidades de la placa MKR1000 (o MKR 1010) a la nube de Arduino IoT  de modo que podremos hacer cosas mas complejas mas allá de encender o apagar un led  a distancia ( como vimos en este post ). En esta ocasión como ejemplo de la gran potencia de de esta solución  vamos a   leer en remoto las posición de un potenciometro  a través de Internet utilizando el sitio web de Arduino IoT Cloud.

Si le  interesa  como hacerlo, vera que es muy sencillo,  pues como vamos a ver  casi todo esta hecho, pero antes, volvamos a  ver  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.

 

 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€

Agregar un potenciómetro 

Ahora que tenemos confirmación de todo lo que funciona ( como vimos en este post ), podemos agregar nuevas propiedades a nuestra Cosa. Vincularemos la nueva propiedad a un potenciómetro que necesita ser añadido al circuito. El potenciómetro está conectado a la alimentación y a tierra a través de sus respectivos pines y el pin de señal está conectado al Pin analógico A1 de la placa Arduino.

Adding an analog sensor to our breadboard

Para agregar una nueva propiedad vamos a proceder como lo hicimos anteriormente: mientras que en nuestra vista de propiedades de Thing, hagamos clic en el botón + y cree una propiedad denominada .

Establezca el tipo en Int con valor mínimo y valor máximo establecido en 0 y 270 respectivamente.

El permiso debe establecerse en Solo lectura y la propiedad debe actualizarse cuando cambie el valor;

Asimismo podemos establecer un valor Delta mayor que cero si queremos introducir alguna tolerancia para la actualización (por ejemplo: si establecemos Delta en 5, el valor de propiedad se actualizará a través de la nube solo cuando la diferencia entre el nuevo valor y el valor antiguo sea mayor que 5, de lo contrario se omitirá el cambio).

Al hacer clic en CREATE, se agregará la nueva propiedad a nuestra cosa y nos traerá de vuelta a la vista de edición de la propiedad.

Aunque no lo vemos, nuestro boceto se ha actualizado para reflejar los cambios, así que hagamos clic en EDIT CODE para volver al editor.

Mirando thingProperties.h, nos daremos cuenta de que se han añadido dos nuevas líneas:

int angle;

Esta linea declara la variable que representa la propiedad que acabamos de crear

ArduinoCloud.addProperty(angle, READ, ON_CHANGE, NULL, 5.000000);

Este código conecta la variable a su propiedad correspondiente, con permisos READ (es decir: no vamos a poder establecerla desde el panel). Debido al permiso de solo lectura, no se generará ninguna función de devolución de llamada y el penúltimo argumento del método se establece en . El último argumento representa el valor Delta descrito anteriormente.

Para hacer que el potenciómetro interactúe con la nube necesitamos definir el pin al que está conectado:

#define POTENTIOMETER_PIN A1

Luego, en la función, leemos la entrada analógica del potenciómetro y la mapeamos a la variable. De este modo, al girar el potenciómetro se refleja, se cambia el valor de propiedad correspondiente en el panel de la nube.

int angleSensor = analogRead(POTENTIOMETER_PIN);
angle = map(angleSensor, 0, 1023, 0, 270);

Vamos a subir nuestro boceto de nuevo y ver lo que sucede en el tablero de nuestra cosa cuando giramos la perilla del potenciómetro. Deberíamos ver el valor subiendo y bajando de 0 a 270 (esto puede variar con la calidad de construcción del potenciómetro).

Por último, vamos a agregar una última propiedad.  Esta nueva propiedad se asociará a un botón pulsador agregado al circuito anterior como se muestra en los esquemas siguientes: un pin del botón está conectado al riel de alimentación positivo (Vcc), el otro pin está conectado al pin digital 5 (a través del cable blanco) y a tierra a través de una resistencia desplegable de 10k.

Esta configuración fuerza un nivel lógico LOW en nuestro pin cuando el botón está en reposo, mientras que rutea Vcc a través cuando se presiona (nivel lógico HIGH).

Desde el editor, vaya a IOT CLOUD y cree una nueva propiedad denominada , con Tipo ON/OFF (Boolean),Solo lectura de permisos y Actualizar cuando cambie el valor. toggle

Una vez más EDIT CODE y volveremos al editor. Un vistazo rápido a thingProperties.h mostrará que una nueva variable se ha definido y asociado a su propiedad a través de .ToggleArduinoCloud.addProperty(...)

En nuestro archivo .ino definiremos el nuevo pin y dos variables relacionadas con el estado del botón : es decir el estad actual ( btnState) y el estado anterior(btnPrevState) .btnPrevState es necesario porque queremos que la propiedad se actualice solo una vez cuando se presiona el botón y no cuando se libera.

#define BUTTON_PIN 5
int btnState;
int btnPrevState = 0;

Entonces,es importante destacar   la linea que establece como entrada  este pin para

pinMode(BUTTON_PIN, INPUT);

Y finalmente añadimos estas líneas hacia el final de la loop()

btnState = digitalRead(BUTTON_PIN);
if (btnPrevState == 0 && btnState == 1) {
 toggle = !toggle;
}
btnPrevState = btnState;

Con este sencillo código  el botón actúa como un interruptor y al presionarlo debemos ver el interruptor en la nube cambiando en consecuencia alternando  entre ON y OFF.

En este código hay un pequeño problema  pues como puede adivinar no hay gestión de los rebotes (debounce en ingles  )  , es decir la cantidad de ruido ocurrido tras el flanco cuando actuamos sobre el pulsador(en esencia, en el rango de unos microsegundos la señal es puro ruido) . Todos esos picos pueden provocar disparos múltiples de una interrupción. Disponemos de dos formas de aplicar el rebote :añadiendo dispositivos electrónicos que filtren la señal o modificando nuestro código para eliminar el rebote 

 Vamos a ir más allá y simplificar nuestro código de administración de botones usando una biblioteca adicional.

 Usar una biblioteca de anti-rebotes

El código que hemos visto se basa en variables temporales porque necesitábamos almacenar el estado anterior del botón, lo que no hace que el boceto sea sencillo de implementar  , pero  la cosa se complica con los efectos de los rebotes  o la necesidad  de utilizar varios botones ( que añadiría muchas variables).

Una solución fácil es utilizar una biblioteca de rebote,y vamos a confiar en FTDebouncer que se puede instalar a través del Administrador de bibliotecas.

Simplemente vamos a Bibliotecas desde el menú de la barra lateral, ingresamos “FTDebouncer” en el campo de búsqueda en la parte superior y presionamos Intro: aparecerá la biblioteca y podemos añadirla a nuestro boceto pulsando el botón INCLUIR.

Esto agregará la siguiente línea a la pestaña seleccionada actualmente

#include <FTDebouncer.h>

Antes de esto podemos  reemplazar la definición de variables relacionadas con el estado del botónsetup()

int btnState;
int btnPrevState = 0;

con la declaración de una variableFTDebouncer

FTDebouncer buttons;

a continuación, reemplazar la línea donde inicializamos el pin del botón

pinMode(BUTTON_PIN, INPUT);

con las siguientes dos líneas

buttons.addPin(BUTTON_PIN, LOW);
buttons.init();

Al principio le podemos a añadimos este comando antes de loop()

buttons.update();

y eliminar todo el código escrito previamente relacionado con el botón

btnState = digitalRead(BUTTON_PIN);
if (btnPrevState == 0 && btnState == 1) {
    toggle = !toggle;
}
btnPrevState = btnState;

Finalmente, al final del boceto vamos a añadir una función

void onPinActivated(uint8_t pinNr){
	Serial.println(pinNr);
	toggle = !toggle;
}
void onPinDeactivated(uint8_t pinNr){
	Serial.println(pinNr);
}

Gracias a la biblioteca, se llamará a la función (sólo una vez) cuando se pulse el botón. Cuando esto suceda, le diremos a nuestra propiedad que cambie a su valor opuesto. Si es cierto, se volverá falso y viceversa. Esta acción la realiza el operador “!”,también conocido como LogicalNOToperator.FTDebounceronPinActivated()toggle

Si queremos que se ejecute algún código cuando se suelte el botón, la biblioteca llamará a la siguiente función cuando eso suceda. 

 

¿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 .