Envío de datos de Iot en Raspberry Pi a la nube


Hoy vamos a  ver  lo fácil  que es conectar un sensor simple conectado a una Raspberry Pi a la nube de transmisión utilizando para ello  un sensor de temperatura digital, el popular DS18B20 y dos scripts de Python simples: uno para enviar los datos del sensor a la nube y el otro para recibirlo para su uso en alguna otra aplicación.

El código  para que pueda iniciarse esta disponible en un repositorio de GitHub .

CONEXIÓN DE UN SENSOR A SU RASPBERRY PI

Primero debe conectar el sensor a su Raspberry Pi. Debe conectar conectar al sensor una resistencia de Pull Uo  de 4,7 K entre  la linea de datos (que conectaremos al GPIO4 )  y la alimentacion de 3.3V

En la imagen se describe la sencilla conexión utilizando el bus 1wire con tres pines GPIO (alimentación, tierra y el pin de datos real).

Connection diagram for ds18b20 1-wire temperature sensor to Raspberry Pi GPIO

Después de hacer las conexiones  debe asegurarse de que el módulo kernel del dispositivo de comunicación 1wire esté cargado.

El procedimiento para hacerlo es ligeramente diferente entre las versiones de Raspberry Pi antes y después de enero de 2015, cuando kernel 3.18.8 se incluyó en Raspbian , la distribución de Linux más utilizada para Raspberry Pi. En las actualizaciones recientes debe modificar el archivo /boot/config.txt como se describe aquí:

# with a pre-3.18.8 kernel:
pi@raspberrypi ~ $ sudo modprobe w1-gpio && sudo modprobe w1_therm

# else:
pi@raspberrypi ~ $ uname -a
Linux raspberrypi 3.18.11-v7+ #781 SMP PREEMPT Tue Apr 21 18:07:59 BST 2015 armv7l GNU/Linux
pi@raspberrypi $ sudo nano /boot/config.txt
# add this line at the bottom (and then reboot):
# dtoverlay=w1-gpio

Ahora puede buscar los dispositivos 1wire respectivos en su sistema de archivos. Cada sensor DS18B20 tiene una identificación única que aparece en este directorio de dispositivos, en nuestro caso 28-000004a365ef .

La siguiente sección muestra cómo leer los datos del sensor para que puedan publicarse en la nube.

LECTURA DE LOS DATOS DEL SENSOR

Una vez que conozca la identificación única de su DS18B20 , puede acceder a los datos del sensor de una manera más reutilizable con una función de Python como la de read_temp.py .

Al ejecutar este código también se ejecutará un ciclo corto para leer y visualizar la temperatura ambiente alrededor del sensor. Intente tocar el sensor con los dedos para ver cómo afecta las lecturas.

Ahora que el sensor está funcionando y entrega datos, es hora de enviar esos datos a la nube , la cual en esta ocasion sera ofrecida por el proveedor europeo relayr

relayr.png

Si no tiene una cuenta de desarrollador relayr , tendrá que crear una. Una vez que tenga una cuenta, puede crear un prototipo de sensor simplemente accediendo a la página de dispositivos de su dispositivo y moviendo el puntero del mouse sobre el botón con el signo más en la esquina inferior derecha.

Luego, desplácese hacia abajo y seleccione «Continuar sin un modelo» para crear el dispositivo. Ahora, cambie el lenguaje de programación a «Python» y copie el código de firmware generado, que será útil para la siguiente sección.

PUBLICACIÓN  DE SUS DATOS DE SENSOR EN LA NUBE DE RELAYR

Puede publicar sus datos usando MQTT (un protocolo para comunicar mensajes de máquina a máquina). Si aún no está instalado, tendrá que configurarlo en su Pi. El paquete paho-mqtt proporciona soporte MQTT para Python y se puede instalar fácilmente como un paquete Python con pip como este (instale pip primero si aún no lo tiene):

 pi @ raspberrypi ~ $ sudo apt-get install python-pip
 pi @ raspberrypi ~ $ sudo pip install paho-mqtt == 1.1

Sabrá si lo ha instalado con éxito si puede ejecutar esta declaración en Python sin ningún error: import paho .

A continuación, puede copiar el fragmento de muestra de Python de la página del prototipo del panel que haya visto al crear un prototipo. Para hacer esto, reemplace el ciclo while en la parte inferior del código con el de publish_temperature.py (disponible en el repositorio).

No olvide incluir la función read_temperature desde arriba y también agregar su identificación de sensor única al ciclo while (la que encontró al configurar el sensor). Alternativamente, puede usar el código en publish_data_mqtt.py , asegurándose de cambiar las credenciales (con las de su panel) y el device_id en la parte inferior de la página.

Esto le permitirá ejecutar un ciclo sin fin, leer los valores de temperatura y publicarlos uno por segundo a la nube de retransmisión.

CONSULTA DE SUS  DATOS

A medida que introduce sus datos en la nube de relayr, puede ver los valores en tiempo real a medida que cambian en el tablero de relayr.

Ver sus datos en el tablero de instrumentos a medida que cambia es genial, pero en algún momento querrá extraer los datos para usarlos. Para ello, puede acceder a sus datos a través de MQTT de nuevo escribiendo un script simple como el Llamado fetch_data_mqtt.py en el repositorio de GitHub .

Si ejecuta esa secuencia de comandos, mostrará los mensajes MQTT en vivo que contienen los valores de datos tal como se recibieron.

Para ello, utilice el SDK de Relayr Python instalando primero los paquetes necesarios (ejecute las líneas a continuación en su pi):

sudo pip install git + https: //github.com/relayr/pythonsdk

sudo pip install relayr upgrade

Si tiene una Raspberry Pi nueva, asegúrese  de actualizar su lista de paquetes Debian e instalar algunos paquetes de desarrollador antes de instalar el paquete más nuevo de GitHub de la siguiente manera:

  pi @ raspberrypi ~ $ sudo apt-get update 
  pi @ raspberrypi ~ $ sudo apt-get install python-dev libffi-dev libssl-dev 
  pi @ raspberrypi ~ $ pip install git + https://github.com/relayr/python-sdk 

Ahora puede usar el código en receive_data.py para recibir datos de la nube. Asegúrese de cambiar la identificación de su dispositivo y el token de acceso (omitiendo la parte «Portador» del token).


En este ejemplo ha visto cómo puede conectar un sensor de temperatura simple a una Raspberry Pi y publicar sus datos en la nube de transmisión . Esto le permite ver los datos en vivo en el tablero, o exportarlos para usarlos en una aplicación. Puede usar MQTT para publicar y recibir los datos del sensor, o usar uno de los SDK de Relayr, como el SDK de Python , para acceder a los datos de manera más conveniente.

También puede usar sensores más emocionantes y publicar valores de datos más complejos que un solo flotante (es decir, una lista de tres flotantes que representan información geoespacial). Siempre que proporcione una lecturaconocida en el panel de control de relayr, mostrará sus datos en un buen widget. Y también puede publicar algo aún más complicado, como un objeto con niveles de anidación más profundos. En ese caso, el tablero mostrará un widget genérico. ¡Depende de usted y de lo que quiera hacer!

El código del ejemplo esta disponible ena GitHub (buscar relayr-raspberry-pi).

Monitorización de consumo energético con Raspberry pi


Con el fin de intentar optimizar el uso  domestico que hacemos de la energía eléctrica  ,  un seguimiento estadístico del consumo energético nos puede ayudar a conocer nuestro consumo y con ello intentar optimizarlo,   ya que  existe un máxima que afirma que no se puede optimizar  algo que no se pueda medir . Para semejante objetivo  se  pueden utilizar contadores de energía para medir   el consumo del  cuadro  de distribución de corriente alterna de une vivienda   y enviar esta información  en tiempo real  a  un logger de datos basados en una Raspebrry pi 3 por medio del protocolo RS485 (sistema de bus diferencial multipunto, ideal para transmitir a altas velocidades sobre largas distancias y a través de canales ruidosos) permitiendo enviar la información  gracias a este protocolo ,  no solo de un watimetro sino de muchos  todos  operando sobre la misma linea .

El medio físico de transmisión  de  la salida de  dichos contadores  es un par trenzado , el cual admite 32, 128 o 256 estaciones en 1 solo par, con una longitud máxima de 1200 metros operando entre 300 y 19 200 bit/s y la comunicación half-duplex (semiduplex) dependiendo del consumo de cada driver  debido   a que la transmisión diferencial permite alcanzar mayor distancia con una notable inmunidad al ruido, siempre que el bus de comunicación conserve las características de bus balanceado (dando incluso la posibilidad de una configuración multipunto).

Gracias al  sistema de bus diferencial multipunto del protocolo  RS485  , se puede  transmitir únicamente con dos  hilos   a altas velocidades incluso sobre largas distancias (10 Mbit/s hasta 12 metros y 100 kbit/s en 1200 metros)  a través de canales ruidosos (es decir compartiendo las canalizaciones eléctricas  )  , ya que el par trenzado reduce los ruidos que se inducen en la línea de transmisión.

 

En cuanto al  software necesario  para procesar la información de los watimetros   se   pueden utilizar los  siguiente  componentes de código abierto:

  • Minimalmodbus -Leer los parámetros de los contadores de energía
  • InfluxDB -Tiempo base de datos de la serie para almacenar datos
  • Grafana -Herramienta de visualización de datos basada en web

Respecto al  hardware se pueden usan los siguientes elementos:

 

Escudo RS485 SparkFun Linksprite RS485/GPIO Shield

Este  escudo ,como puede adivinar,  es el elemento estrella de esta configuración pues precisamente permite  soportar el  protocolo RS485 en  la Raspberry Pi,  de modo que  podrá tener un puerto de comunicación para su bus de campo directamente conectado a su RPi.

Aunque el RS485 a veces se considera un protocolo «arcaico», permitirá que hasta 32 dispositivos se comuniquen a través de la misma línea de datos a lo largo de una longitud de cable de hasta 1200 mt con una velocidad de datos máxima de 10Mbit / s.  (lo cual no son malos números)

Este escudo viene premontado, así que todo lo que tiene que hacer es ajustarlo directamente a tu Raspberry Pi y obtener la programación. El RS485 Shield V3 es compatible con Raspberry Pi B, B + y Raspberry Pi 2.

Nota: El escudo tiene una huella despoblada para un conector DB9. Verifique a continuación si necesita agregar el conector. De lo contrario, puede usar los terminales de tornillo.

Se ha verificado que funciona con una Raspberry Pi 3 con un escudo Linksprite RS485 y valores de lectura de un SDM120 y SDM630. Al cambiar el archivo [model].yml y crear un archivo .yml [modelo] correspondiente, debería ser posible usar otros modelos habilitados para modbus (agregar el conector). De lo contrario, puede usar los terminales de tornillo.

Cableado

Conecte un cable de par trenzado al escudo Linksprite RS485  , teniendo en cuenta que debe diferenciar el significado de cada hilo ( por ejemplo diferenciando con dos colores) y  teniendo en cuanta que cada  color que deberían ir   a la A y la B.

Conecte el otro extremo del cable al terminal de Modbus del metro de la energía. Asegúrese de que el mismo color va a la A como uno conectarse A en el escudo y lo mismo para B. Si más metros van a conectar, seguir conectando los medidores de la serie: A A, B a B. Un cable de encadenamiento puede ser útil.

 

Se recomienda utilizar resistencias de terminación al final de la cadena.  Para asegurar una conexión buena puede ser una buena idea para soldar un cable de encadenamiento para conectar todo A terminales en serie y todos los terminales B en serie.

Consulte esta documentación para obtener más información: https://www.maximintegrated.com/en/App-Notes/index.MVP/ID/763

Requisitos previos

Descargar tramo de Raspbian Lite y Flash en tarjeta SD, por ejemplo mediante el uso de grabador. Monte el protector de RS485 de cabecera de GPIO de la Raspberry Pi. Poder Rasberry Pi y contraseña de configuración (passwd) y SSH, localización, etc. utilizando la red:

$ sudo raspi-config

Con la configuración abierta  de   raspi-confi, ir a: Opciones de la interfaz 5 -> Serie P6 y Deshabilitar el shell de login serial y Habilitar hardware de puerto serie (es decir NO y luego sí)

Para poder utilizar el UART es necesario deshabilitar el Bluetooth incorporado ya que comparte el UART. Para ello, agregue las siguientes líneas a /boot/config.txt

# Disable built in Bluetooth 
dtoverlay=pi3-miniuart-bt

fuente

Para deshabilitar la consola serie, necesita editar la /boot/cmdline.txt archivo para parecerse a la siguiente línea:

dwc_otg.lpm_enable=0 console=tty1 root=/dev/mmcblk0p2 rootfstype=ext4 elevator=deadline fsck.repair=yes rootwait

fuente

Instalar Python Package Manager PIP si no ya instalado (no instalado en Raspbian Lite):

$ sudo apt-get install python-pip

Instalar Git si no ya instalado (no instalado en Raspbian Lite):

$ sudo apt-get install git

Instrucciones de instalación

Puede seguir las instrucciones de GitHub para instalar código fuente InfluxDB, Grafana y medidor registrador de energía, resumidamente son las siguintes:

Instalar InfluxDB *

Instrucciones paso a paso
  • Agregue el repositorio InfluxData
      $ curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key |  sudo apt-key add -
     $ source / etc / os-release
     $ test $ VERSION_ID = " 9 " && echo " deb https://repos.influxdata.com/debian stretch stable " |  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list
  • Descargar e instalar
      $ sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb
  • Comience el servicio de influxdb
      $ sudo service influxdb start
  • Crea la base de datos
      $ afluencia
     CREAR BASE DE DATOS db_meters
     salida

*fuente

Instalar Grafana *

Instrucciones paso a paso
  • Añadir repositorio APT
      $ echo " deb https://dl.bintray.com/fg2it/deb-rpi-1b jessie main " |  sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
  • Añadir clave de Bintray
      $ curl https://bintray.com/user/downloadSubjectPublicKey ?  nombre de usuario = bintray |  sudo apt-key add -
  • Ahora instala
      $ sudo apt-get update && sudo apt-get install grafana
  • Comience el servicio usando systemd:
      $ sudo systemctl daemon-reload
     $ sudo systemctl start grafana-server
     $ systemctl status grafana-server
  • Habilite el servicio systemd para que Grafana comience al arrancar.
      $ sudo systemctl enable grafana-server.service
  • Vaya a http: // localhost: 3000 e inicie sesión usando admin / admin (recuerde cambiar la contraseña) * source

Instalar Energy Meter Logger:

  • Descargue e instale desde Github
      $ git clone https://github.com/samuelphy/energy-meter-logger
  • Ejecute el script de configuración (debe ejecutarse como root (sudo) si la aplicación necesita ser iniciada desde rc.local, ver abajo)
      $ cd energy-meter-logger
     $ sudo python setup.py install
  • Hacer que el archivo de script sea ejecutable
      $ chmod 777 read_energy_meter.py
  • Edite meters.yml para que coincida con su configuración
  • Pruebe la configuración ejecutando:
      ./read_energy_meter.py
     ./read_energy_meter.py --help # Muestra todos los parámetros disponibles
  • Para ejecutar el script python al inicio del sistema. Agregue a las siguientes líneas hasta el final de /etc/rc.local pero antes de salir:
      # Start Energy Meter Logger
     /home/pi/energy-meter-logger/read_energy_meter.py --interval 60 > /var/log/energy_meter.log &

    El registro con posibles errores se encuentra en /var/log/energy_meter.log

Configuración del medidor de energía

En este proyecto energía Modbus activado se utilizan wtimetros de la marca  Eastron. El autor ha usado dos modelos  :uno normales  de una sola  fase y otro de tres fases . Para capturar los datos muchos de los registros y los registros de interés se especifiquen en dos archivos de configuración: SDM120.yml y SDM630.yml. Los parámetros de estos registros se almacenan como 32 bits flotante  (tamaño de 2 registros) y deben ser leídos por código función 04, fuente : code = 4, 2 registers)

De la documentación Eastron obtenemos el siguiente mapa de registro para configurar nuestros archivos de configuración.

Si se utiliza un medidor de energía diferentes, simplemente deberá configurar  su propio archivo de configuración y añadir a meters.yml donde también se define la configuración modbus para cada metro.

meters: 
   - name : Meter Group 1 
     type : SDM120.yml 
     id : 1     # this is the slave address number 
     baudrate : 9600   # Baud 
     bytesize : 8 
     parity : even # none | odd | even 
     stopbits : 1 
     timeout  : 0.5   # seconds 

Grafana

Grafana abierto (e.g. http://raspberrypi.local:3000) y entrar con admin / admin.

Empezar por crear un origen de datos:

  • Nombre: Dar un nombre de su elección
  • Tipo: Seleccione InfluxDB
  • Acceso: proxy
  • Base de datos: db_meters
  • ¡Agregar!

Añadir un panel de control y haga clic en gráfico. Haga clic en «Panel de título» y edición. Haciendo clic en «seleccionar medición», «+», «valor de campo» etcetera puede seleccionar los parámetros que interesa analizar.

Una cosa vale la pena destacar es en «Opciones» donde debe ingresar el «intervalo de tiempo mínimo» que debe ser el mismo que el tiempo entre mediciones.

En la pestaña de «Ejes» puede la unidad para la medición.

NOTAS:

En caso  de  que no se registren las lecturas   en la Raspberry Pi  ,lo mejor es empezar por investigar el archivo de registro. El nivel de registro puede establecerse como parámetro cuando se ejecuta el script:

read_energy_meter.py --log DEBUG | INFO | WARNING | ERROR 

Al registro de configuración para depuración usted obtiene más información. Si usted ha de  escribir el registro en un archivo puede buscar en el registro de error usando este comando:--logfile

$ cat energy.log | grep -in 'error' | awk -F: '{print $2" - Line number : "$1}' 

Asimismo asegúrese de que todos sus medidores conectados en el mismo están configurados con la misma velocidad en baudios.  También es  muy   importante definir un tiempo de espera corto, aproximadamente 10 ms,(con entre parámetro así definido  se puede hacer que se tolere  si se produce errores de CRC al azar).

 

Mas información en  https://www.hackster.io/samuelphy/energy-meter-logger-6a3468