Created by Bc. Lukáš Vokurka, DiS
Zadání projektu č. 1
S využitím vývojové desky a příslušného senzoru sestavte funkční zapojení obvodu, které bude měřit požadovanou veličinu - teplotu. Tato bude přenesena prostřednictvím sítě WiFi na MQTT server, zaznamenána do k tomu určené databáze a vizualizována pomocí vhodného grafického zobrazení.
Hardware
-
Raspberry Pi 3 Model B+
-
Vývojová deska ESP32
-
Senzor pro měření teploty DHT22
-
WiFi Router (SSID, password)
Teoretický úvod
Mosquitto
Mosquitto je open - source broker zpráv pro MQTT protokol. Slouží, jako prostředník mezi zařízeními a aplikacemi, které používají MQTT protokol. Klienti mohou pomocí Mosquitto posílat zprávy do určitých témat tzv. topics a ostatní zařízení, která jsou přihlášená k odběru těchto témat, zprávy přijímají.
Node - RED
Node - RED je open - source nástroj pro vizuální programování. Umožňuje snadnou tvorbu aplikačních toků tzv. flows pomocí jednoduchého grafického rozhraní, kde uživatel propojuje různé uzly (nodes), které reprezentují vstupy, výstupy a funkční logiku. Node - RED je postaven na JavaScript a běží na platformě Node.js.
InfluxDB
InfluxDB je open - source časová databáze, která je speciálně navržena pro ukládání a správu dat s časovými značkami. Shromažďuje velké množství dat, která přicházejí v reálném čase z různých zařízení a senzorů.
Grafana
Grafana je open - source platforma pro vizualizaci dat a tvorbu interaktivních dashboardů. Umí efektivně zobrazovat a analyzovat velké objemy dat v reálném čase, které přicházejí ze senzorů.
Docker
Docker kontejner je lehká virtualizovaná jednotka, která obsahuje aplikaci a všechny její potřebné závislosti. Jsou založené na Docker image, což je statický soubor, který obsahuje všechny potřebné závislosti a konfiguraci pro aplikaci. Z tohoto image se následně vytvoří kontejner, což je běžící instalace image.
Schéma IoT sítě
Z výše uvedeného blokového schématu lze vidět celá stavba IoT (Internet of Things) sítě. Vytvořil jsem tedy server IoT na počítači Raspberry Pi. Tento server bude používat Mosquitto MQTT, InfluxDB, Node-RED a Grafanu, což bude virtualizováno v Docker kontejneru. Použil jsem užitečný nástroj IoTStack, který za mě nakonfiguruje kontejnery Docker. Tento způsob mi umožnil shromažďovat data ze senzoru, posílat je po síti na tento MQTT server a vizualizovat je ve vizualizačním nástroji Grafana. Node odesílá data ve zprávě JSON prostřednictvím protokolu MQTT na server Mosquitto v Raspberry Pi.
Konfigurace Node
Node bylo nutné nejprve správně fyzicky zapojit a připojit do PC. Napájení +3V3, GND a digitální pin 17.
Pro konfiguraci Node jsem použil bezplatný software Arduino IDE. Níže je uveden kód, ve kterém je potřeba doplnit SSID, password a název MQTT serveru.
#include <ArduinoJson.h>
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>
#include "DHT.h"
#define DHTPIN 17
#define DHTTYPE DHT22
DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);
const char* ssid = "ssid";
const char* password = "passw";
const char* mqtt_server = "IP_address/name_mqtt_server.local";
WiFiClient espClient;
PubSubClient client(espClient);
unsigned long lastMsg = 0;
#define MSG_BUFFER_SIZE (50)
char msg[MSG_BUFFER_SIZE];
int value = 0;
void setup_wifi() {
delay(100);
Serial.println();
Serial.print("Connecting to ");
Serial.println(ssid);
WiFi.begin(ssid, password);
while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
delay(500);
Serial.print(".");
}
Serial.println("");
Serial.println("WiFi connected");
Serial.println("IP address: ");
Serial.println(WiFi.localIP());
}
void callback(char* topic, byte* payload, unsigned int length) {
}
void reconnect() {
while (!client.connected()) {
Serial.print("Attempting MQTT connection...");
String clientId = "ESP8266Client-";
clientId += String(random(0xffff), HEX);
if (client.connect(clientId.c_str())) {
Serial.println("connected");
client.publish("outTopic", "hello world");
client.subscribe("inTopic");
} else {
Serial.print("failed, rc=");
Serial.print(client.state());
Serial.println(" try again in 5 seconds");
delay(5000);
}
}
}
void setup() {
Serial.begin(115200);
dht.begin();
setup_wifi();
client.setServer(mqtt_server, 1883);
client.setCallback(callback);
}
void loop() {
if (!client.connected()) {
reconnect();
}
client.loop();
StaticJsonDocument<32> doc;
char output[55];
long now = millis();
if (now - lastMsg > 5000) {
lastMsg = now;
float temp = dht.readTemperature();
if (isnan(temp)) {
Serial.println("Failed to read from DHT sensor!");
return;
}
doc["t"] = temp;
serializeJson(doc, output);
Serial.println(output);
client.publish("/home/sensors", output);
Serial.println("Sent");
}
}
Konfigurace Raspeberry Pi
Nejprve bylo nutné na SD kartu nahrát OS prostřednictvím Rasperry Pi manager, ve kterém jsem vybral typ Pi 3 a jako OS jsem Raspberry Pi OS (64 - bit). Následně jsem přes zkratku Ctrl + Shift + X, nakonfiguroval další údaje. Důležité bylo povolit SSH protokol pro pozdější připojení do Raspberry Pi.
Po nahrání OS na SD kartu jsem se připojil přes HDMI kabel a zkontroloval WiFi připojení na Raspberry Pi. Poté jsem se připojil přes Putty a protokolem SSH (port 22) do Raspberry.
Po připojení SSH protokolem jsem zadal jméno a heslo, které jsem nastavil při nahrávání OS a pokračoval dle následujícího postupu.
Na začátek se ujistím, že je vše aktualizováno:
sudo apt update
sudo apt upgrade
Poté stáhnu IoTStack pomocí následujícího příkazu a po dokončení stahování restartuji Raspberry:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/SensorsIot/IOTstack/master/install.sh | bash
sudo shutdown -r now
Jakmile je Raspberry opět online, můžu se znovu připojit pomocí SSH a otevřít nabídku. Nejprve přejdu do složky IoTStack a poté spustím skript nabídky:
cd IOTstack/
./menu.sh
V této nabídce se pohybuji pomocí šipek nahoru a dolů a poté vyberu mezerníkem. Zadáním se vytvoří soubor docker-compose.yml. Ujistím se, že jsem vybral následující komponenty:
Grafana
InfluxDB
Mosquitto
Node-RED
Portainer-CE
Všechny tyto kontejnery pak můžu spustit příkazem „Start Stack“. Při prvním spuštění to chvíli trvá, než se vše stáhne. Po dokončení můžu příkazem zkontrolovat, zda vše běží:
docker-compose ps
Pro vytvoření databáze InfluxDB musím vstoupit do docker kontejneru influx a poté přidat databázi následujícím způsobem:
docker exec -it influxdb influx
CREATE DATABASE sensor_data
quit
Nyní můžu přejít na webová rozhraní aplikací, které potřebuji nakonfigurovat. Interpret JSON Node-RED, který jsem použil, byl tento:
{
"temperature": msg.payload.t,
}
Pokud chci zkontrolovat, zda se data zapisují do databáze, můžu použít následující sekvenci příkazů:
docker exec -it influxdb influx
USE sensor_data
show measurements
select * from sensor_data
quit
Webové aplikace
Docker kontejner: IP_adresa_mqtt_server :9000
Node - Red: IP_adresa_mqtt_server :1880
Grafana: IP_adresa_mqtt_server :3000
Závěr
Výsledkem je tedy funkční IoT síť s měřením teploty a vizualizací naměřených dat v reálném čase ve vizualizačním nástroji Grafana.