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IoT en 90 Minutos

Vamos a crear un sistema IoT sencillo utilizando una placa basada en ESP8266, la plataforma Thingspeak para registrar los datos y la APP Blynk para controlar y monitorizar desde el móvil.

El objetivo es:

  • Monitorizar la temperatura y humedad de una sala remotamente desde el móvil
  • Encender desde el móvil la iluminación de la sala
  • Registrar todos los datos históricos de temperatura y humedad
  • Registrar las veces que se abre una puerta
  • Mandar avisos por alta temperatura. 
  • Mandar avisos cuando el sensor de puerta se abra.

Los avisos o notificaciones pueden ser:

Material Necesario

Hardware:

  • Wemos D1 mini
  • Sensor DHT11
  • Led + resistencia 220 ohms (para simular la iluminación) o Relé para la iluminación
  • Pulsador + Resistencia 10 kohms  (para simular la apertura de la puerta) o sensor magnético/infrarrojos.

Coste aproximado: 5 – 20 € dependiendo del material usado.

Software:

Coste del software y licencias: 0 €

Conexión Hardware

Esquema de conexión:

Pines utilizados:

  • D4: Led y también es el led integrado de la placa
  • D3: pulsador/puerta, tiene una resistencia de pull up integrada: OJO, este pin va al GPIO0 que control el arranque, asegurarse de no estar a masa/pulsado al reiniciar o cargar un nuevo programa
  • D2: sonda DHT11

El pulsador simula la apertura de la puerta y el led simula la iluminación de la sala.

Blynk

Blynk es una plataforma que permite que cualquiera pueda controlar fácilmente su proyecto Arduino con un dispositivo con sistema iOS o Android. Los usuarios tendrán ahora la posibilidad de crear una interfaz gráfica de usuario de “arrastrar y soltar” para su proyecto en cuestión de minutos y sin ningún gasto extra.

Blynk vendría a ser como tener una protoboard en tu dispositivo móvil, tablet o teléfono, que cuenta con todo lo que necesites usar, desde deslizadores y pantallas a gráficos y otros widgets funcionales que se pueden organizar en la pantalla un Arduino. Además te da la opción de poder recopilar datos de los sensores que montes en un proyecto. Funciona nada más sacarlo de la caja y conectarlo a la placa por Internet.

Arquitectura de Blynk:

Thingspeak

ThingSpeak es un plataforma de Internet of Things (IoT) que permite recoger y almacenar datos de sensores en la nube y desarrollar aplicaciones IoT. Thinkspeak también ofrece aplicaciones que permiten analizar y visualizar tus datos en MATLAB y actuar sobre los datos. Los datos de los sensores pueden ser enviados desde Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black y otro HW.

Web: https://thingspeak.com/

Precios: https://thingspeak.com/prices

Pasos a seguir

Crear una cuenta en Thingspeak y configurar

Web: https://thingspeak.com/users/sign_up

Tutoriales:

Crear cuenta:

Crear un Nuevo Canal llamado: “Curso IoT”

Crear 3 Fields:

  • Temperatura – Guarda los datos de temperatura
  • Humedad – Guarda los datos de humedad
  • Puerta – Guarda las aperturas de puerta

Guarda la API Key y el número de canal

Instalar Blynk 

Getting Started: https://blynk.io/en/getting-started

Docs: https://docs.blynk.cc/

Instalar Blynk en el móvil: https://blynk.io/

Crear una cuenta en Blynk

Crear un nuevo proyecto llamado “IoT en 90 minutos”

Elegir Hardware, en este caso “Wemos D1 Mini”

Guardar el Auth Token. Auth Token es un identificador único que se necesita para conectar su hardware a su smartphone. Cada nuevo proyecto que cree tendrá su propio Auth Token. Obtendrá Auth Token automáticamente en su correo electrónico después de la creación del proyecto. También se puede copiar manualmente.

Añadir 3 widgets:

  • Un botón (Conectado al Pin D4)
  • Dos Gauge en los pines Virtuales V0 y V1 para temperatura y humedad

Virtual Pin: http://help.blynk.cc/en/articles/512061-what-is-virtual-pins

Configuración del Gauge:

  • Temperatura pin virtual V0
  • Humedad pin virtual V1
  • Modo push
  • Label: C para temperatura y % para Humedad

Configuración del Botón. poner en modo switch:

Aspecto final de la APP:

Ejecutar el programa

 

Preparar IDE Arduino

Instalar el IDE de Arduino:

Instalar el soporte para las placas basadas en ESP8266 en el IDE de Arduino

Instalar librerías necesarias en IDE Arduino desde el gestor de librerías:

 Realizar montaje de Wemos D1 mini

Personalizar el Firmware y Ejecutarlo

Configurar la Vista Pública en Thingspeak

Crear una vista pública, para ello en el canal ir a “sharing” y seleccionar “Share channel view with everyone”

Configurar la vista pública de Thingspeak, es una especie de dashboard donde pondremos:

  • Gráfica de Temperatura (Tipo Spline)
  • Display numérico Temperatura
  • Gráfica de Humedad  (Tipo Spline)
  • Display numérico Humedad
  • Gráfica apertura de puerta (Tipo Step)
  • Lamp Indicator, para ver el estado de la puerta abierto/cerrado
  • Un histograma para ver la variación de la temperatura

La vista debe quedar como esta: https://thingspeak.com/channels/635134

Configurar las Notificaciones en Thingspeak

Configurar avisos en Thingspeak cuando la temperatura sea mayor de 24 grados y cuando se abra la puerta. Para ello usaremos estas utilidades de thingspeak.

Notificaciones posibles:

  • Mandar un mensaje al panel: https://www.aprendiendoarduino.com/servicios/mensajes/index.html, servicio de #aprendiendoarduino para hacer una demo.
  • Enviar un mensaje a Telegram mediante un bot al canal https://t.me/aprendiendoarduino. Para ello es necesario crear un bot, añadirlo al canal y usar su API KEY desde thingspeak con ThingHTTP
  • Enviar un mensaje al canal #arduino_iot de https://aprendiendoarduino.slack.com/
  • Mandar un tweet usando ThingTweet, para ello debemos enlazar nuestra cuenta de Twitter.
  • Mandar un email con mailgun https://www.mailgun.com/, para ello debemos darnos de alta en mailgun y usar la API Key para que dispare el webhook configurado en ThingHTTP y mande un email
  • Para cualquier otra interacción se puede usar IFTTT. Se crea un webhook que se usa desde ThingHTTP y desde IFTTT disparamos el servicio que queramos.
  • Y cualquier otra que disponga de un webhook o API

Primero debe configurarse ThingHTTP para que llame a una API o webhook que dispare la notificación que deseamos. Para ello deberemos darnos de alta en el servicio que deseemos.

Para mandar un mensaje al panel: https://www.aprendiendoarduino.com/servicios/mensajes/index.html debo llamar a esta API:

Crear un nuevo ThingHTTP llamado “Manda Mensaje Alta Temperatura” y poner:

Crear un nuevo ThingHTTP llamado “Manda Mensaje Puerta Abierta” y poner:

NOTA: si no funciona la llamada al servicio de mensajes, mandar un correo a aprendiendoarduino@gmail.com

Una vez creados los elementos ThingHTTP que dispara la notificación queda crear los react, que son las condiciones en la que se disparan las notificaciones, donde diremos en qué condiciones se mandan las notificaciones. En nuestro caso:

  • Temperatura > 24 grados solo la primera vez que pase (Run action only the first time the condition is met: Trigger the action if the condition was previously false and is currently true.)
  • El valor del canal es 1 (Puerta abierta) cada vez que pase.

Crear un nuevo react llamado “Alta Temperatura IoT 90 minutos” con los siguientes parámetros:

Crear un nuevo react llamado “Puerta Abierta IoT 90 minutos” con los siguientes parámetros:

Probar que se muestran los mensajes en el panel https://www.aprendiendoarduino.com/servicios/mensajes/index.html

Si quisiéramos mandar un tweet, simplemente seleccionar en Action “ThingTweet” y poner el texto del tweet.

Identificación Horizontales Demo

Las horizontales o Building Blocks usados en IoT:

Para la demo:

  • Devices: Wemos D1 mini + sensor temperatura + pulsador + led + relé
  • Infraestructura de comunicación: Wifi
  • Gateway: Punto de Acceso Wifi
  • Protocolo: API HTTP y MQTT (transparente al usar las librerías de Blynk y Thingspeak)
  • Plataforma: Thingspeak y Blynk
  • Servicios: Almacenamiento de datos, gráficas, disparo de eventos y análisis de datos por Thingspeak, monitorización móvil por Blynk, notificaciones por IFTTT o plataforma propia.

Limitaciones de la solución utilizada:

  • Máximo número de envíos a plataforma: 15 segundos
  • Datos almacenados solo hasta un año o 3 millones de registros
  • Límite en el cálculo de datos
  • Gráficas simples
  • Depender de terceros para las notificaciones

Thingspeak

ThingSpeak es un plataforma de Internet of Things (IoT) que permite recoger y almacenar datos de sensores en la nube y desarrollar aplicaciones IoT. Thinkspeak también ofrece aplicaciones que permiten analizar y visualizar tus datos en MATLAB y actuar sobre los datos. Los datos de los sensores pueden ser enviados desde Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black y otro HW.

Web: https://thingspeak.com/

Thingspeak es parte de Mathworks https://en.wikipedia.org/wiki/MathWorks que es la empresa de entre otros Matlab y Simulink.

Uso comercial: https://thingspeak.com/pages/commercial_learn_more

Precios: https://thingspeak.com/prices

Features Thingspeak:

También puede acceder a los recursos de MATLAB y Simulink con una cuenta gratuita de MathWorks.

Apps de Thingspeak, son los servicios de la plataforma IoT: https://thingspeak.com/apps

Librería Thingspeak para Arduino, ESP8266 y ESP32: https://github.com/mathworks/thingspeak-arduino

La estructura de Thingspeak es:

  • Canales (Channels): los datos que recogemos en los dispositivos se guardan en canales.
  • En cada canal se disponen de una serie de campos para guardar datos, así como otra información adicional
  • Los canales pueden ser públicos o privados.
  • Dentro de cada canal podemos añadir visualizaciones o Widgets
  • Los datos del canal se pueden importar o exportar
  • En la pestaña de API keys está la información con las contraseñas (API Keys) para usar con las APIs.

Tutoriales Thingspeak: https://community.thingspeak.com/tutorials/

Tutoriales Arduino:

Tutoriales ESP8266:

Tutoriales Raspberry Pi.

Documentación: https://www.mathworks.com/help/thingspeak/

Getting started con Thingspeak: https://www.mathworks.com/help/thingspeak/getting-started-with-thingspeak.html

Ejemplos: https://www.mathworks.com/help/thingspeak/examples.html

Restful y MQTT APIs: https://www.mathworks.com/help/thingspeak/channels-and-charts-api.html

Alertas: https://www.mathworks.com/help/thingspeak/monitor-channel-inactivity-using-multiple-thingSpeak-apps.html

Más información:

Cliente MQTT Thingspeak

ThingSpeak ahora es compatible con la publicación MQTT, que le permite enviar datos a ThingSpeak desde cualquier dispositivo o servicio compatible con el estándar MQTT.

Puede seguir enviando hasta 3 millones de mensajes al año de forma gratuita. Para determinar cuántos mensajes utiliza, puede iniciar sesión y ver el uso de su cuenta.

Tutoriales para usar MQTT con Arduino:

Ejemplo con Thingspeak

Instalar con el gestor de librerías la librería thinkspeak o manualmente desde https://github.com/mathworks/thingspeak-arduino

Crear un nuevo canal: temperatura casa

Los canales guardan todos los datos que una aplicación Thingspeak recoge. Cada canal incluye 8 campos que pueden almacenar cualquier tipo de dato, además de tres campos para localización del dispositivo y uno para el estado de los datos. Una vez los datos son recogidos en un canal, es posible usarlos con las apps de Thingspeak para analizarlos y visualizarlos.

API: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/channels-and-charts.html

Thingspeak apps: https://thingspeak.com/apps

Tutorial: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/getting-started-with-thingspeak.html

Analizar datos: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/analyze-your-data.html

Actuar con tus datos: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/act-on-your-data.html

Código con IP fija y sin librería: https://github.com/jecrespo/Aprendiendo-Arduino/tree/master/Ejercicio65-Thingspeak

Código con IP fija y librerías: https://github.com/jecrespo/aprendiendoarduino-iot/tree/master/01-Thingspeak/Temp-y-Hum

Canal público: https://thingspeak.com/channels/242341

Usar MQTT con Thingspeak: http://blogs.mathworks.com/iot/2017/01/20/use-mqtt-to-send-iot-data-to-thingspeak/

Repositorio: https://github.com/jecrespo/aprendiendoarduino-iot/tree/master/01-Thingspeak

Analizar

Ejemplos: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/examples.html

Tutorial: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/analyze-your-data.html  

Actuar

Con webhooks http, thinghttp: https://thingspeak.com/apps/thinghttp

React: https://thingspeak.com/apps/reacts

React app: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/react-app.html

Manual Thinghttp APP: https://es.mathworks.com/help/thingspeak/thinghttp-app.html

Tutorial: http://community.thingspeak.com/tutorials/arduino/cheerlights-with-arduino-and-the-fastled-library/

Restduino: https://github.com/sirleech/RestduinoThingspeak

Time control:

Canal público: https://thingspeak.com/channels/242341

Plataformas Cloud Públicas

Las plataformas de IoT son plataformas SW que reciben los datos datos recogidos por nuestros sensores y luego son enviados por los microcontroladores y que se alamacenan, además de dar otros servicios. Pueden ser plataformas de terceros o plataformas propias desarrolladas por nosotros.

Estas plataformas tienen un HW y el SW que pueden usar estas tecnologías:

  • Virtualización, las plataformas SW pueden estar virtualizadas generalmente por motivos de escaliabilidd.
  • Bases de Datos, principalmente nosql como Mongo DB, RavenDB, cassandra y otras muchas. Big Data.
  • Tratamiento de big data con Hadoop o spark
  • Plataformas propias como Amazon AWS que tiene para IoT https://aws.amazon.com/es/iot/
  • Google cloud platform: https://cloud.google.com/solutions/iot/
  • Google Weave, es una plataforma de comunicaciones para IoT
  • IBM blue Mix http://www.ibm.com/cloud-computing/bluemix/
  • Desarrollo con Microsoft Azure
  • Desarrollo de software de plataformas webs con .NET, php, javascript, python, django, node.js
  • Scadas industriales, scadas en la nube o scada as a service

Por el contrario se pueden instalar plataformas privadas en nuestras propias instalaciones sin acceso desde Internet, algunos ejemplos:

Plataformas IoT para makers: https://www.sparkfun.com/news/2413

Guía de plataformas IoT: https://www.ibm.com/developerworks/library/iot-lp101-why-use-iot-platform/index.html

Elegir plataforma IoT: https://ricveal.com/blog/plataformas-iot/

Arquitectura de una plataforma IoT:

Listado de algunas plataformas IoT:

Arduino y LoRaWAN

Arduino MKR WAN 1300

MKR WAN 1300 es una placa potente que combina la funcionalidad de la conectividad MKR Zero y LoRa. Es la solución ideal para los fabricantes que desean diseñar proyectos de IoT con una mínima experiencia previa en redes que tengan un dispositivo de baja potencia.

La placa MKR WAN 1300 tiene comunicación inalámbrica unido a un diseño de la placa MKR Zero Board, es decir, que tendremos soporte para aplicaciones de 32 bits. La placa cuenta con 256KB de Memoria flash y 32KB SRAM. Puede funcionar con la energía de dos pilas de 1,5V y todo en un tamaño de 67,64 x 25mm. Al tener comunicación inalámbrica, el dispositivo al que se conecte tendrá opción de comunicarse a Internet.

El MKR WAN 1300 usar el módulo Murata CMWX1ZZABZ Lo-Ra module que lleva el transceiver Semtech SX1276:

Más información: https://store.arduino.cc/mkr-wan-1300

Buen artículo para sobre el MKR 1300: http://tinkerman.cat/arduino-mkr-wan-1300/

Moteino

Moteino es una plataforma de desarrollo compatible con Arduino inalámbrica de baja potencia basada en el popular chip ATmega328p utilizado en el Arduino-UNO, lo que lo hace 100% compatible con el IDE de Arduino (entorno de programación).

Para la programación, necesitará un adaptador FTDI externo para cargar los sketchs, con las ventajas de un menor costo y un tamaño más pequeño. La variante MoteinoUSB incluye el convertidor de serie USB.

Los Moteinos son compatibles y se pueden comunicar con cualquier otra plataforma Arduino o de desarrollo que utilice los populares transceptores HopeRF RFM69 o LoRa. Moteino también viene con un chip de memoria flash SPI opcional para programación inalámbrica o registro de datos.

Web Moteino: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/

Moteino fue diseñado para ser una plataforma de desarrollo compacta, altamente personalizable y asequible, adecuada para IoT, domótica y proyectos inalámbricos de largo alcance. Estas son algunas de las características que distinguen a Moteino:

  • diseño modular pequeño y ligero que se adapta a recintos minúsculos
  • las configuraciones flexibles permiten el uso de varios transceptores inalámbricos
  • potencia realmente ultra baja: con tan solo ~ 2uA alcanzables en el modo de suspensión profunda, los Moteinos permiten que los proyectos con batería, como los sensores inalámbricos de movimiento/entorno, funcionen durante años. El modo de suspensión de Watchdog está en ~ 6uA (activación periódica). El nuevo 8Mhz Moteino permite el modo de sueño 100nA más bajo posible
  • Las radios sub-Ghz y LoRa producen un rango mucho más largo que las bandas de 2.4Ghz
  • programable de forma inalámbrica: puede volver a flashearlo sin cables, cuando se implementa en ubicaciones difíciles (solo con radios RFM69)
  • fácil de usar desde el familiar IDE Arduino, muchos ejemplos de código brindados para ayudarlo a comenzar

Pinout:

Los transceiver soportados por Moteino son:

Transceiver Datasheets

Muy buena explicación de los módulos de Adafruit: https://learn.adafruit.com/adafruit-rfm69hcw-and-rfm96-rfm95-rfm98-lora-packet-padio-breakouts/overview

Librería para los módulos RFM69: https://github.com/LowPowerLab/RFM69

IMPORTANTE: Los módulos RFM69 no son LoRa y no son compatibles con los módulos RFM95/RFM96. Además los módulos RFM95/RFM96 necesitan de una librería de terceros.

Más información RFM69:

Uso con Lora: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/lora-support/

Librería para los módulos LoRa RFM95 (868-915mhz) and RFM96 (433mhz).: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/index.html

Getting started para instalar el soporte y las librerías: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/programming-libraries/

Github: https://github.com/LowPowerLab y Librería: https://github.com/LowPowerLab/Moteino

Comprar Moteino:https://lowpowerlab.com/shop/

Moteino weather shield: https://lowpowerlab.com/2016/09/09/weathershield-r2-released/ with a BME280 which includes all Temperature/Humidity/Pressure readings all in 1 sensor.

Moteino PowerShield: https://lowpowerlab.com/guide/powershield/

Gateway LoRa con Moteino + Raspberry Pi:

Dragino

En Dragino http://www.dragino.com/ podemos encontrar Hardware para LoRa: http://www.dragino.com/products/products-list.html

Wiki: http://wiki.dragino.com/index.php?title=Main_Page

La librería recomendada es: https://github.com/matthijskooijman/arduino-lmic, pero puede usarse la librería Radiohead: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/

LoRa Shield:

Otro HW LoRa compatible con Arduino

Existen más HW de desarrollo compatible con Arduino con módulos LoRa diferentes:

Gateways LoRa

En las redes LoRaWan un gateway es un dispositivo dentro de la arquitectura de red que recibe los datos transmitidos por un dispositivo de nodo final y que reenvían los paquetes de datos a un servidor de red centralizado. Los datos de un nodo final LoRa pueden ser recibidos por múltiples puertas de enlace (gateway),

Los gateways o puertas de enlace son un puente transparente entre los dispositivos finales y el servidor de red central. Uno o más dispositivos finales se conectan a una o más puertas de enlace, mediante una conexión inalámbrica de un solo salto, usando tecnología RF LoRa™ o FSK, formando así una red en estrella.

Una o más puertas de enlace se conectan al servidor de red central por medio de conexiones IP estándar, formando así una red en estrella. Las comunicaciones entre los dispositivos y el servidor de red, son generalmente unidireccionales o bidireccionales, pero el estándar también soporta multidifusión, permitiendo la actualización de software en forma inalámbrica, u otras formas de distribución de mensajes en masa.

Los gateways son enrutadores equipados con un concentrador LoRa, lo que les permite recibir paquetes LoRa. Por lo general, puede encontrar dos tipos de puertas de enlace:

  • Las pasarelas se ejecutan con un firmware mínimo, por lo que son de bajo costo y fáciles de usar (por ejemplo, The Things Gateway) y solo ejecutan el software de reenvío de paquetes.
  • Gateways que ejecutan un sistema operativo, para el cual el software de reenvío de paquetes se ejecuta como un programa de fondo (por ejemplo, Kerlink IoT Station, Multitech Conduit). Esto le da más libertad al administrador del gateway para administrar su puerta de enlace e instalar su propio software.

Una forma de montar un gateway LoRa barato es con una Raspberry Pi y un hat de Moteino con un módulo LoRa:

Un gateway simple con LoPy: https://www.hackster.io/bucknalla/lopy-lorawan-nano-gateway-using-micropython-and-ttn-a9fb19

Construir un gateway LoRa barato: http://cpham.perso.univ-pau.fr/LORA/RPIgateway.html

Módulos LoRa para conectar un ordenador y haga de gateway: https://www.cooking-hacks.com/waspmote-gateway-sx1272-lora-sma-4-5-dbi-868-mhz y tutorial LoRa gateway Libelium: http://www.libelium.com/development/waspmote/documentation/lora-gateway-tutorial/

Lista de gateways de loriot: https://www.loriot.io/lora-gateways.html

The things gateway: https://www.thethingsnetwork.org/docs/gateways/gateway/

The Things Gateway permite que dispositivos como sensores y computadoras integradas se conecten a internet. Con un proceso fácil de conectar, está creando el aspecto más sustancial de su red de datos IoT. Active la puerta de enlace en solo 5 minutos y cree su propia red local. Con la capacidad de servir a miles de nodos, la puerta de enlace es el componente principal de su red conectada. Esta versión funciona a 868MHz para uso en la UE y 915Mhz para uso en los EE.UU.

Lista de gateways de thethingsnetwork:

Gateway draguino (open wrt): http://www.dragino.com/products/lora/item/119-lg01-s.html

Ejemplo con Dragino para usarlo como gateway (Lora Shield + Arduino Yun Shield):

Más información:

Librería RadioHead LoRa

Una de las librerías más usadas para módulos LoRa con Arduino es RadioHead: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/index.html

Proporciona una biblioteca completa orientada a objetos para enviar y recibir mensajes paquetizados a través de una variedad de radios de datos comunes y otros transportes para microprocesadores integrados.

RadioHead consta de 2 grupos principales de clases: driversy managers.

  • Los drivers proporcionan acceso de bajo nivel a un rango de diferentes radios y otros transportes de mensajes paquetizados.
  • Los managers brindan servicios de envío y recepción de mensajes de alto nivel para una variedad de requisitos diferentes.

Cada programa de RadioHead tendrá una instancia de un driver para proporcionar acceso a la radio o transporte de datos, y generalmente un manager que usa ese driver para enviar y recibir mensajes para la aplicación. El programador debe instanciar un driver y un manager e inicializar el manager. A partir de entonces, las funciones del manager se pueden usar para enviar y recibir mensajes.

También es posible usar un driver por sí mismo, sin un manager, aunque esto solo permite un transporte no confiable y sin dirección a través de las funciones del driver.

Se admite una amplia gama de plataformas de microprocesadores.

Unos ejemplos de drivers:

  • RH_RF69 Works with Hope-RF RF69B based radio modules, such as the RFM69 module
  • RH_NRF24 Works with Nordic nRF24 based 2.4GHz radio modules, such as nRF24L01 and others.
  • RH_RF95 Works with Semtech SX1276/77/78/79, Modtronix inAir4 and inAir9, and HopeRF RFM95/96/97/98 and other similar LoRa capable radios. Supports Long Range (LoRa) with spread spectrum frequency hopping, large payloads etc.
  • RH_Serial Works with RS232, RS422, RS485, RS488 and other point-to-point and multidropped serial connections, or with TTL serial UARTs such as those on Arduino and many other processors, or with data radios with a serial port interface. RH_Serial provides packetization and error detection over any hardware or virtual serial connection. Also builds and runs on Linux and OSX.
  • RHEncryptedDriver Adds encryption and decryption to any RadioHead transport driver, using any encrpytion cipher supported by ArduinoLibs Cryptogrphic Library http://rweather.github.io/arduinolibs/crypto.html

Managers, cualquier manager puede usarse con cualquier driver:

  • RHDatagram Addressed, unreliable variable length messages, with optional broadcast facilities.
  • RHReliableDatagram Addressed, reliable, retransmitted, acknowledged variable length messages.
  • RHRouter Multi-hop delivery of RHReliableDatagrams from source node to destination node via 0 or more intermediate nodes, with manual routing.
  • RHMesh Multi-hop delivery of RHReliableDatagrams with automatic route discovery and rediscovery.

Esta librería es compatible entre otros con:

Para los módulos con moteino que se ha usado en la demo, son necesarios los drivers: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/classRH__RF95.html

Si se quiere añadir una capa de seguridad debe usarse la clase: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/classRHEncryptedDriver.html

Si se quiere usar direccionamiento debe usarse la clase: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/classRHDatagram.html

IMPORTANTE PARA MODULOS LORA, la librería está configurada por defecto a 434: Check if you have set the right frequency:After putting the library in the right place, you have to also modify the frequency to the frequency you want to use, the position of this issetFrequency() in the file: arduino-xxx\libraries\RadioHead\RH_RF95.cpp;

Para los módulos RFM95 de moteino debe ponerse: setFrequency(868.0);

He hecho un fork de la librería con la modificación para módulos LoRa: https://github.com/jecrespo/RadioHead

Proyecto LoRa con Moteino

A la hora de afrontar un proyecto con LoRa para monitorizar un entorno donde no tenemos acceso a una red ethernet/wifi ni toma eléctrica, podemos planteamos usar Moteino como una solución basada en Arduino de bajo consumo y con módulos LoRa integrados.

La primera duda es que módulo de radio o transceiver usar el RFM69 o RFM95:

  • RFM69 no es LoRa usa modulación FSK en lugar de la modulación LoRa
  • RFM95 es LoRa estándar.

RFM69 y RFM95 son módulos de radio para comunicación a larga distancia, donde la velocidad de transmisión no es crítica (no se hace streaming de vídeo). Al usar modulación diferente no son compatibles entre ellos.

Estos módulos de radio vienen en cuatro variantes (dos tipos de modulación y dos frecuencias). Los RFM69 son los más fáciles de usar, y son bien conocidos y entendidos. Las radios LoRa son más potentes, pero también más caros.

Comparativa y explicación de los módulos: https://learn.adafruit.com/adafruit-rfm69hcw-and-rfm96-rfm95-rfm98-lora-packet-padio-breakouts

Transceiver Moteino: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/transceivers/

RFM69

Módulo basado en SX1231 con interfaz SPI

  • +13 a +20 dBm hasta 100 mW Capacidad de salida de potencia (salida de potencia seleccionable en software)
  • Drenaje de corriente de 50 mA (+13 dBm) a 150 mA (+20 dBm) para transmisiones, ~ 30 mA durante la escucha de radio activa.
  • Las radios RFM69 tienen un alcance de aprox. Línea de visión de 500 metros con antenas unidireccionales sintonizadas. Dependiendo de las obstrucciones, la frecuencia, la antena y la potencia de salida, obtendrá rangos más bajos, especialmente si no tiene línea de visión.
  • Crear redes multipunto con direcciones de nodo individuales
  • Motor de paquete cifrado con AES-128

Guía completa del módulo de radio RFM69: https://learn.sparkfun.com/tutorials/rfm69hcw-hookup-guide

Librería Arduino RFM69: https://github.com/LowPowerLab/RFM69

Completa información RFM69: http://www.hoperf.com/upload/rf/RFM69W-V1.3.pdf

Explicación de librería RFM69 https://lowpowerlab.com/2013/06/20/rfm69-library/

RFM95

Módulo basado en LoRa® SX1276 con interfaz SPI

  • Capacidad de salida de potencia de +5 a +20 dBm hasta 100 mW (salida de potencia seleccionable en software)
  • ~ 100mA de pico durante la transmisión de + 20dBm, ~ 30mA durante la escucha activa de la radio.
  • Las radios RFM9x tienen un rango de aprox. Línea de visión de 2 km con antenas unidireccionales sintonizadas. Dependiendo de las obstrucciones, la frecuencia, la antena y la potencia de salida, obtendrá rangos más bajos, especialmente si no tiene línea de visión.

Estos son radios de paquete LoRa de +20 dBm que tienen una modulación de radio especial que no es compatible con los RFM69 pero que puede ir mucho más lejos. Pueden ir fácilmente a la línea de vista de 2 km utilizando antenas de cable simples, o hasta 20 km con antenas direccionales y ajustes.

Completa información RFM95: http://www.hoperf.com/upload/rf/RFM95_96_97_98W.pdf

Librería: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/

SX127x Datasheet – The RFM9X LoRa radio chip itself

Librería: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/

Módulos Moteino Usados

Optamos LoRa porque da entre un 50% y 100% más de alcance.

LoRa support for Moteino: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/lora-support/

Todo sobre moteino y como programarlo: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/

Los moteino a usar con LoRa son los moteinoLR y mejor moteinoUSB-LoRa que ya tiene el interfaz USB:

Para wireless programming necesitas las flash extra: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/wireless-programming/

Gateway

Si queremos conectar a Internet los sensores, necesitamos un gateway.

Gateway con Raspberry Pi:

Otra opción de gateway es usar un shield LoRa de dragino:

Productos de dragino: http://www.dragino.com/products/products-list.html

Cloud

Ya tenemos el nodo y el gateway, nos falta el cloud que podemos hacerlo con muchas plataformas IoT.

Thingspeak: https://thingspeak.com/

Demo LoRa con Moteino

Medición de temperatura remota de forma inalámbrica usando LoRa con un MoteinUSB with flash https://lowpowerlab.com/guide/moteino/. Integración de los datos en un servidor propio https://www.aprendiendoarduino.com/ y en thingspeak https://thingspeak.com/. Se usa un gateway sencillo de reenvio de mensajes usando un Arduino Yun conectado por WiFi a Internet y un shield LoRa http://www.dragino.com/products/lora/item/102-lora-shield.html

Hardware Utilizado en el módulo LoRa

Hardware utilizado en el gateway:

Esta demo consiste en un cliente basado en un moteino alimentado por batería que manda datos de temperatura de una sonda DHT22 a un nodo central que hace de gateway basado en un Arduino Yun con un shield Lora de Draguino.

Cliente

Para empezar con Moteino, lo primero es instalar el soporte para estas tarjetas e instalar las librerías: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/programming-libraries/

Luego la guía de programación con el IDE de Arduino: https://lowpowerlab.com/guide/moteino-programming/arduinoide/

Para LoRa usamos el módulo RFM95: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/transceivers/ y necesitaremos la librería recomendada que soporta LoRa: https://lowpowerlab.com/guide/moteino/lora-support/. Para estos módulos la librería recomendada es: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/index.html, la descargamos e instalamos.

Tomando como base el ejemplo rf95_client de la librería Radiohead modificado para mandar la temperatura de una sonda DHT22 que es un dato de tipo float, en lugar de “Hello World”.

El código del cliente está disponible en: https://github.com/jecrespo/aprendiendoarduino-lora/blob/master/Demo_LoRa/rf95_client/rf95_client.ino

Servidor/Gateway

Se usa un Arduino Yun https://store.arduino.cc/arduino-yun que dispone de conexión ethernet y wifi y para la red LoRa uso un LoRa shield de draguino http://www.dragino.com/products/module/item/102-lora-shield.html

Más información sobre el shield ver este documento: http://wiki.dragino.com/index.php?title=Lora_Shield

Para este shield uso la misma librería: http://www.airspayce.com/mikem/arduino/RadioHead/index.html,

Tomando como base el ejemplo rf95_server de la librería Radiohead modificado para recibir un float y sacarlo por el puerto de consola.

IMPORTANTE: en el ejemplo de rf95_server no usar el pin 9 para el led (int led = 9;) porque el pin 9 se usa como reset en el shield de draguino.

Una vez comprobado que el servidor recibe datos, debe hacer su función de gateway y mandar los datos a una base de datos alojada en https://www.aprendiendoarduino.com/ y poder ver la gráfica en https://www.aprendiendoarduino.com/servicios/datos/graficas.html

Para grabar datos se debe llamar a una API desde el arduino Yun. Uso el HTTP client para mandar datos https://www.arduino.cc/en/Tutorial/HttpClient. De esta forma hace el Arduino Yun + Shield LoRa de Gateway reenviando los datos recibidos por LoRa a un servidor público.

El código del servidor está en https://github.com/jecrespo/aprendiendoarduino-lora/blob/master/Demo_LoRa/rf95_server/rf95_server.ino

Dispositivos Sigfox y Lora recogiendo datos en campo:

Para mandar los datos a thingspeak uso la API y mando los datos llamando a https://api.thingspeak.com/update?api_key=writeapikey&field1=22.8

Está disponible una vista publica de los datos: https://thingspeak.com/channels/440179