IoT LoRa Ultrasonic

IoT Lora Ultraschall

Einführung

Das Ziel dieses Arduino -Projekts ist es, ein IoT -Gerät zu erstellen, das die Entfernung misst und Daten über das Network der Dinge zum Opensensemap hochlädt. Zwischen den Messungen geht der Mikrocontroller in einen tiefen Schlaf. Der Fokus liegt auf einer geringen Stromverbrauchslösung, sodass der Sensor über mehrere Monate Daten messen kann.
Für die Messung unterstützt dieses Skript zwei Möglichkeiten zur Kommunikation mit einem Ultraschall -Distanzsensor:

• UART -Serie: (getestet mit dem wasserdichten Ultraschallsensor SKU (A02YYUW) von Dfrobot.)
• Analog (Trig/Echo): (getestet mit den Sensoren AJ-SR04M und HC-SR04)

TTGO ESP32 LORA: Der erste Ansatz ereignete sich mit einem TTGO ESP32 Lora Board. Der Stromverbrauch des Boards während des tiefen Schlafes ist jedoch zu hoch (10 mA). Darüber hinaus wurde die Sensoren immer die Kraft (selbst während des tiefen Schlafes) aus, aber dies konnte durch Strom mit einem GPIO -Stift gelöst werden.
-> Siehe Unterordner TTGO-ESP32-Ultrasonic.

Heltec CubeCell: Infolge des hohen Stromverbrauchs während des tiefen Schlafes wird ein Heltec Cbezell -Mikrocontroller verwendet, der während des tiefen Schlafes 2 µA benötigen sollte.
-> Siehe Unterordner Heltec-Cubecell-Ultrasonic.

Erste Schritte

1. Backend Setup

Unabhängig davon, ob der Mikrocontroller oder der Ultraschallsensor verwendet wird, ist das Backend -Setup gleich.

1.1 Das Dinge Netzwerk

1. Wenn Sie nicht bereits registriert sind, richten Sie ein das Things -Netzwerkkonto ein
2. Erstellen Sie eine neue Anwendung in der TTN -Anwendungskonsole
3. Erstellen Sie ein neues Endgerät und setzen Sie die folgenden Parameter fest:
   • Frequenzplan -> hängt von Ihrem Standort ab
   • Lorawan -Version -> Dies hängt von der Version in der Arduino -Lmic -Bibliothek ab. Standard ist Mac v1.0.3
   • Andere Parameter können generiert werden
4. Wählen Sie in Ihrer Anwendung Nutzlastformate und setzen Sie sie auf Cayenne LPP ein
5. Für die Integration mit Opensensemap wählen Sie Integrationen in Ihre Anwendung aus und erstellen Sie einen neuen benutzerdefinierten Webhook
6. Wählen Sie eine eindeutige "Webhook -ID" und verwenden Sie JSON als "Webhook -Format". Die 'Basis -URL' sollte https://ttn.opensensemap.org/v3 sein. Es ist wichtig, "Uplink -Nachricht" zu aktivieren. Die verbleibenden Felder können ausgelassen werden (siehe hier).

1.2 Opensensemap

1. Wenn Sie noch nicht registriert sind, richten Sie ein Opensensemap -Konto ein
2. Erstellen Sie in Ihrem Dashboard eine "neue SenseBox"
3. Füllen Sie die entsprechenden Daten wie "Name", "Expositionstyp" und "Standort" ein
4. Wählen Sie 'manuelle Konfiguration' für Ihre Hardware und "Sensor" mit Phänomen: distance , Einheit: mm und Typ: ultrasonic .
5. Wählen Sie in Advanced "theThingsNetwork-ttn" und fügen Sie Cayenne LPP (beta) als "Decodierungsprofil" hinzu. Fügen Sie außerdem Ihre "TTN Application-ID" und "TTN Geräte-ID" von Ihrer theThingsNetwork-Anwendung hinzu.
6. In Decodierungsoptionen wählen Sie "Cayenne LPP -Phänomen" als Illumination (zur Unterstützung von Floats mit UINT16) und falls bereits festgelegt, der "Cayenne LPP -Kanal" auf 1 .

2. Konfigurieren Sie den Mikrocontroller

Dieser Schritt hängt von dem von Ihnen verwendeten Mikrocontroller ab. Weitere Informationen finden Sie in den entsprechenden Readme -Dateien:

1. Ttgo-Esp32
2. Heltec-Cubecell

Beitrag

Sie sind mehr als begrüßt, um zu diesem Projekt beizutragen, indem Sie einen anderen Mikrocontroller ausprobieren oder Ihre Erfahrung teilen :)