IoT LoRa Ultrasonic

IoT Lora Ultrasonic

Introduction

L'objectif de ce projet Arduino est de créer un dispositif IoT qui mesure la distance et télécharger des données sur le réseau Things sur l'OpenSenSeNEMAP. Entre les mesures, le microcontrôleur passe en profondeur. L'accent est mis sur une solution à faible consommation d'énergie, de sorte que le capteur est capable de mesurer les données sur plusieurs mois.
Pour la mesure, ce script prend en charge deux façons de communiquer avec un capteur de distance à ultrasons:

• UART SERIAL: (testé avec le capteur ultrasonique imperméable SKU (A02YYUW) de DFROBOT.)
• Analogique (trig / echo): (testé avec les capteurs AJ-SR04M et HC-SR04)

TTGO ESP32 LORA: La première approche s'est produite avec un tableau TTGO ESP32 Lora. Cependant, la consommation d'énergie de la planche pendant le sommeil profond est trop élevée (10 mA). De plus, les capteurs ont toujours drainé la puissance (même pendant le sommeil profond), mais cela pourrait être résolu en alimentant le capteur avec une broche GPIO.
-> Voir le sous-dossier TTGO-ESP32-Ultrasonic.

HELTEC CUBECELL: À la suite de la consommation élevée de puissance pendant le sommeil profond, un microcontrôleur Heltec Cubecell est utilisé, ce qui devrait nécessiter 2 µA pendant le sommeil profond.
-> Voir le sous-dossier heltec-cubecell-ultrasonic.

Commencer

1. Configuration du backend

Quel que soit le microcontrôleur ou le capteur à ultrasons utilisé, la configuration du backend est la même.

1.1 Le réseau de choses

1. Si vous n'êtes pas déjà inscrit, configurez un compte de réseau The Things Things
2. Créer une nouvelle application dans la console des applications TTN
3. Créez un nouvel appareil final et définissez les paramètres suivants:
   • FrequencyPlan -> dépend de votre emplacement
   • Version Lorawan -> Cela dépend de la version définie dans la bibliothèque Arduino-LMIC. La valeur par défaut est Mac v1.0.3
   • D'autres paramètres peuvent être générés
4. Dans votre application, sélectionnez les formats de charge utile et définissez-le sur Cayenne LPP
5. Pour l'intégration avec OpenSenSenSemap, sélectionnez les intégrations dans votre application et créez un nouveau WebHook personnalisé
6. Choisissez un «webhook id» unique et utilisez JSON comme «Format Webhook». L'URL de base doit être https://ttn.opensensemap.org/v3 . Il est important d'activer le «message de liaison montante». Les champs restants peuvent être exclus (voir ici).

1.2 OpenSenSenSemap

1. Si vous n'êtes pas déjà inscrit, configurez un compte OpenSenSenSEMAP
2. Dans votre tableau de bord , créez une «nouvelle boîte de sens»
3. Remplissez les données appropriées comme «Nom», «Type d'exposition» et «Emplacement»
4. Sélectionnez «Configuration manuelle» pour votre matériel et «Ajouter un capteur» avec un phénomène: distance , unité: mm et type: ultrasonic .
5. Dans Advanced, choisissez «thethingsNetwork-ttn» et ajoutez Cayenne LPP (beta) comme «profil de décodage». De plus, ajoutez votre «TTN Application-ID» et «TTN Device-ID» de votre application thethingsNetwork.
6. Dans les options de décodage, choisissez le «phénomène LPP de Cayenne» comme Illumination (pour prendre en charge les flotteurs avec Uint16) et s'il n'est pas déjà défini, le «canal LPP Cayenne» vers 1 .

2. Configurer le microcontrôleur

Cette étape dépend du microcontrôleur que vous utilisez. Veuillez vous référer aux fichiers ReadMe correspondants:

1. TTGO-ESP32
2. Heltec-cubecell

Contribution

Vous êtes plus que bien accueilli pour contribuer à ce projet en essayant d'autres microcontrôleurs ou partagez votre expérience :)