fipy GPS Accelerometer LoRa

추상적인

GPS 및 가속도계 값을 읽고 LORA 프로토콜을 통해 원격 서버로 푸시하십시오.

하드웨어

Espressif ESP32의 FIPY 1.0

자세한 내용 : https://pycom.io/wp-content/uploads/2018/08/fipyspecsheetaugust2017n2-1.pdf

FIPY 보드를 연결하기위한 파이트랙 쉴드 :

자세한 정보 : https://docs.pycom.io/datasheets/expansionboards/pytrack/

Lora 게이트웨이로서 "멀티 테크 도관 게이트웨이"

자세한 정보 : https://www.multitech.com/brands/multiconnect-conduit

소개

이 프로젝트에서는 저전력과 안정성을 소비하는 데주의를 기울입니다. 전력 소비를 줄이기 위해 Cayenne LPP, 가속도계 수면 - 깨우기 모드 및 FIPY의 불필요한 기능을 닫았습니다. 네트워크 : TTN (The Things Network) https://www.thethingsnetwork.org/

-CayennelPP 라이브러리를 사용했기 때문에이 프로젝트에는 페이로드 디코더가 필요하지 않습니다. 다른 시나리오를 사용한 경우 TTN의 페이로드 디코더 탭으로 메시지를 디코딩해야했을 것입니다.

의존성 설치

Pytrack : python3 -m pip install PyTrack-NTU

PYCOM 보드 정보 : python3 -m pip install pycom

용법:

이 프로젝트에서 Micropython은 ESP32에 사용됩니다. 마이크로 파이썬에 대한 자세한 정보 :

https://github.com/micropython/micropython

https://docs.micropython.org/en/latest/reference/packages.html

Cayennelpp는 데이터를 TTN 네트워크로 전송하는 데 사용합니다. Cayennelpp 덕분에 한 번의 클릭 만 디코드 육각 코드에 충분하기 때문에 쉽습니다. 옵션 페이로드 형식 >> 카이엔 및 디코드를 자동으로 선택하십시오. 또한 파이썬 측면에서는 이러한 기능을 코드 블록에 추가해야합니다.

 lpp.add_accelerometer(xsum,ysum,zsum)

lpp.add_analog_input(abs(gtotal-1))

lpp.add_analog_input(volt, channel = 114)

lpp.add_gps(c0, c1, 55)

lpp.send()

반면에 우리는 lora의 설정을 설정해야합니다.

 lora = LoRa(mode=LoRa.LORAWAN, region=LoRa.EU868,adr=False, tx_retries=0, device_class=LoRa.CLASS_A)

-Required keys can be found on TTN network >> Applications >> Dashboard

dev_addr = struct.unpack(">l", binascii.unhexlify('********'))[0]

nwk_swkey = binascii.unhexlify('***************')

app_swkey = binascii.unhexlify('****************')

lora.join(activation=LoRa.ABP, auth=(dev_addr, nwk_swkey, app_swkey))

s = socket.socket(socket.AF_LORA, socket.SOCK_RAW)

s.setsockopt(socket.SOL_LORA, socket.SO_DR, 0)

print ("LoRa Initialized")

인용문

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