Diferència entre revisions de la pàgina «Tecnologías IoT, Hands on y MVP (27/4/2019)»

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Revisió de 11:22, 26 abr 2019

27/4/2019

ESP8266

Conceptos básicos

Código ESP8266_06c_TestPins.ino para leer y escribir parámetros al Arduino desde el ordenador, usando el propio IDE de Arduino, GtkTerm (desde GNU/Linux) o putty (desde Windows).

Conexión a diversas redes WiFi

Conexión a diversas redes WiFi

Uso de UDP en el ESP8266

Código UDP para el ESP8266 pudiendo usar múltiples redes WiFi

Aplicación (.apk) para Android desarrollada en Qt5 para enviar y recibir datagramas UDP

Código de la aplicación para Android desarrollada en Qt5 para enviar y recibir datagramas UDP

Captura de pantalla de flujos NodeRED usando UDP para conectarse al ESP8266

Código para importar al NodeRED, usando UDP para conectarse al ESP8266

Uso de ModBus TCP en el ESP8266

Vídeo "Understanding Modbus Serial and TCP/IP"

Uso de ModBus TCP en Python comunicando con el ESP8266

Desde el terminal hemos de cargar la biblioteca pyModbusTCP usando pip:

sudo pip3 install pyModbusTCP

Simulación de servidor ModBus TCP desde Python. Para solucionar el problema de ejecutar en GNU/Linux un archivo de Python hecho en Windows.

Código ModBus TCP para ESP8266

Cliente ModBus TCP en Python para leer la LDR del ESP8266

Cliente ModBus TCP en Python para escribir y leer el color rojo del led tricolor del ESP8266

Cliente ModBus TCP en Python para escribir y leer el color rojo del led tricolor del ESP8266 y el botón de la placa superior

Uso de nodos ModBus TCP en el NodeRED comunicando con el ESP8266

La mayoría de contribuciones ModBusTCP en NodeRED preguntan cíclicamente al dispositivo servidor. La excepción es node-red-contrib-modbustcp-no-pooling. Debido a que no está actualizado desde hace más de dos años, estos nodos no funcionan correctamente en versiones modernas de NodeRED. Una solución es usar los códigos desarrollados en Python en el apartado anterior y hacerlos servir desde NodeRED.

Captura de pantalla de flujos NodeRED usando Python para ModBus TCP

Código para importar al NodeRED, usando Python para ModBus TCP

Grupo de códigos en Python adaptados para funcionar una sola vez cuando son llamados

Ejercicios de ModBus TCP con el ESP8266

- Modificar el código del ESP8266 para añadir los coils de control de los leds verde y azul del led tricolor del ESP8266

- Hacer un cliente ModbusTCP desde Python que haga una secuencia semafórica

- Añadir al tablero de control del NodeRED el control del led verde y azul

Uso de MQTT en el ESP8266

MQTT en el ESP8266

Código MQTT para ESP8266 usando el IDE de Arduino

Más información sobre el protocolo MQTT

Configuración de MQTT Dash en Android

Ejercicios de MQTT con el ESP8266

- Uso del NodeRED y MQTT

- Uso del panel de control del NodeRED y MQTT

Raspberry

MQTT_i_MQTTS

ESP32

Sobre el ESP32

Código de prueba de los 4 botones y los 4 leds

I2C

Explicación del I2C (o TWI ) entre las páginas 57 y 68

Código para escanear las direcciones de todos los dispositivosus I2C conectados: esp32_i2cScanner_02.ino.

0x20 - 0x27 (b0: 3 b1: 2 b2: 1): PCF8574 (de un tipo)
0x38 - 0x3F (b0: 3 b1: 2 b2: 1): PCF8574 (de otro tipo)
0x3C: OLED
0x48: ADS1115
0x50 y 0x68: RTC
0x69: GY-521 (Cable verde entre AD0 y VCC. Para evitar que sea 0x68 y colisione con el RTC)
0x76: BME280

Puede haber conflicto de direcciones entre el PCF8574 y la pantalla OLED.

ADC - ADS1115

El chip ADS1115 tiene 4 canales de 16 bits. Las lecturas se hacen mediante el bus I2C.

En la placa lila PLB-IoT-I2C, cuando la placa ADS1115 está conectada, una entrada lee la tensión de la batería del RTC y las otras tres leen el valor de los potenciómetros conectados a la placa.

Código de pruebas para el ADC ADS115

OLED - SSD1306

Demostración básica de uso de la pantalla OLED

RTC - DS1307

RTC: Real Time Clock

Reloj usando RTC y pantalla OLED

BME280

Estación metereológica (temperatura, humedad y presión atmosférica)

Periféricos I2C integrados a la placa PLB-IoT-I2C

MQTTS

MQTT i MQTTS

Configuració de MQTTS a un servidor remot basat en Debian 9

Código para conectar el ESP32 a MQTTS

Almacenaje y visualización de datos IoT

Vídeo #255 Node-Red, InfluxDB, and Grafana Tutorial on a Raspberry Pi de Andres Spiess

Visualización y control en NodeRed

Visualización de una generación de números aleatorios

Nodos para una generación de números aleatorios

Código para una generación de números aleatorios

Bases de datos de series temporales

Proceso de instalación de la base de datos de series temporales InfluxDB (en la metadistribución basada en Debian 9 no viene instalado):

curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add -
source /etc/os-release
test $VERSION_ID = "9" && echo "deb https://repos.influxdata.com/debian stretch stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb
sudo systemctl unmask influxdb.service
sudo systemctl start influxdb

Fuente: Instalación de InfluxDB

Creación de base de datos, usuarios e inserción de valores:

influx
> CREATE USER "admin" WITH PASSWORD 'internetcoses' WITH ALL PRIVILEGES
> create database aula206
> show databases
> use aula206
> insert Temperatura value=24.5
> insert Pressio value=1000.0
> insert Humitat value=50.0
> CREATE USER "iot" WITH PASSWORD 'iot'
> GRANT ALL ON "aula206" TO "iot"
> CREATE USER "convidat" WITH PASSWORD 'benvingut'
> GRANT READ ON "aula206" TO "convidat"
> show users
> quit

Cambio de configuración para acceder siempre con usuario y contraseña:

 sudo geany /etc/influxdb/influxdb.conf

en la líniea 259 quitar el símbolo # y cambiar false a true

 auth-enabled = true

y una vez hechos los cambios, reiniciamos el servicio:

sudo systemctl stop influxdb
sudo systemctl start influxdb

Acceso mediante usuario y contraseña:

influx -username iot -password iot
> show databases
> use aula206
> select * from Temperatura
> select * from Humitat
> insert Pressio value=1000.20
> select * from Pressio
name: Pressio
time                value
----                -----
1556103462149266855 1000
1556104229514255364 1000.2
> delete from Pressio where time=1556104229514255364
> select * from Pressio
name: Pressio
time                value
----                -----
1556103462149266855 1000
> quit
influx -username convidat -password benvingut
> use aula206
> select * from Pressio 
> quit
Nodos InfluxDB en NodeRed

Instalación de los nodos InfluxDB para NodeRED (en la metadistribución basada en Debian 9 ya viene instalado)

Iniciar a un valor el campo nAleat de la base de datos local aula206 creada anteriormente con InfluxDB

influx -username iot -password iot
> use aula206
> insert nAleat value=20.0
> quit

Visualización del flujo NodeRed con un nodo InfluxDB

Configuración del nodo InfluxDB de salida

Configuración del servidor InfluxDB para ser usado por el nodo de salida

Una vez puesto en marcha (botón ON apretado) los datos se almacenan a InfluxDB. Para parar la alimentación de la base de datos apretar el botón OFF. Paralelamente se pueden ver los datos introducidos al campo nAleat en tiempo real.

influx -username iot -password iot
> use aula206
> select * from nAleat
name: nAleat
time                value
----                -----
1556191773053726623 20
1556192308275283453 24.5
1556192309269114244 15.5
1556192310275315326 19.2
1556192311278913648 15.8
1556192312279631340 20.2
1556192313281601350 18.2

Visualización en Grafana

Instalación de Grafana en Debian (en la metadistribución basada en Debian 9 ya viene instalado. Por defecto, al acceder a Grafana, el usuario admin tiene la contraseña admin y la primera vez que se accede pide cambiarla. La contraseña de admin en vuestra máquina virtual es iot1234).

Para saber si Grafana está activo:

systemctl status grafana-server

En caso de que no esté activo:

sudo systemctl start grafana-server

Para hacer que Grafana se inicie al arrancar la máquina virtual:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable grafana-server.service

Para acceder al Grafana, introducir en un navegador de la máquina host la IP de la máquina virtual acabado por :3000. Por ejemplo http://174.105.0.59:3000

Al acceder hay un icono Add data source. Después de clicarlo seleccionar InfluxDB. Como URL escribir http://localhost:8086. Como database escribir aula206. Como User escribir iot y como Password escribir iot.

Apretar el botón Save & Test. Si todo ha ido bien aparecerá Data source is working.

El siguiente paso es añadir un panel de control. En Home hay el icono New dashboard. En New Panel seleccionar la opción Choose Visualization. Seleccionar Graph.

Opciones:

Visualization / Stacking & Null value -> Null value connected

Visualization / Axes / Left Y / Unit -> Celsius (ºC)

Visualization / legend / Values -> Seleccionar Min, Max, Avg y Current

Queries / select measurement -> nAleat

General / Title -> Números aleatorios

General / Transparent -> Seleccionado


Al finalizar seleccionar el icono Save dashboard

Ejercicios de supervisión de datos usando NodeRed, InfluxDB y Grafana

- Visualizar en Grafana el valor de la LDR de un módulo witty ESP8266. Publicación de datos cada dos segundos mediante MQTT, gestión en NodeRed capturándolos y enviándolos a una base de datos temporal InfluxDB. Visualizar en Grafana (gráfica y visualizador de tipo reloj) los valores de la LDR con un refresco cada 5 segundos.

- Visualizar en Grafana el valor de temperatura, humedad y presión atmosférica de un sensor BME280 conectado por el bus I2C a un ESP32. Publicación de datos cada 10 segundos mediante MQTTS, gestión en NodeRed capturándolos y enviándolos a una base de datos temporal InfluxDB. Visualizar en Grafana (gráfica y visualizador de tipo reloj) los valores de la temperatura, humedad y presión atmosférica con un refresco cada 30 segundos.

Pantalla táctil Nextion

Enlace a material para trabajar con la pantalla táctil Nextion