Изградете Raspberry Pi SUPER Weather Station: 8 стъпки (със снимки)

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:50

Нека си признаем, ние хората много говорим за времето ⛅️. Средностатистическият човек говори за времето четири пъти на ден, средно по 8 минути и 21 секунди. Направете математика и това е общо 10 месеца от живота ви, които ще прекарате в бръщолевене за времето. Времето се нарежда като тема №1 за начало на разговори и неудобни нарушители на тишината. Ако ще говорим толкова много за това, бихме могли също така да изведем нашата метеорологична улица на съвсем ново ниво. Този супер забавен и лесен проект ще използва Интернет на нещата (IoT) и Raspberry Pi, за да направи точно това.

Ще изградим свое собствено хипер-локално табло за IoT за времето, улавящо времето във и извън нашата къща с течение на времето. Следващия път, когато някой ви попита „какво ще кажете за времето напоследък?“, Ще можете да извадите телефона си и да го оставите без дъх с уменията си за анализ на лудостта на времетоz ☀️.

Какво ви е необходимо, за да вземете курса: 1. Raspberry Pi с интернет връзка

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. 6 40-пинов IDE мъжки към женски удължителен кабел (по избор за точност на температурата)

4. Първоначална държавна сметка

5. Това е всичко!

Ниво на проекта: Начинаещ

Приблизително време за завършване: 20 минути

Приблизителен фактор на забавление: Извън графика

В този урок стъпка по стъпка ще: научите как да използвате интеграцията на Weatherstack API в първоначалното състояние, за да получите локалното външно време във вашия район

- Научете как да използвате Raspberry Pi с Sense HAT (https://www.raspberrypi.org/products/sense-hat/) за улавяне на метеорологичните данни във вашата къща

- Изградете свое собствено хипер-локално табло за времето, до което можете да получите достъп от всеки уеб браузър на вашия лаптоп или мобилно устройство

- Дайте своя метеоролог да тича за парите им

Консумативи

Какво ще ви е необходимо, за да вземете курса:

1. Raspberry Pi с интернет връзка

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. 6 40-пинов IDE мъжки към женски удължителен кабел (по избор за точност на температурата)

4. Първоначална държавна сметка

5. Това е всичко!

Стъпка 1: Първи стъпки

Вече сме положили много работа, за да съберете кода и да организирате информацията. Ще имаме нужда само да направите някои корекции по пътя.

За да извлечете всички неща, които сме ви подготвили, ще трябва да клонирате хранилището от GitHub. Github е страхотна услуга, която ни позволява да съхраняваме, преразглеждаме и управляваме проекти като този. За да клонирате хранилището, всичко, което трябва да направим, е да отидем в терминала на нашия Pi или терминала на компютрите, който е SSH’d във вашето pi, и въведете тази команда:

$ git клонинг

Натиснете Enter и ще видите тази информация:

pi@raspberrypi ~ $ git clone

Клониране в „wunderground-sensehat“…

дистанционно: Преброяване на обекти: 28, готово.

дистанционно: Общо 28 (делта 0), повторно 0 (делта 0), пакет повторно 28

Разопаковане на обекти: 100% (28/28), готово.

Проверка на свързаността… готово.

След като видите това, тогава поздравления, успешно сте клонирали Github Repo и имате всички необходими файлове за изграждане на вашата супер метеорологична станция. Преди да преминем към следващата стъпка, нека отделим малко време, за да проучим тази директория и да научим няколко основни команди от командния ред.

Въведете командата по -долу във вашия терминал:

$ ls

Тази команда изброява всичко налично в директорията, в която се намирате в момента. Този списък показва, че нашето Github Repo е успешно клонирано в нашата директория под името „wunderground-sensehat“. Нека да разгледаме какво има в тази директория. За да промените директорията, всичко, което трябва да направите, е да въведете „cd“и след това да въведете името на директорията, към която искате да отидете.

В този случай ще въведем:

$ cd wunderground-sensehat

След като натиснем enter, ще видите, че сега сме в директорията wunderground-sensehat. Нека въведем отново ls, за да видим какви файлове сме инсталирали на нашия pi.

README.md sensehat.py sensehat_wunderground.py wunderground.py

Тук виждаме, че имаме нашия readme документ и няколко различни python файла. Нека да разгледаме sensehat.py. Вместо да скочим във файла с командата cd, както направихме за директорията, ще използваме командата nano. Командата nano ни позволява да отворим редактора на нано текст, където имаме целия си python код за всеки сегмент от този проект. Продължете и напишете:

$ nano sensehat.py

Тук можете да видите целия код, който сме ви подготвили за този проект. Все още няма да правим промени в този документ, но не се колебайте да превъртите и да видите какво ще правим по -късно в този урок.

Стъпка 2: Първоначално състояние

Искаме да предадем поточно всички наши метеорологични данни в облачна услуга и тази услуга да превърне данните ни в хубаво табло, до което имаме достъп от нашия лаптоп или мобилно устройство. Нашите данни се нуждаят от дестинация. Ще използваме Първоначално състояние като тази дестинация.

Стъпка 1: Регистрирайте се за първоначален държавен акаунт

Отидете на https://www.initialstate.com/app#/register/ и създайте нов акаунт.

Стъпка 2: Инсталирайте ISStreamer

Инсталирайте модула Python Initial State на вашия Raspberry Pi: В командния ред (не забравяйте първо да SSH във вашия Pi), изпълнете следната команда:

$ cd/home/pi/

$ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o -| sudo bash

Забележка за сигурност: Горната команда има важна анатомия, която потребителят трябва да знае.

1) Има предхождащ / преди curl. Това е важно, за да се гарантира, че псевдонимът на curl не се изпълнява, ако е създаден. Това помага да се намали рискът командата да направи повече от предвиденото.

2) Командата е команда, така че когато се изпълнява, вие изпращате изхода на скрипт, който се извлича от https://get.initialstate.com/python в командата sudo bash. Това се прави за опростяване на инсталацията, но трябва да се отбележи, че https е важен тук, за да се гарантира, че няма манипулиране на инсталационния скрипт от човек в средата, особено след като скриптът се изпълнява с повишени привилегии. Това е често срещан начин за опростяване на инсталацията и настройката, но ако сте малко по -предпазливи, има някои малко по -малко удобни алтернативи: можете да разделите командата на две стъпки и да проучите сами bash скрипта, който се изтегля от командата curl, за да се застраховате това е вярност ИЛИ можете да следвате инструкциите на pip, просто няма да получите автоматично генериран примерен скрипт.

Стъпка 3: Направете малко Automagic

След стъпка 2 ще видите нещо подобно на следния изход на екрана:

pi@raspberrypi ~ $ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o -| sudo bash

Парола: Започване на лесна инсталация на ISStreamer Python!

Това може да отнеме няколко минути за инсталиране, вземете кафе:)

Но не забравяйте да се върнете, ще имам въпроси по -късно!

Намерено easy_install: setuptools 1.1.6

Намерено пип: пип 1.5.6 от /Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.6- py2.7.egg (python 2.7)

основна версия на pip: 1

пип минорна версия: 5

ISStreamer е намерен, актуализира се …

Изискването вече е актуално: ISStreamer в /Library/Python/2.7/site-packages Почистване …

Искате ли автоматично да получите примерен скрипт? [да/не]

(изходът може да е различен и да отнеме повече време, ако никога преди не сте инсталирали модула за стрийминг на Python Initial State)

Когато бъдете подканени автоматично да получите примерен скрипт, въведете y.

Това ще създаде тестов скрипт, който можем да стартираме, за да гарантираме, че можем да предаваме поточно данни към първоначалното състояние от нашия Pi. Ще бъдете подканени:

Къде искате да запишете примера? [по подразбиране:./is_example.py]:

Можете да въведете персонализиран локален път или да натиснете Enter, за да приемете по подразбиране. Ще бъдете подканени за вашето потребителско име и парола, които току -що сте създали, когато сте регистрирали своя акаунт за първоначално състояние. Въведете и двете и инсталацията ще завърши.

Стъпка 4: Ключове за достъп

Нека да разгледаме примерния скрипт, който е създаден. Тип:

$ nano is_example.py

На ред 15 ще видите ред, който започва с streamer = Streamer (bucket_…. Тези редове създават нова кутия с данни, наречена „Пример на Python Stream“и е свързана с вашия акаунт. Тази асоциация се случва поради access_key =”…“параметър на същия ред. Тази дълга поредица от букви и цифри е ключът за достъп до профила ви в първоначалното състояние. Ако отидете в профила си в първоначалното състояние в уеб браузъра си, кликнете върху потребителското си име в горния десен ъгъл, след което отидете на „моя акаунт“, ще намерите същия ключ за достъп в долната част на страницата под „Ключове за достъп до поточно предаване“.

Всеки път, когато създавате поток от данни, този ключ за достъп ще насочва този поток от данни към вашия акаунт (така че не споделяйте ключа си с никого).

Стъпка 5: Изпълнете примера

Стартирайте тестовия скрипт, за да се уверите, че можем да създадем поток от данни към вашия акаунт за първоначално състояние.

Изпълнете следното:

$ python is_example.py

Стъпка 6: Печалба

Върнете се към първоначалния си акаунт в уеб браузъра си. Нова кофа с данни, наречена „Пример на Python Stream“, трябваше да се появи вляво в рафта ви за регистрация (може да се наложи да опресните страницата). Щракнете върху тази кофа и след това върху иконата Waves, за да видите тестовите данни.

Ще искате да преминете през урока Waves, за да се запознаете с това как да използвате този инструмент за визуализация на данни. След това прегледайте данните в Tiles, за да видите същите тези данни под формата на табло.

Вече сте готови да започнете поточно предаване на реални данни от Wunderground и други.

Стъпка 3: Sense HAT

Sense HAT е допълнителна платка за Raspberry Pi, която е пълна със сензори, светодиоди и малък джойстик. Това, което е толкова страхотно за тази малка добавка, е, че е невероятно лесна за инсталиране и използване благодарение на фантастичната библиотека на Python, която можете бързо да инсталирате. За този проект ще използваме сензорите за температура, влажност и барометрично налягане на Sense HAT. Нека го настроим.

Първата стъпка в използването на Sense HAT е физическото й инсталиране на вашия Pi. Когато Pi е изключен, прикрепете HAT, както е показано на изображението.

Включете вашия Pi. Трябва да инсталираме библиотеката Python, за да улесним отчитането на стойностите на сензора от Sense HAT. Първо, ще трябва да се уверите, че всичко е актуално във вашата версия на Raspbian, като въведете:

$ sudo apt-get update

След това инсталирайте библиотеката Sense HAT Python:

$ sudo apt-get install sense-hat

Рестартирайте Pi

Готови сме да тестваме Sense HAT, като прочетем сензорните данни от него и изпратим тези данни до първоначалното състояние.

Нека тестваме нашата Sense HAT, за да се уверим, че всичко работи. Ще използваме скрипта, намиращ се на адрес https://github.com/InitialState/wunderground-sensehat/blob/master/sensehat.py. Можете да копирате този скрипт във файл на вашия Pi или да получите достъп до него от нашето хранилище на Github, което клонирахме по -рано. Преминете във вашата директория wunderground-sensehat и след това nano във вашия sensehat.py файл, като напишете:

$ nano sensehat.py

Забележете на първия ред, че импортираме библиотеката SenseHat в скрипта. Преди да стартирате този скрипт, трябва да настроим нашите потребителски параметри.

# --------- Потребителски настройки --------- CITY = "Нашвил"

BUCKET_NAME = ": частично_суни:" + CITY + "Време"

BUCKET_KEY = "усещам"

ACCESS_KEY = "Вашият_ достъп_Ключ"

SENSOR_LOCATION_NAME = "Офис"

MINUTES_BETWEEN_SENSEHAT_READS = 0,1

# ---------------------------------

По -конкретно, трябва да настроите своя ACCESS_KEY на ключа за достъп до първоначалното ви състояние. Забележете колко лесно е да се четат данни от Sense HAT в един ред на Python (напр. Sense.get_temperature ()). В командния ред на вашия Pi стартирайте скрипта:

$ sudo python sensehat.py

Отидете в профила си за първоначално състояние и прегледайте новия пакет данни, създаден от Sense HAT.

Сега сме готови да съберем всичко и да създадем нашето хипер-локално табло за времето!

Стъпка 4: Хипер локално табло за времето

Последната стъпка в този проект е просто комбиниране на нашите метеорологични данни и нашия Sense HAT скрипт в единно табло за управление. За да направим това, ще използваме Началната интеграция на състоянието с Weatherstack, за да добавим метеорологични данни към нашето табло за управление на Sensehat, което създадохме в последната стъпка.

Използването на API на Weatherstack е супер просто. В миналото в този урок ви бяхме накарали да създадете и стартирате скрипт за изтегляне на данни от api на метеорологични данни, но от началото на този урок първоначалното състояние има създаден пазар за интегриране на данни. Пазарът за интегриране на данни ви дава възможност да осъществявате достъп и да предавате поточни API към табло за управление на първоначалното състояние без код. Това е буквално само с няколко кликвания на мишката и BAM: метеорологични данни. В Medium съм написал по-задълбочен урок за това как да използвам интеграцията с Weatherstack и да създавам сигнали за времето, но бързо ще изброя как да започнете по-долу.

Използване на интеграцията на Weatherstack

1. Влезте в своя първоначален държавен акаунт

2. Щракнете върху бутона с подробности в полето Weatherstack на страницата за интеграции. Тази страница ще ви разкаже цялата основна информация за интеграцията и какво е необходимо, за да я използвате. В този случай просто ще ви е необходим пощенски код (или географска ширина и дължина) на местоположение, за което ще искате да следите времето, и ще трябва да знаете в кои единици искате да видите тези данни (метрични, научни или имперски в САЩ).

3. Щракнете върху бутона Begin Setup и ще видите модален изскачащ прозорец от дясната страна на екрана. Има само няколко лесни стъпки, които трябва да предприемете, преди да можем да започнем да наблюдаваме тези данни за времето:

4. Дайте име на новото си табло за управление. Нарекох моята Nashville Weather. Pro съвет: Обичам да използвам емотиконите в имената на таблата си, за да им дам малко повече ума. Бърз начин за изтегляне на емотикони на Mac е Ctrl+Command+Space bar. За Windows задръжте бутона Windows и точка (.) Или точка и запетая (;). 2 5. Въведете вашето местоположение. Използвам пощенския код на района, който искам да проследя, но можете също да поставите географска ширина и дължина, за да бъдете по -конкретни. Лесно е да намерите географската ширина и дължина на вашия район, просто като отидете в google maps, потърсите място и след това копирате географската ширина и дължина от браузъра и го поставите във формуляра. Понастоящем могат да се използват само местоположения в САЩ, Великобритания и Канада.

6. Изберете вашите единици. Избрах US/Imperial, защото живеех в САЩ.

7. Изберете да създадете нова кофа или да изпратите вашите Weatherstack данни към съществуваща кофа. В този урок, ако вече сте настроили Sense Hat за поточно предаване към първоначалното състояние (в последната стъпка), тогава просто изпратете данните от Weatherstack на тази кофа.

8. Изберете дали искате всички данни, които Weatherstack изпраща, или искате само конкретни метеорологични данни да се изпращат на вашето табло за управление. Винаги можете да изпратите всички данни и да извадите няколко плочки по -късно.

9. Изберете колко често искате вашето табло да се актуализира с метеорологичните условия. Можете да избирате между всеки 15 минути или час по час. Имайте предвид, че изпращането на данни на всеки 15 минути струва допълнителен жетон в сравнение с изпращането им на всеки час. Така че, ако искате да използвате други интеграции на пазара по едно и също време, тогава може да искате да анкетирате всеки час. Винаги можете да спрете изпращането на данни от интеграцията и да я стартирате отново или да промените честотата, с която изпращате данни по -късно. Ако обаче го спрете и започнете отново, ще има пропуски във вашите данни.

10. Щракнете върху Старт на интеграцията. Сега предавате данни от Weatherstack! Щракнете върху бутона „Преглед в приложението IoT“, за да видите как се въвеждат първите точки от данни.

11. Персонализирайте таблото си за управление. Ако стриймвате към нова кофа, ние сме ви настроили шаблон, за да започнете. Трябва обаче да го направите свой собствен! Натиснете стрелката надолу в горния център на таблото за управление, за да свалите хронологията, щракнете върху Редактиране на плочки, преместете някои плочки наоколо, преоразмерете ги и променете фона. Направете таблото за управление така, както искате, за да можете лесно да поглъщате данните, които искате да съберете. Можете също да използвате други шаблони на Weatherstack, които създадохме за вас тук. За да добавите малко повече контекст към таблото си за управление, можете също да добавите карта, която показва местоположението, където наблюдавате времето. Таблото ви за управление може да изглежда малко оголено в началото, но му дайте малко време и то ще се напълни с красиви исторически данни за времето.

Стъпка 5: Добавете карта към таблото си за управление (бонус)

Можем лесно да добавим плочка с карта към нашето табло, показваща местоположението на нашия метеорологичен поток. Можете да научите повече за интерактивния изглед на картата в плочки на адрес https://support.initialstate.com/knowledgebase/articles/800232-tiles-map-view. Можем просто да добавим нов израз streamer.log в нашия скрипт на Python (и ще обясня как можете да направите това в края на този раздел). Вместо това ще използваме тази възможност, за да ви покажем различен начин за изпращане на данни във вашето табло за управление.

Стъпка 1: Вземете координатите си за географска ширина/дължина

Трябва да получите координатите на географската ширина/дължина на вашето местоположение. Един от начините да направите това е да отидете в Google Maps, да потърсите вашето местоположение и да увеличите мащаба до точното си местоположение. В URL адреса ще видите координатите си за географска ширина/дължина. В горния пример моите координати са 35.925298, -86.8679478.

Копирайте координатите си (ще ви трябват в стъпка 2) и се уверете, че случайно не копирате допълнителни символи от URL адреса.

Стъпка 2: Изградете URL адрес за изпращане на данни във вашето табло за управление

Кликнете върху връзката „настройки“под името на кофата в рафта на кофата. Това ще покаже екрана по -горе. Копирайте текста в раздела API Endpoint и го поставете в любимия си текстов редактор. Ще използваме това за изграждане на URL адрес, който можем да използваме за изпращане на данни в съществуващата ни кофа и таблото за управление. В моята кофа текстът, който копирах, изглежда така: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1 URL адресът ви ще има вашия ключ за достъп и bucketKey. Трябва да добавим име и стойност на поток към параметрите на URL адреса, за да завършим URL адреса.

Добавете „& MapLocation = YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1“към вашия URL адрес

(вмъкнете координатите от Стъпка 1, без интервали и не копирайте моите !!)

Ето как изглежда моят: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1&MapLocation=35.925298, -86.8679478

Поставете пълния си URL адрес в адресната лента на браузъра си и натиснете enter (или използвайте командата 'curl' в командния ред), за да изпратите вашите координати на картата към потока "MapLocation" в новата ви кофа.

Ако погледнете таблото си за управление в „Плочки“сега (може да се наложи да опресните, ако сте нетърпеливи), трябва да се появи нова плочка с име MapLocation, увеличена в текущото ви местоположение.

Стъпка 2 Алтернатива: Променете скрипта си

Ако наистина не ви харесва Стъпка 2 по -горе, можете просто да добавите друго изявление streamer.log към вашия скрипт на Python. Просто добавете реда

streamer.log ("MapLocation", "YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1")

някъде вътре в def main (): функция на скрипта sensehat_wunderground.py (обърнете внимание на отстъп b/c Python изисква да спазвате строги правила за отстъп). Например, добавих streamer.log ("MapLocation", "35.925298, -86.8679478") веднага след ред 138.

Стъпка 6: Фиксиране на отчитането на температурата на Sense Hat

Може да забележите, че показанията на температурата на Sense HAT изглеждат малко високи - това е така. Виновникът е топлината, генерирана от процесора на Pi, загряващ въздуха около Sense HAT, когато той седи върху Pi.

За да направим сензора за температура полезен, трябва или да премахнем HAT от Pi (което би премахнало важното предимство на компактното решение), или да се опитаме да калибрираме показанията на сензора за температура. Процесорът е основната причина за паразитната топлина, засягаща нашия температурен сензор, така че трябва да разберем връзката. Когато преглеждахме Enviro pHAT за Pi Zero, измислихме уравнение, което отчита температурата на процесора, влияеща върху отчитането на температурата на шапката. Нуждаем се само от температурата на процесора и коефициент на мащабиране, за да изчислим калибрираната температура:

temp_calibrated = temp - ((cpu_temp - temp)/FACTOR)

Можем да намерим фактора, като запишем действителната температура и решим за нея. За да намерим действителната температура в помещението, се нуждаем от различна настройка на температурния сензор. С помощта на сензор DHT22 (инструкции за настройка тук и скрипт тук) можем да записваме и визуализираме двете температури едновременно:

Резултатът разкрива, че показанията на Sense HAT са изключени с 5-6 градуса по Фаренхайт доста последователно. Добавянето на температурата на процесора в микса (с този скрипт) първо показва, че е изключително горещо, а второто разкрива вид вълна, която имитира измерването на Sense HAT.

След записване за около 24 часа, реших за фактора, използвайки шест различни показания в шест различни моменти от времето. Усредняването на стойностите на фактора даде крайна стойност на фактора от 5.466. Прилагане на уравнението

temp_calibrated = temp - ((cpu_temp - temp) /5.466)

калибрираната температура достигна до една степен от действителното отчитане на температурата:

Можете да изпълните тази корекция на калибриране на самия Pi, вътре в скрипта wunderground_sensehat.py.

Стъпка 7: Бонус: Конфигурирайте вашите собствени метеорологични сигнали

Нека създадем SMS сигнал, когато температурата падне под нулата.

Ще следваме процеса на настройка на известията за задействане, описан на страницата за поддръжка.

Уверете се, че кофата с метеорологични данни е заредена.

Кликнете върху настройките на кофата в рафта с данни (под нейното име).

Щракнете върху раздела Тригери.

Изберете потока от данни, който да се задейства (можете да използвате падащия списък, за да изберете от съществуващите потоци, след като се зареди кофа с данни, или можете да въведете името/ключа на потока ръчно; *бележка Safari не поддържа HTML5 падащи списъци). В моя примерна екранна снимка по -горе избрах Температура (F).

Изберете условен оператор, в този случай '<'.

Изберете тригерната стойност, която ще задейства действие (въведете ръчно желаната стойност). В този случай въведете 32, както е показано по -горе.

Щракнете върху бутона „+“, за да добавите условието за задействане.

Изберете действието (текущите налични действия се уведомяват чрез SMS или имейл).

Щракнете върху бутона „+“, за да добавите действието. Въведете всеки код за потвърждение, ако добавяте нов телефонен номер или имейл, за да завършите настройката.

Вашият спусък сега е активен и ще се задейства, когато условието е изпълнено. Щракнете върху готово, за да се върнете към главния екран.

PIR SMS

Когато температурата падне под 32, ще получите текстово съобщение. Задавате сигнали за всичко в кофата с метеорологични данни (*имайте предвид, че трябва да използвате символи за емотикони, а не действителните емоджита).

Например, когато вали

: облак: Метеорологични условия =: чадър:

Когато е ветровито

: тире: Скорост на вятъра (MPH)> 20

и т.н.

Стъпка 8:

Втора награда в конкурса за Интернет на нещата 2016