Para este proyecto de Raspberry Pi, sumergiremos nuestras cabezas en el Internet de las cosas (IoT). Determinaremos la temperatura de nuestra casa usando un sensor rentable, enviaremos esos datos a la nube y los usaremos para completar un gráfico.
El sensor que estamos usando es un Dallas DS18B20. Estos se pueden comprar a un precio relativamente bajo, pero una solución fácil es comprar CamJam EduKit 2, ya que incluye un Dallas DS18B20 impermeable.
Que necesitarás
Cualquier Raspberry Pi A + B + o Pi 2
El último sistema operativo Raspbian
Un sensor DS18B20 (parte del Cam Jam EduKit 2)
Tablero de circuitos
Cables de puente macho a hembra
Resistencia de 4.7kOhmios
Dongle WI-FI
Una cuenta de www.initialstate.com
Descarga el código
Construyendo el proyecto
Ensamble el hardware y conéctelo a su Pi según el diagrama (vea a continuación).
Cómo construir un monitor de calefacción para el hogar Raspberry PiConectamos el DS18B20 a una placa de prueba y suministramos energía a su pin de datos a través de una resistencia de 4.7kOhm.
A continuación, configuramos el sensor y hay una práctica hoja de trabajo de Cam Jam para esto. Para continuar, necesitará una cuenta de estado inicial y su clave API, que encontrará en la configuración de su cuenta.
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Para instalar el tipo de transmisor de estado inicial:
\ curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o – | sudo bash
Comenzamos nuestro código importando bibliotecas para trabajar con el sistema operativo, el tiempo y para transmitir nuestros datos a la nube:
import os, glob, time
de ISStreamer.Streamer importar Streamer
A continuación, cargamos los módulos del kernel para el sensor usando modprobe , envolvemos los comandos Bash en una función os.system () para Python y le decimos a nuestro código dónde encontrar el archivo para almacenar los datos de temperatura:
os.system (‘modprobe w1-gpio’)
os.system (‘modprobe w1-therm’)
base_dir = ‘/ sys / bus / w1 / devices /’
carpeta_dispositivo = glob.glob (dir_base + ’28 * ‘) [0]
archivo_dispositivo = carpeta_dispositivo + ‘/ w1_slave’
A continuación, creamos una función para manejar la lectura del contenido del archivo que almacena los datos de temperatura sin procesar y almacena los datos como una variable.
Monitor de calefacción Raspberry Pi
Ahora leemos los datos y los procesamos para convertirlos en algo más útil. Guardamos la información y eliminamos el resto de los datos antes de convertirlos a temperatura.
Cómo construir un monitor de calefacción para el hogar Raspberry Pi
Nuestra última sección es un ciclo que verifica constantemente la temperatura, realiza conversiones y transmite los datos al estado inicial cada minuto.
Cómo construir un monitor de calefacción para el hogar Raspberry Pi
Guarde el código y haga clic en Ejecutar> Ejecutar módulo para comenzar.
Estado inicial
En este proyecto, enviamos datos de temperatura a la nube mediante un servicio llamado Estado inicial. Este servicio permite a los usuarios graficar y manipular datos de múltiples fuentes a la vez.
Usamos el nivel gratuito en este tutorial, que conserva nuestros datos durante 24 horas antes de eliminarlos. Hay otros niveles que pueden retener datos de forma indefinida para un número ilimitado de sensores.
Para nuestro proyecto usamos una entrada de sensor, un DS18B20, pero gracias a la Raspberry Pi y su GPIO podemos usar muchos más sensores para recopilar datos sobre nuestra casa, por ejemplo, en otro tutorial usamos un interruptor de lengüeta. Esto también se puede usar con Estado inicial para que podamos mostrar datos cuando se abren las puertas.
Entonces, utilizando este servicio podemos interpretar datos sobre nuestro hogar. Cosas como interruptores de caña en las ventanas; sensores de temperatura en habitaciones; Se puede usar una pinza en nuestro medidor eléctrico y sensores de luz en el exterior para proporcionar datos sobre la eficiencia energética de nuestra casa y estos datos se pueden graficar durante muchos meses para mostrar nuestro uso durante las estaciones.
Estos datos se pueden usar con un sistema de calefacción central para controlar su hogar automáticamente usando una humilde Raspberry Pi.
