Anschließen eines DHT11/DHT22-Sensors an die Cloud mit einem ESP8266-basierten Board - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:18

Im vorherigen Artikel habe ich mein ESP8266-basiertes NodeMCU-Board mit einem Cloud4RPi-Dienst verbunden. Jetzt ist es Zeit für ein echtes Projekt!

Lieferungen

Hardware-Anforderungen:

• Jedes Board, das auf einem ESP8266-Chip basiert (z. B. NodeMCU)
• Ein DHT11- oder DHT22-Sensor

Software und Dienste:

• DHT-Sensorbibliothek von Adafruit - v1.3.7
• Adafruit Unified Sensor - v1.0.3
• cloud4rpi-esp-arduino - v0.1.0
• Cloud4RPI - Cloud-Bedienfeld für IoT-Geräte
• PlatformIO-IDE für VSCode

Schritt 1: Temperatur und Luftfeuchtigkeit messen

Ich hatte bereits einen DHT11-Sensor und entschied mich daher, ihn für Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsmessungen zu verwenden. Wählen wir eine Arduino-Bibliothek aus, um Sensordaten zu lesen.

Die Arduino-Registry enthält mehrere Bibliotheken, von denen ich die beliebteste ausgewählt habe.

Laut ihrem GitHub-Repository müssen wir auch ein Adafruit Unified Sensor-Paket hinzufügen.

Schritt 2: Projekt erstellen und konfigurieren

Wie Sie ein PlatformIO-Projekt erstellen und Bibliotheken installieren, habe ich bereits im ersten Teil beschrieben. Mein Projekt heißt „MyNodeMCU“. Der Aufbau ist oben dargestellt.

Dieses Projekt ist ein leicht modifiziertes Cloud4RPi-Beispiel. Ich habe mich entschieden, das Geräte-Token und die Wi-Fi-Anmeldeinformationen in der Konfigurationsdatei anstelle von Code zu speichern.

Die Datei platform.io sieht wie folgt aus:

[platformio]default_envs = nodemcuv2[env:nodemcuv2] Plattform = espressif8266 Framework = Arduino Board = nodemcuv2

Schritt 3: Bibliotheken installieren

Die Installation von Bibliotheken ist recht einfach. Sie können dies über die grafische Benutzeroberfläche der IDE tun oder indem Sie die erforderlichen Bibliotheksnamen zum Abschnitt lib_deps der Datei platform.io hinzufügen:

; …lib_deps = cloud4rpi-esp-arduino Adafruit Unified Sensor DHT-Sensorbibliothek build_flags = -D MQTT_MAX_PACKET_SIZE=1024 -D MQTT_MAX_TRANSFER_SIZE=128 -D CLOUD4RPI_DEBUG=0 -D SSID_NAME=\"_WIFI" -WIFI\_\ D CLOUD4RPI_TOKEN=\"_YOUR_DEVICE_TOKEN_\"

Hinzugefügte Bibliotheken werden automatisch im Unterordner eines Projekts installiert.

Der Header main.cpp sieht wie folgt aus:

#include #include #include #include "DHT.h"

Schritt 4: Schließen Sie einen DHT11-Sensor an

Adafruit bietet ein DHTtester.ino-Beispiel für eine Sensorverbindung.

Dieser Code initialisiert einen Sensor und definiert eine Struktur zum Speichern des Messergebnisses (falls es erfolgreich war):

#define DHTPIN 2 // Digitaler Pin mit dem DHT-Sensor verbunden #define DHTTYPE DHT11 // DHT 11 // … DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE); dht.begin(); // … struct DHT_Result { float h; schweben t; }; DHT_Result dhtResult;

Die nächste Funktion zeigt, wie man Sensordaten ausliest und in der oben beschriebenen Datenstruktur speichert

Void readSensors () { float h = dht.readHumidity (); // Temperatur als Celsius lesen (Standard) float t = dht.readTemperature ();

// Prüfen, ob Lesevorgänge fehlgeschlagen sind und beenden

if (isnan (h) || isnan (t)) { Serial.println (F ("Fehler beim Lesen vom DHT-Sensor!")); Rückkehr; } dhtResult.h = h; dhtErgebnis.t = t; }

Schritt 5: Daten an die Cloud senden

Sobald wir diese Daten haben, besteht der nächste Schritt darin, sie an den Cloud4RPi-Dienst zu senden.

Die Cloud4RPi für Arduino-Seite beschreibt die Bibliotheks-API, die eine Reihe von Methoden ist, die verwendet werden, um:

• Variablen erstellen, lesen und aktualisieren,
• Variablenwerte über das MQTT-Protokoll in die Cloud senden.

Die Bibliothek unterstützt drei Variablentypen: Bool, Numeric und String.

Der Bibliotheksworkflow beginnt mit der Erstellung einer API-Instanz mit dem Device Token von der cloud4rpi.io-Website (weitere Informationen finden Sie in Teil 1 des Artikels).

#wenn definiert(CLOUD4RPI_TOKEN) Cloud4RPi c4r(CLOUD4RPI_TOKEN); #else Cloud4RPi c4r("!!!_NO_DEVICE_TOKEN_!!!"); #endif

Deklarieren Sie dann Variablen für DHT11-Messwerte:

c4r.declareNumericVariable("DHT11_Temp");c4r.declareNumericVariable("DHT11_Hum");

Rufen Sie dann Daten vom Sensor ab, speichern Sie sie in Variablen und veröffentlichen Sie die Daten in Cloud4RPi:

c4r.setVariable("DHT11_Temp", dhtResult.t);c4r.setVariable("DHT11_Hum", dhtResult.h); c4r.publishData();

Temperatur und Luftfeuchtigkeit ändern sich nicht schnell, so dass nicht mehr als ein Wert pro 5 Minuten gesendet werden muss.

Schritt 6: Diagnose

Cloud4RPi unterstützt Diagnosedaten zusammen mit Variablenwerten. Ich habe Betriebszeit, WLAN-Signalstärke und IP-Adresse als Diagnosedaten verwendet:

c4r.declareDiagVariable("IP_Address");c4r.declareDiagVariable("RSSI"); // WiFi-Signalstärke c4r.declareDiagVariable("Uptime");

Hinweis: Die Millis-Funktion, die ich verwende, um die Betriebszeit alle ~50 Tage auf Null zurückzusetzen. Was für mein Projekt mehr als genug ist.

Der folgende Code legt Diagnosevariablenwerte fest:

c4r.setDiagVariable("RSSI", (String)WiFi. RSSI() + " dBm");c4r.setDiagVariable("IP_Address", WiFi.localIP().toString()); c4r.setDiagVariable("Uptime", uptimeHumanReadable(currentMillis)); c4r.publishDiag();

Die Funktion uptimeHumanReadable wandelt Millisekunden in eine bequeme Form um:

String uptimeHumanReadable (ohne Vorzeichen lange Millisekunden) { static char uptimeStr[32]; lange Sekunden ohne Vorzeichen = Millisekunden / 1000; lange Minuten ohne Vorzeichen = Sekunden / 60; unsigned int Stunden = Minuten / 60; unsigned int days = Stunden / 24; Sekunden -= Minuten * 60; Minuten -= Stunden * 60; Stunden -= Tage * 24; sprintf(uptimeStr, "%d Tage %2.2d:%2.2d:%2.2d", (Byte)Tage, (Byte)Stunden, (Byte)Minuten, (Byte)Sekunden); return String(uptimeStr); }

Die Funktion gibt einen String wie diesen 5 Tage 10:23:14 anstelle einer seltsam großen Zahl aus.

Schritt 7: Starten und Debuggen des Projekts

Nach dem Kompilieren des erstellten Codes und dem Flashen in NodeMCU verbindet sich das Gerät mit einem Cloud-Dienst und beginnt mit dem Senden von Daten.

Sie können die Ausführlichkeit der Protokollierung erhöhen, indem Sie die Präprozessorvariable CLOUD4RPI_DEBUG auf 1 setzen (fügen Sie -D CLOUD4RPI_DEBUG=1 zum Abschnitt build_flags in der Datei platform.io hinzu).

Öffnen Sie als Nächstes die Website cloud4rpi.io und bemerken Sie das neue Gerät online. Öffnen Sie es, um alle vom Gerät empfangenen Variablenwerte anzuzeigen: Sensor und Diagnose.

Schritt 8: Dashboard-Konfiguration

In diesem Schritt ist die Datenverbindung zur Cloud betriebsbereit. Lassen Sie uns nun die visuelle Darstellung der Daten konfigurieren.

Ich habe die Dashboard-Konfigurations-UI verwendet, um das folgende Dashboard zu erstellen.

Das Dashboard kann geteilt werden, sodass ich es sofort mit meinem Freund teile.

Schritt 9: Fazit

Der vollständige Code des Projekts ist in der Gist verfügbar.

Das ist alles für jetzt!

Fragen und Anregungen sind in den Kommentaren willkommen.