07 ene 24 Sistema de telemetría 2.0, basado en ESP32
Hace ya algunos años, cuando aún vivíamos en Irlanda, desarrollé un sistema de telemetría casero para el Mercedes C180 Sportcoupe que teníamos allí, basado en una Raspberry Pi y un receptor GPS, junto con un conector OBD-II por Bluetooth para leer datos de la centralita del coche. Fue un sistema que estuvo funcionando estupendamente bien, pero que dejé de utilizar, por razones que no vienen al caso.
En fechas recientes me he decidido a revivirlo (también por razones que no vienen al caso), pero quería darle una vuelta de tuerca al sistema, para cambiar algunas características que -estando bien- no se amoldaban del todo a mis necesidades. La principal de ella es que el sistema original dependía de una conexión Bluetooth con un teléfono móvil que hiciera de módem sobre este medio, a fin de proporcionar conectividad al exterior. Buscaba que la nueva versión del entorno tuviera conectividad independiente, a fin de poder hacer seguimiento del coche de manera más sencilla. Mi primera idea fue conectar un modem USB a la Raspberry Pi, pero se trata de un modelo 2 de la RPi, que sólo dispone de 2 conexiones USB, y ambas estaban en uso: una para el receptor GPS, y otra para el dongle Bluetooth que se necesita para conectar con la centralita del coche. Pensé en portar todo a una RPi más moderna, pero fue aquí cuando entró en danza el siguiente artilugio:
LilyGO TTGO T-A7670G
Se trata de un dispositivo LilyGO TTGO T-A7670G. Se trata de un ESP-32 que proporciona, de manera simultánea, conectividad Bluetooth, zócalo para tarjetas de telefonía 4G, receptor GPS, e incluso un zócalo para conectar una batería 18650, todo ello en una sola placa. Ya tenía experiencia trabajando con ESP-32 en Arduino, lo cual era una gran ventaja para mí, además de trabajar con estos componentes por separado, pero nunca lo había hecho con una placa de fabricante que proporcionara todos estos elementos de manera integrada. Mucho mejor que tener que ir montando componentes por separado.
El fabricante, además, proporciona un repositorio en GitHub donde acceder a librerías, ejemplos de código, documentación, e incluso esquemáticos de carcasas, lo que ha hecho que haya podido imprimir una caja para el dispositivo:
TTGO con carcasa 3D y receptor GPS
Con todo esto, he podido realizar una nueva versión del sistema de telemetría, con las siguientes características:
- Hago uso de una tarjeta de datos 4G española, de tipo MicroSIM, con un funcionamiento excelente. El sistema apenas consume sobre 2-3 MB de datos, haciendo envío de información cada 10 segundos a la plataforma.
- La conectividad, como en el caso original, está basada en el envío de datos en formato JSON a un servidor MQTT. Posteriormente esa información es consumida de diversas maneras, tanto para proporcionar ubicación en tiempo real, como para realizar analítica de datos sobre el viaje. A diferencia del caso original, el envío de información se hace directamente al MQTT remoto, en vez de componer un MQTT local que se sincroniza con el remoto, cosa que se hacía para preservar el envío de información en caso de pérdida de conectividad. En este caso, he podido comprobar que no se producen pérdidas de datos significativas, por lo que he preferido simplificar.
- El sistema hace uso del GPS integrado para recibir información GPS. Este es un punto importante en el caso de esta placa. Existen diversas variantes de la misma, con cobertura GPS regional, global, o sin cobertura GPS. En mi caso, hago uso de la placa “A7670G R2 With GPS”, que es el que proporciona cobertura GPS global, y más compatibilidad con sistemas de telefonía, pero tiene el detalle de que el módulo GPS no está integrado en la placa, sino como módulo anexo, en la trasera de la misma, junto al zócalo de la batería 18650. Esto implica que el modo de uso del GPS es distinto, haciendo uso de la librería GPSShield, en vez del ejemplo convencional que indica el fabricante. Esto me tuvo un tiempo dando vueltas, hasta que me di cuenta de ello.
Además, la placa viene con una antena GPS pasiva. Esto está bien si el dispositivo se encuentra directamente al aire libre, pero era problemático si estaba dentro de una casa o de un coche, ya que apenas tenía cobertura. Para solucionar este inconveniente tuve que hacer uso de una antena GPS activa con conector SMA, y hacer uso de un pigtail UFL/U.FL/IPX a RP-SMA/SMA. Nada grave, pero sí un poco molesto. Ahora bien, en cuanto dispuse de esta antena activa el sistema pasó a ser capaz de detectar señal GPS incluso en interiores. Todo una diferencia, y sin necesidad de reprogramar.
- La telemetría OBD-II es algo que no he conseguido hacer funcionar aún del todo. Si bien la placa es capaz de conectar correctamente con mi conector OBD-II por Bluetooth, no es capaz de extraer correctamente los datos de la centralita. Hago uso para ello de la librería ELMduino, que conocía desde hace algunos años, pero con la que no he tenido resultados muy buenos hasta ahora. Antes hacía uso de un ESP-32 convencional, y esperaba que con esta placa funcionara mejor, pero no ha sido el caso. Puede ser tema del dongle Bluetooth, que es de los baratillos. He encargado otro, para probar, así que espero mejoras al respecto.
En estos días he estado haciendo algunas pruebas, y al margen de la captura de datos de la centralita, el resultado es bastante bueno. Espero poder seguir haciendo mejor al respecto en las próximas semanas.
Etiquetas: a7670, arduino, bluetooth, esp32, gps, impresora 3d, lilygo, mqtt, obd-ii, telemetría
07 may 21 Una webcam con Arduino: el ESP32-Cam
No voy a descubrir nada nuevo si afirmo que los sistemas Arduino son pequeñas maravillas. Se pueden hacer con ellos cosas increíbles en el ámbito de la domótica, e incluso con sistemas IoT y transmisión de radiofrecuencia. El problema habitual que suelen tener es que tienen unos recursos ciertamente limitados, pero para su ámbito de actuación, son más que correctos. Sin embargo, existen placas específicas que tienen algo más de potencia y capacidades, y que permiten dar un paso más allá: es el caso de las placas basadas en el ESP32. Ya he hablado de ellas en otro ámbito, en concreto en lo que se refiere a capacidades LoRa y LoRaWAN, pero hay un desarrollo específico, basado en el ESP32, que da bastante juego: las cámaras web. Y pensando en esto fue para lo que nació la ESP32-Cam.
Placa ESP32-CAM
La placa fue originalmente desarrollada por Espressif, y se compone de un micro ESP32-S, una cámara VO2640, y varios GPIOs que permiten conectar periféricos. Dispone de capacidad Bluetooth, así como conector microSD para utilizar tarjetas de memoria. Y todo ello por un precio ridículo, inferior a los 8€ (menos aún en el caso de las placas clónicas que se pueden encontrar en Aliexpress). De lo que no dispone es de un conector microUSB ni miniUSB, lo que implica que para programarlo es preciso utilizar un programador FTDI, pero no es nada tampoco cosa del otro mundo.
Diagrama de conexionado ESP32-CAM-Programador FTDI
Desde el punto de vista físico, hay que alimentar el dispositivo utilizando los pines de 5v y GND del programador, interconectar los puertos UOR-TX y OUT-RX, y para iniciar el dispositivo en formato de grabación, puentear el GPIO0 y el GND de la propia placa. Una vez conectado de esta manera, se puede conectar el programador al PC, e iniciar la subida del firmware.
Comentaba antes que la placa es un desarrollo de Espressif, y ellos mismos proporcionan el código para subir un servidor de video en streaming a la ESP32-Cam. Este código es interesante, pues -entre otras funcionalidades- incorpora una funcionalidad de detección de rostros y detección de intrusos basado en las caras registradas.
Reconocimiento facial con el ESP32-CAM
El código es interesante, pero tiene algunos defectos. Entre ellos, que no permite hacer uso del pequeño LED que trae incorporado para hacer las veces de flash. Tras buscar un poco, encontré otro desarrollo que incorpora una serie de mejoras sobre el código original.. Tras haber utilizado ambos, recomiendo de manera clara este último.
Y para cerrar, comentar que es posible hacer uso de este servidor web dentro de HomeAssistant. Basta con crear una entrada de tipo cámara genérica, apuntando a la URL de captura de imágenes estáticas:
camera
– platform: generic
name: ESP32-Cam
still_image_url: http://192.168.0.XXX/capture?_cb.png
verify_ssl: false
ESP32-CAM integrada con HomeAssistant. Vista de mi patio
Las pegas principales de la cámara son dos: la primera es que el módulo de la cámara no es ninguna maravilla. Sin embargo, al ser de un tipo estandarizado, es bastante sencillo encontrar mejores módulos, con cable más largo, y lentes ojo de pez, entre otras flipadas. La segunda es que no dispone de ninguna carcasa. Tampoco es problema, es posible encontrar bastantes diseños en Thingiverse para imprimir una carcasa en 3D.
Referencias:
- ESP32-CAM Video Streaming and Face Recognition with Arduino IDE
- Espressif ESP32-CAM CameraWebServer Example
- ESP32-CAM example revisited
Etiquetas: arduino, esp32, esp32-cam, homeassistant
31 ene 21 Concentrador Zigbee basado en software libre: zigbee2mqtt
Llevo ya unos cuantos artículos hablando sobre mi sistema de domótica, y hasta ahora he omitido uno de los puntos centrales del mismo: el concentrador zigbee. Mi sistema de domótica es algo sui generis, ya que es un compendio de distintas piezas que he ido amalgamando con el paso del tiempo. El punto central del mismo es el estupendo software Home Assistant, junto con un servidor MQTT. Sobre este núcleo he ido añadiendo diversos dispositivos, empezando por hardware basado en NodeMCU programados por mí mismo. Empecé con ello en 2016, en Irlanda, pero realicé algunos proyectos preliminares aún antes, pero completamente desacoplados. Pero todo lo hecho ha tenido como hilo común el experimentar con diversas tecnologías.
Como parte de ese proceso de experimentación acabé introduciendo dispositivos Zigbee. Son unos elementos interesantes, y la tecnología en la que se basan ha tenido gran difusión en el ámbito de la domótica doméstica. Para transmitir la señal se basan el frecuencia de 2’4GHz, lo que provoca que en entornos saturados de redes WiFi y Bluetooth estemos añadiendo más elementos que pueden provocar perturbaciones. Sin embargo, no es ese su gran problema. El gran problema que tienen es que estos dispositivos necesitan de un aparato que realice las veces de concentrador de señales, actuando como pasarela entre los dispositivos en sí y el software de control que nos permite interactuar con ellos. Y si este concentrador fuera genérico, no sería demasiado malo, pero cada fabricante requiere que uses el suyo y nada más que el suyo, lo que implica que no es posible mezclar, por ejemplo, luces del sistema TRÅDFRI de Ikea con sensores de temperatura Xiaomi, o interruptores Silvercrest de Lidl, a menos que quieras tener que usar tres concentradores y tres aplicaciones distintas para cada componente. Un verdadero rollo.
Y es aquí donde entra nuestro amigo el software libre. Existe un magnífico proyecto de desarrollo de un concentrador multifabricante que permite precisamente eso: utilizar un solo concentrador abierto para gestionar dispositivos de diversos fabricantes. Ese es el proyecto zigbee2mqtt. La idea de partida es sencilla: escuchar las señales Zigbee de los diversos dispositivos, procesarlas, e inyectarlas en un servidor MQTT para poder ser utilizadas posteriormente como mejor convenga a tus intereses. Sencilla, pero brillante. Y en mi caso, dado que ya disponía de un Home Assistant configurado y mi servidor MQTT, algo que me venía como anillo al dedo.
Arquitectura de zigbee2mqtt
Sin embargo, hasta ahora he hablado sólo de sofware, y para construir un concentrador que reciba señales físicas es preciso de algo de hierro. El hardware esencial es el adaptador Zigbee que recibe las señales de los dispositivos. En mi caso hago uso de un adaptador CC2531, que se conecta por USB. Es preciso programarlo con un firmware que en la propia página de zigbee2mqtt se encargan de proporcionar. Y además de eso, hace falta un dispositivo linux donde instalarlo. La respuesta más obvia es una Raspberry Pi, pero hay otras alternativas:
- En mi caso, allá por 2016, empecé utilizando una Asus Tinker Board, que por aquel entonces ofrecía mucha más potencia que la Raspberry Pi 2 que había disponible. Una placa estupenda, con mucha potencia, y con una versión de linux, Linaro OS, basada en Debian, por lo que ofrecía todo lo que necesitaba. Sin embargo, tenía una cierta pasión por devorar tarjetas microSD, por lo que hace algunos meses acabé migrando el sistema y desconectándola.
- Otra opción interesante, dado que las necesidades de potencia de zigbee2mqtt son ciertamente reducidas (y ni de lejos requieren hacer uso de algo como una Raspberry Pi 4), es hacer uso de una placa más modesta. En mi caso, estoy teniendo estupendos resultados con una humilde Orange Pi Zero. Eso sí, siempre que cuides de ponerle un sistema de disipación y ventilación, ya el talón de Aquiles de esta placa es su disparatado problema de sobrecalentamiento del micro. Este sistema lo tengo en uso a día de hoy en Forcarey.
- Y otra opción, perfectamente viable, es hacer uso de una máquina virtual. Este es el caso del entorno que tengo actualmente en Santiponce. Después de desechar la Tinker Board, moví el sistema a una pequeña máquina virtual en un servidor de virtualización basado en Proxmox que tengo en casa. El punto clave en este caso era verificar que el adaptador Zigbee funcionara presentándolo desde el servidor de virtualización a la máquina virtual (ya que, claro, no es posible conectar un hardware físico a una máquina virtual sin conectar el hardware al servidor de virtualización), cosa que hasta el momento ha ido como la seda. Y en cuanto a los recursos de la máquina virtual, no se necesita nada espectacular: con 512 MB de RAM y 1 vCPU hay de sobra para mover Home Assistant, zigbee2mqtt, el servidor MQTT y alguna que otra cosa más que tengo por ahí.
Home Assistant y zigbee2mqtt en Proxmox
Una vez determinada qué opción para componer el concentrador, el resto es sencillo: ya hemos hablado del primer paso, que es cargar el firmware en el CC2531. El segundo es desplegar el software zigbee2mqtt en el concentrador. El proceso es bastante sencillo, ya que se trada de una aplicación Node.jsm y se instala tan sólo haciendo uso de un comando npm, una vez preparado el entorno para que pueda ejecutar este tipo de aplicaciones.
Procesos de zigbee2mqtt en Orange Pi Zero
Por último, para tener el concentrador listo, hay que integrarlo con un servidor MQTT, que se hace mediante un fichero de configuración. Y a partir de ahí, tan sólo es cuestión de sacarle partido. Y es aquí donde entra de nuevo Home Assistant: zigbee2mqtt tiene una integración excelente con este sistema de domótica, siendo posible integrarlo con Home Assistant, y hacer que el proceso de descubrimiento en éste de los dispositivos registrados en zigbee2mqtt sea automático.
Pero he dejado lo mejor de todo para el final. Comentaba que el problema de utilizar concentradores de fabricante es que cada uno soporta solo y exclusivamente sus propios dispositivos. ¿Cuántos dispositivos soporta zigbee2mqtt? Literalmente cientos. A día de hoy, 1217 dispositivos de 189 fabricantes distintos. Y es una lista que no para de crecer. Hace algunas semanas han sido añadidos los Silvercrest de Lidl de los que escribí recientemente, solucionando el problema de que el botón físico de los interruptores no era reconocido dentro de las acciones: ahora sí lo reconoce.
¿Qué cuál es mi configuración? Bueno, a día de hoy es pelín compleja, pero tiene su gracia. Estrictamente hablando, hago uso de dos concentradores zigbee2mqtt, uno en Santiponce, y otro en Forcarey, que reportan a mi servidor MQTT, ubicado en Santiponce. Y manejo los dispositivos desde un único Home Assistant, también ubicado en Sevilla. Cada zigbee2mqtt escribe en el servidor MQTT bajo un topic diferenciado, ya que la cantidad de dispositivos es pelín larga ya. En Santiponce hago uso de:
- Una luz Ikea TRÅDFRI, que fue la que lo empezó todo, ubicada en el salón. Es la luz que permite variar la calidez de la luz y la intensidad de la misma.
- Su correspondiente mando, que no está integrado directamente con la luz, sino que se comunica con ella de manera independiente a través de zigbee2mqtt. Esto permite reconocer las acciones del mando en Home Assistant, y llegado el caso permitiría que el mando administrara dispositivos de terceros.
- Una luz Müller Licht Tint de Aldi, de varios colores.
- …y su mando a distancia. En este caso la integración no es tan limpia como en el del mando de Ikea, pero funciona bien.
- Un cubo Aqara, que utilizo no sólo para controlar la luz Ikea del salón, sino para realizar acciones sobre la pérgola del patio. Y esto nos lleva a otra ventaja de utilizar zigbee2mqtt: que se puede interactuar sobre dispositivos que no son Zigbee. En mi caso, sobre un NodeMCU programado por mí mismo, a través de topic MQTT.
- Tres sensores de apertura de puertas y ventanas Aqara MCCGQ11LM, que reportar la apertura de las mismas mediantes mensajes de Telegran y WhatsApp.
- Un router CC2530 para mejorar la comunicación de los dispositivos Zigbee con el controlador. Y es que, aunque los dispositivos Zigbee pueden construir una red de tipo Mesh para llegar al concentrador, las comunicación con éste se veía perjudicada por la cantidad de señales en la banda de 2’4GHz y las distancias existentes en el caso de la casa de Santiponce. El uso de este concentrador mejoró de manera ostensible el comportamiento del sistema.
Diagrama de dispositivos de Santiponce
…y en el caso de Forcarey:
- Los mismos sensores de apertura de puertas y ventanas Aqara MCCGQ11LM que comentaba antes.
- Varios interruptores Lidl HG06337 para controlar los radiadores eléctricos del piso.
- Otro Aqara Cube para controlar las luces del salón, que he domotizado mediante unos Sonoff Mini con software Tasmota.
- Sensores de temperatura, humedad y presión atmosférica Aqara WSDCGQ11LM, que permitirán automatizar el encendido de los radiadores en función de las condiciones de las habitaciones.
Diagrama de dispositivos de Forcarey
No está mal, ¿no?
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30 sep 20 Un gateway LoRaWAN de un canal. Trasteando con el protocolo
Comentaba en un artículo anterior de la serie que había implementado un gateway LoRa*. Y no me faltaba razón. Estaba haciendo uso del protocolo LoRa de enlace basado en 868 MHz para enviar señales de entre un nodo emisor y un receptor, y de este último a un servidor MQTT. ¿Cuál es la diferencia? La más importante es que no estaba realizando ningún tipo de verificación de nodos, sin ni siquiera molestarme en verificar cuál es el emisor y cuál el receptor. Y ni hablemos de cifrado de comunicaciones ni nada que se le parezca. Pero para las pruebas preliminares que venía efectuando, en lo que el aspecto importante era verificar alcance entre nodos, sobraba y bastaba. Por cierto, para ver más detalles de las diferencias entre LoRa y LoRaWAN, tengo otro artículo dedicado a tal efecto.
Pero para este proyecto necesitaba dar un paso más allá, e implementar un verdadero gateway LoRaWAN. Y eso implicaba hacer uso de una red LoRaWAN, que proporcione su servidor de procesado de tráfico de red, y te permita explotar los datos enviados desde los dispositivos. Cuando te enfrentas a esto, tienes dos posibilidades: o te implementas la red, o te conectas a una ya existente. Sobre la primera opción ya hablaremos más adelante, en un artículo al respecto, pero para salir rápidamente del paso hice uso de la segunda. Existe una red pública a la que puedes conectar gateways y dispositivos LoRaWAN, que es la red The Things Network, o TTN. Cuando te registras como usuario, puedes añadir a la red tanto dispositivos como gateways. Si haces lo primero, dependes de que haya algún gateway cercano a ti para que tus dispositivos envíen datos a la red. Pero si no tienes ningún gateway a tu alcance, no te queda otra que implementar un gateway, y conectarlo a la red. Que es precisamente de lo que va esta serie.
Tengo que decir algo desde un principio: estoy haciendo trampas. Una de las especificaciones del protocolo LoRaWAN es que a la hora de establecer un enlace entre dispositivo y gateway se puede utilizar de manera aleatoria cualquier canal de la banda que estés utilizando. En el caso de Europa, la banda es la de 868 MHz, y existen 9 canales dedicados a tal efecto (aunque en realidad son 8+1). La razón para ello es evitar la congestión en cualquiera de los canales, siendo la red la encargada de analizar esta circunstancia, y la responsable de tomar las medidas necesarias (cambio de canal) para solucionarlo. Para ello, la idea es que cuando se configura un nuevo gateway, tu hardware tiene que estar preparado para operar en estos canales. El problema, en mi caso, es que el hardware del que dispongo sólo es capaz de funcionar en un solo canal. ¿Y cuál es este hardware? Nuestro viejo amigo el Heltec LoRa 32.
Tras trastear un poco por Internet, encontré un proyecto bastante interesante de Things4U que consiste exactamente en eso: implementar un gateway de un solo canal. Por supuesto, es un proyecto experimental que no debe usarse en un sistema en producción, pero para mis propósitos de investigación basta y sobra. La instalación es bastante sencilla: tan simple como descargar el código (viene con todas sus librerías), y en el caso de Arduino, hacer lo siguiente:
- Crear un proyecto, y copiar al mismo el contenido del directorio ESP-sc-gway. Por otro lado, copiar el contenido del directorio lib en el directorio libraries de tu instalación de Arduino.
- Por otro lado, editar el contenido de los ficheros configGway.h y configNode.h, que permiten establecer los parámetros de red WiFi a la que conectarse, modelo de dispositivo utilizado (Heltec, en mi caso), banda a utilizar (868), y algunos elementos adicionales como a qué nodo de la red TTN conectarse.
- Compilar y listo. El dispositivo levanta una interfaz web que permite verificar el funcionamiento del mismo y cambiar algunos parámetros en tiempo de ejecución, y muestra información del comportamiento del dispositivo en la pantalla de cristal líquido.
Captura de pantalla de la web de administración del gateway
Si todo ha ido bien, tu gateway se conectará a la red TTN (donde es preciso configurar tu gateway, aunque por lo que he visto no parece interactuar demasiado bien con la información de estado del mismo), y es cuestión de encender un dispositivo, empezar a emitir, y ver entrar los paquetes en tu aplicación:
…sí claro. Ojalá. 
Y es que hay un pequeño problema. Con esto hemos configurado nuestro gateway para que trabaje en un solo canal, pero por defecto nuestro dispositivo trabajará en cualquier canal de la banda, de manera aleatoria. Y esto implica que sólo vamos a recibir, estadísticamente hablando, 1 de cada 9 paquetes enviados. Una tasa bastante baja. ¿Cuál es la solución? Obviamente, forzar al dispositivo a emitir en una sola banda. Existe un tutorial de Sparkfun que lo explica bastante bien, pero para el caso de los dispositivos Heltec LoRa es necesario trastear un poco más, y especificar los valores del dispositivo:
const lmic_pinmap lmic_pins = {
.nss = 18,
.rxtx = LMIC_UNUSED_PIN,
.rst = 14,
.dio = {26, 35, 33},
};
…y con eso, ¡listos! Bueno, casi. Para los Heltec LoRa 32 vale, pero por desgracia no para los Cube Cell que estoy empleando, ya que las implementaciones de la librería LMIC que he encontrado no parecen funcionar bien con estos dispositivos. ¿La solución? Ser un poco más imaginativo. En mi caso, he modificado los parámetros de la librería LoRaWan_APP del fabricante, para hacer que todas las definiciones de la banda de 868 MHz trabajen exactamente en la frecuencia del canal 0, que es que se utiliza por parte del servidor. En concreto, se trata de localizar el fichero RegionEU868.h (en el directorio packages\CubeCell\hardware\CubeCell\1.x.0\cores\asr650x\loramac\mac\region), y modificar lo siguiente:
#define EU868_LC1 { 868100000, 0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | DR_0 ) }, 1 }
/*!
* LoRaMac default channel 2
* Channel = { Frequency [Hz], RX1 Frequency [Hz], { ( ( DrMax << 4 ) | DrMin ) }, Band }
*/
#define EU868_LC2 { 868100000, 0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | DR_0 ) }, 1 }
/*!
* LoRaMac default channel 3
* Channel = { Frequency [Hz], RX1 Frequency [Hz], { ( ( DrMax << 4 ) | DrMin ) }, Band }
*/
#define EU868_LC3 {868100000, 0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | DR_0 ) }, 1 }
#define EU868_LC4 { 868100000,0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | EU868_TX_MIN_DATARATE ) }, 0 }
#define EU868_LC5 { 868100000,0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | EU868_TX_MIN_DATARATE ) }, 0 }
#define EU868_LC6 { 868100000,0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | EU868_TX_MIN_DATARATE ) }, 0 }
#define EU868_LC7 { 868100000,0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | EU868_TX_MIN_DATARATE ) }, 0 }
#define EU868_LC8 { 868100000,0, { ( ( DR_5 < < 4 ) | EU868_TX_MIN_DATARATE ) }, 0 }
Sí, es una ñapa. Pero una ñapa que funciona. Una vez hecho esto y subido el código al Cube Cell, todo va como la seda. Y aprovechando que me encontraba en Córdoba, me decidí a hacer algunas pruebas adicionales de transmisión de datos: un verdadero (bueno, de aquella manera) gateway LoRaWAN conectado a la red TTN, y un dispositivo emitiendo de manera periódica una información sencilla (00 01 02 03). La idea era probar la transmisión en un entorno urbano, con orografía acusada, y sin visibilidad directa, y con el emisor haciendo uso de las antenas por defecto que proporciona el fabricante. Nada de antenas avanzadas. Y el resultado fue bastante mejor del esperado. EL sistema pudo cubrir sin interrupciones todo el parque de la Asomadilla con un único gateway, incluso en zonas donde la curvatura del terreno oculta de manera total el emisor del receptor.
Emisor en el punto más alejado del parque
Como comentaba, el sistema fue capaz de proporcionar cobertura en todo el Parque de la Asomadilla de Córdoba.
Imagen de la zona cubierta
Es de esperar que en una zona con una ubicación óptima (zona alta del parque) la zona de cobertura fuera muy superior. Pero eso ya quedará para otro día.
Etiquetas: 868 MHz, arduino, cubecell, heltec, lora, lorawan, the things network, ttn
19 sep 20 Los nodos LoRaWAN. Hardware y software
Para este proyecto estoy utilizando como nodos LoRaWAN unos dispositivos CubeCell de Heltec. En concreto estoy haciendo uso de las Dev-Board (HTCC-AB01), que integran el patillaje necesario para conectar de manera sencilla los CubeCell a un ordenador para cargarles el código necesario.
Estos dispositivos hacen uso de un chiop ASR6501, que integra una MCU PSoC de la serie 4000 (ARM® Cortex® M0+ Core), y el chip LoRA SX1272. La principal ventaja es que son completamente compatibles con Arduino, tienen capacidad para ser alimentados directamente por batería o un pequeño panel solar (desde 5.5 a 7v), y un consumo realmente bajo: 10 mA en modo recepción LoRa, 70 mA emitiendo a 10 dB, y apenas 3.5uA en modo Deep Sleep, lo que los hacen muy adecuados para entornos de muy bajo consumo energético. Además dispone de 8 puertos de E/S, UART, SPI e I2C, además de otras características bastante interesantes.
Sin embargo, y a pesar de que los dispositivos están bastante bien, tienen agún inconveniente con respecto a los Heltec LoRa 32. Los más importantes es que carecen de interfaz WiFi y de Bluetooth. No es demasiado grave, ya que no están pensados para ser dispositivos multiconexión -para eso están los LoRa 32 con su chip ESP32-, sino para priorizar el bajo consumo.
En cuanto a la programación, se puede realizar mediante el IDE de Arduino, como cualquier otro dispositivo. Hay que tener en cuenta, que su programación difiere ligeramente con respecto a los Heltec LoRa 32. Esto tiene un par de implicaciones: la primera es que no se hace uso de la librería Heltec, sino que se utiliza una librería específica (LoRaWan_APP), que la declaración del objeto LoRa es distinta, siendo necesario especificar manualmente determinados parámetros que en el caso de la librería Heltec ya vienen dados muchas veces por defecto, y que sólo es necesario declarar en caso de querer utilizar valores distintos.
#define RF_FREQUENCY 868000000 // Hz
#define TX_OUTPUT_POWER 14 // dBm
#define LORA_BANDWIDTH 0 // [0: 125 kHz,
// 1: 250 kHz,
// 2: 500 kHz,
// 3: Reserved]
#define LORA_SPREADING_FACTOR 8 // [SF7..SF12]
#define LORA_CODINGRATE 4 // [1: 4/5,
// 2: 4/6,
// 3: 4/7,
// 4: 4/8]
#define LORA_PREAMBLE_LENGTH 8 // Same for Tx and Rx
#define LORA_SYMBOL_TIMEOUT 0 // Symbols
#define LORA_FIX_LENGTH_PAYLOAD_ON false
#define LORA_IQ_INVERSION_ON false
#define RX_TIMEOUT_VALUE 1000
#define BUFFER_SIZE 30 // Define the payload size here
La segunda diferencia, como comentaba en el artículo anterior, es que es necesario definir también ciertas configuraciones específicas, precisamente relacionadas con estos parámetros, en la parte del gateway, para garantizar la compatibilidad de las comunicaciones entre ambos dispositivos. No es que haya sido un gran problema, pero me trajo un rato de cabeza hasta que encontré algo de documentación que me hizo la luz a este respecto.
Hay otros dos aspectos finales que quería comentar, también relativos al hardware:
- El primero es la existencia de un led multicolor que se puede controlar por la librería. Por lo general, se utiliza para distinguir cuándo el dispositivo está enviando o recibiendo paquetes LoRa. Por convenio se utiliza el color rojo para indicar envío, y el verde para recepción, pero esto es completamente configurable. Y muy práctico en el caso de andar enviando datos entre dos CubeCell.
- El segundo es la antena: el dispositivo viene con una pequeña antena que se conecta mediante un pigtail, pero en mi caso voy a reemplazarla por antenas un poco más elaboradas, para asegurar un mejor enlace.
Etiquetas: antena, arduino, cubecell, esp32, heltec, lora, lorawan
Medidor de entropía
