Projets LoRaWAN - The Things Network Objectif(s) Créer un objet qui enverra via LoRa l'humidité et la température ambiante. The Things Network (TTN) The Things Network est une association qui a permis de créer un réseau communautaire LoRaWAN. Tout ceux qui le veulent peuvent apporter leur pierre à l'édifice en installant chez eux ou dans leur entreprise une passerelle LoRa. L'EPSI en possède une installée dans le myDIL. Créer un compte et une application sur https://console.thethingsnetwork.org Mise en place Voici en résumé ce que nous devons faire : Installation de la carte sous Arduino. Récupérer le devEUI de la carte. Créer l'objet dans TTN à partir de ce devEUI. Utiliser un code typique pour tester la connexion en utilisant les clés fournies lors de l'étape précédente. Connecter le capteur (sans LoRa). Fusionner les deux codes précédents pour envoyer la température et l'humidité. Récupérer les données et les afficher dans un dashboard NodeRed. Installation de la carte Things Uno sous Arduino Au niveau matériel, rien à installer, sélectionner "Arduino Leonardo" dans le gestionnaire de carte. La conception de la carte est assez simple : un modem LoRa est associé avec un microcontroleur (µC) Atmega32u4 qui équipe habituellement les Arduino Léonardo. Le µC et le modem communiquent en liaison série en s'envoyant des commandes formatées appelées commande AT. La librairie installée permet de faire abstraction de cette communication, mais on pourrait très bien communiquer avec ce modem directement depuis le moniteur série du PC par exemple. Si jamais la carte vous pose des problèmes (port série non reconnu etc ..) => https://www.thethingsnetwork.org/docs/devices/node/troubleshooting.html Dans le gestionnaire de librairies, installer TheThingsNetwork. Récupération du devEUI Récupérer le devEUI de votre carte => https://www.thethingsnetwork.org/docs/devices/uno/quick-start.html Créer le device sur TTN Sur la console TTN, dans votre application créer un device. Saisissez le devEUI précédemment récupéré et laissez les autres champs en génération automatique. Tester la liaison Sur Arduino, allez chercher Fichier>Exemples>TheThingsNetwork>SendOTAA. Modifier les différents champs importants pour correspondre à votre configuration (AppKey, FrequencyPlan ...) et vérifier dans le moniteur série que tout se passe bien (JOIN et envoi). Vérifier sur la console TTN que les données arrivent bien. Si vous rencontrer des problèmes de type "invalid_param" en console, il vous faut downgrader votre version de la librairie TheThingsNetwork en 2.5.16 Connecteur de capteur d'humidité/température (DHT11) Ajouter ensuite un DHT11, récupérer ses données de température et d'humidité, et les envoyer via LoRa. Connecter NodeRED Lancer ensuite un serveur NodeRed afin de récupérer les données sur le MQTT TTN :  https://www.thethingsnetwork.org/docs/applications/mqtt/api.html Et les afficher sur un dashboard NodeRed (node-red-dashboard). ESP32 - LED RGB pilotée via Wifi Objectif Contrôler une LED RGB, elle même piloté par un ESP32, au travers d'un dashboard NodeRed et de son outil "Color picker". Le protocole utilisé sera le MQTT et le transit des information se fera au format json. Matériel Un ESP32 Carte de développement avec Wifi et bluetooth BLE. Un shield LED WS1812 Se pilote grâce à un fil La LED est reliée au pin 21 de l'ESP Logiciel Ajout de l'ESP 32 à Arduino si ce n'est pas déjà fait : https://doc.creatronic.fr/books/i2---conception-dun-syst%C3%A8me-embarqu%C3%A9-temps-r%C3%A9el/page/installation-arduino Utiliser la board Wemos LOLIN32. Pour contrôler la LED il existe beaucoup de librairies. Une des plus simple pour débuter est Adafruit Neopixel. Pour l'installer il faudra ajouter l'URL suivante dans le menu préférences : https://adafruit.github.io/arduino-board-index/package_adafruit_index.json Il y a un bug dans le mariage Adafruit Neopixel <-> ESP32. Les couleurs peuvent ne pas correspondre à vos attentes, notamment quand ça touche à la couleur rouge ... Pour le résoudre, il vous suffit de doubler l'appel à la fonction show(). Pour le MQTT, utilisez PubSubClient et ArduinoJson pour la gestion des json. Livrable attendu Pour obtenir la moyenne vous devrait produire un démonstrateur fonctionnel. Pour obtenir des points supplémentaires, ajoutez des fonctionnalités et fiabilisez votre code.ESP32 - BMP180 Objectif(s) Créer un objet connecté en wifi qui enverra via MQTT la température et la pression atmosphérique vers un serveur qui stockera ces informations en base de données InfluxDB avant de les restituer au travers de la solution Grafana. Répartissez vous bien les tâches : le travail est divisible et il y a pas mal de choses à faire ... Arduino Ajout de l'ESP 32 à Arduino si ce n'est pas déjà fait : https://doc.creatronic.fr/books/i2---conception-dun-syst%C3%A8me-embarqu%C3%A9-temps-r%C3%A9el/page/installation-arduino Utiliser la board Wemos LOLIN32. Librairie conseillé(e) : Adafruit_BMP085 Pour l'installer il faudra ajouter l'URL suivante dans le menu préférences : https://adafruit.github.io/arduino-board-index/package_adafruit_index.json Rpi Préparation du Raspberry Pi (installation Raspian) Si Raspbian est déjà installé vous pouvez sauté cette étape. Télécharger la dernière version de Raspbian : https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ Flasher l'image sur la carte SD avec Balena Etcher : https://www.balena.io/etcher/ Avant de débrancher la carte SD, sur la partition boot ajouter un fichier ssh (pas un .ssh, un fichier ssh tout court sans extension) afin que le système autorise le ssh bloqué par défaut. Si vous souhaitez travailler en Wifi, il faut le configurer avant de mettre la carte SD dans le Raspberry : https://www.raspberrypi-spy.co.uk/2017/04/manually-setting-up-pi-wifi-using-wpa_supplicant-conf/ Mise à jour du système : sudo apt update && sudo apt dist-upgrade && sudo apt upgrade Installation de NodeRed cd ~ bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/node-red/raspbian-deb-package/master/resources/update-nodejs-and-nodered) sudo systemctl enable nodered.service sudo node-red-start Installation de InfluxDB curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add - echo "deb https://repos.influxdata.com/debian buster stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb sudo service influxdb start Si tout va bien, taper "influx" pour accéder à la console influxdb. Créer une base de donnée : create database lenomquevousvoulez; Installation de Grafana sudo apt update && sudo apt-get install -y software-properties-common apt-transport-https sudo nano /etc/apt/sources.list.d/grafana.list Ajouter le dépôt suivant puis enregistrer. deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main Puis : wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add - sudo apt-get update && sudo apt-get install grafana sudo service grafana-server start Doc officielle en cas de problème : https://grafana.com/docs/installation/debian/ Accessible sous http://ip:3000 Login/mdp par défaut : admin/admin Ajout des nodes nécessaires dans node-red Ajouter les nodes suivants : node-red-contrib-influxdb => va nous permettre de dialoguer avec les bases influxDB Travail à réaliser Sur nodeRED, créer un flow permettant de récupérer et stocker les données de l'objet connecté et de l'insérer dans un measurement influxDB. Sur Grafana : créer un nouveau dashboard qui permettra d'afficher un graph et une gauge de la charge CPU (penser à activer l'auto refresh).Schéma LoRa + Grafana-Influx + NodeRED