Arquivos para jupyter

When we are talking about physical variables, as temperature, pressure, etc., as a Data Scientist, usually we start working from a dataset that was created somewhere else. But have you thought about how to capture those data yourself?

On this tutorial we will get data from several different sensors, sending them to an IoT service, ThingSpeak.com and to a mobile App (Thingsview), where we can log and play with data. We will explore several different communication ways of connecting sensors to a Raspberry Pi, as:

  • DHT22 – Temperature & Humidity Sensor – Digital Comm
  • DS18B20 – Temperature Sensor – 1-Wire
  • BMP180 – Temperature & Pressure Sensor – I2C
  • UV – Ultra Violet Sensor – Analog Sensor via A/D and SPI bus

In short, all data will be captured, saved locally on a CSV file and send to an IoT service (ThingSpeak.com), via MQTT protocol, as you can see on below block diagram:

To complete a real Weather Station, on the final step, you will also learn how to measure wind speed and direction, following Mauricio Pinto‘s tutorial.
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Aprenda a instalar o Jupyter Notebook em um Raspberry Pi e, diretamente ler e controlar sensores e atuadores.

Todos sabemos que o Jupyter Notebook é uma ferramenta fantástica, ou melhor, um aplicativo Web de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contenham códigos ativos, equações, visualizações e texto.

O Jupyter Notebook é amplamente utilizado no campo do Data Science, limpando e transformando dados, fazendo simulações numéricas, modelagem estatística, visualização de dados, aprendizado de máquina e muito mais!

Mas, que tal usar os Jupyter Notebooks para controlar os GPIOs de um Raspberry Pi?

É exatamente  isso que faremos neste tutorial. Aprenderemos como instalar o Jupyter Notebook em um Raspberry Pi, e diretamente nele, ler sensores e atuar em atuadores.

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Com a ajuda do protocolo MQTT, enviaremos dados capturados de sensores, à um serviço de IoT, o ThingSpeak.com e a um aplicativo móvel, o Thingsview.

1. Introdução

Em meu post anterior, Programando MicroPython  no ESP8266 , aprendemos como instalar e executar MicroPython em um dispositivo ESP (tanto o ESP8266 quanto o ESP32). Utilizando o Jupyter Notebook como ambiente de desenvolvimento, também aprendemos a ler a partir de sensores (Temperatura, Umidade e Luminosidade), utilizando vários protocolos de comunicação e métodos como: Analógico, Digital, 1-Wire e I2C, este último para exibir os dados capturados em um display do tipo OLED.

Neste novo tutorial, utilizando-se do protocolo MQTT,  enviaremos os dados capturados, à um serviço the IoT, o ThingSpeak.com e para um aplicativo móvel, o Thingsview. 

Aqui, uma visão geral reavaliando nosso projeto:

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Programando MicroPython no ESP8266

6 06-03:00 junho 06-03:00 2018 — 2 Comentários

Vamos brincar com o MicroPython em um ESP8266 (ou ESP32) utilizando o um Jupyter Notebook. A idéia é obter dados de sensores, agindo em um mundo físico diretamente do Jupyter.

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1. Introdução

Em um artigo anterior publicado no Medium, explorei como controlar um Raspberry Pi usando-se do Jupyter Notebook: Computação Física Usando o Jupyter Notebook.

Foi uma ótima experiência, e uma vez que o projeto funcionou muito bem, pensei:

“Que tal testar também o Jupyter Notebook em um ESP8266 (ou mesmo no ESP32) usando como linguagem o MicroPython?”

Como sabemos, o Jupyter Notebook é um aplicativo Web de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contêm código ativo, equações, visualizações e texto narrativo. Os usos incluem limpeza e transformação de dados, simulação numérica, modelagem estatística, visualização de dados, aprendizado de máquina e muito mais. Para o “muito mais”, exploraremos  a “Computação Física”.

Até agora em meus projetos, explorei IoT e computação física utilizando o ESP8266–01, ESP8266–12E (NodeMCU) e o ESP32, programados pelo IDE do Arduino, utilizando-se de sua linguagem C / C ++. Mas outra ótima linguagem que pode ser usada na programação desses dispositivos é o MicroPython:

O MicroPython é uma implementação enxuta e eficiente da linguagem de programação Python 3 que inclui um pequeno subconjunto da biblioteca padrão do Python e é otimizada para rodar em microcontroladores e em ambientes restritos. O objetivo é ser tão compatível com o Python normal quanto possível para permitir que você transfira código com facilidade do desktop para um microcontrolador ou sistema embarcado.

Além disso, acho que usar o Jupyter Notebook para programar um dispositivo ESP usando o MicroPython pode ser uma ótima ferramenta para ensinar Computação Física para crianças e também ajudar os cientistas a acessar rapidamente o mundo real utilizando-se de sensores na aquisição de dados.

Isso é o que tentaremos realizar neste tutorial:

  • Saída de um sinal digital para ligar / desligar um LED
  • Ler uma entrada digital (através de um botão)
  • Saída de um sinal PWM para o controle do brilho de um LED
  • Controlar a posição de um servomotor utilizando-se de uma saída PWM
  • Leitura de sinal analógico (luminosidade) usando um LDR
  • Leitura de temperatura via bus 1-Wire (DS18B20)
  • Leitura de temperatura e umidade (DHT22)
  • Exibir dados usando um OLED via barramento I2C.

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