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Programando MicroPython no ESP8266

6 06UTC junho 06UTC 2018 — 1 Comentário

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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Nosso objetivo neste tutorial será basicamente coletar informações de uma unidade local, enviando-as à internet. Um usuário em qualquer parte do planeta, olhando estas informações, tomará decisões enviando comandos remotos à atuadores, os quais também estarão nesta unidade local. Qualquer sensor ou atuador poderia ser utilizado.

IoT

Este tutorial foi escrito a partir do que desenvolvi previamente envolvendo o ArduFarmBot e de meu projeto final apresentado para o curso: “Objetos inteligentes conectados”, promovido pelo CodeIOT, um projeto da Samsung em parceria com o Laboratório de Sistemas Integráveis Tecnológico.

A maioria de meu trabalho no campo do IoT utiliza o NodeMCU (ESP826612-E) e mais recentemente, o ESP32. Mas, acredito importante não esquecer de meus primeiros passos, onde começei a aprender IoT, usando-se de um simples Arduino UNO e do velho e bom ESP8266-01.

Decidi então, retornar a essa dupla, agora com um pouquinho mais de experiência e explorar novamente esses ótimos dispositivos, conectando-os à nuvem, usando-se do  ThingSpeak.com como nosso “Web Service”.

Também exploraremos como controlar coisas remotamente desde qualquer lugar no mundo, utilizando-se de um aplicativo Android desenvolvido a partir do MIT AppInventor.

Project Concept

O “Centro do nosso projeto IoT” será o ThingSpeak.com. A unidade local (UNO / ESP-01) será a encarregada de capturar tanto os dados dos sensores quanto o status dos atuadores, enviando-os à Internet, ou seja, “escrevendo” em um canal específico do para o status da unidade local no ThingSpeak.com. A unidade local também receberá dados da internet, “lendo” canais específicos para os atuadores no ThingSpeak.com.

Um aplicativo Android também estará “lendo” esses dados de status guardados no ThingSpeak.com (Status Channel), exibindo-os para o usuário. Da mesma forma, o usuário, com base nesta informação de status, poderá enviar comandos para os atuadores, escrevendo commandos nos canais específicos para os atuadores no ThingSpeak.com (veja o diagrama de blocos acima para entender melhor o fluxo de dados).

O diagrama de blocos mostrado na próxima etapa nos dará uma visão geral do projeto final, onde como exemplo controlaremos a irrigação e o calor de uma plantação.

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