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Sensing the Air Quality

22 22-03:00 agosto 22-03:00 2019 — 1 Comentário

A low-cost IoT Air Quality Monitor based on RaspberryPi 4

santiago_contamination

I have the privilege of living in one of the most beautiful countries in the world, but unfortunately, it’s not all roses. Chile during winter season suffers a lot with air contamination, mainly due to particulate materials as dust and smog.

Chile

Because of cold weather, in the south, air contamination is mainly due to wood-based calefactors and in Santiago (the main capital in the center of the country) mixed from industries, cars, and its unique geographic situation between 2 huge mountains chains.

 

Nowadays, air pollution is a big problem all over the world and in this article we will explore how to develop a low expensive homemade Air Quality Station, based on a Raspberry Pi.

If you are interested to understand more about it,  please visit the “World Air Quality Index” Project.

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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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Neste tutorial, capturaremos dados remotos como UV (radiação ultravioleta), temperatura e umidade do ar. Esses dados serão muito importantes e serão usados em uma futura Estação Meteorológica completa.

O diagrama de blocos mostra o que obteremos no final.

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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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