IoT Data Science PiNet para visualización de datos en pantalla inteligente en tiempo real: 4 pasos

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-31 10:18

Puede armar fácilmente una red de IoT de pantallas inteligentes para la visualización de datos para potenciar sus esfuerzos de investigación en ciencia de datos o en cualquier campo cuantitativo.

Puede llamar al "empuje" de sus gráficos a los clientes directamente desde su código estadístico (Python, R, Matlab / Octave, SAS, etc.), y actualiza las pantallas en tiempo real.

La idea es que los monitores de escritorio viejos y baratos que pueda tener por ahí pueden reutilizarse en dispositivos IoT donde las placas de desarrollo Raspberry Pi baratas reciben y muestran sus visualizaciones de datos de forma inalámbrica en tiempo real desde su dispositivo principal (por ejemplo, computadora portátil). Si no tiene ninguna pantalla plana, no se preocupe, son gratis, casi gratis.

El costo y los requisitos de hardware son mínimos.

QUE NECESITARÁS

• 1 o más pi de frambuesa
  • Empecé con 3, de los cuales 2 eran 3B + y 1 era cero
  • Costo: ~ $ 10 - $ 40
• Cualquier pantalla

  • Empecé con algunas pantallas de pantalla plana pre-HDMI

    • Gratis: $ 25 / cada uno en Free Cycle, Craigslist, tiendas de segunda mano, su garaje, eBay, etc. Para obtener buenas ofertas en artículos antiguos y pesados como esta, compre localmente. La gente está tirando su equipo de escritorio.
    • Opcional: soportes de pared para pantallas planas (~ $ 9 para pantallas de tamaño de escritorio normal, $ 20 - $ 30 para pantallas grandes, por ejemplo, 50 ")
  • Si no tiene HDMI (o si está usando un Pi Zero), puede obtener un convertidor <$ 8 de Amazon, eBay, Micro Center, Walmart, su amigo, donde sea

• Cables HDMI o micro-HDMI

  • Gratis si lo tienes con tu Pi o tienes toneladas de repuestos como yo
  • $ 2 con envío gratis de varios minoristas en línea

Una vez que tenga el código de GitHub, el hardware y su Raspberry Pi estén ejecutando el sistema operativo que desee, estimo que esto debería tomar de unos minutos a 1 hora como máximo.

Puede adaptar fácilmente este proyecto a otros casos de uso de IoT. ¡Quizás también quieras hacer una versión de Arduino! No dude en colaborar conmigo en GitHub.

Paso 1: conecte Pi (s) a la (s) pantalla (s)

Esto es fácil y rápido.

Simplemente tome el cable HDMI (para Pi) o micro-HDMI (para Pi Zero) mencionado anteriormente e insértelo en el Pi. Repita para la pantalla, usando los adaptadores apropiados (HDMI a micro-HDMI, etc.).

Hecho.

Paso 2: prepara 1 o más pi de frambuesa

¿Tienes tu Pi en funcionamiento? ¡Puedes saltar adelante!

Solo corre

sudo apt install feh

si desea utilizar el mismo visor de imágenes que yo utilicé.

De lo contrario, este paso no es específico de este tut; como para cualquier proyecto de Pi, solo necesitamos que tenga una Pi que ejecute Raspbian o su sistema operativo favorito. Además, queremos seguir adelante y asegurarnos de que esté configurado con su contraseña de WiFi (o mecanismo de autorización preferido) y le daré algunas configuraciones de "mejores prácticas" en mi humilde opinión que son buenas para los proyectos de IoT / Pi de aficionados (no necesariamente por seguridad, rendimiento, uso de producción o cualquier otro contexto como ese).

Mi estrategia de 2 partes aquí es vincularlo a instrucciones detalladas y bien establecidas de terceros y luego brindarle mi descripción general de alto nivel de lo que debe hacer.

1. Instrucciones de configuración detalladas y bien establecidas de la tercera parte de Raspberry Pi

   1. https://projects.raspberrypi.org/en/projects/noobs…
   2. https://www.howtoforge.com/tutorial/howto-install-…

2. Mi descripción general de alto nivel

   1. Obtén cualquier Pi habilitado para WiFi

      1. Pi 2 con adaptador de red inalámbrico USB
      2. 3, 3B +
      3. Cero W, cero WH

   2. Use el cable HDMI o micro-HDMI apropiado para conectar sus pantallas al Pi

      1. Los consejos de conversión (alrededor de $ 10 en Amazon, eBay, etc.) se pueden usar para pantallas más antiguas como VGA
      2. Las pantallas planas VGA más antiguas cuestan entre $ 5 y $ 25 en tiendas de segunda mano. También puede cambiar los soportes de escritorio por un soporte de pared de pantalla plana de $ 9, si lo desea.
   3. Grabe NOOBS, Raspbian, Google AIY, Debian, Ubuntu, Slackware o cualquiera de los muchos sistemas operativos Linux divertidos que puede explorar y usar de forma gratuita
      1. Cualquier tarjeta micro SD de 8GB + está bien
      2. Cualquier herramienta de grabación como Etcher.io, Unetbootin, LiLi, etc.
   4. Inicie el sistema operativo, conéctese a su red WiFi y guarde su contraseña

   5. Inicie Raspi-config (o el equivalente de su sistema operativo) y configure las siguientes opciones

      1. Arrancar en el escritorio
      2. Inicio de sesión automático como pi (bueno para el desarrollo de IoT, malo para la seguridad en la producción)

      3. Desactivar el sueño (hay muchas formas de hacer esto)

         1. Para mí, solo deshabilitar el protector de pantalla fue suficiente (posiblemente debido al protector de pantalla preinstalado en mi bifurcación AIY de Google de Raspbian)
         2. En cualquier otro caso, hay varias formas de CLI para hacer esto o puede instalar `xscreensaver` y luego deshabilitarlo en la GUI
         3. https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…
         4. https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…

   6. Instalar feh

      1. esta es solo una herramienta de visualización de imágenes simple, liviana y popular para Linux que podemos usar
      2. sudo apt install feh
      3. Cualquier otro visor de imágenes también está bien

Paso 3: Clonar y actualizar mi código para crear una canalización de datos automatizada en tiempo real

Si aún no lo ha hecho, debería copiar mi código de ejemplo de GitHub en este momento.

Tiene varias opciones sobre cómo hacerlo:

• Dirígete a GitHub y descarga los archivos como.zip
• Clonar con
• git clone [email protected]: hack-r / IoT_Data_Science_Pi_Net.git
• Eche un vistazo a mi código y escriba su propia versión desde cero

Una vez que tenga el código, actualice las rutas con sus propias rutas, contraseñas y claves SSH.

Paso 4: Cree y distribuya automáticamente la visualización de datos en pantallas inteligentes de IoT en tiempo real

En este último y más satisfactorio paso, simplemente ponemos a prueba nuestra red Pi ensamblada.

Para nuestro equivalente estadístico de "Hola mundo", ejecutemos un script en su computadora portátil o dispositivo principal para realizar el aprendizaje automático en algunos datos, crear visualizaciones de datos y mostrarlos en nuestras pantallas inteligentes basadas en Pi ("clientes").

MANIFESTACIÓN

La siguiente demostración utiliza una computadora portátil con Windows que ejecuta R como ejemplo de un dispositivo principal ("servidor").

1. Primero, el script R se ejecutó en la línea de comando nuevamente, el archivo example. R de GitHub

   1. Como se muestra en la primera captura de pantalla del indicador de cmd
   2. El archivo de ejemplo imprime las primeras filas de 2 conjuntos de datos y crea gráficos de visualización de datos (archivos-p.webp" />

2. OPCIONAL El script de autenticación se ejecuta en SCP (WinSCP en esta demostración)

   1. Ya no es necesario ejecutar este script fuera de R o Python, con mi código de GitHub actualizado:)
   2. También puede ejecutarlo en la línea de comando cmd directamente
   3. SSH también está bien
   4. SFTP también está bien
   5. Implementación específica / aplicación sin importancia

   6. Este es el archivo scp_pi_pushN.txt de GitHub

      Configuré esto con 1 por dispositivo cliente

¡Viola!

¡Sus pantallas inteligentes ahora muestran las visualizaciones de datos de su programa estadístico!