Tabla de contenido:
- Paso 1: componentes necesarios
- Paso 2: configuración del dispositivo (configuración del hardware)
- Paso 3: Software (codificación y visualización)
Video: Monitoreo de la contaminación del aire - IoT-Data Viz-ML: 3 pasos (con imágenes)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:45
Entonces, esta es básicamente una aplicación de IoT completa que incluye parte de hardware y parte de software. En este tutorial verá cómo configurar el dispositivo IoT y cómo controlar los diferentes tipos de gases contaminantes presentes en el aire. Entonces, este tutorial incluye IoT y Data Science.
Los lenguajes de programación involucrados son la programación en C y Python.
Paso 1: componentes necesarios
Hardware:
1) NodeMCU: un microcontrolador alimentado por ESP8266, perfecto para crear aplicaciones de IoT.
2) Sensor de gas MQ2: un sensor de gas simple para detectar los diferentes tipos de gases presentes en el aire.
Software:
3) Arduino IDE instalado en su PC / Laptop
4) Jupyter Notebook, Python y diferentes bibliotecas: puede realizar la configuración siguiendo este video tutorial.
Paso 2: configuración del dispositivo (configuración del hardware)
1) El NodeMCU se coloca dentro de la placa de pruebas.
2) Conexión del sensor de gas:
a) Vcc está conectado al puerto Vin del NodeMCU.
b) GND está conectado al pin GND de NodeMCU
c) El pin A0 está conectado al pin A0 del NodeMCU
3) Conexión del servomotor
a) El pin + ve del servomotor está conectado a Vin de NodeMCU
b) -ve pin está conectado a GND de NodeMCU
c) El pin del actuador o el pin de salida está conectado al pin D0 de NodeMCU.
4) Conexión de LED
a) Los pines + ve de los LED están conectados al puerto Vin del NodeMCU y los pines -ve al GND del NodeMCU
Paso 3: Software (codificación y visualización)
Obtenga el código Arduino y el código de visualización a continuación. Todo se menciona paso a paso. Vea el video completo para obtener una descripción detallada de este proyecto.
github.com/debadridtt/Air-Pollution-Monitoring-using-IoT-Data-Viz.-ML
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