Construye una estación meteorológica SUPER Raspberry Pi: 8 pasos (con imágenes)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:40

Seamos realistas, los humanos hablamos mucho del clima ⛅️. La persona promedio habla del clima cuatro veces al día, durante un promedio de 8 minutos y 21 segundos. Haga los cálculos y eso totaliza 10 meses de su vida que pasará hablando sobre el clima. El clima se ubica como el tema principal para iniciar conversaciones y para romper el silencio incómodo. Si vamos a hablar tanto de eso, también podríamos llevar nuestra credibilidad en las calles del clima a un nivel completamente nuevo. Este proyecto súper divertido y fácil aprovechará el Internet de las cosas (IoT) y una Raspberry Pi para hacer precisamente eso.

Vamos a construir nuestro propio panel de IoT meteorológico hiperlocal, capturando el tiempo dentro y fuera de nuestra casa a lo largo del tiempo. La próxima vez que alguien te pregunte "¿qué tal el clima últimamente?", Podrás sacar tu teléfono y dejarlo sin aliento con tu loca habilidad de análisis del climaz ☀️.

Qué necesitará para realizar el curso: 1. Raspberry Pi con conectividad a Internet

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. Un cable de extensión IDE macho a hembra de 40 pines y 6 (opcional para precisión de temperatura)

4. Una cuenta estatal inicial

5. ¡Eso es!

Nivel de proyecto: principiante

Tiempo aproximado para completar: 20 minutos

Factor de diversión aproximado: fuera de serie

En este tutorial paso a paso, aprenderá a usar la integración de la API de Weatherstack en el estado inicial para obtener el clima exterior local en su área

- Aprenda a usar una Raspberry Pi con un Sense HAT (https://www.raspberrypi.org/products/sense-hat/) para capturar datos meteorológicos dentro de su casa

- Cree su propio panel meteorológico hiperlocal personal al que pueda acceder desde cualquier navegador web en su computadora portátil o dispositivo móvil

- Dale una oportunidad a tu meteorólogo por su dinero

Suministros

Qué necesitarás para realizar el curso:

1. Raspberry Pi con conectividad a Internet

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. Un cable de extensión IDE macho a hembra de 40 pines y 6 (opcional para precisión de temperatura)

4. Una cuenta estatal inicial

5. ¡Eso es!

Paso 1: Comenzando

Ya hemos realizado una gran cantidad de trabajo para que usted pueda armar el código y organizar la información. Solo necesitaremos que realice algunos ajustes a lo largo del camino.

Para recuperar todas las cosas que hemos preparado para usted, deberá clonar el repositorio de GitHub. Github es un servicio increíble que nos permite almacenar, revisar y administrar proyectos como este. Para clonar el repositorio, todo lo que tenemos que hacer es ir a la terminal de nuestra Pi, o la terminal de su computadora que está SSH en su pi y escribir este comando:

$ git clon

Presiona enter y verás esta información:

pi @ raspberrypi ~ $ git clon

Clonación en 'wunderground-sensehat' …

remoto: Contando objetos: 28, hecho.

remoto: Total 28 (delta 0), reutilizado 0 (delta 0), paquete reutilizado 28

Desembalaje de objetos: 100% (28/28), hecho.

Comprobando la conectividad … hecho.

Una vez que veas esto, felicidades, habrás clonado con éxito Github Repo y tienes todos los archivos necesarios para construir tu Súper Estación Meteorológica. Antes de pasar al siguiente paso, tomemos un tiempo para explorar este directorio y aprender algunos comandos básicos de la línea de comandos.

Escriba el siguiente comando en su terminal:

$ ls

Este comando enumera todo lo que está disponible en el directorio en el que se encuentra actualmente. Esta lista muestra que nuestro Github Repo se ha clonado con éxito en nuestro directorio con el nombre "wunderground-sensehat". Echemos un vistazo a lo que hay en ese directorio. Para cambiar el directorio, todo lo que necesita hacer es escribir "cd" y luego escribir el nombre del directorio al que desea ir.

En este caso, escribiremos:

$ cd wunderground-sensehat

Una vez que presionemos Intro, verá que ahora estamos en el directorio wunderground-sensehat. Escriba ls de nuevo para ver qué archivos hemos instalado en nuestro pi.

README.md sensehat.py sensehat_wunderground.py wunderground.py

Aquí vemos que tenemos nuestro documento Léame y un par de archivos de Python diferentes. Echemos un vistazo a sensehat.py. En lugar de saltar al archivo con el comando cd como hicimos con el directorio, vamos a usar el comando nano. El comando nano nos permite abrir el editor de texto nano donde tenemos todo nuestro código Python para cada segmento de este proyecto. Continúe y escriba:

$ nano sensehat.py

Aquí puede ver todo el código que le hemos preparado para este proyecto. No vamos a realizar ningún cambio en este documento todavía, pero siéntase libre de desplazarse y ver lo que haremos más adelante en este tutorial.

Paso 2: estado inicial

Queremos transmitir todos nuestros datos meteorológicos a un servicio en la nube y que ese servicio convierta nuestros datos en un agradable panel de control al que podamos acceder desde nuestra computadora portátil o dispositivo móvil. Nuestros datos necesitan un destino. Usaremos Estado inicial como ese destino.

Paso 1: Regístrese para obtener una cuenta de estado inicial

Vaya a https://www.initialstate.com/app#/register/ y cree una nueva cuenta.

Paso 2: Instale ISStreamer

Instale el módulo Python de estado inicial en su Raspberry Pi: en un símbolo del sistema (no olvide SSH en su Pi primero), ejecute el siguiente comando:

$ cd / inicio / pi /

$ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o - | sudo bash

Nota de seguridad: el comando anterior tiene una anatomía importante que el usuario debe conocer.

1) Hay un / antes de rizo. Esto es importante para garantizar que no se ejecute ningún alias de curl si se creó uno. Esto ayuda a mitigar el riesgo de que el comando haga más de lo previsto.

2) El comando es un comando canalizado, por lo que cuando se ejecuta, está canalizando la salida de un script que se está recuperando de https://get.initialstate.com/python en el comando sudo bash. Esto se hace para simplificar la instalación, sin embargo, debe tenerse en cuenta que https es importante aquí para ayudar a garantizar que no haya manipulación de intermediarios del script de instalación, especialmente porque el script se ejecuta con privilegios elevados. Esta es una forma común de simplificar la instalación y la configuración, pero si es un poco más cauteloso, hay algunas alternativas un poco menos convenientes: puede dividir el comando en dos pasos e investigar el script bash que se está descargando desde el comando curl usted mismo para asegurarse es fidelidad O puede seguir las instrucciones de pip, simplemente no obtendrá un script de ejemplo generado automáticamente.

Paso 3: haz algo de Automagic

Después del paso 2, verá algo similar al siguiente resultado en la pantalla:

pi @ raspberrypi ~ $ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o - | sudo bash

Contraseña: Comenzando con ISStreamer Python ¡Fácil instalación!

Esto puede tardar un par de minutos en instalarse, tome un poco de café:)

Pero no olvides volver, ¡tendré preguntas más tarde!

Encontrado easy_install: setuptools 1.1.6

Encontrado pip: pip 1.5.6 de /Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.6- py2.7.egg (python 2.7)

pip versión principal: 1

pip versión menor: 5

ISStreamer encontrado, actualizando…

Requisito ya actualizado: ISStreamer en /Library/Python/2.7/site-packages Limpiando…

¿Quiere obtener automáticamente un script de ejemplo? [s / N]

(la salida puede ser diferente y tomar más tiempo si nunca antes ha instalado el módulo de transmisión de Python de estado inicial)

Cuando se le solicite obtener automáticamente un script de ejemplo, escriba y.

Esto creará un script de prueba que podemos ejecutar para asegurarnos de que podemos transmitir datos al estado inicial desde nuestro Pi. Se le pedirá:

¿Dónde quieres guardar el ejemplo? [predeterminado:./is_example.py]:

Puede escribir una ruta local personalizada o presionar Intro para aceptar la ruta predeterminada. Se le pedirá su nombre de usuario y contraseña que acaba de crear cuando registró su cuenta de estado inicial. Ingrese ambos y la instalación se completará.

Paso 4: claves de acceso

Echemos un vistazo a la secuencia de comandos de ejemplo que se creó. Escribe:

$ nano is_example.py

En la línea 15, verá una línea que comienza con streamer = Streamer (bucket_…. Esta línea crea un nuevo depósito de datos llamado "Python Stream Example" y está asociado con su cuenta. Esta asociación ocurre debido a access_key = "…" en la misma línea. Esa larga serie de letras y números es la clave de acceso a su cuenta de estado inicial. Si va a su cuenta de estado inicial en su navegador web, haga clic en su nombre de usuario en la parte superior derecha, luego vaya a "mi cuenta", encontrará la misma clave de acceso en la parte inferior de la página, en "Claves de acceso de transmisión".

Cada vez que crea un flujo de datos, esa clave de acceso dirigirá ese flujo de datos a su cuenta (por lo tanto, no comparta su clave con nadie).

Paso 5: ejecutar el ejemplo

Ejecute el script de prueba para asegurarse de que podamos crear un flujo de datos en su cuenta de estado inicial.

Ejecute lo siguiente:

$ python is_example.py

Paso 6: Beneficio

Regrese a su cuenta de estado inicial en su navegador web. Debería haber aparecido un nuevo depósito de datos llamado "Python Stream Example" a la izquierda de su estantería de registros (es posible que deba actualizar la página). Haga clic en este cubo y luego haga clic en el icono de Waves para ver los datos de la prueba.

Deberá seguir el tutorial de Waves para familiarizarse con el uso de esta herramienta de visualización de datos. A continuación, vea los datos en Tiles para ver estos mismos datos en forma de panel.

Ahora está listo para comenzar a transmitir datos reales desde Wunderground y más.

Paso 3: SOMBRERO SENTIDO

El Sense HAT es una placa complementaria para Raspberry Pi que está llena de sensores, LED y un pequeño joystick. Lo bueno de este pequeño complemento es que es increíblemente fácil de instalar y usar gracias a una fantástica biblioteca de Python que puede instalar rápidamente. Para este proyecto, utilizaremos los sensores de temperatura, humedad y presión barométrica del Sense HAT. Vamos a configurarlo.

El primer paso para usar el Sense HAT es instalarlo físicamente en su Pi. Con el Pi apagado, coloque el SOMBRERO como se muestra en la imagen.

Enciende tu Pi. Necesitamos instalar la biblioteca Python para facilitar la lectura de los valores del sensor del Sense HAT. Primero, deberá asegurarse de que todo esté actualizado en su versión de Raspbian escribiendo:

$ sudo apt-get update

A continuación, instale la biblioteca Sense HAT Python:

$ sudo apt-get install sense-hat

Reinicia tu Pi

Estamos listos para probar el Sense HAT leyendo los datos del sensor y enviando esos datos al estado inicial.

Probemos nuestro Sense HAT para asegurarnos de que todo funciona. Usaremos el script que se encuentra en https://github.com/InitialState/wunderground-sensehat/blob/master/sensehat.py. Puede copiar este script a un archivo en su Pi o acceder a él desde nuestro repositorio de Github que clonamos anteriormente. Cambie a su directorio wunderground-sensehat y luego nano a su archivo sensehat.py escribiendo:

$ nano sensehat.py

Observe en la primera línea que estamos importando la biblioteca SenseHat al script. Antes de ejecutar este script, debemos configurar nuestros parámetros de usuario.

# --------- Configuración de usuario --------- CITY = "Nashville"

NOMBRE_BUCKET = ": parcialmente_soleado:" + CIUDAD + "Clima"

BUCKET_KEY = "sensehat"

ACCESS_KEY = "Your_Access_Key"

SENSOR_LOCATION_NAME = "Oficina"

MINUTES_BETWEEN_SENSEHAT_READS = 0.1

# ---------------------------------

Específicamente, debe configurar su ACCESS_KEY a su clave de acceso a la cuenta de estado inicial. Observe lo fácil que es leer datos de Sense HAT en una sola línea de Python (por ejemplo, sense.get_temperature ()). En un símbolo del sistema en su Pi, ejecute el script:

$ sudo python sensehat.py

Vaya a su cuenta de estado inicial y vea el nuevo depósito de datos creado por Sense HAT.

¡Ahora, estamos listos para ponerlo todo junto y crear nuestro panel meteorológico hiperlocal!

Paso 4: Panel de control del clima hiperlocal

El paso final de este proyecto es simplemente combinar nuestros datos meteorológicos y nuestro script Sense HAT en un solo panel. Para hacer esto, usaremos la Integración de estado inicial con Weatherstack para agregar datos meteorológicos a nuestro panel de Sensehat que creamos en el último paso.

Usar la API de Weatherstack es muy simple. En el pasado, en este tutorial, le pedimos que creara y ejecutara un script para extraer datos de una API de datos meteorológicos, pero desde el inicio de este tutorial, Initial State ha creado el Data Integration Marketplace. El mercado de integración de datos le brinda el poder de acceder y transmitir API a un panel de estado inicial sin código. Literalmente, son solo unos pocos clics del mouse y BAM: datos meteorológicos En Medium, escribí un tutorial más detallado sobre cómo usar la integración de Weatherstack y crear alertas meteorológicas, pero rápidamente enumeraré cómo comenzar a continuación..

Uso de la integración de Weatherstack

1. Inicie sesión en su cuenta de estado inicial

2. Haga clic en el botón de detalles en el cuadro Weatherstack en la página de integraciones. Esta página le brindará toda la información básica sobre la integración y lo que se requiere para usarla. En este caso, solo necesitará un código postal (o latitud y longitud) de una ubicación para la que querrá monitorear el clima, y tendrá que saber en qué unidades querrá ver esos datos (métrico, científico o imperial de EE. UU.).

3. Haga clic en el botón Iniciar configuración y verá una ventana emergente modal en el lado derecho de la pantalla. Solo hay algunos pasos sencillos que debe seguir antes de que podamos comenzar a ver la llegada de los datos meteorológicos:

4. Asigne un nombre a su nuevo panel. El mío lo nombré Nashville Weather. Pro consejo: me gusta usar emojis en los nombres de mis paneles para darles un poco más de empuje. Una forma rápida de extraer emojis en una Mac es Ctrl + Comando + barra espaciadora. Para Windows, mantenga presionado el botón de Windows y el punto (.) O el punto y coma (;). 2 5. Escriba su ubicación. Utilizo el código postal del área que quiero rastrear, pero también puedes poner Latitud y Longitud para ser más específico. Es fácil encontrar la latitud y la longitud de su área con solo ir a Google Maps, buscar un lugar y luego copiar la latitud y la longitud del navegador y pegarla en el formulario. En este momento, solo se pueden utilizar ubicaciones de EE. UU., Reino Unido y Canadá.

6. Elija sus unidades. Elegí US / Imperial porque vivía en los Estados Unidos.

7. Elija crear un nuevo depósito o enviar sus datos de Weatherstack a un depósito existente. En este tutorial, si ya ha configurado su Sense Hat para transmitir al estado inicial (en el último paso), simplemente envíe los datos de Weatherstack a ese cubo.

8. Elija si desea todos los datos que envía Weatherstack o si desea enviar solo datos meteorológicos específicos a su panel de control. Siempre puedes enviar todos los datos y sacar algunos mosaicos más tarde.

9. Elija la frecuencia con la que desea que su tablero se actualice con las condiciones climáticas. Puedes elegir entre cada 15 minutos o cada hora. Tenga en cuenta que enviar datos cada 15 minutos cuesta un token adicional en comparación con enviarlos cada hora. Por lo tanto, si desea utilizar otras integraciones en el mercado al mismo tiempo, es posible que desee realizar una encuesta cada hora. Siempre puede dejar de enviar datos desde la integración y comenzar de nuevo, o cambiar la frecuencia con la que envía datos más tarde. Sin embargo, si lo detiene y comienza de nuevo, habrá brechas en sus datos.

10. Haga clic en Iniciar integración. ¡Ahora estás transmitiendo datos desde Weatherstack! Haga clic en el botón "Ver en la aplicación de IoT" para ver los primeros puntos de datos.

11. Personalice su panel de control. Si está transmitiendo a un nuevo segmento, lo configuramos con una plantilla para que pueda comenzar. Sin embargo, ¡debes hacerlo tuyo! Presione la flecha hacia abajo en la parte superior central de su tablero para bajar la línea de tiempo, haga clic en Editar mosaicos, mueva algunos mosaicos, cambie su tamaño y cambie el fondo. Cree el panel de la forma que desee para que le resulte más fácil ingerir los datos que desea recopilar. También puede utilizar otras plantillas de Weatherstack que hemos creado para usted aquí. Para agregar un poco más de contexto a su panel, también puede agregar un mapa que muestre la ubicación donde está monitoreando el clima. Su tablero puede parecer un poco vacío al principio, pero déle un poco de tiempo y se llenará con hermosos datos meteorológicos históricos.

Paso 5: agregue un mapa a su tablero (bonificación)

Podemos agregar fácilmente un mosaico de mapa a nuestro tablero que muestre la ubicación de nuestra corriente meteorológica. Puede obtener más información sobre la vista de mapa interactivo en mosaicos en https://support.initialstate.com/knowledgebase/articles/800232-tiles-map-view. Simplemente podríamos agregar una nueva declaración streamer.log en nuestro script de Python (y explicaré cómo puede hacerlo al final de esta sección). En su lugar, aprovecharemos esta oportunidad para mostrarle una forma diferente de enviar datos a su panel de control.

Paso 1: Obtenga las coordenadas de latitud / longitud de su ubicación

Necesita obtener las coordenadas de latitud / longitud de su ubicación. Una forma de hacerlo es ir a Google Maps, buscar su ubicación y acercar la imagen a su ubicación exacta. En la URL, verá sus coordenadas de latitud / longitud. En el ejemplo anterior, mis coordenadas son 35.925298, -86.8679478.

Copie sus coordenadas (las necesitará en el paso 2) y asegúrese de no copiar accidentalmente ningún carácter adicional de la URL.

Paso 2: cree una URL para enviar datos a su panel

Haga clic en el enlace "configuración" debajo del nombre del depósito en el estante del depósito. Esto hará que aparezca la pantalla de arriba. Copie el texto en la sección API Endpoint y péguelo en su editor de texto favorito. Usaremos esto para crear una URL que podamos usar para enviar datos a nuestro depósito y panel de control existentes. En mi cubo, el texto que copié se ve así: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1 Su URL tendrá su clave de acceso y clave de cubo. Necesitamos agregar un nombre de flujo y un valor a los parámetros de URL para completar la URL.

Agrega "& MapLocation = YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1" a tu URL

(inserte las coordenadas del paso 1, sin espacios y no copie las mías)

Así es como se ve el mío: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1&MapLocation=35.925298, -86.8679478

Pegue su URL completa en la barra de direcciones de su navegador y presione enter (o use el comando 'curl' en un símbolo del sistema) para enviar las coordenadas de su mapa a la secuencia, "MapLocation", en su nuevo depósito.

Si observa su panel de control en Tiles ahora (es posible que deba actualizar si se impacienta), debería haber aparecido un nuevo Tile llamado MapLocation ampliado en su ubicación actual.

Paso 2 Alternativa: modifique su secuencia de comandos

Si realmente no le gusta el paso 2 anterior, simplemente puede agregar otra declaración streamer.log a su secuencia de comandos de Python. Simplemente agregue la línea

streamer.log ("MapLocation", "YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1")

en algún lugar dentro de def main (): función del script sensehat_wunderground.py (preste atención a la sangría b / c Python requiere que siga reglas estrictas de sangría). Por ejemplo, agregué streamer.log ("MapLocation", "35.925298, -86.8679478") justo después de la línea 138.

Paso 6: Arreglar la lectura de temperatura del Sense Hat

Puede notar que las lecturas de temperatura de su Sense HAT parecen un poco altas, eso es porque lo son. El culpable es el calor generado por la CPU del Pi que calienta el aire alrededor del Sense HAT cuando está encima del Pi.

Para que el sensor de temperatura sea útil, necesitamos quitar el HAT del Pi (lo que eliminaría el importante beneficio de ser una solución compacta) o intentar calibrar la lectura del sensor de temperatura. La CPU es la causa principal del calor parásito que afecta a nuestro sensor de temperatura, por lo que debemos averiguar la correlación. Al revisar el Enviro pHAT para el Pi Zero, se nos ocurrió una ecuación para tener en cuenta la temperatura de la CPU que afecta la lectura de temperatura de un sombrero. Solo necesitamos la temperatura de la CPU y un factor de escala para calcular la temperatura calibrada:

temp_calibrated = temp - ((cpu_temp - temp) / FACTOR)

Podemos encontrar el factor registrando la temperatura real y resolviéndola. Para encontrar la temperatura real en la habitación, necesitamos una configuración de sensor de temperatura diferente. Usando un sensor DHT22 (instrucciones de configuración aquí y script aquí), podemos registrar y visualizar ambas temperaturas simultáneamente:

El resultado revela que la lectura del Sense HAT está desfasada entre 5 y 6 grados Fahrenheit de manera bastante consistente. Al agregar la temperatura de la CPU a la mezcla (con este script), en primer lugar, se muestra que hace mucho calor y, en segundo lugar, se revela una especie de onda que imita la medición de Sense HAT.

Después de grabar durante aproximadamente 24 horas, resolví el factor usando seis lecturas diferentes en seis puntos diferentes en el tiempo. Al promediar los valores de los factores se obtuvo un valor de factor final de 5,466. Aplicando la ecuación

temp_calibrated = temp - ((cpu_temp - temp) /5.466)

la temperatura calibrada llegó a un grado de la lectura de temperatura real:

Puede ejecutar esta corrección de calibración en la propia Pi, dentro del script wunderground_sensehat.py.

Paso 7: Bonificación: configure sus propias alertas meteorológicas

Creemos una alerta por SMS cuando la temperatura descienda por debajo del punto de congelación.

Vamos a seguir el proceso de configuración de la notificación de activación que se describe en la página de soporte.

Asegúrese de que su depósito de datos meteorológicos esté cargado.

Haga clic en la configuración del depósito en el estante de datos (debajo de su nombre).

Haga clic en la pestaña Desencadenadores.

Seleccione el flujo de datos para activar (puede usar la lista desplegable para seleccionar entre los flujos existentes una vez que se haya cargado un depósito de datos o puede escribir el nombre / clave de la transmisión manualmente; * tenga en cuenta que Safari no admite listas desplegables HTML5). En mi captura de pantalla de ejemplo anterior, seleccioné Temperatura (F).

Seleccione el operador condicional, en este caso '<'.

Seleccione el valor de activación que activará una acción (escriba manualmente el valor deseado). En este caso, escriba 32 como se muestra arriba.

Haga clic en el botón '+' para agregar la condición de activación.

Seleccione la acción (las acciones actuales disponibles se notifican por SMS o correo electrónico).

Haga clic en el botón '+' para agregar la acción. Ingrese cualquier código de verificación si agrega un nuevo número de teléfono o correo electrónico para completar la configuración.

Su gatillo ahora está activo y se disparará cuando se cumpla la condición. Haga clic en listo para volver a la pantalla principal.

SMS PIR

Siempre que la temperatura descienda por debajo de 32, recibirá un mensaje de texto. Establece alertas sobre cualquier cosa en su depósito de datos meteorológicos (* tenga en cuenta que necesita usar tokens emoji, no los emojis reales).

Por ejemplo, cuando llueve

: nube: Condiciones meteorológicas =: paraguas:

Siempre que hace viento

: guión: Velocidad del viento (MPH)> 20

etc.

Paso 8:

Segundo premio en el concurso Internet of Things 2016