Home_X: 5 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:38

Sou um estudante da Howest Kortrijk que estuda Novas Mídias e Tecnologia da Comunicação (NMCT).

Todos nós tivemos que fazer um projeto baseado em framboesa e / ou Arduino. Tivemos que usar sensores e bancos de dados para mostrar os dados em um site, e foi aí que tive a ideia de criar uma mini casa inteligente.

Com a casa inteligente, você poderá ver todas as leituras dos sensores no site.

Neste instrutível, irei guiá-lo em cada etapa para que você possa recriar este projeto por si mesmo.

Etapa 1: Materiais: O que você precisa

• Raspberry Pi
• DHT22
• Grove - Sensor de qualidade do ar
• Grove - Sensor de gás (MQ2)
• Tábua de pão
• Raspberry Pi T Cobbler
• Fios de jumpers masculino / feminino
• LEDs de 5 mm
• Resistores
• Madeira e ferramentas
• Servo motor
• GrovePi +

Você pode comprar esses itens online (Ali Express, Amazon, Kiwi Electronics …) ou em suas lojas locais.

Uma lista detalhada de peças com um link para as lojas é fornecida abaixo na lista de materiais.

Etapa 2: Fiação

Usei o Fritzing para a fiação para ter uma boa visão geral de como minha fiação deveria ser feita. Eu mesmo usei um GrovePi + para 2 dos meus sensores. Se você planeja fazer isso sem um GrovePi +, siga o esquema Fritzing. Se os sensores não funcionam para você, tente usar pinos diferentes.

Você pode encontrar o arquivo Fritzing abaixo.

Etapa 3: banco de dados usando MySQL

Uma das tarefas mais essenciais que tivemos de implementar foi a conexão com um banco de dados MySQL.

Cada vez que um sensor faz leituras ou uma luz acende, você verá essas mudanças no banco de dados.

O banco de dados então envia esses dados para o site para que o usuário também possa vê-los lá.

Abaixo você pode encontrar meu arquivo.xml, onde você tem uma visão geral de como o banco de dados funciona, mas primeiro você tem que instalar o MySQL e o frasco no Raspberry Pi.

A codificação dos sensores aconteceu através do pycharm, certifique-se de que está instalado também (no seu computador).

Primeiro você precisa verificar se há atualizações e instalar pacotes, como este:

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

sudo apt install -y python3-venv python3-pip python3-mysqldb mariadb-server uwsgi nginx uwsgi-plugin-python3

Agora vamos usar um ambiente virtual:

me @ my-rpi: ~ $ python3 -m pip install --atualizar pip setuptools wheel virtualenvme @ my-rpi: ~ $ mkdir project1 && cd project1 me @ my-rpi: ~ / project1 $ python3 -m venv --system- site-packages env me @ my-rpi: ~ / project1 $ source env / bin / activate (env) me @ my-rpi: ~ / project1 $ python -m pip instalar mysql-connector-python argon2-cffi Flask Flask-HTTPAuth Flask-MySQL mysql-connector-python passlib

Deve informar que mariadb.service está ativo.

Agora, no pycharm, vá para VCS> Import from Version Control> GitHub en clone

Em seguida, configure a configuração de implantação para o diretório que você acabou de criar, por exemplo, / home / me / project1.

Depois de fazer isso, vá para as configurações do intérprete e configure o ambiente virtual que você acabou de criar, ex. / home / me / project / env / bin / python. O mapeamento de caminho também precisa ser preenchido.

Se você fez tudo isso, o banco de dados já deve estar em execução.

sudo systemctl status mysql

Agora precisamos criar usuários para nosso banco de dados, assim:

Sudo Mariadb

CRIAR USUÁRIO 'project-admin' @ 'localhost' IDENTIFICADO POR 'adminpassword'; CRIAR USUÁRIO 'project-web' @ 'localhost' IDENTIFICADO POR 'webpassword'; CRIAR USUÁRIO 'sensor-projeto' @ 'localhost' IDENTIFICADO POR 'sensorpassword'; Projeto CREATE DATABASE;

GRANT ALL PRIVILEGES ON project. * To 'project-admin' @ 'localhost' COM GRANT OPTION; GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON project. * TO 'project-web' @ 'localhost'; GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON project. * TO 'project-sensor' @ 'localhost'; PRIVILÉGIOS DE FLUSH;

Agora, para ver nosso banco de dados em pycharm, temos que fazer uma conexão.

Podemos fazer isso acessando Exibir> Janelas de ferramentas> Banco de dados e clicando no botão verde "mais".

Fonte de dados> MySQL e clique (se houver) no botão Baixar driver que aparece.

Em seguida, vá para SSH / SSL e verifique o SSH. Preencha host / usuário / senha para o pi e use a porta 22 se ainda não estiver preenchida.

Se você quiser que o pycharm lembre sua senha, marque a caixa de seleção "Lembrar senha".

Na aba "Geral", preencha localhost no host, projete no Banco de Dados e use o project-admin com a senha para poder testar a conexão.

Para agora tornar o banco de dados utilizável, você precisa executar o.sql que coloco abaixo. Tente usar a opção de importação, se você não pode importar um dumpfile, você tem que adicionar as tabelas manualmente.

Depois de fazer isso, você precisa encontrar o diretório conf com os dois arquivos.service. Lá mude a cada seb que você encontrar com o nome do usuário que você usa no seu pi. Além disso, o grupo precisa ser www-data.

A próxima etapa é iniciar esses serviços em seu pi, assim:

sudo cp conf / project - *. service / etc / systemd / system /

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl start project- *

sudo systemctl status project- *

Você deverá ver dois serviços ativos quando tudo correr conforme o planejado.

A última etapa é habilitar o nginx.

Primeiro verifique se há apache2 em seu pi, se você o instalou, apague-o ou desative-o.

No arquivo nginx, primeiro você deve alterar o uwsgi_pass e, em seguida, executar esses comandos.

sudo cp conf / nginx / etc / nginx / sites-available / project

sudo rm / etc / nginx / sites-enabled / default

sudo ln -s / etc / nginx / sites-available / project1 / etc / nginx / sites-enabled / project

sudo systemctl restart nginx.service

sudo systemctl status nginx.service

O Nginx deve estar ativo e em execução. Se tudo estiver correto, agora você pode navegar até seu pi. Você verá "Hello world" primeiro, mas ainda terá que alterar o conteúdo desse arquivo com o meu código abaixo.

Você pode habilitar os serviços para que sejam executados automaticamente quando o pi iniciar.

Quando você fizer tudo isso, certifique-se de colocar pelo menos 1 casa com endereço no banco de dados. Você pode fazer isso com uma simples inserção em.

Etapa 4: codificação

Você pode baixar o código via Github:

github.com/NMCT-S2-Project-I/project-i-Tib…

O código dos sensores está incluído no arquivo sensor.py.

Não se esqueça de mudar meu nome para o seu (ou o usuário que você usa no seu pi) nos arquivos de serviço para que eles possam rodar corretamente e colocar o meu código nos arquivos já existentes no seu Pycharm.

Etapa 5: Alojamento

Fiz um desenho rápido de como queria minha casa, mas a sua pode ser totalmente diferente. Você só precisa ter certeza de que tem um todo para que o servo possa abrir e fechar uma janela.

Usei principalmente uma pequena furadeira e uma serra para cortar a madeira. Eu também me certifiquei de que as paredes eram grossas o suficiente para que eu pudesse colocar meu servo dentro delas.

Quando você terminar seu projeto e o servo estiver no lugar, você só precisa conectar os sensores e colocar o pi dentro da casa e pronto.

Como mencionei antes, sua casa pode ser exatamente igual à minha, você só precisa abrir espaço para o servo e a janela.

Finalmente você concluiu o projeto. Espero que este guia seja claro o suficiente para que você também possa ser um smarthouse incrível como eu.

Boa sorte.