Construir uma SUPER estação meteorológica Raspberry Pi: 8 etapas (com fotos)

2025 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2025-01-23 15:03

Sejamos realistas, nós, humanos, falamos muito sobre o tempo ⛅️. Em média, uma pessoa fala sobre o clima quatro vezes ao dia, por uma média de 8 minutos e 21 segundos. Faça as contas e somará 10 meses da sua vida que você vai passar tagarelando sobre o tempo. O clima é o tópico nº 1 para iniciar uma conversa e interromper o silêncio desconfortável. Se vamos falar tanto sobre isso, podemos muito bem levar nossa credibilidade às ruas do tempo a um nível totalmente novo. Este projeto superdivertido e fácil alavancará a Internet das Coisas (IoT) e um Raspberry Pi para fazer exatamente isso.

Vamos construir nosso próprio painel de controle do clima hiper-local da IoT, capturando o clima dentro e fora de nossa casa ao longo do tempo. Da próxima vez que alguém lhe perguntar "como está o tempo ultimamente?", Você poderá sacar seu telefone e deixá-lo sem fôlego com sua louca habilidade de análise do climaz ☀️.

O que você precisa para fazer o curso: 1. Raspberry Pi com conectividade com a Internet

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. Um cabo de extensão IDE macho-fêmea de 6 de 40 pinos (opcional para precisão de temperatura)

4. Uma conta de estado inicial

5. É isso aí!

Nível do projeto: iniciante

Tempo aproximado para completar: 20 minutos

Fator de diversão aproximado: fora das cartas

Neste tutorial passo a passo, você irá: aprender como usar a integração da API Weatherstack no estado inicial para obter o clima externo local em sua área

- Aprenda a usar um Raspberry Pi com um Sense HAT (https://www.raspberrypi.org/products/sense-hat/) para capturar dados meteorológicos dentro de sua casa

- Construa seu próprio painel meteorológico hiper-local pessoal que você pode acessar de qualquer navegador da web em seu laptop ou dispositivo móvel

- Dê uma chance ao seu meteorologista para ganhar dinheiro

Suprimentos

O que você precisa para fazer o curso:

1. Raspberry Pi com conectividade com a Internet

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. Um cabo de extensão IDE macho para fêmea de 6 de 40 pinos (opcional para precisão de temperatura)

4. Uma conta de estado inicial

5. É isso aí!

Etapa 1: primeiros passos

Já colocamos muito trabalho de perna para você montar o código e organizar as informações. Precisamos apenas que você faça alguns ajustes ao longo do caminho.

Para recuperar tudo o que preparamos para você, você precisará clonar o repositório do GitHub. Github é um serviço incrível que nos permite armazenar, revisar e gerenciar projetos como este. Para clonar o repositório, tudo o que precisamos fazer é entrar no terminal do nosso Pi ou no terminal do seu computador que está conectado por SSH ao seu pi e digitar este comando:

$ git clone

Pressione Enter e você verá estas informações:

pi @ raspberrypi ~ $ git clone

Clonando em 'wunderground-sensehat' …

remoto: Contando objetos: 28, concluído.

remoto: Total 28 (delta 0), reutilizado 0 (delta 0), embalagem reutilizada 28

Desempacotando objetos: 100% (28/28), pronto.

Verificando a conectividade … concluído.

Depois de ver isso, parabéns, você clonou com sucesso o Github Repo e tem todos os arquivos necessários para construir sua Super Estação Meteorológica. Antes de seguirmos para a próxima etapa, vamos explorar este diretório e aprender alguns comandos básicos de linha de comando.

Digite o comando abaixo em seu terminal:

$ ls

Este comando lista tudo o que está disponível no diretório em que você está atualmente. Esta lista mostra que nosso Github Repo foi clonado com sucesso em nosso diretório sob o nome “wunderground-sensehat”. Vamos dar uma olhada no que está nesse diretório. Para alterar o diretório, tudo que você precisa fazer é digitar “cd” e, em seguida, digitar o nome do diretório que deseja acessar.

Nesse caso, digitaremos:

$ cd wunderground-sensehat

Assim que clicarmos em Enter, você verá que agora estamos no diretório wunderground-sensehat. Vamos digitar ls novamente para ver quais arquivos instalamos em nosso pi.

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

Aqui vemos que temos nosso documento leia-me e alguns arquivos Python diferentes. Vamos dar uma olhada em sensehat.py. Em vez de pular para o arquivo com o comando cd como fizemos para o diretório, vamos usar o comando nano. O comando nano nos permite abrir o editor de texto nano, onde temos todo o nosso código python para cada segmento deste projeto. Vá em frente e digite:

$ nano sensehat.py

Aqui você pode ver todo o código que preparamos para você neste projeto. Não faremos nenhuma alteração neste documento ainda, mas fique à vontade para navegar e ver o que faremos posteriormente neste tutorial.

Etapa 2: estado inicial

Queremos transmitir todos os nossos dados meteorológicos para um serviço em nuvem e fazer com que esse serviço transforme nossos dados em um bom painel que possamos acessar de nosso laptop ou dispositivo móvel. Nossos dados precisam de um destino. Usaremos Estado inicial como esse destino.

Etapa 1: registre-se para uma conta de estado inicial

Vá para https://www.initialstate.com/app#/register/ e crie uma nova conta.

Etapa 2: Instale o ISStreamer

Instale o módulo Python de estado inicial em seu Raspberry Pi: em um prompt de comando (não se esqueça de usar SSH em seu Pi primeiro), execute o seguinte comando:

$ cd / home / pi /

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

Observação de segurança: O comando acima possui algumas anatomias importantes das quais o usuário deve estar ciente.

1) Existe um / before curl precedente. Isso é importante para garantir que nenhum alias de curl seja executado, caso tenha sido criado. Isso ajuda a reduzir o risco de o comando fazer mais do que o pretendido.

2) O comando é um comando canalizado, portanto, quando em execução, você canaliza a saída de um script que está sendo recuperado de https://get.initialstate.com/python para o comando sudo bash. Isso é feito para simplificar a instalação, no entanto, deve-se observar que https é importante aqui para ajudar a garantir que não haja manipulação intermediária do script de instalação, especialmente porque o script está sendo executado com privilégios elevados. Esta é uma maneira comum de simplificar a instalação e configuração, mas se você estiver um pouco mais cauteloso, existem algumas alternativas um pouco menos convenientes: você pode dividir o comando em duas etapas e investigar o script bash que está sendo baixado do comando curl para garantir é fidelidade OU você pode seguir as instruções do pip, você apenas não obterá um script de exemplo gerado automaticamente.

Etapa 3: Faça um pouco de Automagic

Após a Etapa 2, você verá algo semelhante à seguinte saída na tela:

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

Senha: Iniciando a instalação fácil do ISStreamer Python!

A instalação pode demorar alguns minutos, pegue um café:)

Mas não esqueça de voltar, depois terei dúvidas!

Easy_install: setuptools 1.1.6 encontrado

Pip encontrado: pip 1.5.6 em /Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.6- py2.7.egg (python 2.7)

versão principal do pip: 1

versão menor do pip: 5

ISStreamer encontrado, atualizando…

Requisito já atualizado: ISStreamer em /Library/Python/2.7/site-packages Limpando…

Você deseja obter automaticamente um script de exemplo? [s / N]

(a saída pode ser diferente e demorar mais se você nunca instalou o módulo de streaming Python de estado inicial antes)

Quando solicitado a obter automaticamente um script de exemplo, digite y.

Isso criará um script de teste que podemos executar para garantir que possamos transmitir dados para o estado inicial de nosso Pi. Você será solicitado:

Onde você deseja salvar o exemplo? [padrão:./is_example.py]:

Você pode digitar um caminho local personalizado ou pressionar Enter para aceitar o padrão. Ser-lhe-á pedido o seu nome de utilizador e palavra-passe que acabou de criar quando registou a sua conta Initial State. Insira ambos e a instalação será concluída.

Etapa 4: Chaves de acesso

Vamos dar uma olhada no exemplo de script que foi criado. Modelo:

$ nano is_example.py

Na linha 15, você verá uma linha que começa com streamer = Streamer (bucket_…. Esta linha cria um novo intervalo de dados denominado “Python Stream Example” e está associado à sua conta. Essa associação ocorre por causa do access_key =”…” parâmetro na mesma linha. Essa longa série de letras e números é a chave de acesso da sua conta do Estado inicial. Se você acessar sua conta do Estado inicial no navegador da web, clique em seu nome de usuário no canto superior direito e vá para "minha conta", você encontrará a mesma chave de acesso na parte inferior da página em “Chaves de acesso de streaming”.

Cada vez que você cria um fluxo de dados, essa chave de acesso irá direcionar esse fluxo de dados para sua conta (portanto, não compartilhe sua chave com ninguém).

Etapa 5: execute o exemplo

Execute o script de teste para se certificar de que podemos criar um fluxo de dados para sua conta de estado inicial.

Execute o seguinte:

$ python is_example.py

Etapa 6: Lucro

Volte para sua conta do estado inicial no navegador da web. Um novo depósito de dados chamado “Exemplo de fluxo do Python” deve ter aparecido à esquerda em sua prateleira de registro (pode ser necessário atualizar a página). Clique neste balde e, em seguida, clique no ícone Waves para visualizar os dados de teste.

Você vai querer percorrer o tutorial Waves para se familiarizar com como usar esta ferramenta de visualização de dados. Em seguida, visualize os dados em blocos para ver esses mesmos dados no formulário de painel.

Agora você está pronto para iniciar o streaming de dados reais do Wunderground e muito mais.

Etapa 3: detectar o HAT

O Sense HAT é uma placa adicional para o Raspberry Pi que está cheia de sensores, LEDs e um minúsculo joystick. O que é tão bom sobre esse pequeno complemento é que ele é incrivelmente fácil de instalar e usar, graças a uma fantástica biblioteca Python que você pode instalar rapidamente. Para este projeto, usaremos os sensores de temperatura, umidade e pressão barométrica no Sense HAT. Vamos configurar.

O primeiro passo para usar o Sense HAT é instalá-lo fisicamente no seu Pi. Com o Pi desligado, coloque o HAT conforme mostrado na imagem.

Ligue o seu Pi. Precisamos instalar a biblioteca Python para facilitar a leitura dos valores do sensor do Sense HAT. Primeiro, você precisará garantir que tudo esteja atualizado em sua versão do Raspbian digitando:

$ sudo apt-get update

Em seguida, instale a biblioteca Sense HAT Python:

$ sudo apt-get install sense-hat

Reinicie seu Pi

Estamos prontos para testar o Sense HAT lendo os dados do sensor e enviando esses dados para o estado inicial.

Vamos testar nosso Sense HAT para ter certeza de que tudo está funcionando. Usaremos o script localizado emhttps://github.com/InitialState/wunderground-sensehat/blob/master/sensehat.py. Você pode copiar este script para um arquivo em seu Pi ou acessá-lo de nosso repositório Github que clonamos anteriormente. Mude para o diretório wunderground-sensehat e, em seguida, nano para o arquivo sensehat.py digitando:

$ nano sensehat.py

Observe na primeira linha que estamos importando a biblioteca SenseHat para o script. Antes de executar este script, precisamos configurar nossos parâmetros de usuário.

# --------- Configurações do usuário --------- CITY = "Nashville"

BUCKET_NAME = ": parcialmente_sunny:" + CITY + "Clima"

BUCKET_KEY = "sensehat"

ACCESS_KEY = "Your_Access_Key"

SENSOR_LOCATION_NAME = "Escritório"

MINUTES_BETWEEN_SENSEHAT_READS = 0,1

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

Especificamente, você precisa definir ACCESS_KEY como a chave de acesso da conta do seu estado inicial. Observe como é fácil ler dados do Sense HAT em uma única linha de Python (por exemplo, sense.get_temperature ()). Em um prompt de comando em seu Pi, execute o script:

$ sudo python sensehat.py

Acesse sua conta de estado inicial e visualize o novo depósito de dados criado pelo Sense HAT.

Agora, estamos prontos para colocar tudo junto e criar nosso painel meteorológico hiper-local!

Etapa 4: Painel de clima hiperlocal

A etapa final neste projeto é simplesmente combinar nossos dados meteorológicos e nosso script Sense HAT em um único painel. Para fazer isso, usaremos a Integração de estado inicial com Weatherstack para adicionar dados meteorológicos em nosso painel Sensehat que criamos na última etapa.

Usar a API Weatherstack é super simples. No passado neste tutorial, nós criamos e executamos um script para extrair dados de uma API de dados meteorológicos, mas desde o início deste tutorial, o Estado Inicial criou o Data Integration Marketplace. O Data Integration Marketplace oferece a capacidade de acessar e transmitir APIs para um painel de estado inicial sem código. É literalmente apenas alguns cliques do mouse e BAM: dados meteorológicos. No Medium, escrevi um tutorial mais aprofundado sobre como usar a integração Weatherstack e criar alertas meteorológicos, mas listarei rapidamente como começar abaixo.

Usando a integração Weatherstack

1. Faça login em sua conta do estado inicial

2. Clique no botão de detalhes na caixa Weatherstack na página de integrações. Esta página fornecerá todas as informações básicas sobre a integração e o que é necessário para usá-la. Nesse caso, você só precisa de um código postal (ou latitude e longitude) de um local para o qual deseja monitorar o clima e precisa saber em quais unidades deseja ver esses dados (métrico, científico ou imperial dos EUA).

3. Clique no botão Iniciar configuração e você verá um pop-up modal no lado direito da tela. Existem apenas algumas etapas fáceis a serem seguidas antes de começarmos a assistir a rolagem dos dados meteorológicos:

4. Dê um nome ao seu novo painel. Chamei meu Nashville Weather. Pro dica: Eu gosto de usar emoji nos nomes dos meus painéis para dar a eles um pouco mais de energia. Uma maneira rápida de obter emojis em um Mac é Ctrl + Command + Barra de espaço. No Windows, mantenha pressionado o botão Windows e o ponto (.) Ou o ponto e vírgula (;). 2 5. Digite sua localização. Eu uso o CEP da área que desejo rastrear, mas você também pode colocar Latitude e Longitude para serem mais específicos. É fácil encontrar a latitude e longitude de sua área simplesmente acessando o google maps, procurando um lugar e, em seguida, copiando a latitude e longitude do navegador e colando no formulário. No momento, apenas os locais dos EUA, Reino Unido e Canadá podem ser usados.

6. Escolha suas unidades. Escolhi US / Imperial porque morava nos Estados Unidos.

7. Escolha criar um novo balde ou enviar seus dados do Weatherstack para um balde existente. Neste tutorial, se você já configurou seu Sense Hat para transmitir para o estado inicial (na última etapa), basta enviar os dados do Weatherstack para aquele balde.

8. Escolha se deseja que todos os dados enviados pelo Weatherstack ou apenas dados meteorológicos específicos sejam enviados ao seu painel. Você sempre pode enviar todos os dados e retirar alguns blocos mais tarde.

9. Escolha a frequência com que deseja que seu painel seja atualizado com as condições meteorológicas. Você pode escolher entre a cada 15 minutos ou hora a hora. Lembre-se de que enviar dados a cada 15 minutos custa um token extra em comparação com enviá-los a cada hora. Portanto, se você deseja usar outras integrações no mercado ao mesmo tempo, pode apenas pesquisar a cada hora. Você pode sempre interromper o envio de dados da integração e reiniciá-lo ou alterar a frequência de envio de dados posteriormente. No entanto, se você parar e começar de novo, haverá lacunas em seus dados.

10. Clique em Iniciar integração. Agora você está transmitindo dados do Weatherstack! Clique no botão “Exibir no aplicativo IoT” para ver os primeiros pontos de dados entrando.

11. Personalize seu painel. Se você estiver transmitindo para um novo intervalo, nós configuramos um modelo para você começar. No entanto, você deve torná-lo seu! Pressione a seta para baixo na parte superior central do painel para abrir a linha do tempo, clique em Editar blocos, mova alguns blocos, redimensione-os e altere o plano de fundo. Faça o painel do jeito que você quiser para que seja fácil para você ingerir os dados que deseja coletar. Você também pode usar outros modelos do Weatherstack que criamos para você aqui. Para adicionar um pouco mais de contexto ao seu painel, você também pode adicionar um mapa que mostra a localização de onde você está monitorando o clima. Seu painel pode parecer um pouco vazio no início, mas espere um pouco e ele será preenchido com belos dados históricos do tempo.

Etapa 5: adicionar um mapa ao seu painel (bônus)

Podemos facilmente adicionar um bloco de mapa ao nosso painel mostrando a localização do nosso fluxo meteorológico. Você pode aprender mais sobre a visualização do mapa interativo em blocos emhttps://support.initialstate.com/knowledgebase/articles/800232-tiles-map-view. Poderíamos simplesmente adicionar uma nova instrução streamer.log em nosso script Python (e explicarei como você pode fazer isso no final desta seção). Em vez disso, aproveitaremos esta oportunidade para mostrar a você uma maneira diferente de enviar dados para o seu painel.

Etapa 1: Obtenha as coordenadas de latitude / longitude do seu local

Você precisa obter as coordenadas de latitude / longitude de sua localização. Uma maneira de fazer isso é ir ao Google Maps, pesquisar sua localização e aumentar o zoom para sua localização exata. No URL, você verá suas coordenadas de latitude / longitude. No exemplo acima, minhas coordenadas são 35,925298, -86,8679478.

Copie suas coordenadas (você precisará delas na etapa 2) e certifique-se de não copiar acidentalmente nenhum caractere extra do URL.

Etapa 2: Crie um URL para enviar dados para o seu painel

Clique no link "configurações" sob o nome do balde na prateleira do balde. Isso abrirá a tela acima. Copie o texto na seção Endpoint da API e cole-o em seu editor de texto favorito. Usaremos isso para construir uma URL que podemos usar para enviar dados para nosso intervalo e painel existentes. No meu intervalo, o texto que copiei se parece com: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1 Seu URL terá sua accessKey e bucketKey. Precisamos adicionar um nome de fluxo e valor aos parâmetros de URL para completar o URL.

Adicione "& MapLocation = YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1" ao seu URL

(insira as coordenadas da Etapa 1, sem espaços e não copie as minhas !!)

Aqui está a aparência do meu: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1&MapLocation=35.925298, -86.8679478

Cole seu URL completo na barra de endereço do seu navegador e pressione Enter (ou use o comando 'curl' em um prompt de comando) para enviar as coordenadas do mapa para o fluxo, "MapLocation", em seu novo intervalo.

Se você olhar para o seu painel no Tiles agora (você pode ter que atualizar se ficar impaciente), um novo Tile chamado MapLocation deve ter aparecido ampliado em sua localização atual.

Alternativa da etapa 2: modifique seu script

Se você realmente não gosta da Etapa 2 acima, pode simplesmente adicionar outra instrução streamer.log ao seu script Python. Basta adicionar a linha

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

em algum lugar dentro da função def main (): do script sensehat_wunderground.py (preste atenção ao recuo b / c Python requer que você siga regras estritas de recuo). Por exemplo, adicionei streamer.log ("MapLocation", "35.925298, -86.8679478") logo após a linha 138.

Etapa 6: consertando a leitura de temperatura do Sense Hat

Você pode notar que as leituras de temperatura do Sense HAT parecem um pouco altas - é porque estão. O culpado é o calor gerado pela CPU do Pi aquecendo o ar ao redor do Sense HAT quando ele está colocado em cima do Pi.

Para tornar o sensor de temperatura útil, precisamos afastar o HAT do Pi (o que eliminaria o importante benefício de ser uma solução compacta) ou tentar calibrar a leitura do sensor de temperatura. A CPU é a principal causa do calor parasita que afeta nosso sensor de temperatura, então precisamos descobrir a correlação. Ao revisar o pHAT do Enviro para o Pi Zero, criamos uma equação para contabilizar a temperatura da CPU que afeta a leitura de temperatura de um chapéu. Precisamos apenas da temperatura da CPU e de um fator de escala para calcular a temperatura calibrada:

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

Podemos encontrar o fator registrando a temperatura real e resolvendo-o. Para encontrar a temperatura real na sala, precisamos de uma configuração de sensor de temperatura diferente. Usando um sensor DHT22 (instruções de configuração aqui e script aqui), podemos registrar e visualizar as duas temperaturas simultaneamente:

O resultado revela que a leitura do Sense HAT está errada em 5 a 6 graus Fahrenheit de forma bastante consistente. Adicionando a temperatura da CPU à mistura (com este script), primeiro mostra que está extremamente quente e, em segundo lugar, revela uma espécie de onda que a medição Sense HAT imita.

Depois de registrar por cerca de 24 horas, resolvi o fator usando seis leituras diferentes em seis pontos diferentes no tempo. A média dos valores dos fatores deu um valor final do fator de 5,466. Aplicando a equação

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

a temperatura calibrada chegou a um grau da leitura de temperatura real:

Você pode executar essa correção de calibração no próprio Pi, dentro do script wunderground_sensehat.py.

Etapa 7: Bônus: configure seus próprios alertas meteorológicos

Vamos criar um alerta SMS sempre que a temperatura cair abaixo de zero.

Seguiremos o processo de configuração da notificação do acionador descrito na página de suporte.

Certifique-se de que seu balde de dados meteorológicos esteja carregado.

Clique nas configurações do intervalo na prateleira de dados (sob seu nome).

Clique na guia Triggers.

Selecione o fluxo de dados a ser acionado (você pode usar a lista suspensa para selecionar os fluxos existentes depois que um depósito de dados for carregado ou você pode digitar o nome / chave do fluxo manualmente; * observe que o Safari não oferece suporte a listas suspensas HTML5). Na minha captura de tela de exemplo acima, selecionei Temperatura (F).

Selecione o operador condicional, neste caso '<'.

Selecione o valor de Disparo que irá disparar uma ação (digite manualmente o valor desejado). Neste caso, digite 32 como mostrado acima.

Clique no botão '+' para adicionar a condição de acionamento.

Selecione a ação (as ações atuais disponíveis são notificadas por SMS ou e-mail).

Clique no botão '+' para adicionar a ação. Insira qualquer código de verificação se adicionar um novo número de telefone ou e-mail para concluir a configuração.

Seu gatilho agora está ativo e disparará quando a condição for atendida. Clique em Concluído para retornar à tela principal.

PIR SMS

Sempre que a temperatura cair abaixo de 32, você receberá uma mensagem de texto. Você define alertas sobre qualquer coisa em seu depósito de dados meteorológicos (* observe que você precisa usar tokens de emoji, não os emojis reais).

Por exemplo, sempre que está chovendo

: nuvem: Condições meteorológicas =: guarda-chuva:

Sempre que está ventando

: traço: Velocidade do vento (MPH)> 20

etc.

Etapa 8:

Segundo Prêmio no Concurso Internet das Coisas 2016