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Alexa sagt den Co2-Wert in der Luft in ppm an, wenn man sie fragt. Hier ein kurzes Demo-Video:
Auf dem Raspberry Pi läuft ein NodeRed mit dem node-red-contrib-alexa-remote2 der nicht nur Text ausgeben kann, sondern auch Befehle auswerten kann. Hier der relevante Teil der Sprachausgabe: „Alexa sagt den Co2 Wert in der Luft an, wenn man sie fragt – CO2-Sprech-Ampel“ weiterlesen
Mein C02-Messgerät (Raspberry Pi) steht nun im Schlafzimmer und loggt jede Minute die CO2-Konzentration in ppm. Dann werden diese Daten drahtlos per WLAN zum NodeRed-Server gesendet. Der sendet sie dann auch wieder in Echtzeit für jeden sichtbar ins Internet.
Es dauert übrigens 40 Minuten bei gekippten Fenster und offener Tür (ohne Durchzug), bis die Werte von nur 550 ppm wieder auf Normal (400 ppm) sind.
Das ist länger als ich gedacht hatte. Hier der Verlauf:
Jetzt sind coole Gruppen mit Farbe in NodeRed möglich. Einfach die zu gruppierenden Nodes selektiern und im Menü: Groups -> Group selection klicken:
Dann kann mit einem doppelklick auf die Gruppe auch die Farbe geändert werden: „Jetzt sind coole Gruppen mit Farbe in NodeRed möglich“ weiterlesen
Bei der Installation von NodeRed mit IOTstack im Docker Container auf einem Rasberry Pi Model B Rev 2 kann NodeRed nicht installiert werden. Es kommt der Fehler beim aufrufen des menu.sh Scriptes:
ERROR: Service ’nodered‘ failed to build: The command ‚/bin/sh -c for addonnodes in ; do npm install ${addonnodes} ;done;‘ returned a non-zero code: 139
Die Ursache ist, das das Model B eine ARMv6-compatible processor rev 7 (v6l) hat. Docker kann das nicht richtig erkennen, wie es hier steht. Was also tun?
Erst mal ein Issue aufmachen.
Lösung: „NodeRed mit IOTstack im Docker Container läuft nun auch auf Rasberry Pi Model B Rev 2“ weiterlesen
Wenn in der /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf eines Raspberry Pi noch das WLAN-Passwort im Klartext steht, kann das optional durch einen Key ersetzt werden. Der Key kann einfach als ROOT erstellt werden:
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sudo -i wpa_passphrase "WLAN-NAME" "WLAN-PASSWORT" >> /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf |
Dann noch die auskommentierte Passwortzeile löschen, wie hier ausführlich beschrieben.
Die CO2-Ampel ltd. Bundesumweltamt (PDF, Tabelle 4) wurde nun in den NodeRed-Flow der CO2-Messungen integriert. So zeigt das C02-Dashboard auch die Meldungen des UBA an. Die Meldung im Dashboard:
Hier der Flow:
„CO2-Ampel ldt. Bundesumweltamt in NodeRed Flow integriert“ weiterlesen
Damit man zur rechten Zeit lüftet, habe ich nun eine Lüftungsampel in den NodeRed-Flow integriert. Sie zeigt grün, wenn alles ok ist.
Und bei über 1000 ppm CO2 zeigt sie rot:
Natürlich, zeigt auch der Gauge die Farben entsprechend an. Aber so ist der Wert noch etwas übersichtlicher.
Hier die Nodes „NodeRed CO2-Flow mit CO2-Ampel (Lüftungsampel)“ weiterlesen
Brauchte für laufende Videokonferenzen mal einen Timer. Habe mal drei Countdown Timer zusammengestellt:
So sieht es aus. Es gibt eine Warnung, kurz vor Ablauf im Browser oben rechts und die Farbe ändert sich auch:
„NodeRed auf dem Rasberry Pi: 3 Countdown Timer“ weiterlesen
Habe mal neue Bibellese Termine ab heute mit dieser neuen GUI der TWBibel erzeugt.
Einfach einen Bibellese-Plan, in Euren Kalender kostenlos laden und importieren: „Die Bibel in einem Jahr lesen? Terminplan zum kostenlosen Download! Ab heute! Und los …“ weiterlesen
Weil heute Sonntag ist. „Freut euch immer„! Nun ein kleiner Java CO2 MQTT Client um auch auf allen Betriebssystemen mit Java die CO2 Daten zu empfangen. Nicht nur für den Raspberry Pi auch Mac und Windows (ungetestet;-)).
Das selbstausführende JAR laden (siehe unten) und starten mit:
java -jar TWCo2Monitor-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar [PI-Rechner Name/Adresse]
Hier mal eine Ausgabe auf einem Raspberry Pi W Zero:
Der MQTT Client besteht nur aus ein paar Zeilen Java Code: „Weil heute Sonntag ist: Java CO2 MQTT Client“ weiterlesen
Mein Raspberry Pi misst ja seit einigen Tagen die CO2 Werte in der Luft, wie hier beschrieben. Nun können hier die Werte in Echtzeit abgelesen werden. Sie werden von NodeRed jede Minute aktuallisiert und weitergeleite.
Ja, „Freut euch immer“ …
Wir wollen nun mal ein CO2-Messsystem mit dem MH-Z19B aufbauen und die CO2-Konzentrationen mit einem Raspberry Pi einlesen und per MQTT an eine NodeRed-Installation senden. Parallel dazu werden die Daten noch in einer CSV-Datei geschrieben für Langzeitauswertungen. Wenn der Grenzwert von 1000 ppm erreicht ist, wird noch eine Pushover Nachricht an ein Handy gesendet, so das rechtzeitig gelüftet werden kann.
Hier die Architektur-Übersicht:
Installation „CO2-Messsystem mit Raspberry Pi und MQTT und NodeRed“ weiterlesen
Dank für die Mindmap geht an (c) Dr.Kleinhirn.eu
Vor dem CO2-Messprojekt mit einem Raspberry Pi und einem MH-Z19B hier mal ein paar Infos zum CO2: „Kohlenstoffdioxid – CO2 – Mindmap“ weiterlesen
Der CO2 Sensor MH-Z19B (NDIR-Sensor) ist nun eingetroffen. Die Genauigkeit liegt bei ±50 ppm+5%.
Hier gibt es das Handbuch (engl.) zu dem Sensor als PDF vom Hersteller und hier die Kommandos.
Die Bauanleitung für den Raspberry Pi kommt in einem nächsten Beitrag …
Habe in der covid-19 Pandemie und bei 30 Grad Celsius mal einen weiteren Pinsel für Procreate® entwickelt. Da ich ja mit dem Raspberry Pi die ISS-Positionsdaten per NodeRed tracke, brauchte ich auch mal ein Bild der ISS. Deshalb habe ich mal einen neuen Stempel entwickelt.
Es können damit mit einen klick (Stempel) ua. diese Grafiken erstellt werden:
Hier der kostenlosee download „Kostenloser TW_ISS Pinsel (brush) für Procreate® zum kostenlosen Download“ weiterlesen
ISS Tracker to CSV für den Raspberry Pi – Vers. 3. Hier nun noch eine Möglichkeit die ISS Postion zu ermitteln und in CSV-Format zu übersetzen. In diesem Flow, ist das CSV-Ergebniss etwas anders. Jeder Satz besteht aus drei Zeilen siehe:
Hier noch die Einstellung für den Datei-Node „„Crew Dragon“ erfolgreich von der ISS auf der Erde zurück – ISS Tracker to CSV – Vers. 3 – „Freut euch immer““ weiterlesen
Teslas SpaceX-Astronauten sind nun von der ISS auf dem Rückweg zur Erde und werden heute Abend in Florida landen. Wer sich das live anschauen will, kann das über den live Stream der NASA um 20:48 Uhr tun.
Heimreise aus 400 Kilometern Höhe.
Mein Raspberry Pi trackt ja die Position der ISS wie hier berichtet.
Mit dem NodeRed-Flow wird ja ein Webservice für die Position verwendet und direkt abgefragt. Es gibt aber auch noch einen eigenen NodeRed Flow. Dieser Node, ist nicht defaultmäßig vorhanden und muss erst in NodeRed installiert werden (suche nach node-red-contrib-iss-location). Eine Code Analyse hat gezeigt, das der Node die gleiche OpenNoitify API abfragt. Die Parameter heißen bei der Rückgabe des Flows nur etwas anders: lon, lan, name (der name ist der Timestamp)
Hier nun der Code des Flow mit dem eigenen ISS Node (siehe Foto oben), der genau das gleiche tut wie der erste. Er schreibt die Positions-Daten der ISS in eine Datei im CSV-Format.
Und hier der ganze NodeRed-Flow zum importieren „„Crew Dragon“ dockt eben von der ISS erfolgreich von der ISS ab“ weiterlesen
Wer mal ein paar Daten im CSV Format haben möchte, kann die hier (iss-standort-bis-1-August.csv über 11000 Zeilen, nur 128 kB) vom Raspberry Pi ermittelten laden. Die sind die Basis für diese Grafik:
Und wie immer, „CSV-Daten mit den Positionen der ISS“ weiterlesen
Mit einen einfachen NodeRed Flow wollen wir mal die ISS tracken.
Es gibt einen öffentlichen Open-Notify Web-Service der die Position der ISS liefert. Und auch wieviel Leute da im moment sind (zwei sind eben gegangen 2.7.2020).
Also mal eben einen kleinen NodeRed-Flow zusammen geklickt, der den Webservice alle 10 Sekunden abfragt und das Ergebniss in eine CSV-Datei auf dem Raspberry Pi speichern.
Der Webservice liefert das JSON Format, z.B.
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{"message":"success","timestamp":1596176595,"iss_position":{"longitude":"87.1150","latitude":"2.4840"}} {"message":"success","timestamp":1596176610,"iss_position":{"longitude":"87.6557","latitude":"3.2446"}} {"message":"success","timestamp":1596176625,"iss_position":{"longitude":"88.1973","latitude":"4.0047"}} {"message":"success","timestamp":1596176640,"iss_position":{"longitude":"88.7401","latitude":"4.7645"}} |
und wird in das CSV Dateiformat umgewandelt: timestamp, longitude, latitude
Dann die Daten mal für eine Erdumrundung (= 93 Minuten) laufen gelassen und mit einer Visualisierung mit OpenStreetMap unterlegt:
Hier 4 Umrundungen:
Und hier mit Überflug am Horizont von Langenhagen:
Und hier der NodeRed-Flow „Tracken der ISS mit dem Raspberry Pi und NodeRed über Open-Webservices“ weiterlesen
Endlich liegt mein Code für 1000 Jahre in Spitzbergen …
Und das nicht nur für den Raspberry Pi. Ich bin begeistert, ja „Freut euch immer“.
Es gehen natürlich auch 2 x 8 x 8 LED-Matrix, wie hier gezeigt …
Die Anleitung „Freut euch immer – 2020 – mit dem Raspberry Pi und LED-Matrix“ weiterlesen
Hatte noch eine 8×8 LED mit Treiber liegen. Die wollte ich mal an den Raspberry Pi anklemmen und über die Kommandozeile ansteuern.
Die Hardware ist mit 5 Drähten schnell verbunden:
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rot - vcc - +5 V -> PIN 2 sw - gnd -> PIN 6 braun - vin -> PIN 19 ws - cs -> PIN 24 gr - clk -> PIN 23 |
Verwendet habe ich den Luma.LED_Matrix: Display drivers for MAX7219, WS2812, APA102. Den Kommandozeilen Wrapper gab es noch nicht. Also dann mal los … Mal wieder etwas python3 programmieren … „8×8 LED mit max7219 auf einen Raspberry Pi mit python sagt „Freut euch allezeit““ weiterlesen
Hier eine Online Hilfe zum Programm „TWArztSuche“.
Das Programm ermögliche eine einfache Suche in einer Arzt Liste. Es ist offline lauffähig. Nur für die „blauen“ Links der Krankenhäuser bzw. Online-Hilfe ist das Internet erforderlich.
Die gefundenen Ärzte oder Arzt kann mit einen „Doppel-klick“ (Zweimal klicken) auf den Kopieren Button in die Zwischenablage kopiert werden.
Das Archive TWArztSuche.zip muss nur ausgepackt und die index.html Datei im Browser durch doppelklick gestartet werden. Der Browser muss JavaScript angeschaltet haben.
Die erweiterte Such von Fuse.js ermöglicht bessere Ergebnisse.
Wer keine Fuzzy-Suche will. Genaue suche geht mit ‚Suchbegriff oder =Suchbegriff, wie aus dieser Tabelle hervorgeht:
Mit dem „Details An/Aus/Liste“ Button kann zwischen diesen drei Ansichten unterschieden werden. Mit jeden klick wird zwischen diesen Ansichten gewechselt, es werden immer die gleichen Ergebnisse angezeigt, in unterschiedlichen sichten:
Es können alle gefundenen Ärzte in die Zwischenablage oder auch nur einzelen in der Normal-Ansicht kopiert werden.
Achtung! Der „Kopieren“ Button und auch der „Alle kopieren“ Button muss 2 Mal geklickt werden.
Ein Link zu dieser Online Seite mit Hilfe bzw. Anleitung.
Hier mal ein 6 Minuten live Video zum 10-millionsten Download der Corona-Warn-App. Ein Bluetooth Scann mit dem Raspberry Pi für Auswertung mit Wireshark …
Auf meinem Pi (bplus) lief die Version 5.5. Aus gegebenen Anlass (Covid-Warn-App) wollte ich mal die neueste Version installieren.
Also mal bluez neu compiliert und installiert. Aber nur für den der weiß was er macht (experimental).
Sonst auf das Debian-Update warten 😉
Update von 5.5 auf 5.54 von bluez.org mit folgenden Anpassungen: „Raspberry Pi Bluetooth bluez: Bluetooth protocol stack updaten“ weiterlesen
So, nun gibt es die neue Version von Eclipse:
Zeit für das Update, und ersten JUnit Test:
„Quicktest Eclipse 2020-06 – OK – Java 14, Git …“ weiterlesen
Wir wollen mal alle Bluetooth Geräte im Umkreis Scannen, ohne sich mit mit den Geräten zu pairen. Es werden so schon genug Infos geliefert um ein Device zu tracken. Also nur an eigenen Geräten testen. Wir verwenden dazu den btscanner. Der wird wie folgt beschrieben:
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btscanner is a tool designed specifically to extract as much information as possible from a Bluetooth device without the requirement to pair. A detailed information screen extracts HCI and SDP information, and maintains an open connection to monitor the RSSI and link quality. btscanner is based on the BlueZ Bluetooth stack, which is included with recent Linux kernels, and the BlueZ toolset. btscanner also contains a complete listing of the IEEE OUI numbers and class lookup tables. Using the information gathered from these sources it is possible to make educated guesses as to the host device type |
Wenn das nichts ist. Infos ohne pair! Aber nur für die Weiterbildung!
Wenn der noch nicht installiert ist:
sudo apt-get install btscanner
Dann brauchen wir eine USB-Bluetooth-Adapter im Raspberry Pi, wie auch hier schon beschrieben. Dann schauen wir, ob alles richtig konfiguriert ist.
hciconfig
Ergebnis ungefähr:
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hci0: Type: Primary Bus: USB BD Address: 00:00:xx:xx:xx:xx ACL MTU: 1017:8 SCO MTU: 64:8 UP RUNNING PSCAN RX bytes:15760 acl:20 sco:0 events:1238 errors:0 TX bytes:8047 acl:20 sco:0 commands:723 errors:0 |
Dann noch mal … „Bluetooth Scann mit btscanner von einem Raspberry Pi mit Debian buster, es muss ja nicht immer Kali sein“ weiterlesen