SISTEMA DE IRRIGAÇÃO AUTOMÁTICA CONTROLADA POR SMARTPHONE : 8 étapes

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:05

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE MINAS GERAISCurso: Especialização em Arquitetura de Software Distribuído

Données: 2017-10-26

Unité: Praça da Liberdade

Discipline: Internet das Coisas

Professeur: Ilo Rivero

Alunos: Bruno Valgas ([email protected])

Dellan Hoffman P. Silva ([email protected])

Hébert Alves Ferreira ([email protected])

Jean Carlos Batista ([email protected])

Jeordane Batista ([email protected])

INTRODUCTION

Que serait-ce si nous pouvions arroser nos plantes n'importe quand, n'importe où ? Avec le projet WaterPlant, ce sera possible. Ce projet a été développé dans le but d'améliorer la commodité et la praticité pour traiter cet être si important pour la planète.

INTRODUCTION

Como seria se pudessemos aguar nossas plantas a qualquer hora e de qualquer lugar? Com o Projeto WaterPlant sera possible. Este projeto foi desenvolvido visando melhorar a comodidade e a praticidade para tratar deste ser tão important para o planeta.

FONCTIONNEMENT

O projeto foi desenvolvido para monitoramento de jardins, onde é possível efetuar a verificação do estado do solo, com relação a sua umidade. Sendo assim, por meio de parâmetros da umidade do solo é possível avaliar a necessidade de sua irrigação.

A placa envia informações para a API, armzenada na nuvem, que por sua vez é acessada pelo aplicativo mobile, que recebe e trata tais informações. Desta forma a aplicação mantem o usuário informado da situação do solo. O usuário em contato com a aplicação poderá solicitar o irrigamento imediado do solo, isa informação é enviada para a API que por sua vez se comunica com a placa para acionamento do dispositivo de irrigação.

Étape 1: COMPOSANTS - DRAGONBOARD

DragonBoard 410C

A DragonBoard 410C é a primeira placa de desenvolvimento baseada no processador da série Qualcomm Snapdragon 400, contando com conexões Wifi, Bluetooth e GPS em uma placa do tamanho aproximado de um cartão de credito, e é caracterizada pelo alto desempenho do a processador de 64 bits Qualcomm rodando à 1.2GHz, avec 1 Go de mémoire DDR3 533 MHz et 8 Go de mémoire d'armement (eMMC).

Prix: 500 R$ à 750 R$

Étape 2: COMPOSANTS - BASE DE LIAISON

Placa de expansão para mapeamento e utilização de portas, facilitando a utilização de sensores.

Étape 3: COMPOSANTS - CAPTEUR

Capteur d'Umidade do Solo

Este capteur utiliza dois eletrodos para passar corrente pelo solo e lê o nível de umidade por comparação com a resistência do potenciômetro do module do sensor. Quando o solo estiver seco, a sua resistência aumenta, dificultando a passagem de corrente. Com a absorção da água, a resistência do solo diminui permitindo a passagem de corrente entre os eletrodos e fechando, desta forma, o circuito. Dessa forma podemos definir quando o solo está molhado, ou quando está seco.

O módulo fornece tanto uma saída digital (D0), como uma saída analógica (A0). O sinal digital é ajustado para que tenha valor lógico 1 quando a umidade for maior do que um valor predefinido, ajustado atraves do potenciômetro presente no modulo.

Prix: 6 R$ à 20 R$.

Étape 4: DESENVOLVIMENTO COM WINDOWS 10 IOT CORE

Une application destinée à utiliser Dragonboard 410c pour l'utilisation de Windows 10 IoT Core.

O Windows 10 IoT Core est une plate-forme de développement pour faciliter la vidéo des développements à partir de la programmation de ces dispositifs. Com ele é possível desenvolver para várias placas existentes no mercado, bastando ter instalado no computador os seguintes itens(já em sequência de instalação, no caso de uso da Dragonboard):

• Visual Studio 2017 Community ou qualquer outtra versão (https://www.visualstudio.com/thank-you-downloading…);
• Outil de mise à jour DragonBoard;
• Tableau de bord Windows 10 IoT Core;
• Image principale de l'IoT pour Windows 10 DragonBoard;
• modèles de projet Windows IoT;

O processo completo para instalação e configuração pode ser encontrado no seguinte link:https://developer.microsoft.com/en-us/windows/iot/…

Após a instalação e configuração conforme o tutorial da Microsoft basta criar um novo projeto no Visual Studio do tipo Background Application.

Para este tutoriel vamos disponibilizar o código finalizado da aplicação atraves do GitHub em

Toda a configuração do aplicativo está no arquivo StartupTask.cs na raiz do projeto, e vamos explicar abaixo parte a parte do código.

O método principal da aplicação é o Run() e seu código é o seguinte:

public void Run (IBackgroundTaskInstance taskInstance)

{ InitGPIO(); InitSPI(); _deferral = taskInstance. GetDeferral(); timer = ThreadPoolTimer. CreatePeriodicTimer(Timer_Tick, TimeSpan. FromMilliseconds(10000)); timer2 = ThreadPoolTimer. CreatePeriodicTimer(Timer_Tick2, TimeSpan. FromMilliseconds(10000)); }

Os métodos InitGPIO() et InitSPI() inicializam variáveis para serem utilizadas na nossa aplicação enquanto as variáveis timer e timer2 criam 2 timers para serem executados a cada quantidade de tempo, e neste caso) foram segundostrizados10 time(s). Para alterar esse tempo basta mudar estes valores nessa parte do código.

O Método InitGPIO() a seguir tem como função definir as configuraçõese do pino que ativa a válvula solenoide de água. Nesse exemplo de código para a Dragonboard o código do pino foi o 36.

vide privé InitGPIO()

{ var gpio = GpioController. GetDefault(); if (gpio == null){ pin = null; revenir; } broche = gpio. OpenPin(36); if (pin == null){ return; } pin. Write(GpioPinValue. High); pin. SetDriveMode(GpioPinDriveMode. Output); }

O método InitSPI() configure un porta SPI0 da Dragonboard.

Tâche privée asynchrone InitSPI()

{ essayez { var settings = new SpiConnectionSettings(0); // Sélectionne le port SPI0 des paramètres DragonBoard. ClockFrequency = 500000; // Configura o clock do barramento SPI em 0.5MHz settings. Mode = SpiMode. Mode0; // Configura polaridade e fase do clock do SPI var controller = wait SpiController. GetDefaultAsync(); SpiADC = contrôleur. GetDevice(paramètres); } catch (Exception ex){ throw new Exception("Falha na inicialização do SPI", ex); } }

O premier timer invoca o método Timer_Tick() que tem como função a verificação attravés da API se houve um commando para iniciar uma irrigação. O seguinte trecho de código é responsável pela chamada à API:

var httpWebRequest = (HttpWebRequest)WebRequest. Create("https://serverless-study.appspot.com/api/v1/irrigacoes");

httpWebRequest. ContentType = "application/json"; httpRequêteWeb. Méthode = "GET";

Neste trecho de código deve ser alterado para o endereço onde será hospedado o código da API para buscar o commando de irrigação. É neste trecho de código que a irrigação é encerrada também.

Para o segundo timer é invocado o método Timer_Tick2() que é responsável pelo envio dos dados da umidade do solo naquele momento. É no seguinte trecho de código deste método que deve ser configurado o endereço da API para o envio dos dados:

var httpWebRequest = (HttpWebRequest)WebRequest. Create("https://serverless-study.appspot.com/api/v1/umidades");

httpWebRequest. ContentType = "application/json"; httpWebRequest. Method = "POST";

O método LerADC (byte canal) é o método responsável por ler do conversor analógico/digital os valores informados pelo sensor de umidade. Este adaptador informa um array de bytes que é convertido em inteiro atraves do método ConvertToInt([ReadOnlyArray] byte data). Segue os trechos de código:

public int LerADC (octet canal)

{ byte readBuffer = new byte[3]; byte writeBuffer = new byte[3] { 0x00, 0x00, 0x00 }; writeBuffer[0] = 0x01; writeBuffer[1] = canal; SpiADC. TransferFullDuplex(writeBuffer, readBuffer); adcValue = ConvertToInt(readBuffer); return adcValue; } public int ConvertToInt([ReadOnlyArray] byte data) { int result = 0; résultat = données[1] & 0x03; résultat <<= 8; résultat += données[2]; renvoyer le résultat; }

Étape 5: PREPARANDO une API

API pour desenvolvida na plate-forme NodeJS (https://nodejs.org), pour utilizado o Swagger (https://swagger.io/specification/) une fim de modelar e documentar os recursos utilizados na integração do trabalho.

Para armazenamento dos dados foi utilizado o banco de dados MySQL, banco de dados relation e open source.

Segue abaixo a arquitetura de camadas que compõem a API.

● /api: Camada que gerencia os recursos disponibilizados para que terceiros possam acessar.

○ /api/controller: Camada que gerencia as rotas definidas no documento gerado pelo swagger.

○ /api/service: Camada que entrega os dados de entrada para serem tratados, depois escritos ou lidos pela camada de BO (descrita mais à diante). Nesta camada está configurado o retorno ocorrido durante o processo de request.

○ /api/swagger: Camada que contém o arquivo de configuração do swagger, onde estão toda as configurações dos recursos.

● /domain: Camada que contém toda codificação relacionada a regra de negócio da aplicação.

○ /référentiel: Camada de persistência de dados.

● /infrastructure: Cama de configuração das strings of conexão do banco de dados e também do servidor que será provisionado pela própria aplicação.

Pour plus d'informations et de consultation ao código fonte acesso o link do github:

Segue abaixo avec une brève description de cada recurso disponibilizados avec API:

Méthode: POST

URI: /api/v1/umidades

Description: Recurso utilizado para registar umidade coletada pelo sensor de umidade.

Exemple de demande:

{

"valeur": 355 }

Méthode: GET

URI: /api/v1/umidades

Description: Recurso que recupera todos os registros de valores de umidade que foram salvos anteriormente.

Exemple de réponse:

[{ « id »: 1, « valeur »: 355, « dataCadastro »: aaaa-MM-jj HH:MM }]

Méthode: POST

URI: /api/v1/irrigacoes

Description: Recurso utilizado para ativar o dispositivo de irrigação.

Méthode: GET

URI: /api/v1/irrigacoes

Description: Recurso utilizado para verificar o estado de umidade atual do solo.

Exemple de réponse:

{

"valeur": 355 }

Étape 6: APP MOBILE

Escolhemos uma tecnologia híbrida para gerar um código reutilizável para todas as plateformas (Android e IOS) para aumentar a abrangência de usuários e diminuir o custo do projecto. O Ionic é um framework que possui uma gigantesca biblioteca de componentes gráficos que facilita a implementação visual do aplicativo. Ele utiliza de linguagens web (HTML, CSS e Javascript) pour un criação das telas e tem o Angular como o seu núcleo (core). Através do cordova (biblioteca javascript) os recursos do dispositivos são acessados pelo webview do mesmo.

O aplicativo consiste em realizar algumas requisições para a API do sistema a fim de se obter informações sobre a umidade do solo e regar o mesmo remotamente. Através de um evento de botão uma requisição é enviada para o servidor e a ação correspondante é realizada.

Liens:

• https://ionicframework.com/
• https://angular.io/
• https://ionicframework.com/

O código fonte do aplicativo modelo encontra-se no GitHub, no endereço

Para que o aplicativo funcione basta configurar o endereço da API no arquivo server.ts que encontra-se no diretório /src/entity/server.ts(https://github.com/jeordanecarlosbatista/temperat…) e alterar a variável URI_PREFIX, conforme exemplo abaixo para o endereço onde está hospedada a API:

classe d'exportation Serveur {

URI_PREFIX public statique en lecture seule: string = "https://serverless-study.appspot.com/api/v1/"; /* public static readonly URI_PREFIX: string = "https://dominio.com/aplicacao/"; */ }

Étape 7: FLUXOGRAMME

Étape 8: RÉFÉRENCES

Instructables:

Qualcomm DragonBoard 410C:

Windows 10 et DragonBoard™ 410c – le point de départ idéal pour le développement IoT:

Monitore sua planta usando Arduino: