Zgradite Raspberry Pi SUPER vremensko postajo: 8 korakov (s slikami)

2025 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2025-01-23 15:08

Priznajmo si, ljudje veliko govorimo o vremenu ⛅️. Povprečen človek govori o vremenu štirikrat na dan, v povprečju 8 minut in 21 sekund. Računajte in to bo skupaj 10 mesecev vašega življenja, ki ga boste porabili za razgibavanje o vremenu. Vreme velja za prvo temo za začetnike pogovorov in neprijetne prekinjevalce tišine. Če se bomo o tem toliko pogovarjali, bi lahko svoje vremensko ulično vero dvignili na povsem novo raven. Ta super zabaven in enostaven projekt bo za to naredil internet stvari (IoT) in Raspberry Pi.

Zgradili bomo lastno hiper-lokalno vremensko IoT nadzorno ploščo, ki bo sčasoma zajemala vreme znotraj in zunaj naše hiše. Naslednjič, ko vas bo nekdo vprašal, "kaj pa vreme v zadnjem času?", Boste lahko izločili telefon in ga pustili brez diha s svojo spretnostjo analize norega vremenaz ☀️.

Kaj boste potrebovali za tečaj: 1. Raspberry Pi z internetno povezavo

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. 6-palčni 40-polni IDE podaljšek moški-ženski (neobvezno za natančnost temperature)

4. Začetni državni račun

5. To je to!

Raven projekta: Začetnik

Približen čas za dokončanje: 20 minut

Približen dejavnik zabave: Izven lestvice

V tej vadnici po korakih boste: izvedeli, kako z uporabo integracije API-ja Weatherstack v začetnem stanju pridobiti lokalno zunanje vreme na vašem območju

- Naučite se uporabljati Raspberry Pi s Sense HAT (https://www.raspberrypi.org/products/sense-hat/) za zajem vremenskih podatkov v vaši hiši

- Zgradite svojo osebno hiper-lokalno vremensko ploščo, do katere lahko dostopate iz katerega koli spletnega brskalnika v prenosnem računalniku ali mobilni napravi

- Dajte svojemu meteorologu denar za denar

Zaloge

Kaj boste potrebovali za tečaj:

1. Raspberry Pi z internetno povezavo

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. 6-palčni 40-polni IDE podaljšek moški-ženski (neobvezno za temperaturno natančnost)

4. Začetni državni račun

5. To je to!

1. korak: Začnite

Za sestavljanje kode in organizacijo informacij smo že vložili veliko dela. Potrebovali boste le nekaj prilagoditev.

Če želite pridobiti vse stvari, ki smo jih pripravili za vas, morate klonirati skladišče iz GitHub -a. Github je odlična storitev, ki nam omogoča shranjevanje, pregledovanje in upravljanje takih projektov. Če želite klonirati repozitorij, morate le iti v terminal Pi ali v računalnik, ki je SSH -jev v vaš pi, in vnesite ta ukaz:

klon $ git

Pritisnite enter in videli boste te podatke:

pi@raspberrypi ~ klon $ git

Kloniranje v "wunderground-sensehat" …

daljinsko: Štetje predmetov: 28, končano.

daljinsko: skupaj 28 (delta 0), ponovno uporabljena 0 (delta 0), paket ponovno uporabljen 28

Razpakiranje predmetov: 100% (28/28), narejeno.

Preverjanje povezljivosti… končano.

Ko to vidite, potem čestitam, uspešno ste klonirali Github Repo in imate vse potrebne datoteke za izdelavo vaše super vremenske postaje. Preden preidemo na naslednji korak, si vzemimo nekaj časa za raziskovanje tega imenika in se naučimo nekaj osnovnih ukazov ukazne vrstice.

V terminal vnesite spodnji ukaz:

$ ls

Ta ukaz navaja vse, kar je na voljo v imeniku, v katerem ste trenutno. Ta seznam kaže, da je bil naš Github Repo uspešno kloniran v naš imenik z imenom "wunderground-sensehat." Poglejmo, kaj je v tem imeniku. Če želite spremeniti imenik, morate samo vnesti »cd« in nato vnesti ime imenika, v katerega želite iti.

V tem primeru bomo vnesli:

$ cd wunderground-sensehat

Ko pritisnemo enter, boste videli, da smo zdaj v imeniku wunderground-sensehat. Spet vtipkamo ls, da vidimo, katere datoteke smo namestili na pi.

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

Tu vidimo, da imamo dokument readme in nekaj različnih datotek python. Oglejmo si sensehat.py. Namesto da skočimo v datoteko z ukazom cd, kot smo to storili za imenike, bomo uporabili ukaz nano. Ukaz nano nam omogoča, da odpremo urejevalnik besedila nano, kjer imamo vso svojo kodo python za vsak segment tega projekta. Pojdi naprej in vpiši:

$ nano sensehat.py

Tukaj si lahko ogledate vso kodo, ki smo jo za vas pripravili za ta projekt. V tem dokumentu še ne bomo spreminjali, vendar se pomaknite in poglejte, kaj bomo počeli kasneje v tej vadnici.

2. korak: Začetno stanje

Vse naše vremenske podatke želimo pretočiti v storitev v oblaku in ta storitev naj naše podatke spremeni v lepo nadzorno ploščo, do katere lahko dostopamo iz prenosnega računalnika ali mobilne naprave. Naši podatki potrebujejo destinacijo. Kot cilj bomo uporabili začetno stanje.

1. korak: Registrirajte se za račun začetnega stanja

Pojdite na https://www.initialstate.com/app#/register/ in ustvarite nov račun.

2. korak: Namestite ISStreamer

Namestite začetni modul Python State na svoj Raspberry Pi: V ukaznem pozivu (ne pozabite najprej vnesti SSH v svoj Pi) zaženite naslednji ukaz:

$ cd/home/pi/

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

Varnostna opomba: Zgornji ukaz ima nekaj pomembnih anatomij, ki se jih mora uporabnik zavedati.

1) Obstaja prejšnji / pred curl. To je pomembno, da zagotovite, da se vzdevek curl ne zažene, če je bil ustvarjen. To pomaga ublažiti tveganje, da ukaz naredi več, kot je bilo predvideno.

2) Ukaz je ukazni ukaz, zato med izvajanjem prenesite izhod skripta, ki se pridobiva s spletnega mesta https://get.initialstate.com/python, v ukaz sudo bash. To je storjeno za poenostavitev namestitve, vendar je treba opozoriti, da je https tukaj pomemben, saj zagotavlja, da ni nobenih manipulacij namestitvenega skripta "človek v sredini", še posebej, ker se skript izvaja s povišanimi pravicami. To je običajen način za poenostavitev namestitve in nastavitve, če pa ste malo bolj previdni, obstaja nekaj nekoliko manj priročnih možnosti: ukaz lahko razdelite na dva koraka in sami preiščete bash skript, ki ga naložite iz ukaza curl, da se zavarujete to je zvestoba ALI lahko sledite pip navodilom, preprosto ne boste dobili samodejno ustvarjenega primera skripta.

3. korak: Naredite nekaj avtomatičnega

Po 2. koraku boste na zaslonu videli nekaj podobnega naslednjemu izhodu:

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

Geslo: Začetek enostavne namestitve ISStreamer Python!

Namestitev lahko traja nekaj minut, popijte kavo:)

Ampak ne pozabite se vrniti, pozneje bom imel vprašanja!

Najdeno easy_install: setuptools 1.1.6

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

glavna različica pipa: 1

manjša različica pipa: 5

Najden je bil strežnik ISStreamer, ki se posodablja …

Zahteve so že posodobljene: ISStreamer v /Library/Python/2.7/site-packages Cleaning…

Ali želite samodejno dobiti primer skripta? [da/ne]

(izhod je lahko drugačen in traja dlje, če še nikoli niste namestili pretočnega modula Initial State Python)

Ko boste pozvani, da samodejno dobite primer skripta, vnesite y.

To bo ustvarilo preskusni skript, ki ga lahko zaženemo, da zagotovimo, da lahko iz našega Pi pretakamo podatke v začetno stanje. Pozvani boste:

Kam želite shraniti primer? [privzeto:./is_example.py]:

Če želite sprejeti privzeto, lahko vnesete lokalno pot po meri ali pritisnete enter. Od vas bo zahtevano vaše uporabniško ime in geslo, ki ste jih pravkar ustvarili, ko ste registrirali račun za začetno stanje. Vnesite oboje in namestitev se bo končala.

4. korak: Dostopni ključi

Poglejmo primer skripta, ki je bil ustvarjen. Vrsta:

$ nano is_example.py

V vrstici 15 boste videli vrstico, ki se začne s streamer = Streamer (bucket_…. Te vrstice ustvarijo novo podatkovno zbirko z imenom »Primer Python Stream« in je povezana z vašim računom. To povezovanje se zgodi zaradi access_key = »…« v isti vrstici. Ta dolga vrsta črk in številk je ključ za dostop do računa za začetno stanje. Če v spletnem brskalniku odprete račun za začetno stanje, kliknite svoje uporabniško ime v zgornjem desnem kotu in pojdite na »moj račun«, isti ključ za dostop boste našli na dnu strani v razdelku »Ključi za dostop do pretočnega predvajanja«.

Vsakič, ko ustvarite podatkovni tok, bo ta dostopni ključ ta tok podatkov usmeril v vaš račun (zato ključa ne delite z nikomer).

5. korak: Zaženite primer

Zaženite preskusni skript in se prepričajte, da lahko ustvarimo podatkovni tok v vašem računu začetnega stanja.

Zaženite naslednje:

$ python is_example.py

6. korak: Dobiček

V spletnem brskalniku se vrnite na račun začetnega stanja. Novo vedro podatkov, imenovano »Primer Python Stream«, bi se moralo prikazati na levi strani v dnevniku (morda boste morali osvežiti stran). Kliknite to vedro in nato ikono Waves za ogled podatkov o preskusu.

Skozi vadnico Waves se boste želeli seznaniti z uporabo tega orodja za vizualizacijo podatkov. Nato si oglejte podatke v ploščicah in si oglejte iste podatke v obliki nadzorne plošče.

Zdaj ste pripravljeni na začetek pretakanja resničnih podatkov iz Wundergrounda in drugih.

3. korak: Sense HAT

Sense HAT je dodatna plošča za Raspberry Pi, ki je polna senzorjev, LED in majhne krmilne palice. Pri tem majhnem dodatku je tako super, da je neverjetno enostaven za namestitev in uporabo zahvaljujoč fantastični knjižnici Python, ki jo lahko hitro namestite. Za ta projekt bomo uporabili senzorje temperature, vlažnosti in barometričnega tlaka na Sense HAT. Nastavimo ga.

Prvi korak pri uporabi Sense HAT je, da ga fizično namestite na svoj Pi. Ko je Pi izklopljen, pritrdite HAT, kot je prikazano na sliki.

Vklopite svoj Pi. Za lažje branje vrednosti senzorjev iz Sense HAT moramo namestiti knjižnico Python. Najprej morate zagotoviti, da je v vaši različici Raspbiana vse posodobljeno, tako da vnesete:

$ sudo apt-get posodobitev

Nato namestite knjižnico Sense HAT Python:

$ sudo apt-get install sense-hat

Znova zaženite Pi

Pripravljeni smo preizkusiti Sense HAT tako, da iz njega preberemo podatke senzorja in jih pošljemo v začetno stanje.

Preizkusimo naš Sense HAT, da se prepričamo, ali vse deluje. Uporabili bomo skript, ki se nahaja na naslovu https://github.com/InitialState/wunderground-sensehat/blob/master/sensehat.py. Ta skript lahko kopirate v datoteko na svojem Pi ali dostopate do njega iz skladišča Github, ki smo ga klonirali prej. Spremenite se v imenik wunderground-sensehat in nato nano v datoteko sensehat.py, tako da vnesete:

$ nano sensehat.py

V prvi vrstici opazite, da knjižnico SenseHat uvozimo v skript. Preden zaženete ta skript, moramo nastaviti uporabniške parametre.

# --------- Uporabniške nastavitve --------- CITY = "Nashville"

BUCKET_NAME = ": delno_sunny:" + CITY + "Vreme"

BUCKET_KEY = "smiselno"

ACCESS_KEY = "Vaš_Dostop_Ključ"

SENSOR_LOCATION_NAME = "Pisarna"

MINUTES_BETWEEN_SENSEHAT_READS = 0,1

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

Natančneje, ACCESS_KEY morate nastaviti na ključ za dostop do računa za začetno stanje. Opazite, kako enostavno je branje podatkov iz Sense HAT v eni vrstici Pythona (npr. Sense.get_temperature ()). V ukaznem pozivu na svojem Pi zaženite skript:

$ sudo python sensehat.py

Pojdite na račun Initial State in si oglejte novo podatkovno zbirko, ki jo je ustvaril Sense HAT.

Zdaj smo pripravljeni vse skupaj sestaviti in ustvariti hiper-lokalno vremensko ploščo!

4. korak: Hiper lokalna vremenska nadzorna plošča

Zadnji korak v tem projektu je preprosto združevanje vremenskih podatkov in skripta Sense HAT v enotno nadzorno ploščo. V ta namen bomo z začetno integracijo stanja z Weatherstackom dodali vremenske podatke na nadzorno ploščo Sensehat, ki smo jo ustvarili v zadnjem koraku.

Uporaba Weatherstack API -ja je zelo preprosta. V preteklosti smo v tej vadnici ustvarili in zagnali skript za črpanje podatkov iz API -ja vremenskih podatkov, vendar je od začetka te vadnice začetno stanje ustvarilo tržnico za integracijo podatkov. Market Integration Marketplace vam omogoča dostop do API -jev in njihovo pretakanje na nadzorno ploščo začetnega stanja brez kode. To je dobesedno le nekaj klikov miške in BAM: vremenski podatki. Na Medium sem napisal bolj poglobljeno vadnico o tem, kako uporabljati integracijo Weatherstacka in ustvariti vremenska opozorila, vendar bom spodaj hitro navedel, kako začeti.

Uporaba integracije Weatherstack

1. Prijavite se v svoj račun za začetno stanje

2. Kliknite gumb podrobnosti v polju Weatherstack na strani za integracijo. Ta stran vam bo povedala vse osnovne informacije o integraciji in o tem, kaj je potrebno za njeno uporabo. V tem primeru boste potrebovali le poštno številko (ali zemljepisno širino in dolžino) lokacije, za katero boste želeli spremljati vreme, in vedeti morate, v katerih enotah želite videti te podatke (metrični, znanstveni ali imperialni v ZDA).

3. Kliknite gumb Začni nastavitev in na desni strani zaslona boste videli modalno pojavno okno. Preden lahko začnemo gledati, kako se prikazujejo vremenski podatki, je treba narediti le nekaj preprostih korakov:

4. Poimenujte svojo novo nadzorno ploščo. Svojega sem poimenoval Nashville Weather. Pro nasvet: rad uporabljam emojije na svojih nadzornih ploščah, da jim dam malo več pozornosti. Hiter način za pridobivanje emojijev v računalniku Mac je Ctrl+Command+preslednica. V sistemu Windows pridržite gumb Windows in piko (.) Ali podpičje (;). 2 5. Vnesite svojo lokacijo. Uporabljam poštno številko območja, ki mu želim slediti, lahko pa natančneje določite zemljepisno širino in dolžino. Zemljepisno širino in dolžino vašega območja je enostavno najti tako, da odprete google maps, poiščete mesto in nato kopirate zemljepisno širino in dolžino iz brskalnika in ga prilepite v obrazec. Trenutno je mogoče uporabljati samo lokacije v ZDA, Veliki Britaniji in Kanadi.

6. Izberite enote. Za US/Imperial sem se odločil, ker sem živel v ZDA.

7. Izberite, da ustvarite novo vedro ali pošljete podatke Weatherstack v obstoječe vedro. V tej vadnici, če ste že nastavili Sense Hat za pretakanje v začetno stanje (v zadnjem koraku), pošljite podatke Weatherstacka na to vedro.

8. Izberite, ali želite, da vsi podatki, ki jih pošlje Weatherstack, ali samo določeni vremenski podatki, poslani na vašo nadzorno ploščo. Vedno lahko pošljete vse podatke in kasneje vzamete nekaj ploščic.

9. Izberite, kako pogosto želite, da se vaša nadzorna plošča posodablja glede na vremenske razmere. Izbirate lahko med vsakih 15 minut ali uro na uro. Upoštevajte, da pošiljanje podatkov vsakih 15 minut stane dodaten žeton v primerjavi s pošiljanjem vsako uro. Torej, če želite hkrati uporabljati druge integracije na trgu, boste morda želeli anketirati vsako uro. Vedno lahko ustavite pošiljanje podatkov iz integracije in jo znova zaženete ali pa spremenite pogostost pošiljanja podatkov pozneje. Če pa ga ustavite in začnete znova, bodo v vaših podatkih nastale vrzeli.

10. Kliknite Začni integracijo. Zdaj pretakate podatke iz Weatherstacka! Kliknite gumb »Pogled v aplikaciji IoT«, če si želite ogledati prve podatkovne točke.

11. Prilagodite svojo armaturno ploščo. Če pretakate v novo vedro, smo vam za začetek pripravili predlogo. Vsekakor pa bi ga morali narediti sami! Pritisnite puščico navzdol v zgornjem središču nadzorne plošče, da spustite časovno premico, kliknite Uredi ploščice, premaknite nekaj ploščic, jim spremenite velikost in spremenite ozadje. Nadzorno ploščo naredite tako, kot želite, da boste lažje zaužili podatke, ki jih želite zbrati. Uporabite lahko tudi druge predloge Weatherstack, ki smo jih tukaj ustvarili za vas. Če želite dodati malo več konteksta na nadzorno ploščo, lahko dodate tudi zemljevid, ki prikazuje lokacijo, kjer spremljate vreme. Vaša nadzorna plošča bo morda na začetku videti malo gola, vendar ji vzemite nekaj časa in napolnila se bo z lepimi zgodovinskimi vremenskimi podatki.

5. korak: Dodajte zemljevid na nadzorno ploščo (bonus)

Na nadzorno ploščo lahko preprosto dodamo ploščico zemljevida, ki prikazuje lokacijo našega vremenskega toka. Več o interaktivnem pogledu zemljevida v ploščicah lahko izveste na naslovu https://support.initialstate.com/knowledgebase/articles/800232-tiles-map-view. Lahko bi preprosto dodali nov stavek streamer.log v naš skript Python (in razložil bom, kako to lahko storite na koncu tega razdelka). Namesto tega bomo to priložnost izkoristili in vam pokazali drugačen način pošiljanja podatkov na vašo nadzorno ploščo.

Korak: Pridobite zemljepisne širine/dolžinske koordinate

Morate dobiti koordinate zemljepisne širine/dolžine vaše lokacije. Eden od načinov za to je, da obiščete Google Zemljevide, poiščete svojo lokacijo in povečate svojo natančno lokacijo. V URL -ju boste videli koordinate zemljepisne širine/dolžine. V zgornjem primeru so moje koordinate 35.925298, -86.8679478.

Kopirajte svoje koordinate (potrebovali jih boste v 2. koraku) in poskrbite, da ne boste pomotoma kopirali dodatnih znakov iz URL -ja.

2. korak: Ustvarite URL za pošiljanje podatkov na nadzorno ploščo

Kliknite na povezavo "nastavitve" pod imenom vedra na polici žlice. To bo prikazalo zgornji zaslon. Kopirajte besedilo v razdelek Končna točka API -ja in ga prilepite v svoj najljubši urejevalnik besedil. To bomo uporabili za izdelavo URL -ja, ki ga lahko uporabimo za pošiljanje podatkov v naše obstoječe vedro in nadzorno ploščo. V mojem vedru je besedilo, ki sem ga kopirala, videti tako: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1 Vaš URL bo imel vaš accessKey in bucketKey. Parametrom URL -ja moramo dodati ime in vrednost toka, da dokončamo URL.

URL -ju dodajte »& MapLocation = YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1«

(vstavite koordinate iz 1. koraka, brez presledkov in ne kopirajte mojih !!)

Tako izgleda moj: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1&MapLocation=35.925298, -86.8679478

Celotni URL prilepite v naslovno vrstico brskalnika in pritisnite enter (ali uporabite ukaz 'curl' v ukaznem pozivu), da pošljete koordinate zemljevida toku, "MapLocation", v novo vedro.

Če zdaj pogledate svojo nadzorno ploščo v ploščicah (morda boste morali osvežiti, če boste nestrpni), bi se morala nova ploščica z imenom MapLocation prikazati povečana na vaši trenutni lokaciji.

Druga možnost: spremenite svoj skript

Če vam zgornji korak 2 res ni všeč, lahko preprosto dodate drugo izjavo streamer.log v skript Python. Preprosto dodajte vrstico

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

nekje znotraj def main (): funkcija skripta sensehat_wunderground.py (bodite pozorni na zamik b/c Python zahteva, da upoštevate stroga pravila zamikov). Na primer, takoj za vrstico 138 sem dodal streamer.log ("MapLocation", "35.925298, -86.8679478").

6. korak: Določanje odčitka temperature Sense Hat Temperature

Morda boste opazili, da se zdijo odčitki temperature vašega Sense HAT nekoliko visoki - to je zato, ker so. Krivec je toplota, ki nastane pri Pi -jevem CPU -ju in segreje zrak okoli Sense HAT -a, ko sedi na vrhu Pi -ja.

Da bi bilo temperaturno tipalo uporabno, moramo bodisi odstraniti HAT od Pi (kar bi odpravilo pomembno prednost kompaktne rešitve) bodisi poskusiti umeriti odčitek temperaturnega senzorja. CPE je glavni vzrok parazitske toplote, ki vpliva na naš temperaturni senzor, zato moramo ugotoviti korelacijo. Pri pregledu Enviro pHAT za Pi Zero smo prišli do enačbe za upoštevanje temperature CPE -ja, ki vpliva na odčitek temperature klobuka. Za izračun kalibrirane temperature potrebujemo le temperaturo procesorja in faktor povečanja:

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

Faktor lahko najdemo tako, da zabeležimo dejansko temperaturo in jo rešimo. Če želimo ugotoviti dejansko temperaturo v prostoru, potrebujemo drugačno nastavitev temperaturnega senzorja. S senzorjem DHT22 (navodila za nastavitev tukaj in skript tukaj) lahko obe temperaturi hkrati posnamemo in vizualiziramo:

Rezultat razkriva, da je odčitavanje Sense HAT precej dosledno izklopljeno za 5-6 stopinj Fahrenheita. Če v mešanico dodamo temperaturo procesorja (s tem skriptom), najprej pokažemo, da je izredno vroča, nato pa razkrijemo nekakšen val, ki ga meritev Sense HAT posnema.

Po približno 24 urah snemanja sem faktor določil s šestimi različnimi odčitki v šestih različnih časovnih točkah. Povprečje faktorskih vrednosti je dalo končno vrednost faktorja 5,466. Uporaba enačbe

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

umerjena temperatura je dosegla eno stopinjo dejanskega odčitavanja temperature:

To umeritveno korekcijo lahko zaženete na samem Pi, znotraj skripta wunderground_sensehat.py.

7. korak: Bonus: Konfigurirajte lastna vremenska opozorila

Ustvarimo opozorilo SMS, kadar temperatura pade pod ledišče.

Upoštevali bomo postopek nastavitve obvestil o sprožilcih, opisan na strani za podporo.

Poskrbite, da je naloženo vedro podatkov o vremenu.

Kliknite na nastavitve vedra na podatkovni polici (pod njegovim imenom).

Kliknite zavihek Sprožilci.

Izberite podatkovni tok, ki ga želite sprožiti (s spustnim seznamom lahko izberete obstoječe tokove, ko se naloži podatkovno vedro, ali pa ročno vnesete ime/ključ toka; *opomba Safari ne podpira spustnih seznamov HTML5). Na zgornjem primeru posnetka zaslona sem izbral temperaturo (F).

Izberite pogojni operator, v tem primeru '<'.

Izberite vrednost sprožilca, ki bo sprožil dejanje (ročno vnesite želeno vrednost). V tem primeru vnesite 32, kot je prikazano zgoraj.

Kliknite gumb '+', da dodate pogoj sprožilca.

Izberite dejanje (trenutna razpoložljiva dejanja so obveščena po SMS -u ali e -pošti).

Kliknite gumb '+', da dodate dejanje. Če za dokončanje nastavitve dodate novo telefonsko številko ali e -poštni naslov, vnesite katero koli kodo za preverjanje.

Vaš sprožilec je zdaj aktiven in se sproži, ko je pogoj izpolnjen. Kliknite končano, da se vrnete na glavni zaslon.

PIR SMS

Kadar temperatura pade pod 32, boste prejeli besedilno sporočilo. Opozorila nastavite na kar koli v svojem vedro vremenskih podatkov (*upoštevajte, da morate uporabiti žetone čustvenih simbolov, ne dejanskih emojijev).

Na primer, kadar dežuje

: cloud: Vremenske razmere =: dežnik:

Kadar koli piha

: pomišljaj: Hitrost vetra (MPH)> 20

itd.

8. korak:

Druga nagrada na natečaju Internet of Things 2016