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Arduino + LPWA(Sigfox)を用いた遠隔地環境モニタリング

2019/03/19(Tue)08:12

Arduino + LPWA(Sigfox)を用いた遠隔地環境モニタリング
屋外圃場における温度・湿度・照度のリモートモニタリング実証実験です。
・電池等で長期間稼働
・携帯などの電波でクラウドに定時アップロード可能
この条件を満たす記事「Interface 2018/10月号 農業IoT向きワイヤレス&バッテリ動作の実験」を実際に試してみました。補足情報なので詳細は元記事をご参照ください。
データ通信には900MHz帯の電波を使うSigfoxを用います。Sigfoxは日本の人口90%以上の広範囲をカバーする少量データの送受信サービスです。Arduinoと組み合わせることで、電池で一年稼働するモニタリングシステムが初年度の通信料込みで10000円程度で作成できます。(二年目以降年間約1000円)
1.購入部品
・Arduino Pro 328 - 3.3V/8MHz(pro miniと間違わないように)
・Arduinoシールド用ピンソケットのセット(8ピン×2、6ピン×2)
・FTDI Basic Breakout-3.3V USB-シリアルアダプター
・ピンソケットは要ハンダ付け
・基板左下のスイッチはBATT側
・PCからの書き込み時はUSB-シリアルアダプタからArduino proに給電される

・GROVE - デジタル温度・湿度センサPro
 スイッチサイエンスで約2000円。UNASHIELD基板上にも温湿度センサは搭載されていますが、本体は防水ケースに入れるため、センサを外出しする必要があります。付属のGROVEケーブルは片方のコネクタを切断してArduinoに直結します。
・赤 ->VCC (3.3v)
・黒 ->GND
・黄 ->D10 (温湿度センサのサンプルスケッチDHTtester #define DHTPIN 10  //ピン番号)
・白 -> 使わない
※写真の黄色線はD2ピンに接続されてるが実際はD10に接続する
・Sigfox Shield for Arduino V2S【UNASHIELD-V2S】
 マルツオンラインで約6000円(2019/02時点) Arduino Pro と接続時は左側の2ピンがコネクタにさせずに余るので、基板上の金属部分はテープで絶縁します。
・照度センサGY-49(MAX44009)
amazonで入手可能ですが、中国発送のため納期に数週間を要しました。GROVEコネクタの片側を切断して、センサ基盤に直結します。
 
2.Arduinoスケッチの改造
CQ出版社からダウンロードしたサンプルスケッチを若干改造します。
・温湿度センサーのサンプルを参考に、今回作成するスケッチで動くようにする
・温湿度センサが電圧低下時に安定しないので、温湿度の取得失敗時は10回リトライ
・エラー時に無限ループ while(1){} に入る箇所は本体リセットに変更
UNASHIELD基板付属の気圧センサの値を取得
 
3.Sigfoxクラウドの設定
 データはsigfox backendにアップロードされます。そのままだと16進の羅列なので、sigfox backendのcallbacksを用いてATTのM2X(無料枠)に転送してグラフ化します。
 Sigfox CallbackとAT&T M2A連携 を参考にcallbacksを設定します。
・Custom payload config の設定
temp::uint:16:little-endian hum::uint:16:little-endian ill::uint:32:little-endian vbat::uint:16:little-endian pressure::uint:16:little-endian
URL Pattern の末尾に/updateを付加
 
4.データ送信確認
Sigfoxクラウドにログイン後、正常に送信・M2Xに転送できたか確認します。
・送信した生データ確認 Device ->リストのIDをクリック -> 左側メニューのMessages
・Callbackのエラーログ Device-Type -> リストのName -> 左側メニューのCallback -> リスト右中央の!マーク
 
5.防水ケースの作成
100均で適当なケースを購入して、防水と断熱に配慮の上、圃場に刺せるようにします。照度センサーはアクリル製のふたに内側から貼り付けます。温湿度センサーは雨が入り込まないように工夫してケース外に貼り付けます。
6.実際の動作状況
M2Xクラウドで各種データが取得できていることが確認できました。環境データを農業にどう役に立てるのかは課題ですが、データが蓄積されれば品種毎の収穫予想を経験ではなく数値で行える可能性があります。
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No.3|農業+IoTComment(0)Trackback

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