Review: Plug & Play-Datenlogger für IoT

Ein Datenlogger wie der SparkFun DataLogger IoT ist ein Gerät zur Sammlung und Aufzeichnung von Daten von verschiedenen Sensoren oder anderen Quellen über einen bestimmten Zeitraum. Wissenschaftliche, industrielle und umwelttechnische Anwendungen nutzen die Datenprotokollierung üblicherweise zur Überwachung und Analyse von Daten für Forschungs-, Analyse- oder Kontrollzwecke.

Der SparkFun DataLogger IoT

SparkFun hat eine Art Geschichte in der Entwicklung und Vermarktung von kleinen Datenloggern, die eigenständig verwendet oder in andere Systeme integriert werden können. Der SparkFun DataLogger IoT ist die neueste Ergänzung der Datenlogger-Familie. Es handelt sich um eine kleine Platine (38 mm x 52 mm; 1,5" x 2") mit einem ESP32-WROOM-32E-Modul auf der einen Seite und einem microSD-Kartensteckplatz auf der anderen. Auf jeder kurzen Seite der Platine befindet sich eine Reihe von Lötpads, die die Integration der Platine in ein größeres System ermöglichen. Ein USB-C-Anschluss steht zur Verfügung, um die Platine zur Konfiguration mit einem PC zu verbinden.
 

Qwiic (I²C) Sensoren

Neben einer 9-DoF-Inertialmesseinheit (IMU), bestehend aus Beschleunigungsmesser, Gyro-Sensor (ISM330DHCX) und einem Magnetometer (MMC5983MA), sowie einer MAX17048 LiPo-Ladungsanzeige, verfügt das Gerät über keine weiteren Sensoren. Ein I²C-Port im Qwiic-Stil von SparkFun ist für den Anschluss der benötigten Sensoren verfügbar. Da es sich bei I²C um einen Bus handelt, können mehrere Sensoren in Reihe geschaltet werden (natürlich innerhalb der Grenzen der I²C-Spezifikationen), was den Aufbau eines Multisensorsystems erleichtert (solange man sich auf Qwiic-Boards beschränkt). Interessanterweise sind die IMU-Sensoren SPI-Geräte, nicht I²C.

Die Stromversorgung für den Datenlogger kann über einen wiederaufladbaren, einzelligen LiPo-Akku (JST-Stecker), USB-C oder über die Stiftleisten erfolgen. Auf dem Board ist eine Ladevorrichtung integriert.

Plug ‘n’ Play

Der DataLogger IoT ist mit einer Software programmiert, die eine Art Plug-'n'-Play-Datenlogger-Anwendung implementiert. Mit seiner Datenbank von über fünfzig SparkFun Qwiic-Geräten erkennt und konfiguriert er die angeschlossenen Sensoren automatisch.

Sie können die Daten (im CSV- oder JSON-Format) auf einer microSD-Karte aufzeichnen oder sie drahtlos an Ihrem bevorzugten Internet of Things (IoT)-Dienst übertragen. Die Geräteprogrammierung bleibt auf die Konfiguration einiger Parameter in einem seriellen Terminal beschränkt. Diejenigen, die mit dem (kleineren) SparkFun OpenLog Artemis vertraut sind, werden sich sofort zurechtfinden.

Benutzerdefinierte Sensoren?

Die Frage, die sich sofort stellt - zumindest mir - ist: Was ist, wenn mein Sensor nicht in der Datenbank ist? Nun, dann sind Sie auf sich allein gestellt. Ich habe keine Dokumentation darüber gefunden, wie man den DataLogger IMU mit benutzerdefinierten Sensoren verwendet, und es ist eindeutig nicht beabsichtigt und es wird sogar dringend davon abgeraten. Der Quellcode für die vorinstallierte Anwendung ist nicht verfügbar, sodass Sie eine Menge Arbeit haben. Es ist natürlich möglich, das Board in den Auslieferungszustand zurückzusetzen, aber wie man das macht, muss man selbst herausfinden (versuchen Sie die Standard-ESP32-Boot-Prozedur, das Board unterstützt sie). Daher ist es viel einfacher, stattdessen ein geeignetes Qwiic-Sensorboard zu kaufen.

Serielle menschliche Schnittstelle

Nachdem Sie Ihre(n) Sensor(en) ausgewählt und angeschlossen haben, müssen Sie den DataLogger IMU konfigurieren. Dies geschieht auf einem Computer mit einem seriellen Terminal (115‘200 Baud). Möglicherweise müssen Sie zuerst einen Treiber installieren, da die Karte über einen WH340C USB-Seriell-Wandler verfügt.

achdem Sie den Datenlogger an den Computer angeschlossen und das serielle Terminal eingerichtet haben, sehen Sie einige Statusinformationen und die Liste der gefundenen Qwiic-Geräte. Die Datenaufzeichnung beginnt dann sofort mit der Standardrate von einmal pro fünfzehn Sekunden.

Wenn Sie eine Taste drücken, wird das Hauptmenü angezeigt. Es hat nur drei Optionen (Einstellungen, Geräteeinstellungen und Beenden). Die Option Einstellungen öffnet ein viel längeres Menü, und Sie werden wahrscheinlich einige Zeit damit verbringen wollen, es zu erkunden.
 

Viele Konfigurationsmöglichkeiten

Darin finden Sie Optionen für die Verwaltung der SD-Karte, der Wi-Fi- und NTP-Verbindung, der Zeiteinstellungen, des Stromverbrauchs, der Datenprotokollierung, der IoT-Dienste und der Firmware-Aktualisierung und mehr. Ziemlich umfangreich.

Da der Datenlogger ein IoT-Gerät ist, unterstützt er AWS IoT und Azure IoT, MQTT (secure und normal), ThingSpeak IoT, HTTP IoT und MachineChat. Sie müssen alle Zertifikatsdateien, die der Dienst möglicherweise benötigt, auf die SD-Karte kopieren.

Im Menü Geräteeinstellungen können Sie jedes angeschlossene Gerät einzeln konfigurieren. Die Länge der Liste der einstellbaren Parameter hängt vom jeweiligen Sensor ab.

Zwei Datenformate

Die aufgenommenen Daten werden automatisch in einer Datei auf der microSD-Karte (falls vorhanden) gespeichert. Sie können den Namen der Datei und den Zeitraum bis zum Ende der Aufzeichnung ändern, aber es scheint, dass Sie nicht über USB auf die Datei zugreifen können. Sie müssen sie herausziehen und in einen Computer stecken, um sie zu lesen.

Das Datenformat ist standardmäßig auf CSV (kommagetrennte Werte) eingestellt, aber auch JSON ist möglich. Das Datenformat kann individuell für die aufgezeichnete Datei und für das serielle Terminal eingestellt werden.

Fehlersuche

Ich hatte nur eine Qwiic-Sensorplatine für meine Experimente, einen SHTC3-Luftfeuchtigkeitssensor, und er funktionierte einwandfrei. Um eine Fehlfunktion zu simulieren, habe ich das Kabel herausgezogen. Dies störte den Datenlogger überhaupt nicht, und es wurden keine Warnmeldungen angezeigt. Die Datenwerte wurden jedoch zu unsinnigen Werten. Nachdem ich den Sensor im laufenden Betrieb an den Logger angeschlossen hatte, integrierte der Datenstrom einfach die echten Datenwerte. Offensichtlich ist dieser Sensor einfach und erfordert keine Konfiguration. Es wäre interessant zu sehen, was in einer solchen Situation mit einem komplizierteren Sensor oder mehreren aneinandergereihten Sensoren passieren würde.
 

Kundenspezifische Anwendungen

Für diejenigen, die ihre eigene Anwendung für den DataLogger erstellen wollen, ist der Zugang zu den SPI- und I²C-Bussen und der seriellen Schnittstelle auf den Erweiterungssteckern zusammen mit drei analogen Eingängen und einigen LEDs vorgesehen. Da es sich bei dem Controller um einen ESP32 handelt, kann jede Toolchain, die in der Lage ist, ausführbare Dateien für ihn zu erzeugen, zum Schreiben von Programmen verwendet werden (z. B. Arduino). Aber auch hier rät SparkFun dringend davon ab, dies zu tun. Beachten Sie auch, dass der SPI-Bus das (lächerliche) eigene Namensschema von SparkFun verwendet, was das Leben ein wenig schwieriger macht als nötig.

Das Board hat ein paar Lötjumper, um einige Optionen zu konfigurieren. Eine davon erlaubt es, die 2,2 kΩ Pull-up-Widerstände des I²C-Busses abzuschalten. Bitte lesen Sie in der Dokumentation nach, was genau möglich ist und wie.

Zusammenfassend

Der SparkFun DataLogger IoT (9 DoF) ist, wie der Name schon sagt, ein Datenlogger für IoT-Anwendungen. Er verfügt über Wi-Fi, unterstützt MQTT und eine einfache Verbindung zu gängigen IoT-Diensten. Um Sensoren an das Gerät anzuschließen, müssen lediglich ein oder mehrere Qwiic-Sensormodule angeschlossen werden. Der DataLogger konfiguriert sie automatisch, was in der Tat sehr praktisch ist. Dies ist natürlich die größte Stärke des DataLoggers, seine Plug'n'Play-Methode für den Umgang mit Sensoren und die Datenaufzeichnung. Wenn Sie mit den kompatiblen Sensoren arbeiten können, sind Sie fast sofort nach dem Einschalten des Geräts im Datenaufzeichnungsgeschäft. Der DataLogger ist nicht nur klein, sondern auch klein genug, um in andere Systeme für die embedded Datenprotokollierung integriert zu werden.

Dehnungsmessstreifen

Obwohl mehr als fünfzig kompatible Sensoren verfügbar sind, decken sie nicht alle möglichen Anwendungen ab (man denke nur an Dehnungsmessstreifen). Benutzerdefinierte Sensoren können auf Kosten des Schreibens eines eigenen Anwendungsprogramms hinzugefügt werden. Dadurch gehen jedoch alle schönen eingebauten Datenloggerfunktionen verloren.

Auch die Fehlerbehandlung scheint ein wenig schwach zu sein. Unerwartetes Herausziehen einer SD-Karte wird erkannt, aber das Trennen eines Sensors (und was ist mit der ganzen Kette?) nicht, zumindest nicht in meiner Testumgebung.

Bevorzugen Sie Bluetooth?

Der Zusatz "9-DoF" im Namen des Geräts lässt vermuten, dass weitere DataLogger IoT-Varianten folgen werden. Bis dahin ist der SparkFun OpenLog Artemis ein ähnlicher Datenlogger mit Bluetooth anstelle von Wi-Fi.