Hệ thống giám sát khí hậu trong nhà dựa trên Raspberry Pi: 6 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:32

Đọc blog này và xây dựng hệ thống của riêng bạn để bạn có thể nhận được cảnh báo khi phòng của bạn quá khô hoặc ẩm.

Hệ thống giám sát khí hậu trong nhà là gì và tại sao chúng ta cần một hệ thống?

Hệ thống giám sát khí hậu trong nhà cung cấp một cái nhìn nhanh về các số liệu thống kê chính liên quan đến khí hậu như nhiệt độ và độ ẩm tương đối. Có thể xem các số liệu thống kê này và nhận thông báo trên điện thoại của bạn khi phòng quá ẩm hoặc khô có thể rất hữu ích. Sử dụng cảnh báo, bạn có thể thực hiện các hành động cần thiết nhanh chóng để đạt được sự thoải mái tối đa trong phòng bằng cách bật lò sưởi hoặc mở cửa sổ. Trong dự án này, chúng ta sẽ xem cách sử dụng Simulink để:

1) đưa số liệu thống kê về khí hậu (nhiệt độ, độ ẩm tương đối và áp suất) từ Sense HAT vào Raspberry Pi

2) hiển thị dữ liệu đo được trên ma trận LED 8x8 của Sense HAT

3) thiết kế một thuật toán để quyết định xem độ ẩm trong nhà là "Tốt", "Xấu" hay "Xấu".

4) ghi dữ liệu trên đám mây và gửi cảnh báo nếu dữ liệu được phân loại là ‘Xấu xí’ (quá ẩm hoặc khô).

Quân nhu

Raspberry Pi 3 Mô hình B

Raspberry Pi Sense HAT

Bước 1: Phần mềm cần thiết

Bạn cần MATLAB, Simulink và chọn Add-Ons để theo dõi và xây dựng hệ thống giám sát khí hậu trong nhà của riêng bạn.

Mở MATLAB với quyền truy cập Quản trị viên (Nhấp chuột phải vào biểu tượng MATLAB và chọn Chạy với tư cách quản trị viên). Chọn Add-Ons từ MATLAB Toolstrip và nhấp vào Get Add-Ons.

Tìm kiếm các gói hỗ trợ ở đây với tên của chúng được liệt kê bên dưới và ‘Thêm’ chúng.

Một. Gói hỗ trợ MATLAB cho Phần cứng Raspberry Pi: Nhận đầu vào và gửi đầu ra tới bảng Raspberry Pi và các thiết bị được kết nối

NS. Gói hỗ trợ Simulink cho Phần cứng Raspberry Pi: Chạy các mô hình Simulink trên bảng Raspberry Pi

NS. RPi_Indoor_Climate_Moosystem_System: Các mô hình mẫu cần thiết cho dự án này

Lưu ý - Trong khi cài đặt, hãy làm theo hướng dẫn trên màn hình để thiết lập Pi của bạn hoạt động với MATLAB và Simulink.

Bước 2: Mang dữ liệu cảm biến đến Raspberry Pi bằng Simulink

Đối với những người không quen thuộc với Simulink, nó là một môi trường lập trình đồ họa được sử dụng để mô hình hóa và mô phỏng các hệ thống động. Khi bạn đã thiết kế thuật toán của mình trong Simulink, bạn có thể tự động tạo mã và nhúng nó vào Raspberry Pi hoặc phần cứng khác.

Nhập dòng lệnh sau vào MATLAB Command Window để mở mô hình ví dụ đầu tiên. Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình này để đưa dữ liệu nhiệt độ, áp suất và độ ẩm tương đối vào Raspberry Pi.

> rpiSenseHatBringSensorData

Các khối Cảm biến áp suất LPS25H và Cảm biến độ ẩm HTS221 là từ thư viện Sense HAT trong Gói hỗ trợ Simulink cho các thư viện Phần cứng Raspberry Pi.

Các khối phạm vi là từ thư viện Sinks trong các thư viện Simulink. Để đảm bảo rằng mô hình của bạn được định cấu hình chính xác, hãy nhấp vào biểu tượng bánh răng trong mô hình Simulink của bạn. Điều hướng đến Triển khai phần cứng> Cài đặt bo mạch phần cứng> Nhắm mục tiêu tài nguyên phần cứng.

Lưu ý - Bạn không phải định cấu hình nếu bạn đã làm theo hướng dẫn thiết lập trong khi cài đặt Gói hỗ trợ Simulink cho Raspberry Pi. Địa chỉ thiết bị được tự động điền vào địa chỉ Pi của bạn.

Đảm bảo rằng địa chỉ thiết bị ở đây khớp với địa chỉ IP mà bạn nghe thấy khi Pi khởi động. Bạn có thể phải cấp nguồn lại cho Pi của mình bằng tai nghe được kết nối với giắc cắm để nghe địa chỉ thiết bị.

Nhấn vào OK và nhấn nút Run như hình dưới đây. Đảm bảo rằng Pi của bạn được kết nối vật lý với PC qua cáp USB hoặc trên cùng một mạng Wi-Fi với PC của bạn.

Khi bạn nhấn nút Chạy ở chế độ Bên ngoài, Simulink tự động tạo mã C tương đương với mô hình của bạn và tải tệp thực thi xuống Raspberry Pi. Cả hai khối phạm vi được cấu hình để mở khi mô hình bắt đầu chạy. Khi Simulink hoàn tất việc triển khai mã cho Raspberry Pi, bạn sẽ thấy dữ liệu áp suất, nhiệt độ và độ ẩm tương đối trên phạm vi như hình dưới đây.

Lưu ý - Mã đang chạy trên Raspberry Pi và bạn đang xem các tín hiệu thực tế thông qua các khối phạm vi Simulink, giống như khi bạn có máy hiện sóng được kết nối với chính phần cứng. Giá trị nhiệt độ từ hai cảm biến hơi lệch nhau. Hãy thoải mái chọn nhiệt độ phản ánh nhiệt độ thực tế trong phòng của bạn gần hơn và sử dụng nó trong các phần tiếp theo. Trong tất cả các thử nghiệm với Sense HAT mà chúng tôi có, giá trị nhiệt độ của Cảm biến độ ẩm HTS221 gần với nhiệt độ thực tế trong phòng hơn. Với điều đó, chúng ta đã thấy những điều cơ bản về cách đưa dữ liệu cảm biến từ Sense HAT vào Raspberry Pi.

Bước 3: Hiển thị dữ liệu cảm biến trên ma trận LED 8x8

Trong phần này, chúng ta sẽ xem phần hiển thị trực quan của dự án này đã được thêm vào mô hình cuối cùng như thế nào. Các phần tử Sense HAT đang được sử dụng trong phần này là cảm biến độ ẩm (để lấy độ ẩm và nhiệt độ tương đối), cảm biến áp suất, ma trận LED và cần điều khiển. Cần điều khiển được sử dụng để chọn cảm biến mà chúng tôi muốn hiển thị.

Để mở mô hình ví dụ tiếp theo, hãy nhập nội dung sau vào Cửa sổ lệnh MATLAB.

> rpiSenseHatDisplay

Khối Joystick là từ thư viện Sense HAT. Nó giúp chúng tôi đưa dữ liệu cần điều khiển vào Raspberry Pi, giống như các khối cảm biến áp suất và độ ẩm đã làm trong ví dụ trước. Hiện tại, chúng tôi đang sử dụng khối Test Comfort để hiển thị "tốt" (khi giá trị của khối là 1) trên ma trận LED. Nó sẽ hiển thị ‘xấu’ khi giá trị khối là 2 hoặc ‘xấu’ khi giá trị là 3 hoặc 4. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ thấy thuật toán thực tế quyết định xem độ ẩm trong nhà là tốt, xấu hay xấu. Hãy khám phá khối Bộ chọn bằng cách nhấp đúp vào khối đó. Các khối chức năng MATLAB được sử dụng để tích hợp mã MATLAB trong mô hình Simulink của bạn. Trong trường hợp này, chúng tôi đưa SelectorFcn vào bên dưới.

function [value, State] = SelectorFcn (JoyStickIn, áp suất, độ ẩm, nhiệt độ, ihval)

JoyStickCount bền bỉ

if isempty (JoyStickCount)

JoyStickCount = 1;

kết thúc

nếu JoyStickIn == 1

JoyStickCount = JoyStickCount + 1;

nếu JoyStickCount == 6

JoyStickCount = 1;

kết thúc

kết thúc

chuyển JoyStickCount

trường hợp 1% Hiển thị nhiệt độ bằng C

giá trị = tạm thời;

Trạng thái = 1;

trường hợp 2% Hiển thị áp suất tính bằng atm

giá trị = áp suất / 1013,25;

Trạng thái = 2;

trường hợp 3% Hiển thị độ ẩm tương đối theo%

giá trị = độ ẩm;

Bang = 3;

trường hợp 4% Hiển thị nhiệt độ bằng F

giá trị = temp * (9/5) +32;

Bang = 4;

trường hợp 5% Hiển thị Tốt / Xấu / Xấu

giá trị = ihval;

Bang = 5;

nếu không thì% Không hiển thị / Hiển thị 0

giá trị = 0;

Bang = 6;

kết thúc

Các câu lệnh switch-case thường được sử dụng như một cơ chế điều khiển lựa chọn. Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi muốn đầu vào cần điều khiển là điều khiển lựa chọn và chọn dữ liệu tiếp theo để hiển thị mỗi khi nhấn nút cần điều khiển. Đối với điều này, chúng tôi thiết lập một vòng lặp if để tăng biến JoyStickCount với mỗi lần nhấn nút (giá trị JoyStickIn là 1 nếu có một lần nhấn nút). Trong cùng một vòng lặp, để đảm bảo chúng tôi chỉ xoay vòng giữa năm tùy chọn được đưa ra ở trên, chúng tôi đã thêm một điều kiện khác đặt lại giá trị biến thành 1. Sử dụng điều này, chúng tôi chọn giá trị nào sẽ được hiển thị trên ma trận LED. Trường hợp 1 sẽ là mặc định vì chúng tôi xác định JoyStickCount bắt đầu từ 1 và điều này có nghĩa là ma trận LED sẽ hiển thị nhiệt độ bằng độ C. Biến Trạng thái được sử dụng bởi khối dữ liệu Cuộn để hiểu giá trị cảm biến nào hiện đang được hiển thị và đơn vị nào sẽ được hiển thị. Bây giờ chúng ta đã biết cách chọn cảm biến phù hợp để hiển thị, hãy cùng xem cách hoạt động của màn hình thực tế.

Hiển thị các ký tự và số

Để hiển thị trên ma trận LED Sense HAT, chúng tôi đã tạo ma trận 8x8 cho:

1) tất cả các số (0-9)

2) tất cả các đơn vị (° C, A,% và ° F)

3) dấu thập phân

4) bảng chữ cái từ tốt, xấu và xấu xí.

Các ma trận 8x8 này được sử dụng làm đầu vào cho khối Ma trận LED RGB 8x8. Khối này làm sáng các đèn LED tương ứng với các phần tử đó trên ma trận có giá trị là 1 như hình dưới đây.

Cuộn văn bản

Khối dữ liệu cuộn trong mô hình của chúng tôi cuộn qua các chuỗi có thể dài tối đa 6 ký tự. Giá trị của 6 được chọn là chuỗi dài nhất mà chúng tôi sẽ xuất ra trong dự án này, ví dụ 23,8 ° C hoặc 99,1 ° F. Lưu ý, ở đây ° C được coi là một ký tự. Ý tưởng tương tự cũng có thể được mở rộng sang các chuỗi cuộn có độ dài khác.

Đây là một ảnh-g.webp

www.element14.com/community/videos/29400/l/gif

Để hiển thị một chuỗi gồm 6 ký tự trên ma trận 8x8, chúng ta cần một hình ảnh có kích thước tổng cộng là 8x48. Để hiển thị một chuỗi dài tối đa 4 ký tự, chúng ta sẽ cần tạo một ma trận 8x32. Bây giờ, hãy xem toàn bộ nội dung không hoạt động bằng cách nhấn nút Chạy. Màn hình mặc định trên ma trận LED là giá trị nhiệt độ tính bằng ° C. Khối Phạm vi sẽ hiển thị Trạng thái và giá trị từ khối Bộ chọn. Nhấn nút cần điều khiển trên Sense HAT và giữ một giây để xác minh rằng giá trị thay đổi đối với đầu ra cảm biến tiếp theo và lặp lại quá trình này cho đến khi nó đạt đến giá trị Trạng thái là 5. Để quan sát thuật toán chuyển đổi qua tất cả các trường hợp phân loại độ ẩm trong nhà, thay đổi giá trị của khối Test Comfort thành bất kỳ số nào trong khoảng từ 1 đến 4. Chú ý cách thay đổi giá trị của khối trên mô hình Simulink sẽ ngay lập tức thay đổi cách mã hoạt động trên phần cứng. Điều này có thể hữu ích trong các tình huống mà người ta muốn thay đổi cách mã hoạt động từ một vị trí từ xa. Với điều đó, chúng ta đã thấy các yếu tố chính đằng sau khía cạnh trực quan của hệ thống giám sát khí hậu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu cách hoàn thiện hệ thống giám sát khí hậu trong nhà.

Bước 4: Thiết kế một thuật toán trong Simulink để quyết định xem độ ẩm trong nhà là "Tốt", "Xấu" hay "Xấu"

Để biết phòng của bạn có quá ẩm / quá khô hay không hoặc để biết mức độ ẩm trong nhà được coi là thoải mái, có một số phương pháp. Sử dụng bài viết này, chúng tôi thiết lập một đường cong diện tích để kết nối độ ẩm tương đối trong nhà và nhiệt độ ngoài trời như hình trên.

Bất kỳ giá trị độ ẩm tương đối nào trong khu vực này, có nghĩa là phòng của bạn đang ở trong một môi trường thoải mái. Ví dụ, nếu nhiệt độ ngoài trời là -30 ° F thì bất kỳ giá trị độ ẩm tương đối nào dưới 15% đều được chấp nhận. Tương tự như vậy, nếu nhiệt độ ngoài trời là 60 ° F thì bất kỳ độ ẩm tương đối nào dưới 50% đều có thể chấp nhận được. Để phân loại độ ẩm trong nhà thành thoải mái tối đa (tốt), thoải mái trung bình (xấu) hoặc quá ẩm / khô (xấu), bạn cần nhiệt độ ngoài trời và độ ẩm tương đối. Chúng tôi đã thấy cách đưa độ ẩm tương đối vào Raspberry Pi. Vì vậy, hãy tập trung vào việc đưa nhiệt độ ngoài trời vào. Nhập dòng lệnh sau vào MATLAB Command Window để mở mô hình:

> rpiOutdoorWeatherData

Khối WeatherData được sử dụng để tính nhiệt độ bên ngoài thành phố của bạn (tính bằng K) bằng cách sử dụng https://openweathermap.org/. Để định cấu hình khối này, bạn cần có Khóa API từ trang web. Sau khi tạo tài khoản miễn phí trên trang web này, hãy chuyển đến trang tài khoản của bạn. Tab khóa API hiển thị bên dưới cung cấp cho bạn khóa.

Khối WeatherData cần đầu vào tên thành phố của bạn ở một định dạng cụ thể. Truy cập trang này và nhập tên thành phố của bạn, sau đó nhập ký hiệu dấu phẩy theo sau là 2 chữ cái để biểu thị quốc gia. Ví dụ - Natick, US và Chennai, IN. Nếu tìm kiếm trả về kết quả cho thành phố của bạn, hãy sử dụng kết quả đó trong khối WeatherData ở định dạng cụ thể đó. Trong trường hợp không có thành phố của bạn, hãy sử dụng một thành phố lân cận có điều kiện thời tiết gần với thành phố của bạn hơn. Bây giờ nhấp đúp vào khối WeatherData và nhập tên thành phố và khóa API của bạn từ trang web.

Nhấn Run trên mô hình Simulink này để kiểm tra xem khối có thể đưa nhiệt độ của thành phố của bạn vào Raspberry Pi hay không. Bây giờ, hãy xem thuật toán quyết định xem độ ẩm trong nhà là tốt, xấu hay xấu. Nhập dòng lệnh sau vào MATLAB Command Window để mở ví dụ tiếp theo:

> rpisenseHatIHval

Bạn có thể nhận thấy rằng khối Test Comfort từ mô hình trước bị thiếu và một khối mới có tên FindRoom Comfort đang cung cấp khối ihval cho Selector. Nhấp đúp vào khối này để mở và khám phá.

Chúng tôi đang sử dụng khối WeatherData để đưa nhiệt độ ngoài trời vào. Hệ thống con Giới hạn độ ẩm đại diện cho biểu đồ Độ ẩm tương đối so với Nhiệt độ ngoài trời mà chúng ta đã thấy ở trên. Tùy thuộc vào nhiệt độ ngoài trời, nó sẽ xuất ra giá trị giới hạn độ ẩm tối đa. Hãy mở khối chức năng DecideIH MATLAB bằng cách nhấp đúp vào nó.

Nếu giá trị độ ẩm tương đối vượt quá giới hạn độ ẩm tối đa, thì dấu hiệu sẽ là số dương dựa trên cách chúng ta trừ dữ liệu, ngụ ý phòng quá ẩm. Chúng tôi đang xuất ra 3 (xấu xí) cho kịch bản này. Lý do đằng sau việc sử dụng số thay vì chuỗi là nó dễ hiển thị trên đồ thị và tạo cảnh báo từ. Phần còn lại của các phân loại trong hàm MATLAB dựa trên các tiêu chí tùy ý mà chúng tôi đã đưa ra. Khi sự khác biệt nhỏ hơn 10, nó được phân loại là thoải mái tối đa và khi nhỏ hơn 20 thì nó là thoải mái trung bình và cao hơn là quá khô. Vui lòng chạy mô hình này và kiểm tra mức độ thoải mái trong phòng của bạn.

Bước 5: Ghi dữ liệu khí hậu trong nhà và dữ liệu đã phân loại trên đám mây

Trong phần tiếp theo này, chúng ta sẽ xem cách ghi dữ liệu trên đám mây. Để mở ví dụ này, hãy nhập nội dung sau vào Cửa sổ lệnh MATLAB.

> rpiSenseHatLogData

Trong mô hình này, phần hiển thị của mô hình mẫu trước đó bị xóa có chủ đích vì chúng tôi không cần hệ thống giám sát hiển thị số liệu thống kê trong khi ghi dữ liệu và gửi cảnh báo. Chúng tôi đang sử dụng ThingSpeak, một nền tảng IoT mã nguồn mở miễn phí bao gồm phân tích MATLAB, cho khía cạnh ghi dữ liệu. Chúng tôi chọn ThingSpeak vì có nhiều cách trực tiếp để lập trình Raspberry Pi và các bo mạch phần cứng giá rẻ khác để gửi dữ liệu đến ThingSpeak bằng Simulink. Khối Viết ThingSpeak là từ Gói Hỗ trợ Simulink cho thư viện Phần cứng Raspberry Pi và có thể được định cấu hình bằng Khóa API Viết từ kênh ThingSpeak của bạn. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về cách tạo kênh. Để liên tục ghi dữ liệu lên đám mây, bạn muốn Pi của mình hoạt động độc lập với Simulink. Đối với điều này, bạn có thể nhấn nút “Triển khai tới phần cứng” trong mô hình Simulink của mình.

Tạo kênh ThingSpeak của riêng bạn

Những người chưa có tài khoản có thể đăng ký trên trang web ThingSpeak. Nếu bạn có tài khoản MathWorks, thì bạn sẽ tự động có tài khoản ThingSpeak.

• Khi bạn đã đăng nhập, bạn có thể tạo kênh bằng cách đi tới Kênh> Kênh của tôi và nhấp vào Kênh mới.
• Tất cả những gì bạn cần là tên cho kênh và tên cho các trường mà bạn sẽ đăng nhập như hình dưới đây.
• Tùy chọn Hiển thị vị trí kênh cần kinh độ và vĩ độ của thành phố của bạn làm đầu vào và có thể hiển thị vị trí bên trong kênh trên bản đồ. (Các giá trị ví dụ được sử dụng ở đây dành cho Natick, MA)
• Sau đó nhấn Lưu kênh để hoàn tất quá trình tạo kênh của bạn.

4a. Cảnh báo nếu Dữ liệu được phân loại là ‘Xấu xí’

Để hoàn thiện hệ thống giám sát khí hậu trong nhà, chúng ta phải xem cách nhận cảnh báo dựa trên dữ liệu đám mây. Điều này rất quan trọng vì nếu không có nó, bạn sẽ không thể thực hiện các hành động cần thiết để thay đổi mức độ thoải mái trong phòng. Trong phần này, chúng ta sẽ xem cách nhận thông báo trên điện thoại của bạn bất cứ khi nào dữ liệu đám mây cho biết phòng quá ẩm hoặc khô. Chúng tôi sẽ đạt được điều này bằng cách sử dụng hai dịch vụ: IFTTT Webhooks và ThingSpeak TimeControl. IFTTT (viết tắt của If this, then that) là một dịch vụ trực tuyến có thể xử lý các sự kiện và kích hoạt các hành động dựa trên các sự kiện đó.

Các bước thiết lập IFTTT Webhooks

Lưu ý: Hãy thử những điều này trên máy tính để có kết quả tốt nhất.

1) Tạo tài khoản trên ifttt.com (nếu bạn chưa có) và tạo Applet mới từ trang My Applet.

2) Nhấp vào nút "này" màu xanh lam để chọn dịch vụ kích hoạt của bạn.

3) Tìm kiếm và chọn Webhooks làm dịch vụ.

4) Chọn Nhận yêu cầu web và đặt tên cho sự kiện.

5) Chọn tạo trình kích hoạt.

6) Chọn "cái đó" trên trang tiếp theo và tìm kiếm thông báo.

7) Chọn gửi thông báo từ ứng dụng IFTTT.

8) Nhập tên sự kiện mà bạn đã tạo ở Bước 2 của IFTTT và chọn hành động tạo.

9) Tiếp tục cho đến khi bạn đến bước cuối cùng, xem lại và nhấn kết thúc.

10) Truy cập https://ifttt.com/maker_webhooks và nhấp vào nút Cài đặt ở đầu trang.

11) Truy cập URL trong phần Thông tin tài khoản.

12) Nhập tên sự kiện của bạn tại đây và nhấp vào 'Kiểm tra nó'.

13) Sao chép URL trên dòng cuối cùng để sử dụng trong tương lai (với khóa).

Các bước thiết lập ThingSpeak TimeControl

1) Chọn Ứng dụng> Phân tích MATLAB

2) Nhấp vào Mới trên trang tiếp theo và chọn Kích hoạt Email từ IFTTT và nhấp vào Tạo.

Các phần quan trọng ở đây trong mã mẫu là:

ID kênh - Nhập kênh ThingSpeak của bạn có thông tin "val độ ẩm trong nhà".

IFTTTURL - Nhập URL đã sao chép từ phần trước Bước 13.

readAPIKey - Nhập khóa của phần ThingSpeak Channel. Action - khóa hoạt động trên giá trị cuối cùng. Thay đổi nó thành sau để kích hoạt cảnh báo.

3) Trên trang web ThingSpeak, nhấp vào Ứng dụng> TimeControl.

4) Chọn Định kỳ và chọn tần suất thời gian.

5) Nhấp vào Save TimeControl.

Giờ đây, Phân tích MATLAB sẽ tự động chạy nửa giờ một lần và gửi một trình kích hoạt đến dịch vụ IFTTT Webhooks nếu giá trị lớn hơn hoặc bằng 3. Sau đó, ứng dụng điện thoại IFTTT sẽ cảnh báo người dùng bằng một thông báo như được hiển thị ở đầu phần này.

Bước 6: Kết luận

Với điều đó, chúng tôi đã thấy tất cả các khía cạnh quan trọng của cách xây dựng hệ thống giám sát khí hậu của riêng bạn. Trong dự án này, chúng tôi đã thấy cách Simulink có thể được sử dụng để -

• lập trình Raspberry Pi để cung cấp dữ liệu từ Sense HAT. Đánh dấu - Trực quan hóa dữ liệu trong Simulink khi mã vẫn đang chạy trên Raspberry Pi.
• xây dựng hiển thị trực quan hệ thống giám sát khí hậu trong nhà. Đánh dấu - Thay đổi cách mã của bạn hoạt động trên phần cứng từ Simulink.
• thiết kế thuật toán của hệ thống giám sát khí hậu trong nhà.
• ghi dữ liệu từ Raspberry Pi lên đám mây và tạo cảnh báo từ dữ liệu đã ghi.

Bạn sẽ thực hiện một số thay đổi nào đối với hệ thống giám sát khí hậu trong nhà này? Hãy chia sẻ đề xuất của bạn thông qua bình luận.