Mục lục:
Video: Xây dựng thiết bị cảm biến môi trường trong nhà: 4 bước
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:32
Ngày nay, mọi người quan tâm nhiều hơn đến chất lượng trong nhà nơi họ sống vì nó liên quan mật thiết đến sức khỏe của họ. Tầm quan trọng của việc có một cuộc sống chất lượng hơn bao gồm việc biết rằng bạn có một điều kiện sống được cải thiện.
Tôi cũng rất đặc biệt với nơi tôi đang ở, đơn giản vì tôi rất dễ bị ốm. Hầu hết thời gian là do điều kiện chất lượng không khí.
Một số văn phòng có thể lắp đặt cảm biến Môi trường Trong nhà để cung cấp môi trường làm việc tốt hơn cho nhân viên của họ. Nhưng làm thế nào tôi có thể biết rằng tòa nhà tôi đang ở hoặc thậm chí một căn phòng tôi đang thuê cung cấp các điều kiện sống tốt?
Vâng, bây giờ bạn có thể! Chỉ cần xây dựng thiết bị Môi trường trong nhà của riêng bạn có thể giám sát chất lượng trong nhà của môi trường gia đình bạn với Bộ cảm biến môi trường trong nhà Zio Qwiic.
Bước 1: Tổng quan
2.1 Tổng quan về Kit
Bạn chưa có bộ dụng cụ? Mua chúng ở đây!
Chúng tôi đã tổng hợp và cung cấp nguồn lực cho các cảm biến và mô-đun tốt nhất của chúng tôi mà bạn cần để dễ dàng bắt đầu xây dựng thiết bị Cảm biến Môi trường Trong nhà của riêng mình. Với bộ công cụ này, chúng tôi thậm chí đã tự do để đơn giản hóa việc mã hóa của bạn, vì vậy tất cả những gì bạn cần làm là chỉ cần tải mã lên bảng của bạn và bắt đầu giám sát môi trường của bạn!
Những gì được bao gồm trong bộ này là cảm biến qwiic và mô-đun có thể giúp bạn xây dựng thiết bị Cảm biến môi trường trong nhà cho gia đình hoặc văn phòng của bạn hoặc dự án khoa học cho trường học!
Bộ này cũng tương thích với IOT và có thể dễ dàng định cấu hình để bạn có thể theo dõi dữ liệu của môi trường trên thiết bị máy tính để bàn, máy tính bảng hoặc điện thoại thông minh.
Cảm biến Zio Qwiic:
- Cảm biến nhiệt độ & độ ẩm SHT31
- Áp suất và độ cao khí áp BMP280
- Cảm biến chất lượng không khí CCS811
- Cảm biến ánh sáng
- Cảm biến độ ồn
- Cảm biến PM2.5 (PM1.0, PM2.5, PM10) với Bộ điều hợp
Mô-đun Zio Qwiic:
- Ban phát triển Zuino PsyFi32
- Hub
- LED RGB
- Màn hình OLED 0,91”
- Mô-đun RTC
- Trình quản lý pin LiPO
Các thành phần khác:
- Cáp Qwiic
- Cáp Micro USB
- Giá đỡ pin
2.2 Tổng quan về dự án
Dự án này sẽ sử dụng các mô-đun Zio để xây dựng thiết bị Cảm biến Môi trường Trong nhà.
Zio là một dòng bảng bố trí lưới nguồn mở, nhỏ gọn và mới, được tích hợp đầy đủ cho hệ sinh thái Arduino và Qwiic. Được thiết kế lý tưởng cho thiết bị đeo được, người máy, giới hạn không gian nhỏ hoặc các dự án khác khi di chuyển. Xem các sản phẩm Zio tuyệt vời khác tại đây.
Hướng dẫn sau đây cũng có thể được sử dụng để thiết lập các mô-đun và cảm biến tương thích qwiic tương tự.
Cấp độ khó:
Zio Youngling
Tài nguyên hữu ích
Bạn nên có hiểu biết cơ bản về cách cài đặt bảng phát triển Zio. Trong hướng dẫn này, chúng tôi giả định rằng bảng phát triển của bạn đã được định cấu hình và sẵn sàng thiết lập. Nếu bạn chưa định cấu hình bảng của mình, hãy xem hướng dẫn dành cho bảng phát triển của chúng tôi Qwiic Start Guide bên dưới để bắt đầu:
Hướng dẫn Bắt đầu Zio Zuino PsyFi32 Qwiic
Nếu bạn cần tìm hiểu thêm về các mô-đun và cấu hình cảm biến riêng lẻ được thiết lập, bạn có thể xem các hướng dẫn sau để tham khảo:
Mô-đun:
- Hướng dẫn sử dụng Qwiic cho màn hình OLED 0,91”
- Hướng dẫn Bắt đầu Qwiic của Mô-đun RTC
Cảm biến:
- Cảm biến nhiệt độ & độ ẩm Zio SHT31 Qwiic Start Guide
- Hướng dẫn bắt đầu sử dụng khí quyển Zio BMP280 Qwiic
- Hướng dẫn bắt đầu sử dụng chất lượng không khí Zio CCS811 Qwiic
- Hướng dẫn sử dụng cảm biến ánh sáng Zio
- Hướng dẫn sử dụng bộ cảm biến độ ồn Zio
- Cảm biến Zio PM2.5 (PM1.0, PM2.5, PM10) với Hướng dẫn Khởi động Qwiic của Bộ điều hợp
Bước 2: Sơ đồ
Bước 3: Thiết lập
4.1 Thiết lập mô-đun Zio
Việc thiết lập bộ này khá đơn giản. Chúng tôi cần các mô-đun, cảm biến và các thành phần sau để thiết lập đúng bộ công cụ. Hầu hết các mô-đun và cảm biến đã được bao gồm trong bộ Cảm biến Môi trường Trong nhà. Nếu bạn làm theo hướng dẫn này mà không mua bộ dụng cụ, bạn cần có những thứ sau để bắt đầu mày mò:
Theo sơ đồ sơ đồ, kết nối tất cả các mô-đun và cảm biến Zio với nhau bằng cáp qwiic.
Lưu ý: Không có thứ tự cụ thể nào mà bạn cần kết nối các mô-đun và cảm biến với nhau. Tuy nhiên, để đơn giản hóa hướng dẫn này, bạn có thể tham khảo sơ đồ để xác định vị trí thiết lập các cảm biến và mô-đun của mình.
4.2 Thiết lập Arduino IDE
Trước khi có thể viết mã Bộ công cụ môi trường trong nhà, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết cho Arduino IDE của mình. Tải xuống và cài đặt Arduino IDE vào máy tính của bạn nếu bạn chưa có từ trang web Arduino.
Mở Arduino IDE và kết nối bảng Phát triển PsyFi32 với PC của bạn. Bạn hẳn đã định cấu hình PsyFi32 của mình thành Arduino. Nếu bạn chưa có, hãy xem hướng dẫn này tại đây.
Cài đặt các thư viện sau:
- Thư viện cảm biến Adafruit
- Thư viện Adafruit BMP280
- Thư viện Arduino Adafruit TSL2561
- Thư viện RTC Adafruit
- Thư viện Adafruit SHT31
- Thư viện GFX Adafruit
- Thư viện Adafruit SSD1306
- Thư viện Sparkfun CCS811
- Thư viện thanh LED Sparkfun Qwiic
Để cài đặt các thư viện, hãy mở Arduino IDE của bạn, chuyển đến tab Sketch, chọn Bao gồm Thư viện -> Thêm Thư viện. Zip. Chọn các thư viện trên để đưa vào IDE của bạn. Ngoài ra, trang web Arduino có một hướng dẫn hữu ích về cách cài đặt thư viện vào IDE của bạn. Bạn có thể kiểm tra bài viết ở đây.
Bước 4: Mã
5.1 Tải xuống mã dự án
Sau khi bạn đã cài đặt các thư viện cần thiết, hãy tải xuống mã Bộ cảm biến môi trường trong nhà từ trang Github của chúng tôi tại đây.
5.2 Tải lên và chạy mã
Giải nén tệp và tải lên và chạy mã của bạn. Khi bạn đã chạy mã thành công, thiết bị của bạn sẽ có thể đọc dữ liệu cần thiết để theo dõi và đo lường môi trường của bạn. Mở màn hình nối tiếp IDE của bạn và bạn có thể xem dữ liệu được thu thập từ thiết bị của mình.
Mẹo: Hãy làm cho nó di động
Rút cáp USB khỏi bo mạch PsyFi32 của bạn và gắn pin vào trình quản lý Pin LiPo. Giờ đây, bạn có thể có một thiết bị Cảm biến Môi trường Trong nhà di động mà bạn có thể mang theo khắp nhà hoặc văn phòng của mình.
Tôi đã tạo một hộp đựng tạm thời cho thiết bị của mình từ một hộp các tông để tôi có thể theo dõi và đọc dữ liệu môi trường của mình ở bất kỳ nơi nào đặt thiết bị của tôi.
Đề xuất:
Màn hình cảm biến CO2 Plug & Play với NodeMCU / ESP8266 cho trường học, trường mẫu giáo hoặc nhà của bạn: 7 bước
Màn hình cảm biến CO2 Plug & Play Với NodeMCU / ESP8266 cho Trường học, Mẫu giáo hoặc Nhà của bạn: Tôi sẽ chỉ cho bạn cách nhanh chóng tạo một phích cắm & chơi cảm biến CO2 nơi tất cả các yếu tố của dự án sẽ được kết nối với dây DuPont. Sẽ chỉ có 5 điểm cần hàn, bởi vì tôi đã không hàn trước dự án này cả
Xây dựng cảm biến chất lượng không khí IoT trong nhà không cần đám mây: 10 bước
Xây dựng cảm biến chất lượng không khí Inhouse IoT Không cần đám mây: Chất lượng không khí trong nhà hoặc ngoài trời phụ thuộc vào nhiều nguồn ô nhiễm và cả thời tiết. Thiết bị này ghi lại một số thông số phổ biến và một số thông số thú vị nhất bằng cách sử dụng 2 chip cảm biến. Nhiệt độ Độ ẩm Áp suất Khí hữu cơMicro
Xây dựng thiết bị cảm biến nhiệt độ HomeKit của Apple bằng ESP8266 và BME280: 10 bước
Xây dựng thiết bị cảm biến nhiệt độ HomeKit của Apple Sử dụng ESP8266 và BME280: Trong bài hướng dẫn hôm nay, chúng tôi sẽ tạo ra cảm biến nhiệt độ, độ ẩm và độ ẩm với chi phí thấp dựa trên cảm biến nhiệt độ / độ ẩm AOSONG AM2302 / DHT22 hoặc BME280, cảm biến độ ẩm YL-69 và nền tảng ESP8266 / Nodemcu. Và để hiển thị
Lớp cảm biến IOT không dây mới cho hệ thống giám sát môi trường gia đình: 5 bước (có hình ảnh)
Lớp cảm biến IOT không dây mới cho Hệ thống giám sát môi trường gia đình: Có thể hướng dẫn này mô tả lớp cảm biến IOT không dây chạy bằng pin, chi phí thấp hơn cho Hệ thống giám sát môi trường tại nhà IOT của tôi: LoRa IOT. Nếu bạn chưa xem cuốn sách này trước đó, tôi khuyên bạn nên đọc phần giới thiệu
DJi F450 Quadcopter Làm thế nào để xây dựng? Nhà xây dựng: 7 bước (có hình ảnh)
DJi F450 Quadcopter Làm thế nào để xây dựng? Nhà xây dựng: Đây là một chiếc Drone được xây dựng tại nhà được điều khiển bởi ông vua sở thích Máy phát và thu 6 kênh và bộ điều khiển bay Kk2.1.5, động cơ không chổi than thường có dải 1000KV được sử dụng cho việc này nhưng đối với dự án của tôi, tôi đã sử dụng động cơ 1400KV để có hiệu suất tốt nhất