Умный дом

В прошлой статье  мы рассмотрели, как отлаживать код, загружать отредактированные файлы и удалять ненужные файлы на устройстве прямо из браузера (беспроводное управление устройством) через WebREPL и через uPyLoader. Теперь научим устройство "говорить" — отправлять нам сообщения  через систему push-уведомлений популярных мессенджеров.

Для сохранения логической целостности цикла статей я включил этот раздел, даже учитывая наличие похожих материалов на Хабре. Цель — не просто повторить известную информацию, а показать проверенные решения, адаптированные под конкретный проект и решающие проблему с русской кодировкой и эмодзи.

Мы протестируем две системы уведомлений:

Telegram-бот — для ESP32, который будет отображать сообщения от модуля, обладающего достаточными ресурсами  для обработки SSL-шифрования, требуемого Telegram API.

Для начала немного напомню, для чего вообще нужно контролировать наличие всякой гадости в воздухе у себя дома или на рабочем месте. От этого зависит наше здоровье и производительность. О том, как важно поддерживать уровень CO2 на приемлемом уровне, чтобы не стать на работе медузой, выброшенной на берег, написано много статей, легко гуглится. Не говоря о других вредностях типа фенолов и прочего летучего.

Проще говоря, основной сценарий, от которого мы будем отталкиваться, это необходимость вовремя проветривать помещение: с помощью рук и ног открыв окно. Или с помощью автоматического открывания окна, или включения вентиляции.

Делать это нужно дома и на работе, допустим, в офисе. Поэтому желательно, чтобы устройство можно было брать с собой.....

Практикуемся создавать и загружать постоянные инструкции в виде файлов, которые ESP устройство (микроконтроллер) будет выполнять автономно с помощью:

 uPyLoader — файловый менеджер и редактор в одном флаконе, как блокнот с закладками: и файлы видно, и поправить можно.

 WebREPL — удаленное управление по Wi-Fi без проводов, как пульт управления по воздуху: управляй устройством, изменяй, корректируй и добавляй инструкции (файлы), вообщем, проводи отладку без подключения кабеля.

Разберем:

 - Как работать с файлами на устройстве с помощью uPyLoader.

- Как настроить беспроводное управление через WebREPL.

- Как настроить Wi-Fi в двух режимах: точка доступа и клиент.

 Только практические шаги с объяснением, которые вы сможете повторить.

Прошлым летом у нас с женой возникло желание обзавестись своей дачей. Хотелось получить MVP загородной жизни, чтобы попробовать её на вкус, но не залезать в долги и не вкладывать в этот эксперимент огромные суммы. Брать участок с готовым домом — лотерея и у нас не было опыта, чтобы не купить кота в мешке. Строить дом с нуля — нереально дорого. Рассматривали много вариантов, в итоге купили пустой участок и поставили туда добротную утепленную бытовку.

И я, как техно-гик, конечно же, не смог устоять — начал делать из нее умный дом умную бытовку и оснащать всем необходимыми для комфортной жизни. Об этом опыте хочу рассказать в статье.

Итак, поехали!

Инструкция по подключению устройства HOMMYN HDN/WFN-02-02 к локальному серверу MQTT на базе Home Assistant.

Что, если я скажу, что для прошивки ESP8266/ESP32 не нужна Arduino IDE? Покажу, как с помощью портативных программ за 15 минут вдохнуть жизнь в ваш модуль: прошить MicroPython, помигать светодиодом и даже подключиться к Wi-Fi. Без установки гигабайтных программ и лишних телодвижений.

Привет! Меня зовут oldzoomer, и я хочу рассказать, как я подключил приёмник Триколор к экосистеме Яндекса, чтобы управлять им голосом через Алису. Всё сделано на Java 21, Spring Boot и официальном Stingray TV API - без хаков и модификаций прошивки.

После первой статьи про мой дом и баню я получил массу откликов — от инженеров, интеграторов и людей, которые строят свои умные дома. Многие писали, что узнали себя в описании, делились своими решениями, задавали вопросы про детали и надежность.

Поэтому я решил написать продолжение о том, как проект вышел за рамки личного опыта. Сначала соседи приходили просто посмотреть, потом просили помочь. Так мой «умный дом» постепенно превратился в бизнес — инженерные системы и автоматизация полива для соседей и всего поселка Wright Village.

Сейчас у меня за плечами уже несколько частных участков и поселковая система полива, которая обслуживает сквер, парк и центральные аллеи.

И этим опытом я тоже решил поделиться.

Разбираю неочевидные риски сухого воздуха, типы увлажнителей и гайд по выбору своего устройства.

Как разработчики и фрилансеры, мы проводим до 90% времени в помещении, окруженные мониторами, компьютерами и... пересушенным воздухом. Параметры микроклимата в нашем рабочем пространстве - это не абстрактное понятие, а прямой фактор, влияющий на самочувствие, когнитивные функции и в долгосрочной перспективе - на здоровье. Главный враг в отопительный сезон - низкая влажность. И страдает от нее не только мебель, но и наш главный актив - организм.

Чаще всего мы приезжаем на новые объекты, где умный дом только что установили. Мы видим аккуратно собранный щит — десятки модулей, контроллер, кабели, автоматы — но не видим, как с этим живут люди.

Эта поездка оказалась другой. Мы побывали в двухуровневой квартире, где система автоматизации работает с 2020 года, и хозяин не просто использует ее, а пишет сценарии в Node-RED. 

Система автоматизации квартиры управляет климатом, освещением и шторами. Мы получили от Константина, ее владельца, обратную связь после нескольких лет эксплуатации. И ею мы хотим поделиться.

Но главная особенность этого проекта в другом: умный дом здесь можно выключить. Обычным переключателем система переводится в «ручной» режим — автоматика отключается, и свет работает как в обычной квартире, через стандартные выключатели и фазу.

Нам подобное резервирование кажется избыточным. А вот хозяину нравится. Кто прав — решать вам.

Так получилось, что у меня в доме давно используются видеокамеры наблюдения.
Сначала это было всего лишь «посмотреть, что там перед воротами», потом — неплохо бы контролировать что делают кошки‑собаки, ну и в общем, получилось довольно много в разных местах.

Много, но недостаточно: например, однажды вышла глупая ситуация, когда закончился пакет корма для собаки, при этом все считали что в кладовке уже лежит запасной, а оказалось — не лежит!

Пришлось срочно ехать в магазин за маленьким пакетиком «не того», пока привезут «тот».
А всего‑то надо было просто заглянуть в кладовку заранее — но это же надо идти туда...

Аналогично — когда нужно просто заглянуть в гараж, например, или еще в какое хозяйственное помещение.

Конечно, камеры там тоже можно повесить, но возникает неожиданная проблема: неудобно смотреть!

За шаг до перехода от осени тренировочной к осени настоящей (увы, в Подмосковье бабье лето заканчивается) напоминаю о том, что свободное время это не всегда диван или активный отдых. Есть ещё такое хобби как дача. О ней и о попытках любительской автоматизации дачного хозяйства и повествую уже в третий раз ...

Полив освоен! Свет, тепло...
Слегка окрепло мастерство.
Осведомлён я о котах,
Давлении, шумах, ping`ах.
Здесь тихо не пройти бобрам,
Без сообщений в Telegram.
А чтоб поменьше суеты,
Пусть SourceCraft берёт бразды!

Прогресс стремительно бежит вперед и вот уже домашние роботы пылесосы научились перешагивать. На тест попал робот‑пылесос X50 Ultra от Dreame с рядом интересных функций — постараюсь подробно рассказать об этой новинке.

Я — инженер техподдержки, наши клиенты знают меня как Aleksandr_Khlebnikov. Одна из задач инженеров в нашей компании — тестировать новое оборудование.  Мы как раз выпустили модуль расширения, добавляющий контроллеру выход HDMI.

Смотреть на веб-интерфейс во время тестирования скучно, и в голову пришла мысль: а что если попробовать запустить на контроллере Doom? В железо я верил, в свои умения — чуть меньше. Все-таки контроллер «заточен» под специфические задачи, а лишняя функциональность в ОС отключена. Но раз внутри работает полноценный Linux — почему бы не попробовать?

Итак, эта история о том, как я подключил к контроллеру HDMI-монитор, как запустил Doom и что из этого вышло. А еще о том, как я сделал геймпад с интерфейсом Modbus RTU.

Моя практика работы с увлажнением уже подходит к 15 годам и первая версия этого увлажнителя проработала у меня около 7 лет, сейчас построена вторая, так что думаю мне есть что рассказать.

Замеры и расчёты показывают что обычные бытовые увлажнители не способны создать 50% влажности при качественном проветривании, поэтому я доработал и поставил дома промышленный увлажнитель, присаживайтесь поудобнее, вас ждёт небольшая заметка о влажности дома.

Практические сложности настройки устройств Modbus TCP/RTU в промышленной среде и легкое решение через мобильное приложение.

ESP32 давно зарекомендовал себя как универсальный микроконтроллер для IoT: он умеет работать с Wi-Fi и Bluetooth, управлять сенсорами и исполнительными устройствами. Но за последние годы стало ясно, что даже на таких простых устройствах можно запускать алгоритмы машинного обучения.

В этой статье рассмотрим, как на ESP32 можно реализовать три базовых алгоритма классификации — дерево решений, метод К-ближайших соседей (KNN) и полносвязную нейросеть на TensorFlow Lite.

Для эксперимента использовался датчик цвета GY-31 (TCS230). Он преобразует отражённый от поверхности на которую направлен свет в три значения — красный, зелёный и синий (R, G, B). Задача: по этим трём числам определить, какой цвет «видит» сенсор: красный, оранжевый, жёлтый, зелёный, синий, фиолетовый, белый или чёрный.

Модуль ESP32-CAM - это доступное и компактное решение, которое сочетает в себе микроконтроллер ESP32 и камеру OV2640. Благодаря своей низкой цене и широким возможностям он стал популярным выбором среди разработчиков проектов в области IoT, компьютерного зрения и робототехники.

В данной статье я собрал серию из 15 практических уроков, каждый из которых сопровождается видео и исходным кодом. Вместе мы пройдём путь от базового примера захвата изображения до реализации алгоритмов компьютерного зрения и даже интеграции TensorFlow Lite для классификации объектов прямо на ESP32-CAM.

Материалы организованы по нарастающей сложности: начиная с простого веб-интерфейса и работы с памятью устройства, и заканчивая фильтрацией изображений, преобразованием Хафа и нейронными сетями. Для каждого урока вы найдёте:

Почти всё время существования лаборатории студенческих проектов Висконсинского университета в ней использовалась камера. Есть свидетельства наличия такой системы ещё в 1990-х: на древней версии сайта университета о ней говорится следующее:

…на стену приклеена изолентой камера ценой $15, подключённая к видеомагнитофону, который соединён с видеоразъёмом Mac IIcx, где запущены Timed Video Grabber (TVG) и FTPd. Рабочая станция HP Dax выполняет скрипт, который каждые 60 секунд пытается сохранить на FTP последнее изображение. Из-за отсутствия синхронизации часов время от времени происходят коллизии доступа к файлам, и вся схема ломается.

Прочитав это, я ненароком с восхищением взглянул на камеру, которая теперь установлена наверху аркадного автомата. Система, для создания которой требовалось оборудование на многие тысячи долларов, сегодня реализуема (в бесконечно лучшем качестве) на основе веб-камеры за $50, подключенной к Raspberry Pi.

Настройка визуального отображения статистики данных топиков из Wirenboard через Grafana на внешнем сервере.