Интернет вещей

Как я встретил ESP-Claw? Очень просто: не на Хабре, не в Google, а в одном дружном чатике, куда ссылку запостил коллега по несчастью. Не могу сказать, что именно меня зацепило, но я решил - почему бы и нет. Если в двух словах, то оно того стоило: попутно я освоил подключение к LLM по API-ключу, разобрался с OpenRouter, позаботился об экзотической лягушке, убедил ИИ написать Arduino-скетч для управления Tuya-совместимыми выключателями и розетками и заодно взгромоздил на десктоп Open WebUI - чтобы у меня был собственный ИИ-чатбот, с блекджеком и без облака. Это - описание опыта, а не выверенное до последней запятой руководство.

Умная квартира в новостройке: что у системы под капотом и какие ошибки допускают застройщики

Максим Марачук — занимаюсь внедрением цифровых решений для управления инженерной инфраструктурой в многоквартирных домах

На рынке умных технологий для многоквартирных домов (МКД) до сих пор живут два стереотипа: «это дорого» и «жители всё равно не пользуются». Каждый раз, когда я слышу это на переговорах, предлагаю посмотреть на цифры реальных строящихся объектов — и на то, как система умного дома устроена внутри. После этого тональность разговора обычно меняется.

Ниже — разбор цифровизации двух петербургских ЖК. В обоих система умного дома (общедомовое инженерное оборудование) и умной квартиры (устройства внутри помещения) работает на одной платформе, хотя комплектация отличается. Покажу архитектуру решения, объясню, почему выбраны именно эти протоколы, разберу реальный инцидент на пусконаладке и приведу чек-лист ошибок, из-за которых заявленный при продажах функционал потом может не работать.

Два объекта, две комплектации

Первый объект — ЖК класса «Бизнес+». В доме 184 квартиры, 25 этажей. Он прошёл оценку по методике Единого ресурса застройщиков (ЕРЗ) и получил статус «умного дом класса А» — это высший уровень цифровизации жилых зданий.

Второй — ЖК класса «Комфорт». Разноэтажная застройка, 963 квартиры, паркинг на 150 машино-мест. Объекты строили разные застройщики, но умная квартира в обоих случаях реализована на одной платформе.

В 2013 году в этом ЦОД внедрили систему мониторинга на базе Honeywell. Спустя почти десять лет контроллеры начали зависать, появились ложные сигналы, а после ухода производителя с российского рынка исчез доступ к программному обеспечению и технической поддержке.

Полностью менять систему автоматизации никто не хотел: электрика работала, датчики работали, инженерная инфраструктура тоже. Поэтому на объекте пошли другим путем — заменили только контроллеры и модули ввода-вывода, сохранив существующую автоматику.

В статье покажем, как организовали такую модернизацию, какие инженерные системы подключили к новой диспетчеризации и как решили задачу оповещений через мессенджер.

Это история о том, как мы строили промышленный продукт из сферы Интернета вещей для морских портов, и какое-то время нам казалось, что главное — заставить его работать. Но оказалось, что иногда самая большая проблема не в коде, не в железе и даже не в отсутствии спроса.

Базовый функционал транспортной телематики – координаты, скорость, пробег, топливо. С морским транспортом сложнее: суда работают в условиях жестких международных и национальных требований, а в приполярных районах стандартное оборудование попросту перестает работать. Что делать, если судно в Арктике, связи нет, а за каждый пропуск автоматической передачи позиции грозит штраф?

Сегодня разберем кейс компании «ВИДАР». С 2021 года они разрабатывают отечественное спутниковое оборудование для торгового и рыбопромыслового флота. Сейчас оборудование установлено на 200 судах различного тоннажа – от маломерных до ледоколов – и прошло испытания в Баренцевом, Карском, Средиземном, Красном и Японском морях.

Большая благодарность Павлу Соколову из «ВИДАР» – за подробные материалы, описание всех технических деталей и фотографии, без которых эта статья не получилась бы.

В Python при выборе библиотеки для работы с MQTT почти всегда приходишь к paho-mqtt. Это зрелый и самый популярный клиент, но его API построен на колбэках, а современное Python-приложение живёт в asyncio: FastAPI, фоновые воркеры, асинхронные клиенты и всё это в одном общем event loop.

В одном из IoT-проектов я столкнулся ровно с этим. Мне нужен был MQTT-клиент, который без сложной адаптации встраивается в асинхронное приложение и позволяет работать с подписками как с управляемыми объектами, а не через набор колбэков.

Иногда самый сложный проект — не новый объект, а тот, который уже успел сделать кто-то другой. В этом доме площадью 380 м² пришлось разбираться с ошибками предыдущего интегратора, пересобирать щит, искать недостающие линии и принимать нестандартные решения там, где отделка уже была завершена.

В результате получилась система автоматизации на базе ПЛК с отоплением, климатом, освещением, видеонаблюдением и несколькими сотнями подключенных устройств.

Мониторинг температуры в холодильном оборудовании кажется простой задачей. Особенно если речь идет всего о нескольких десятках ларей на одном производственном участке. Но когда эти лари от разных вендоров, с разными протоколами, и их еще и перемещают по цеху, задача перестает быть тривиальной. В этой статье в блоге ЛАНИТ - опыт внедрения IoT-решения без замены оборудования, с примерами ошибок и неочевидных решений. Материал будет полезен тем, кто сталкивается с промышленным мониторингом, выбирает между машинным обучением и простой логикой или пытается подружить разнородное оборудование и создать из него единую систему.

Два года назад мы рассказывали, как в сети Rostic's внедрили систему телеметрии. За это время подход не изменился: к единой платформе мониторинга продолжают подключать новые объекты и оборудование. 

На этот раз мы приехали в ресторан «Жар Пицца» в Орле. Интегратор провел для нас экскурсию и показал, как на действующем объекте устроен мониторинг холодильных камер, холодильных столов, сетей электропитания и водоснабжения, а также контроль микроклимата. 

Разбираемся, какие данные собирает система, зачем холодильникам меняют штатные контроллеры и как счетчик электроэнергии помогает выяснить причины отказов оборудования.

В этом проекте собрали систему мониторинга для помещения арендатора под ЦОД. На объекте уже работали отдельные подсистемы — электроснабжение, кондиционирование, ИБП, тепловой узел, датчики протечек — но каждая из них существовала сама по себе. Оператору не хватало общей картины: параметры приходилось смотреть в разных интерфейсах, а часть событий можно было просто пропустить.

Задача состояла в том, чтобы объединить все источники данных в единую диспетчеризацию без вмешательства в работу оборудования. В результате построили систему, которая собирает данные, отображает их в единой мнемосхеме, фиксирует события и помогает не только реагировать на аварии, но и анализировать режим работы объекта.

Промышленный цифровой двойник не обязательно начинается с многомиллионного бюджета и полугодового внедрения. В этой статье соберём рабочий прототип на ESP32, Python и открытых библиотеках, который анализирует вибрации оборудования, ищет аномалии и предупреждает о возможной поломке раньше штатного мониторинга.

Что делать, если автоматизация дома уже началась, деньги потрачены, кабели проложены, а подрядчик перестал отвечать на звонки?

В этой статье разбираем реальный проект загородного дома площадью около 500 м², который пришлось фактически восстанавливать после неудачного внедрения. Покажем архитектуру системы, расскажем о проблемах с проводкой, щитами и управлением шторами, а также о решениях, которые помогли завершить проект без переделки отделки.

Свет нужен всем и людям, и животным, и растениям. Если большинство людей могут выйти на улицу на свет, то некоторые животные и растения сами это сделать не могут. Поэтому для имитации дня, ночи, рассвета и заката используется искусственное освещение, например, в птицефермах, инкубаторах или теплицах для выращивания растений.
Чтобы определить момент, когда же наступит рассвет и закат можно использовать два метода:
первый - использовать самый простой и понятный способ — это поставить датчик освещенности на улице и по значению уровня освещенности включать искусственный свет;
второй - рассчитать действительное время рассвета и заката, использовав часы реального времени и координаты населенного пункта.
В этой статье я расскажу как рассчитать время рассвета и заката и как использовать сценарии управления освещением по рассчитанному времени без применения дорогих уличных датчиков освещенности.

Геодезист с тахеометром стоимостью в несколько миллионов рублей приезжает на объект раз в месяц, квартал или год. Проводит все необходимые измерения, обрабатывает полученный результат и фиксирует отклонения, если они есть. А что происходит с башней между измерениями? Солнце нагревает одну сторону опоры и, в процессе деформации металла, отклоняется вертикальная ось. Или налетает штормовой ветер – и, в зависимости от высоты и конструкции башни, отклонения оси от вертикали могут достигать уже десятки сантиметров. При этом радиорелейная связь падает, качество сигнала деградирует, а вы продолжаете искать причину в помехах или оборудовании.

Помочь с этой проблемой может система непрерывного мониторинга, которая работает 24/7, передаёт данные с интервалом от 5 до 60 минут и показывает реальную динамику отклонений с точностью до миллиметра.

Меня зовут Оксана Эйнеш, я руководитель направления «Высокоточное позиционирование» в МТС. В нашей компании эксплуатируются тысячи антенных опор связи по всей России. Мы разработали для них собственную систему контроля деформаций. В этом материале я разберу, из чего она состоит, как работает и зачем вообще нужна, даже если у вас не вышка, а, скажем, дамба или ЛЭП.

Не каждый проект начинается с идеи построить полноценный умный дом. В этой квартире заказчик хотел автоматизировать базовые функции и уложиться в ограниченный бюджет. Поэтому систему собрали без контроллера, используя только возможности прошивки модулей ввода-вывода.

Рассказываем, какие функции удалось реализовать таким способом и насколько далеко можно зайти в автоматизации без центрального контроллера.

На заре цифрового видеонаблюдения каждая телевизионная линия была на счету, все поголовно интересовались тестами видеокамер. Сейчас ни у кого почти не встретишь телевизионную таблицу для проверки разрешающей способности. И напрасно.

Да, пикселей в современных камерах стало много. Но поэтому вы много и теряете, не зная, сколько конкретно вам дают в продаваемой IP‑камере. И проблема даже не в том, что вам продают 2-х мегапиксельную камеру по цене 5-и, а в том, сколько вы платите потом — чтобы обрабатывать эти бессмысленные лишние 3 мегапикселя.

Что бы информировать оператора или персонал о событиях, происходящих в цехе, например, в станке можно использовать аудио оповещение. Оно может быть использовано в разных устройствах от станка до теплицы. Его можно добавить в процессе изготовления оборудования или добавить к уже существующему.
В этой статье я расскажу историю и процесс создания модулей аудио оповещения.
Разрабатывать систему аудио оповещения я начал ещё в 2008 году, когда сделал плату расширения востпроизведения аудио для контроллера сигнализации. Потом сделал первую версию DAO1, затем модифицировал её и получилась DAO2, которая выпускается и сейчас. За это время сменились микроконтроллеры, интерфейсы, подходы к трассировке, технология монтажа, но основная его функция аудио оповещения осталась.

В небольшом кафе в Красноярске реализовали простую систему автоматизации. Основной акцент сделали на управлении освещением: 28 групп, сценарии по расписанию и событиям, автоматическое изменение цветовой температуры в течение дня. 

Бюджет был ограничен, поэтому часть решений упростили, а от некоторых функций отказались. В итоге получилась практичная конфигурация, которая упрощает эксплуатацию. Разберем, как устроена система и какие решения использовали на объекте.

Стандартные решения удобны — спорить с этим сложно. Выбираешь, например, KNX, и дальше все работает по понятной схеме: оборудования много, типовые решения давно отработаны, софт удобный, интерфейсы выглядят аккуратно. Проблемы обычно начинаются, когда заказчик получает смету. 

Именно про такой проект пойдет речь в этой статье. Объект — двухэтажный частный дом площадью 300 м² в коттеджном поселке Bright Park под Казанью. Заказчик хотел автоматизировать почти все инженерные системы дома, объединить их в единый интерфейс и интегрировать с голосовыми ассистентами. 

Но когда заказчик получил коммерческое предложение на KNX, то схватился за голову. В результате интегратор пересмотрел архитектуру системы. Часть оборудования заменили, часть оставили. И вписались в бюджет.

Что будет, если попытаться нейросети дать доступ к реальным датчикам, исполнительным механизмам и рассказать, как этим пользоваться? Поймёт ли она? И озадачиться, как склеить её ответы в поток сознания?

У меня были Raspberry Pi 2B (256 Мб RAM), прочитанная “Ложная слепота” Уоттса, желание пощупать применение нейросетей и некоторое количество времени, а получился проект “Экипаж”.

Предупреждение: всё описанное дальше пилилось для использования и с помощью нейросетей.