Система и алгоритм оповещения о ракетной опасности с использованием Яндекс Станций. Пользователь вручную создает сценарии для устройств «Умного дома Яндекса» с использованием «Лампочки», которая включается при сигнале о РО и выключается при сигнале ОТБОЙ.
Стэк: Python, telethon, aiogram 3.x, mqtt, postgresql.
Перевод статьи с небольшими правками для ESP-IDF 4.4.5.
В этом руководстве показано, как настроить soft-AP с использованием модуля Espressif и ESP-IDF. Оно охватывает процесс создания проекта, настройки Wi-Fi и обработки событий подключения с помощью event loop и логирования.
В любом Wi-Fi-приложении первым шагом является установление соединения между устройством и маршрутизатором. В терминологии Wi-Fi устройство называется станцией (STA), а маршрутизатор — точкой доступа (AP). В большинстве случаев модуль Espressif работает как станция, подключаясь к существующему маршрутизатору. Однако перед этим пользователь должен пройти процесс provisioning — то есть ввести SSID и пароль маршрутизатора.
Существует несколько способов provisioning, но наиболее распространённые — это через Bluetooth и Wi-Fi. При использовании Wi-Fi процесс обычно выглядит следующим образом:
В 2024 году участники Московской молодежной антарктической экспедиции высадились в районе станции Новолазаревская. В условиях полной автономии им предстояло не только проводить научные исследования, но и жить в лагере, где все, от отопления до освещения, зависело от бесперебойной работы автономных инженерных систем и их автоматики.
В статье разобран реальный кейс: как построили инженерную инфраструктуру лагеря, организовали электропитание, отапливали, освещали и обеспечили устойчивую работу в условиях минусовых температур, ветра до 30 м/с и ограниченного энергобюджета.
Недавно на хабре упоминались http://usetrmnl.com/ и я не удержался. Вот только не удержался не только я, и у них бэклог на еще месяца полтора... Но есть выход!
Всем привет, меня зовут Алексей Ляховский, я на протяжение последних 10 лет занимаюсь изучением, разработкой и развитием экосистемы часов Xiaomi для глобального сообщества.
Я разобрал формат циферблатов Xiaomi последних поколений, сделал распаковщик циферблатов, и компилятор их для оригинального старого редактора циферблатов Xiaomi, сделал мод MiFitness, где активные пользователи сообщества создают и публикуют кастом циферблаты для часов, собрал из китайского IDE отдельный автономный эмулятор часов, для проверки циферблатов и приложений, модифицирую и дорабатываю оригинальные прошивки часов, а так же создаю приложения для данных моделей на JerryScript и LUA, о чем мы познакомимся подробнее чуть позже на примере данной игры.
В свободное от работы время занимаюсь хобби — экспериментирую с умным домом на базе Home Assistant (HA) и окружающей его программно‑аппаратной инфраструктурой в виде различных медиасервисов, сервисов мониторинга и прочего.
Задумывались ли вы о том, что могут скрывать в себе протоколы передачи данных между обычными бытовыми устройствами? Вне зависимости от ответа, я сейчас расскажу об одном занятном кейсе.
Несмотря на то, что я системный аналитик, проклятие, которое начинается с фразы «тыж программист…», иногда преследует и меня. Недавно у меня спросили совета, как сделать так, чтобы для нужных людей шлагбаум удаленно открывался без транспондера и сложных систем.
К сожалению, сходу я не придумал ответа на вопрос, но задачка показалась мне любопытной, и я немного изучил вопрос.
Решение нашёл быстро — в качестве аппаратной части можно использовать GSM-реле, а контроль доступа реализовать с помощью микро сервиса для переадресации вызова.
И поскольку у меня наличествовал тестовый доступ к МТС Exolve, грех было им не воспользоваться. Тем более, что соответствующее API для управления входящим вызовом есть.
Идея приложения состоит в демонстрации IoT - интеграция различных устройств, и передача данных по разным протоколам в Edge или Cloud. Допустим, наш автономный механизм работает без подключения к интернету, а нам необходимо сделать замеры поведения движений во времени. Мы подключаемся с помощью смартфона по Bluetooth LE к контроллеру механизма и в течении определенного времени делаем запись. При этом наш смартфон успешно подключается к облачному MQTT-брокеру и передает данные в IoT платформу. Платформа производит аналитику и предоставляет нам результат. А мы в это время на основании полученных данных можем внести требуемые значения характеристик механизма в контроллер по BLE.
В статье Machine learning на ESP32 мы начали разработку проекта распознавания жестов для ESP32. В данной статье продолжим реализацию подключение и отправку данных по BLE и MQTT с помощью Android-устройства. Хотя ESP 32 может напрямую подключаться к Wi-Fi и MQTT, как, например, показано в статье Платформа с web-камерой на ESP32, мы все же реализуем передачу данных по BLE, руководствуясь выше изложенными соображениями.
Не секрет, что многие пользователи умного дома используют облачные сервисы для управления устройствами и интеграции их в другие экосистемы умного дома (далее - УД). Так, например, для того чтобы использовать устройства разных брендов в Умном Доме Яндекса (далее - УДЯ), необходимо привязать учетную запись приложения бренда (SmartLife, Sibling, Tuya Smart и т.д.), и далее УДЯ будет работать с этими устройствами через облачные сервера. Пара нажатий и готово.
И зачастую это выглядит абсолютно оправданно - минимум телодвижений и гарантированный результат. Но есть и существенные минусы, один из которых - зависимость работы УД от наличия интернета. Да и скорость работы через облачные сервисы оставляет иногда желать лучшего. Сам иногда наблюдаю такую картину - с момента произнесения фразы "Алиса, включи свет" до непосредственно включения света может пройти пара секунд. Да и лампочки в люстре включиться могут не все. Одна бывает совсем не слушается. Редко, но бывает.
Поэтому многие продвинутые пользователи УД держат у себя сервер HomeAssistant, который благодаря наличию множества интеграций позволяет управлять умным домом с помощью локальных протоколов, что качественно влияет на работу всевозможных автоматизаций - для них больше не нужен интернет и китайские облака. А некоторые пользователи отвязывают от облаков свои устройства и вовсе кардинальными методами - прошивая их на альтернативные прошивки типа esphome или Tasmota. Естественно, управление перепрошитыми на альтернативные прошивки устройствами через интернет с помощью родных приложений перестает работать, да и добавить такое устройство в Умный Дом Яндекса без дополнительных танцев с бубнами не представляется возможным. Точнее не представлялось, пока не появился Matter!
Тем кому интересно как без использования сторонних "навыков", локальных серверов УД и интеграций добавить практически любое устройство, прошитое Tasmota и openBeken, добро пожаловать под кат.
Выставку «Автоматизация. Электроника. Электротех. Свет» проводят в Минске уже 28-ой раз. Сама выставка небольшая, занимает всего один павильон площадки «Фэлкон клаб». Стендов на выставке было несколько десятков, ниже расскажем о самых интересных.
Есть на выставке и стенд Wiren Board, на котором посетители могут ознакомиться с нашими новинками и получить ответы на вопросы непосредственно от инженеров компании. Выставка закрывается в 14:00 в четверг, так что у минчан еще есть время.
Привет, Хабравчане! Этот пост - продолжение предыдущей статьи об опыте создания умного домофона (тык), но теперь за написанными буквами прячусь не я один. Со мной этот материал пишет глубокоуважаемый мной Человек (именно с большой буквы), автор аппаратной платформы Ge1mer, он же Ильмир Гайнутдинов. С материалами этой статьи мы выступали на недавней конференции "Стачка" в Санкт-Петербурге. Ниже, для интересующихся оставлю и ссылку на выступление. А пока, наливайте себе чаёчку с имбирем и лимончиком, а мы начинаем...
Проблема, которую решает проект
Представьте, Вы сидите и работаете – перед Вами коллеги на созвоне, Вы рассказываете что-то интересно или обсуждаете результаты спринта. И тут, внезапно, звонит курьер в домофон. Вы вынуждены прерваться. Ещё и не один раз. Кому такое знакомо?
Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм.
В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение).
Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32.
В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.
Мы посетили умную 5-комнатную квартиру Антона в Красноярске. У него трое детей: сын и дочь детсадовского возраста и одна дочь — ученица младших классов. Антон — инженер по промышленной автоматизации, и он, конечно, сделал свою квартиру умной. И даже добавил несколько сценариев, которые помогают воспитывать детей.
В статье подробно расскажем об умной квартире Антона и рассмотрим все функции и сценарии, которые он добавил.
Если разработку под устройства можно сравнить с тёмным лесом, то как в нём не заплутать?
Привет, путник! Меня зовут Денис Малых, я работаю в Яндексе и руковожу разработкой общих компонент для платформы, на которой работают наши устройства. А ещё — я член программного комитета конференции AppsConf, где мы обсуждаем разработку под мобильные ОС. В этой статье поделюсь опытом разработки под нестандартные устройства: чем она принципиально отличается от привычной мобильной разработки, и что нужно уметь, чтобы разрабатывать «умные вещи».
Мы продолжаем знакомить читателей с интересными проектами автоматизации. На этот раз мы посетили двухэтажный загородный дом молодой семьи под Владимиром, расположенный на участке с соснами. Ощущение, будто живешь в лесу, а воздух здесь такой, что хочется дышать полной грудью.
Заказчик подошёл к строительству основательно и со вкусом, а также решил сделать дом максимально умным. Расскажем, что получилось в итоге.
Цифровой двойник (Digital Twin, DT) представляет собой виртуальную копию физической системы, которая обновляется в реальном времени на основе данных, поступающих с реального объекта. Это динамическая модель, объединяющая физико-математические модели системы с методами анализа данных. Согласно прогнозам Gartner, технология цифровых двойников станет широко востребованной в ближайшие пять лет.
Концепция цифрового двойника была впервые предложена Майклом Гривсом в 2003 году в курсе «Управление жизненным циклом продукта» в Мичиганском университете. В то время ограниченные возможности технологий и вычислительных мощностей сдерживали развитие концепции. Однако с ростом интереса к промышленному интернету вещей (IIoT) и передовым вычислительным методам цифровые двойники значительно эволюционировали, и становятся важным элементом промышленной автоматизации.
Современный цифровой двойник состоит из множества взаимосвязанных компонентов. Он получает данные с физических объектов через периферийные линии данных и IoT-устройства, а затем анализирует их, используя многодоменные модели и алгоритмы машинного обучения. Это позволяет создавать цифровые экземпляры объекта для решения различных задач — проектирования систем управления, диагностики состояния оборудования и прогнозирования его работы.
Если вы занимаетесь созданием дистрибутивов Linux для встраиваемых систем, то, возможно, вас заинтересует проект Yocto. С его помощью можно создавать образы ОС в минимальных и оптимизированных конфигурациях для аппаратных платформ и приложений.
Особенно это полезно, если вам нужна ОС для встраиваемых систем с ограниченными ресурсами. Вы можете включить в состав создаваемого образа ОС только необходимые пакеты и программы, как готовые, так и разработанные специально для вашего устройства.
Компании, поставляющие устройства на базе микрокомпьютеров, могут комплектовать их ОС в необходимой конфигурации, а дистрибутив такой ОС они формируют с помощью Yocto.
В этой статье я расскажу о создании образов ОС с открытым кодом Napi Linux для модуля сбора данных от датчиков Front Control Compact, микрокомпьютеров roc-pc-rk3328 и rockpro64-rk3399, а также ОС для встраиваемых систем на базе Raspberry Pi.
Пока Napi Linux работает на ARM, но готовится сборка и для платформы x86.
Всем привет! У платформы МТС Exolve есть сообщество, которое часто делится полезными гайдами от прокачки серверов до создания своих приложений. Наиболее интересные и подробные продолжаем размещать в нашем хабе.
Это гайд о том, как настроить и реализовать приём SMS-сообщений на ESP8266 через платформу Exolve и SMPP.
