ドア 自動 開閉 自作

ラズパイで100均ドア開閉センサー検知

ハンダごてを使って、センサー部の線２本を基板から外しました。初心者でも簡単にできます。使うのはセンサー部と磁石部だけです。その他は不要です。 ラズパイのGPIOに直接接続できるように、ジャンパー線（オスーメス）をハンダ付けしました。 念のため、ハンダ付けした箇所には熱収縮チューブを付けています。ポリイミドテープ（カプトンテープ）や絶縁ビニールテープなどで巻いても良いと思います。ショートに気を付ければ、これらが無くても動作は出来ます。

回路接続

センサーライトの電源はコイン電池1.5V×3で4.5Vですが、リードスイッチ自体は電源不要で動きます。 なので、特に電圧は気にせずラズパイには接続できます。 プルアップ抵抗については、ラズパイの内部抵抗を利用します。こちらのブログによると、ラズパイのプルアップ抵抗値は50kΩくらいとのことです。 元々の5.1MΩのプルアップはコイン電池の消費をできるだけ小さくするために大きくしたものと推測されます。GPIO端子に流れるシンク電流値は非常に小さいことと、ラズパイ電源はコンセントに常時接続しての使用なので、抵抗値50kΩ程度であっても問題ないとクラゲは判断しました。

ソースコード

Python3で実行させています。 念のため try～except を使って、確実に GPIO.cleanup() を実行させるようにしていますが、無くても問題なく動きました。

import time import RPi.GPIO as GPIO GPIO.setmode(GPIO.BCM) #GPIO18pinを入力モードとし、pull up設定とします GPIO.setup(18,GPIO.IN,pull_up_down=GPIO.PUD_UP) sw_status = 1 while True: try: sw_status = GPIO.input(18) if sw_status == 0: print('Close') else: print('Open!') time.sleep(0.03) except: break GPIO.cleanup() print('end')

動作結果

動作の様子は冒頭の動画の通りです。ラズパイの底面にケースを装着しています。金属ラックの上などに直接置くとショートして壊れる危険性があるので気を付けて下さい。 スマホのターミナルアプリ(VX ConnectBot)でSSHにてログインし、先ほどのプログラムを実行し、それを拡大表示しています。

参考にさせていただいたサイト

オフィスの会議室やトイレに無線ドア開閉センサを設置する

これを受けて、 会議室の数を増やせ！ トイレの数を増やせ！ と不満の声を上げること簡単です。しかし、実際に部屋数を増やそうとするとオフィス改築となるため、中々難しいものがあると思います。予約システムを導入していても、もしカラ予約があった場合に正確な利用実態データは分かりませんよね。 そこで、ドア開閉センサを利用して、実際の利用データを収集しましょう。この記事では、ドア開閉センサの作り方と、収集したドア開閉データを可視化するアプリケーションの構成方法をご紹介します。

(2019/4/16 追記) TWELITE DIPではなく、TWELITE PALを利用したこちらの記事もご参照ください。

システムの利用イメージ

1. 空室確認機能 空室状況をほぼリアルタイム(今回の設定では最大1分の遅延)で確認できるようにします。新幹線のトイレマークのやつを、オフィスにも導入するようなイメージです。

2. 過去データ分析機能 過去を遡って利用状況を確認できるように可視化します。オフィス管理者が、今後の空室利用の改善を検討することに向けた機能です。 では、早速作ってみましょう。

アーキテクチャ構成

ソフトウェア構成

1. Raspbian (センサデータ中継器のLinux OS)

2. Raspberry Pi標準のLinux OS

3. センサデータを受信できて、Pythonを動作できれば他のOSでも可

4. ここでは、自製スクリプトのmonostick_to_influxdb.pyを利用

5. 中継器のOS上で動作し、MONOSTICKの受信データを外部のinfluxDBに転送する

6. センサデータとの相性が良いNoSQL

7. 一般的なRDB(PostgreSQLやMySQL等)でもよいか、InfluxDBには下記のような利点がある

8. 時系列に最適化された索引(TSI | Time Series Index)が自動生成されるため、時系列分析を高速実行可能。

9. スキーマが柔軟。後から列項目を追加する場合でも、テーブル定義の再作成が不要。

10. HTTP APIによりデータ参照・更新が可能で、SQLを記述する必要がない。

11. 参考: InfluxDBについて最初に知るべき10のこと

12. かっこいいダッシュボードを簡単に作成できる多機能なデータ可視化ツール

13. 時系列DBであるInfluxDBとの相性が良い

ハードウェア構成

1. 無線ドア開閉センサ

2. モノワイヤレス TWELITE DIP

3. センサ入力値をIEEE 802.15.4(Zigbeeの基礎規格)で無線通信する高機能モジュール

4. 磁石式スイッチ。磁石の近接状態によりONまたはOFFになる。

5. CR2032を利用

6. Raspberry Pi

7. 安価・小型・軽量でかっこいいPC

8. いらなくなったノートPC等でも代用可能

9. USB接続可能なTWELITE DIPとして利用

10. ここでは、ドア開閉センサのTWELITE DIPのデータを受信するために利用

11. SORACOMを利用すると面白いかもしれないが、今回は有線LANを利用する。

ドア開閉センサの作製

部品・工具類一覧

部品・用具 説明 TWELITE DIP 無線モジュール TWELITE R TWE-LITE DIPへの設定書き込み用機器。PCとの接続のために、Micro-B USBコネクタも別途必要。 リードスイッチ 磁石式のON/OFFスイッチ コイン電池 電池ホルダーと、3Vコイン電池(CR2032) 抵抗器 大きな抵抗値の抵抗(1MΩ抵抗など)。省電力性の考慮のため、TWELITE DIPに外部プルアップ回路を組み込む場合は必要。 はんだ付け基盤・用具 ユニバーサル基盤、28ピンのICソケット(TWE-LITE DIP取付用)、はんだごて、こて台、はんだ、ワイヤストリッパ、ニッパ、線材など 回路検証用の部品 ブレッドボード、ジャンパーコード、LEDなど プラケース 丁度いい大きさのかっこいいプラスチックケース(なかなかいいのが見つからない. ) センサを固定するもの 今回は両面テープを利用

TWELITE DIPの設定

IEEE 802.15.4規格の無線モジュールであるTWE-Lite DIPの設定を行います。

TWELITE DIPには複数のアプリ(ファームウェア)が用意されていますが、今回は標準インストールの「TWELITE標準アプリ」を利用します。TWELITE標準アプリを利用する場合は、基本的にはTWE-Lite DIPへのファームウェアの書き込み作業は不要です。

TWELITE Rの利用

1. TWELITE Rを下記ページの写真ように接続します。

2. TWELITE R に TWE-LITE DIPを接続

3. 逆向きに取り付けると、回路がショート(？)してTWE-LITE DIP側の回路が大きく発熱します。私は一度やらかして壊しました。

4. MONOWIRELESSのロゴを見ながら、上下の向きが合うように取り付けるのがコツだと思いました。

TeraTermを利用した設定

TWE-LITE DIPを接続したTWELITE Rに、別に用意したマイクロUSBケーブルを差してPCにUSB接続します。 PCにはTeraTermをインストールして、TWE-LITE DIPに接続して設定します。

1. TeraTermの設定

2. ボーレートを115200 bpsに設定します(デフォルトでは異なる値のため変更が必要)

3. Teratermのメニューバー > 設定 > シリアルポート > ボーレート を115200に変更

4. パリティ なし, データビット 8bit, ストップビット 1bit, フロー制御 なし

5. TeraTerm上で「+」キーを3回押下すると、設定画面に入れる。

6. 入れない場合、ボーレート設定やTWE-LITEのインストールアプリを確認する。

7. アプリケーションIDはTWE-LITEの設定項目の一つ。TWE-LITEでは、この値が同一のTWE-LITEモジュール同士でしか通信できない。

8. 設定する際は、0x00010001 - 0x7FFFFFFE の中から任意の値を選ぶ。

9. 今回は、可視化アプリ側での無線モジュールの識別にTWE-LITE DIPのシリアル番号を利用する予定のため、論理デバイスIDは設定不要。

10. データ送信間隔を10秒以上に設定するには、mode7の子機間欠モードを利用する。

11. データ送信間隔を長く設定することで、省電力性が向上する。

12. もし、省電力性の観点(後述)から内部プルアップを停止する場合は 00000800 を設定する。

13. 今回は試作のため、内部プルアップをそのまま利用し、オプションビットは使用しない。

下記は、アプリケーションIDを 0x11aaa000 、データ送信間隔を60秒(1分)に設定する例です。

--- CONFIG/MONO WIRELESS TWELITE APP V1-08-2/SID=0x8102****/LID=0x78 --- a: set Application ID (0x11aaa000)* i: set Device ID (--) c: set Channels (18) x: set Tx Power (03) t: set mode4 sleep dur (1000ms) y: set mode7 sleep dur (60s)* f: set mode3 fps (32) z: set PWM HZ (1000,1000,1000,1000) o: set Option Bits (0x00000000) b: set UART baud (38400) p: set UART parity (N) --- S: save Configuration R: reset to Defaults 

回路作成とはんだ付け

回路の確認

説明 信号名 ピン 接続先 電源 VCC 28 HIGH 電源グランド GND 14 (1でも可) LOW モード設定ビット1 M1 13 LOW モード設定ビット2 M2 26 LOW モード設定ビット3 M3 27 LOW デジタル入力1 D1 15 LOW(リードスイッチ)

はんだ付けの例

中継器の準備

センサの通信を受信して、HTTPでDBサーバに送信する中継器を準備します。 具体的には、主にRaspBerry PiとMONOSTICKの設定を行い、Pythonスクリプトを実行して疎通確認します。

部品一覧

部品・用具 説明 RaspBerry Pi 一式 RaspBerry Pi本体の他に、マイクロSDカード、ACアダプタ、RaspBerry Pi専用ケース、KVM(キーボード、モニタ、マウス)が必要。 MONOSTICK TWE-LITE DIPの無線通信を受信するデバイス。設置性の観点から、短いUSB延長ケーブルもあるといいかも。 外部接続回線 DBサーバにHTTP接続するための回線。

RaspBerry Piの利用

RaspBian Lite OSをインストールします。また、RaspBian LiteにはデフォルトではPython2しかインストールされていないので、Python3をインストールします。設定方法については、外部リンクに丸投げします。

MONOSTICKの設定

TWELITE DIPと同様に、TeraTermからインタラクティブモードに入って設定し、アプリケーションIDをTWELITE DIPと同一値にします。MONOSTICKにはUSB端子が付いているため、設定のためにTWELITE Rを利用する必要はありません。

--- CONFIG/MONO WIRELESS TWELITE APP V1-08-2/SID=0x810e****/LID=0x00 --- a: set Application ID (0x11aaa000)* i: set Device ID (121=0x79) c: set Channels (18) x: set Tx Power (03) t: set mode4 sleep dur (1000ms) y: set mode7 sleep dur (10s) f: set mode3 fps (32) z: set PWM HZ (1000,1000,1000,1000) o: set Option Bits (0x00000020) b: set UART baud (38400) p: set UART parity (N) --- S: save Configuration R: reset to Defaults 

HTTP送信スクリプトの準備

MONOSTICKで受信したセンサデータをHTTPでDBサーバに送信するために、自製Pythonスクリプトを中継器のRaspBian OS上で実行します。このスクリプトを実行した状態で、MONOSTICKがTWELITE DIPからのデータを受け取りHTTP送信に成功すると、下記のように出力されます

> python3 monostick_to_influxdb.py open serial port: /dev/ttyUSB0 waiting sensor data to receive . row binary data : b':7F8115019F810E2A54000002000B431D00004B293A10F320' source device logical id : 0x7f (127 in decimal) packet id (generated from app id) : 0x15 (21 in decimal) source device physical id : 0x810e2a54 (2165189204 in decimal) Link Quality Indicator (LQI) : 159 (very good) / -42.85 <dbm>dbm> source voltage value : 2883 <mv>mv> digital input 1 : 0 (off) digital input 1 change status : 0 (off) curl -i -XPOST 'http://xxx.xxx.xxx.xxx:8086/write?db=magnetic_door_sensor' --data-binary 'meeting_rooms,logical_device_id=127,packet_id=21,physical_device_id=xxxxxxxxxx LQI=159,mV=2883,is_closed=0,relay_count=0' HTTP post request for influxDB: http://xxx.xxx.xxx.xxx:8086/write?db=magnetic_door_sensor --data-binary meeting_rooms,logical_device_id=127,packet_id=21,physical_device_id=xxxxxxxxxx LQI=159,mV=2883,is_closed=0,relay_count=0 HTTP status code: 204 (succeeded) 

パラメータ 説明 is_closed D1ピンのON/OFF状態。ドア開閉状況を示す physical_device_id TWELITEのシリアルID。センサ識別用に利用 LQI TWELITEの通信品質(詳細) mV 電源電圧(mV単位)

可視化アプリ・DBサーバの設定

InfluxDB(時系列DB)の設定

センサデータを蓄積するデータベース用に、InfluxDBをインストールします。ここでは、Ubuntu Linux OSにインストールする想定とします。

インストール

# ダウンロードとインストール user@ubuntu:~$ curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add - OK user@ubuntu:~$ source /etc/lsb-release user@ubuntu:~$ echo 'deb https://repos.influxdata.com/$DISTRIB_ID,,> $DISTRIB_CODENAME> stable' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list user@ubuntu:~$ sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb # 起動 user@ubuntu:~$ sudo systemctl unmask influxdb.service user@ubuntu:~$ sudo systemctl start influxdb # 起動確認 user@ubuntu:~$ sudo systemctl status influxdb 

influxdbの初期設定

# influxdbのコンソールを起動 user@ubuntu:~$ influx -precision rfc3339 # センサデータ保持用のDB作成 > CREATE DATABASE magnetic_door_sensor # DB確認 > show databases name: databases name ---- _internal magnetic_door_sensor 

magnetic_door_sensor という名前のデータベースを作成しました。次に、このデータベースにテストデータを挿入します。INSERT文も利用可能ですが、下記コマンド例ではcurlコマンドを用いて、HTTP API経由でデータを挿入します。

# HTTP APIでinfluxDBにテストデータを挿入。 # curl -i -XPOST 'http://<ホスト名>:<ポート番号>/write?db=<データベース名>' --data-binary '<テーブル名>,<検索項目値> <データ値>' user@ubuntu:~$ curl -i -XPOST 'http://localhost:8086/write?db=magnetic_door_sensor' --data-binary 'meeting_rooms,logical_device_id=127,packet_id=21,physical_device_id=123456789 LQI=159,mV=2883,is_closed=0,relay_count=0' 

# データベースを指定してinfluxdbのコンソールを起動。 user@ubuntu:~$ influx -precision rfc3339 -database magnetic_door_sensor # テーブル一覧表示 > show measurements name: measurements name ---- meeting_rooms # テーブルデータ確認 > SELECT * FROM meeting_rooms; name: meeting_rooms time LQI is_closed logical_device_id mV packet_id physical_device_id relay_count ---- --- --------- ----------------- -- --------- ------------------ ----------- 2018-12-16T16:28:17.05671729Z 159 0 127 2883 21 123456789 0 

Grafana(可視化アプリ)の設定

InfluxDBに保存したデータを可視化して、Webブラウザ上から確認・分析できるようにするためのアプリとしてGrafanaを導入します。Ubuntu Linux OSにインストールする想定とします。

インストール

# ダウンロードとインストール user@ubuntu:~$ echo 'deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/grafana.list user@ubuntu:~$ curl https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add - user@ubuntu:~$ sudo apt-get update user@ubuntu:~$ sudo apt-get install grafana # サービス起動 user@ubuntu:~$ sudo systemctl daemon-reload user@ubuntu:~$ sudo systemctl start grafana-server user@ubuntu:~$ sudo systemctl status grafana-server # 自動起動設定の追加 user@ubuntu:~$ sudo systemctl enable grafana-server.service 

Grafanaのパラメータファイルが /etc/grafana/grafana.ini に生成されているので、設定などを変更する場合はこのファイルを書き換えてGrafanaサービスを再起動します。Grafanaはデフォルト設定では3000番ポートでアクセスできるので、Webブラウザから http://<サーバurl>:3000 に接続してGrafanaのログイン画面が表示されればOKです。

# Linux OSのポートフォワーディング設定を追加 (80番 -> 3000番) sudo iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 3000 

InfluxDBとの接続

Grafanaの管理画面から、先ほど設定したInfluxDBをデータソースに追加します。管理画面にログインしたら、ホーム画面の Add data source をクリックして、表示される接続先DBの一覧から InfluxDB を選択すると下記のような設定画面が表示されます。

図中の赤枠の部分を適当に入力します。今回はGrafanaとInfluxDBを同一サーバに同居させているため、URLには http://localhost:8086 を入力し、InfluxDBのデータベース名には以前の手順で作成したDB名の magnetic_door_sensor を入力します。最後に Save & Test をクリックして Data source is working と画面上に表示されれば、InfluxDBへの接続は無事完了です。

ダッシュボードの作成

※この画像では、テーブル名は meeting_rooms ではなく default_room に、シリアルID(センサ個体識別用)の列名は physical_device_id ではなく EndDeviceId になっています。なお、図中のシリアルIDは架空の値です。

さいごに

1. 省電力性

2. 今回は内部プルアップをそのまま利用してドア開閉センサを作成したが、約3か月ほどで電池が切れてしまった。実用のためには、省電力性を考慮した設計のため、例えば外部プルアップ回路を組み込む等の工夫が必要かもしれない。

3. プルアップは回路の電圧入力をHighで安定させるための仕組みで、TWELITE DIPの入力ピン(DIO)には内部プルアップ(約50kΩ)がデフォルトで実装されている。このプルアップを利用せずに、より抵抗値が高い抵抗(1MΩなど)で外部的にプルアップ回路を実装すると、センサの省電力性が向上するらしい。

4. 内部プルアップは、TWE-LITE DIPのインタラクティブモードのオプションビットの設定で停止できる。

5. 電池切れたら誰が交換するのか。故障等の問題や技術追随の必要性が出た場合に、対応できる人がいるのか。

6. 一人ではやりきれないので、真面目にやる場合は運用体制を考える必要がある。

7. 今回の内容では機微データは一切利用していないはずだが、それでも関係者への説明は難しい。

8. ドア開閉のON/OFFデータが漏洩しても、セキュリティ上の問題が発生しないことを説得する必要がある。

9. このままではドア開閉センサの基盤が剥き出しなので、見た目が悪い。

10. 小さくて設置性と安定性が良いケース等はないかな. 。3Dプリンタ等で自作するしかないのかも？

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