![\"Verbindungsm\u00f6glichkeiten\"](\"https:\/\/opensprinklershop.de\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Verbindungsmoeglichkeiten-282x400.png\")
<\/a><\/h3>\nSo funktioniert es:<\/h3>\n\n- LoRa WAN Sensoren werden im Umkreis eines LoRa WAN Hubs platziert, je nach Ausf\u00fchrung bis zu 10 km Reichweite. Der LoRa WAN Hub, auch Gateway genannt, betreiben Sie selber und verbinden diesen mit Ihrem Netzwerk<\/li>\n
- NB-IoT Sensoren werden \u00fcber das Anbieterportal eingebunden. Da NB-IoT \u00fcber das Mobilfunknetz geht, kann der Sensor an einem beliebigen Ort stehen – Empfang vorausgesetzt.<\/li>\n
- Im Gateway oder Anbieterportal aktivieren Sie die MQTT Funktion und exportieren damit die Sensordaten. Je nach Ausf\u00fchrung ist eventuell eine weitere Umsetzung mit einem IoT Verwaltungstool wie z.B. ChirpStack notwendig, welcher die \u00abnackten\u00bb Sensordaten in auswertbare Daten konvertiert.<\/li>\n
- In OpenSprinkler verbinden Sie diesen \u00fcber die MQTT Optionen und erstellen dann einen neuen Sensor vom Typ \u00abMQTT Subscription\u00bb.<\/li>\n
- Im Sensor tragen Sie die Subscription Informationen sowie den Datenfilter ein.<\/li>\n
- Fertig! Sobald Daten empfangen werden, werden die Werte dargestellt und gespeichert.<\/li>\n<\/ul>\n
Sensorkonfiguration im Detail<\/h3>\n
Rot markiert sind die beiden MQTT Sensoren. Die anderen Sensoren sind \u00fcber das Analog Sensorboard eingebunden<\/p>\n
<\/p>\n
![\"Analogsensor150](\"https:\/\/opensprinklershop.de\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/AnalogSensor150-1.png\")
<\/a><\/p>\nSensor bearbeiten<\/h3>\n
Mit dem Klick auf \u00abSensor hinzuf\u00fcgen\u00bb bzw auf den Namen eines bestehenden Sensors kommt man folgenden Editor:<\/p>\n
![\"Analogsensor150](\"https:\/\/opensprinklershop.de\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/AnalogSensor150-2.png\")
<\/a><\/p>\nDieses Beispiel zeigt eine CHIRPSTACK Integration der MQTT Daten. Der Aufbau ist wie folgt definiert:<\/p>\n
application\/<application-id>\/device\/<deviceid>\/event\/up<\/span><\/p>\nAm besten schaut man sich mit einem Tool, z.B. dem MQTT Explorer, die m\u00f6glichen Werte an. Gerade f\u00fcr Anf\u00e4nger ist es oft verwirrend, dass erst mal nichts im MQTT Explorer angezeigt wird. Dadurch, dass die Sensordaten nur alle 10 Minuten (je nach Konfiguration) eintreffen, muss man den MQTT Explorer einfach mal eine Weile stehen lassen.<\/p>\n
F\u00fcr das Feld MQTT Filter geben Sie den Namen des Feldes an, welches ausgelesen werden soll. Im CHIRPSTACK kann man unter \u00abDevice Profiles\u00bb \/ \u00abMeasurements\u00bb die ausgelesenen Felder erkennen. Falls hier nichts erscheint, m\u00fcssen Sie zuerst ein Script im Reiter \u00abCODEC\u00bb hinterlegen, hier helfen die Vorlagen oder man fragt den Hersteller des Sensors.<\/p>\n
Warum LoRaWAN bzw. NB-IoT und nicht W-LAN oder Bluetooth?<\/h3>\n
Das gr\u00f6\u00dfte Problem mit den Sensoren ist, sie ben\u00f6tigen Strom. Wenn man ein Stromkabel verlegen kann, dann kann man in der Regel auch ein Datenkabel verlegen. Aber wenn dies nicht m\u00f6glich ist, wie verbindet man diese Sensoren?<\/p>\n
Um diese Frage zu beantworten, haben wir einige Versuche unternommen und stellen hier die Ergebnisse vor.<\/p>\n
\n- Bluetooth f\u00e4llt aus, die Reichweite ist einfach zu gering (au\u00dfer nat\u00fcrlich die Pflanzen stehen innerhalb 10m Umkreis. Siehe hier<\/a>)<\/li>\n
- W-LAN kann zwar verwendet werden, aber der Stromverbrauch ist so gro\u00df, dass man entweder alle 4 Wochen die Batterien wechseln muss oder man riesige Akkus braucht. Zwar kann man mit Fotovoltaik dies ebenfalls verbessern, aber dann hat man pro Sensor bereits hohe Investitionskosten. Dazu kommt noch, dass bei Installationen im Freien ein gewisses Risiko f\u00fcr Sachbesch\u00e4digung gibt.<\/li>\n
- LoRaWAN ist hier besser geeignet, da die Akkus langlebig sind und oft bis zu 10 Jahre durchhalten. Die Reichweite im Freien kann bis zu 10 km (freies Feld, urbane Gegenden ca. 2 km) betragen. Da LoRaWAN lizenzfrei betrieben werden kann, entstehen nur Einmalkosten.<\/li>\n
- NB-IoT ist ebenfalls sehr gut geeignet, wenn eine entsprechende Mobilfunkabdeckung besteht. Dadurch ist die Reichweite quasi \u00abunendlich\u00bb, da die Sensordaten an einen Cloud-Dienst geliefert werden. Hierbei entstehen jedoch laufende Kosten<\/li>\n<\/ul>\n
Realisierung und Test<\/h3>\n
F\u00fcr unseren Test haben wir einen Milesight UG65-868M als LoRaWAN Gateway, sowie einen Dragino LSE01 und einen Milesight EM-500 SMTC Bodenfeuchtesensoren verwendet. Da der UG65 mit dem neuesten Update auch einen MQTT Broker aktivieren kann (es muss ChirpStack-common aktiviert werden), kann dieser als eigenst\u00e4ndiger MQTT Server verbunden werden.<\/p>\n
Beide Sensoren k\u00f6nnen nicht nur die Bodenfeuchtigkeit, sondern auch die Bodentemperatur sowie die dielektrische Leitf\u00e4higkeit (Permittivit\u00e4t). Gerade der letzte Wert ist f\u00fcr den Agrarbereich sehr wichtig, da man damit auch den D\u00fcngergehalt des Bodens bestimmen kann.<\/p>\n
![\"Img](\"https:\/\/opensprinklershop.de\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IMG_20240318_183612-280x280.webp\")
<\/a><\/p>\nDer Milesight UG65 hat die Stromanschl\u00fcsse hinten und kann \u00fcber POE betrieben werden. Au\u00dferdem verf\u00fcgt er \u00fcber WLAN und kann sogar als Accesspoint dienen. Optional sind auch andere Antennen und ein LTE Modul verf\u00fcgbar.<\/p>\n
![\"Img](\"https:\/\/opensprinklershop.de\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/IMG_20240318_183633-280x280.webp\")
<\/a><\/p>\nDer Milesight EM-500 SMTC ist mehr als nur ein Bodenfeuchtigkeitssensor. Er kann die Bodentemperatur und die Permittivit\u00e4t messen. Er besteht aus zwei Komponenten, die mit einem Kabel verbunden sind. Die Oberirdische ist der Sender, die Unterirdische der eigentliche Sensor. Eine Masthalterung ist dabei.<\/p>\n
![\"Lse01](\"https:\/\/opensprinklershop.de\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/LSE01-10-280x280.webp\")
<\/a><\/p>\nDer Dragino LSE01 ist \u00e4hnlich dem EM500, auch er kann Bodenfeuchtigkeit, Temperatur und Permittivit\u00e4t messen. S\u00e4mtliche Dragino Sensoren scheinen sich hierbei \u00e4hnlich zu sein, alle Produkte haben denselben Sender.<\/p>\n
ChirpStack<\/h3>\n
Bei der Einrichtung von Chirpstack ist es wichtig, dass man erst einmal Profile f\u00fcr die Sensoren einrichtet (Punkt \u00abDevice Profiles\u00bb). Hier erfasst man die Sensoren mit ihren allgemeinen Ger\u00e4tedaten. Mit der Funktion \u00abSelect device-profile template\u00bb kann man die Vorgaben ausw\u00e4hlen. Diese ganze Konfiguration ist notwendig, damit eben die bin\u00e4ren Sensordaten in lesbare Werte umgewandelt werden k\u00f6nnen. Daher ist die Funktion \u00abCodec\u00bb auch die wichtigste Funktion hier.<\/p>\n
Allerdings habe ich etwas gebraucht um zu erkennen, dass diese Codec-Vorgaben veraltet waren. Die aktuellen Codecs findet man hier:<\/p>\n
Milesight<\/strong>: https:\/\/github.com\/Milesight-IoT\/SensorDecoders<\/a><\/p>\nDragino<\/strong>: https:\/\/github.com\/dragino\/dragino-end-node-decoder<\/a><\/p>\nDazu einfach den richtigen Sensor w\u00e4hlen, die Datei f\u00fcr ChirpStack herunterladen, mit einem Editor \u00f6ffnen und ins Codec-Feld einf\u00fcgen.<\/p>\n
Als n\u00e4chstes erstellt man eine \u00abApplication\u00bb und tr\u00e4gt die Sensoren unter \u00abDevices\u00bb ein. Hier ist nun auch wichtig, die JOIN-Daten der Sensoren zu kennen, diese befinden sich meistens auf den Ger\u00e4ten aufgedruckt, auf dem Typenschild, im Ger\u00e4te selber oder in den Begleitpapieren.<\/p>\n
Wenn jetzt alles eingerichtet ist, so muss man das JOIN an den Sensoren ausl\u00f6sen. Dieser Vorgang verbindet erst den Sensor mit ihrem Gateway – sonst k\u00f6nnte ja jeder ihre Sensoren steuern. Entweder geht das mit einer APP (bei Milesight gibt es die \u00abToolbox\u00bb APP) oder man \u00f6ffnet das Ger\u00e4t und dr\u00fcckt eine spezielle JOIN Taste. Manchmal muss auch nur die Batterie kurz abziehen und anstecken, dann wird auch der JOIN Vorgang ausgel\u00f6st.<\/p>\n
![\"Verbindungsm\u00f6glichkeiten\"](\"https:\/\/opensprinklershop.de\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Verbindungsmoeglichkeiten.png\")
<\/a><\/h3>\n- \n
- LoRa WAN Sensoren werden im Umkreis eines LoRa WAN Hubs platziert, je nach Ausf\u00fchrung bis zu 10 km Reichweite. Der LoRa WAN Hub, auch Gateway genannt, betreiben Sie selber und verbinden diesen mit Ihrem Netzwerk<\/li>\n
- NB-IoT Sensoren werden \u00fcber das Anbieterportal eingebunden. Da NB-IoT \u00fcber das Mobilfunknetz geht, kann der Sensor an einem beliebigen Ort stehen – Empfang vorausgesetzt.<\/li>\n
- Im Gateway oder Anbieterportal aktivieren Sie die MQTT Funktion und exportieren damit die Sensordaten. Je nach Ausf\u00fchrung ist eventuell eine weitere Umsetzung mit einem IoT Verwaltungstool wie z.B. ChirpStack notwendig, welcher die \u00abnackten\u00bb Sensordaten in auswertbare Daten konvertiert.<\/li>\n
- In OpenSprinkler verbinden Sie diesen \u00fcber die MQTT Optionen und erstellen dann einen neuen Sensor vom Typ \u00abMQTT Subscription\u00bb.<\/li>\n
- Im Sensor tragen Sie die Subscription Informationen sowie den Datenfilter ein.<\/li>\n
- Fertig! Sobald Daten empfangen werden, werden die Werte dargestellt und gespeichert.<\/li>\n<\/ul>\n
Sensorkonfiguration im Detail<\/h3>\n
Rot markiert sind die beiden MQTT Sensoren. Die anderen Sensoren sind \u00fcber das Analog Sensorboard eingebunden<\/p>\n
<\/p>\n
<\/a><\/p>\nSensor bearbeiten<\/h3>\n
Mit dem Klick auf \u00abSensor hinzuf\u00fcgen\u00bb bzw auf den Namen eines bestehenden Sensors kommt man folgenden Editor:<\/p>\n
<\/a><\/p>\nDieses Beispiel zeigt eine CHIRPSTACK Integration der MQTT Daten. Der Aufbau ist wie folgt definiert:<\/p>\n
application\/<application-id>\/device\/<deviceid>\/event\/up<\/span><\/p>\n
Am besten schaut man sich mit einem Tool, z.B. dem MQTT Explorer, die m\u00f6glichen Werte an. Gerade f\u00fcr Anf\u00e4nger ist es oft verwirrend, dass erst mal nichts im MQTT Explorer angezeigt wird. Dadurch, dass die Sensordaten nur alle 10 Minuten (je nach Konfiguration) eintreffen, muss man den MQTT Explorer einfach mal eine Weile stehen lassen.<\/p>\n
F\u00fcr das Feld MQTT Filter geben Sie den Namen des Feldes an, welches ausgelesen werden soll. Im CHIRPSTACK kann man unter \u00abDevice Profiles\u00bb \/ \u00abMeasurements\u00bb die ausgelesenen Felder erkennen. Falls hier nichts erscheint, m\u00fcssen Sie zuerst ein Script im Reiter \u00abCODEC\u00bb hinterlegen, hier helfen die Vorlagen oder man fragt den Hersteller des Sensors.<\/p>\n
Warum LoRaWAN bzw. NB-IoT und nicht W-LAN oder Bluetooth?<\/h3>\n
Das gr\u00f6\u00dfte Problem mit den Sensoren ist, sie ben\u00f6tigen Strom. Wenn man ein Stromkabel verlegen kann, dann kann man in der Regel auch ein Datenkabel verlegen. Aber wenn dies nicht m\u00f6glich ist, wie verbindet man diese Sensoren?<\/p>\n
Um diese Frage zu beantworten, haben wir einige Versuche unternommen und stellen hier die Ergebnisse vor.<\/p>\n
- \n
- Bluetooth f\u00e4llt aus, die Reichweite ist einfach zu gering (au\u00dfer nat\u00fcrlich die Pflanzen stehen innerhalb 10m Umkreis. Siehe hier<\/a>)<\/li>\n
- W-LAN kann zwar verwendet werden, aber der Stromverbrauch ist so gro\u00df, dass man entweder alle 4 Wochen die Batterien wechseln muss oder man riesige Akkus braucht. Zwar kann man mit Fotovoltaik dies ebenfalls verbessern, aber dann hat man pro Sensor bereits hohe Investitionskosten. Dazu kommt noch, dass bei Installationen im Freien ein gewisses Risiko f\u00fcr Sachbesch\u00e4digung gibt.<\/li>\n
- LoRaWAN ist hier besser geeignet, da die Akkus langlebig sind und oft bis zu 10 Jahre durchhalten. Die Reichweite im Freien kann bis zu 10 km (freies Feld, urbane Gegenden ca. 2 km) betragen. Da LoRaWAN lizenzfrei betrieben werden kann, entstehen nur Einmalkosten.<\/li>\n
- NB-IoT ist ebenfalls sehr gut geeignet, wenn eine entsprechende Mobilfunkabdeckung besteht. Dadurch ist die Reichweite quasi \u00abunendlich\u00bb, da die Sensordaten an einen Cloud-Dienst geliefert werden. Hierbei entstehen jedoch laufende Kosten<\/li>\n<\/ul>\n
Realisierung und Test<\/h3>\n
F\u00fcr unseren Test haben wir einen Milesight UG65-868M als LoRaWAN Gateway, sowie einen Dragino LSE01 und einen Milesight EM-500 SMTC Bodenfeuchtesensoren verwendet. Da der UG65 mit dem neuesten Update auch einen MQTT Broker aktivieren kann (es muss ChirpStack-common aktiviert werden), kann dieser als eigenst\u00e4ndiger MQTT Server verbunden werden.<\/p>\n
Beide Sensoren k\u00f6nnen nicht nur die Bodenfeuchtigkeit, sondern auch die Bodentemperatur sowie die dielektrische Leitf\u00e4higkeit (Permittivit\u00e4t). Gerade der letzte Wert ist f\u00fcr den Agrarbereich sehr wichtig, da man damit auch den D\u00fcngergehalt des Bodens bestimmen kann.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nDer Milesight UG65 hat die Stromanschl\u00fcsse hinten und kann \u00fcber POE betrieben werden. Au\u00dferdem verf\u00fcgt er \u00fcber WLAN und kann sogar als Accesspoint dienen. Optional sind auch andere Antennen und ein LTE Modul verf\u00fcgbar.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nDer Milesight EM-500 SMTC ist mehr als nur ein Bodenfeuchtigkeitssensor. Er kann die Bodentemperatur und die Permittivit\u00e4t messen. Er besteht aus zwei Komponenten, die mit einem Kabel verbunden sind. Die Oberirdische ist der Sender, die Unterirdische der eigentliche Sensor. Eine Masthalterung ist dabei.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nDer Dragino LSE01 ist \u00e4hnlich dem EM500, auch er kann Bodenfeuchtigkeit, Temperatur und Permittivit\u00e4t messen. S\u00e4mtliche Dragino Sensoren scheinen sich hierbei \u00e4hnlich zu sein, alle Produkte haben denselben Sender.<\/p>\n
ChirpStack<\/h3>\n
Bei der Einrichtung von Chirpstack ist es wichtig, dass man erst einmal Profile f\u00fcr die Sensoren einrichtet (Punkt \u00abDevice Profiles\u00bb). Hier erfasst man die Sensoren mit ihren allgemeinen Ger\u00e4tedaten. Mit der Funktion \u00abSelect device-profile template\u00bb kann man die Vorgaben ausw\u00e4hlen. Diese ganze Konfiguration ist notwendig, damit eben die bin\u00e4ren Sensordaten in lesbare Werte umgewandelt werden k\u00f6nnen. Daher ist die Funktion \u00abCodec\u00bb auch die wichtigste Funktion hier.<\/p>\n
Allerdings habe ich etwas gebraucht um zu erkennen, dass diese Codec-Vorgaben veraltet waren. Die aktuellen Codecs findet man hier:<\/p>\n
Milesight<\/strong>: https:\/\/github.com\/Milesight-IoT\/SensorDecoders<\/a><\/p>\n
Dragino<\/strong>: https:\/\/github.com\/dragino\/dragino-end-node-decoder<\/a><\/p>\n
Dazu einfach den richtigen Sensor w\u00e4hlen, die Datei f\u00fcr ChirpStack herunterladen, mit einem Editor \u00f6ffnen und ins Codec-Feld einf\u00fcgen.<\/p>\n
Als n\u00e4chstes erstellt man eine \u00abApplication\u00bb und tr\u00e4gt die Sensoren unter \u00abDevices\u00bb ein. Hier ist nun auch wichtig, die JOIN-Daten der Sensoren zu kennen, diese befinden sich meistens auf den Ger\u00e4ten aufgedruckt, auf dem Typenschild, im Ger\u00e4te selber oder in den Begleitpapieren.<\/p>\n
Wenn jetzt alles eingerichtet ist, so muss man das JOIN an den Sensoren ausl\u00f6sen. Dieser Vorgang verbindet erst den Sensor mit ihrem Gateway – sonst k\u00f6nnte ja jeder ihre Sensoren steuern. Entweder geht das mit einer APP (bei Milesight gibt es die \u00abToolbox\u00bb APP) oder man \u00f6ffnet das Ger\u00e4t und dr\u00fcckt eine spezielle JOIN Taste. Manchmal muss auch nur die Batterie kurz abziehen und anstecken, dann wird auch der JOIN Vorgang ausgel\u00f6st.<\/p>\n
- Bluetooth f\u00e4llt aus, die Reichweite ist einfach zu gering (au\u00dfer nat\u00fcrlich die Pflanzen stehen innerhalb 10m Umkreis. Siehe hier<\/a>)<\/li>\n