25 jul 21 Codificación y envío de imágenes por MQTT, y uso de las mismas en WhatsApp
En fechas recientes he realizado un aprovechamiento interesante de las capacidades de comunicación que proporciona el servidor MQTT que tengo instalado para diversos temas: el envío de imágenes a través del mismo. en principio no es algo para lo que esté pensado un servidor MQTT, que actúa como servidor de mensajería, mediante la suscripción a una serie de topics, mediante los cuales clientes del servidor MQTT pueden intercambiar información en formato texto. Pero como al fin y al cabo, las imágenes no dejan de transmitirse como información codificada, es posible ponerse algo creativo para conseguir su procesamiento correcto.
En mi escenario, se trataba de compartir información proveniente de una webcam, para integrarla en mi sistema de domótica. En otras circunstancias, consumiría la información directamente de la webcam, pero el servidor de domótica y la webcam se encuentran en ubicaciones geográficas distintas, y la red de la webcam se encuentra tras un CG-NAT, por lo que no es posible establecer una publicación directa de puertos. Existe la posibilidad de establecer una VPN, pero esta opción me parecía bastante más interesante. La webcam se trata de una ESP32-CAM, con capacidad para publicar imágenes tanto en formato streaming como imágenes individuales, y acceder a ellas a través de una URL concreta. Mi idea era aprovechar la capacidad de Python de convertir imágenes a arrays de bytes, y volcar la información a un topic MQTT específico, para su posterior consumo. Consumo que en una primera instancia sería una publicación directa en Home Assistant, pero que posteriormente se vio complementado con una idea adicional interesante.
Esquema general del envío de imágenes por MQTT
Codificación y envío de la imagen por MQTT
La primera parte de este proyecto consiste en el volcado de la información de la imagen en un topic MQTT. En mi caso, aprovechando que dispongo de un servidor Orange Pi Zero instalada en Forcarey para controlar diversos dispositivos Zigbee, creé un pequeño script en Python que toma una captura de imagen de la ESP32-CAM, la vuelca en un fichero temporal, y posteriormente la codifica como un bytearray, para enviarla a un topic MQTT concreto. El código sería el siguiente:
mport paho.mqtt.publish as publish
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIOMQTT_SERVER = “xxx.xxx.xxx.xxx” #Write Server IP Address, or your server FQDN
MQTT_PATH = “path” #Write your MQTT topic pathresponse = requests.get(“http://xxx.xxx.xxx.xxx/capture”) #Write your ESP32-CAM IP address
f=open(“/tmp/image_test.jpg”,”wb”)
f.write(response.content)
f.closef=open(“/tmp/image_test.jpg”, “rb”)
fileContent = f.read()
byteArr = bytearray(fileContent)
publish.single(MQTT_PATH, byteArr, hostname=MQTT_SERVER)
f.close
Bastante sencillo. Para no andarme loco con servicios en linux, me limito a invocarlo desde /etc/crontab una vez cada 5 minutos, aunque se puede programar la frecuencia que se desee.
Captura y publicación en Home Assistant
Una vez tenemos nuestra imagen siendo volcada en el topic MQTT correspondiente, se trata de explotarla de manera adecuada. Y en este caso, Home Assistant nos lo pone bastante sencillo, ya que existe una integración de tipo cámara MQTT directamente incorporada a Home Assistant. Su uso es tan sencillo como indicar el topic del que tendremos que recoger la imagen:
camera:
– platform: mqtt
name: MQTT Cam
topic: MQTT_TOPIC_PATH
El resultado es el que sigue:
Captura de cámara MQTT en Home Assistant
En mi caso, una topa del recibidor del piso de Forcarey.
Otros usos: sistema de alarma mediante correo electrónico con Node-Red
Pero estando ya este sistema montado, y merced a algunos detectores de apertura de puertas y ventanas Zigbee que ya tenía previamente instalados, es posible dar una vuelta de tuerca, y hacer algo más interesante: un sistema que detecte aperturas no deseadas de la puerta de la entrada, que tome varias imágenes, y las envíe por correo electrónico a un buzón previamente definido. El proceso es el siguiente: tengo instalado en la puerta un sensor de apertura Zigbee. La información de este sensor es procesada por un servidor Zigbee2MQTT, que vuelca en un topic MQTT la información de cuándo se activa este sensor. Este topic es procesado mediante una automatización en Home Assistant que, cuando se encuentra activada, envía una señal de alarma mediante un segundo topic MQTT. A su vez, tengo un script en Python en la Orange Pi Zero de Forcarey que se encuentra suscrito a este topic, y que cuando detecta una activación del mismo, toma tres imágenes a intervalos regulares, y las envía codificadas como bytearray por un tercer topic MQTT. Y por último, tengo creado en Node-Red un flujo que está suscrito a este último topic, descodifica las imágenes, y las envía a una cuenta de correo como un adjunto.
Flujo de Node Red de envío de correo
Admito que tiene que haber maneras más sencillas de hacerlo, pero esta resulta bastante instructiva. 
Etiquetas: esp32-cam, home assistant, mqtt, node-red, orange pi zero, python, zigbee, zigbee2mqtt
12 jun 21 Explotación de datos abiertos mediante Node Red: Colegios de Galicia
Estos días he estado jugando un poco con una fuente de datos abiertos proporcionada por el Gobierno de España para resolver un pequeño problema que teníamos en casa: cómo priorizar la elección de centro para el curso que viene que tiene que realizar Ana. El caso es que ha estado este año trabajando de interina en un colegio de la zona de Carballiño, y para el curso que viene tiene que indicar su prioridad de centros. Tiene la posibilidad de escoger cualquiera de las provincias, pero una de las posibilidades es escogerlos de manera individual. Y para nosotros, teniendo en cuenta que tenemos un piso en Forcarey, un criterio bastante importante es el de la proximidad geográfica, y el de la facilidad de desplazamiento en carretera.
El problema a priori se planteaba complicado, ya que en la zona interior de Galicia donde está Forcarey, cerca de los límites de las cuatro provincias, ninguno de los dos teníamos nociones de cuáles podían ser los centros más apropiados. Mirarlos de manera individual podía ser un dolor de cabeza, por lo que me puse a pensar en maneras de optimizar la elección, y di con algo bastante interesante. Existe en el catálogo de datos puestos a disposición por parte del Gobierno una categorización de todos los Centros Educativos de Galicia. Categorización que incluye el tipo de centro (público, privado, CEIP, IES…) así como (y esta era la clave del asunto) sus coordenadas geográficas.
Información XML de los colegios de Galicia
Exactamente lo que estaba buscando. A partir de ahí, la idea era poder representarlos en un mapa, para poder determinar los más convenientes para nuestra ubicación. ¿Y cómo hacerlo? Por suerte, tengo experiencia con Node Red y su estupendo plugin para mapas. No tardé en realizar un flujo, que extrae de las fuentes en XML (una por provincia) la información de cada colegio, clasificarlo, filtrarlos por tipo, y crear una entrada en el mapa para cada colegio, con información relevante:
Flujo de procesamiento en Node Red
¿El resultado? Estupendo. Un mapa en el que se puede observar los centros, clasificados por los tipos que nos interesan, y con la información relativa a código de centro, dirección y algunos datos adicionales.
CEIPS y CPIs en las cercanías de Forcarey
Este ejercicio, aparte de lo obvio, me ha permitido sacar una información derivada adicional bastante interesante, y es el conocer las zonas más despobladas o con población más envejecida de Galicia. Y es que si se observa el mapa completo de la Comunidad, es fácil ver que hay zonas muy extensas en las que no existe colegio alguno de Primaria. Es decir, zonas sin habitantes, o al menos sin niños (lo que suele ser parejo):
CEIPs y CPIs de Galicia
Esta es la maravilla de poder usar datos abiertos.
Etiquetas: datos abiertos, datos.gob.es, node-red, opendata
07 may 21 Una webcam con Arduino: el ESP32-Cam
No voy a descubrir nada nuevo si afirmo que los sistemas Arduino son pequeñas maravillas. Se pueden hacer con ellos cosas increíbles en el ámbito de la domótica, e incluso con sistemas IoT y transmisión de radiofrecuencia. El problema habitual que suelen tener es que tienen unos recursos ciertamente limitados, pero para su ámbito de actuación, son más que correctos. Sin embargo, existen placas específicas que tienen algo más de potencia y capacidades, y que permiten dar un paso más allá: es el caso de las placas basadas en el ESP32. Ya he hablado de ellas en otro ámbito, en concreto en lo que se refiere a capacidades LoRa y LoRaWAN, pero hay un desarrollo específico, basado en el ESP32, que da bastante juego: las cámaras web. Y pensando en esto fue para lo que nació la ESP32-Cam.
Placa ESP32-CAM
La placa fue originalmente desarrollada por Espressif, y se compone de un micro ESP32-S, una cámara VO2640, y varios GPIOs que permiten conectar periféricos. Dispone de capacidad Bluetooth, así como conector microSD para utilizar tarjetas de memoria. Y todo ello por un precio ridículo, inferior a los 8€ (menos aún en el caso de las placas clónicas que se pueden encontrar en Aliexpress). De lo que no dispone es de un conector microUSB ni miniUSB, lo que implica que para programarlo es preciso utilizar un programador FTDI, pero no es nada tampoco cosa del otro mundo.
Diagrama de conexionado ESP32-CAM-Programador FTDI
Desde el punto de vista físico, hay que alimentar el dispositivo utilizando los pines de 5v y GND del programador, interconectar los puertos UOR-TX y OUT-RX, y para iniciar el dispositivo en formato de grabación, puentear el GPIO0 y el GND de la propia placa. Una vez conectado de esta manera, se puede conectar el programador al PC, e iniciar la subida del firmware.
Comentaba antes que la placa es un desarrollo de Espressif, y ellos mismos proporcionan el código para subir un servidor de video en streaming a la ESP32-Cam. Este código es interesante, pues -entre otras funcionalidades- incorpora una funcionalidad de detección de rostros y detección de intrusos basado en las caras registradas.
Reconocimiento facial con el ESP32-CAM
El código es interesante, pero tiene algunos defectos. Entre ellos, que no permite hacer uso del pequeño LED que trae incorporado para hacer las veces de flash. Tras buscar un poco, encontré otro desarrollo que incorpora una serie de mejoras sobre el código original.. Tras haber utilizado ambos, recomiendo de manera clara este último.
Y para cerrar, comentar que es posible hacer uso de este servidor web dentro de HomeAssistant. Basta con crear una entrada de tipo cámara genérica, apuntando a la URL de captura de imágenes estáticas:
camera
– platform: generic
name: ESP32-Cam
still_image_url: http://192.168.0.XXX/capture?_cb.png
verify_ssl: false
ESP32-CAM integrada con HomeAssistant. Vista de mi patio
Las pegas principales de la cámara son dos: la primera es que el módulo de la cámara no es ninguna maravilla. Sin embargo, al ser de un tipo estandarizado, es bastante sencillo encontrar mejores módulos, con cable más largo, y lentes ojo de pez, entre otras flipadas. La segunda es que no dispone de ninguna carcasa. Tampoco es problema, es posible encontrar bastantes diseños en Thingiverse para imprimir una carcasa en 3D.
Referencias:
- ESP32-CAM Video Streaming and Face Recognition with Arduino IDE
- Espressif ESP32-CAM CameraWebServer Example
- ESP32-CAM example revisited
Etiquetas: arduino, esp32, esp32-cam, homeassistant
24 abr 21 Trazabilidad de activos en exterior con LoRaWAN, Chirpstack, Node-Red y una arquitectura de microservicios
Bonito combo el del título de este artículo, ¿verdad? A resultas de algunas actividades que estoy realizando en el trabajo relacionadas con redes IoT industriales, en mi tiempo libre le he dado una vuelta de tuerca al proyecto, para realizar un piloto de trazabilidad de activos en exterior. Cómo no, basado en el uso de LoRaWAN y Chirpstack, como contaba en un artículo anterior.
Arquitectura LoRaWAN
La cosa es que aprovechando que contaba con una pequeña infraestructura local de Chirpstack desplegada mediante microservicios, me hice con un dispositivo de Dragino bastante interesante, el LBT1:
Dragino LBT1
Este dispositivo es bastante interesante: integra un módulo GPS que permite obtener su ubicación precisa, que es trasmitida mediante LoRaWAN para ser posteriormente explotada. Pero cuenta con capacidad Bluetooth, para realizar ubicación en interiores mediante iBeacons; dispone de un acelerómetro, de tal manera que el dispositivo tiene capacidad de enviar la señal LoRaWAN cuando detecta movimiento y no de manera indiscriminada, con el consiguiente ahorro de batería; tiene una batería recargable de 1000 mAh (que he podido probar que da para más de una semana de actividad sin necesidad de recarga); y cuenta con un botón que -en su configuración por defecto- permite pasar al dispositivo a un modo de emergencia, de tal manera que pasa a emitir la señal de manera periódica (y no activada por el acelerómetro, como en el modo normal), y con una codificación del paquete de datos específica, de tal manera que es posible distinguirlo de una transmisión normal, y actuar en consecuencia.
Estas capacidades, junto con la característica de integración HTTP proporcionada por Chirpstack, permiten algo bastante interesante, y es realizar un sistema de monitorización de activos en exterior, si lo combinamos con un procesamiento en segundo plano. Para ello, en mi caso, he utilizado Node-Red.
Flujo Node-Red para trazabilidad de activos
La idea general es la siguiente: se establece un punto de entrada desde donde recibir los POST HTTP provenientes de Chirpstack, que nos harán llegar cada uno de los eventos provenientes de los dispositivos. Aquí realizamos un primer procesado para obtener información relevante de la señal transmitida (básicamente, latitud, longitud, identificador del dispositivo, cantidad de carga de la batería, y si se trata o no de una señal de emergencia). Con esta información realizamos dos acciones: representar cada objeto definido en la aplicación Chirpstack y que esté enviando señal en el mapa, bien con un icono verde si todo va bien, o con un icono rojo si se ha pulsado el botón de emergencia. Además de esto, se mantiene trazabilidad de los movimiento realizados creando una línea con las distintas ubicaciones GPS enviadas por el dispositivo. Todo ello se representa sobre un mapa, que permite definir zonas de calor, y filtrar por cada uno de los objetos que estén enviando señal. El resultado es algo como esto:
Mapa de ubicaciones resultante
El sistema, además, tiene capacidad para integrarse con sistemas de monitorización de terceros, así como con sistemas de alerta específicos. En mi caso he realizado un procesamiento adicional, que consiste en realizar persistencia de datos para su análisis posterior, en este caso, mediante una hoja de Google Spreadsheet, lo que es interesante de por sí, y puede dar para otro artículo.
Este ejemplo de aplicación tiene bastantes aplicaciones prácticas: realizar seguimiento de activos en una zona exterior de una empresa, seguimiento de personas mayores en zonas urbanas sin coste de transmisión de datos, y con la capacidad de que emitar una señal de emergencia en caso de necesidad, o el seguimiento de visitantes en parques naturales y zonas boscosas, ya que como demostré hace algún tiempo, es posible cubrir zonas muy amplias en entorno forestal con un despliegue de infraestructuras mínimo. E incluso, que es lo que tenía en mente, un sistema para seguimiento de ciclistas o senderistas de montaña en zonas de montaña.
Etiquetas: chirpstack, dragino, lora, lorawan, microservicios, node-red
13 mar 21 Despliegue de un servidor LoRaWAN libre con Chirpstack basado en contenedores
Estas semanas (en parte por afición y en parte por trabajo) he seguido avanzando con mis investigaciones con tecnología IoT basada en LoRaWAN. Ya había hablado anteriormente de comunicaciones básicas LoRa, uso de una red abierta LoRaWAN como es la red TTN, pero no había tocado el tema de disponer de un servidor LoRaWAN privado. Y es aquí donde entra en acción Chirpstack. Éste es un diseño basado en software libre que proporciona la capacidad de conectar dispositivos de campo LoRa y junto con los Gateway LoRaWAN permite constituir una red privada LoRaWAN. En este contexto, ChirpStack una solución que mediante una interfaz de usuario amigable permite gestionar dispositivos, usuarios, gateways, y que proporciona una interfaz de integración que permite interactuar con terceros sistemas.
Interfaz web de administración de Chirpstack
ChirpStack proporciona una serie de componentes que interactúan entre sí para proporcionar la infraestructura necesaria para recibir información de dispositivos y gateways LoRa, con el objeto de proporcionar capacidades de gestión de dichos dispositivos (por un lado) y de poner la información que envían los dispositivos a disposición de terceros sistemas para que la consuman. Esto se articula en base a los siguientes componentes:
- Dispositivos LoRa: Dispositivos de campo que envían por LoRa información de los sistemas que controlan (final de carrera, sensor de temperatura, el propio estado del dispositivo, etc…) a un Gateway, o bien que reciben información de este Gateway para realizar una acción (activar un relé, encender un led…).
- Gateway LoRaWAN: Elemento que recibe información de los dispositivos, y transforma un paquete LoRa en un paquete IP (bien TCP o UDP, aunque lo más común es lo primero), transfiriendo la información que proporciona el dispositivo hacia un servidor donde esta información es procesada. También tiene capacidad de enviar información o solicitud de acciones a los dispositivos por parte de este servidor. Junto con los dispositivos LoRa, constituyen los elementos de campo, y aunque no forman parte estrictamente hablando de ChirpStack, sí tienen una interacción muy cercana con él.
- Gateway Bridge: Es el primero de los componentes de ChirpStack, si seguimos el flujo de datos desde los dispositivos de campo hasta los servidores de computación. Su función es recibir la información de los gateways y procesarla, volcándola en un servidor MQTT de mensajería. Este bridge puede residir en el servidor donde se despliegue ChirpStack, en los propios gateways LoRa o estar instalado en un tercer componente aparte. Su función primordial, en pocas palabras, es volcar la información proveniente de la red LoRaWAN en el sistema de mensajería MQTT, donde será consumida por el resto de servicios de ChirpStack.
- Network Server: Segundo de los componentes de ChirpStack. Es el servidor de red LoRaWAN propiamente dicho. Se encarga de monitorizar el estado de la red, los dispositivos conectados a la misma, y administrar el acceso de nuevos dispositivos a la red. También se encarga, en el caso de redes con múltiples gateways, de resolver duplicidades de dispositivos (dado que un paquete enviado por un dispositivo puede ser recibido y procesado por más de un Gateway), consolidar la información, y ponerla a disposición del servidor de aplicaciones de ChirpStack. También se encarga de las siguientes funcionalidades: Autenticación de dispositivos; gestión de la capa mac LoRaWAN; gestionar el envío de mensajes desde ChirpStack a los dispositivos, haciendo uso del canal descendiente de comunicaciones.
- Application Server: Tercer componente de ChirpStack. Es corazón de la arquitectura. Permite crear “aplicaciones”, que en este contexto son grupos de dispositivos que envían una información del mismo tipo. Relaciona la información enviada por uno o varios dispositivos, almacenando un histórico, y la pone a disposición de terceros sistemas mediante diversos métodos de integración.
- Geolocation server: Componente opcional que permite dotar de mayores capacidades de geolocalización de los dispositivos, en caso de que el Gateway no proporcione esta información, o en el que queramos hacer un tratamiento personalizado de la misma.
- Broker MQTT: Utilizado como sistema de mensajería interna para el resto de componentes de ChirpStack y la comunicación con los gateways.
- Redis: Motor de base de datos en memoria, que gestiona la información que se intercambia entre los dispositivos y aplicaciones creadas en ChirpStack.
- Base de datos PostgreSQL: Almacena información de configuración de ChirpStack, organizaciones, aplicaciones, usuarios, etc… además de información histórica enviada por los dispositivos. Existen diversos mecanismos (HTTP, MQTT, InfluxDB, RabbitMQ, PostgreSQL, Azure Service Bus, AWS SNS, API REST).
Arquitectura de alto nivel de Chirpstack
El aspecto clave de ChirpStack hace referencia al modo en el que se procesa la información. ChirpStack hace uso de los componentes anteriores para componer y almacenar información estructurada proveniente de los dispositivos de campo, en un formato similar al siguiente:
{
“applicationID”: “123″,
“applicationName”: “temperature-sensor”,
“deviceName”: “garden-sensor”,
“devEUI”: “0202020202020202″,
“rxInfo”: [
{
"gatewayID": "0303030303030303",
"name": "rooftop-gateway",
"time": "2016-11-25T16:24:37.295915988Z",
"rssi": -57,
"loRaSNR": 10,
"location": {
"latitude": 52.3740364,
"longitude": 4.9144401,
"altitude": 10.5
}
}
],
“txInfo”: {
“frequency”: 868100000,
“dr”: 5
},
“adr”: false,
“fCnt”: 10,
“fPort”: 5,
“data”: “…”,
“object”: {
“temperatureSensor”: {“1″: 25},
“humiditySensor”: {“1″: 32}
},
“tags”: {
“key”: “value”
}
}
Otro aspecto interesante es que Chirpstack se puede desplegar de muy diversas maneras, al estar estructurado en una serie de componentes bien definidos que se comunican entre ellos mediante puertos e interfaces estandarizados. Permite tanto realizar un despliegue convencional en un único servidor, a desplegarse en un modelo de microservicios en un entorno Docker o Kubernetes. Para el caso en el que estoy trabajando, he optado por hacer un despliegue basado en contenedores Docker en una máquina virtual, aunque he realizado algunas pruebas con un despliegue más monolítico, y en el ámbito laboral estoy haciendo uso de un entorno Kubernetes.
El despliegue mediante Docker es tremendamente sencillo, ya que los propios desarrolladores de Chirpstack proporcionan una configuración de ejemplo con todos los elementos necesarios. Y una vez desplegado, es bastante sencillo añadir los componentes necesarios. En mi caso, he integrado un gateway Dragino LG308. La integración es tan sencilla como apuntar el servicio LoRaWAN del gateway al puerto 1700/UDP del servidor donde se encuentre levantado el componente Network de Chirpstack. Es posible desplegar un paquete software en el gateway Dragino para convertirlo en un Gateway Bridge de Chirpstack, pero si tenemos éste desplegado en otro sitio, no es necesario realizarlo.
Registro de un gateway en Chirpstack
Y en cuanto al registro de los dispositivos, tampoco supone mayor inconveniente. Es necesario definir de manera previa unos perfiles de configuración de dispositivos y la aplicación donde registramos estos últimos, y a partir de ahí, se puede crear la propia aplicación, y registrar los dispositivos, bien por OTAA o ABP, en función de nuestras preferencias. Con todo ello, se tiene una red privada LoRaWAN perfectamente funcional.
Ejemplo de recepción de datos de un dispositivo de campo (1)
Ejemplo de recepción de datos de un dispositivo de campo (2)
Etiquetas: chirpstack, contenedor, docker, dragino, kubernetes, lora, lorawan, microservicio
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