Cloud Logging mit ST’s SensorTile.box und AWS
Meine Kollegen Matt_Mielke DigiKey Applikationsingenieur sowie der ehemalige DigiKey-Mitarbeiter Taylor Roorda haben von April bis Juli 2020 diesen blog erstellt in unserer Englischen Kategorie: eewiki Mikrocontroller bzw. überarbeitet: Cloud Logging with SensorTile.box and AWS
Einführung
Die SensorTile.box von ST ist ein komplettes Bluetooth-Sensor-Kit, das für Entwickler aller Erfahrungsstufen zugänglich ist. Das Board verfügt über eine Reihe von Sensoren für Umgebungsdaten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Druck sowie über einen Beschleunigungsmesser, ein Gyroskop, einen Magnetometer und sogar ein Mikrofon. In diesem Leitfaden wird eine Methode beschrieben, wie die SensorTile.box mit der Cloud verbunden werden kann, ohne daß eine Firmware geschrieben werden muss. Ein Raspberry Pi wird als Gateway fungieren, um Daten von der Bluetooth-Verbindung über das Internet zu senden. Das Ziel ist es, die Daten von der SensorTile.box in einer Cloud-Datenbank zu speichern, wo sie später verwendet und von jedem internetfähigen Gerät abgerufen werden können. AWS ist der Cloud-Anbieter der Wahl für dieses Beispiel, wobei die Dienste DynamoDB, Lambda und IoT Greengrass genutzt werden.
Hardware Voraussetzungen
STEVAL-MKSBOX1V1 – ST SensorTile.box
ST-LINK/V2 – ST Link Programmer
RASPBERRY PI 3 MODEL B+ – Raspberry Pi 3 or 4
Software Voraussetzungen und Dokumentation
BlueST SDK – Python library zur BLE Kommunikation
FP-SNS-ALLMEMS1 – SensorTile.box firmware for IoT node with BLE connectivity, digital microphone, environmental and motion sensors (v4.0.0+)
STSW-LINK004 – ST Link Utility for programming
Getting Started with AWS Greengrass – Amazon-Web-Services docs for configuring Greengrass on Raspberry Pi
Weitere Hinweise gibt es direkt beim Hersteller:
MEMS Sensors Ecosystem for Machine Learning - STMicroelectronics
sowie öffentliche Code-Beispiele:
Inhalt der SensorTile.box
Sensorik, Prozessor und Anbindung
Motion Sensors
Low-power 6-axisIMU, embedding Neural Network
LSM6DSOXTR iNEMO series
High-performance and low power accelerometers
Magnetometer
Environmental Sensors
Altimeter / Pressure sensor
Accurate temperature sensor
Humidity sensor
Analog wide-band microphone
Processing
STM32L4 low-power MCU
Connectivity
Bluetooth Low Energy Module BlueNRG
Power management
Battery charger