README.md

SmartLightning

IOT - Smart Lightning Application.

Para facilitar a leitura deste ficheiro, usar o vscode (ou similar) e colocar em modo "preview".
Qualquer eventual alteração/atualização deste projeto, encontrar-se-á no Github.

Equipment

• Arduino MKRWAN
• LDR Sensor
• Analog Ambient Light Sensor by DFRobot's
• LED
• 10 KΩ Resistor
• 220 Ω Resistor
• Breadboard
• Breadboard Wire

LDR Specification

Ω in bright light
MΩ in darkness

Analog Ambient Light Specification

Supply Voltage: 3.3V to 5V
Illumination range : 1 Lux to 6000 Lux
Responsive time : 15us
Interface: Analog
Size:22x30mm

Overview

Este projeto tem como intuito, a criação de uma aplicação Smart Lightning em IOT.
Neste caso, iremos usar os dois sensores acima referidos, de forma a ter noção da Luminosidade e da Tensão a que está sujeito um espaço interior, mediante a luz solar que é incidida no mesmo, ligando ou desligando um LED. Este LED dispensa qualquer interação humana, o que permite obter um sistema inteligente e eficiente de ligar e desligar a luz, dependendo da condição exterior.
É importante salientar o uso do protocolo LoRaWAN, através do arduino MKRWAN e do The Things Network, que torna possível não só armazenamento e análise de dados mas também, uma vantajosa interação com diversas aplicações que permite uma reação aos mesmos, desde enviar um tweet quando uma condição é cumprida (abordada neste trabalho), a uma aplicação de telemóvel que permite interagir com o dispositivo, sendo possível ligar e desligar a luz do LED através da mesma.

Procedure and Results

Este projeto vai ser divido em 4 fases, cada fase encontra-se na sua respetiva pasta com uma explicação promenorizada.

1ª Fase

Registo do dispositivo MKRWAN no The Things Network:

Device Overview (TTN)

Application ID: smartlighting-app
Device EUI: 009472084173A903
Application EUI: 70B3D57ED002E395
App Key: 6A21B5D4855D9595F888E6096BC2444B

2ª Fase

Leitura de valores dos sensores e posterior envio:

Code (Arduino)

    // Leitura de valores
    // Read values
    lux = analogRead(lightSensor); 
    analogValue = analogRead(ldrSensor); 
    voltage = analogValue * (5.0 / 1023.0);

    resLrd = ((10000.0 * 5.0)/voltage) - 10000.0; //Low (voltage>>>2,5) ; High (voltage<<<2.4)

    if (millis() - time > 60000){
      luxValue = (float)lux * 0.6 + (float)luxValue * 0.4;
      lux = 0;
    
      voltageValue = (float)voltage * 0.6 + (float)voltageValue * 0.4;
      voltage = 0;

      if(voltageValue <= 2){
        digitalWrite(LED, HIGH);
        ledValue = 1;
        Serial.println("It's too dark, LED turn on!");
      } else {
        digitalWrite(LED, LOW);
        ledValue = 0;
        Serial.println("It's too bright, LED turn off!");
      }

      time = millis();
    }

    // Envio para o TTN de 10 em 10 minutos (600000ms)
    // Send to TTN every 10 minutes (600000ms)
    if (millis() - timeUpload > 600000){

      int valLux = (int)(luxValue * 10);
      txBuffer[0] = (valLux >> 8) & 0xff;
      txBuffer[1] = valLux & 0xff;

      int valVol = (int)(voltageValue * 10);
      txBuffer[2] = (valVol >> 8) & 0xff;
      txBuffer[3] = valVol & 0xff;

      txBuffer[4] = ledValue & 0xff;

      int err;
      modem.beginPacket();
      modem.write(txBuffer);
      err = modem.endPacket(true);

      timeUpload = millis();
    }

3ª Fase

Descodificar os dados recebidos:

Payload Formats (TTN)

   function Decoder(bytes, port) {

      var decoded = {};

      if (port === 1){
        decoded.lux = ((bytes[0] << 8) | bytes[1]);
        decoded.vol = ((bytes[2] << 8) | bytes[3]);
        decoded.led = bytes[4]
        if(decoded.led == 1) decoded.Status = "LED ON";
        if(decoded.led === 0) decoded.Status = "LED OFF";
      }  

      return{
        field1: decoded.lux / 10,
        field2: decoded.vol / 10,
        field3: decoded.led,
        status: decoded.Status
      }   
   }

Resultado:

4ª Fase

Integração dos dados no The Things Speak:

React através do Twitter quando o LED está ON:

Culmination

Como esperado, podemos verificar o êxito de todas as fases.
É de notar, que esta é uma simulação e não foi possível testar o equipamento devido ao ano atípico a que estivemos sujeitos (Covid-19), não permitindo analisar com precisão os resultados obtidos.
Para concluir, este projeto foi desenvolvido no âmbito da Unidade Curricular: Instrumentação e Sensores, Curso: Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, Universidade: UTAD.

Trabalho Realizado por

Renato Mendes - 65384