Raspberry Piを使って室内環境をつぶやきづづける

1. 課題

• sRemo-R3で帰宅前にエアコンをONにしたつもりがついていないことがあった
• sRemoの温度センサがうまく温度を示してくれないことが多い
• 気圧の変化とかも見たい
• Twitterを県や市からのお知らせチェックくらいにしか使えていないので、なんか活用してみたかった

2. 解決策

• リビングの室温、湿度、気圧を測定する
• Raspberry Piに室温を定期的にTwitterでつぶやいてもらう

3. 手順

• Raspberry Piに温度センサを接続
• 変化をわかりやすくするためグラフを作成(温度、湿度、気圧の24時間分の変化と1週間分の変化をグラフ化して示す)
• Twythonで定期的につぶやく
• 準備したもの
  • Raspberry Pi
  • BME280

4. プログラム

• BME280のデータを取得
• RPiに保存してあるcsvファイルに行をずらして取得データを上書き
• グラフを描画して上書き保存
• プログラムをcronで15分おきに実行

• ①まずはBME280を使ってデータを取得するプログラム

▶クリックで展開

#coding: utf-8

from smbus import SMBus
import time
import numpy as np

bus_number  = 1
i2c_address = 0x76

bus = SMBus(bus_number)

digT = []
digP = []
digH = []

t_fine = 0.0

alldata = [0.0, 0.0, 0.0]

def writeReg(reg_address, data):
	bus.write_byte_data(i2c_address,reg_address,data)

def get_calib_param():
	calib = []
	
	for i in range (0x88,0x88+24):
		calib.append(bus.read_byte_data(i2c_address,i))
	calib.append(bus.read_byte_data(i2c_address,0xA1))
	for i in range (0xE1,0xE1+7):
		calib.append(bus.read_byte_data(i2c_address,i))

	digT.append((calib[1] << 8) | calib[0])
	digT.append((calib[3] << 8) | calib[2])
	digT.append((calib[5] << 8) | calib[4])
	digP.append((calib[7] << 8) | calib[6])
	digP.append((calib[9] << 8) | calib[8])
	digP.append((calib[11]<< 8) | calib[10])
	digP.append((calib[13]<< 8) | calib[12])
	digP.append((calib[15]<< 8) | calib[14])
	digP.append((calib[17]<< 8) | calib[16])
	digP.append((calib[19]<< 8) | calib[18])
	digP.append((calib[21]<< 8) | calib[20])
	digP.append((calib[23]<< 8) | calib[22])
	digH.append( calib[24] )
	digH.append((calib[26]<< 8) | calib[25])
	digH.append( calib[27] )
	digH.append((calib[28]<< 4) | (0x0F & calib[29]))
	digH.append((calib[30]<< 4) | ((calib[29] >> 4) & 0x0F))
	digH.append( calib[31] )
	
	for i in range(1,2):
		if digT[i] & 0x8000:
			digT[i] = (-digT[i] ^ 0xFFFF) + 1

	for i in range(1,8):
		if digP[i] & 0x8000:
			digP[i] = (-digP[i] ^ 0xFFFF) + 1

	for i in range(0,6):
		if digH[i] & 0x8000:
			digH[i] = (-digH[i] ^ 0xFFFF) + 1  

def readData():
	data = []
	for i in range (0xF7, 0xF7+8):
		data.append(bus.read_byte_data(i2c_address,i))
	pres_raw = (data[0] << 12) | (data[1] << 4) | (data[2] >> 4)
	temp_raw = (data[3] << 12) | (data[4] << 4) | (data[5] >> 4)
	hum_raw  = (data[6] << 8)  |  data[7]
	
	compensate_T(temp_raw)
	compensate_P(pres_raw)
	compensate_H(hum_raw)

def compensate_P(adc_P):
	global  t_fine
	pressure = 0.0
	
	v1 = (t_fine / 2.0) - 64000.0
	v2 = (((v1 / 4.0) * (v1 / 4.0)) / 2048) * digP[5]
	v2 = v2 + ((v1 * digP[4]) * 2.0)
	v2 = (v2 / 4.0) + (digP[3] * 65536.0)
	v1 = (((digP[2] * (((v1 / 4.0) * (v1 / 4.0)) / 8192)) / 8)  + ((digP[1] * v1) / 2.0)) / 262144
	v1 = ((32768 + v1) * digP[0]) / 32768
	
	if v1 == 0:
		return 0
	pressure = ((1048576 - adc_P) - (v2 / 4096)) * 3125
	if pressure < 0x80000000:
		pressure = (pressure * 2.0) / v1
	else:
		pressure = (pressure / v1) * 2
	v1 = (digP[8] * (((pressure / 8.0) * (pressure / 8.0)) / 8192.0)) / 4096
	v2 = ((pressure / 4.0) * digP[7]) / 8192.0
	pressure = pressure + ((v1 + v2 + digP[6]) / 16.0)  

#	print "pressure : %7.2f hPa" % (pressure/100)
	
	pres =round((pressure/100), 2)
	alldata[0] = pres

def compensate_T(adc_T):
	global t_fine
	v1 = (adc_T / 16384.0 - digT[0] / 1024.0) * digT[1]
	v2 = (adc_T / 131072.0 - digT[0] / 8192.0) * (adc_T / 131072.0 - digT[0] / 8192.0) * digT[2]
	t_fine = v1 + v2
	temperature = t_fine / 5120.0
#	print "temp : %-6.2f ℃" % (temperature) 

	tem = round(temperature, 2)
	alldata[1] = tem

def compensate_H(adc_H):
	global t_fine
	var_h = t_fine - 76800.0
	if var_h != 0:
		var_h = (adc_H - (digH[3] * 64.0 + digH[4]/16384.0 * var_h)) * (digH[1] / 65536.0 * (1.0 + digH[5] / 67108864.0 * var_h * (1.0 + digH[2] / 67108864.0 * var_h)))
	else:
		return 0
	var_h = var_h * (1.0 - digH[0] * var_h / 524288.0)
	if var_h > 100.0:
		var_h = 100.0
	elif var_h < 0.0:
		var_h = 0.0
#	print "hum : %6.2f ％" % (var_h)

	hu = round(var_h,2)
	alldata[2] = hu

def setup():
	osrs_t = 1			#Temperature oversampling x 1
	osrs_p = 1			#Pressure oversampling x 1
	osrs_h = 1			#Humidity oversampling x 1
	mode   = 3			#Normal mode
	t_sb   = 5			#Tstandby 1000ms
	filter = 0			#Filter off
	spi3w_en = 0			#3-wire SPI Disable

	ctrl_meas_reg = (osrs_t << 5) | (osrs_p << 2) | mode
	config_reg    = (t_sb << 5) | (filter << 2) | spi3w_en
	ctrl_hum_reg  = osrs_h

	writeReg(0xF2,ctrl_hum_reg)
	writeReg(0xF4,ctrl_meas_reg)
	writeReg(0xF5,config_reg)


setup()
get_calib_param()


if __name__ == '__main__':
	try:
		readData()
	except KeyboardInterrupt:
		pass

	np.savetxt("./alldata.csv", alldata, delimiter=",")

• ②上記を呼び出してデータを取得しつつ、csv更新、グラフ作成、Twitter投稿をするプログラム

▶クリックで展開

#-*- coding: utf-8 -*-
import time
import subprocess
import datetime
import numpy as np

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

import time
from twython import Twython

APP_KEY = '取得した値'
APP_SECRET = '取得した値'
TOKEN_KEY = '取得した値'
TOKEN_SECRET = '取得した値'

twitter = Twython(APP_KEY, APP_SECRET, TOKEN_KEY, TOKEN_SECRET)


#subprocessの読み込み
#BME280からのデータをalldata.csvに1回分記録
subprocess.check_call(['python','./bme280_alldata.py'])

#時間のデータ
t = datetime.datetime.today().strftime("%H:%M")

#read_csv
all_data_i = np.array(np.genfromtxt("./climatedata.csv", delimiter=","))
all_data_n = all_data_i
#time_input
#i = 1
#all_data_n[0, 0] = -24.0
i=0
for i in range(96):
	#all_data_n[i,0] = -24.0 + (24*96**(-1)) * i
	all_data_n[i,1] = all_data_i[i+1,1]
	all_data_n[i,2] = all_data_i[i+1,2]
	all_data_n[i,3] = all_data_i[i+1,3]
	i = i + 1

#read_csv
climate_data = np.array(np.genfromtxt("./alldata.csv", delimiter=","))

all_data_n[96,1] = climate_data[0]
all_data_n[96,2] = climate_data[1]
all_data_n[96,3] = climate_data[2]

#csv
#write
np.savetxt("./climatedata.csv", all_data_n, delimiter=",")


#weekly_temp
tempweekly_i = np.array(np.genfromtxt("./climatedata_weekly.csv", delimiter=","))
tempweekly_n = tempweekly_i
i=0
for i in range(672):
	tempweekly_n [i,1] = tempweekly_i[i+1,1]
	tempweekly_n [i,2] = tempweekly_i[i+1,2]
	tempweekly_n [i,3] = tempweekly_i[i+1,3]
	i=i+1
tempweekly_n[672,1] = climate_data[0]
tempweekly_n[672,2] = climate_data[1]
tempweekly_n[672,3] = climate_data[2]

#write_weekly
np.savetxt("./climatedata_weekly.csv", tempweekly_n, delimiter=",")

###8 week sma
sma_data_i = np.array(np.genfromtxt("./simple_moving_average.csv", delimiter=","))
sma_data_n = sma_data_i
i=0
for i in  range(5376):
        sma_data_n[i,1] = sma_data_i[i+1,1]
	sma_data_n[i,2] = sma_data_i[i+1,2]
        sma_data_n[i,3] = sma_data_i[i+1,3]
        sma_data_n[i,4] = sma_data_i[i+1,4]
        sma_data_n[i,5] = sma_data_i[i+1,5]
        sma_data_n[i,6] = sma_data_i[i+1,6]
	i=i+1
sma_data_n[5376,1] = climate_data[0]
sma_data_n[5376,2] = climate_data[1]
sma_data_n[5376,3] = climate_data[2]
#cal average
sma_data_n[5376,4] = np.average(sma_data_n[4704:5376,1])
sma_data_n[5376,5] = np.average(sma_data_n[4704:5376,2])
sma_data_n[5376,6] = np.average(sma_data_n[4704:5376,3])
#saving
np.savetxt("/home/pi/Documents/python/simple_moving_average.csv", sma_data_n, delimiter=",")

#print tempweekly_n[:,0]

#data save
gs = gridspec.GridSpec(3,2)
ax1 = plt.subplot(gs[0,0])
ax2 = plt.subplot(gs[0,1])

ax3 = plt.subplot(gs[1,0])
ax4 = plt.subplot(gs[1,1])
ax5 = plt.subplot(gs[2,0])
ax6 = plt.subplot(gs[2,1])

#Pressure
ax1.plot(all_data_n[:,0], all_data_n[:,1], color='blue')
ax1.set_title('Last 24 hours', fontsize=8)
ax1.set_xlim([-24,0])
ax1.set_xticks([-24, -18, -12, -6, 0])
ax1.set_xticklabels([])
ax1.set_ylabel("P [hPa]", fontsize=10)
ax1.tick_params(labelsize=8)
ax1.grid(True, color='gray')

ax2.plot(tempweekly_n[:,0], tempweekly_n[:,1], color='violet')
ax2.set_title('Last 1 week', fontsize=8)
ax2.set_xlim([-7,0])
ax2.set_xticks([-7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0])
ax2.set_xticklabels([])
ax2.tick_params(labelsize=8)
ax2.grid(True, color='gray')

#Temperature
ax3.plot(all_data_n[:,0], all_data_n[:,2], color='blue')
ax3.set_xlim([-24,0])
ax3.set_xticks([-24, -18, -12, -6, 0])
ax3.set_xticklabels([])
ax3.set_ylabel("T [C]", fontsize=10)
ax3.tick_params(labelsize=10)
ax3.grid(True, color='gray')

ax4.plot(tempweekly_n[:,0], tempweekly_n[:,2], color='violet')
ax4.set_xlim([-7,0])
ax4.set_xticks([-7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0])
ax4.set_xticklabels([])
ax4.tick_params(labelsize=10)
ax4.grid(True, color='gray')

#Humidity
ax5.plot(all_data_n[:,0], all_data_n[:,3], color='blue')
ax5.set_xlim([-24,0])
ax5.set_xticks([-24, -18, -12, -6, 0])
ax5.set_xticklabels(["-24", "-18", "-12", "-6", "0"])
ax5.set_ylabel("H [%]", fontsize=10)
ax5.tick_params(labelsize=10)
ax5.grid(True, color='gray')

ax6.plot(tempweekly_n[:,0], tempweekly_n[:,3], color='violet')
ax6.set_xlim([-7,0])
ax6.set_xticks([-7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0])
ax6.set_xticklabels(["-7", "-6", "-5", "-4", "-3", "-2", "-1", "0"])
ax6.tick_params(labelsize=10)
ax6.grid(True, color='gray')

#plt.figure(figsize=(5,10), dpi=75) 
plt.savefig("./climate.jpg", figsize=(4,10), dpi=75, bbox_inches="tight")

photo = open("./climate.jpg", 'rb')
response = twitter.upload_media(media=photo)
twitter.update_status(status=str(t) +'における室温は  ' + str(climate_data[1]) + '℃, 湿度は ' \
+ str(climate_data[2])+ '%, 気圧は ' + str(climate_data[0]) +'hPa 🌏 ', media_ids=[response['media_id']])

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5. 運用した感想

• 室温がわかるのでエアコンがちゃんと付いたかどうか分かる
• 温度、湿度、気圧をグラフ化したので暖かくなってきたのか、寒くなってきたのかがわかってよい
• 古いデータも過去のツイートで辿れる（どこかでまとめておいたほうがそのうち分析とかで遊べそうですが・・・）

■参考にしたページ

• BME280について

ラズベリーパイで温度・湿度・気圧をまとめて取得！AE-BME280でIC2通信 | Device Plus - デバプラ

• Twythonについて

Twythonを使ってみた - Qiita