Raspberry Pi 3 mit DHT11 verbinden und Daten an ThingsIo.ai Cloud hochladen

Raspberry Pi 3 mit DHT11 verbinden und Daten an ThingsIo.ai Cloud hochladen

Ziel dieses Tutorials ist es, Sie durch das Erfassen von Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsdaten mit einem DHT11-Sensor an einem Raspberry Pi 3 und dem Senden an die ThingsIo.ai-Cloudplattform zur Speicherung und Visualisierung zu führen.

Übersicht

Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung deckt Hardware-Setup, Raspberry-Pi-Konfiguration, ThingsIo.ai-Kontoerstellung, Code-Deployment und Datenvisualisierung ab. Ob Hobbyist oder professioneller IoT-Entwickler – die Anweisungen sind klar, prägnant und basieren auf bewährten Best Practices.

Hardware-Anforderungen

• Raspberry Pi 3 Model B
• Micro-SD-Karte (8–16 GB)
• DHT11 Temperatur- & Luftfeuchtigkeitssensor
• HDMI-Kabel, Ethernet-Kabel (optional WLAN)
• Netzteil (5 V 2,5 A)
• USB-Kabel für Remote-Zugriff (optional)

Software und Tools

• Raspberry Pi OS (Raspbian Stretch mit Desktop) – Download-Link
• SD-Karten-Formatter – Anleitung
• Win32 Disk Imager (Windows)
• Advanced IP Scanner, Putty, VNC Viewer, XLaunch/Xming (Windows)
• Git, WiringPi (Raspberry Pi)

Teil I: Raspberry Pi Setup

1. SD-Karte mit dem SD-Karten-Formatter formatieren und Raspbian-Image mit Win32 Disk Imager flashen.
2. Leere Datei namens ssh (keine Extension) auf der Boot-Partition erstellen, um SSH zu aktivieren.
3. wpa_supplicant.conf mit WLAN-Zugangsdaten erstellen:

   country=US
   ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
   update_config=1
   network={
       ssid="YOUR_SSID"
       psk="YOUR_PASSWORD"
   }

4. SD-Karte einlegen, Pi einschalten und IP-Adresse mittels Advanced IP Scanner ermitteln (168.0.1‑254 oder 192.168.137.1‑254).
5. Per Putty via SSH auf den Pi verbinden: Benutzername pi, Passwort raspberry.
6. SSH aktivieren und VNC installieren:

   sudo raspi-config # Navigate to Interface Options → SSH → Enable
   sudo apt-get update && sudo apt-get install tightvncserver

7. VNC-Server starten und via VNC Viewer von Windows verbinden.

Teil II: ThingsIo.ai Cloud Setup

1. Bei ThingsIo.ai registrieren und E-Mail verifizieren.
2. Im Dashboard einloggen und neues Projekt anlegen.
3. Im Projekt ein neues Gerät hinzufügen, um eine Device ID zu erhalten.
4. Zu Sample Device Code → Raspberry Pi navigieren, um das bereitgestellte Python-Skript zu kopieren.
5. Skript auf den Pi hochladen (z. B. device.py) und ausführen, um einen Test-Datensatz zu senden.

Teil III: Verkabelung und Code-Konfiguration

1. WiringPi auf dem Pi installieren:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install git-core
   git clone git://git.drogon.net/wiringPi

2. Skript im bevorzugten Editor (Geany, Nano, etc.) öffnen. Sicherstellen, dass die GPIO-Pin-Zuordnung zur DHT11-Verbindung passt.
3. Code anpassen, um Ihre Device ID und ThingsIo.ai-Endpunkt zu referenzieren.
4. Skript ausführen und bestätigen, dass Daten im ThingsIo.ai-Dashboard erscheinen.

Teil IV: Daten auf ThingsIo.ai visualisieren

• Im Geräte-Dashboard spezielle Parameter aktivieren (z. B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit).
• Graphen erstellen: Parameter auswählen, Vorschau anzeigen, speichern.
• Gerätestandort konfigurieren falls erforderlich.
• Echtzeit-Chart nutzen, um Sensormesswerte live zu überwachen.

Mit diesem Setup streamt Ihr Raspberry Pi kontinuierlich Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsdaten in die ThingsIo.ai-Cloud, wo Sie Trends analysieren, Alarme setzen und mit anderen Diensten integrieren können.

Weiterführende Ressourcen

Für tiefere Erkundung konsultieren Sie die offizielle Raspberry-Pi-Dokumentation, das DHT11-Datenblatt und die ThingsIo.ai-Entwicklerguides.