Upload über LoRaWAN

Es ist möglich Sensordaten per LoRaWAN™ durch das TheThingsNetwork (TTN) auf die openSenseMap zu laden. LoRa ist ein zunehmend Verbreitung findender Funkstandard, welcher ähnlich wie WiFi digitale Datenübertragung in einem IP-Netzwerk erlaubt, jedoch deutlich andere Features bietet:

• Datendurchsatz: 300 - 3000 Bit/s
• Reichweite: bis zu 15km

TTN ist eins von mehreren Projekten, welches die zur Funk-Hardware zugehörige Infrastruktur für das IP-Netzwerk implementiert, wodurch registrierte Geräte mit dem Internet verbunden werden können.

Nutzer können Gateways sowie Nodes zu dem Netzwerk hinzufügen. Mit dem LoRa Sender auf dem Dragino Shield haben wir bisher gute Erfahrungen gemacht.

TTN openSenseMap Integration

Die openSenseMap bietet eine direkte Integration in das TTN Netzwerk, was die Konfiguration stark vereinfacht.

Registrierung in TTN Console

Um ein Gerät in das TTN einzubinden, muss für dieses zunächst unter thethingsnetwork.org eine Application und ein Device registriert werden. Hierbei erhält man eine app_id und eine dev_id.

Für die registrierte Application muss die HTTP Integration unter https://console.thethingsnetwork.org/applications/DEINE_APPID/integrations/create/http-ttn aktiviert werden. Diese muss konfiguriert werden, dass sie die Nachrichten von Devices per POST an https://ttn.opensensemap.org/v1.1 weiterleitet. Das Authorization-Feld kann leer bleiben!

Für die Datenübertragung zur openSenseMap müssen die app_id und dev_id bei der Registrierung auf der openSenseMap in der TTN-Konfiguration angegeben werden. Darüber hinaus muss ein passendes Decoding-Profil konfiguriert werden, welches bestimmt wie die - wegen der geringen Bandbreite als rohe Bytes übertragenen - Daten als Messungen interpretiert werden sollen.

Optional kann im Feld port noch der Port angegeben werden, auf welchem der Sender seine Daten an das TTN schickt. So lassen sich die selbe app_id und dev_id für mehrere Sensorstationen verwenden.

Decoding Profile

Für eine Box muss passend zu den übertragenen Messdaten ein Decoding-Profil ausgewählt oder definiert werden. Die Auswahl des Decoding-Profils ist von dem Encoding der Nachrichten auf dem Mikrocontroller, und ob im TTN eine Payload-Function eingestellt wurde abhängig.

• Für die senseBox:home (ohne Erweiterungen) kann das senseBox:home Profil verwendet werden.
• Werden die Messungen auf der LoRa-Node mit der lora-serialization-Library encodiert, sollte das lora-serialization Profil verwendet werden.
• Mit dem json Profil werden beliebige andere Encodings unterstuetzt, falls eine Payload-Function in der TTN Console die Nachrichten passend decodiert.

Im Folgenden wird erklärt wie die unterstützten Profile konfiguriert werden:

sensebox/home

Dieses Profil ist zugeschnitten auf die mit der senseBox:home gelieferten Sensoren, in Verwendung mit diesen Arduino Sketch. Neben der Angabe sensebox/home unter profile ist keine weitere Konfiguration notwendig.

lora-serialization

Für Sensorstationen, welche eine spezielle Sensorkonfiguration haben, können durch das lora-serialization Profil nahezu beliebige Daten annehmen. Hierzu nutzen wir die lora-serialization Bibliothek, welche ein einheitliches Encoding auf dem Microcontroller, und Decoding am anderen Ende der Leitung erlaubt.

Es werden die Encodings temperature, humidity, unixtime, uint8 und uint16 unterstützt, welche pro Sensor unter Dekodierungsoptionen angegeben werden müssen. Die Zuordnung des Sensors kann über eine der Properties sensor_id, sensor_title, sensor_unit, sensor_type erfolgen.

Ein Beispiel für zwei Sensoren sähe so aus:

[
  { "decoder": "temperature", "sensor_title": "Temperatur" },
  { "decoder": "humidity", "sensor_unit": "%" }
]

Hinweis: Die Reihenfolge der Sensoren muss hier beim Arduino und der openSenseMap identisch sein!

Wenn ein unixtime Decoder angegeben wird, wird dessen Zeitstempel für alle im Folgenden angegebenen Messungen verwendet. Andernfalls wird der Moment verwendet, in dem das erste Gateway die Nachricht erhält. Beispiel:

[
  { "decoder": "unixtime" },
  { "decoder": "temperature", "sensor_title": "Temperatur" }
]

json - Decoding mit TTN Payload Function

Falls die lora-serialization Library nicht zur Wahl steht, können Messungen schon auf Seite des TTN mittels einer Payload Function dekodiert werden, sodass hier beliebige Datenformate unterstützt werden.

Das resultierende JSON muss kompatibel mit den von der openSenseMap-API verstandenen Measurement Formaten sein. Ein einfaches Beispiel:

{ "sensor_id1": "value1, "sensor_id2: "value2" }

Auf Seiten der openSenseMap ist keine Konfiguration notwendig.