Arduino Motor Driver Shield auf Raspberry Pi

Mit einem Expansion Board für Raspberry Pi können die Shields für Arduino verwendet werden. In diesen Beispiel wird ein Motor Shield verwendet, zu dem ich bereits zwei Blog Einträge geschrieben habe. In dem Beispiel mit dem Netduino ist nur die Programmiersprache gleich, aber das verwendete Framework unterscheidet sich stark von einander. Allein schon das Konfigurieren eines Pins für den Raspberry Pi geht vollständig einen anderen Weg. Offen gestanden bin ich wohl an der Stelle konservativ und würde eher im dot Net Umfeld das .NET Micro Framework bevorzugen.

Benötigte Hardware:

• Raspberry Pi 2 oder 3
• Waveshare ARPI600 IO Expansion Board
• Arduino MotorShield mit L293D

Windows IoT Extensions

Mit dem Anlegen einer neuen Solution als Universal Application oder kurz gesagt UWP, muss zunächst die Reference Windows IoT Extensions hinzugefügt werden. Je nach Ziel Version von Windows IoT kann die aktuelle passende Bibliothek hinzugefügt werden. Mit dieser werden dann Klassen bereit gestellt, mit dem der Zugriff auf die GPIOs möglich ist.

Neue MotorShield Klasse anlegen

Den Aufbau der Klasse ist fast wie aus dem Beispiel mit dem Netduino. Die öffentlichen Methoden sind die gleichen. Nur intern musste das Initialisieren der Hardware Pins anders gelöst werden. (Motor Treiber für Rover (.NETMF))

Für mich verwunderlich war, dass es keine PWM Ansteuerung gab oder ich habe das einfach übersehen. Zumindest nach kurzer Suche kamen keine passenden Ergebnisse, wie man die GPIOs mit einem PWM Signal ansteuert. Daher nur Digitales Gas geben.

Anzusteuernde Pins

Im Netz sind Zahlreiche Bilder, die die Pins beschreiben. Auf Waveshare (https://www.waveshare.com/wiki/ARPI600) sind die Pins ebenfalls beschrieben, allerdings ist das auf der Erweiterung anders gekennzeichnet. Hier war es nicht immer schlüssig, ob der Hardware Pin oder GPIO Pin gemeint ist. Am Ende habe ich festgestellt, dass man die Pin Ansicht von Raspberry Pi benötigt und dann auf dem ARPI600 die Beschriftung ablesen und vergleichen musste, um auf das richtige Mapping zu kommen.

Die folgende Tabelle zeigt, mit welchen Bezeichnungen man zu tun hat und wie diese zu einander passen.

Raspberry Pin	Raspberry GPIO	ARPI600	Arduino	MotorShield
8	UARTTO TX	P_RX	D0
10	UARTTO RX	P_TX	D1
11	17	P0	D2
12	18	P1	D3	M2
13	27	P2	D4	Clock
15	22	P3	D5	M4
16	23	P4	D6	M3
18	24	P5	D7	Enable Shiftregister
22	25	P6	D8	Data
7	4	P7	D9
24	8	CE0	D10
19	10	MOSI	D11	M1
21	9	MISO	D12	Latch
23	11	SCK	D13

Verhältnismäßigkeit

Abgesehen der fehlenden Stufenlosen Regeln der Motoren, ist die Steuerung nicht anders als mit einem Arduino oder Netduino. Um nur den Motor Treiber zu verwenden, ist das verwenden mit einem Raspberry Pi gerade zu übertrieben. Selbst mit dem Raspberry Pi 3 und Windows 10 IoT dauerte der Bootvorgang ca. eine Minute, bis dann endlich der Motor Treiber ausgeführt wird. Das relativiert sich dann jedoch, wenn man weitere Funktionalitäten implementiert.

Github - ExampleRaspberryPiMotorShield

Wetterstation und Daten Logger

Immer die Aktuellen Messdaten abzurufen ist schön, aber auf Dauer würde man doch gerne sich ansehen wie sich das Wetter über einen Zeitraum verändert hat. Man könnte natürlich immer zu jeder Stunde nach sehen und sich das in der Excel Tabelle Notieren. Besser wäre der Vorgang, ein Programm zu verwenden das im vordefinierten Intervall die Messdaten automatisch speichert.

Wemos Codebeispiele

Die kurz Beschreibung, wie die Daten auf die SD Karte geschrieben werden, ist auf dem Github zu Wemos zu finden.

Simple übernommen

Ich habe das Codebeispiel übernommen und entsprechende Anpassungen und Erweiterungen eingesetzt. Im wesentlich wird am Anfang das SD Shield initialisiert und geprüft, ob eine SD Karte eingesetzt ist. Über den Seriellen Monitor wird der Typ und die Kapazität der SD Karte abgezeigt. Wenn die Zieldatei noch nicht vorhanden ist beim Speichern, wird die Datei "weather.csv" angelegt und bekommt in die erste Zeile die Header Info zu den Spalten.

Abruf der gespeicherten Daten

Nach dem Initialisieren und der ersten Messungen, werden im Beispiel von mir, alle zehn Sekunden die aktuellen Daten auf die SD Karte gespeichert. Die Daten werden in einer CSV Datei angehängt. Hierbei wird die Datei geöffnet und der neue Datensatz in eine neue Zeile geschrieben. Um später die Datei zu entnehmen, muss die SD Karte aus dem Shield entnommen werden und am PC mit einem SD Karten Slot eingelesen werden.

Problem mit Excel

Öffnet man die Datei in Excel, so kann es sein das Werte als Datum Formatiert werden. Das liegt mitunter an der verwendeten Zeichen für Nachkommastelle. Technisch gesehen ist alles Richtig, nur Excel macht etwas zu viel des Guten.

Statt die Datei per Doppel klick zu öffnen, muss die Datei über Excel aufgerufen werden. Über den Reiter "Daten" und dann Daten abrufen -> Aus Datei -> Aus Text/CSV  kann die Datei importiert werden.

Nach dem Import öffnet sich ein neuer Dialog. In der dritten Combobox wählt ihr Dateitypen nicht ermitteln und anschließend kann dann auf den Button Laden geklickt werden.

Leider kann das hier nur zum Betrachten verwendet werden. Eine Darstellung in einem Diagramm geht hier ebenfalls nicht. Zugegeben empfand ich dies sehr nervig und schrieb hierzu ein einfachen Konverter, der mir die Werte in das Zielformat bringt. In dem vorigen Bild ist auch zu sehen, dass die Nachkommastelle komplett entfernt wurde.

Hat nur eine Aufgabe

Das Tool zum konvertieren der CSV Datei ist ebenfalls auf meinem Repository zu finden. Momentan kann das Tool nur eine Sache und zwar die Zahlen mit einem Punkt als Nachkommastelle umzustellen zu einem Komma. Wenn die Anforderungen steigt, dann werde ich sicherlich mehr daraus machen.

Im Diagramm betrachten

Kommen wir zum eigentlich Ziel. Die gemessenen Daten können in Excel im Einzelnen Betrachtet werden. Mit dem Anlegen einer Diagramm-kurve sieht man wie die Temperatur und Feuchtigkeit zu einander sich verändert haben. Der Luftdruck muss ein separates Diagramm haben, da die Werte im Hektopascal hinterlegt sind.

Immer noch nicht Rund

Das Automatische Aufzeichnen der Messdaten ist schon hilfreich. Aber an den gespeicherten Messungen ist keine Uhrzeit angegeben, so dass eine Zeitliche Orientierung nicht ermittelt werden kann. Und noch besser wäre, die Diagramme ebenfalls im Browser anzuzeigen. Aber dazu komme ich zu einem anderen Zeit.

Github - WeatherStation (Wemos Anwendung)

Github - ToolCsvConverter (Ein Tool für eine Sache)

Oder das Tool ohne Umwege als fertige Exe in einer Zip Datei verpackt.