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低コストセンサーで実現するコスト効率の良い室内温度マッピング

背景

目的

背景

過去10年間で極寒波が相次ぎ、暖房費が高騰。対応として多くの家庭が木質ペレット暖房機やNestサーモスタット等の省エネデバイスを導入しています。

筆者のIoTとオープンソースハードウェアへの最初の挑戦は、数年前に導入した小規模ペレットバーナー最適化願望から始まりました。関心は広がりましたが、気温低下時には常にこの原点プロジェクトに立ち返ります。

要するに、熱が建物内でどう移動するかという明確なデータ駆動型把握なしに暖冷房を行うと、家庭は膨大なエネルギーを浪費します。直感頼みはもはや通用しません。

サーモスタットで十分ではないか?

従来の「ダム」モデルであれNestのような高度学習システムであれ、サーモスタットが提供するのは単一の局所温度読み取りのみ。地下室から3階寝室への熱移動をマッピングするには、家中に分散配置された複数センサーが必要。平均的スマートサーモスタットは約250ドルで多くの予算を超えます。ここで説明するワークフローは、プログラマブルサーモスタットの有無に関わらず機能します。

量が質を生むとき

この文脈では生データが洞察の鍵。戦時軍需生産が示したように質は量と共にスケールします。統計的に意味あるデータには、家屋全体に最低5センサー必要と判明。

初期試行は高コストコンポーネントと複雑ネットワーク設定で難航。例:Arduino Pro Mini($7)+ DS18B20($4)+ XBee($17)/ノードでセンサー単価$30超(ゲートウェイ・サーバー除く)。低コストRFモジュールNRF24L01も利用可能だったが、利用可能ライブラリでの設定が困難でした。

機会

初期ハードウェア要件

柔軟性が最優先。ネットワークは新コンポーネント追加と旧型廃棄に対応可能であるべき。現在のプロトタイプ構成:

温度センサー

温度センシング技術は多様。抵抗から温度算出するシンプルなアナログサーミスタから、MLX90614のような高精度非接触赤外線センサーまで、各タイプにトレードオフあり。実証済み2オプションに焦点:DS18B20デジタルセンサーとTMP36アナログセンサー。

DS18B20は高精度とシングルワイヤー通信だが、より複雑なファームウェア必要。TMP36は安価で簡単だがキャリブレーション必須。包括的ガイドは Adafruit TMP36ページ と Adafruit DS18B20チュートリアル 参照。

無線モジュール

歴史的に無線通信は大きな障壁。2つの最近の進歩で劇的にハードル低下:

柔軟性最大化のため、ネットワークはRFとWi-Fi両アプローチを統合。

NRF24L01 RFネットワーク

RFモジュールは長らく低コストで入手可能だったが、設定困難と信頼性問題で悪名高かった。Nordic Semiconductor NRF24L01は送受信デュアル機能でネットワークトポロジーを簡素化し、MySensors図解のような控えめなツリーアーキテクチャを実現。

出典:Mapping Household Temperature Flow with Cheap Sensors

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