Sperrobjekt Weblog

Sensor zusammenbauen

Die ausführliche Bauanleitung für den Feinstaubsensor erläutert die einzelnen Schritte vom Einkauf der Hardware, über das Einspielen der Firmware, den Zusammenbau der Elektronik und der restlichen Hardware bis hin zur Konfiguration der Messstation. Ich spare mir daher eine Beschreibung der einzelnen Schritte, die ziemlich problemlos klappten.

Beim Konfigurieren habe ich zu spät daran gedacht, dass sich die Messstation nach dem Speichern der WLAN-Verbindung direkt mit dieser verbindet und der Kontakt zunächst einmal abrupt abreißt. Ich hätte gern noch weitere Optionen gesetzt, z.B. den Passwortschutz. Zum Glück kann man sich wieder mit dem Sensor im eigenen Netzwerk verbinden, sobald man seine neue IP-Adresse herausgefunden hat.

Zu guter Letzt kann es eine Weile dauern, bis der eigene Sensor im Netzwerk von luftdaten.info registriert wird, da dies manuell geschieht (Danke für den Hinweis, Sebastian). Erhält man schließlich die Antwort-Mail, stehen darin auch die Sensor-IDs, die für das REST-API (siehe unten) benötigt werden. Ich hatte zunächst versucht, das API mit der ID meines ESP8266-Chips abzufragen, was natürlich scheiterte.

Der fertige Feinstaubsensor versteckt sich in grauen Rohren, nur der Temperaturfühler guckt raus

An die Messwerte rankommen

Je nachdem, welche Häkchen man in der Konfiguration gesetzt hat, sendet die Messstation ihre Daten an zwei API-Endpunkte:

• api.luftdaten.info ist ein REST-API, über das Daten auch wieder abgerufen werden können (mehr dazu gleich);
• madavi.de sammelt die Daten ebenfalls und bereitet sie als CSV-Dateien und als Graphen über verschiedene Intervalle auf. Hier sind die Diagramme meines Feinstaubsensors.

Zusätzlich kann man sich die API auch auf dem eigenen Server installieren (Quellcode) und seine Daten dorthin schicken. Das aber nur am Rande, weil ich das selbst noch nicht getan habe.

Will man nun die Daten des eigenen Sensors (bei mir sind es zwei Sensoren: der Feinstaubsensor SDS011 und der Temperatur/Luftfeuchte-Sensor DHT22, es gehen offenbar aber noch mehr) abfragen, so geschieht das über das REST-API:

$ curl -X GET -L --url http://api.luftdaten.info/v1/sensor/1777 -H 'Content-Type: application/json' -o 1777.json

Als Rückgabe erhält man ein JSON-Array mit den letzten (bis zu 5?) Messwerten. Ein komplettes Messwert-Objekt könnte wie folgt aussehen; id, timestamp und location erklären sich von selbst, die sampling_rate ist bei mir immer null; es folgen Informationen zum Sensor (dem SDS011 von inovafit) und schließlich die Messwerte (P1 für PM10, P2 für PM2,5):

Sollen die Daten automatisiert weiterverarbeitet werden, ist zu beachten, dass für einen Messpunkt nicht immer beide sensordatavalues enthalten sein müssen. Man sollte in seinem Skript also immer auf den value_type prüfen, um den richtigen Wert zu bekommen.

Sinnvoller wäre es natürlich schon, (zusätzlich) einen eigenen API-Endpunkt aufzusetzen und die Daten in einen geeigneten Store zu schreiben. Vielleicht hole ich das demnächst noch nach, aktuell werden die Messwerte aber aus dem öffentlichen API über einen RESTful Sensor von meinem Home Assistant-Server (der einen separaten Blogpost wert ist) gezogen und angezeigt.

Verlaufsdiagramm der Feinstaub-Messwerte in Home Assistant (mit seltsamem Fehler zwischen 1 und 2 Uhr nachts)

Interessant ist übrigens auch ein Vergleich mit den Feinstaub-Messwerten des Hessischen Landesamtes für Naturschutz, Umwelt und Geologie (für die Messstation Wiesbaden-Ringkirche): Tendenziell misst mein Sensor die gleichen Werte, d.h. wenn die "offizielle" Messung höhere Werte registriert, misst auch mein Sensor höhere Werte. Dabei liegen die beiden Messstationen ca. 800 m Luftlinie voneinander entfernt.

Fazit: Ein cooles Projekt und ein tolles Beispiel für Citizen Science, das relativ einfach umzusetzen ist. Vielleicht kommen in Wiesbaden ja noch ein paar weitere Feinstaub-Sensoren dazu, ich könnte mir auch vorstellen, als Gruppe (z.B. im CCC) welche zu basteln.