RaspberryPi+CO2センサー(MH-Z14B)でCO2データをPythonで収集し可視化する
はじめに
以下の記事で室温や湿度を取得していたが、ついでに二酸化炭素濃度も取得したいと思いラズパイとCO2センサを利用し収集する環境を構築した。
Amazonで販売されているCO2センサーを見ると、コロナ需要で様々なメーカから出品されており、精度、APIの使いやすさ、メンテナンス等を考慮すると、どれ購入すれば良いかわからない。「よくわからない精度のものので曖昧なデータを取るくらいだったら自作してしまおう」と思い、今回はCO2を取得するセンサーをラズパイで自作した。結果、10,000円程度の出費でCO2センサーを作成し、そのCO2濃度を操作できる環境を構築できた。
実装
二酸化炭素濃度の収集の全体構成は以下の通り。まず、二酸化炭素濃度を取得しCloud Pub/Subに送信する。その後、Cloud Pub/SubのデータをサブスクライブしMongoDBに保存する。保存したデータをOSSのBIツールのMetabaseで可視化する。
Cloud Pub/Subからデータを取得しMongoDBに保存する処理(図中②)はこちらの記事で作成したサブスクライブワーカーをそのまま利用する。今回はCO2センサーの作成と取得したセンサーデータをCloud Pub/Subに送信するパブリッシュワーカー(図中①)の作成を行う。
1. 前準備
可視化環境(MongoDB+Metabase)の構築
収集したデータを保存して可視化する環境としてMongoDBとMetabaseを用意する。この環境は下記の記事で作成したdocker-composeを利用して構築する。
MongoDBとMetabaseの起動のコマンドを、以下に示す。
docker-compose up -d
起動が完了後それぞれ以下のポートでアクセスが可能となる。
またMongoDBのユーザ名(mongodb_user
)とパスワード(mongodb_pass
)は後のサブスクライブワーカーで利用する。
利用する
docker-compose.yml
のソースコードservices:
mongodb:
image: mongo
container_name: mongodb
restart: always
environment:
MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: mongodb_user
MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: mongodb_pass
ports:
- 27017:27017
volumes:
- ./mongo/db:/data/db
- ./mongo/configdb:/data/configdb
metabase:
image: metabase/metabase:v0.33.5
container_name: metabase
ports:
- 3333:3000
volumes:
- ./metabase:/metabase.db
2. RaspberryPi+CO2センサ(MH-Z14B)の接続
ラズパイの初期設定などは他のサイトを参照。
利用した機材
- Raspberry Pi 3 model B+
- MH-Z14B(CO2センサ)
- ジャンパワイヤ(オス-メス)
- ピンソケット(メス、2.54 mm)
CO2センサは以下のものを利用した。
Amanzonのページでは MH-Z14Aと記載があったが、購入して届いたものの型番は MH-Z14Bであった。秋月電子のページで検索してもMH-Z14Aの型番のものがヒットしないので、そちらは販売が終了したのかもしれない。
ラズパイのUART通信の有効化
ラズパイで配線を行いシリアル通信を行うためには、ラズパイのUARTを有効化する必要がある。UARTの有効化は以下のリンクのいずれかを参照。
最終的にラズパイ上で以下のコマンドを実行し、それぞれが以下のように割り当てられていればOK。
ls -l /dev/serial* lrwxrwxrwx 1 root root 7 4月 24 13:17 /dev/serial0 -> ttyAMA0 lrwxrwxrwx 1 root root 5 4月 24 13:17 /dev/serial1 -> ttyS0
CO2センサー(MH-Z14B)の配線
次にCO2センサー(MH-Z14B)をラズバイに配線して接続する。MH-Z14Bの公式のデータシートが以下のリンクにある。
利用するのが2、13、14、15ピンなので、これをラズパイのピンに接続していく。ラズパイ側のピンとCO2センサー側のピンの対応関係を以下に示す。
ラズパイ側 | CO2センサー側 | 用途 |
---|---|---|
2 | 15 | Vin |
6 | 2 | GND |
8 | 14 | ラズパイからCO2センサーへのデータの送信 |
10 | 13 | CO2センサーからラズパイへのデータの送信 |
配線後はこんな感じ。ハンダゴテがなかったので家にある物置台に固定した。
3. CO2データを収集するクライアントの作成
次に、先程配線処理したラズパイのCO2センサーから二酸化炭素濃度を取得し、そのデータをCloud Pub/Subに送信するクライアントを作成する。
二酸化炭素濃度を収集するクライアントのソースコード
${プロジェクトID}
、${トピック名}
の箇所には、それぞれCloud Pub/Subで作成したプロジェクト名と、トピック名を入力する。import argparse
import datetime as dt
import time
from logging import getLogger
import serial
from google.cloud import pubsub_v1
from pytz import timezone
class PublisherFacade(object):
def __init__(self, project_id: str, topic_id: str):
"""GCPのPub/Subクライアントに接続しPublishするクラス
Args:
project_id ([str]): トピックが存在するプロジェクトのプロジェクトID
topic_id ([str]): データを送信する対象のトピックのトピックID
"""
self.publisher = pubsub_v1.PublisherClient()
self.topic_path = self.publisher.topic_path(project_id, topic_id)
def publish(self, data: list) -> list:
"""データをPubSubに送信する処理
Args:
data (list): 送信するデータの配列。
Returns:
list: [description]
"""
response_ary = []
if type(data) != list:
# 入力値がlist出ない場合は処理を終了
print("data most be list. ")
exit()
for d in data:
# Data must be a bytestring
d = str(d).encode("utf-8")
response_ary.append(self.publisher.publish(self.topic_path, d).result())
return response_ary
def setup(target_tty="/dev/ttyAMA0", timeout=10.0, sleep_time: int = 30):
"""指定したデバイスとのシリアル接続を開始し、シリアルオブジェクトを返す。
Args:
target_tty (str, optional): 取得するセンサーデバイスのtty. Defaults to "/dev/ttyAMA0".
timeout (float, optional): 接続の際に何秒でタイムアウトとするか. Defaults to 10.0.
sleep_time (int, optional): デバイスの起動の際に何秒待つか。短すぎると起動に失敗する。. Defaults to 30.
"""
s = serial.Serial(
target_tty,
baudrate=9600,
bytesize=serial.EIGHTBITS,
parity=serial.PARITY_NONE,
stopbits=serial.STOPBITS_ONE,
timeout=timeout,
)
print(f"起動処理のため{sleep_time}秒待機します。")
time.sleep(sleep_time)
return s
def get_co2data_from_sensor(
target_tty="/dev/ttyAMA0",
) -> int:
"""センサーとシリアル通信を行い、二酸化炭素濃度を取得する。
Args:
target_tty (str, optional): 取得するセンサーデバイスのtty. Defaults to "/dev/ttyAMA0".
Returns:
int: 取得した二酸化炭素濃度。
"""
# シリアル接続の開始
s = setup(target_tty)
b = bytearray([0xFF, 0x01, 0x86, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x79])
s.write(b)
result = s.read(9)
# 返り値が正常かどうかを判定
try:
checksum = (
0xFF
- (
(
(result[1])
+ (result[2])
+ (result[3])
+ (result[4])
+ (result[5])
+ (result[6])
+ (result[7])
)
% 256
)
) + 0x01
if checksum == (result[8]): # チェックサムを確認して異なっていたら、不正なデータとみなす。
co2_value: int = str(((result[2]) * 256) + (result[3]))
print(f"co2濃度: {co2_value}")
return int(co2_value)
else:
raise Exception("センサーから取得したチェックサムに誤りがありました。")
except IndexError as ie:
print("センサーからデータを取得できません。接続を確認してください。", ie)
except Exception as e:
print(e)
def collect_to_topic(
target_tty: str = "/dev/ttyAMA0", room_name: str = "home", mock_mode: bool = False
):
"""Co2センサーからデータを取得する。
Args:
target_tty (str, optional): 取得するセンサーデバイスのtty.. Defaults to "/dev/ttyAMA0".
room_name (str, optional): デバイスが設置されているルーム名。送信するデータに不要する。. Defaults to "home".
mock_mode (bool, optional): デバイスと接続はせずにそれ以外の動作だけ確認する。. Defaults to False.
"""
try:
# mockモードの時は試験用に600を返す。
co2_response_data = (
get_co2data_from_sensor(target_tty) if not mock_mode else 600
)
if co2_response_data is None:
print("センサーからデータの取得に失敗しました。", co2_response_data)
exit()
room_co2_info = {
"name": room_name,
"co2_value": co2_response_data,
"request_at": (
timezone("Asia/Tokyo")
.localize(dt.datetime.now())
.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
),
}
print(f"Cloud Pub/Subに送信するデータ: {room_co2_info}")
# Cloud Pub/Subに送信
if mock_mode:
print("Mockモードなので、データの送信を行いません。")
else:
publisher.publish([room_co2_info])
except Exception as e:
print("データの更新処理に失敗しました。", e)
exit()
if __name__ == "__main__":
logger = getLogger(__name__)
# 引数の設定
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"--target_tty",
help="端末に接続されているセンサーのパス。",
default="/dev/ttyAMA0",
)
parser.add_argument(
"--room_name",
help="センサーが設置してある場所。データに付与する。",
default="living",
)
parser.add_argument(
"--mock_mode",
help="Mockを利用する場合このオプションを付与することで、データがCloudPubSubに送信されなくする。",
action="store_true",
)
args = parser.parse_args()
# Publisher Clientの初期化
publisher = PublisherFacade("gotg-324412", "home_carbondioxide")
collect_to_topic(
target_tty=args.target_tty, room_name=args.room_name, mock_mode=args.mock_mode
)
実行する際は、Cloud Pub/Subからダウンロードしたシークレット情報pubsub-credential.json
のパスを、以下のように環境変数に設定する。
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=pubsub-credential.json
その後以下のコマンドを実行することでCO2のセンサーデータがCloud Pub/Subに送信される。
$ python publish.py co2濃度: '556' Cloud Pub/Subに送信するデータ: {'co2_value': 556, 'name': 'living', 'request_at': '2022-05-07T16:20:36Z'}
配線が正しく行われている場合、実行すると上記のようにCO2センサーで二酸化炭素濃度を取得できる。これをcronなどで定期実行するようにする事で、定期的に部屋の二酸化炭素濃度を取得できる。
4. 収集したデータをMongoDBに保存するクライアントの作成
次に、Cloud Pub/Subからデータを取得しMongoDBに保存するサブスクライブワーカーの作成を行う。これは過去の記事で作成したものと全く同じなので詳細は割愛する。
まず、MongoDBと接続する為のライブラリをインストールする。 その後、サブスクライブワーカーのソースコード
pip install pymongo
subscribe.py
を作成し、以下のコードを記載する。${プロジェクトID}
、${サブスクリプション名}
の箇所にはそれぞれCloud Pub/Subで作成したプロジェクトIDと、サブスクリプション名を入力する。${保存するデータベース名}
、${保存するコレクション名}
はMongoDBの保存する先の情報を記載する。import argparse
import json
from google.api_core import retry
from google.cloud import pubsub_v1
from pymongo import MongoClient
class MongoRepository(object):
def __init__(
self, db_name, collection_name, username, password, host="localhost", port=27017
):
_client = MongoClient(
"mongodb://%s:%s@%s:%d" % (username, password, host, port)
)
_db = _client[db_name]
# 認証情報を付与
_db.add_user(
username,
password,
roles=[
{
"role": "dbAdmin",
"db": db_name,
},
],
)
self.collection = _db[collection_name]
def insert_list(self, insert_list):
return self.collection.insert_many(insert_list)
class SubscriberFacade(object):
def __init__(self, project_id: str, debug_mode: bool = False):
"""GCPのPub/Subクライアントに接続し、データをPullするクラス
Args:
project_id ([str]): トピックが存在するプロジェクトIDのリスト
debug_mode()
"""
self.subscriber = pubsub_v1.SubscriberClient()
self.project_id = project_id
self.subscriptions_list = []
self.ack_ids = []
self.subscription_path = None
self.debug_mode = debug_mode
def _init_subscriber(self):
self.subscriber = pubsub_v1.SubscriberClient()
def pull(self, subscription_id: str, max_messages: int = 10) -> list:
"""指定したSubscribeからデータをPullする
Args:
subscription_id (str): 対象のサブスクリプションID
max_messages (int): pullする最大のメッセージ数
Returns:
list: [description]
"""
self._init_subscriber()
self.ack_ids = []
self.subscription_path = self.subscriber.subscription_path(
self.project_id, subscription_id
)
with self.subscriber:
response = self.subscriber.pull(
request={
"subscription": self.subscription_path,
"max_messages": max_messages,
},
retry=retry.Retry(deadline=300),
)
for received_message in response.received_messages:
self.ack_ids.append(received_message.ack_id)
print(
f"Received and acknowledged {len(response.received_messages)} messages from {self.subscription_path}."
)
return response.received_messages
def send_ack(self):
"""直前のPull or Subscribe処理に関してAckを返す
該当の処理が実行されていない場合は何もせず終了する。
"""
if not self.subscription_path:
print("直前のSubscribeが見つかりません。")
return
self._init_subscriber()
if not self.debug_mode and not self.ack_ids == []:
print("Ackを返します。 ack_ids: {}".format(self.ack_ids))
with self.subscriber:
self.subscriber.acknowledge(
request={
"subscription": self.subscription_path,
"ack_ids": self.ack_ids,
}
)
def bytes_to_json(input_bytes: bytes) -> dict:
"""bytes形式のJsonをJsonの辞書配列に変換する
"""
converted_byte = (
input_bytes.decode("utf8")
.replace("None", '"None"')
.replace("True", "true")
.replace("False", "false")
.replace("'", '"')
)
print(converted_byte)
return json.loads(converted_byte)
def main(args) -> None:
"""PubSubから同期的にメッセージを取得する """
# Subscriberの初期化
subscriber = SubscriberFacade(project_id=" ${プロジェクトID}", debug_mode=args.debug_mode)
subscribe_payloads_list,subscribe_messages = [], []
try:
# Messageの取得と整形
subscribe_messages = subscriber.pull(
" ${サブスクリプションID}", 10
)
subscribe_payloads_list = [
bytes_to_json(x.message.data) for x in subscribe_messages
]
print(subscribe_payloads_list)
except Exception as e:
print(e)
# Mongo Clientの初期化
mongo_client = MongoRepository(
db_name="${保存するデータベース名}",
collection_name="${保存するコレクション名}",
username=args.mongo_username,
password=args.mongo_password,
host=args.mongo_host,
port=args.mongo_port,
)
# データの挿入
try:
if subscribe_payloads_list == []:
print("SubscriptionIdに新規メッセージは存在しませんでした。")
else:
mongo_client.insert_list(subscribe_payloads_list)
subscriber.send_ack()
except Exception as e:
print(e)
print(
"保存に失敗しました。ACKを返しません。"
)
if __name__ == "__main__":
# 引数の設定
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("mongo_username", help="ユーザ名")
parser.add_argument("mongo_password", help="パスワード")
parser.add_argument("--mongo_host", default="localhost", help="対象のMongoDBのホスト名")
parser.add_argument("--mongo_port", default=27017, help="対象のMongoDBのポート番号")
parser.add_argument("--debug_mode", default=False, help="debugモードの場合はAckを返さない")
args = parser.parse_args()
main(args)
実行の際は、パブリッシュワーカーと同様にpubsub-credential.json
を以下のように環境変数に設定し、コマンドを実行する。
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=pubsub-credential.json
python subscribe.py ${MongoDBのユーザ名} ${MongoDBのパスワード}
上記を実行する事でCloud Pub/Subからデータを取得しMongoDBに保存することができる。
5. データの可視化
上記のパブリッシュワーカーとサブスクライブワーカーを、cronで5分ごとに定期実行するようにし設定は完了。
Metabaseでグラフを作成して、5分おきの二酸化炭素濃度を取得できていることが確認できる。
ここら辺の資料から、一般的に室内の二酸化炭素濃度は1000ppm以下であることが好ましいよう。なので基準値を超えたら分かるように「異常値」の波線もグラフに表示しておいた。
二酸化炭素は、少量であれば人体に影響は見られないが、濃度が高くなると、倦怠感、頭痛、耳鳴り等の症状を訴える者が多くなること、また、室内の二酸化炭素濃度は全般的な室内空気の汚染度や換気の状況を評価する1つの指標としても用いられており、二酸化炭素濃度の基準値は 1000ppm 以下と定められている。 https://www.mhlw.go.jp/content/11130500/000771215.pdf
おわりに
空気中の二酸化炭素濃度が高いとパフォーマンスに悪影響を及ぼすらしいので、それを確認できる二酸化炭素濃度の可視化ができて満足。今のままだと逐一確認しないといけないので、二酸化炭素濃度が1000ppmを超えそうになると、Alexaなどがアラートを発砲できるようにしたいなあと画策中。
今回初めてラズパイの電子工作的なことを行ったが、ハンダゴテ持っておらず暫定で固定したかんじなので、いつかしっかり半田付けしたい。
参考
RaspberryPiとセンサーの接続に関して、以下の方の情報を参考にさせていただきました。