Im Zusammenhang mit LoRaWAN und The Things Network (TTN) bin ich auf eine andere interessante Sache gestossen: Meshtastic. Während TTN die Verbindung von einem Client zu einem zentralen Gateway benötigt, ist Meshtastic, wie der Name schon sagt, wie ein Mesh organisiert. Beide nutzen das LORA Übertragungsverfahren, oftmals in Form eines ESP32 mit angeschlossenem Semtech SX1262. Das Ganze spielt sich im ISM Band ab, hier in Europa auf 868 MHz.
Dieser Artikel beschreibt die Steuerung der Erdbeerfarm mit Home Assistant. Die andere Seite, also die mit den Node Red Flows, läuft bisher ohne Probleme. Die folgenden MQTT-Topic werden von Node Red auf der Farmseite publiziert, bzw. erwarten Steuerbefehle:
farm/giessen/zeit - Legt die Pumpdauer für die Bewässerung festfarm/reihe1/cmd - Befehlstopic für Node Redfarm/reihe1/state - meldet den Status von Node Red zurück an Home AssistantFür die Reihe 2 bis 4 gibt es entsprechende cmd- und state-Topics.
Ich habe die bereits im ersten Artikel benannten (Flows vom 10.3.25) für Node Red nochmal überarbeitet. Ich will es nochmal mit der Steuerung der Farm von Home Assistant via MQTT probieren, und weg von der lokalen Benutzerschnittstelle. Meine Funktionskette sieht, grob gesehen, so aus:
Home Assistant -> MQTT-Broker -> Node Red
Das schwächste Glied dieser Kette ist die WLAN-Verbindung in die Garage. Die Steuerbefehle werden von Home Assistant via MQTT erzeugt. Sämtliche Automationen und Einstellungen laufen in Home Assistant ab. Node Red am Ende der Kette schaltet entsprechend die zuständigen Relais für Ventile und die Pumpe. Node Red meldet diese Schaltzustände über ein eigenes MQTT-Topic zurück an Home Assistant. Ich zäume das Pferd einmal von hinten auf, und fange mit den Flows auf Node Red an.
Ein paar Worte zur Dachkonstuktion. Das Garagendach hat eine Größe von 5,10m x 2,60m. Das Garagendach ist wie eine Wanne aufgebaut. Wasser fließt also nicht unkontrolliert überall hin ab, sondern nur über einen zentralen Dachabfluss. Damit lässt sich arbeiten!
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde, alle springen auf den A.I.-Zug auf und überbieten sich mit den tollsten Large Language Models. Alle in dem Medien gehypten Sprachmodelle nutzen die Herstellercloud und benötigen ein entsprechendes Account. Will man etwas mehr machen, benötigt man meistens sogar ein kostenpflichtiges Abo. Die Frage ist, kann man sowas auch zuhause betreiben? Nun, ich habe natürlich kein Rechenzentrum im Keller, und auch meine Resourcen was Rechenpower angeht sind eher gering.
Trotzdem starte ich einen Versuch ein LLM zuhause zum Funktionieren zu bringen. Bei meiner Lösung versuche ich wieder auf Docker-Container zu setzen. Mal schauen was geht…
Wenn man morgens aus der Dusche kommt sind vorgewärmte Handtücher einfach Pflicht! Für dieses nachgelagerte Duscherlebnis gibt es in unserem Badezimmer einen Handtuchwärmer.
Die Farm wurde in der Zwischenzeit nochmal umgebaut. Die Elektronik hat die ganz schlimme Beta-Phase verlassen, und ist in ein vernünftiges Gehäuse gewandert. Auch wenn es schon etwas besser aussieht, gibt es noch jede Menge Arbeit. Die Netzwerkanbindung läuft immer noch über einen TP-Link Router WR802N, der sich in einer Plastiktüte nahe des Entlüftungslochs der Garage befindet. Zweifelsohne suboptimal.
Ich besitze ein Reihenhaus im Osten von Bremen. Da das Grundstück relativ klein ist, und da ich nicht viel Platz für ‘Nutzpflanzen’ habe, kam mir die Idee, den Platz auf dem Garagendach doch auch zu nutzen. Alles entsprang einer Bierlaune, doch inzwischen wirft die kleine Farm gute Erträge ab, die für das eine oder andere Erdbeermarmeladenbrot reichen.
Der erste Aufbau begann im Juni 2020 mit ein paar Blumenkästen mit Erdbeeren und einem Gestell für ein Vogelnetz. Die Erdbeeren mussten immer von Hand gegossen werden. Das Automatisierungspotential lag da quasi auf der Hand.
In meinem Haus ist eine Fernwärmestation statt einer klassischen Heizung verbaut. Ich bekomme von meinem Versorger heißes Wasser in einer Rohrschleife ins Haus geliefert. Die Wärme wird dann über zwei Wärmetauscher für Warmwasser und Heizung abgegriffen. Die ganze Anlage ist recht klein, und passt quasi in einen Kleiderschrank im Eingangsbereich des Hauses. Zwei motorgetriebene Ventile regeln die Wärmemenge, die in die Wärmetauscher einströmt. Gesteuert werden die Ventile über eine “ECL Comfort 310”-Controller von Danfoss. Die ECL310 hat eine eingebaute Ethernet Schnittstelle und stellt darauf Modbus zur Verfügung (Modbus TCP). Danfoss bietet auch eine Cloud-Lösung an, aber ich bin nicht so der Freund von sowas.
Ich beschäftige mich schon seit einiger Zeit mit Hausautomation. Angefangen hat alles mit einem Raspberry Pi, Modell B 512MB RAM. Darauf lief irgendein Raspian. Mit Node Red habe ich dann die ersten Gehversuche gemacht, später ging es dann mit FHEM weiter.
Den Pi habe ich dann irgendwann durch ein Modell 3 ersetzt. Dann kam auch die Umstellung auf Home Assistant, ich weiß allerdings gar nicht mehr welche Version ich damals genutzt habe. Home Assistant lief aber seit der ersten Installation immer in einem Docker-Container. Das vereinfacht viele Dinge, und man kann auch mal eine Testumgebung komplett verwerfen.