Sistema de automatización y control de luminarias mediante tecnología LoRaWAN.

Abstract

[ES] El proyecto trata de realizar un sistema capaz de controlar la iluminación de una serie de luminarias estableciendo las comunicaciones mediante el uso de tecnología LoRa. El sistema está compuesto por una serie de autómatas. Funcionando como master, hay una Raspberry Pi 3 y funcionando como `slave¿ una Raspberry Pi Pico en cada una de las luminarias. La comunicación entre ellos es bidireccional. Master puede hacer dos tipos de envíos, forzar una determinada iluminación de la luminaria y consultar ese porcentaje de iluminación. Así pues, el `slave¿ recibe ese porcentaje de iluminación y la regula o bien responde enviando el estado de dicha luminaria si se le consulta. Las comunicaciones a destacar del sistema son dos: el protocolo SSH, para conectarse al master desde el ordenador y tecnología LoRa para la comunicación final entre master y slaves. Por último, por cada consulta, el estado de cada luminaria se almacena en una tabla SQL en la memoria interna del máster. Así pues cada 3 minutos se suben dichos datos desde el máster a un servidor propio para la elaboración de gráficas o el estudio de mejoras.

[EN] The project consists of creating a system able to control the lighting of a group of luminaires establishing communications through the use of LoRa technology. The system is made up of some automatas. Working as a master, I have a Raspberry Pi 3 and working as slaves, I use a Raspberry Pi Pico in each luminaire. Communication between them is bidirectional. Master can make two types of message, force a certain illumination of the luminaire and consult that percentage of illumination. So, the slave receives that percentage of illumination and regulates the luminaire or responds by sending the status of the luminaire if it is consulted. There are two outstanding communications in the system: the SSH protocol, to connect from the computer to the master and LoRa technology for the final communication between master and slaves. Finally, for each query made, the status of each fixture is stored in an SQL table in the internal memory of the master. In addition, every 3 minutes data is uploaded from the master to an own server to make graphs or improvements studies.