Умная система мониторинга растений на AWS IoT

Компоненты и материалы

Компонент	Кол-во	Примечание
Arduino Yun	1	Linux (OpenWrt) + AVR, встроенный Wi-Fi
Grove Starter Kit Plus (Shield + Температура + Свет)	1	Датчики на Grove-разъёмах
Grove Moisture Sensor (влажность почвы)	1	Аналоговый, A1
Красный LED 5 мм + резистор 330 Ом	1	Индикатор «полить» на пине D2

Инструменты

• 3D-принтер (корпус) — слой 0.3 мм, заполнение ≥25%

Облачные сервисы

• AWS IoT Core (MQTT, Thing Shadow, Rules)
• AWS IAM (роли, политики)
• AWS DynamoDB (хранение телеметрии)
• AWS SNS (email-уведомления)
• dweet.io (простой альтернативный дашборд)
• Arduino IDE + AWS IoT Device SDK for Arduino Yun

О проекте

Автономная система мониторинга комнатного растения: температура, освещённость, влажность почвы. Данные уходят в AWS IoT → DynamoDB, при сухой почве — email через SNS. Альтернатива — dweet.io для быстрой проверки. Включает 3D-печатный корпус с интегрированным «шпом» для датчика влаги.

Этап 1: Сборка цепи (Grove Shield на Yun)

• Temperature → A0
• Moisture → A1
• Light → A2
• LED (через 330 Ом) → D2

Этап 2: 3D-печатный корпус

3 STL-файла: база под Yun+Shield, верхняя крышка, шпы для датчика влаги (прикручивается M4×40). Печать ~2 часа. Ориентируйте отверстие шпа к горшку.

Этап 3: Калибровка порога сухости

Загрузите скетч SoilMoistureValue (см. Code). Смочите датчик в сухом и мокром грунте, запишите значения. Порог tooDryValue (пример ~250–500) — ниже = нужен полив. Это же значение используйте в SNS-правиле.

Этап 4: Отправка в dweet.io (быстрый тест)

Скетч ArduinoYunDweetio. Замените PlantMonitorTorontoON на уникальное имя. Данные: https://dweet.io/follow/. Интервал 10 сек (настраивается).

Этап 5–11: Настройка AWS CLI и сертификатов (на компьютере)

1. Установите AWS CLI (awscli-bundle).
2. aws iot create-thing --thing-name "PlantSystem"
3. aws iot create-keys-and-certificate --set-as-active --certificate-pem-outfile cert.pem --public-key-outfile publicKey.pem --private-key-outfile privateKey.pem
4. Создайте политику PubSub (iot:*) и привяжите к сертификату и thing.
5. Проверьте через MQTT.fx (подключение с сертификатами, publish/subscribe на topic/plantdata).
6. Перенесите сертификаты на Yun: папка certs/ (rootCA.pem, cert.pem, privateKey.pem). Запустите codebase_upload.sh и environment_setup.sh (установка python-openssl, paho-mqtt и т.д.).

Этап 12–14: DynamoDB + IoT Rule

1. IAM роль iot-actions-role с доверием iot.amazonaws.com и политикой dynamodb:*, lambda:InvokeFunction.
2. Таблица DynamoDB plantSensor: PK = key (String), SK = timestamp (Number). RCU/WCU = 1.
3. IoT Rule PlantDataToDynamoDB:
   • SQL: SELECT * FROM 'topic/plantdata'
   • Action: DynamoDBv2 (PutItem), table plantSensor, hashKey = ${topic(2)}, rangeKey = ${timestamp()}, roleArn = iot-actions-role.
4. Тест через MQTT.fx → проверьте Items в консоли DynamoDB.

Этап 15: Arduino Yun → AWS IoT (MQTT)

Скетч ArduinoYunAWSIoTDynamodb + вкладка aws_iot_config.h (endpoint, clientId, thingName, пути к сертификатам). Использует ArduinoJson для формирования JSON: {"temp":23.4,"lightval":450,"moistval":320}. Публикует на topic/plantdata каждые 10 сек (настройте интервал для экономии денег).

Этап 16: SNS-уведомление при сухой почве

1. Дайте роли iot-actions-role политики AmazonSNSFullAccess.
2. SNS: создайте топик sendMail, подписку — ваш email.
3. IoT Rule EmailSend:
   • Attribute: moistval
   • Topic filter: topic/plantdata
   • Condition: moistval < 250 (ваш порог)
   • Action: SNS → sendMail, role = iot-actions-role.

Письмо приходит при извлечении датчика из воды (тест).

Итоговая сборка

1. Прикрутите шпы к базе (M4×40).
2. Вставьте Yun+Shield в корпус, прикройте крышкой.
3. Установите в горшок: шпы в грунт, отверстие крышки к окну (свет).
4. Питание: micro-USB от блока питания 5В/1А+.

Советы по эксплуатации

• Увеличьте интервал публикации (например, 15–30 мин) для постоянного развёртывания — сэкономите на AWS IoT/DynamoDB/SNS.
• Добавьте deep-sleep на AVR-части Yun между измерениями (если питание от батареи).
• Расширьте: насос для автополива (реле на D3), камера (Pi Camera на отдельном Pi), прогноз полива по ML.

Код (все скетчи в репозитории / разделе Code)

• SoilMoistureValue — калибровка порога.
• ArduinoYunDweetio — отправка в dweet.io.
• ArduinoYunAWSIoTDynamodb + aws_iot_config.h — основной скетч для AWS.

Схемы

Две варианта визуализации (Fritzing / схема): подключение Grove-датчиков к A0–A2, LED на D2 через 330 Ом.