코딩도상국

https://blog.arduino.cc/2021/03/01/announcing-the-arduino-ide-2-0-beta/

아두이노 IDE를 사용하면서 자동완성, 디버깅하는 것이 굉장히 불편합니다. 많은 사람들이 Visual studio, Platform IO 등을 이용했습니다. 

2021년에 3월 후, Arduino IDE 2.0 베타를 다운로드할 수 있으며 해당 코드 리포지토리가 오픈 소스가 배포됐습니다.

우선 가장 마음에 드는 것은 인터페이스가 매우 친숙하다는 것입니다.  인터페이스는 기존 Arduino IDE를 유지하고 필요한 기능을 추가한 듯 합니다.

https://github.com/arduino/arduino-ide

위 github 주소를 통해 자신의 OS에 맞춰 설치합니다. 

첫 번째, 추가된 기능으로 입력하는 동안 편집기는 포함된 라이브러리에 따라 변수 및 함수의 자동 완성을 제공합니다. 하지만, 아직 베타버전이라 생각보다 버그가 많아 제대로 되지 않을 때가 많습니다.

두번 째, 제가 가장 마음에 들어하는 기능입니다. 변수나 함수를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 상황에 맞는 메뉴에서 선언된 줄(및 파일)로 이동할 수 있는 탐색 바로 가기를 제공합니다. 아두이노 특성상 라이브러리를 분석할 때, github에서 찾아보곤 했는데, 변수 및 함수를 추적할 때 우클릭으로 쉽게 이용할 수 있습니다. 

이 또한,  가끔 어떠한 이유로 탐색기가 제대로 동작하지 않을 때가 있습니다. 

세번 째, 보드에서 코드를 대화식으로 실행하고 실행을 검사할 수 있는 라이브 디버거입니다. 디버그 패널을 실행하고 실행을 일시 중지하고 변수의 내용을 검사할 중단점을 설정하기만 하면 됩니다. 즉석에서 변수의 내용을 변경하고 실행을 재개할 수도 있습니다.

네 번째, 현재 디버거는 SAMD 플랫폼(MKR 제품군, Nano 33 IoT, Zero)의 모든 Arduino 보드를 지원합니다. mbed 플랫폼(Nano 33 BLE, Portenta, Nano RP2040 Connect)에 대한 지원이 구현되고 있지만 시간이 걸릴 수 있습니다. 타사 보드용 Arduino 코어 유지 관리자는 관련 구성 매개변수를 추가하여 디버깅 지원을 추가할 수 있습니다. 이에 대한 기술 가이드가 제공됩니다. Segger J-link와 같은 디버깅 프로브를 보드의 SWD 핀에 연결해야 사용할 수 있습니다.

큰 특징으로 자동완성, 탐색기, 라이브 디버거, 타사 보드 지원이 있습니다. 

처음 설치 후, 사용해보면 인터페이스는 크게 바뀌지 않았기 때문에 쓰는데 큰 지장은 없습니다. 하지만 팁을 하나 드리자면, 시리얼 모니터를 사용할 때 입니다. 

시리얼 모니터에 값을 입력할 때, 엔터가 아니라 Ctrl + 엔터 키입니다. 저는 제대로 읽어보지 않고 엔터키만 갈겼는데 여러분들은 조심하시길 바랍니다. 

베타 버전이므로, 아직 잔 버그가 많습니다. 그 부분을 유의하고 사용하시면 문제 없습니다. 

안녕하세요. 아두이노 MQ Series PPM으로 변환하기 번외 편입니다. 

저번 글은 회로도를 보았고, 오늘은 파이썬으로 PPM으로 변환하도록 하겠습니다.

파이썬으로 굳이 사용한 이유는 급하게 실험하느라, 센서 값을 PPM으로 변환하지 않고 그대로 CSV파일 형식으로 받았기 때문에 파이썬으로 데이터를 전처리해야만 했습니다.

import csv
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

"""
PPM 
VCC = 3.3V
RL = 10k

VL = VCC*(RL/(RS+RL)
RS = (RL*VCC)/VL-RL

PPM = a * ratio * b
"""

vcc = 3.3
rl = 10
mq3, mq4, mq6, mq7, mq8, mg811 = 7, 8, 9, 10, 11, 12


#  Calculate Rs 
def rs_cal(vl):
    return ((vcc * rl) / vl) - rl


# Calculate Ro
def ro_cal(rs, num, clean_air_ppm):
    ro_tmp = 0
    for i in range(num):
        ro_tmp += rs[i] / clean_air_ppm
    return ro_tmp/num


# Calculate ratio 
def ratio_cal(rs_, ro_):
    return rs_/ro_


# Calculate PPM 
def ppm_cal(ratio, a, b):
    return a * pow(ratio, b)

# Calculate logscale PPM
def ppm_log_cal(ratio, a, b):
    return (math.log10(ratio)-b)/a


def co2_cal(adc_v):
    return pow(10, ((adc_v / 8.5) - 0.220) / (0.020 / (2.602 - 3)) + 2.602)


constant = {"mq3": ['Alcohol', "mq3", 0.3934, -1.504],
            "mq4": ['CH4', "mq4", 1012.7, -2.786],
            "mq6": ['LPG', "mq6", 1009.2, -2.35],
            "mq7": ['CO', "mq7", 99.042, -1.518],
            "mq8": ['H2', "mq8", 976.97, -0.688]}


file_name_1 = '2020923_105132.csv'
file_name_2 = '2020923_113418.csv'
file_name_3 = '2020923_125810.csv'

header = ['boot_ms[ms]',
          'latitude[degE7]', 'longitude[degE7]', 'relative altitude[mm]',
          'local position x[m]', 'local position y[m]', 'local position z[m]',
          'mq3', 'mq4', 'mq6', 'mq7', 'mq8', 'mq811',
          'PM1.0', 'PM2.5', 'PM10.0', 'ozone', 'gamma']


csv_1 = np.loadtxt(file_name_1, delimiter=",")
# file = np.vstack([header, csv_1])

adc_v_list = []
rs_list = []
ratio_list = []
ppm_list = []

tmp = []

for i in range(len(csv_1)):
    adc_v_list.append(csv_1[i][mq4])

for i in range(len(csv_1)):
    rs_list.append(rs_cal(csv_1[i][mq4]))

ro = ro_cal(rs=rs_list, num=10, clean_air_ppm=4.4)

for i in range(len(csv_1)):
    ratio_list.append(ratio_cal(rs_list[i], ro))

for i in range(len(csv_1)):
    ppm_list.append(ppm_cal(ratio_list[i], constant['mq4'][2], constant['mq4'][3]))

time = []

for i in range(len(csv_1)):
    time.append((csv_1[i][0]-csv_1[0][0])/1000/60)

print("time :", time)
print("adc_v :", adc_v_list)
print("ro :", ro)
print("rs :", rs_list)
print("ratio : ", ratio_list)
print("ppm :", ppm_list)
print("clean air :", 1012.7 * pow(4.4, -2.786))

plt.plot(time, [300 for _ in range(len(csv_1))], color='red')
# plt.plot(time, [10000 for _ in range(len(csv_1))], color='red')
plt.plot(time, ppm_list, color='green')
plt.xlabel('[Minute]')
plt.ylabel('[PPM]')
plt.title("MQ4 - CH4( 300~10000ppm )")
plt.show()

위 소스코드 같은 경우는 프로젝트에서 중요하다고 생각한 부분만 가져왔습니다. 

아래는 PPM으로 변환할 때 필요한 함수입니다.

#  Calculate Rs 
def rs_cal(vl):
    return ((vcc * rl) / vl) - rl


# Calculate Ro
def ro_cal(rs, num, clean_air_ppm):
    ro_tmp = 0
    for i in range(num):
        ro_tmp += rs[i] / clean_air_ppm
    return ro_tmp/num


# Calculate ratio 
def ratio_cal(rs_, ro_):
    return rs_/ro_


# Calculate PPM 
def ppm_cal(ratio, a, b):
    return a * pow(ratio, b)

# Calculate logscale PPM
def ppm_log_cal(ratio, a, b):
    return (math.log10(ratio)-b)/a

그리고 기억은 잘나지 않지만, CO2 센서는 위 공식 말고 다른 식을 사용합니다. 

# Calculate CO2 PPM
def co2_cal(adc_v):
    return pow(10, ((adc_v / 8.5) - 0.220) / (0.020 / (2.602 - 3)) + 2.602)

1편

coding-yoon.tistory.com/98

2편

coding-yoon.tistory.com/121

안녕하세요. 

MQ시리즈 두 번째 글을 작성합니다. 

확실히 글은 바로 바로 작성하는 것이 중요한 것 같습니다. 글을 쓰려고 보니 기억이 안 나서 다시 새로 공부했습니다.

저번 글은 아두이노 라이브러리를 이용하여 단순히 PPM을 구하였다면, 오늘은 조금 더 자세히 회로를 통해 좀 더 MQ 시리즈와 친해지는 것이 목적입니다. 

coding-yoon.tistory.com/98

MQ Series Schematic 를 구글링 하면 굉장히 많은 회로도가 나옵니다.

그중 가장 직관적인 회로도를 가져왔습니다. 

어려운 회로도가 아니기 때문에 편하게 보시면 될 것 같습니다. 

Heater가 회로에 있습니다. MQ 원리는 Heater를 통해 기체를 태운 반응으로 측정을 하는 방법입니다. 

센서가 어느 정도 가열이 돼야 센서 값의 신뢰도가 높아지므로 실내용 공기 센서로 많이 알려져 있습니다.

(이런 센서를 가지고 드론에 달았으니...)

이 회로를 쉽게 읽을 수 있게 다르게 그리겠습니다. 

이렇게 표현하면 전자회로를 한 번이라도 들은 사람이라면 많이 본 회로입니다. 

전압 분배 법칙을 이용해서 Vout을 구할 수 있습니다. 

1. Vcc는 아두이노에서 인가한 전압

2. Rs는 센서 저항으로 공기질에 대한 센서 저항

3. RL은 아래와 같이 감도조정이라고 십자 드라이버로 돌리는 곳이 있습니다. ( 최대로 돌리면 10Ω )

① Rs 구하기 

② Ratio 구하기 ( 1편을 보시면 쉽게 알 수 있습니다. )

＊Rs = 센서저항 

＊Ro = 칼리브레이션 저항 

③ PPM 구하기 

// a, b 는 상수

Result = a * ratio ^ b[ppm]

이런 순서로 보시면은 괜찮을 것 같습니다.