オムロンの2JCiE-BUからデータを取得して、InfluxDBへ登録してみます。
オムロン提供のサンプルプログラムを取得する
日本語のREADMEもあります。
適当なフォルダを作ってサンプルプログラムを取得します。
nomura@raspberrypi5:~/omron_sensor$ git clone https://github.com/omron-devhub/2jciebu-usb-raspberrypi.git
取得したサンプルを動かしてみます。
nomura@raspberrypi5:~/omron_sensor $ cd 2jciebu-usb-raspberrypi/
nomura@raspberrypi5:~/omron_sensor/2jciebu-usb-raspberrypi $ python3 sample_2jciebu.py
Time measured:2024/06/09 12:20:13
Temperature:25.33
Relative humidity:68.7
Ambient light:253
Barometric pressure:1009.411
Sound noise:69.13
eTVOC:7
eCO2:448
Discomfort index:74.22
Heat stroke:24.0
Vibration information:0
SI value:0.0
PGA:0.0
Seismic intensity:0.0
Temperature flag:0
Relative humidity flag:0
Ambient light flag:0
Barometric pressure flag:0
Sound noise flag:0
eTVOC flag:0
eCO2 flag:0
Discomfort index flag:0
Heat stroke flag:0
SI value flag:0
PGA flag:0
Seismic intensity flag:0
Time measured:2024/06/09 12:20:14
Temperature:25.32
Relative humidity:68.72
Ambient light:253
Barometric pressure:1009.406
Sound noise:63.82
eTVOC:7
eCO2:448
Discomfort index:74.2
Heat stroke:23.99
Vibration information:0
SI value:0.0
PGA:0.0
Seismic intensity:0.0
Temperature flag:0
Relative humidity flag:0
Ambient light flag:0
Barometric pressure flag:0
Sound noise flag:0
eTVOC flag:0
eCO2 flag:0
Discomfort index flag:0
Heat stroke flag:0
SI value flag:0
PGA flag:0
Seismic intensity flag:0
データが取得できたことを確認できたので、取得したデータをInfluxDBに登録していきます。
InfluxDBへの登録
今回は、以下の記事を参考にオムロンのサンプルでデータを表示していた処理をInfluxDBに登録データを作成する形に変更して、そのあとにInfluxDBへ登録する形にしていきます。
importの追加
InfluxDBへ登録するためのライブラリをインポートします。
import influxdb
import datetime
登録データを作成する
サンプルの表示する関数を参考にデータを作成します。
def get_latest_data(data):
return_data = {}
return_data['time_measured'] = datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")
return_data['temperature'] = str( s16(int(hex(data[9]) + '{:02x}'.format(data[8], 'x'), 16)) / 100)
return_data['relative_humidity'] = str(int(hex(data[11]) + '{:02x}'.format(data[10], 'x'), 16) / 100)
return_data['ambient_light'] = str(int(hex(data[13]) + '{:02x}'.format(data[12], 'x'), 16))
return_data['barometric_pressure'] = str(int(hex(data[17]) + '{:02x}'.format(data[16], 'x')
+ '{:02x}'.format(data[15], 'x') + '{:02x}'.format(data[14], 'x'), 16) / 1000)
return_data['sound_noise'] = str(int(hex(data[19]) + '{:02x}'.format(data[18], 'x'), 16) / 100)
return_data['eTVOC'] = str(int(hex(data[21]) + '{:02x}'.format(data[20], 'x'), 16))
return_data['eCO2'] = str(int(hex(data[23]) + '{:02x}'.format(data[22], 'x'), 16))
return_data['discomfort_index'] = str(int(hex(data[25]) + '{:02x}'.format(data[24], 'x'), 16) / 100)
return_data['heat_stroke'] = str(s16(int(hex(data[27]) + '{:02x}'.format(data[26], 'x'), 16)) / 100)
return_data['vibration_information'] = str(int(hex(data[28]), 16))
return_data['si_value'] = str(int(hex(data[30]) + '{:02x}'.format(data[29], 'x'), 16) / 10)
return_data['pga'] = str(int(hex(data[32]) + '{:02x}'.format(data[31], 'x'), 16) / 10)
return_data['seismic_intensity'] = str(int(hex(data[34]) + '{:02x}'.format(data[33], 'x'), 16) / 1000)
return_data['temperature_flag'] = str(int(hex(data[36]) + '{:02x}'.format(data[35], 'x'), 16))
return_data['relative_humidity_flag'] = str(int(hex(data[38]) + '{:02x}'.format(data[37], 'x'), 16))
return_data['ambient_light_flag'] = str(int(hex(data[40]) + '{:02x}'.format(data[39], 'x'), 16))
return_data['barometric_pressure_flag'] = str(int(hex(data[42]) + '{:02x}'.format(data[41], 'x'), 16))
return_data['sound_noise_flag'] = str(int(hex(data[44]) + '{:02x}'.format(data[43], 'x'), 16))
return_data['etvoc_flag'] = str(int(hex(data[46]) + '{:02x}'.format(data[45], 'x'), 16))
return_data['eco2_flag'] = str(int(hex(data[48]) + '{:02x}'.format(data[47], 'x'), 16))
return_data['discomfort_index_flag'] = str(int(hex(data[50]) + '{:02x}'.format(data[49], 'x'), 16))
return_data['heat_stroke_flag'] = str(int(hex(data[52]) + '{:02x}'.format(data[51], 'x'), 16))
return_data['si_value_flag'] = str(int(hex(data[53]), 16))
return_data['pga_flag'] = str(int(hex(data[54]), 16))
return_data['seismic_intensity_flag'] = str(int(hex(data[55]), 16))
return return_data
InfluxDBへ登録する
データベースの情報（テーブル名やポート番号、ユーザ名、パスワード）を設定して、InfluxDBへ登録します。
InfluxDBは、勉強不足なので参考にしたほぼ記事のままです。
device_id = 'sensor'
influx = influxdb.InfluxDBClient(
host = 'localhost',
port = 8086,
database = 'omron_sensor',
username = 'test_user',
password = 'test'
)
def write_influxdb(data):
json_body = [{
'measurement': 'sensor',
'tags': {'macaddr': device_id},
'time': datetime.utcnow(),
'fields': data
}]
influx.write_points(json_body)
メインループ
メインループの表示していたところをInfluxDBへ登録する処理に置き換えます。
#print_latest_data(data)
insertData = get_latest_data(data)
write_influxdb(insertData)
実行結果
influxコマンドを実行して登録された内容を確認してみます。
nomura@raspberrypi5:~/omron_sensor/2jciebu-usb-raspberrypi $ influx
Connected to http://localhost:8086 version 1.6.7~rc0
InfluxDB shell version: 1.6.7~rc0
>
使用するテーブルを指定します。
> USE omron_sensor
Using database omron_sensor
SELECT分を利用して、登録したデータを確認してみます。
> SELECT * FROM sensor
name: sensor
time ambient_light ambient_light_flag barometric_pressure barometric_pressure_flag discomfort_index discomfort_index_flag eCO2 eTVOC eco2_flag etvoc_flag heat_stroke heat_stroke_flag macaddr pga pga_flag relative_humidity relative_humidity_flag seismic_intensity seismic_intensity_flag si_value si_value_flag sound_noise sound_noise_flag temperature temperature_flag time_measured vibration_information
---- ------------- ------------------ ------------------- ------------------------ ---------------- --------------------- ---- ----- --------- ---------- ----------- ---------------- ------- --- -------- ----------------- ---------------------- ----------------- ---------------------- -------- ------------- ----------- ---------------- ----------- ---------------- ------------- ---------------------
1717723752415425000 643 0 996.274 0 72.01 0 1458 161 0 0 23.67 0 sensor 0.0 0 81.56 0 0.0 0 0.0 0 76.73 0 23.11 0 2024/06/07 10:29:12 0
1717723753535021000 643 0 996.276 0 72.01 0 1436 157 0 0 23.67 0 sensor 0.0 0 81.56 0 0.0 0 0.0 0 83.02 0 23.11 0 2024/06/07 10:29:13 0
1717723754639275000 646 0 996.274 0 72.0 0 1436 157 0 0 23.67 0 sensor 0.0 0 81.61 0 0.0 0 0.0 0 59.96 0 23.1 0 2024/06/07 10:29:14 0
1717723755743010000 643 0 996.272 0 72.0 0 1436 157 0 0 23.67 0 sensor 0.0 0 81.61 0 0.0 0 0.0 0 61.66 0 23.1 0 2024/06/07 10:29:15 0
1717723756887958000 643 0 996.27 0 72.0 0 1436 157 0 0 23.67 0 sensor 0.0 0 81.61 0 0.0 0 0.0 0 63.31 0 23.1 0 2024/06/07 10:29:16 0
1717723757991907000 648 0 996.271 0 71.97 0 1436 157 0 0 23.65 0 sensor 0.0 0 81.61 0 0.0 0 0.0 0 64.56 0 23.08 0 2024/06/07 10:29:17 0
1717723759099233000 637 0 996.273 0 71.96 0 1436 157 0 0 23.65 0 sensor 0.0 0 81.56 0 0.0 0 0.0 0 74.84 0 23.08 0 2024/06/07 10:29:19 0
1717723760203840000 643 0 996.276 0 71.94 0 1436 157 0 0 23.64 0 sensor 0.0 0 81.65 0 0.0 0 0.0 0 63.96 0 23.06 0 2024/06/07 10:29:20 0
1717723761309080000 643 0 996.274 0 71.91 0 1436 157 0 0 23.62 0 sensor 0.0 0 81.69 0 0.0 0 0.0 0 64.44 0 23.04 0 2024/06/07 10:29:21 0
1717723762416402000 648 0 996.27 0 71.91 0 1436 157 0 0 23.62 0 sensor 0.0 0 81.69 0 0.0 0 0.0 0 62.12 0 23.04 0 2024/06/07 10:29:22 0
1717723763520693000 650 0 996.271 0 71.91 0 1436 157 0 0 23.62 0 sensor 0.0 0 81.68 0 0.0 0 0.0 0 61.3 0 23.04 0 2024/06/07 10:29:23 0
1717723764625517000 648 0 996.27 0 71.92 0 1458 161 0 0 23.63 0 sensor 0.0 0 81.64 0 0.0 0 0.0 0 63.11 0 23.05 0 2024/06/07 10:29:24 0
（以下省略）
データは、うまく登録されているようなので次のGrafanaのインストールと設定に続きます。