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# Mini réseau d'objets connectées
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<img src="./Images/iot-logo.png" align="right" width="50">
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Projet Universitaire, ayant pour but de créer un mini réseaux d'objets connectées.
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## Sommaire
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- [Matériels utilisés](#matériels-utilisés)
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- [Mise en œuvre des matériels](#mise-en-oeuvre-des-matériels)
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## Matériels utilisés
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| Aperçu | Quantité | Matériel | Description |
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| ------------------------------------------- | -------- | ----------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| <img src="Images/rpi3.png" width="90"> | 1 | RPI3 | Ce mini ordinateur a été utilisé comme serveur central pour le projet. Il est équipé d’un processeur quad-core Cortex-A53 à 1,2 GHz, 1 Go de mémoire RAM et d’un slot pour carte SD. Il a été utilisé pour installer un serveur web, une base de données et un serveur MQTT. |
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| <img src="Images/carte-sd.png" width="100"> | 1 | Carte micro SD 32Go | Cette carte SD a été utilisée pour stocker l’OS et les données du projet. |
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| <img src="Images/esp32.png" width="100"> | 2 | ESP32 Wemos D1 | Ces modules de communication sans fil ont été utilisés pour connecter les capteurs et les actionneurs au Raspberry PI. Ils disposent d’un processeur 32 bits, d’une mémoire flash intégrée et d’un module WiFi intégré. L’un des ESP a été programmé en utilisant microPython, l’autre en utilisant l’IDE Arduino. |
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| <img src="Images/bme680.png" width="100"> | 1 | Capteur BME680 | Ce capteur a été utilisé pour mesurer la température, l’humidité, la pression atmosphérique et la qualité de l’air. Il se connecte via liaison I2C et a une précision de ±1 % pour la température et l’humidité et de ±1 hPa pour la pression atmosphérique. |
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| <img src="Images/moteur.png" width="100"> | 1 | Servo-moteur | Ce moteur a été utilisé pour être actionné. Il est capable de fonctionner dans une plage de tension de 4,8 à 6 V et peut être commandé avec une précision de 0,1 degré. |
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| <img src="Images/ssd.png" width="90"> <img src="Images/lcd.png" width="100"> | 2 | 1 écran SSD1306 + 1 écran LCD | Ces écrans ont été utilisés pour afficher des données captées par les capteurs et des informations supplémentaires. L’écran OLED SSD1306 est un mini écran OLED monochrome via liaison I2C, tandis que l’écran LCD est un écran à cristaux liquides de 2 lignes x 16 caractères et se faisant par liaison on série. |
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| <img src="Images/plaque-essai.png" width="100"> | 2 | Plaques d’essais | Ces plaques d’essais ont été utilisées pour connecter les composants électroniques pour les tests et pour l’assemblage de la maquette. |
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| <img src="Images/resistance.png" width="100"> | 2 | Résistances | Ces résistances ont été utilisées pour protéger les composants électroniques contre les surintensités. |
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| <img src="Images/led.png" width="80"> | 1 | LED | Cette LED a été utilisée pour indiquer l’état de certaines fonctions. |
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## Mise en oeuvre des matériels
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### Maquette
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<img src="./Images/maquette.png" width="600">
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### Aperçu en vrai
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<img src="./Images/img-all.jpg" width="500">
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### Configuration de la box Wifi
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Sur la face arrière de la box wifi qui nous a été fournie pour ce projet, nous avons découvert
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l’adresse IP de la box (192.168.1.50) ainsi que les identifiants de connections pour accéder
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à la page d’administration de cette box (identifiant : admin) et sans mots de passe. Étant
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donné que cette box avait une configuration par défaut assez complet pour un réseau, nous
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n’avions pas grand-chose à configurer. Ce que nous avons configuré était le mot de passe
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wifi du SSID ”PT4ObjConnect” que nous avons remplacé par ”Admin2022” et avons activé
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le DHCP avec une plage d’adresse allant de ”192.168.1.30” à ”192.168.1.200” qui était
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désactivé par défaut.
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### Configuration du Raspberry PI
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Afin de configurer le Raspberry PI, nous avons utilisé l’OS DietPi dû à sa légèreté et sa
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simplicité d’utilisation. Pour installer Dietpi sur le RPI, il faut d’abord flasher l’OS sur une
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carte SD avec le logiciel RPI-Imager :
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<img src="./Images/rpi-imager.png" width="500" alt="Logiciel RPI-Imager">
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Avant de connecter le RPI au wifi de la box, nous avons créé un partage de connexion
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à l’aide d’un téléphone portable ayant accès à internet (étant donné que la box n’a pas
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accès à internet et que nous en avons besoin afin d’installer des logiciels sur le RPI). Nous
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avons également utilisé un PC portable (sous Linux) connecté au téléphone par Wifi afin
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de configurer le Raspberry PI par SSH. Sur le PC portable, pour connaitre la passerelle par
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défaut de ce réseau créé par le téléphone, nous avons relevé la passerelle par défaut avec
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la commande ”ip r” :
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<img src="./Images/ip-r.png" width="500" alt="Passerelle par défaut du PC portable">
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Pour commencer, avant de démarrer le RPI, nous avons créé un fichier ”ssh” vide dans la
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partition contenant la racine de l’OS afin d’activer le service ssh au démarrage du RPI.
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Et dans la deuxième partition (en FAT) nous avons modifié le fichier dietpi.txt afin d’activer la carte wifi et configurer le Raspberry PI avec une adresse IP statique. Les lignes que nous
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avons modifiées dans le fichier dietpi.txt sont les suivantes :
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```Bash
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AUTO_SETUP_NET_ETHERNET_ENABLED =0
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AUTO_SETUP_NET_WIFI_ENABLED =1
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AUTO_SETUP_NET_USESTATIC =1
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AUTO_SETUP_NET_STATIC_IP =192.168.80.160
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AUTO_SETUP_NET_STATIC_MASK =255.255.255.0
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AUTO_SETUP_NET_STATIC_GATEWAY =192.168.80.153
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AUTO_SETUP_DHCP_TO_STATIC =1
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```
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Ensuite, pour que le Raspberry PI se connecte au wifi du téléphone, nous avons modifié le
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fichier dietpi-wifi.txt avec les informations suivantes :
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```Bash
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aWIFI_SSID [0]= ' WifiSAE '
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aWIFI_KEY [0]= '12345678910 '
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```
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Une fois le Raspberry PI alimenté, il se connecte en quelques secondes au réseau wifi. Nous
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pouvons nous y connecter par ssh en utilisant la commande :
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```Bash
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ssh dietpi@192.168.80.160
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```
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Avec le mot de passe par défaut ”dietpi”. Ce qui nous retourne cette interface une fois
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connecté :
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<img src="./Images/ssh.png" width="500" alt="Interface d’accueil de Dietpi">
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Afin de mettre à jour le système, nous avons utilisé la commande :
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```Bash
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sudo dietpi-update
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```
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Pour installer les différents services nécessaires pour ce projet sur le Raspberry PI, nous
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avons utilisé la commande :
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```Bash
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sudo dietpi-software
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```
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Et avons sélectionné l’option ”search software” pour rechercher les logiciels MariaDB, Mosquitto et Node-RED, et les avons ensuite sélectionnés pour les installer :
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<img src="./Images/software.png" width="500" alt=" Interface de Dietpi-Software">
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Pour configurer le serveur MQTT, nous avons modifié le fichier ”/etc/mosquitto/mosquitto.conf” pour supprimer tout son contenu et le remplacer par :
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```Bash
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allow_anonymous false
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password_file /etc/ mosquitto /passwd
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listener 1883
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```
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Nous avons ensuite ajouté un utilisateur en utilisant la commande ”sudo mosquitto_passwd
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-c /etc/mosquitto/passwd patate” et avons redémarré le service MQTT avec ”sudo systemctl restart mosquitto”. Si jamais un utilisateur a été créer par erreur et que vous voulez
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le supprimer, par exemple l’utilisateur ”username” il suffit d’exécuter la commande suivante : ”sudo mosquitto_passwd -d /etc/mosquitto/passwd username”.
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Afin de configurer la base de données MariaDB, nous avons utilisé la commande permettant
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de configurer l’utilisateur root et d’assurer la sécurité de la base de données :
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```Bash
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sudo mysql_secure_installation
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```
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Pour se connecter à la base de données, nous avons en utilisé la commande ”mysql -u root
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-p” puis avons ajouté l’utilisateur ”patate” en utilisant la commande afin de lui donner tous
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les privilèges :
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```Bash
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GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'patate '@'localhost ' IDENTIFIED BY 'patate ';
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```
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Nous avons ensuite utilisé la commande ”FLUSH PRIVILEGES” pour prendre en compte les
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nouveaux privilèges.
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Pour configurer Node-RED, nous avons dans un premier temps utilisé la commande
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”sudo systemctl enable nodered.service” afin d’activer le service Node-RED au démarrage.
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À la suite de son installation, Node-RED était disponible à l’adresse IP de notre Raspberry
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PI sur le port 1880. Concernant Node-RED, c’est un environnement de programmation visuel open-source basé sur Node.js qui permet de créer des flux de données et des applications IoT en utilisant des blocs graphiques. Il facilite la création de protocoles de communication, la manipulation de données et la création d’interfaces utilisateur en utilisant des nœuds prédéfinis ou personnalisés. Il est souvent utilisé pour connecter des périphériques IoT, des services en nuage et des applications web. Il est également possible d’ajouter des
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fonctionnalités supplémentaires en utilisant des modules additionnels.
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Pour ajouter des fonctionnalités supplémentaires à Node-RED, nous avons installé les modules node-red-dashboard et node-red-node-mysql en utilisant le gestionnaire de paquets
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de Node-RED. Pour installer les modules Node-RED Dashboard et Node-RED Node-MySQL,
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nous avons utilisé les commandes suivantes dans le terminal de notre Raspberry PI :
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```Bash
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cd /mnt/ dietpi_userdata /node -red/
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npm install node -red - dashboard
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npm install node -red -node -mysql
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```
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La première commande permet de se rendre dans le répertoire de Node-RED, et la seconde
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et la troisième commandes permettent respectivement d’installer les modules Node-RED
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Dashboard et Node-RED Node-MySQL. Une fois les modules installés, ils deviennent disponibles dans les palettes de nœuds de Node-RED et peuvent être utilisés pour créer des
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tableaux de bord et des requêtes SQL directement depuis Node-RED. Le module node-red-
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dashboard a été utilisé pour créer des tableaux de bord pour afficher les données des capteurs en temps réel. Le module node-red-node-mysql a été utilisé pour stocker les données
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des capteurs dans une base de données MySQL sur le Raspberry PI. Ces modules ont été
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installés en utilisant les commandes npm depuis le terminal.
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En utilisant ces modules, nous avons pu créer des flux de données pour collecter les données
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des capteurs, les stocker dans une base de données MySQL et les afficher sur des tableaux
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de bord en utilisant Node-RED. Cela nous a permis de visualiser les données des capteurs
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en temps réel et de stocker les données pour une analyse ultérieure.
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Pour vous donner une idée de notre flux final sur Node-RED, voici une image de notre flow
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final :
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### Aperçu interface web
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<img src="./Images/web-1.png" width="250"> <img src="./Images/web-2.png" width="250">
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