Mit einem alten Raspberry-Pi und dem Unicorn HAT HD kann man einen kleinen anschaulichen Plane Tracker basteln. Die Codebasis wurde von einem Benutzer auf GitHub veröffentlicht. Das erleichtert den Nachbau erheblich.

Die roten Punkte stellen markante größere Ortschaften dar. Die Flugzeuge werden je nach Typ mit verschiedenen Farben auf der LED-Matrix dargestellt. Die genaue Position wird mit einem Kalman-Filter auf die LED-matrix gemappt. Das ganze sieht am Ende sehr hübsch und informativ aus.

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Veröffentlicht: 08. März 2019

Für ein Agrarunternehmen habe ich eine Funkwetterstation angeschafft. Mit dem Außensensor kann Temperatur, Luftfeuchte, Windrichtung und -Geschwindigkeit, Niederschlag und Strahlungsleistung gemessen werden. Der eigentliche Mehrwert ist aber der Raspberry Pi den ich Huckepack an der Anzeigeeinheit befestigt habe. Dieser liest die Wetterdaten aus und bereitet sie optisch ansprechend mit Diagrammen als Webseite auf, die dann im Intranet eingesehen werden kann. Zudem werden noch weitere Rechengrößen wie Auf- und Untergang von Sonne und Mond berechnet. Besonders hilfreich sind die Monats- und Jahresberichte mit denen man eine gute Zusammenfassung über die Entwicklung des Wetters im Jahr hat.

Auf dem Rapsberry Pi Zero W läuft das Python-Programm weeWX mit einem angepassten Seasons-Skin.

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Veröffentlicht: 16. Februar 2019

Wieder ein kleines Raspberry Pi - Projekt welches ich im Arbeitsumfeld nutze. Es gab den Bedarf fremde USB-Sticks schnell auf Virenbefall zu überprüfen. Es bot sich an dafür einen Raspberry Pi mit ClamAV zu verwendet.

Nach dem Einschalten und Hochfahren leuchtet die grüne LED und zeigt Bereitschaft an. Wird dann ein USB-Stick eingesteckt leuchtet die gelbe LED. Nach der Prüfung wird je nach Suchergebnis die rote LED oder die grüne LED aktiviert.

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Veröffentlicht: 18. Januar 2019

Da morgens immer sehr wenig Zeit ist um die Kinder und sich selbst anzuziehen, habe ich einen Anzieh-Berater gebaut. Er zeigt die Minimal- und Maximaltemperatur sowie die schlechteste Witterung zwischen 6 und 15 Uhr an und zeigt über ein Bild welche Kleidungsstücke man am besten Anziehen sollte.

Die insgesamt 15 Kleidungsstücke werden abhängig von 7 Temperaturbereichen und 5 Witterungstypen ausgewählt.

Verwendet wurde ein WeMos D1 mini der mit einem ESP8266 arbeitet. Programmiert und geflasht wurde das ganze in der Arduino IDE. Das 2,8" LCD mit 240x320 Pixeln ist via SPI angeschlossen. Die Wetterdaten werden von OpenWeatherMap via WLAN ausgelesen.

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Veröffentlicht: 18. Oktober 2018