Über Charly Kühnast

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Eingemachtes von Charly Kühnast:

Projekt PomodoPi: Eingetopftes

Heute gibt’s nur ein kurzes Update: Der Feuchtigkeitssensor hat den Test am Gummibaum bestanden. Inzwischen sind auch die Tomatensamen angekommen. Ich war von der verfügbaren Vielfalt ein wenig geplättet und habe am Ende zu „Fantasio F1“ gegriffen – nichts Exotisches, dafür angeblich sehr resistent gegen die üblichen Blattkrankheiten. Außerdem kommt noch eine Sorte Cherrytomaten dazu, die sind aber noch in der Post. Die Fantasio-Samen habe ich schon eingetopft. Sie sind jetzt in einem kleinen Aufzuchthäuschen, das auf einem Stuhl am Wohnzimmerfenster steht – das einzige Fenster, das nach Süden rausgeht. Der Raspberry Pi mit dem Bodenfeuchtigkeitssensor ist auch dorthin migriert:

vorzuchtkasten

 

Außerdem habe ich noch einen Temperatursensor an den Raspberry angeschlossen (wie das geht, beschreibe ich demnächst noch einmal ganz genau). Die Daten, die die Sensoren liefern, können Sie jederzeit unter http://kuehnast.com/pomodopi/ abrufen. Hier ist zum Beispiel die Temperaturkurve von heute:

temperatur-24h

Wie Sie sehen, steigt die Temperatur in der Box bei Sonneneinstrahlung auf deutlich über 30 Grad. Man kann dort auch ziemlich genau erkennen, wann mal ein paar Wolken durchgezogen sind :-)  Ich hätte theoretisch sogar eine kleine Webcam am Start, die auf das Aufzuchthäuschen gerichtet ist, aber das ist meist so beschlagen, dass man nichts erkennen kann, deshalb verzichte ich im Moment auf ein Live-Kamerabild. Drücken Sie mir die Daumen, dass die Samen bald keimen! Sobald ich den Deckel von der Aufzuchtbox abnehmen kann, nehme ich auch die Kamera in Betrieb.

Bis bald!

trenner_pilz

Projekt PomodoPi – Der Feuchtigkeitssensor: Eingemachtes aus dem Datengarten

Hallo zusammen! Wie beim letzten Mal angedroht, gibt es heute eine größere Ladung Nerdkram, nämlich die technischen Details, die hinter dem Bodenfeuchtigkeitssensor stecken. Zuerst schauen wir uns die Verdrahtung an. Dieses Bild kennen Sie schon aus dem letzten Artikel, aber werfen Sie noch einmal einen Blick auf das offene Ende des Anschlusskabels:

vh400

Der Sensor wird mit Gleichstrom versorgt, Plus und Minus, Sie kennen das. Die Elektrickser nennen Minus auch gern mal „Masse“, um sich von derselben abzuheben. Plus ist der Draht mit der roten Isolierung, Minus alias Masse ist nicht der Draht mit der schwarzen Isolierung – was mir prompt auffällt, nachdem ich alles verkabelt habe und nichts funktioniert. Also, wenn gar nichts mehr hilft: Handbuch lesen. Darin steht: der nicht isolierte Draht gehört an Masse und der schwarze ist Output. Output bedeutet: dieser Draht führt umso mehr Spannung, je höher die Feuchtigkeit ist, die der Sensor misst.

Am Raspberry Pi können wir eine Versorungsspannung von 3,3 oder 5 Volt abgreifen, für den Feuchtigkeitssensor reichen 3,3 Volt. Also schnell mal ausprobieren, Plus und Minus am Raspberry anschließen, Output mit einem Multimeter messen: der knochentrockene Sensor liefert 0 Volt, wie erwartet. Sensor in Blumenerde: 0,9 Volt. Sensor ins Arbeitszimmeraquarium: 2,8 Volt. Ich hatte eigentlich erwartet, dass bei völligem Untertauchen unter Wasser die kompletten 3,3 Volt am Outputdraht anliegen, aber egal – wir rechnen das später in der Software eh in Prozentwerte um, da können wir das anpassen.

Wertewandel

Es wäre schön, wenn wir die drei Drähte einfach an den Raspberry anschließen und die Spannung auslesen könnten. Eine steigende oder fallende Spannung ist aber ein analoger Messwert, und damit können digital arbeitende Systeme wie Computer nix anfangen. Wir brauchen einen Analog-zu-Digital-Verwandler! Völlig unzufällig habe ich einen rumliegen. Er ist klein, schwarz, vielbeinig und sehr zutraulich:

mcp3008

Sein Name ist MCP3008, und er ist für unseren Zweck schon ein bisschen überdimensioniert, denn er kann 8 analoge Messwerte simultan ins Digitalische übersetzen. Auf dem Bild sehen Sie, dass er auf der Oberseite eine kleine Delle hat. Das Beinchen, das dieser Delle am nächsten ist, heißt Pin 1. Von dort werden die Pins gegen den Uhrzeigersinn durchgezählt. An den Pins 1 bis 8 legt man die analogen Eingangsspannungen an, die übrigen Pins dienen zum Anschluss der Versorgungsspannung und der Kommunikation mit dem Raspberry Pi. Schematisch sieht das so aus (draufklicken zum Vergrößern):

vegetronix_Schaltplan

 

Auf dieser Schemazeichnung sind die Pins nicht mit ihren Nummern, sondern mit ihrer Funktion bezeichnet. Pin 1 heißt hier CH0 (Channel 0). Der Outputdraht unsers Feuchtigkeitssensors wird genau dort angeschlossen. Die Pins 2 bis 8 alias Channel 1 bis 7 benutzen wir nicht. Um Störungen zu vermeiden, verbinden wir sie allesamt mit Minus (unter Bastlern verwenden Sie bitte die Formulierung „auf Masse ziehen“, das gibt mehr Street Cred). Auf der rechten Seite sehen Sie schematisch die Anschlüsse des Raspberry Pi. Es sind vierzig an der Zahl, auf dem Raspberry Pi sind sie in zwei Reihen zu je 20 Pins angeordnet, und zwar so (wieder klicken zum Vergrößern):

rasp_b_pinout

 

Auch hier sind die Pins wieder mit Nummern und zusätzlich einer Bezeichnung versehen. Jetzt kann’s losgehen, verbinden Sie

  • MCP3008 Pin 1 (CH0) mit dem Output-Draht des Feuchtigkeitssensors
  • MCP3008 Pin 2 – 8 (CH1 – CH7), Pin 9 (AGND) und Pin 14 (DGND) und den nicht isolierten Draht des Feuchtigkeitssensors mit Masse (Pin 6 am Raspberry) – GND steht für Ground = Minus = Masse
  • Pin 15 (VRef), Pin 16 (VDD) und den rot isolierten Draht des Feuchtigkeitssensors mit 3,3 Volt (Pin 1 des Raspberry)
  • Pin 10 (CS) mit Pin 26 (CE) des Raspberry
  • Pin 11 (Din) mit Pin 19 (MOSI) des Raspberry
  • Pin 12 (Dout) mit Pin 21 (MISO) des Raspberry
  • Pin 13 (CLK) mit Pin 23 (SCLK) des Raspberry.

Das Verkabeln können Sie am besten auf einem Breadboard üben. Das ist ein Steckbrett, auf das Sie elektronische Komponenten aufstecken können, um sie dann mit Drahtbrücken (jumper wires) zu verbinden. So testen Sie Schaltungen, ohne gleich zum Lötkolben greifen zu müssen:

breadboard

Etymologische Abschweifung: Die Dinger heißen übrigens Breadboard, weil man früher tatsächlich Frühstücksbrettchen aus Holz für diesen Zweck verwendet hat. Wiederverwendbare Steckbrettchen aus Kunsstoff gibt es seit den 1970er Jahren.

Wenn alles funktioniert, löten Sie die Schaltung auf eine kleine Experimentierplatine auf. Hier ist meine Version – Profis können das  wesentlich eleganter verdrahten, aber es funktioniert:

mcp3008-board

Damit sind wir mit der Hardwarebastelei fertig. Jetzt müssen wir dem Raspberry aber noch beibiegen, wie er an die Messwerte kommt, die ihm der Analog-Digital-Wandler MCP3008 jetzt zur Verfügung stellt.

Öffentlicher Datennahverkehr

An dieser Stelle müssen wir kurz über Bussysteme sprechen. Bussysteme sind sehr praktisch, besonders wenn die Fahrpläne eingehalten werden. In Computern arbeiten gleich mehrere Bussysteme. Das sind eine Art Datenstraßen mit mehreren Datenverkehrsteilnehmern und einer Steuerzentrale. Die Steuerzentrale ist der Computer (Master), die Verkehrsteilnehmer sind angeschlossene Komponenten (Slaves oder Clients). Der Master kann die Slaves anhand einer eindeutigen Nummer (ID) identifizieren und von ihnen verlangen, dass sie ihre Daten bei der Zentrale abliefern. Auch der Raspberry Pi hat, so klein er auch ist, mehrere Bussysteme. Um die Daten des Feuchtigkeitssensors abzufragen, nutzen wir eines, das SPI heißt (Serial Peripheral Interface). Um das SPI-Bussystem zu aktivieren, führen Sie auf dem Raspberry das Kommando

sudo raspi-config

aus. Es erscheint ein Textmenü, in dem Sie Advanced Options auswählen, und im folgenden Untermenü SPI. Bestätigen Sie die Sicherheitsabfrage mit Yes und verlassen Sie raspi-config. Jetzt starten Sie den Raspberry einmal neu (mit dem Kommando „sudo reboot“). Nach dem Neustart ist das SPI-Bussystem an Bord und wir sind startklar.

Der Worte sind genug gewechselt, lasst Daten sprechen

Mit einem erfreulich kurzen Programm in der Sprache Python weisen wir den MCP3008 an, uns über den SPI-Bus die Daten zu geben, die der an CH0 angeschlossene Sensor liefert:

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8

import spidev
import time

spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0,1)
antwort = spi.xfer([1,128,0])

if 0 <= antwort[1] <=3:
wert = ((antwort[1] * 256) +antwort[2]) * 0.00322
fprozent = ((wert / 2.82) * 100)
#Substratfeuchte in Prozent ausgeben
print fprozent

else:

pass

Der Messewert in Volt steht in der Variable wert. Da ich empirisch ermittelt habe (durch Eintauchen ins Aquarium), dass der Sensor bei maximaler Umgebungsfeuchtigkeit 2,82 Volt liefert, rechne ich die Voltzahl in Prozent um. Dieser Wert steht in der Variable fprozent und wird ausgegeben:

49.2134751773

Die Anzahl der Nachkommastellen täuscht eine wesentlich höhere Genauigkeit vor, als der Sensor tatsächlich erreicht, deshalb werde ich sie komplett abschneiden und nur mit dem ganzzahligen Vorkommawert weitermachen. Danach wird der Wert in eine simple Textdatei geschrieben und auf einen Internet-Server kopiert, denn ich möchte die Daten natürlich im WWW sehen können. Das erledigt dieses Programm (diesmal nicht in Python, sondern in Bash geschrieben):

#!/bin/bash

WDIR=/usr/local/shellscripts/moisturesensor
ETCDIR=$WDIR/etc/
OUTDIR=$WDIR/output

MOISTPROZENT=$($WDIR/moist_einmal.py|cut -f1 -d\.);
logger „$MOISTPROZENT Prozent Substratfeuchte“
echo $MOISTPROZENT > $ETCDIR/moisture-vh400-1.text

#Wert an Webserver kuehnast.com uebertragen, die weitere Verarbeitung
#findet dort statt

rsync -avz -e ssh $ETCDIR/moisture-vh400-1.text kuehnast.com:/usr/local/shellscripts/moisturesensor/etc/

Dieses Programm ruft das Sensor-Abfrageprogramm moist_einmal.py auf und merkt sich von dessen Ausgabe alles, was vor dem Punkt steht (cut -f1 -d\.), in der Variable MOISTPROZENT. Deren Inhalt wird in die Datei moisture-vh400-1.text geschrieben, und die wird auf den Webserver kopiert, in ein Verzeichnis namens /usr/local/shellscripts/moisturesensor/etc/.

Jetzt das ganze in bunt, bitte.

Auf dem Webserver angekommen, wollen wir aus den Sensordaten (die übrigens alle 60 Sekunden eintrudeln – ich habe definitiv den bestüberwachten Gummibaum Deutschlands) anschauliche Grafiken erstellen. Damit man Verlaufsgrafiken machen kann, muss man die Messwerte über einen längeren Zeitraum sammeln, am besten in einer kleinen Datenbank. Ich nehme für diesen Zweck eine sogenannte Round-Robin-Datenbank (RRD). Das sind Datenbanken mit einer festen Größe (sagen wir, groß genug für die Daten eines Jahres – was älter als ein Jahr ist, fliegt automagisch aus der Datenbank raus). Dabei sind die jüngsten Daten minutengenau verfügbar, etwas ältere Daten werden auf den 5-Minuten-Durchschnitt gemittelt, noch ältere auf einen Stundenmittelwert und so weiter. Die benötigte Software heißt RRDTool und ist bei Linux serienmäßig an Bord, sowohl auf dem Raspberry als auch auf dem Webserver. Das folgende Skript wird nur einmal benötigt: es legt die Round-Robin-Datenbank mit dem Namen moisture.rrd an, die die Messwerte des Feuchtigkeitssensors aufnehmen soll:

#!/bin/bash

WDIR=/usr/local/shellscripts/moisturesensor
ETCDIR=$WDIR/etc/
OUTDIR=$WDIR/output

rrdtool create $ETCDIR/moisture.rrd –step 60 \
DS:data1:GAUGE:120:0:100 \
DS:data2:GAUGE:120:0:100 \
RRA:AVERAGE:0.5:1:2160 \
RRA:AVERAGE:0.5:5:2016 \
RRA:AVERAGE:0.5:15:2880 \
RRA:AVERAGE:0.5:60:8760 \
RRA:MAX:0.5:1:2160 \
RRA:MAX:0.5:5:2016 \
RRA:MAX:0.5:15:2880 \
RRA:MAX:0.5:60:8760

Jetzt benötigen wir noch ein kleines Programm, das einmal pro Minute den Messwert aus der Datei moisture-vh400-1.text liest, ihn an die RRD verfüttert und die Verlaufsgrafik erzeugt. So sieht es aus:

#!/bin/bash

WDIR=/usr/local/shellscripts/moisturesensor
ETCDIR=$WDIR/etc/
OUTDIR=$WDIR/output

MOISTPROZ=$(cat $ETCDIR/moisture-vh400-1.text);
echo „$MOISTPROZ Prozent Substratfeuchte“

rrdtool update $ETCDIR/moisture.rrd N:$MOISTPROZ:U

for i in -4h -12h -24h -7d -30d -90d -180d -360d; do

rrdtool graph $OUTDIR/moisture$i.gif –border=0 -c GRID#ffffff00 -c BACK#ffffff –lazy –slope-mode –start $i –title „Bodenfeuchtigkeit ($i)“ –vertical-label „Prozent“ -w 400 -h 140 \
DEF:data1=$ETCDIR/moisture.rrd:data1:AVERAGE \
DEF:data2=$ETCDIR/moisture.rrd:data2:AVERAGE \
CDEF:shading2=data1,0.98,* AREA:shading2#0000F9:“Bodenfeuchtigkeit (aktuell $MOISTPROZ Prozent)\n“ \
CDEF:shading10=data1,0.90,* AREA:shading10#0F0FF9 \
CDEF:shading15=data1,0.85,* AREA:shading15#1818F9 \
CDEF:shading20=data1,0.80,* AREA:shading20#2D2DF9 \
CDEF:shading25=data1,0.75,* AREA:shading25#3C3CF9 \
CDEF:shading30=data1,0.70,* AREA:shading30#4B4BF9 \
CDEF:shading35=data1,0.65,* AREA:shading35#5A5AF9 \
CDEF:shading40=data1,0.60,* AREA:shading40#6969F9 \
CDEF:shading45=data1,0.55,* AREA:shading45#7878F9 \
CDEF:shading50=data1,0.50,* AREA:shading50#8787F9 \
CDEF:shading55=data1,0.45,* AREA:shading55#9696F9 \
CDEF:shading60=data1,0.40,* AREA:shading60#A5A5F9 \
CDEF:shading65=data1,0.35,* AREA:shading65#B4B4F9 \
CDEF:shading70=data1,0.30,* AREA:shading70#C3C3F9 \
CDEF:shading75=data1,0.25,* AREA:shading75#D2D2F9 \
CDEF:shading80=data1,0.20,* AREA:shading80#E1E1F9 \
CDEF:shading85=data1,0.15,* AREA:shading85#E1E1F9

done

rsync -av $OUTDIR/*.gif /www/kuehnast/pomodopi

Das Skript generiert Bilder für mehrere Übersichtszeiträume: für 4 Stunden, 24 Stunden, 7 Tage, 30 Tage und so weiter bis zu einer Jahresübersicht. Einen Graph über die letzten 7 Tage kennen Sie schon aus dem letzten Artikel:

moisture-7d-2

Sie finden meine aktuellen Grafiken (zumindest vorläufig) unter http://kuehnast.com/pomodopi/. Das ist allerdings im Moment keine richtige Webseite, sondern nur die nackte Liste der Verlaufsgrafiken – der Bau einer kleinen Webseite für das PomodoPi-Projekt steht noch auf der To-do-Liste.

Bis zum Nächsten Mal!

trenner_bohne

 

Projekt Pomodopi: wir messen die Bodenfeuchtigkeit

In der vergangenen Woche habe ich den Feuchtigkeitssensor in Betrieb genommen. Die meisten Bodenfeuchtigkeitssensoren, die bei den einschlägigen Onlinedealern angeboten werden, sehen so oder ähnlich aus:

soil_moisture_sensor

Die „Gabelzinken“ steckt man in die Erde, und oben wird ein dreiadriges Kabel angeschlossen. Die Kosten liegen zwischen fünf und fünfzehn Euro, je nachdem, ob Sie den Sensor am nächsten Tag haben wollen oder ein paar Wochen Zeit haben, bis das Päckchen aus Shenzen da ist. Leider hat diese Bauform ein paar Nachteile. Der Anschluss für das Kabel ist nicht wasserdicht, dass heißt, Sie dürfen diesen Sensor nicht komplett vergraben, und starker Regen dürfte wohl auch schon zu Messfehlern führen. Bei Kontakt mit Wasser ist Korrosion nur eine Frage der Zeit, gerade beim Einsatz im Beet oder auf der Terrasse. Die Messfühler sind ebenfalls blankes Metall, das im Erdreich mit Sicherheit korrodieren wird. Schlimmer noch, bei manchen dieser Sensoren sind die Leiter in Kupfer ausgeführt – wenn das wegrottet und in die Pflanze gelangt, kann man selbige vergessen. Deshalb habe ich mich nach gebührendem Kopfkratzen für diesen Sensor entschieden:

vh400

Das ist ein VH-400 von der Firma Vegetronix. Er arbeitet kapazitiv, was in der Praxis primär bedeutet: kein Metall im Erdreich. Außerdem ist der Sensor wasserdicht vergossen, ich kann ihn also in der Pflanzerde versenken, um die Feuchtigkeit direkt am Wurzelballen zu messen. Einziger Nachteil: nach dem Erwerb ist man etwa fünfzig Euro ärmer – dafür bekäme ich mehr Tomaten, als ich unter Beibehaltung eines würdevollen Gesichtsausdrucks tragen könnte.

Der Sensor kam in der vergangenen Woche an und steckt jetzt testweise in einem kleinen Blumentopf auf Steffis Schreibtisch, aus dem unser Arbeitszimmer-Gummibaum wächst.

gummibaum   sensor_vh400

Der Gummibaum hat sich in der Vergangenheit bereits als sehr *hust* anspruchslos und widerstandsfähig erwiesen – nicht, dass er eine Wahl gehabt hätte – und hat sicher nichts dagegen, ein bisschen mehr Aufmerksamkeit zu bekommen. Der Sensor liefert seine Messwerte jetzt an den Raspberry Pi und dieser macht bunte Bildchen daraus. Im Diagramm sehen Sie, dass ich den Gummibaum gegen 12:50 Uhr gegossen habe und dass der Feuchtigkeitswert in den ersten Minuten sehr schnell sinkt, dann deutlich langsamer:

moisture-4h

Und so sieht das Diagramm nach sieben Tagen aus, in denen der Gummibaum dürsten musste. In den letzten Tagen sank die Bodenfeuchtigkeit nur sehr langsam, nicht mehr als zwei bis drei Prozent pro Tag. Die Beschriftung an der X-Achse ist das Datum, sie reicht also vom 17. bis 24. Tag des Monats:

moisture-7d-2

Noch 37 Prozent Bodenfeuchtigkeit nach sieben Tagen Durststrecke? Da stecken wir doch mal des Gärtners wichtigstes Messinstrument, den Zeigefinger, ins Erdreich. Und der fühlt: Trockenheit, aber sowas von. Ich notiere fürs Protokoll: 37 Prozent Bodenfeuchtigkeit bedeutet soviel wie „hätteste vorgestern mal gießen sollen“. Tja, wieder was gelernt.

Im nächsten Artikel, der in schätzungsweise einer Woche hier erscheint, dekliniere ich dann den ganzen elektro- und softwaretechnischen Nerdkram durch, mittels dessen man an die Sensordaten kommt und sie visualisiert. Bis dann!

trenner_kuerbis

Projekt Pomodopi: ja, warum eigentlich?

Hallo zusammen! Im ersten Beitrag zur Pomodopi-Serie habe ich erzählt, worum es im Groben geht und welche Probleme ich lösen muss. Ich habe aber noch noch nicht erzählt, wie die Umsetzung konkret aussehen wird, und das wird witterungsbedingt auch noch dauern, weil man mit Tomaten eben erst in einigen Monaten in medias res gehen kann. Ich plane ein Überbrückungsexperiment mit einer Topfpflanze,  dazu gibt des demnächst einen eigenen Artikel.

Inbesondere habe ich aber noch nicht erzählt, warum ich das alles überhaupt mache. Ehrlich gesagt, die Frage habe ich mir noch gar nicht gestellt, die stellen mir immer nur andere Leute. Dabei habe ich Feuchtigkeitssensoren in Blumenkübeln anfangs selbst nicht wirklich ernst genommen und mich öffentlich darüber lustig gemacht. Vor zwei Jahren habe ich auf der CeBIT einen Vortrag zum Thema „Messen, Schalten und Walten mit Linux im eigenen Haushalt“ gehalten (die Präsentation ist hier, falls Sie Interesse haben). Dabei geht es um das Auslesen des eigenen Stromzählers, um eine kleine Wetterstation und darum, wie man mit einem Raspberry Pi beliebige Haushaltsgeräte nach Gutdünken ein- und ausschaltet. Als Schlussgag gab es eine Folie mit einem WLAN-Feuchtigkeitssensor:

wlan-sensor

Dieses Teil kostete bei seiner Markteinführung einen dreistelligen Eurobetrag und funktioniert nur mit einer Handy-App, die den glücklichen Besitzer darüber informiert, dass er mal wieder den Ficus gießen könnte. Wenn ich das in meinem Freundeskreis herumzeige, ernte ich eine dieser beiden Reaktionen:

  • „100 Euro für etwas, das ich auch mit meinem Zeigefinger kann? Die spinnen, die Römer!“
  • „Schickes Spielzeug, aber wenn ich das nur über die App eines Herstellers auslesen kann, den es nächstes Jahr vielleicht nicht mehr gibt, will ich das nicht.“

Sie ahnen, wo das hingeht. Oh, und ist Ihnen aufgefallen, dass in dem zweiten Punkt gleich zwei Begründungen stecken, warum man das gerne selbst machen möchte?

Die erste ist: Cooles Spielzeug

Spieltrieb wird in unserer Gesellschaft unterbewertet. Kinder lernen durch Spielen, das weiß jeder, der mal ein Kleinkind mit Bauklötzen gesehen hat – Erwachsene aber auch! Es ist schön,  sich einfach mal davon freizumachen, das alles, was man tut, auch sinnvoll oder nützlich zu sein hat. Natürlich kann man Spaß und Nutzen miteinander verbinden – mein Lieblingsbeispiel sind Repair Cafés, in denen man unter fachkundiger Anleitung lernt, Kaputtes zu reparieren – aber das sollte kein Zwang sein.

Die zweite ist: Vendor Lock-In

Dieser stylishe Anglizismus bedeutet: Wenn ich mich für die Lösung eines Problems auf die Produkte eines Herstellers eingeschossen habe, ist es schwierig bis unmöglich, davon wieder loszukommen, ohne alles neu zu machen. Hat man aber von vornherein auf eine gewisse Offenheit geachtet oder – die Königsdisziplin – es gleich selbst gemacht, hat man viel mehr Kontrolle über alle Komponenten und kann es auch selbst reparieren und erweitern. Das geht natürlich nicht in jedem Lebensbereich, aber es geht nicht selten.

Sie müssen sich allerdings darauf einstellen, dass Sie früher oder später mit einem weiteren Anglizismus konfrontiert werden: Overengineering, oder wie der Ruhrgebietler sagt: „Sach ma, muss dat?“. Overengineering bedeutet, ein gegebenes Problem mit viel höherem Aufwand zu lösen, als nötig gewesen wäre. Das klassische Beispiel ist das Empire State Building. Weil ein so hohes Gebäude damals ein absolutes Novum war und die statischen Lastberechnungen noch ein paar Variablen zu viel hatten, wurde das Gebäude nach dem Motto „viel hilft viel“ gebaut. Eine spätere Generation von Architekturstudenten hat mal ausgerechnet, dass im Empire State Building etwa dreieinhalb mal mehr Stahl verbaut wurde als nötig gewesen wäre.

Den Vorwurf des Overengineerings kann ich nicht entkräften, denn er stimmt ja: 99,9 Prozent aller Menschen betreiben deutlich weniger Aufwand, um, sagen wir, die Weihnachtsbeleuchtung anzuknpisen oder Tomaten zu pflegen. Aber die haben nicht halb so viel Spaß dabei.

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Bis zum nächsten Mal!

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Projekt PomodoPi: Gärtnern für Nerds

Hallo zusammen! Mein Name ist Charly. Ich bin neu hier, Garten-Anfänger und so ziemlich der letzte Mensch, dem man Texte für ein Gartenblog zutraut – meine Familie und Freunde haben jedenfalls immer noch Bauchschmerzen vom Lachen. Auf einer gärtnerischen Kompetenzskala von eins bis zehn rangiere ich ungefähr auf minus fünf. Mit meiner Familie bewohne ich seit 1999 ein kleines Häuschen mit Garten, und letzteren habe ich erstmal ein Dutzend Jahre lang ignoriert. „Draußen“ war für mich einfach nur der Ort, wo der Pizzamann herkommt.

Vor drei Jahren dann die erste gärtnerische Großtat:  ich pflanzte einen Zier-Riesling und zwei Blauregen („Das Grüne muss nach oben, Charly!“). Und siehe da: Riesling und Blauregen geht’s gut, sie bilden das Dach eines kleinen  Pavillons, und ich ertappe mich sommers öfter dabei, den Wuchs der Rieslingbeeren zu kontrollieren. Faszinierend, dass man dafür erst 40 werden muss.

An einem der letzten lauen Abende im vergangenen Jahr wurde ich nach dem Genuss eines Caipi ein wenig übermütig und eröffnete meiner Liebsten, die genau für solche Momente einen „die Hölle friert zu“-Gesichtsausdruck bereithält, anno 2015 auf der Terrasse eigene Tomaten ziehen zu wollen. Die Idee rumorte in meinem Kopf, seit ich Vanessas Blogeinträge über ihren Thorsten gelesen hatte. Außerdem liebe ich Tomaten. Anfang des Monats fing ich an, laut (also auf Twitter) über den Standort und mögliche Technikunterstützung nachzudenken. Das Ganze kam dann relativ schnell auf Rotationsgeschwindigkeit, und hier bin ich nun.

Von Beruf bin ich Systemadministrator. Das sind Menschen, die Routinearbeiten hassen und deshalb alles automatisieren, was nicht bei drei auf dem Baum ist. Ob der Aufwand für die Automatisierung dabei in einem realistischen Verhältnis zum Zeitaufwand für die Routinetätigkeit steht, spielt dabei keine Rolle. Es geht um die geistige Gesundheit und die Herausforderung, und nicht zuletzt darum, Spaß zu haben. Bei der Pflanzenpflege gibt auch Routineaufgaben, deshalb gliedert sich das Projekt PomodoPi in zwei Pflicht- und eine Kür-Aufgabe, die ich lösen muss:

1: In der Pflanzerde soll permanent die Bodenfeuchtigkeit gemessen werden, damit die Tomatenpflanze weder verdurstet noch ersäuft.

2: Abhängig von der Bodenfeuchte soll die Pflanze automatisch mit der richtigen Menge Wasser gegossen werden.

bodenfeuchte_schema

3: Mit Hilfe einer bestimmten Kamera-Filter-Kombination kann man die Photosynthesetätigkeit in den Blättern sichtbar machen. Das ist relativ aufwändig, unnötig und cool und muss deshalb unbedingt gemacht werden.

Als technisches Hilfsmittel für’s Messen, Schalten und Walten dient mir dabei ein Raspberry Pi (daher PomodoPi, aber das haben Sie sich sicher schon gedacht). Der kreditkartengroße Minicomputer reicht dafür völlig aus, und vor allem kenne ich mich auf diesem Gebiet einigermaßen aus, während ich mich mit Gartengeräten und sonstigem schwerem Werkzeug erfahrungsgemäß nur verstümmele.

In der Rubrik „Gartennerds“ finden Sie hier im Gärtnerinnenblog demnächst unregelmäßig Dokumentationen meines Scheiterns oder Siegens gegen Natur und Technik. Viel Spaß!

trenner_radi

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