TFM: Development of a protocol for the wireless communication of monitoring data for real- time representation

With the development of the IoT, the number of devices of different nature and size
that are distributed throughout the environment has increased enormously, generating data
continuously. These data can often be processed where we generate them. However
sometimes we can not have enough computing power to do it or we want to access them
remotely to see the correct functioning of a system or for example to store them in a
With this background it makes necessary to develop an electronic system that can be
conected in an easy way to the place where we are generating the information and transport it
to our central node. For our particular case, we aspire to establish a real time stream in order
to represent the data in a graphic, in order to give to the user a proper view of the
performance of his sensor node.
We have developed a WIFI gateway that allows this automation that we have
explained. We have used the Zentri AMW 106, an ultralow consumption WIFI module who fits
perfect in our requirements. We can attach via serial (using UART) to our electronic system to
the module where we generate the data and creating a TCP-IP client send to our server
We have also made an effort in develop an user friendly application in the server side.

This application has the ability of representing the data we are sending in real time and at the
same time to store in a file having a register. This register can be accessed to consult the
values obtained in a certain time.

PFC: Analysis and Design of a Control and Management System of the Integrity and Load of Trains in the Underground Work based on a Wireless Sensor Network (WSN)

Building or remodelling large underground areas, such as tunnels, are very complex
projects where there are some very specific needs and dangers.
Historically it has been considered that tunnels were dangerous places and therefore it
was inevitable that fatal accidents took place during construction works. In fact, there
have been many casualties in tunnels under construction. However, nowadays, tunnel
safety is an essential aspect all over the European countries and particularly, in Spain.
Also, it is equally important the construction work management during construction
phase: effective management of resources (workers, raw materials, tools, etc.) within
the tunnel and the machinery involved, with the ultimate goal to improve the
effectiveness and efficiency of the construction site. Most of the mentioned resources
are moved by trains, due to their great ability to transport huge amount of materials
using less time/effort.


Many of the measures taken in tunnels, and particularly on trains dedicated to this kind of works, are done manually and with the constant intervention of operators and maintenance personnel which may, in some cases, lead to errors, planning delays and as a result, to increase the final cost of the work. In the case of traffic control and railway equipment inside tunnels, mechanisms for monitoring and management are scarce and usually insufficient for proper operation; these environmental, structural and traffic control mechanisms, become critical during indoors construction work.

Therefore it is necessary the development of a system able to: firstly, immediately detect any problem in the train or in the tunnel infrastructure, react quickly and mitigate effectively the possible consequences; and secondly, able to manage train traffic, detecting at all times the position of each train or other machinery(such as trucks) accurately and safely. The system shall manage and act effectively and quickly with all those measures, parameters and location coordinates.

The first objective of this project was to provide key solutions for wireless seamless connectivity and interoperability in rail tunnel infrastructures by considering everyday physical environments of trains which will significantly contribute to decrease incidents and accidents at work, as well as to the optimization of the works of the rail machinery in terms of time, project costs and operation and maintenance of the equipment and facilities.

As a result of the project, it was implemented a prototype capable of managing freight trains at construction work sites, able to prevent disasters and accidents at building (or refurbishment) stage in large underground areas such as tunnels.

The solution designed and developed is able to reduce the effort and time required for integrating WSN solutions and services into tunnel works, railway safety-related and multipurpose systems, and to reduce maintenance costs of on-board WSN services by providing a single general integration indoor platform for wireless sensors and wireless communication services, with centralized and standard interfaces for existing systems.

STM32F4: Cómo utilizar el ADC con DMA

Para este post, continuando con los post de esta placa, veremos los primeros pasos a dar para comenzar a obtener datos del ADC utilizando el DMA.

Pero la primera pregunta que debemos contestar es ¿qué es el DMA? El DMA (Direct Memory Access) es una forma de leer o escribir en memoria sin utilizar la CPU de la que disponen ciertos elementos como el ADC. Esto significa que no estamos perdiendo tiempo de CPU en procesar las muestras, por lo que éstas se procesan en background y mientras podemos estar haciendo otra cosa. Además, esto permite que las muestras de una señal no se pierdan por tiempo de procesado de la CPU.


Abrimos CubeMX y habilitamos el ADC como en pasados tutoriales, pero esta vez habilitamos la opción de DMA Continuous Requests.

Configuración ADC

En ese momento, en la pestaña de DMA Settings tenemos que añadir un stream que tenga las características que se muestran en la imagen y después comprobar que en NVIC Settings de éste está habilitado. Es importante prestar atención al tipo de buffer a utilizar. Para esta primera prueba utilizaremos el normal, y después pasaremos al circular, puesto que es el que nos permite tener una captación de datos continua y renovada.

Ajustes para usar el DMA con el ADC

Tenemos que mantener el timer interno funcionando como en el tutorial anterior, ya que así garantizamos que estamos tomando las muestras correctamente, pero también se puede utilizar el ADC con DMA sin timer.


Empezamos arrancando el timer y el ADC, pero para este último, utilizando las funciones que están relacionadas también con el DMA (como HAL_ADC_Start_DMA). Esta última función tiene como uno de sus argumentos el tamaño de los datos que vamos a leer.

Tras esto, haciendo uso de las funciones relacionadas con el DMA y el ADC, podemos controlar cuando ha terminado la lectura para, en ese momento, guardar los datos. De hecho, podemos controlar tanto la transacción completa como la mitad de la misma. Se deja la implementación al lector.

Finalmente, representamos estos datos para saber si lo estamos haciendo bien, (considerando que la configuración del timer es la misma que en el ejemplo anterior y la señal de entrada también). Manteniendo esta configuración y cambiando el buffer del DMA a circular en adc.c (hdma_adc1.Init.Mode = DMA_CIRCULAR;), lo que conseguimos es que el array donde se actualizan los datos esté en continuo cambio, pero hasta que no se detecta el fin de la transacción, no se guarda. La representación sería la misma en los dos casos (normal y circular).

Representación de los datos procesados por el DMA del ADC


Nota: la imagen de la portada se ha obtenido de CocoaStream Technologies.

STM32F4: Configuración del ADC con un timer

Este tutorial debe seguirse después de haber realizado el tutorial sobre la configuración y el uso básico del ADC, el cual se encuentra en la lista de tutoriales de la placa de desarrollo STM32F4.



Timer externo:

En este caso, en CubeMX, también seleccionamos el pin PA1 como pin de entrada al ADC, pero además, en las opciones de la izquierda que se muestran al desplegar el ADC1, debemos seleccionar External-Trigger-for-Regular-Conversion. Esto se debe a que vamos a utilizar un timer para controlar cuando realizamos las lecturas del ADC. Por lo tanto, tenemos que habilitar este timer también. Podría ser cualquiera de los que muestra cubeMX, nosotros hemos elegido el timer 1, canal 1. Entre las opciones posibles para su configuración, hemos elegido PWM generation CH1, para así utilizar la información de uno de los anteriores tutoriales, aunque ésta no sería la única opción.

Todo esto puede verse reflejado en la imagen siguiente, donde encontramos los pines ADC1_TIM1, TIM1_CH1 y ADC1_EXTI11, la casilla de External-Trigger-for-Regular-Conversion marcada y el timer configurado como PWM.

Pinout ADC – PWM Timer

Al activar estas opciones, la configuración del ADC y del timer es la que encontramos en las imágenes siguientes. En cuanto al timer, hemos impuesto una frecuencia de 1 KHz y un ciclo del 50%. Sabiendo que la frecuencia del sistema es de 96 MHz, nos queda la siguiente igualdad:

(Preescaler + 1)x(Periodo + 1) = fclk/fPWM

Donde suponemos el preescalado y el periodo y obtenemos el pulso.

Configuración del ADC y del PWM Timer

Se deja al lector la implementación del timer externo sin configuración PWM.

Timer interno:

Para este otro caso, seleccionamos un timer que no tenga muchas funcionalidades, como el timer 2 (TIM2). En la opción clock source, seleccionamos Internal Clock, y después en la pestaña de configuración, ponemos la misma configuración que teníamos con el PWM en los campos que sean iguales.
Es importante seleccionar en “Trigger Event Selection TRGO” la opción de Update Event.



Timer externo:

Ahora conectaremos el pin asociado al TIM1_CH1 con el pin asociado al ADC1_EXTI11 con un cable externo, y el generador de funciones en la entrada del ADC (PA1). Estas señales se pueden visualizar en el osciloscopio para comprobar que efectivamente es como esperamos.
Pasamos la configuración de CubeMX a Eclipse. Ahora no solo tenemos que iniciar el ADC sino también el timer. Después, la toma de datos sería de la misma forma que en el anterior tutorial. Se deja al lector la tarea de implementar el código, sería necesario el código del tutorial anterior del ADC y del tutorial relacionado con el timer.

Sin embargo, aquí tenemos que tener en cuenta el teorema de Nyquist, puesto que ahora tenemos una frecuencia de muestreo conocida. La señal de entrada será de 50 Hz, ya que así dispondremos de 20 muestras por período. El array en el que se guardan será de 100 muestras, por lo que tendremos 5 períodos de una representación muy aproximada de la señal, como bien puede observarse en la imagen.

Señal de 1 KHz procesada por el ADC
Timer interno:

En este caso no sería necesario conectar ningún cable adicional.
Tras pasar la configuración a Eclipse, iniciamos el timer de una forma diferente a la anterior, utilizando la función HAL_TIM_Base_Start(&htim2). Y ya podríamos correr nuestro código.


Nota: la imagen de la portada se ha obtenido de Jóvenes Científicos

Jornadas sobre Ciberinteligencia

En las Jornadas sobre Ciberinteligencia organizadas por la Guardia Civil y el Instituto Universitario de Investigación sobre Seguridad Interior que tuvieron lugar el 16 y 17 de Octubre participamos en la mesa redonda “El potencial de los algoritmos para el desarrollo de herramientas de ciberinteligencia” con la ponencia “IoT en Ciberinteligencia”.

B105 Diptico-Jornada-Ciberinteligencia-GC

B105 IoT en Ciberinteligencia

STM32F4: Configuración y uso básico del ADC

Como continuación de los tutoriales relacionados con la placa de desarrollo STM32F411E-Discovery, en este post vamos a explicar las nociones básicas para el uso del ADC.
El ADC (Analog to Digital Converter) es un elemento que se utiliza en electrónica para convertir una señal analógica en una señal digital, es decir, es la comunicación entre Hardware y Software. Al permitir esta comunicación, el ADC se convierte en un elemento fundamental a la hora de poder utilizar las señales digitalmente.

En este tutorial aprenderemos el funcionamiento básico para realizar la lectura de un dato y de una señal, sin utilizar el DMA.



El primer paso es utilizar CubeMX, al igual que en el resto de tutoriales. Para entender la configuración básica nos basamos primero en lo que nos cuentan los documentos relacionados con nuestra discovery (manual de usuario y manual de referencia) y con el ADC, y segundo en lo que nosotros buscamos obtener. Esto implica conocer los siguientes conceptos sobre la configuración:

  • Clock Prescaler: la frecuencia a la que se capturarán datos del ADC.
  • Scan Conversion Mode: este modo se activa cuando queremos usar varios canales del ADC.
  • Continuous Conversion Mode: al activarlo el ADC se pone a leer muestras de forma continua.
  • Discontinuous Conversion Mode: se utiliza para convertir un grupo cerrado de conversiones.
  • DMA Continuous Requests: se habilita cuando queremos utilizar el DMA.
  • End Of Conversion Selection: este flag se utiliza para determinar cuando se ha realizado una conversión.
  • Number of Conversion: determina el número de canales que van a realizar conversiones.

En este caso, el trigger externo no es necesario, por lo que se deja la opción de configuración mediante el software. Las opciones de Rank se dejan por defecto salvo que en los documentos anteriores nos indique lo contrario.

Por tanto, escogemos el pin PA1 como ADC1_IN1 y seguimos la configuración que puede verse en las imágenes. Tras lo cual, podemos pasar el código a Eclipse (el resto de pines que se ven marcados son los que se marcan al aceptar la configuración por defecto).

Configuración del ADC
Pin del ADC

Es importante tener en cuenta que aunque el modo continuo esté habilitado, si el modo End Of Conversion Selection está habilitado sólo se realizará una lectura.



Conectamos un potenciómetro a la discovery, siendo la salida la conexión con el pin PA1 y los otros dos pines se conectan a VDD (alimentación) y GND (masa).

Entonces, dentro del main.c, tenemos que utilizar una función que permita empezar la conversión, otra que compruebe que el ADC está funcionando de forma correcta (utilizando la opción de polling) y otra que permita leer el valor del ADC. Se deja al lector la implementación de estas 3 funciones, las cuales pertenecen a la HAL – Hardware Abstraction Layer (es decir, aquellas funciones que permiten la interación entre Hardware y Software). Por ello, es conveniente revisar estas funciones, explicadas en este link. El valor deberá ser guardado en una variable.

Finalmente, compilamos y lanzamos el debugger. Al darle a empezar lo que tendremos será el valor que el ADC ha leído del potenciómetro una vez, el cual se encuentra entre 0 y 4096 (debido a los 2^12 bits que tiene el ADC). Para tener claro si el valor es leído correctamente, lo mejor es hacer 3 medidas: una con el potencióemtro en el mínimo (la variable tendría un valor cercano a 0), otra con el potenciómetro en el máximo (la variable tendría un valor cercano a 4096) y otra con el potenciómetro en el valor intermedio (la variable tendría un valor cercano a 2048).

Para leer la variable es necesario pausar la reproducción y poner el cursor encima de la variable en cuestión.



El siguiente paso a dar es conseguir leer una sinusoide correctamente, es decir, teniendo en cuenta que la frecuencia de la señal obtenida es la misma que la de la sinusoide de entrada.

Conectamos el generador de funciones al pin PA1 y generamos una sinusoide de 1 KHz. El uso del osciloscopio para comprobaciones de entrada o salida es opcional y su uso se deja a elección del lector.

Las propiedades del ADC que tenemos que cambiar son las siguientes:

  • hadc1.Init.ContinuousConvMode = ENABLE; — Si lo teníamos DISABLE.
  • hadc1.Init.EOCSelection = DISABLE;

Esto se puede hacer directamente en el archivo adc.c, no es necesario ir a cubeMX a cambiar la configuración.

Sería necesario un array en el que guardar las muestras necesarias para la lectura de la sinusoide. Tras recoger las muestras, es necesario comprobar la señal que se está guardando a partir de estas muestras, lo cual se puede hacer utilizando cualquier herramienta que permita la representación de datos. En este caso, hemos utilizado MatLab, y lo que hemos obtenido es lo que se muestra en la imagen siguiente.

Sinusoide obtenida con los datos leídos del ADC

Podríamos pensar que ha funcionado correctamente al ver la imagen, pero si tenemos en cuenta que tenemos un array de 1000 elementos y una señal de entrada de 1 KHz, deberíamos estar haciendo 1 lectura cada milisegundo como máximo, y entonces podríamos ver un período de la señal. Si realizáramos lecturas más rápidas, veríamos menos de un período; y si son más lentas estaríamos perdiendo muestras y la señal no sería la misma. El problema es que no sabemos a qué velocidad se está realizando la captura y lectura de datos del ADC, pero por la imagen podemos deducir que lo que ocurre es el último caso. Las lecturas son más lentas, lo que provoca que estemos perdiendo muestras, y al perder muestras, para rellenar el array, necesitamos muestras de períodos siguientes, lo que hace que en su representación se observen varios períodos.

Una forma de intentar corregir este aspecto es aumentar la frecuencia de muestreo. Si no conseguimos una buena representación ni cuando la aumentamos, esto quiere decir que la limitación se encuentra en el tiempo que tarda el microcontrolador en procesar las instrucciones, y ahí poco podemos mejorar.



En este tutorial hemos aprendido a configurar un ADC y a realizar lecturas del mismo, tanto individuales como continuas. Pero los resultados muestran que esta forma de obtener datos solo es útil si buscamos obtener datos independientes o de forma continuada pero lenta.

Para mejorar este comportamiento tenemos dos opciones: utilizar interrupciones o utilizar el DMA. Ambas formas son explicadas en los siguientes tutoriales.


Nota: La imagen de la portada ha sido obtenida de THine Electronics

The Twelve Of B105 – Smart Fridge

Con este post de octubre completamos el primer año de…


Y qué mejor forma que hablando sobre nuestra nevera inteligente. Ésta, al igual que el futbolín, es un desarrollo propio 100% B105.

Esta idea surgió de la necesidad de disponer de un control tanto de las existencias como del dinero, que luego permitiera la correlación entre ambos. Además, se llevaría un registro sobre quién compra qué cosa. Así, el sistema ayudaba tanto a las personas que realizaban el pedido como a las personas que compraban, dándoles información relacionada con lo que podían comprar y sobre el dinero disponible en su cuenta.

Para su implementación fue necesario el uso e integración de diferentes tecnologías. Era necesario la comunicación entre el sensor de huellas y la Raspberry Pi, que a su vez debía conectarse con la pantalla táctil y con la página web. Debido a esto, no sólo fue necesario trabajar con Python, sensores y pantallas, sino que también había que hacer uso de las herramientas necesarias para construir una web como son HTML, CSS o Javascript.


Este sistema fue realizado en un Trabajo Fin de Grado, el cual dispone de su correspondiente post. Desde entonces no ha caído en el olvido, sino que sigue en continua revisión y actualización.

Esto es todo por este mes. Siempre podéis consultar el resto de temáticas ya abordadas en el siguiente link. Podéis seguir nuestro progreso en las redes sociales (@elb105). ¡Os esperamos!