RasPi Zero Hub – Sensorik & Messwert-Aufbereitung

Veröffenticht am 03.03.2026    von     in der Kategorie Projekt: RasPi Zero Hub, Raspberry Pi     bisher keine Reaktionen


Nachdem im vorherigen Beitrag die Architektur und der Datenfluss des RasPi Zero Hub beschrieben wurden, geht es nun um den ersten wirklich greifbaren Teil der Software: die Sensorik.

Dieser Beitrag beantwortet konkret:

  • welche Sensoren eingesetzt werden

  • welche Aufgaben sie jeweils haben

  • wie Rohdaten verarbeitet werden

  • wie daraus verwertbare Messwerte entstehen

Es geht nicht um Verkabelung oder Installation – diese Punkte wurden bereits in früheren Artikeln behandelt.

 

1. Warum mehrere Sensoren für ähnliche Messgrößen?

Im RasPi Zero Hub werden für den Innenbereich zwei unabhängige Sensorquellen genutzt:

  • BME280

  • DHT22

Beide liefern Temperatur und Luftfeuchtigkeit, jedoch mit unterschiedlichen Eigenschaften:

  • unterschiedliche Messverfahren

  • unterschiedliche Reaktionszeiten

  • unterschiedliche Fehleranfälligkeit

Der bewusste Einsatz mehrerer Sensoren erlaubt:

  • Plausibilitätsprüfungen

  • Mittelwertbildung

  • robustere Aussagen über das Raumklima

Für den Außenbereich kommt zusätzlich ein AM2301 (AM3201) zum Einsatz.

 

2. Überblick: Zuständigkeiten der Sensoren

Sensor

Messgrößen

Einsatz

BME280

Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck

Innen

DHT22

Temperatur, Luftfeuchtigkeit

Innen (zweite Quelle)

AM2301

Temperatur, Luftfeuchtigkeit

Außen

Der Luftdruck ist bewusst nur innen relevant und wird ausschließlich über den BME280 erfasst.

 

3. Sensoren einlesen – bewusst getrennt

Die Sensoren werden im Python-Code nicht gemeinsam, sondern getrennt ausgelesen.

Das vereinfacht Debugging und verhindert Abhängigkeiten.

Beispiel: BME280

Beispiel: DHT22

Beispiel: AM2301 (Außen)

Diese Trennung ist nicht zufällig.

Sie wird auch im Hauptzyklus der Anwendung konsequent umgesetzt:

Die Sensorik läuft in einem klar definierten Intervall.

Es erfolgt an dieser Stelle ausschließlich Datenerfassung – keine Bewertung.

 

4. Rohdaten ≠ Anzeigewerte

Ein häufiger Fehler in IoT-Projekten ist es, Messwerte sofort weiterzuverarbeiten oder anzuzeigen.

Im RasPi Zero Hub gilt bewusst:

Rohdaten bleiben Rohdaten.

Erst im nächsten Schritt werden sie:

  • geprüft

  • kombiniert

  • weiterverwendet

Diese Trennung hält die Logik nachvollziehbar und verhindert implizite Nebenwirkungen.

 

5. Festes Messwert-Mapping

Damit alle Systemteile dieselbe Bedeutung der Werte kennen, ist das Mapping fest definiert:

  • sensorwert_a → BME280 Temperatur innen

  • sensorwert_b → BME280 Luftfeuchtigkeit innen

  • sensorwert_c → BME280 Luftdruck

  • sensorwert_d → DHT22 Temperatur innen

  • sensorwert_e → DHT22 Luftfeuchtigkeit innen

  • sensorwert_f → AM2301 Temperatur außen

  • sensorwert_g → AM2301 Luftfeuchtigkeit außen

Diese Zuordnung ist im Python-Code dokumentiert und im Dashboard explizit gemappt.

Es wird nichts implizit interpretiert.

 

6. Mittelwertbildung für Innenwerte

Für Temperatur und Luftfeuchtigkeit im Innenbereich werden Mittelwerte gebildet.

Beispiel (Temperatur innen):

Diese Mittelwerte sind keine rein kosmetische Anzeige, sondern werden direkt in der Entscheidungslogik verwendet:

Die Mittelwerte dienen somit als stabile Entscheidungsgrundlage.

Sie werden:

  • live berechnet

  • für Logik verwendet

  • im Dashboard angezeigt

Nicht jedoch dauerhaft gespeichert.

 

7. Umgang mit Messfehlern

Sensoren sind nicht perfekt.

Deshalb wird jeder Wert einzeln geprüft.

Beispielhafte Fallback-Logik:

Ergänzend ist im Code eine transparente Debug-Ausgabe vorgesehen:

Damit lässt sich jederzeit nachvollziehen, welche Werte tatsächlich vorliegen.

Fehlende Messwerte führen nicht zum Systemabbruch.

Das System bleibt auch bei Teilausfällen funktionsfähig.

 

8. Übergabe an Logik, Anzeige und Speicherung

Nach der Aufbereitung stehen drei Wege offen:

  1. Anzeige auf dem Display

  2. Logik (z. B. LED-Steuerung)

  3. Speicherung (SQLite / API)

Die Sensorwerte werden atomar in den globalen Zustand übernommen:

Alle Systemteile greifen anschließend auf dieselbe konsistente Datenbasis zu.

Es gibt keine parallelen Berechnungen und keine widersprüchlichen Werte.

 

9. Fazit

Die Sensorik im RasPi Zero Hub ist bewusst:

  • redundant

  • transparent

  • erweiterbar

Durch die klare Trennung von:

  • Rohdaten

  • Aufbereitung

  • Nutzung

bleibt der Code nachvollziehbar und robust.

 

 

Wenn du diese Artikelserie bisher nicht kennst, hier sind die bisher erschienenen Einträge des Projekttagebuchs.

Der vollständige Projektcode des RasPi Zero Hub steht als Download zur Verfügung.
Alle Python-Dateien, Konfigurationen sowie die Weboberfläche sind dort gebündelt abrufbar:

👉 Zum Download des vollständigen Projektcodes


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