説明

このNode-REDの例は、Googleスプレッドシートにデータを送信するソリューションを提供します。このドキュメントではAM102を例として、時刻、温度、湿度をGoogleスプレッドシートに送信します。

要件

• Milesightゲートウェイ: UG56/UG65/UG67
• LoRaWANセンサー
• Googleシートアカウントとリンク

 

 

 

設定手順

ステップ1: Node-RED起動とフロー例インポート

• 1. 「App」＞「Node-RED」ページでNode-REDプログラムを有効化し、プログラム読み込み完了まで待機後、「起動」ボタンをクリックしてNode-REDウェブGUIを起動します。

• 2. Node-RED Web GUIにログイン。アカウント情報はゲートウェイWeb GUIと同じです。

• 3. 「Import」をクリックし、内容を貼り付けるかjson形式ファイルをインポートしてNode-REDフロー例をインポートします。

 

 

ステップ2: Googleスプレッドシートの設定

1). Googleスプレッドシートを開く

[メニュー] → [エクステンション] → [Apps Script] をクリック

 

• 2) 以下のコードを貼り付けます。sheet.appendRow で必要なパラメータを data.x の形式で入力してください。

function doPost(e) {

var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();

var data = JSON.parse(e.postData.contents);

Logger.log(data); //

sheet.appendRow([data.time, data.temperature, data.humidity]);

return ContentService.createTextOutput(“OK”);

}

3). Webアプリケーションとして保存・デプロイ
右上の「Deploy」→「New Deployment」をクリック

 

 

タイプ選択: 「Web application」

 

説明欄は自由に記入し、実行主体として許可するアカウントを選択

アクセス許可の選択：誰でも（匿名アクセスを含む）

• 4) 「Deploy」をクリック。初回は認証を求められます。指示に従って認証してください。

デプロイ後、Webアプリケーションへのリンク（例：https://script.google.com/macros/s/xxxxxxx/exec）を取得

 

ステップ3: Node-RED設定

フロー構造:

 

 

Content:

[{“id”:”42d7e9a1c48cf144″,”type”:”tab”,”label”:”流程 2″,”disabled”:false,”info”:””,”env”:[]},{“id”:”cd9ecd6d31343e82″,”type”:”http request”,”z”:”42d7e9a1c48cf144″,”name”:””,”method”:”POST”,”ret”:”txt”,”paytoqs”:”ignore”,”url”:”https://script.google.com/macros/s/AKfycbwhPKWbdxi2Qoo4XDmnTgBQrGGZ5RNdZworDFFZvIEBSMtnBygUqzcuh5thxHQMEK88qg/exec”,”tls”:””,”persist”:false,”proxy”:””,”insecureHTTPParser”:false,”authType”:””,”senderr”:false,”headers”:[],”x”:1000,”y”:380,”wires”:[[]]},{“id”:”acf6d4e10f0460ca”,”type”:”function”,”z”:”42d7e9a1c48cf144″,”name”:”format”,”func”:”msg.headers = {};\nmsg.headers[‘Content-Type’] = ‘application/json’;\n\nmsg.payload = {\n  time: (new Date()).toLocaleString(),\n  temperature: msg.payload.temperature,\n  humidity: msg.payload.humidity\n};\n\nreturn msg;\n”,”outputs”:1,”noerr”:0,”initialize”:””,”finalize”:””,”libs”:[],”x”:730,”y”:380,”wires”:[[“cd9ecd6d31343e82″,”f45eaef6c25462cc”]]},{“id”:”746b279ebef04a1c”,”type”:”LoRa Input”,”z”:”42d7e9a1c48cf144″,”name”:””,”devEUI”:””,”extendedField”:””,”x”:140,”y”:380,”wires”:[[“b0b6f0d2ccee5ba8”]]},{“id”:”00ad2b86f7ac3648″,”type”:”function”,”z”:”42d7e9a1c48cf144″,”name”:”decode”,”func”:”/**\n * Payload Decoder\n *\n * Copyright 2024 Milesight IoT\n *\n * @product AM102 / AM102L\n */\n// Chirpstack v4\nfunction decodeUplink(input) {\n    var decoded = milesightDeviceDecode(input.bytes);\n    return { data: decoded };\n}\n\n// Chirpstack v3\nfunction Decode(fPort, bytes) {\n    return milesightDeviceDecode(bytes);\n}\n\n// The Things Network\nfunction Decoder(bytes, port) {\n    return milesightDeviceDecode(bytes);\n}\n\nfunction milesightDeviceDecode(bytes) {\n    var decoded = {};\n\n    for (var i = 0; i < bytes.length;) {\n        var channel_id = bytes[i++];\n        var channel_type = bytes[i++];\n        // BATTERY\n        if (channel_id === 0x01 && channel_type === 0x75) {\n            decoded.battery = bytes[i];\n            i += 1;\n        }\n        // TEMPERATURE\n        else if (channel_id === 0x03 && channel_type === 0x67) {\n            // ℃\n            decoded.temperature = readInt16LE(bytes.slice(i, i + 2)) / 10;\n            i += 2;\n\n            // ℉\n            // decoded.temperature = readInt16LE(bytes.slice(i, i + 2)) / 10 * 1.8 + 32;\n            // i +=2;\n        }\n        // HUMIDITY\n        else if (channel_id === 0x04 && channel_type === 0x68) {\n            decoded.humidity = bytes[i] / 2;\n            i += 1;\n        }\n        // HISTORY DATA\n        else if (channel_id === 0x20 && channel_type === 0xce) {\n            var data = {};\n            data.timestamp = readUInt32LE(bytes.slice(i, i + 4));\n            data.temperature = readInt16LE(bytes.slice(i + 4, i + 6)) / 10;\n            data.humidity = bytes[i + 6] / 2;\n            i += 7;\n\n            decoded.history = decoded.history || [];\n            decoded.history.push(data);\n        } else {\n            break;\n        }\n    }\n\n    return decoded;\n}\n\n/* ******************************************\n * bytes to number\n ********************************************/\nfunction readUInt16LE(bytes) {\n    var value = (bytes[1] << 8) + bytes[0];\n    return value & 0xffff;\n}\n\nfunction readInt16LE(bytes) {\n    var ref = readUInt16LE(bytes);\n    return ref > 0x7fff ? ref – 0x10000 : ref;\n}\n\nfunction readUInt32LE(bytes) {\n    var value = (bytes[3] << 24) + (bytes[2] << 16) + (bytes[1] << 8) + bytes[0];\n    return (value & 0xffffffff) >>> 0;\n}\n\nfunction readInt32LE(bytes) {\n    var ref = readUInt32LE(bytes);\n    return ref > 0x7fffffff ? ref – 0x100000000 : ref;\n}\nvar buffer = Buffer.from(msg.payload, ‘base64’);\nvar aa = Decoder(buffer);\nmsg.payload = aa;\nmsg.buffer = buffer;\nreturn msg;”,”outputs”:1,”noerr”:0,”initialize”:””,”finalize”:””,”libs”:[],”x”:540,”y”:380,”wires”:[[“acf6d4e10f0460ca”]]},{“id”:”b0b6f0d2ccee5ba8″,”type”:”Device Filter”,”z”:”42d7e9a1c48cf144″,”name”:””,”eui”:”24E124725E282933″,”x”:330,”y”:380,”wires”:[[“00ad2b86f7ac3648”]]},{“id”:”f45eaef6c25462cc”,”type”:”debug”,”z”:”42d7e9a1c48cf144″,”name”:”debug 43″,”active”:true,”tosidebar”:true,”console”:false,”tostatus”:false,”complete”:”false”,”statusVal”:””,”statusType”:”auto”,”x”:880,”y”:280,”wires”:[]}]

 

• • 1) LoRa入力：ネットワークサーバー内のセンサーからすべてのアップリンクメッセージを取得します。

   

  • 2) デバイスフィルター：デバイスEUIでデバイスをフィルタリングします。ここではセンサーEUIをフィルタリングするように設定する必要があります。
  • 3) 関数(デコード): データデコードに使用されます。例ではAM102のペイロードです。他のセンサーを使用する場合は、このドキュメントを参照して変更してください。

  https://support.milesight-iot.com/support/solutions/articles/73000535734-how-to-use-decoder-on-node-red

 

• 4) Function(format): この関数は渡されたデータ構造を標準化するために使用されます（タイムスタンプの追加や有効なフィールドの抽出）。msg.payloadに渡す必要があるパラメータを追加できます。

 

5)Http request: URLにSTEP 2のリンク（https://script.google.com/macros/s/xxxxxxx/exec）をコピーします。その後「done」をクリックします

• 5) デバッグ: デバッグサイドバータブで選択したメッセージプロパティを表示し、オプションで実行時ログも表示します。デフォルトではmsg.payloadを表示しますが、任意のプロパティ、メッセージ全体、またはJSONataの結果を表示するように設定できます。

 

ステップ4: デプロイと結果の確認

• 1. 「Deploy」をクリックして、すべてのNode-RED設定を保存します。

 

2. センサーから新しいパケットが報告されると、Node-REDのデバッグ画面とGoogleスプレッドシートの両方でデータを確認できます。

 

 

——-以上—–