Prosjekt: Automatisk styring med failsafe og lokal intelligens
Jeg utviklet et kontrollsystem koblet til Home Assistant, MQTT og en ESP32-basert motorstyring. Alt kjører lokalt — ingen skytjenester involvert.
Hovedtrekk:
- Automatisk lukking etter 15 minutter dersom ingen bevegelse er registrert i sonen
- Failsafe-mekanisme med fysisk bryter og manuell overstyring
- Logger til InfluxDB for analyse av bruksmønster og systemhelse
3D-print: Fra prototype til ferdig del på 12 timer
I samme prosjekt designet og printet jeg fester, kapslinger og sensorholdere i PETG og ASA, direkte fra Fusion 360. Når jeg trenger en ny del, tegner jeg den om kvelden og tester den om morgenen.
Verktøy:
- Bambu Lab-maskiner
- Fusion 360 / Onshape
- Python, Home Assistant, ESP32
Kode: Enkel og lesbar logikk
Systemene kjører med egne moduler i Home Assistant og MCU-kode, og responderer på sensorstatus, kalender og bruksmønster.
if unit_open and no_motion_for(900) and all_zones_clear():
close_unit()Enkel, lesbar kode gjør vedlikehold mulig for både meg og teknisk kyndige kunder.
I praksis
- Sikrere drift — ingenting står åpent fordi noen glemte det
- Bedre oversikt — logger gir innsikt i bruksdata og varsler ved avvik
- Lokal kontroll — alt kjører internt hos kunden, fullt eierskap
Neste steg: Maskinlæring lokalt
Jeg er i gang med et pilotprosjekt som bruker lokalt trenede modeller for å forutsi bruksmønster og aktivere utstyr basert på faktisk adferd. Kombinasjonen av Python, ESP og Home Assistant gjør det mulig.
