Raspberry Pi

Raspberry Pi

Rastreamento em tempo real de avioes em Porto Alegre utilizando Raspberry Pi + Radio UHF (SDR RTL2832U)

* This post is in Portuguese.

SDR (Software-Defined Radio)

SDR é uma área de radiocomunicação baseada em uma ideia muito simples: implementar em software o que antes era implementado em hardware (ex: mod/demod, filtros, etc). O fato do SDR estar se tornando uma tendência hoje se dá principalmente pelo baixo custo de alguns receptores como por exemplo o RTL2832U (mais sobre ele depois) que hoje você pode encontrar facilmente por uns U$ 20.00, preço este muito barato se você levar em consideração o intervalo de cobertura das frequências de 22Mhz até 2200Mhz (dependendo do tuner). Neste intervalo dá pra se ter uma ampla cobertura de sinais de rádio AM/FM, rádio da polícia, TV, GSM, GPS, ADSB (este post é sobre o ADSB), comunicação marítma, LTE (ainda em definição no Brasil) e outras aplicações que estão inseridas neste intervalo de frequência.

Um sistema SDR é composto geralmente por: um receptor ligado ao computador ou qualquer outro dispositivo embarcado com um poder de processamento razoável (por meio de placa de captura de áudio, USB, etc) e um software que irá fazer o tratamento do sinal recebido. Neste post eu vou utilizar o Raspberry Pi como dispositivo embarcado para capturar e demodular os dados enviados pelos transponders presentes em aeronaves comerciais e domésticas.

ADS-B (Automatic dependent surveillance-broadcast)

Grande parte dos aviões modernos estão sendo equipados com um dispositivo que tem o objetivo de substituir os radares que existem hoje. Até o ano de 2020 todos os aviões que entrarem no espaço aéreo estadunidense deverão ter como item obrigatório um dispositivo compatível com ADS-B. O dispositivo ADS-B faz com que as aeronaves sejam visíveis aos radares em terra e também para outros aviões através do broadcast de mensagens com sua altura, velocidade, posição e muitas outras informações relevantes. A transmissão destas mensagens se dá através da frequência 1090Mhz, uma frequência dentro do intervalo de captura de maioria dos receptores SDR usando o chipset RTL2832U. A ideia deste post é usar o Raspberry Pi para receber este broadcast enviado diretamente pelo transponder dos aviões, demodular os frames e então utilizar um software para decodificar/interpretar os frames e plotar em um mapa a posição atual dos aviões em Porto Alegre / RS.

Realtek RTL2832U


Alguns receptores de TV digital USB utilizam o chipset da Realtek RTL2832U, como este meu acima. Em 2012 foi descoberto que este chipset permitia o envio de dados brutos do receptor para o host, permitindo assim seu uso para SDR. Existem alguns projetos com drivers para se comunicar com o dispositivo e receber estes dados (Linux e Windows), entre os quais o mais utilizado em Linux é o projeto rtl-sdr, que agrega além do driver alguns utilitários de linha de comando como por exemplo o “rtl_adsb” que utilizarei no Raspberry Pi para demodular o sinal ADS-B enviado pelas aeronaves; outro componente importante nos receptores USB é o tuner, que é responsável pelo ajuste da frequencia do rádio, no caso do meu dongle USB ele é o R820T que tem uma ótima sensibilidade mas tem um intervalo menor de cobertura do espectro quando comparado ao E4000 (da Elonics), veja a tabela no site do projeto para saber o intervalo de cobertura de cada tuner e de outros hardwares suportados pelo rtl-sdr.

Compilando o rtl-sdr no Raspberry Pi

Estou utilizando o Raspberry Pi como host do dongle USB porque ele é um aparelho barato e o consumo de energia é muito baixo, ou seja, você pode deixá-lo ligado capturando o sinal ADS-B por quanto tempo quiser sem se preocupar com um gasto maior que 5 watts no pior caso.

Baixando repositório

git clone git://git.osmocom.org/rtl-sdr.git

Dependências: libusb-1.0-0-dev, cmake, compilador (gcc)

Criando arquivos para compilação e compilando:
cd rtl-sdr/
mkdir build
cd build
cmake ../
make
sudo make install
sudo ldconfig
E pronto, já estamos com o rtl-sdr instalado (driver a aplicativos extras).

Recebendo sinal ADS-B

Antes de mais nada, um pequeno teste para verificar se o rtl-sdr está encontrando corretamente o dongle USB:

pi@raspberrypi ~ $ rtl_test -t
Found 1 device(s):
0: ezcap USB 2.0 DVB-T/DAB/FM dongle

Using device 0: ezcap USB 2.0 DVB-T/DAB/FM dongle

Found Rafael Micro R820T tuner

Supported gain values (29): 0.0 0.9 1.4 2.7 3.7 7.7

8.7 12.5 14.4 15.7 16.6 19.7 20.7 22.9 25.4 28.0

29.7 32.8 33.8 36.4 37.2 38.6 40.2 42.1 43.4 43.9

44.5 48.0 49.6

No E4000 tuner found, aborting.

pi@raspberrypi ~ $

Note que o meu dongle é um RTL2832U com o tuner R820T, ao executar o “rtl_test -t” é também exibida uma lista com os ganhos suportados pelo dongle.

Como a frequência utilizada pelo ADS-B é de 1090MHz, uma antena boa seria uma discone ou uma dipolo confeccionada com as dimensões corretas para esta frequência. Como ainda não tenho os plugs adequados tive que utiliar a antena que veio junto com o dongle, que mesmo sendo de baixa qualidade e não relacionada com a frequência do ADS-B ainda consegue receber os sinais (de fato, mesmo desconectando a antena eu consigo receber os frames das aeronaves), mesmo com o dongle em um ambiente fechado (minha casa fica há uns 6-10km do aeroporto de Porto Alegre / RS).

Para receber e demodular os frames eu utilizei o utilitário “rtl_adsb” (ele vem junto com o pacote do rtl-sdr). Ao ser executado, ele ajustará o tuner para a frequência do transponder das aeronaves em 1090MHz e logo após fará a demodulação dos frames para o formato hexadecimal:

pi@raspberrypi ~ $ rtl_adsb
Found 1 device(s):
0: Realtek, RTL2838UHIDIR, SN: 00000013

Using device 0: ezcap USB 2.0 DVB-T/DAB/FM dongle
Found Rafael Micro R820T tuner
Tuner gain set to automatic.
Tuned to 1090000000 Hz.
Sampling at 2000000 Hz.
Exact sample rate is: 2000000.052982 Hz
*825566cf477b3124c64b17e74b15;
*e6c7d7fdb34c855db6972204ea14;
*d1e27bb95df2454ca547c87718a2;
*906bc5a59b5c5053226fb94f3460;
*a6f51dc76353efeeabfbfe6946cb;
*e78ed3aaf547fcd87e8e4f41cea3;
*d26a5ecacdb7051f2ebe18efc613;

Cada frame inicia sempre com um asterisco na frente e cada um destes frames foi enviado diretamente por um transponder de um avião ou é uma requisição terra->ar de alguma base em terra. O que precisamos agora é fazer a decodificação destes frames para poder extrair o tipo do frame, latitude, longitude, callsign, origem e destino do avião, etc. Não existem hoje muitas alternativas open-source para fazer o plot dos aviões em um mapa, o melhor que eu encontrei foi o Virtual Radar Server que é open-source e roda também em Linux, além de ter uma interface web bem amigável e plotar as aeronaves usando o Google Maps.
Para fazer com que o Virtual Radar Server conecte no Raspberry Pi, primeiramente precisamos fazer o streaming via TCP dos frames que o “rtl_adsb” está recebendo no Raspberry Pi, o que dá para resolver utilizando o “netcat” mesmo:

rtl_adsb | netcat -lp 8080

Neste caso ele irá escutar na porta 8080 e enviar os frames ADS-B para o cliente que conectar nele. Logo após é só especificar o IP/porta do Raspberry Pi no Virtual Radar Server e se tudo der certo e você conseguir receber algum frame de algum transponder, você verá uma tela parecida com esta mostrada abaixo com o rastreamento dos aviões em tempo real:

No screenshot você pode ver um avião da GOL (GOL1446) se dirigindo ao aeroporto (logo a frente onde diz São João) a uma velocidade de 250km/h e descendo a uma velocidade de 195 metros por minuto. Geralmente os aviões enviam o broadcast da mensagem com a posição a cada segundo, tudo vai depender da sua antena, receptor e condições de difusão. Com a minha antena pequena e no meio de prédios eu consegui capturar o broadcast de aviõe em até uns 80km de distância, espero melhorar isto com uma outra antena, só preciso achar o material agora =)

– Christian S. Perone

Raspberry Pi

Raspberry Pi no Brasil

* This post is in portuguese

Bom, finalmente chegou meu tão esperado Raspberry Pi, consegui efetuar a compra através de uma fila de espera (estou nesta fila desde o primeiro dia de Março de 2012) na Farnell Newark do Brasil que fez a importação de um (ou mais) lotes da Element 14 e agora está distribuindo aqui no Brasil. Como moro em Porto Alegre no Rio Grande do Sul, o preço total (juntamente com frete) do RPi somaram R$ 182,22 reais, um valor bem acima do esperado para o “computador de $30 dólares”, graças ao nosso gentil governo que como todos já devem ter notado, usa uma EXCELENTE estratégia para incentivar a pesquisa científica, obrigando desta forma os brasileiros a construirem seu próprio hardware usando bambu ou Pau-brasil, mas isto é outra história.

O atendimento da Farnell Newark foi ótimo, a vendedora foi muito atenciosa e sempre respondeu meus questionamentos em um curtíssimo intervalo de tempo, logo após efetuar o pagamento, demorou apenas 1 dia para o aparelho chegar (foi despachado através da UPS). Segue abaixo uma foto dele (clique para ampliar):

Primeiros passos: cartão SD

A primeira tarefa que precisei fazer para fazê-lo funcionar foi a preparação de um cartão SD. Como não consegui encontrar em nenhum lugar que fui um cartão SD de 4GB eu utilizei um micro-SD da Kingston de 4GB (class 4). É importante sempre verificar a Wiki do projeto antes de comprar qualquer cartão SD ou dispositivo USB para o seu Raspberry Pi, pois lá você vai encontrar uma lista de periféricos que comprovadamente funcionam e os que ainda estão problemáticos. Eu aconselho a compra de um cartão class 4 pois houve relatos de problemas com alguns cartões class 10, mas se você já tiver um cartão class 10 não custa tentar a sorte, este é um problema que provavelmente já deve ter sido corrigido no Kernel do Raspbian.

Para preparar o cartão você precisa escolher antes uma distro Linux, eu escolhi o Raspbian que é um port do Debian Wheezy para arm otimizado para “hard float“, o que ajuda bastante na performance de aplicações que fazem bastante uso de operações de ponto flutuante. Além de ser Debian e ter toda a infinidade de pacotes disponíveis no repositório (no momento em que estou escrevendo já existem mais de 30 mil pacotes do Debian já compilados para armhf), ele está funcionando muito bem com todos dispositivos que utilizei até agora (mouse usb, teclado usb, card sd, ethernet, hdmi video/audio, etc.).

Fonte de energia (power supply)

Bom, após ter preparado meu cartão SD eu comprei uma power supply USB, esta da foto abaixo:

Carregador USB “importado”

Para ligar seu RPi você vai precisar de uma fonte USB de 5V com no mínimo 500mA de corrente disponível, não adianta tentar ligar seu Raspberry Pi na USB do computador.

Como nem tudo é tão simples, ao ligar meu RPi ele logo acustou no boot problemas com o módulo ethernet como este e meu teclado USB não funcionava. O RPi ficava simplesmente travado e sem conexão ethernet alguma, os LEDs nem acendiam.

Sempre desconfie da sua fonte de energia em primeiro lugar ao enfrentar problemas como este, ainda mais aqui no Brasil com todas essas fontes de energia USB “importadas”.

Meu primeiro reflexo foi verificar a voltagem que este power supply estava fornecendo, usando os contatos TP1 e TP2 da placa (você pode ver estes contatos como uns buracos na placa na imagem do RPi). O TP1 está ligado no Vin da fonte de energia e o TP2 no GND (terra) da fonte. Ao ligar o voltímetro, ele mostrou a voltagem abaixo:

Voltagem do carregador USB “importado”

Uma fonte de energia que supostamente deveria fornecer 5v estava fornecendo 5.44V, bem acima do limite de +5% ou -5% tolerado por muitos dispositivos USB como teclados, etc. o RPi possui um regulador de voltagem (SE8117T33) que faz a regulagem da entrada de 5V para 3.3V, este regulador tem o 1.1V como voltagem de dropout, ou seja, para que ele forneça um sinal estável de 3.3V ele precisa ter no mínimo 3.3V+1.1V = 4.4V de entrada, até aí tudo bem, pois estamos fornecendo 5.44V, o problema é que este regulador funciona para distribuição de apenas alguns componentes internos do RPi e não para os dispositivos USB e alguns outros componentes (o Vin da fonte é ligado direto aos periféricos USB), ao fornecer 5.44V ele está ultrapassando um limite de 5% que seria entre 4.75V e 5.25V. Este intervalo de voltagem é o ideal para o seu Raspberry Pi, é sempre importante checar se a sua fonte de energia está dentro deste intervalo e afastado dos limites superiores e inferiores. Um dos fatores que pode causar uma queda da voltagem da sua fonte é o próprio cabo micro USB, que acaba atuando como uma resistência, por isso é sempre bom ter um cabo de qualidade (e curto) e uma fonte de qualidade.

No fim da história tive que trocar minha fonte por uma da Samsung que eu já tinha (do Galaxy Tab P1000-L 7″), este da foto abaixo:

Carregador de celular Samsung

Ao trocar o power supply “importado” por este da Samsung (imagem acima), a voltagem agora ficou:

Voltagem do carregador USB da Samsung

Em estáveis 4.91V, dentro limite aceitável. Após esta troca, tudo passou a funcionar perfeitamente e sem nenhum problema. Fica então a dica para quem for ligar pela primeira vez seu RPi.

Eu testei também um carregador de iPad da Apple, que ficou também um pouco abaixo do esperado e decidi não usá-lo, segue a foto do carregador e a voltagem dele abaixo:

Carregador USB da Apple
Voltagem do carregador USB da Apple

 Finalmente boot !

Após todo este trabalho com o carregador, as coisas finalmente funcionaram corretamente e o RPi fez o boot sem problemas como no screenshot abaixo (estou usando uma TV LG de 42″):

Boot do RPi em TV LG (HDMI), clique para aumentar

O RPi tem processadores CPU e GPU realmente incríveis, o boot dele é rápido e a saída na TV ficou realmente muito boa em full hd.

uname no Raspbian

Para testar o processador ARM, que fica em um clock padrão de 700Mhz (você pode fazer overclock até 1Ghz, mas ainda não me aventurei sem um dissipador decente, mas você pode subir para 800Mhz com segurança) eu rodei os benchmarks do OpenSSL, seguem os resultados abaixo:

Benchmark do OpenSSL no RPi

Segue também screenshot do /proc/cpuinfo com os BogoMIPS:

/proc/cpuinfo

No Raspberry Pi (ao menos usando Raspbian) você pode escolher como será feito o split da memória RAM dele, o padrão vem com 128MB para CPU e 128MB para a GPU (processador gráfico), como eu não estou usando tanto o GPU por hora eu fiz um split de 224MB para o CPU e apenas 32MB para a GPU, para fazer isto você só precisa copiar o arquivo de boot em cima do que é utilizadao para o boot (start.elf) e faz um reboot, segue screenshot dos arquivos abaixo, note que o SHA1 do split de 224 é iguao ao do start.elf:

RAM Split (224MB CPU + 32MB GPU)

Após remover 4 dos 6 terminais disponíveis para liberar um pouco mais de memória, a minha memória ficou assim (rodando server do OpenSSH e sem ambiente X):

Memória do RPi após split da RAM

Fiquei muito satisfeito com este split, você ainda pode fazer outras coisas para liberar memória do seu RPi, como por exemplo trocar o OpenSSH pelo dropbear, etc. Aqui tem um ótimo artigo sobre isto.

Algo que não posso deixar passar também é o Python:

Python no Raspberry Pi

 

Arduino vs Raspberry Pi

Muitos vêem o Raspberry Pi como um concorrente fatal do Arduino, a percepção que tive porém foi muito diferente. Acredito que o Raspberry Pi vai ser um ótimo companheiro para o Arduino, você inclusive pode utilizar o Arduino na própria USB do Raspberry Pi ou usar alguma outra interface UART ou algo assim. Tenho muitos projetos em mente pra começar usando Arduino e Raspberry Pi, espero poder ter tempo de postar sobre eles aqui no blog. Para quem está ansioso para comparar o tamanho do Raspberry Pi com o Arduino, segue abaixo um comparativo entre o Duemilanove, o RPi e uma moeda de 1 real (não podia faltar hehe):

Arduino e Raspberry Pi lado a lado

Conclusão

Você provavelmente não encontrará no Brasil um hardware tão bem elaborado como o Raspberry Pi por estre preço (mesmo alto) de R$ 182,00. Recomendo o RPi para todo mundo que tem o mínimo de interesse, eu poderia ficar aqui falando muita coisa sobre o RPi, sobre os polyfuses usados no design dele, sobre a Gertboard que está por vir, sobre as distribuições disponíveis, etc. Logo farei mais alguns posts sobre os projetos usando o RPi também. Espero que tenham gostado da avaliação.

I'm starting a new course "Machine Learning: Foundations and Engineering" for 2024.