SYSTEM

Raspberry Pi – TTN GPS-Datenerfassung mit SQLite, Webserver und Statusdisplay

Dieses Projekt beschreibt den Aufbau eines Raspberry Pi als zentrale Datenstation für GPS-Daten aus einem LoRaWAN-/The Things Network (TTN)-System.

Der Raspberry Pi empfängt die von einem LoRaWAN-GPS-Sender übertragenen Daten über TTN MQTT, speichert sie in einer SQLite-Datenbank und stellt sie anschließend über einen Python-Webserver zur Verfügung.

Zusätzlich kann ein 5-Zoll-Monitor direkt am Raspberry Pi zur Anzeige des aktuellen System- und Datenstatus verwendet werden.

Das System läuft auf einem Raspberry Pi OS Lite 64 Bit und verwendet eine angeschlossene SSD als Datenspeicher.

1. Systemübersicht

Der grundsätzliche Datenfluss ist:

GPS / LoRaWAN Sender
        │
        │ LoRaWAN
        ▼
   The Things Network
        │
        │ MQTT
        ▼
 Raspberry Pi
        │
        ├── TTN MQTT Logger
        │       │
        │       ▼
        │   SQLite Datenbank
        │
        ├── Flask Webserver
        │       │
        │       ▼
        │   Weboberfläche
        │
        └── 5" Monitor
                │
                ▼
          Statusanzeige

Der Raspberry Pi übernimmt damit mehrere Aufgaben:

Empfang der TTN-Daten
Speicherung der GPS-Daten
Verwaltung der Datenbank
Bereitstellung einer Weboberfläche
Statusanzeige auf einem angeschlossenen Monitor
Speicherung der Daten auf einer SSD
Netzwerkfreigabe über SMB
automatischer Start der Hintergrunddienste

2. Hardware

Raspberry Pi

Verwendet wird:

Raspberry Pi
Raspberry Pi OS Lite 64 Bit
Netzwerkverbindung über LAN oder WLAN
SSH-Zugang

Datenspeicher

Zusätzlich zur SD-Karte wird eine SSD verwendet.

Die SSD wird mit ext4 formatiert und dient als Speicherort für die Projektdaten und die SQLite-Datenbank.

Beispiel:

/dev/sda1

Mountpoint:

/srv/ttn-data

bzw. im späteren OMV-System:

/srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/

Der UUID-Pfad ist systemspezifisch und kann bei einer anderen Installation abweichen.

3. Raspberry Pi OS installieren

Verwendet wird:

Raspberry Pi OS Lite 64 Bit

Nach der Installation:

SSH aktivieren
feste IP-Adresse vergeben
Netzwerkverbindung prüfen

System aktualisieren:

sudo apt update
sudo apt full-upgrade -y

Anschließend:

sudo reboot

4. SSD vorbereiten

Angeschlossene Datenträger anzeigen:

lsblk

Beispiel:

sda
└─sda1

mmcblk0
├─mmcblk0p1
└─mmcblk0p2

Die SSD befindet sich in diesem Beispiel unter:

/dev/sda1

Achtung

Der folgende Befehl löscht den vorhandenen Inhalt der angegebenen Partition:

sudo mkfs.ext4 /dev/sda1

Mountpoint anlegen:

sudo mkdir -p /srv/ttn-data

5. OpenMediaVault installieren

OpenMediaVault wird für die Verwaltung des Datenspeichers und der Netzwerkfreigaben verwendet.

Installation:

wget -O - https://github.com/OpenMediaVault-Plugin-Developers/installScript/raw/master/install | sudo bash

Danach:

sudo reboot

Status prüfen:

systemctl status openmediavault-engined

6. Netzwerk nach der OMV-Installation prüfen

Netzwerkinterfaces anzeigen:

ip link

Falls beispielsweise nur

lo
wlan0

vorhanden sind, kann die Netzwerkkonfiguration mit:

sudo omv-firstaid

bearbeitet werden.

Beispiel:

Interface: wlan0
DHCP: YES
SSID + Passwort

7. OpenMediaVault Weboberfläche

Die OMV-Weboberfläche ist anschließend über die IP-Adresse des Raspberry Pi erreichbar.

Beispiel:

http://192.168.178.123

Standardmäßig:

Benutzer: admin
Passwort: openmediavault

Das Standardpasswort sollte nach der ersten Anmeldung geändert werden.

8. OMV-Speicher einrichten

Falls erforderlich, kann die OMV-Konfiguration neu eingelesen werden:

sudo omv-salt stage run deploy
sudo omv-salt deploy run fstab
sudo reboot

Anschließend in OMV:

Datenspeicher
→ Dateisysteme
→ Vorhandenes Dateisystem einhängen

Danach kann unter:

Dienste
→ SMB/CIFS

die Windows-Dateifreigabe eingerichtet werden.

9. SMB-Zugriff

Für den Benutzer pi kann ein Samba-Passwort gesetzt werden:

sudo smbpasswd -a pi

Danach:

sudo systemctl restart smbd

Vorhandene Samba-Benutzer anzeigen:

sudo pdbedit -L

Windows

Falls bereits alte Verbindungen bestehen:

net use * /delete

Danach kann die SMB-Freigabe des Raspberry Pi über Windows verwendet werden.

10. TTN Logger

Der zentrale Bestandteil des Projekts ist der Python-basierte TTN MQTT Logger.

Er übernimmt:

Verbindung zum The Things Network
Empfang der MQTT-Nachrichten
Auswertung der TTN-Daten
Extraktion der GPS- und Funkdaten
Speicherung in SQLite

Verwendete Software:

Python 3
MQTT
paho-mqtt
SQLite

11. Python vorbereiten

Pakete installieren:

sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip python3-venv sqlite3

Projektverzeichnis:

mkdir -p /srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER

Anschließend:

cd /srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER

MQTT-Bibliothek installieren:

pip3 install --break-system-packages paho-mqtt

12. SQLite-Datenbank

Datenbank anlegen:

sqlite3 ttn_data.db

Tabelle erstellen:

CREATE TABLE gps_data (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    timestamp TEXT,
    device_id TEXT,
    latitude REAL,
    longitude REAL,
    altitude REAL,
    status INTEGER,
    battery REAL,
    rssi INTEGER,
    snr REAL,
    raw_json TEXT,
    gateway_id TEXT,
    spreading_factor INTEGER,
    frequency INTEGER,
    unix_time INTEGER
);

SQLite verlassen:

.quit

Datenbank prüfen:

sqlite3 ttn_data.db ".tables"

13. TTN MQTT Verbindung

Der Logger verwendet die MQTT-Schnittstelle von:

eu1.cloud.thethings.network

Port:

Der MQTT-Topic ist beispielsweise:

v3/APP_ID@ttn/devices/+/up

Die Zugangsdaten müssen im Python-Programm eingetragen werden.

Sicherheit

API Keys dürfen niemals öffentlich auf GitHub veröffentlicht werden.

In einer öffentlichen Version sollte beispielsweise stehen:

APP_ID = "DEINE_APP_ID"
API_KEY = "DEIN_TTN_API_KEY"

Alternativ können die Zugangsdaten über Umgebungsvariablen oder eine separate Konfigurationsdatei eingebunden werden.

14. TTN Logger

Die aktuelle Datei:

ttn_logger.py

befindet sich im GitHub-Projekt.

Start zum Testen:

cd /srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER

python3 ttn_logger.py

Bei erfolgreicher Verbindung werden empfangene Daten beispielsweise in dieser Form ausgegeben:

2026-... | device_id | latitude, longitude | SF... | RSSI ...

15. Schreibrechte für SQLite

Die Projektdateien werden dem Benutzer pi zugeordnet:

sudo chown -R pi:users .

Datenbank:

chmod 664 ttn_data.db

Projektverzeichnis:

chmod 775 .

16. TTN Logger als Systemdienst

Damit der Logger nach einem Neustart automatisch gestartet wird, wird ein systemd-Dienst eingerichtet.

Datei erstellen:

sudo nano /etc/systemd/system/ttn_logger.service

Inhalt:

[Unit]
Description=TTN MQTT SQLite Logger
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=pi
WorkingDirectory=/srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER
ExecStart=/usr/bin/python3 -u /srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER/ttn_logger.py
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Danach:

sudo systemctl daemon-reload

Dienst aktivieren:

sudo systemctl enable ttn_logger

Dienst starten:

sudo systemctl start ttn_logger

Status:

systemctl status ttn_logger

Live-Log:

journalctl -u ttn_logger -f

Damit läuft der Logger auch nach einem Neustart des Raspberry Pi automatisch.

17. SQLite optimieren

SQLite öffnen:

sqlite3 ttn_data.db

WAL-Modus aktivieren:

PRAGMA journal_mode=WAL;

Index für Zeitstempel:

CREATE INDEX idx_timestamp ON gps_data(timestamp);

Index für Geräte:

CREATE INDEX idx_device ON gps_data(device_id);

Danach:

.quit

Die Indizes verbessern insbesondere spätere Abfragen nach Zeitraum oder Gerät.

18. Flask-Webserver

Die gespeicherten GPS-Daten können über einen Python-Webserver dargestellt und weiterverarbeitet werden.

Verwendet wird:

Python
Flask
gpxpy

Die aktuelle Datei:

webserver3.py

befindet sich ebenfalls im GitHub-Projekt.

19. Virtuelle Python-Umgebung

Python-Virtualenv installieren:

sudo apt install -y python3-venv

Virtuelle Umgebung erstellen:

python3 -m venv venv

Aktivieren:

source venv/bin/activate

Benötigte Pakete:

pip install gpxpy
pip install flask

20. Webserver starten

Projektverzeichnis:

cd /srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER

Virtuelle Umgebung aktivieren:

source venv/bin/activate

Webserver starten:

python webserver3.py

Der Webserver kann anschließend über den Browser des PCs aufgerufen werden.

21. 5-Zoll-Statusmonitor

Zusätzlich kann ein 5-Zoll-Monitor direkt am Raspberry Pi betrieben werden.

Der Monitor dient zur lokalen Anzeige des aktuellen Daten- und Systemstatus.

22. Raspberry Pi Desktop installieren

Für die lokale grafische Anzeige wird LXDE installiert:

sudo apt update
sudo apt install task-lxde-desktop

Grafischen Systemstart aktivieren:

sudo systemctl set-default graphical.target

Display Manager prüfen:

systemctl status display-manager --no-pager

Installierte Display Manager anzeigen:

dpkg -l | grep -E "lightdm|gdm3|sddm"

Standard-Ziel prüfen:

systemctl get-default

Falls erforderlich:

sudo apt install lightdm

Danach:

sudo systemctl enable lightdm
sudo systemctl start lightdm

Status:

systemctl status lightdm --no-pager

Anschließend:

sudo reboot

23. Monitor-Konfiguration

Die Display-Konfiguration befindet sich unter:

/boot/firmware/config.txt

Die für dieses Projekt verwendete Konfiguration ist Bestandteil des GitHub-Projekts.

Datei:

config.txt

Die Displayparameter können abhängig vom verwendeten Monitor angepasst werden müssen.

24. Statusanzeige

Die lokale Statusanzeige wird durch:

data_status.py

realisiert.

Die aktuelle Version befindet sich im GitHub-Projekt.

Start:

cd /srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER

Virtuelle Umgebung aktivieren:

source venv/bin/activate

Programm starten:

python3 data_status.py

25. Automatischer Start der Statusanzeige

Damit die Statusanzeige nach dem Start des Raspberry Pi automatisch geöffnet wird:

Verzeichnis anlegen:

mkdir -p ~/.config/lxsession/LXDE

Autostart-Datei bearbeiten:

nano ~/.config/lxsession/LXDE/autostart

Eintragen:

@xset s off
@xset -dpms
@xset s noblank
@/srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER/venv/bin/python3 /srv/dev-disk-by-uuid-9a72c610-e381-4060-a696-645a6a3b543f/TTN_LOGGER/data_status.py

Damit wird:

der Bildschirmschoner deaktiviert
DPMS deaktiviert
das automatische Abdunkeln verhindert
die Statusanzeige automatisch gestartet

26. Projektdateien

Das GitHub-Projekt enthält unter anderem:

TTN_LOGGER/
│
├── README.md
│
├── ttn_logger.py
│
├── webserver3.py
│
├── data_status.py
│
├── ttn_data.db
│
└── config.txt

Die genaue Zusammenstellung kann je nach aktuellem Entwicklungsstand abweichen.

27. Sicherheits- und Datenschutz-Hinweise

Bei einer Veröffentlichung auf GitHub müssen insbesondere folgende Daten geschützt werden:

TTN API Keys
MQTT Zugangsdaten
WLAN Passwörter
private IP-Adressen
persönliche GPS-Daten

Insbesondere darf der verwendete TTN API-Key nicht Bestandteil eines öffentlichen GitHub-Repositories sein.

Empfohlen ist beispielsweise eine Konfigurationsdatei:

config_private.py

Diese Datei sollte anschließend über .gitignore vom Repository ausgeschlossen werden:

config_private.py

Die öffentliche Version kann stattdessen eine Beispielkonfiguration enthalten:

config_example.py

28. Verwendete Technologien

Bereich	Technologie
Betriebssystem	Raspberry Pi OS Lite 64 Bit
NAS / Storage	OpenMediaVault
Netzwerkfreigabe	SMB/CIFS
Datenübertragung	LoRaWAN
Netzwerk	The Things Network
Protokoll	MQTT
Programmiersprache	Python
Datenbank	SQLite
Webserver	Flask
GPS-Daten	Latitude / Longitude
Export	GPX
Dateisystem	ext4 / LittleFS je nach Gerät
Display	5-Zoll HDMI
Desktop	LXDE
Autostart	systemd / LXDE

29. Ziel des Projekts

Das Projekt bildet eine kleine, eigenständige Datenplattform für LoRaWAN-GPS-Anwendungen.

Die Architektur trennt dabei die einzelnen Aufgaben:

LoRaWAN
   ↓
TTN
   ↓
MQTT
   ↓
Raspberry Pi
   ↓
SQLite
   ├── Webserver
   ├── GPX / Datenauswertung
   └── lokale Statusanzeige

Dadurch können GPS-Daten langfristig gespeichert, ausgewertet und über eine Weboberfläche visualisiert werden.

Der Raspberry Pi fungiert gleichzeitig als Datenspeicher, Datenlogger, Webserver und lokale Anzeigeeinheit.

Projektstatus

Status: funktionsfähiges System / laufende Weiterentwicklung

Das Projekt wurde schrittweise aufgebaut und erweitert. Einzelne Komponenten wie Logger, Webserver und Statusanzeige können unabhängig voneinander weiterentwickelt werden.

github

Quellen	ttn_logger.py webserver3.py
Dateien	Beschreibung, Bilder
Repository	joachim-reuter/Raspberry-Pi-TTN-GPS-Datenerfassung: Raspberry Pi – TTN GPS-Datenerfassung mit SQLite, Webserver und Statusdisplay

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