Amazon acaba de presentar en España la nueva cámara de seguridad inteligente Blink XT2, una nueva generación que ya tenemos disponible para su compra aquí.
Posee unas características de alta gama aunque nos confunda su precio de 119.99€. Funciona como no podía ser de otra forma con Alexa, por lo que podemos montar un sistema de seguridad muy completo y flexible con la Blink XT2.
En cuanto al resto de especificaciones, tenemos:
Resolución de vídeo de hasta 1080p.
Como hemos dicho, compatible con el asistente de Amazon para verlo en nuestros Echo Show en todo momento.
Va alimentada por pilas, por lo que no es necesario el cableado.
La duración de las pilas es de hasta 2 años.
Se puede instalar tanto en exteriores como en interiores.
Incluye el almacenamiento en la nube sin coste.
Comunicación de audio bidireccional.
Disponibilidad de la Blink XT2
La cámara ya está disponible en España y la tenemos en color negro (aquí). Existen packs de hasta 5 cámaras donde nos podemos ahorrar un dinero a la hora de la compra. El modelo de 1 unidad también incluye el bridge para poder usarlo y enlazar y su precio empieza desde los 119.99€.
Sistema de vigilancia con Alexa
Este modelo, tal y como hemos indicado en las especificaciones, incluye el almacenamiento en la nube, por lo que tenemos el control y grabación de nuestra casa en cualquier lado. Uniendo a la integración con el asistente de Amazon, tenemos un sistema completo para vigilar tanto dentro como fuera de casa.
Se trata de uno de los sistemas de detección compatibles con Alexa que más económicos vamos a encontrar, sobretodo por la integración que tienen así como la facilidad de instalación debido a no estar cableada.
Si os interesa, podéis mirar aquí para conseguir las vuestras.
Se trata del nuevo Nest Mini, el sustituto del Google Home Mini del que hemos hablado en otras ocasiones. Ahora, gracias a la gente de WinFuture, ya podemos ver como será y los cambios que va a introducir.
Si lo miramos desde el punto de vista estético, parece que no habrá grandes cambios, de hecho, por la parte superior de tejido parecen ser iguales. Las dimensiones también coinciden con 98 mm. de diámetro y 42 mm. de altura. Lo que indica que Google está encantado con este formato y ha querido solo mejorarlo a nivel interno. Pero también con algunas características que lo hacen más práctico.
Cambios en el nuevo Nest Mini
Si nos vamos a mirar directamente los cambios, tenemos, como ya hablamos hace tiempo, que incluirá un colgador para la pared, de esta forma, lo podremos tener colgado en la pared sin problemas.
Otro de los cambios que parece que incluye es que se quita el microUSB y nos vamos a un conector redondo, parece que similar al de los Nest hub. Esto es algo que a muchos no les terminará de gustar, pero que parece que era algo necesario debido a otro de los cambios como vemos a continuación.
El motivo del cambio de conector es posiblemente debido a que ahora, el Nest mini ha pasado a consumir 15W desde los 9W. Ahora, parece que Google ha querido mejorar la calidad y potencia de su altavoz. Por lo tanto se espera que en este punto, también mejore bastante.
Esta tarde es el evento de Made by Google 2019, donde se presentará este nuevo Nest Mini. Además, de los dispositivos WiFi de Nest, Pixel 4 y posiblemente algún Chromebook, por lo que muy atentos a las novedades.
Los asistentes realizan perfiles de nosotros para “ayudarnos” en nuestro día a día, pero, además, sirve para poder mostrarnos publicidad y demás en los dispositivos. Con Google Assistant no podemos evitar que se creen los perfiles, pero si podemos borrar todo, tanto de periodos concretos como desde el principio.
Esto hace que tengamos el control, dentro de lo que cabe, de las grabaciones que podemos tener en nuestro sistema. El tema es que ya habíamos hablado sobre la posibiildad de eliminar las grabaciones, pero, lo que no estaba claro era la duración de las mismas.
Según se ha podido saber, Google Assistant almacena toda la información de forma indefinida y todo lo que le hemos dicho. Por lo tanto, se recomienda que cada cierto periodo de tiempo eliminemos nuestras grabaciones para conservar un poco nuestra privacidad.
Eliminar historial de grabaciones en Google Assistant
Si lo que queremos es eliminar nuestras grabaciones para conservar nuestra privacidad, podemos hacerlo de la siguiente forma:
Entramos a la aplicación Google Home
Pulsamos en el icono último de abajo a la derecha que tiene forma de una persona
Pulsamos en “Mi actividad”
Nos saltará el navegador de internet y veremos “Actividad en el Asistente de Google”
Pulsamos en los puntitos triples (si tenéis 2 grupos de puntos, será el de abajo)
Pulsamos en “Eliminar actividad por”
Elegimos el periodo de tiempo que queremos eliminar, pudiendo elegir “Desde siempre”
De esta forma, nuestro historial quedará limpio y podremos seguir usando el asistente sin que nada comprometido pueda haber quedado guardado para siempre en los servidores de Google.
Xiaomi parece tener listo su nuevo termohigrómetro, un dispositivo que nos muestra la temperatura y la humedad de una habitación y la emite por Bluetooth. Este dispositivo actualmente es integrable dentro de ESPHome y Home Assistant y parece que pronto tendrá una nueva generación.
No hay más detalles que la propia certificación dentro de Bluetooth con el nombre MIJIA Mi Temperature and Humidity Monitor 2, lo que indica que se trata de la nueva generación. La certificación en Bluetooth es necesaria en todos los dispositivos que hagan uso de alguna conectividad para poder anunciar que es compatible con dicha conectividad. Tanto WiFi como Bluetooth u otros tipos de conectividad obligan a pasar la certificación para confirmar que cumplen con las normas.
Luego por otro lado será necesario pasar las certificaciones como FCC o CE para poder comercializarlos en Estados Unidos o Europa respectivamente, por lo que podría volverse a filtrar algo de información.
No tenemos más datos, imaginamos que mantendrá el concepto actual, pero, mejorando las características del actual. El modelo que ahora comercializa Xiaomi de termohigrómetro funciona muy bien con 2 pilas y viene con una base que se pega a la pared magnética. La transmisión de la información la hace por Bluetooth BLE por lo que aguanta varios meses con las mismas pilas. Es muy posible que se mejore la duración de la batería y tendrá una nueva forma y posiblemente pantalla.
No obstante, toda información ahora es mera especulación, por lo que habrá que esperar un poco más para saber como será.
Según ha publicado Arvind Narayanan de Princeton, tanto los canales de Roku como los de de Amazon Fire poseen rastreadores que recopilan la información. Ambos servicios están disponibles en Estados Unidos y han basado sus resultados en la información que allí han podido extraer.
El estudio se ha realizado instalando bots que simulaban el comportamiento de un humano viendo la televisión y han podido extraer, entre otros datos:
El 69% de los canales de Roku poseen trackers.
El 89% de los canales de Amazon Fire poseen trackers.
El 97% de los canales con trackers incluyen el servicio DoubleClick de Google.
La mayoría eran trackers que recopilan la información para empresas como Google, pero muchos otros para empresas totalmente desconocidas.
Recopilan información como el número de serie y la red WiFi.
Algunos canales envían la información en texto plano por mail a las empresas que hay detrás.
Si eres un usuario de estos servicios, es muy posible que numerosas empresas tengan un perfil de la programación que ves. Este nuevo problema de privacidad se une a los ya conocidos de Amazon, Google, Microsoft y Apple. Algo que se debería de regular y penar para no invadir a la gente en su privacidad.
Es cierto que en muchos casos, aceptamos ser “espiados” y por tanto no podemos quejarnos, pero en otros muchos casos, esta invasión se hace superando los límites de lo aceptado, como pasó con las escuchas.
Desconozco si Amazon o Roku poseen el consentimiento de los usuarios (aunque no lo sepan) o directamente realizan los perfiles alegando mejoras técnicas para poder crear un retrato de cada usuarios y poder usar el marketing de una forma más efectiva.
La información, nuestra forma de pago
Para aquellos que no lo sepan, nada es gratis, Amazon, Google, Apple, etc… no regalan nada, se cobran de la información. Es por eso que tenemos el problema de las escuchas, los perfiles en la navegación, ahora los perfiles de televisión, etc etc. toda esa información sirve para crear un perfil y los anuncios que vemos, artículos, en general, lo que se nos muestra, va relacionada con nuestros gustos, de ahí, que te dejen usar muchas cosas sin pagar, así saben más de ti y la publicidad es más efectiva.
Sweepr es una empresa que posee servicios de inteligencia artificial, deep learning y asistente por voz. Recientemente ha conseguido poder alcanzar la cifra de 9 millones de dólares en financiación para poder ofrecer sus servicios a todos a través de Google Assistant o Alexa.
En el mundo que estamos viviendo los electrodomésticos cada vez son más “smart”. Muchos usuarios le puede suponer un problema el no entender la tecnología, ya que, existen multitud de factores que pueden fallar a la hora de hacer uso de los mismos. Sweepr posee una amplia base de conocimiento en soluciones a problemas con los dispositivos que tenemos en casa.
La aplicación se encarga de analizar nuestra red para saber los dispositivos que tenemos y ver si el problema puede venir por ahí. Nosotros preguntaremos lo que queramos sobre los dispositivos y aplicaciones que tengamos en uso y con los que tengamos algún problema. Sweepr buscará en su base de datos para darnos información en tiempo real para solucionarlo.
Además, no solo lo hará de forma hablada, sino que en dispositivos con pantalla compatibles nos mostrará la imagen de un posible diagrama para la solución. La idea es poder usar el asistente de casa en casi cualquier situación: “¿porqué no se ve Netflix?” “¿Como configuro mi TV BOX?”.
La idea es buena, estamos convencidos que muchos conoceréis usuarios a los que le vendría bien un asistente así, ¿verdad?. Por este motivo, la empresa ha conseguido llegar a conseguir una financiación de este tipo.
Ahora, multitud de grupos en Estados Unidos se han unido para pedir que se pare dicha cooperación. Según los grupos, la empresa ha tenido numerosos casos de problemas con la privacidad y piden que la policía no trabaje con ellos.
A pesar de todo, la empresa Ring ha negado todas las acusaciones de las que comentan los grupos y, por tanto, continuarán colaborando con el cuerpo de policía.
Ring Neighbour
Para aquellos que no conozcan el servicio, la App de Ring permite que los usuarios puedan compartir con sus vecinos imágenes de gente que han captado sus cámaras de forma sospechosa. Es decir, si vemos que alguien ha intentado entrar en casa o merodea por casa, compartimos la foto y los vecinos que están dentro del servicio y viven próximos a la cámara desde la que se comparta, podrán verlo y estar pendientes.
Este servicio, visto desde el punto de la teoría está muy bien y puede ayudar a los vecinos a estar pendientes ante actos delictivos, pero, hemos visto casos en los que la privacidad de algunos fotografiados se ve comprometida.
Colaboración con la policía
Este servicio posee además los acuerdos con la policía de diferentes puntos del país, por lo que usan las cámaras de los vecinos sin problemas para supervisar los barrios. No obstante es lo que ahora se quejan las asociaciones y que no quieren que exista tal acuerdo.
No sabemos en que acabará dicha protesta, pero, delegar en una empresa privada la grabación de la policía no parece una forma correcta de vigilar las ciudades, ¿no creéis?
Para aquellos que no conozcan, Tasmota es uno de los firmware (junto a ESPpurna y ESPHome) que usamos en los dispositivos basados en ESP8266 y hace tiempo que lanzó una cosa muy interesante, los templates.
Hasta el momento de lanzar los templates, el firmware tenía que soportar internamente en su código la distribución de los pines de cada dispositivo. Esto frenaba el soporte de dispositivos así como limitaba la cantidad de dispositivos soportados. Gracias a los templates, se pueden soportar infinidad de dispositivos, ya que tan solo se trata de una linea de código que almacenamos en el ESP8266 y que le indica los pines y la funcionalidad conectada a ellos.
De esta forma, el firmware no tiene que almacenar nada, tan solo interpretar lo que le hemos dicho en el template. Hace ya unos meses que están en marcha, pero, parece que se ha disparado la cantidad de dispositivos compatibles llegando a los 502. Creo que actualmente no existe ningún firmware capaz de soportar tantos dispositivos y lo mejor es que la cifra crece.
Templates en Tasmota
Hace un tiempo que os expliqué como funcionaban los templates de Tasmota. En el vídeo podéis ver que no solo os podéis beneficiar del sistema sino que podéis colaborar si sacáis la configuración de algún dispositivo.
Un ejemplo claro de como un proyecto abierto puede crecer de forma exponencial con la colaboración de los usuarios. Además, esto hace que Tasmota solo tenga que estar pendiente del desarrollo y soporte de las funciones propias del core y no de la configuración de cada dispositivo.
Como en todas las empresas, los envíos de sus productos pueden sufrir retrasos a la hora de poder suministrarse. En el caso de Shelly se ha visto forzada a tener que avisar a sus clientes sobre los plazos de entrega de alguno de sus productos.
Normalmente, la compañía funciona con partidas de envíos pero tiene en tránsito la siguiente tanda antes de que se agote o muy próxima a dicha fecha. En este caso concreto, han anunciado hasta el motivo del retraso, algo que nos gusta, la transparencia de la empresa. Por si estás pendiente de recibir o de comprar alguno de los productos afectados, te indicamos la fecha y motivo así como la mejora que hemos comentado.
Shelly Dimmer
La nueva fecha de envío del shelly dimmer es para el 1 de Noviembre. Han tenido que retornar la placa del dispositivo para volver a fabricarla porque venía sin diferentes agujeros necesarios.
Botón Shelly
Al igual que el Dimmer, la fecha será del 1 de Noviembre. En este caso el motivo del retorno es por la “sensación” del click del botón, no terminó de gustarles y han mandado para hacer algunos cambios del diseño.
Shelly Door / Window
El sensor de ventana y puerta está programado para poder ser enviado el 15 de noviembre, eso si, viene con una buena noticia. Shelly ha integrado un acelerómetro en el dispositivo para poder detectar, por ejemplo, la apertura parcial de una ventana.
A pesar de que son noticias regulares los retrasos para los clientes, mejor tener el dispositivo lo mejor hecho para evitar problemas en el futuro. De momento, Shelly, lo tiene bastante en cuenta.
Hace tiempo que llevaba tiempo queriendo hacer este tutorial para poder controlar nuestra presencia en Home Assistant por habitación. De esta forma, podemos evitar tener que usar tiempo para algunas automatizaciones así como evitar que a mitad de la ducha se te apague la luz (no digo que me pase….me lo han contando :P).
El caso es que después de mucho buscar, hay diferentes formas de hacerlo, pero creo que la que más me ha gustado es la que al final voy a montar en casa. De momento ya lo he hecho funcionar y no va mal, aunque, tampoco podemos pedir una precisión de la nasa, pero para una casa, nos sirve más que de sobra. De hecho, podemos controlar por habitaciones o zonas de la casa si queremos para evitarnos tener en cada habitación un ESP32, aunque, en mi caso, es lo que más me ha gustado.
Funcionamiento del device tracker por habitación
La forma en la que el sistema funciona es sencilla. Tenemos dispositivo que llevemos encima siempre como puede ser una Mi Band, Amazfit Bip, etc. que sea capaz de mandar su identificador por medio de Bluetooth
Lista de la compra
La parte fundamental para poder hacer el tutorial es el ESP32, pero, voy a poner dispositivos con los que podéis hacerlo para que podáis elegir el que más os guste. si habéis probado con algún otro, podéis ponerlo en los comentarios y lo añadiré a la lista.
Si queréis cubrir bien el ESP32, podéis optar por alguna caja como esta.
Flasheamos el ESP32
Lo primero que tenemos que tener es el editor Atom con el plugin de platformIO instalado, para ello os podéis descargar de aquí Atom y luego dentro, en “Edit” / “Preferences” podéis ir a “+ Install” y buscamos “platformio”. Instalamos el platformio-ide y es posible que os pida algunas dependencias. Después de la instalación, os pedirá reiniciar y cuando abrís de nuevo Atom, veréis algo como esto:
¡Comenzamos!
Ahora toca descargar la última versión del software que vamos a meter en el ESP32, podéis descargar el zip desde aquí o bien clonáis el repositorio este. Una vez descargado el zip lo descomprimimos dentro de una carpeta o directamente, si lo hemos clonado, entramos a la carpeta.
Ahora cogemos el fichero Settings.h y lo copiamos con el nombre Settings_local.h.
Dentro de Atom, le damos a Open Folder (abrir carpeta) y buscamos la carpeta donde tenemos el proyecto (donde ha clonado el repositorio o donde hemos descomprimido el zip). Nos aparecerá algo así:
Ahora abrimos (pulsando sobre él) el fichero Settings_local.h y debemos ver algo así:
Ahí tenemos que configurar lo siguiente:
ssid: el nombre de nuestra WiFi.
password: la contraseña de la WiFi.
hostname: El nombre que queremos para el dispositivo en la red.
mqttHost: La ip de nuestro servidor MQTT, hay que respetar la forma de ponerlo.
mqttPort: Puerto del servidor, por norma general, el 1883.
mqttUser: Usuario que tengamos para usar nuestro servidor MQTT.
mqttPassword: Contraseña del usuario del servidor MQTT.
room: Habitación donde va a estar.
Antes de compilar, hay que verificar que tenéis las dependencias instaladas, podéis probar a compilar para ver si instala las dependencias, pero en mi caso, no lo ha hecho, para instalar las librerías que necesita, tendréis que ir a la pestaña de “PlatformIO Home” o el icono de la casa de la izquierda. Le damos a “Libraries” y en el cuadradito de búsqueda buscamos e instalamos:
ArduinoJson
AsyncMqttClient
AsyncTCP
ESPAsyncTCP
Por otro lado, me costó 2 días descubrir como solucionar el problema que daba al compilar:
ESP32-mqtt-room.ino:31:25: fatal error: ArduinoJSON.h: No such file or directory
Hasta que leí en el foro que se hablaba sobre este firmware, que dentro del fichero ESP32-mqtt-room.ino tenemos que buscar:
#include
Para reemplazar por:
#include
La librería no es toda en mayúsculas y falla al compilar. Una vez hecho el cambio y las librerías instaladas, ya debería compilar sin problemas. Para poder compilar, pinchamos el ESP32 al microUSB (si tenéis otro ESP32 distinto al que yo he usado, igual necesitáis hacer uso de un USBttl) y le damos a la flecha de “upload”:
Si todo ha salido bien compilará y se subirá al ESP32 y se encenderán tanto el led rojo como el azul. Ahora viene la parte de afinar, os explico como funciona el firmware para que sepáis como afinar.
Ajuste del Mqtt room device tracker
El software realiza un escaneo cada x segundos durante y segundos para localizar los dispositivos que sea capaz de ver. En función de la fuerza a la que le llegue la señal hace una estimación de la distancia a la que se encuentran y, por medio de MQTT notifica de aquellos que están a menos distancia de la que le hemos definido en la configuración, es ahora donde viene a entrar en juego los parámetros del final de la configuración:
scanInterval: Es el tiempo que deja entre cada escaneo, por defecto viene cada 5 segundos, pero podemos jugar con él según necesidades. Yo lo dejo ahí o lo subo a 10 segundos.
singleScanTime: El tiempo que está escaneando, por defecto viene cada 5 segundos pero en mi caso he tenido siempre que subirlo porque si no, muchas veces no lo detecta aun estando cerca. Con 15 segundos parece ir.
activeScan: Mejora la potencia y da mejores resultados, yo lo dejo a true
bleScanInterval y bleScanWindow no los toco ya que son parámetros para que la antena sea compartida sin problemas entre el BLE y la WiFi.
maxDistance: Dentro de la estimación de la distancia, la máxima que debe tener un dispositivo para ser notificado por MQTT, por debajo de esa distancia, notifica, por encima los ignora. Viene a 2 por defecto, pero yo he tenido que acabar poniendo 10 porque a 2 nunca me ha mostrado Mi Band 4.
Para realizar el ajuste, debemos saber la mac de nuestro dispositivo que si se trata de Mi Fit, lo tenemos en: Mi Fit / Perfil / Mi Smart Band (puede ser la 3, la 4, etc) / Bajamos al final y donde pone “Dirección Bluetooth”. Ahí veremos 6 grupos de 2 letras y números tipo 11:22:33:AA:BB:CC, esa será la mac que debemos buscar en el siguiente paso.
Monitorizamos la actividad del escaneo
Usamos por ejemplo el putty para conectar por terminal (por comodidad de cuando usaba Windows, lo tengo también en Linux). Con el ESP32 conectado al PC configuramos el putty así:
Una vez hecho esto, le damos a open y veremos como el ESP32 realiza escaneos cada x segundos (dependiendo de los tenemos en el settings) y ahí vemos la distancia a la que detecta nuestro dispositivo. Solo muestra los dispositivos que exceden de la distancia configurada en maxDistance. Es aquí donde debemos fijarnos en la distancia que muestra el ESP32 con nuestro localizador al movernos por la habitación para configurarlo correctamente y así estar “presentes” en la habitación cuando nos movamos. Si el dispositivo entra dentro de la distancia, lo notifica por MQTT y lo marca como que está en esa habitación, podéis empezar dejando la configuración por defecto y viendo la distancia que os indica ya que no es del todo precisa, por lo que habrá que poner que está a más distancia de lo real para poder tener un control del mismo.
Es posible que si compráis ESP32 con antena la precisión sea mucho mejor, ya aquí podéis jugar con esos parámetros.
Una vez que dais con la configuración correcta, se deja el ESP32 encendido y colocado en la habitación que corresponde y pasamos a configurarlo en Home Assistant.
Device tracker por habitación en Home Assistant
La configuración dentro de Home Assistant es sencilla, ya que necesitaremos poner 1 sensor por cada dispositivo a controlar, en mi caso, mi Mi Band y la de mi mujer y finalmente un sensor binario para indicar si el ESP32 (cada uno de ellos) está ON.
Para saber si el ESP32 está online o se ha caído, tenemos que poner un sensor binario:
Reiniciamos y si todo ha ido bien, tendremos algo así dentro de nuestros dispositivos:
Depende del tiempo entre escaneos el cambio entre habitaciones será más rápido.
Si lo que queréis es hacer uso del sensor en alguna automatización, sería de esta forma:
- id: '7600004'
alias: Edu esta en despacho
trigger:
- platform: state
entity_id: sensor.mi_band_edu
to: despacho
action:
- service: notify.telegramgrupo
data:
message: 'Edu está en el despacho'
El sistema funciona bien y la verdad es que cuando se consigue afinar el sistema puede ayudar a no tener temporizadores que pueden cortarse en un momento determinado. También puede servir para el control de la alarma.
El proyecto del device tracker por habitación está aquí por si queréis ver más info. Si necesitáis ayuda, ya sabéis donde podéis encontrarnos 🙂
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