Teslamate, wenn dein Auto Daten für dich sammelt

Teslamate, wenn dein Auto Daten für dich sammelt

Autos sind schon lange mehr als nur ein dummes Fortbewegungsmittel. In jedem Fahrzeug stecken jetzt schon sehr viele Sensoren und natürlich auch eine Recheneinheit um die gewonnen Daten zu verarbeiten. Gerade bei Tesla sind so viele Sensoren mit an Board dass die gewonnen Daten alle anderen Teslas zu Gute kommen.

Die Daten werden bei Tesla natürlich gehütet wie die Dogecoins von Elon Musk persönlich. Denn Daten sind mehr als nur Gold wert und dass weiß Tesla zu nutzen. Nur wie sehen diese Daten aus? Und was kann man damit anfangen?

Mit dem Opensource Datalogger „Teslamate“  können diese Daten live erfasst, schön dargestellt und nachhaltig gesichert werden. Und zwar nicht in irgend einer Cloud, sondern am Hauseigenen Raspberry im eigenen Netzwerk.

Ja aber welche Sensoren liefern da jetzt Daten?

Die Gegenfrage ist eher, was kann der Tesla nicht erfassen? Wenn man Datenschützer fragt dann erfasst das Fahrzeug sogar zu viele Daten. Durch unzählige Kameras erfasst der Tesla alle Fahrten, kann so bei einem Unfall als Videozeuge dienen oder seine Onboard Dashcam aktivieren sobald der Fahrer die Hupe bestätigt. Aber auch nach hinten gibt es Kameras die nicht nur beim Einparken unterstützen sondern auch einen Blick auf den Hintermann bei der Fahrt ermöglichen.

Aber auch nicht visuelle Sensoren liefern viele Daten neben Reifendruck (gemessen auf der Felge), Lichtverhältnisse, Stromverbrauch,  Ladekurve und co werden auch die Effektivität des Fahrers gemessen oder ob er überhaupt noch mit dem Akku Stand am gewünschten Ziel ankommt. Und falls es knapp wird, werden die Daten sofort für eine Änderung der Route genutzt und der Akku vor konfektioniert um effektiv laden zu können.

Teslamate und seine Darstellung

Und Teslamate greift auf diese Daten zu. Jetzt ist es nicht so dass der Tesla direkt an Teslamate seine Daten meldet sondern diese direkt über die Tesla API abruft und schön darstellt. Natürlich ist Teslamate nicht der einzige Karpfen im Teich der Tesla Datalogger, aber einer der weniger der nicht dauernd den Tesla wecken muss um Informationen anzeigen zu können. Das spart Strom und ist gut durchdacht.

Die vielen Daten werden gut lesbar und schön in Szene gesetzt dargestellt. So findet man Dashboards für folgende Themen:

  • Fahrten und Lade Reports
  • Effektivität der Fahrten
  • Verbrauch (net / gross)
  • Lade Energie hinzugefügt vs. Energie verbraucht
  • Vampire drain (Verbrauch ohne aktive Nutzung .. z.B. über Nacht)
  • Berechnete 100% Reichweite
  • Lade Statistiken
  • Fahr Statistiken
  • Überblick aller installierten Updates (des Teslas)
  • Wann war der Tesla online und wann hat er geschlafen?
  • Aufzeichnung aller Fahrten (kann man gut als Fahrtenbuch nutzen)
  • Besuchte Adressen

Und Aussehen tut es dank Grafana, auch noch gut.

Web Interface

Drives

States

Mehr Screenshots gibt es auf der Seite direkt: Screenshots | TeslaMate

Ich nutze die Daten als Fahrtenbuch(für die interne Verrechnung und um mein eigenes Fahrverhalten zu analysieren. Außerdem ist es gut um zu sehen wie effektiv der Ladevorgang war.

 

Wie kommt es auf den Raspberry?

Ich setzte jetzt einfach mal eine laufende Docker Installation auf dem Raspberry voraus, falls das Raspberry noch kein Docker drauf hat empfehle ich meinen Artikel hier im Blog => Adguard im Raspberry Pi Docker

Jetzt brauchen wir eigentlich nur mehr ein docker-compose File, welches nach der Anleitung erstellt werden kann.

Also per SSH einfach mit

nano docker-compose.yml

eine neue Daten erstellt und diesen Inhalt hinein kopieren:

version: "3"

services:
teslamate:
image: teslamate/teslamate:latest
restart: always
environment:
- DATABASE_USER=teslamate
- DATABASE_PASS=secret
- DATABASE_NAME=teslamate
- DATABASE_HOST=database
- MQTT_HOST=mosquitto
ports:
- 4000:4000
volumes:
- ./import:/opt/app/import
cap_drop:
- all

database:
image: postgres:13
restart: always
environment:
- POSTGRES_USER=teslamate
- POSTGRES_PASSWORD=secret
- POSTGRES_DB=teslamate
volumes:
- teslamate-db:/var/lib/postgresql/data

grafana:
image: teslamate/grafana:latest
restart: always
environment:
- DATABASE_USER=teslamate
- DATABASE_PASS=secret
- DATABASE_NAME=teslamate
- DATABASE_HOST=database
ports:
- 3000:3000
volumes:
- teslamate-grafana-data:/var/lib/grafana

mosquitto:
image: eclipse-mosquitto:2
restart: always
command: mosquitto -c /mosquitto-no-auth.conf
ports:
- 1883:1883
volumes:
- mosquitto-conf:/mosquitto/config
- mosquitto-data:/mosquitto/data

volumes:
teslamate-db:
teslamate-grafana-data:
mosquitto-conf:
mosquitto-data:

Dieses File sollte auf jeder Docker Plattform funktionieren, also nicht nur am Raspberry.

Dann einfach das File starten mit

docker-compose up -d

sollte alles Problemlos durchlaufen ist dann das Interface über

http://<IP ADRESSE DES RASPBERRY>:4000

erreichbar. Dort loggt ihr euch dann einmalig mit euren Tesla Login Daten ein  und schon gehts los 🙂 Ab diesen Zeitpunkt zeichnet Teslamate alle Aktivitäten auf.

Wie geht ein Update?

Ganz simple…

docker-compose pull
docker-compose up -d

Und im Home Assistant gibts das auch?

Die Daten und Sensoren können aber auch im Home Assistant genutzt werden. Die Integration wird sehr gut hier beschrieben: HomeAssistant Integration | TeslaMate

Es gibt auch einen leichteren Weg über HACS. Hierfür gibt es noch einen Blog Eintrag.

screamy

Schon ewig Blogger // genauso lang Admin // Verfasser von digitalen Dünnschiss // Familienvater // Nerd // Filmfan // Tesla Fanboy

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