Centralina su misura per cancelli a due ante battenti: architettura Dual-MCU (Arduino Nano + ESP32), ponti H BTS7960 con rilevamento di sforzo ADC, web UI dark in tempo reale e visione artificiale Frigate.

Il Problema: Le Centraline Commerciali Sono Scatole Nere

Le schede elettroniche per cancelli automatici vendute dai grandi marchi soffrono di gravi limiti:

1. Scarsa flessibilità: Rallentamenti a scatti, parametri di sforzo rigidi e assenza di telemetria reale sulle correnti assorbite dai motori.
2. Dipendenza da telecomandi fisici obsoleti: I telecomandi a 433 MHz hanno portata incostante, batterie che si esauriscono e non danno alcun feedback sullo stato fisico delle ante (aperto, chiuso, socchiuso o bloccato da un ramo o dalla neve).
3. App cloud lente e insicure: I moduli Wi-Fi aftermarket spesso transitano da server esteri con latenze inaccettabili e nessun rispetto per la sicurezza perimetrale.

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L’Architettura Hardware: Perché Due Microcontrollori (Dual-MCU)?

La gestione di un cancello carrabile pesante a due ante battenti richiede sia reattività deterministica hard real-time (per arrestare un motore da 24V 50W entro pochi millisecondi se rileva un ostacolo), sia connettività di rete ad alto livello (Web Server, protocollo MQTT, streaming telecamere).

Per questo abbiamo adottato un’architettura Dual-MCU disaccoppiata:

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      ESP32 (3.3V)                      │
│   • Web Server v3.0 Glassmorphism Dark (WebSockets)   │
│   • Broker MQTT & Integrazione Telecamere Frigate AI   │
│   • Relè Ausiliari (Garage, Cancelletto Pedonale)      │
└───────────────────────────▲────────────────────────────┘
                            │ Level Shifter LLC (3.3V ◄► 5.0V)
                            │ SoftwareSerial Bidirezionale (19200 baud)
┌───────────────────────────▼────────────────────────────┐
│                   ARDUINO NANO (5.0V)                  │
│   • Hard Real-Time Motor Control Loop (Zero Lag)       │
│   • 2x Driver Ponte H BTS7960 (PWM Soft Start/Stop)   │
│   • Current Sensing ADC (A1/A2): Anticalpestio Continuo│
│   • Fotocellule Fisiche NC & Relè Eco-Mode            │
│   • Ricevitore Radio RF Hardware                       │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

1. Arduino Nano (5V Logic): Dedicato esclusivamente al ferro. Esegue il loop di controllo motori a frequenza fissa, genera le rampe di accelerazione PWM per i driver BTS7960 e legge continuamente la corrente assorbita su pin analogici A1 e A2. Se si verifica un picco di sforzo o si interrompe il fascio infrarosso, arresta l’alimentazione in meno di 2 millisecondi, senza dipendere dallo stato del Wi-Fi o del sistema operativo di rete.
2. ESP32 (3.3V Logic): Gestisce lo stack di rete, la Web UI reattiva, l’interfacciamento con Home Assistant e il ponte seriale bidirezionale isolato con convertitore di livello logico (LLC).
3. Distribuzione dell’Alimentazione: Linea primaria a 24V DC con alimentatore industriale stabilizzato da 240W per i motori a battente, affiancata da un convertitore step-down LM2596 calibrato a 5.0V continui con bus di massa comune equipotenziale.

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Snippet di Codice: Rampa PWM e Rilevamento Sforzo (Anticalpestio)

Questo estratto dal firmware cancello_nano.ino mostra come l’Arduino Nano modula la velocità in apertura e chiusura monitorando la corrente analogica in tempo reale per arrestare immediatamente le ante in caso di ostacolo:

// Gestione della corrente analogica e anticalpestio (cancello_nano.ino)
void check_current_safety() {
  int raw_m1 = analogRead(PIN_M1_CURRENT);
  int raw_m2 = analogRead(PIN_M2_CURRENT);

  // Applicazione dei moltiplicatori di sensibilità calibrati per anta
  int effort_m1 = (raw_m1 * m1_multiplier) / 100;
  int effort_m2 = (raw_m2 * m2_multiplier) / 100;

  // Se l'assorbimento supera la soglia di sicurezza durante il moto
  if (effort_m1 > force_limit || effort_m2 > force_limit) {
    emergency_stop_obstacle();
    // Notifica immediata al supervisore ESP32 via seriale
    espSerial.println("EVT:OBSTACLE_CURRENT");
  }
}

// Rampa di accelerazione Soft Start
void ramp_up_motors(int target_speed, unsigned long duration_ms) {
  unsigned long start = millis();
  while (millis() - start < duration_ms) {
    float progress = (float)(millis() - start) / (float)duration_ms;
    int current_pwm = (int)(progress * target_speed);
    
    analogWrite(PIN_M1_OPEN, current_pwm);
    analogWrite(PIN_M2_OPEN, current_pwm);
    
    check_current_safety(); // Monitoraggio attivo anche durante la rampa
    delay(10);
  }
}

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Funzionalità della Web UI v3.0 & Integrazione Visione AI

• Sinottico Dinamico delle Ante (0° → 90°): Rendering in tempo reale delle ante animate con stile glassmorphism scuro che riflette la percentuale di apertura e lo stato dei finecorsa.
• Oscilloscopio Correnti Real-Time: Grafico delle correnti assorbite dai due motori con auto-scaling per diagnosticare usura meccanica dei cardini, attriti da ghiaia o vento contrario.
• Integrazione Frigate AI: La centralina riceve via MQTT gli eventi di rilevamento persona e veicolo. Quando una telecamera perimetrale riconosce l’auto autorizzata in avvicinamento, la centralina predispone l’apertura automatica.
• Frequenza Snapshot Adattiva: La telecamera integrata nella UI campiona a 1 fotogramma ogni 10 secondi a cancello fermo, salendo automaticamente a 1 fotogramma al secondo (1 fps) durante la manovra per il monitoraggio fluido del varco.
• Eco-Mode Fotocellule: Un relè ausiliario disalimenta i trasmettitori IR delle fotocellule quando il cancello è chiuso e inattivo da più di 5 minuti, azzerando i consumi parassiti a riposo.