Garmin Fenix und Ubuntu/Linux
Linksammlung
- https://github.com/arpanghosh8453/garmin-grafana - aktiv entwickelt, schönes Dashboard
- https://www.dcrainmaker.com/2019/08/how-to-installing-free-maps-on-your-garmin-fenix-5-plus-forerunner-945-or-marq-series-watch.html
- https://github.com/Tigge/antfs-cli
- https://github.com/alex-hhh/PiFitSync
- https://www.kluenter.de/2014/03/23/garmin-ephemeris-files-and-linux.html
- https://running.flopp.net/2016/10/22/garmin-forerunner-ant-mit-ubuntu-auslesen/
OSM-Karten für Garmin
- https://garmin3.bbbike.org/
- https://blog.andrehotzler.de/de/blog/outdoor/84-wie-du-kontrastreiche-openstreetmap-karten-auf-deiner-garmin-fenix-pro-nutzt.html
Openmtbmap
Openmtbmap ist eine für MTB und GPS optimierte OSM-Karte:
Karte für Garmin erstellen
- https://github.com/btittelbach/openmtbmap_openvelomap_linux
- https://www.mkgmap.org.uk/download/mkgmap.html
Aktuelle Darstellung
Aktuelle Daten von der Garmin-Website holen
~/projekte/python/GarminDB/scripts/garmindb_cli.py -d —all
In CSV umwandeln
(cd ~/projekte/python/d-tale && ./garmin_bike2csv.py)
Darstellen mit Plotly
( cd ~/projekte/python/d-tale/; ./resample3.py )
flask-Anwendung für docker testen
( cd ~/projekte/python/mtb-dashboard && export FLASK_ENV=development && export FLASK_APP=run.py && flask run)
Plan: Flask-Server in docker, der die Werte dynamisch liest und darstellt. hierzu:
- https://towardsdatascience.com/web-visualization-with-plotly-and-flask-3660abf9c946
- https://blog.logrocket.com/build-deploy-flask-app-using-docker/
- https://gist.github.com/mwouts/a2de16feb90d33fd89334fb09f62742f
- https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-build-and-deploy-a-flask-application-using-docker-on-ubuntu-20-04
garmindb-mtb-dashboard auf hermes
docker compose build
Ubuntu Softwareprojekte
- https://alex-hhh.github.io/2022/05/pi-fit-sync.html
- https://github.com/alex-hhh/ActivityLog2
- https://github.com/tcgoetz/GarminDB
- https://www.goldencheetah.org
- https://sourceforge.net/projects/turtlesport/
Grafana, Kibana et.al.
Die Grafana-Visualisierung funktioniert, allerdings braucht der Elastic-Stack sehr viele Ressourcen und erzeugt eine hohe CPU-Last. Nett für einen Test, erstaunlich was mit Grafana alles möglich ist, aber für den Dauerbetrieb uninteressant.