全栈智能家居系统设计方案：STM32+Linux+多协议（MQTT、Zigbee、Z-Wave）通信+云平台集成

1. 项目概述

随着物联网技术的快速发展,智能家居系统正在成为现代生活中不可或缺的一部分。本文介绍了一个基于STM32微控制器和Linux系统的智能家居解决方案,涵盖了硬件设计、软件架构、通信协议以及云平台集成等方面。

该系统具有以下特点:

  • 采用STM32作为终端设备的控制核心,实现传感器数据采集和设备控制
  • 使用Raspberry Pi作为网关,运行Linux系统,负责数据处理和云端通信
  • 支持MQTT、CoAP等多种物联网通信协议
  • 采用React构建用户友好的前端界面
  • 后端采用Flask框架,提供RESTful API
  • 集成AWS IoT云平台,实现远程监控和控制

2. 系统设计

2.1 硬件架构

系统的硬件架构如下图所示:

 

  • STM32终端设备: 负责采集传感器数据(如温度、湿度、光照等)和控制家电设备
  • Raspberry Pi网关: 运行Linux系统,作为边缘计算节点和协议转换网关
  • AWS IoT云平台: 提供设备管理、数据存储和分析等服务

2.2 软件架构

系统的软件架构采用分层设计,如下图所示:

3. 代码实现

3.1 STM32终端设备固件(C语言)

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "sensors.h"
#include "zigbee.h"

// 定义传感器数据结构
typedef struct {
    float temperature;
    float humidity;
    uint16_t light;
} SensorData;

// 主循环
void main(void) {
    // 初始化外设
    HAL_Init();
    Sensors_Init();
    Zigbee_Init();
    
    SensorData data;
    
    while(1) {
        // 读取传感器数据
        data.temperature = Sensors_ReadTemperature();
        data.humidity = Sensors_ReadHumidity();
        data.light = Sensors_ReadLight();
        
        // 通过Zigbee发送数据
        Zigbee_SendData(&data, sizeof(SensorData));
        
        // 检查是否有控制命令
        if (Zigbee_CommandAvailable()) {
            uint8_t command = Zigbee_GetCommand();
            ExecuteCommand(command);
        }
        
        // 延时1秒
        HAL_Delay(1000);
    }
}

// 执行控制命令
void ExecuteCommand(uint8_t command) {
    switch(command) {
        case CMD_LIGHT_ON:
            GPIO_SetPin(LED_GPIO_Port, LED_Pin);
            break;
        case CMD_LIGHT_OFF:
            GPIO_ResetPin(LED_GPIO_Port, LED_Pin);
            break;
        case CMD_FAN_ON:
            GPIO_SetPin(FAN_GPIO_Port, FAN_Pin);
            break;
        case CMD_FAN_OFF:
            GPIO_ResetPin(FAN_GPIO_Port, FAN_Pin);
            break;
        default:
            // 未知命令，不做处理
            break;
    }
}

这段代码实现了STM32终端设备的主要功能：

  1. 初始化必要的硬件外设。
  2. 在主循环中，定期读取传感器数据（温度、湿度、光照）。
  3. 将采集到的数据通过Zigbee模块发送出去。
  4. 检查是否有incoming的控制命令，如果有则执行相应的操作（如开关灯、风扇等）。
  5. 使用HAL_Delay函数实现简单的定时采集。

3.2 Raspberry Pi网关程序(Python)

接下来，让我们实现Raspberry Pi网关的部分代码：

import paho.mqtt.client as mqtt
import json
from flask import Flask, request, jsonify
from zigbee_handler import ZigbeeHandler
from database import Database

app = Flask(__name__)
zigbee = ZigbeeHandler()
db = Database()
mqtt_client = mqtt.Client()

# MQTT配置
MQTT_BROKER = "iot.eclipse.org"
MQTT_PORT = 1883
MQTT_TOPIC = "home/sensors"

@app.route('/api/sensors', methods=['GET'])
def get_sensor_data():
    data = db.get_latest_sensor_data()
    return jsonify(data)

@app.route('/api/control', methods=['POST'])
def control_device():
    command = request.json['command']
    device_id = request.json['device_id']
    zigbee.send_command(device_id, command)
    return jsonify({"status": "success"})

def on_mqtt_connect(client, userdata, flags, rc):
    print(f"Connected with result code {rc}")
    client.subscribe(MQTT_TOPIC)

def on_mqtt_message(client, userdata, msg):
    payload = json.loads(msg.payload)
    db.save_sensor_data(payload)
    # 将数据转发到AWS IoT
    aws_iot_client.publish("aws/home/sensors", json.dumps(payload))

def zigbee_data_callback(data):
    # 处理从Zigbee接收到的数据
    mqtt_client.publish(MQTT_TOPIC, json.dumps(data))
    db.save_sensor_data(data)

if __name__ == '__main__':
    # 设置MQTT客户端
    mqtt_client.on_connect = on_mqtt_connect
    mqtt_client.on_message = on_mqtt_message
    mqtt_client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60)
    mqtt_client.loop_start()

    # 设置Zigbee回调
    zigbee.set_data_callback(zigbee_data_callback)

    # 启动Flask应用
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

这段代码实现了Raspberry Pi网关的主要功能：

  1. 使用Flask框架创建了一个简单的Web API，用于获取传感器数据和发送控制命令。
  2. 实现了MQTT客户端，用于接收和发布传感器数据。
  3. 集成了Zigbee处理模块，用于与STM32终端设备通信。
  4. 使用本地数据库存储传感器数据。
  5. 实现了数据转发功能，将数据发送到AWS IoT平台。

3.3 前端应用(React)

下面是一个简单的React组件，用于显示传感器数据和控制设备：

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';

const SmartHome = () => {
  const [sensorData, setSensorData] = useState(null);

  useEffect(() => {
    const fetchData = async () => {
      const result = await axios.get('/api/sensors');
      setSensorData(result.data);
    };
    fetchData();
    const interval = setInterval(fetchData, 5000); // 每5秒更新一次数据
    return () => clearInterval(interval);
  }, []);

  const controlDevice = async (deviceId, command) => {
    await axios.post('/api/control', { device_id: deviceId, command });
  };

  if (!sensorData) return <div>Loading...</div>;

  return (
    <div>
      <h1>Smart Home Dashboard</h1>
      <div>
        <h2>Sensor Data</h2>
        <p>Temperature: {sensorData.temperature}°C</p>
        <p>Humidity: {sensorData.humidity}%</p>
        <p>Light: {sensorData.light} lux</p>
      </div>
      <div>
        <h2>Device Control</h2>
        <button onClick={() => controlDevice('light', 'ON')}>Turn Light On</button>
        <button onClick={() => controlDevice('light', 'OFF')}>Turn Light Off</button>
        <button onClick={() => controlDevice('fan', 'ON')}>Turn Fan On</button>
        <button onClick={() => controlDevice('fan', 'OFF')}>Turn Fan Off</button>
      </div>
    </div>
  );
};

export default SmartHome;

3.4 AWS IoT云平台集成(Python)

以下是在Raspberry Pi网关上与AWS IoT云平台集成的Python代码示例:

import boto3
import json
from AWSIoTPythonSDK.MQTTLib import AWSIoTMQTTClient

# AWS IoT配置
AWS_IOT_ENDPOINT = "xxxxxxxxxxxxxxx.iot.us-west-2.amazonaws.com"
AWS_IOT_CLIENT_ID = "raspberry_pi_gateway"
AWS_IOT_TOPIC = "home/sensors"
AWS_IOT_CERT_PATH = "/path/to/certificate.pem.crt"
AWS_IOT_KEY_PATH = "/path/to/private.pem.key"
AWS_IOT_ROOT_CA_PATH = "/path/to/root-CA.crt"

# 初始化AWS IoT MQTT客户端
mqtt_client = AWSIoTMQTTClient(AWS_IOT_CLIENT_ID)
mqtt_client.configureEndpoint(AWS_IOT_ENDPOINT, 8883)
mqtt_client.configureCredentials(AWS_IOT_ROOT_CA_PATH, AWS_IOT_KEY_PATH, AWS_IOT_CERT_PATH)

# 连接回调
def on_connect(self, params, rc):
    if rc == 0:
        print("Connected to AWS IoT")
    else:
        print(f"Connection failed with error code {rc}")

# 消息回调
def on_message(client, userdata, message):
    payload = json.loads(message.payload.decode('utf-8'))
    print(f"Received message from AWS IoT: {payload}")
    # 处理来自云平台的命令
    if 'command' in payload:
        execute_command(payload['command'])

# 连接到AWS IoT
mqtt_client.connect()
mqtt_client.subscribe(AWS_IOT_TOPIC, 1, on_message)

# 发送数据到AWS IoT
def send_to_aws_iot(data):
    message = json.dumps(data)
    mqtt_client.publish(AWS_IOT_TOPIC, message, 1)
    print(f"Sent message to AWS IoT: {message}")

# 使用AWS SDK创建IoT客户端
iot_client = boto3.client('iot-data')

# 更新设备影子
def update_device_shadow(device_id, state):
    payload = json.dumps({
        "state": {
            "reported": state
        }
    })
    iot_client.update_thing_shadow(
        thingName=device_id,
        payload=payload
    )

# 示例：发送传感器数据并更新设备影子
sensor_data = {
    "temperature": 25.5,
    "humidity": 60,
    "light": 500
}
send_to_aws_iot(sensor_data)
update_device_shadow("living_room_sensor", sensor_data)

这段代码实现了以下功能:

  1. 使用AWS IoT Python SDK配置并连接MQTT客户端。
  2. 实现了连接回调和消息接收回调函数。
  3. 提供了向AWS IoT发送数据的函数send_to_aws_iot。
  4. 使用boto3 SDK创建IoT客户端,用于更新设备影子。
  5. 实现了更新设备影子的函数update_device_shadow。

在实际应用中，你需要将这些函数集成到之前的Raspberry Pi网关代码中，例如：

  • 在接收到来自STM32的传感器数据后，调用send_to_aws_iot函数将数据发送到AWS IoT平台。
  • 同时，使用update_device_shadow函数更新相应设备的影子状态。
  • 在处理来自AWS IoT的消息时，可以执行相应的控制命令。

以下是集成后的Raspberry Pi网关代码示例：

import paho.mqtt.client as mqtt
import json
from flask import Flask, request, jsonify
from zigbee_handler import ZigbeeHandler
from database import Database
from aws_iot_handler import send_to_aws_iot, update_device_shadow, mqtt_client as aws_mqtt_client

app = Flask(__name__)
zigbee = ZigbeeHandler()
db = Database()
local_mqtt_client = mqtt.Client()

# MQTT配置
MQTT_BROKER = "iot.eclipse.org"
MQTT_PORT = 1883
MQTT_TOPIC = "home/sensors"

@app.route('/api/sensors', methods=['GET'])
def get_sensor_data():
    data = db.get_latest_sensor_data()
    return jsonify(data)

@app.route('/api/control', methods=['POST'])
def control_device():
    command = request.json['command']
    device_id = request.json['device_id']
    zigbee.send_command(device_id, command)
    # 更新设备影子
    update_device_shadow(device_id, {"status": command})
    return jsonify({"status": "success"})

def on_local_mqtt_connect(client, userdata, flags, rc):
    print(f"Connected to local MQTT broker with result code {rc}")
    client.subscribe(MQTT_TOPIC)

def on_local_mqtt_message(client, userdata, msg):
    payload = json.loads(msg.payload)
    db.save_sensor_data(payload)
    # 将数据发送到AWS IoT
    send_to_aws_iot(payload)
    # 更新设备影子
    update_device_shadow(payload['device_id'], payload)

def zigbee_data_callback(data):
    # 处理从Zigbee接收到的数据
    local_mqtt_client.publish(MQTT_TOPIC, json.dumps(data))
    db.save_sensor_data(data)
    # 将数据发送到AWS IoT
    send_to_aws_iot(data)
    # 更新设备影子
    update_device_shadow(data['device_id'], data)

def aws_iot_command_callback(client, userdata, message):
    payload = json.loads(message.payload.decode('utf-8'))
    if 'command' in payload:
        device_id = payload.get('device_id')
        command = payload['command']
        zigbee.send_command(device_id, command)
        # 更新设备影子
        update_device_shadow(device_id, {"status": command})
if __name__ == '__main__':
    # 设置本地MQTT客户端
    local_mqtt_client.on_connect = on_local_mqtt_connect
    local_mqtt_client.on_message = on_local_mqtt_message
    local_mqtt_client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60)
    local_mqtt_client.loop_start()

    # 设置Zigbee回调
    zigbee.set_data_callback(zigbee_data_callback)

    # 设置AWS IoT MQTT客户端回调
    aws_mqtt_client.subscribe("home/commands", 1, aws_iot_command_callback)

    # 启动Flask应用
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

这个完整的Raspberry Pi网关代码实现了以下功能：

  1. 集成了本地MQTT、Zigbee和AWS IoT的通信功能。
  2. 实现了数据的双向流动：从传感器到云平台，以及从云平台到设备的控制命令。
  3. 使用Flask提供了简单的Web API，用于获取传感器数据和发送控制命令。
  4. 将接收到的传感器数据保存到本地数据库，并同步到AWS IoT平台。
  5. 实现了设备影子的更新，确保云平台始终有最新的设备状态。

4.项目总结

本智能家居系统项目成功地整合了多种技术，包括：

  1. 嵌入式开发：使用STM32微控制器进行传感器数据采集和设备控制。
  2. Linux系统：在Raspberry Pi上运行Linux系统，作为智能家居网关。
  3. 物联网协议：使用MQTT协议进行本地和云端的数据传输。
  4. Web开发：使用Flask框架开发后端API，React框架开发前端界面。
  5. 云平台集成：与AWS IoT平台深度集成，实现设备管理、数据同步和远程控制。

通过这个项目，我们实现了一个功能完整的智能家居系统，具有以下特点：

  • 实时监控：可以实时监控家庭环境数据，包括温度、湿度和光照等。
  • 远程控制：通过Web界面或云平台远程控制家电设备。
  • 数据同步：本地数据与云平台保持实时同步，确保数据的一致性。
  • 设备影子：利用AWS IoT的设备影子功能，实现离线设备的状态管理。
  • 可扩展性：系统设计具有良好的可扩展性，可以方便地添加新的传感器和智能设备。

 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/799015.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

springboot3——项目部署

springboot3——项目部署

springboot的项目开发完了&#xff0c;怎么样把他放到服务器上或者生产环境上让他运行起来跑起来。就要牵扯到项目部署&#xff0c;打包的方式了。 springboot支持jar和war: 打jar包&#xff1a;默认方式&#xff0c;项目开发完打个jar包&#xff0c;通过命令把jar包起起来就…
阅读更多...
汇川ST 实现分拣

汇川ST 实现分拣

//初始化 IF init FALSE THEN// 初始化init : 1 ;//45 Y数组 BOOL[8] [OFF发料Y OFF分拣Y OFF送料Y OFF取料Y OFF摆取Y OFF摆放Y OFF升降Y OFF夹料Y] [OFF发料Y OFF分拣Y OFF送料Y OFF取料Y OFF摆取Y OFF摆放Y OFF升降Y OFF夹料Y] 不保持 私有 Y0(*Y数组[0] BOOL OFF 发料…
阅读更多...
MySQL 中的几种锁

MySQL 中的几种锁

MySQL 中的锁 #按锁粒度如何划分? 按锁粒度划分的话&#xff0c;MySQL 的锁有&#xff1a; 表锁&#xff1a;开销小&#xff0c;加锁快&#xff1b;锁定力度大&#xff0c;发生锁冲突概率高&#xff0c;并发度最低;不会出现死锁。行锁&#xff1a;开销大&#xff0c;加锁慢…
阅读更多...
unity宏编译版本

unity宏编译版本

在写c程序的时候我们通常可以用不同的宏定义来控制不同版本的编译内容&#xff0c;最近有个需求就是根据需要编译一个完全体验版本&#xff0c;就想到了用vs的那套方法。经过研究发现unity也有类似的控制方法。 注意这里设置完后要点击右下的应用&#xff0c;我起先就没有设置…
阅读更多...
7/13 - 7/15

7/13 - 7/15

vo.setId(rs.getLong("id"))什么意思&#xff1f; vo.setId(rs.getLong("id")); 这行代码是在Java中使用ResultSet对象&#xff08;通常用于从数据库中检索数据&#xff09;获取一个名为"id"的列&#xff0c;并将其作为long类型设置为一个对象…
阅读更多...
深度学习基础：Numpy 数组包

深度学习基础：Numpy 数组包

数组基础 在使用导入 Numpy 时&#xff0c;通常给其一个别名 “np”&#xff0c;即 import numpy as np 。 数据类型 整数类型数组与浮点类型数组 为了克服列表的缺点&#xff0c;一个 Numpy 数组只容纳一种数据类型&#xff0c;以节约内存。为方便起见&#xff0c;可将 Nu…
阅读更多...
简洁实用的原创度检测工具AntiPlagiarism NET 4.132

简洁实用的原创度检测工具AntiPlagiarism NET 4.132

AntiPlagiarism NET是一个适用于Windows的程序&#xff0c;它允许您检查文本的唯一性和从不同Internet来源借用的存在。使用AntiPlagiarism NET&#xff0c;您可以&#xff1a; 将程序用于不同的目的该程序适用于学生、教师、记者、文案作者和其他需要检查其文本或其他作者文本…
阅读更多...
FPGA 项目菜单功能比较

FPGA 项目菜单功能比较

为了帮助您更好地理解每个FPGA功能模块的实用场合、区别和特点&#xff0c;以下是详细的比较&#xff1a; 功能模块实用场合区别特点FPGA I/O自动控制系统、数据采集系统直接与FPGA板卡上的物理端口交互&#xff0c;配置和使用外部I/O设备灵活配置输入输出端口&#xff0c;支持…
阅读更多...
开放式蓝牙耳机哪家强？五款值得入手的款式推荐！

开放式蓝牙耳机哪家强？五款值得入手的款式推荐！

当前&#xff0c;耳机技术迎来颠覆性飞跃&#xff0c;开放式蓝牙耳机横空出世&#xff0c;以其卓越的音质体验与无可比拟的听力保护优势&#xff0c;重塑了耳机行业的标准。其非入耳设计&#xff0c;既保证了音质的纯粹传达&#xff0c;又有效避免了长时间佩戴对耳朵的潜在伤害…
阅读更多...
板级调试小助手（2）ZYNQ自定义IP核构建属于自己的DDS外设

板级调试小助手（2）ZYNQ自定义IP核构建属于自己的DDS外设

一、前言 在上期文章中讲述了小助手的系统结构和原理。在PYNQ的框架开发中&#xff0c;我们一般可以将PL端当做PS端的一个外设&#xff0c;通过读写寄存器的方式来操作外设的功能&#xff0c;就类似于在开发ARM和DSP中操作外设一样&#xff0c;不同时的是&#xff0c;我们可以通…
阅读更多...
AIGC率超标？掌握论文去AI痕迹的高效策略

AIGC率超标？掌握论文去AI痕迹的高效策略

随着 AI 技术迅猛发展&#xff0c;各种AI辅助论文写作的工具层出不穷&#xff01; 为了防止有人利用AI工具进行论文代写&#xff0c;在最新的学位法中已经明确规定“已经获得学位者&#xff0c;在获得该学位过程中如有人工智能代写等学术不端行为&#xff0c;经学位评定委员会…
阅读更多...
智慧公厕系统实现人性化与节能化的完美结合

智慧公厕系统实现人性化与节能化的完美结合

在当今社会&#xff0c;科技的飞速发展正不断改变着我们的生活方式&#xff0c;公厕也不例外。智慧公厕系统的出现&#xff0c;不仅提升了人们的使用体验&#xff0c;更实现了人性化与节能化的完美结合&#xff0c;为城市公共服务带来了全新的变革。 一、人性化&#xff0c;是智…
阅读更多...
清朝嘉庆二十五年（1820年）地图数据

清朝嘉庆二十五年（1820年）地图数据

我们在《中国历史行政区划连续变化数据》一文中&#xff0c;为你分享了中国历史行政区划连续变化地图数据。 现在再为你分享清朝嘉庆二十五年&#xff08;1820年&#xff09;的地图数据&#xff0c;该数据对于研究历史的朋友应该比较有用&#xff0c;请在文末查看领取方式。 …
阅读更多...
SpringBoot实战：多表联查

SpringBoot实战：多表联查

1. 保存和更新公寓信息 请求数据的结构 Schema(description "公寓信息") Data public class ApartmentSubmitVo extends ApartmentInfo {Schema(description"公寓配套id")private List<Long> facilityInfoIds;Schema(description"公寓标签i…
阅读更多...
深度学习概览

深度学习概览

引言 深度学习的定义与背景 深度学习是机器学习的一个子领域&#xff0c;涉及使用多层神经网络分析和学习复杂的数据模式。深度学习的基础可以追溯到20世纪80年代&#xff0c;但真正的发展和广泛应用是在21世纪初。计算能力的提升和大数据的可用性使得深度学习在许多领域取得…
阅读更多...
platformIO STM32 upload-“Failed to init device.”问题解决

platformIO STM32 upload-“Failed to init device.”问题解决

因为发现自己的32板子有带自动下载功能&#xff0c;platformIO也支持串口下载&#xff0c;但一直提示这个问题 问题情况 问题解决 把BOOT0接3.3V&#xff0c;BOOT1接GND&#xff0c;再点击下载(之后接回去复位也可以显示) 这是我从一个有相同问题的人从他尝试过的解决方案中…
阅读更多...
SadTalker数字人服务器部署

SadTalker数字人服务器部署

一、单独SadTalker部署 git clone https://github.com/OpenTalker/SadTalker.gitcd SadTalker conda create -n sadtalker python3.8conda activate sadtalkerpip install torch1.12.1cu113 torchvision0.13.1cu113 torchaudio0.12.1 --extra-index-url https://download.pyto…
阅读更多...
S7-200smart与C#通信

S7-200smart与C#通信

https://www.cnblogs.com/heizao/p/15797382.html C#与PLC通信开发之西门子s7-200 smart_c# s7-200smart通讯库-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44455060/article/details/109713121 C#上位机读写西门子S7-200SMART PLC变量 教程_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili…
阅读更多...
Windows中安装python/cmd中执行python命令无效

Windows中安装python/cmd中执行python命令无效

1、问题阐述？ 本文章提供非常详细的安装教程。 本文章适合于不会安装python或者安装了python后，在cmd中执行python命令无效的情况。 2、下载python python下载官网地址：Download Python | Python.org 在下面的框子中选择你需要的版本 如果是windows选择如下包 如下版本…
阅读更多...
机器人前沿--PalmE：An Embodied Multimodal Language Model 具身多模态大(语言)模型

机器人前沿--PalmE：An Embodied Multimodal Language Model 具身多模态大(语言)模型

首先解释这篇工作名称Palm-E&#xff0c;发表时间为2023.03&#xff0c;其中的Palm是谷歌内部在2022.04开发的大语言模型&#xff0c;功能类似ChatGPT&#xff0c;只是由于各种原因没有那样火起来&#xff0c;E是Embodied的首字母&#xff0c;翻译过来就是具身多模态大语言模型…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023