当前位置: 首页 > news >正文

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 Databaseapp = 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 IoTaws_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_connectmqtt_client.on_message = on_mqtt_messagemqtt_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_clientapp = 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 IoTsend_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 IoTsend_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_connectlocal_mqtt_client.on_message = on_local_mqtt_messagelocal_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。

 

相关文章:

  • 北京网站建设多少钱?
  • 辽宁网页制作哪家好_网站建设
  • 高端品牌网站建设_汉中网站制作
  • LangChain —— 多模态大模型的 prompt template
  • WPF 手撸插件 一
  • vite-服务端渲染(ssr)项目线上频繁刷新(踩坑记录)
  • langchain新版本v0.2文档:tutorials(1)
  • 【Neo4j】实战 (数据库技术丛书)学习笔记
  • Ubuntu 22.04.4 LTS (linux) 安装certbot 免费ssl证书申请 letsencrypt
  • python条件
  • 【Android面试八股文】请描述一下 android 的系统架构?
  • WSL-Ubuntu20.04部署环境配置
  • Web 性能入门指南-1.1 网站速度与用户幸福感的心理学
  • 51单片机5(GPIO简介)
  • Go:基本变量与数据类型
  • Excel如何才能忽略隐藏行进行复制粘贴?
  • STM32MP135裸机编程:烧录程序到EMMC的方法
  • Redis 三大高可用模式:主从、哨兵、集群
  • 10个确保微服务与容器安全的最佳实践
  • Android开源项目规范总结
  • Effective Java 笔记(一)
  • ES6之路之模块详解
  • Node + FFmpeg 实现Canvas动画导出视频
  • Octave 入门
  • Python socket服务器端、客户端传送信息
  • spring boot下thymeleaf全局静态变量配置
  • SpringBoot几种定时任务的实现方式
  • SQLServer插入数据
  • 大整数乘法-表格法
  • 开源地图数据可视化库——mapnik
  • 理清楚Vue的结构
  • 排序算法学习笔记
  • 通过npm或yarn自动生成vue组件
  • 一个JAVA程序员成长之路分享
  • 在 Chrome DevTools 中调试 JavaScript 入门
  • ​html.parser --- 简单的 HTML 和 XHTML 解析器​
  • ​一、什么是射频识别?二、射频识别系统组成及工作原理三、射频识别系统分类四、RFID与物联网​
  • #我与Java虚拟机的故事#连载17:我的Java技术水平有了一个本质的提升
  • (0)Nginx 功能特性
  • (1综述)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
  • (6)设计一个TimeMap
  • (poj1.2.1)1970(筛选法模拟)
  • (python)数据结构---字典
  • (附源码)计算机毕业设计ssm高校《大学语文》课程作业在线管理系统
  • (附源码)计算机毕业设计SSM教师教学质量评价系统
  • (回溯) LeetCode 40. 组合总和II
  • (三) diretfbrc详解
  • (三)Hyperledger Fabric 1.1安装部署-chaincode测试
  • (三)mysql_MYSQL(三)
  • (深入.Net平台的软件系统分层开发).第一章.上机练习.20170424
  • (转)Linux NTP配置详解 (Network Time Protocol)
  • (轉貼) 資訊相關科系畢業的學生,未來會是什麼樣子?(Misc)
  • .NET Standard 的管理策略
  • .NET 事件模型教程(二)
  • .NET 中各种混淆(Obfuscation)的含义、原理、实际效果和不同级别的差异(使用 SmartAssembly)
  • .Net8 Blazor 尝鲜
  • .NetCore项目nginx发布
  • .NET导入Excel数据