全栈智能家居系统设计方案：STM32+Linux+多协议（MQTT、Zigbee、Z

发布时间：2024-11-22 01:58

理解并选择合适的Zigbee或Z-Wave无线协议 #生活技巧# #数码产品使用技巧# #智能家居控制方式#

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"

typedef struct {

float temperature;

float humidity;

uint16_t light;

} SensorData;

void main(void) {

HAL_Init();

Sensors_Init();

Zigbee_Init();

SensorData data;

while(1) {

data.temperature = Sensors_ReadTemperature();

data.humidity = Sensors_ReadHumidity();

data.light = Sensors_ReadLight();

Zigbee_SendData(&data, sizeof(SensorData));

if (Zigbee_CommandAvailable()) {

uint8_t command = Zigbee_GetCommand();

ExecuteCommand(command);

}

HAL_Delay(1000);

}

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:

break;

}

这段代码实现了STM32终端设备的主要功能：

初始化必要的硬件外设。在主循环中，定期读取传感器数据（温度、湿度、光照）。将采集到的数据通过Zigbee模块发送出去。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）。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_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)

aws_iot_client.publish("aws/home/sensors", json.dumps(payload))

def zigbee_data_callback(data):

mqtt_client.publish(MQTT_TOPIC, json.dumps(data))

db.save_sensor_data(data)

if __name__ == '__main__':

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()

zigbee.set_data_callback(zigbee_data_callback)

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：

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。实现了MQTT客户端，用于接收和发布传感器数据。集成了Zigbee处理模块，用于与STM32终端设备通信。使用本地数据库存储传感器数据。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);

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>

);

};

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_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"

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)

def on_connect(self, params, rc):

if rc == 0:

print("Connected to AWS IoT")

else:

print(f"Connection failed with error code {rc}")

def on_message(client, userdata, message):

payload = json.loads(message.payload.decode('utf-8'))

print(f"Received message from AWS IoT: {payload}")

if 'command' in payload:

execute_command(payload['command'])

mqtt_client.connect()

mqtt_client.subscribe(AWS_IOT_TOPIC, 1, on_message)

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}")

iot_client = boto3.client('iot-data')

def update_device_shadow(device_id, state):

payload = json.dumps({

"state": {

"reported": state

}

})

iot_client.update_thing_shadow(

thingName=device_id,

payload=payload

)

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:

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

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)

send_to_aws_iot(payload)

update_device_shadow(payload['device_id'], payload)

def zigbee_data_callback(data):

local_mqtt_client.publish(MQTT_TOPIC, json.dumps(data))

db.save_sensor_data(data)

send_to_aws_iot(data)

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)

update_device_shadow(device_id, {"status": command})

if __name__ == '__main__':

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()

zigbee.set_data_callback(zigbee_data_callback)

aws_mqtt_client.subscribe("home/commands", 1, aws_iot_command_callback)

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：

集成了本地MQTT、Zigbee和AWS IoT的通信功能。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。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。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。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：

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。Linux系统：在Raspberry Pi上运行Linux系统，作为智能家居网关。物联网协议：使用MQTT协议进行本地和云端的数据传输。Web开发：使用Flask框架开发后端API，React框架开发前端界面。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。

网址：全栈智能家居系统设计方案：STM32+Linux+多协议（MQTT、Zigbee、Z https://www.yuejiaxmz.com/news/view/183971

⬅️上一篇：智能家居解决方案新春特惠

➡️下一篇：基于TRIZ冲突解决的智能家居产

全栈智能家居系统设计方案：STM32+Linux+多协议（MQTT、Zigbee、Z

1. 项目概述

2. 系统设计

3. 代码实现

4.项目总结

相关内容

随便看看

最新动态分享

热点动态分享

专题

推荐动态分享