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實操案例:基于Shineblink和機智云的4G氣象站

機智云 ? 2022-08-28 16:10 ? 次閱讀
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ShineBlink 是一款零門檻、零開發(fā)環(huán)境、低代碼的萬能物聯(lián)網(wǎng)智能硬件開發(fā)板

機智云開發(fā)者提供傻瓜式硬件上云、接App/小程序的能力

結(jié)合 ShineBlink 和 機智云 開發(fā)者即使不懂嵌入式物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)、云和App開發(fā),也能很快實現(xiàn)一款包含硬件、云和App的物聯(lián)網(wǎng)智能硬件。

一、本章實現(xiàn)功能介紹

Shinelink開發(fā)板通過采集PM2.5傳感器、紫外線傳感器、風(fēng)速傳感器、雨滴感應(yīng)傳感器、SHT溫濕度傳感器、氣壓傳感器采集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)通過ML302(4G通信模塊)將數(shù)據(jù)上傳至機智云,之后我們就可以在遠(yuǎn)程通過手機App或者Web網(wǎng)頁端來訪問這個氣象站測量的所有傳感器數(shù)據(jù)。

下圖是接線實物圖和App監(jiān)測頁面:

a0ce68c2-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png

a10e64ae-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png

a0b12e88-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png二、硬件端接線圖

a142e738-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png

注意:上面的電路傳感器比較多,要求給 ShineBlink 開發(fā)板提供5V的電源帶載能力至少大于1A。

a0b12e88-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png三、材料清單

a179c19a-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png

a0b12e88-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png四、硬件端完整源代碼

--定義函數(shù):將傳感器輸出電壓(單位:mv)轉(zhuǎn)換成紫外線指數(shù)index
function GetUvIndex(v)
  if v < 50.0 then
    index = 0
  elseif v < 227.0 then
    index = 1;
  elseif v < 318.0 then
    index = 2;
  elseif v < 408.0 then
    index = 3;
  elseif v < 503.0 then
    index = 4;
  elseif v < 606.0 then
    index = 5;
  elseif v < 696.0 then
    index = 6;
  elseif v < 795.0 then
    index = 7;
  elseif v < 881.0 then
    index = 8;
  elseif v < 976.0 then
    index = 9;
  elseif v < 1079.0 then
    index = 10;
  else
    index = 11
  end
  return index
end
--使能USB print輸出打印
LIB_UsbConfig("CDC")
--機智云平臺為每個產(chǎn)品類別分配的唯一PK和PS,一定要改成您自己的PK和PS
PK = "7ebaec64beaf4e389a2957f38711fcda"
PS = "b4a4ef17dbf74463b0f1b3c525a8b8de"
--初始化4G模塊
LIB_Giz4GConfig(PK,PS,1000,120,"UART0","D5","HIGH","D6","HIGH")
--配置A0-A3這四個電壓采集通道同時開始工作,當(dāng)每個通道采集滿50個點時緩存滿,每個點的采集時間間隔為10ms
LIB_ADConfig(50,10000)
--設(shè)置PM2.5傳感器占用TX1和RX1引腳
LIB_ZPH04Config("UART1")
--設(shè)置sht3x傳感器占用SCL0和SDA0引腳,并啟動傳感器以每秒出10個數(shù)據(jù)的頻率工作,repeatability="HIGH"時精度最高
LIB_Sht3xConfig("IIC0","10","HIGH")
--設(shè)置BMP280氣壓計傳感器占用SCL1和SDA1引腳,并啟動傳感器以每秒輸出26.32組數(shù)據(jù)的頻率工作
LIB_BMP280Config("IIC1")
--開始大循環(huán)
while(GC(1) == true)
do
  LIB_DelayMs(50)
  --查詢是否讀到溫濕度數(shù)據(jù)產(chǎn)生
  sht3x_flag,sht3x_temp,sht3x_humi = LIB_Sht3xGetResult()
  if sht3x_flag == 1 then
    --打印讀到的溫濕度值,保留2位小數(shù)
    print(string.format("temp: %.2f\r\nhumi: %.2f", sht3x_temp, sht3x_humi))
    --向機智云服務(wù)器發(fā)送(溫濕度)短整數(shù)型數(shù)值(舍去小數(shù)部分)
    LIB_SendToGizCloud("Rs1", math.floor(sht3x_temp))
    LIB_SendToGizCloud("Rs2", math.floor(sht3x_humi))
  end
  --查詢氣壓傳感器是否出數(shù)
  flag, temprature, pressure = LIB_BMP280GetResult()
  if flag == 1 then --如果傳感器此時有數(shù)據(jù)
    --溫度值保留兩位小數(shù),氣壓值去掉小數(shù)部分
    print(string.format("temprature: %.2f pressure: %.0f Pa", temprature, pressure))
    --向機智云服務(wù)器發(fā)送長整數(shù)型氣壓數(shù)值,單位:Pa
    LIB_SendToGizCloud("RL7", math.floor(pressure))
  end
  --查詢是否讀到傳感器PM2.5值
  flag, pm25_val = LIB_ZPH04GetPM25()
  if flag == 1 then
    --打印讀到的PM2.5值,保留1位小數(shù),單位:ug/m^3
    print(string.format("PM2.5:%.1f", pm25_val))
    --向機智云服務(wù)器發(fā)送(PM2.5)浮點型小數(shù)值(范圍應(yīng)是-1000.0~5000.0)
    LIB_SendToGizCloud("Rf1", pm25_val)
  end
  --查詢是否讀到A0端口的電壓采集值(風(fēng)速)
  A0_full_flag, A0_tab = LIB_ADCheckBufFull("A0")
  --每當(dāng)A0通道的緩存滿以后,計算緩存內(nèi)的50個元素的平均值,并換算成電壓值
  --由LIB_ADConfig(50,10000)可以算出,此處大概是50X10000us=0.5秒執(zhí)行一次
  if A0_full_flag == 1 then
    SUM = 0
    for i = 1, #A0_tab do --此處#A0_tab的值是50,表示A0_tab表內(nèi)的元素個數(shù)
      SUM = SUM + A0_tab[i]
    end
    AVER = SUM / #A0_tab --計算平均采樣值
    --將A0通道的AD值轉(zhuǎn)換成實際電壓打印出來
    out_voltage = AVER*3.6/4096.0
    --打印出傳感器輸出的電壓值,保留小數(shù)點后兩位,單位V
    print(string.format("wind voltage=%.2fV\r\n", out_voltage))
    --向機智云服務(wù)器發(fā)送(風(fēng)速)浮點型小數(shù)值(范圍應(yīng)是-1000.0~5000.0)
    LIB_SendToGizCloud("Rf2", out_voltage)
  end
  --查詢是否讀到A1端口的電壓采集值(紫外線)
  A1_full_flag, A1_tab = LIB_ADCheckBufFull("A1")
  --每當(dāng)A1通道的緩存滿以后,計算緩存內(nèi)的50個元素的平均值,并換算成電壓值
  --由LIB_ADConfig(50,10000)可以算出,此處大概是50X10000us=0.5秒執(zhí)行一次
  if A1_full_flag == 1 then
    SUM = 0
    for i = 1, #A1_tab do --此處#A1_tab的值是50,表示A1_tab表內(nèi)的元素個數(shù)
      SUM = SUM + A1_tab[i]
    end
    AVER = SUM / #A1_tab --計算平均采樣值
    --將A0通道的AD值轉(zhuǎn)換成實際電壓打印出來
    vol_mv = AVER*3600/4096.0
    --打印出傳感器輸出的電壓值,保留小數(shù)點后兩位,單位mV
    print(string.format("ultraviolet voltage=%.2fmV\r\n", vol_mv))
    uv_index = GetUvIndex(vol_mv)--將電壓轉(zhuǎn)換成紫外等級指數(shù)
    --打印紫外線等級,0~11
    print(string.format("ultraviolet level=%d\r\n", uv_index))
    --向機智云服務(wù)器發(fā)送紫外線等級,短整數(shù)型
    LIB_SendToGizCloud("Rs3", uv_index)
  end
  --查詢是否讀到A2端口的電壓采集值(雨滴感應(yīng))
  A2_full_flag, A2_tab = LIB_ADCheckBufFull("A2")
  --每當(dāng)A2通道的緩存滿以后,計算緩存內(nèi)的50個元素的平均值,并換算成電壓值
  --由LIB_ADConfig(50,10000)可以算出,此處大概是50X10000us=0.5秒執(zhí)行一次
  if A2_full_flag == 1 then
    SUM = 0
    for i = 1, #A2_tab do --此處#A2_tab的值是50,表示A2_tab表內(nèi)的元素個數(shù)
      SUM = SUM + A2_tab[i]
    end
    AVER = SUM / #A2_tab --計算平均采樣值
    --將A0通道的AD值轉(zhuǎn)換成實際電壓打印出來
    vol = AVER*3.6/4096.0
    --打印雨滴傳感器輸出的電壓值,保留小數(shù)點后兩位,單位V
    print(string.format("rain voltage=%.2fV\r\n", vol))
    --向機智云服務(wù)器發(fā)送(雨滴值)浮點型小數(shù)值(范圍應(yīng)是-100.00~500.00)
    LIB_SendToGizCloud("Rf3", vol)
  end
end

a0b12e88-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png五、機智云接入和App開發(fā)

無論使用哪種方法實現(xiàn)APP控制,都必須先定義數(shù)據(jù)點。

本例中我們使用了"Rf1","Rf2","Rf3","Rs1","Rs2","Rs3","RL7"這七個數(shù)據(jù)點分別作為PM2.5,風(fēng)速,雨滴,溫度,濕度,紫外線等級,大氣壓強這七個傳感器值上傳數(shù)據(jù)通道,記得在機智云平臺修改相應(yīng)的數(shù)據(jù)點的名稱。

a1b8dccc-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png

方法一:使用機智云測試APP

先在機智云開發(fā)者中心定義好數(shù)據(jù)點

隨后下載機智云測試APP

使用機智云測試APP掃描4G模塊二維碼

即可實現(xiàn)APP控制設(shè)備了。

具體過程可參考:

http://www.shineblink.com/html/gizwits/9_3_4GJoin/4GJoin.html

方法二:使用賽博坦工具零代碼定制版App

在機智云開發(fā)者中心定義好數(shù)據(jù)點后,

創(chuàng)建一個移動應(yīng)用,定義相應(yīng)的頁面信息

再關(guān)聯(lián)相應(yīng)的智能產(chǎn)品,

即可實現(xiàn)定制版App訪問設(shè)備。

開發(fā)好以后的頁面如下:

a10e64ae-256a-11ed-9ade-dac502259ad0.png

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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