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 
Loading...
;    return (     
       
Smart Home Dashboard
       
         
Sensor Data
         
Temperature: {sensorData.temperature}°C
         
Humidity: {sensorData.humidity}%
         
Light: {sensorData.light} lux
       
       
         
Device Control
          controlDevice('light', 'ON')}>Turn Light On          controlDevice('light', 'OFF')}>Turn Light Off          controlDevice('fan', 'ON')}>Turn Fan On          controlDevice('fan', 'OFF')}>Turn Fan Off       
     
   ); };  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。