Thingy53和BME688的室内空气质量开源分享

描述

Github 回购

https://github.com/HomeSmartMesh/sdk-hsm-thingy53

这个项目解决什么问题？

Thingy53 是唯一一款集成 BME688 的即用型 DevKit，可在低功耗模式下使用可充电电池运行，并支持低功耗开放线程网状网络。不幸的是，目前还没有允许 Thingy53 使用 BME688 的现有项目，唯一现有的 BME680 Zephyr 驱动程序无法读取 BME688 气体值。

集成 I2C 驱动程序和读取寄存器值也是不够的，因为 IAQ 需要博世仅在 .a 库中发布的高级算法。

解决方案

这个项目包括

• Zephyr 将 BME688 驱动程序和二进制库与博世的 BSEC2 算法集成在一起，用于 IAQ（室内空气质量）测量。
• 带有 OpenThread 的网状网络作为客户端广播 UDP 数据包并运行传感器服务器。
• 具有用于配置的 json 输入和用于传感器的输出的 C++ 应用程序支持服务器端点和广播到 MQTT 的直接映射

输出

在我们开始详细的步骤描述之前，让我们看一下您可以从该项目中获得的最终结果。

这是来自 MQTT 资源管理器的屏幕截图，Thingy53 在 x3 不同主题 state、light 和 env 上的帖子

env 的详细信息如下，包括由 BSEC2 供应商库计算的 breath_voc、co2_eq、iaq 和 iaq_accuracy，以及 gas0 中的原始气体值、湿度、压力、温度，如果磨合完成（第一次长时间使用） , 如果稳定在上电后完成，最后是自上电以来的样本计数。

开发套件

下面是一个打开的盒子 Nordic Thingy53 连接到 USB 和 j-Link 调试器

硬件

• Nordic 的Thingy53物联网原型平台
• Segger 的j-Link Edu mini （可选）

在这个 repo 的示例中使用的传感器

BME688 数字鼻子：低功耗气体、压力、温度和湿度传感器，带 AI

• BME688 产品页面
• BME688 数据表
• BME688 数字鼻子：低功率气体、压力、温度和湿度传感器，带 AI BME688 产品页面BME688 数据表

颜色传感器 BH1749NUC

• BH1749NUC 数据表
• 测量红色、绿色、蓝色和红外线
• 照度检测范围 80 klx (0.0125 lux/count)
• 颜色传感器 BH1749NUC BH1749NUC 数据表测量红色、绿色、蓝色和 IRIlluminance 检测范围 80 klx (0.0125 lux/count)

回购结构

驱动程序和库

在此 repo 中创建了以下驱动程序和库

BME688 Zephyr 驱动程序：在drivers/sensor/bme688

• BME68x-Sensor-API供应商驱动程序集成https://github.com/boschsensortec/BME68x-Sensor-API
• C语言使用Zephyr的Sensor API在BME688简单强制模式下的使用
• 在并行模式下使用 BME688 并获取所有 x10 气体测量值的驱动程序扩展功能

BME688 服务器：在subsys/bme688_server中

• 用于在 json 结构中配置 BME688 使用的 C++ 包装器（温度曲线和持续时间）
• 处理程序以 json 结构（温度、湿度、压力、gas-0..gas-9）传递传感器结果
• Bosch-BSEC2-Library.供应商的 IAQ（室内空气质量）测量二进制集成https://github.com/boschsensortec/Bosch-BSEC2-Library

BME688 组件和数据

用法

mkdir thingy53
cd thingy53
>west init -m https://github.com/HomeSmartMesh/sdk-hsm-thingy53 --mr main
>west update

构建样本

cd hsm/samples/20_sensors_server
west build
west build -- -DOVERLAY_CONFIG="overlay-logging.conf"

使用附加的调试器闪烁

>west flash

手动闪烁

• 连接USB
• 按住 SW2 开机，查看通过 USB 更新 thingy53的详细信息
• 带 nRFConnect 编程器闪存hsm\samples\20_sensors_server\build\zephyr\dfu_application.zip

串行端口

• USB 串行端口：通过配置，CONFIG_STDOUT_CONSOLE=y此板创建一个标准输出的 UAB 虚拟 COM 端口。注意使用nRFSDK Connect Serial Terminal可以自动检测并重连串口，刷机后自动恢复非常有用
• RTT 调试器串行端口：使用CONFIG_USE_SEGGER_RTT=y附加调试器可以记录日志，而不使用板 USB 设备，但这需要以不同方式重建示例。

加入线程网络

joiner 配置示例CONFIG_OPENTHREAD_JOINER_PSKD为13_ot_joiner、14_ot_udp_echo_server、15_udp_json_endpoint和20_sensors_server注意：确保在 raspberry pi commissioner 启动后按下 Thingy53 按钮。该按钮将重置设备并尝试在新启动时加入线程网络。

加盟信息：

• 可以eui64通过首先闪烁日志记录版本来知道overlay-logging.conf
• 不知道eui64也可以使用“*”作为eui64参数进行调试

在树莓派上

sudo ot-ctl
commissioner start
commissioner joiner add * ABCDE2

注意：在实际的部署项目中，加入者代码是必须保密的关键信息，以防止设备劫持。

有关树莓派边界路由器安装的更多详细信息，请参阅“树莓派服务器”部分

现在要创建一个完整的传感器服务器，您可以立即跳转到示例 20

20_sensors_server

样本/20_sensors_server

• OpenThread Joiner 设备
• OpenThread mesh 客户端广播 udp json 数据包，其中包含电压、活动计数器、充电状态、环境光 RGB IR、温度、压力、湿度和室内空气质量
• OpenThread 服务器端点可以接收 json 命令并发回响应

这个回购协议是如何创建的

本节包含一些提示，供那些愿意使用 Zephyr 为自己的应用程序创建类似项目的人使用。

• 第一步是熟悉 Zephyr，一个很好的参考是https://developer.nordicsemi.com/nRF_Connect_SDK/doc/latest/zephyr/develop/index.html
• 第二个是关注 west 的小节https://developer.nordicsemi.com/nRF_Connect_SDK/doc/latest/zephyr/develop/west/index.html

这个存储库针对 nRF 开发工具包，因此从 nRF 的 Zephyr 分支和其他依赖项中派生它更安全。步骤是：

• west.yml 依赖项取自https://github.com/nrfconnect/sdk-nrf/blob/main/west.yml
• 默认远程是 hsm 而不是 ncs，因此在projects:远程 ncs 中需要在适用的地方添加
• 在应用程序中zephyr，name-allowlist有助于减少对 Zephyr 的依赖
• 另请注意，一些 Zephyr 依赖项可以替换为顶级项目，例如 mbedtls，然后从 nRF fork 而不是 Zephyr
• 在 Kconfig wanrings 的情况下，有必要与原始 repo (ncs/nrf) 进行比较并找到使用该标志的目录（依赖项），例如缺少配置，其中定义了默认值，显示依赖NRF_MODEM_LIB_SHMEM_CTRL_SIZE项从到NRF_MODEM_SHMEM_CTRL_SIZEnrfxlib\nrf_modem\Kconfignrfconnect/nrfnrfconnect/nrfxlib

如何测量电流消耗

Thingy53 带有电流感应扩展板，可以使用 Nordic PPKII（Power Profile Kit）测量实时电流消耗https://www.nordicsemi.com/Products/Development-hardware/Power-Profiler-Kit- 2个

示例测量

我们注意到 Thingy53 是如何工作的，它以短电流脉冲加载电容，然后保持降低的消耗。虽然在启动时我们注意到峰值约为 50 mA，但平均周期持续时间约为 5 mA。

请注意，这当然高度依赖于使用的传感器和无线外围设备的使用频率，这就是为什么在其现实生活条件下分析每个应用程序很重要的原因。

树莓派服务器

这个 repo 提供了代码和帮助程序来设置一个树莓派 openthread 边界路由器，它将 udp 数据包转发到 MQTT

• https://github.com/HomeSmartMesh/raspi
• https://www.homesmartmesh.com/docs/networks/thread/

请注意，使用 openthread，Thingy53 获得了自己的基于 ip 的通信能力，剩下的取决于用户在上面使用哪种应用程序协议。尽管 Matter 是一个选项，但它对于小型项目来说非常具有挑战性，并且并不总是提供通过自定义传感器结构所需的灵活性。如果您的应用程序只需要一个 json 结构，那么您可能不需要该 json 结构的专用二进制编码，因为这是常见的应用程序协议的用途。

这里有一个直接链接到将 json udp 数据包转发到 MQTT 的脚本，它非常简单并且可以根据需要进行自定义，例如处理友好的名称，以防您将传感器位置从一个房间更改到另一个房间。

https://github.com/HomeSmartMesh/raspi/blob/master/py/thread_tags/thread_tags_mqtt.py

格拉法纳仪表盘

现在我们的数据包已连接到 MQTT，剩下的就是如何将它们引入 Grafana。例如，链接的 Raspberry pi 服务器提供了设置自己的 influxDB 以记录数据所需的一切。

下面是仪表板的屏幕截图

注意：此屏幕截图是传感器校准阶段的一部分，是的，因为这是一个 DevKit 而不是最终产品，因此必须由您完成校准，以便您了解 IAQ 传感器的工作原理，博世提供了出色的文档甚至AI-Studio 玩机器学习和气体气味识别（这可能是未来帖子的范围）。这里是 BME AI-Studio 手册的链接https://www.bosch-sensortec.com/media/boschsensortec/downloads/application_notes_1/bst-bme688-an001.pdf

BME688并联模式

在并行模式下，BME688 提供多达 x10 的测量值和所谓的温度曲线，请参阅数据表第 16 页中的详细信息https://www.bosch-sensortec.com/media/boschsensortec/downloads/datasheets/bst-bme688- ds000.pdf

下面是 Thingy53 广播 gas-0 到 gas-9 作为连续存储在数据库中的 json 数据包。

虽然到目前为止，这些宝贵的信息没有任何用处，但这开辟了在服务器上运行气体识别智能的可能性，并且由于每个 ML 项目都是从观察数据开始的，这可以提供一个很好的洞察力传感器如何工作。

Zephyr-RTOS 为什么不是 Arduino 或 microPython？

请注意，该项目基于 Zephyr-RTOS，与 Arduino 相比，这是一个高级环境，但它可以被视为可以在 Arduino 应用程序框架下运行的较低层。该应用程序也是用 C++ 编写的，因此一旦设置了项目，它也可以在应用程序级别具有与 Arduino 类似的可访问性，不过我想与社区成员联系，帮助我将这些 BME688 驱动程序和 Thingy53 Zephyr-RTOS 环境移植到Arduino 和 microPython，我确信可以将此硬件的范围扩展到更大的社区。