IoT毕设 | 机智云AIoT+arduino单片机+智能家居系统及安防控制

 

开发者提出了一种基于机智云平台和Arduino单片机控制的智能家居安防系统设计模式，主要研究智能家居系统在无线组网技术和下位机子系统的软硬件功能，经过理论验证、仿真实验、电路搭建到智能家居模型的建立，完成了一套由无线Wi-Fi组网、云平台检测、以Arduino单片机为下位机控制核心的智能家居系统设计。

 

本应用笔记是通过ESP8266Wi-Fi模块与Internet网络进行数据透传，实现智能APP远程与近程的全方位监控，结合语音控制、手势控制、RFID门禁控制等先进控制技术，实现家居控制智能化。

 

 

目录预览

 

 

 

1 课题研究意义及人文创新性2 系统需求分析3 总体设计4 系统功能测试及分析5 结论

 

1.课题研究意义及人文创新性

结合了移动互联技术和无线局域网，将智能家居控制系统与嵌入式设备、移动终端、云平台、Wi-Fi组网、语音控制、智能安防GPRS报警系统等有机的结合起来，改善了传统红外信号定向与距离短和布线复杂的局限，使得用户可随时随地能对设备进行控制，并增加房屋的智能安防系统，为现代家居生活带来便利的同时还增加了房屋安全监测及报警系统，让用户不论是在家还是外出都能实时监测家里的情况，做到出门放心，遇到紧急状况能第一时间知道并控制隐患。

 

 

本文的具体创新体现在以下两个方面：

(1）提出了一种基于机智云网络控制和Arduino单片机控制的智能家居安防系统设计模式。目前智能家居要考虑相应的技术难点，结合用户行为习惯及特殊需求，考察产品使用环境，以达到满足用户需求的设计。(2）将有关的功能子系统利用云平台和互联网技术及短距离无线通信技术集合起来，安防监测子系统、照明控制子系统、智能门窗控制子系统、智能语音控制等，给用户带来更加人性化的操作体验，享受高科技的家居生活。

 

2 系统需求分析

智能家居系统的主要功能概括为以下几大类：照明系统及电器控制、人机交互服务、远程控制服务、居住环境安全保障。如图1所示。

 

3 总体设计

下面对主要模块及其功能进行简单描述，如图2所示。

3.1下位机功能控制框图

由下位机实现前段探测系统的采集数据及对数据进行转换、处理、对比，从而通过单片机（核心控制机构）进行数据分析、逻辑处理等，从而在后端驱动机构，如显示器、声光报警、继电器控制、GPRS电话报警、语音音响控制等实现一整套可以节约人力成本的智能探测及处理系统。
主要模块包括：单片机控制最小系统、无线Wi-Fi透传模块、驱动机构、手机APP控制检测控制系统、电源模块等。原理图使用Protues8.7版本绘制的基于ArduinoUNO单片机和Wi-Fi模块控制的照明电路和动作执行机构的仿真。
 

核心为ArduinoUNO单片机芯片，D0～D13为数字接口，可作为信号输入接口也可作为输出接口，部分接口具有PWM信号输出功能，同时可作为第二功能接口使用。AD0～AD5为模拟信号输入接口，作为一些模拟传感器信号输入口。

通过使用ESP8266芯片与机智云结合控制，ArduinoUNO单片机连接后，用程序的方式让其联网工作，起到了将ArduinoUNO单片机与Wi-Fi互联网连接，用户可在自己手机上设置好后，远程控制家内的照明电路和其他可以连接的电器。如图3所示。

3.2系统软件结构设计

基本架构可以分为三层：物理层、网络层和应用层，图4显示了系统中各层的功能和相互关系，其中Wi-Fi网关位于网络层和物理层之间，起着承上启下的作用。三层模型中，每一层都有对应的软、硬件设备，层间通过物理通信链路和接口函数实现耦合。

4 系统功能测试及分析

系统建立完成后，经过三个阶段的验证：第一阶段：理论设计和知识技能准备。本应用根据智能家居安防系统的设计理论，查阅中外相关资料和技术文档，从实用型设计理念出发，学习和验证了将云平台和互联网技术应用在智能家居中的理论可行性；
学习和验证了手机APP技术与机智云平台的互联作用理论可行性；学习和验证了Wi-Fi模组与单片机结合控制的理论可行性；以及各类传感器与单片机之间信号采集、转换、处理的理论可行性。
第二阶段：理论设计的仿真验证。本设计思路经过第一阶段理论查实和能力具备后。进入第二阶段的仿真实验验证阶段。对于系统的程序编程和电路各项功能的仿真，编程软件是KEIL、Arduino编程软件结合使用。
第三阶段：实物电路的制作、调试及模型验证。

 

 

4.1语音控制功能测试
 

该项试验测试语音识别及控制功能的成功率。“时光”为语音唤醒指令。要进行语音控制音响和照明灯的操作，必须先以“时光”来唤醒语音识别模块。10s内发布指令，若10s内没有发布语音指令，如“播放音乐、下一首、打开车库灯”等指令，系统会自动关闭语音识别功能，防止不必要的干扰。

  4.2 测试结果因素分析及解决办法

本设计的电源电压要求提供3～9V的直流电，3～5V直流电提供MUC及语音识别模块的电路电压，5～9V直流电提供音响和继电器的工作电压。本设计中，电源的供电模式均由直流电源提供。也可由蓄电池提供电源。但是蓄电池电量不足，影响音响的播放功能。为了提高执行音乐播放的准确度，建议用稳压直流电源供电。
外界噪音干扰，是影响语音识别准确度的又一主要因素。语音识别，因为是在外界环境中获取有用信号。要求在唤醒语音识别功能时，尽量保持室内安静，当其他声音的音量和指令信号音量相同或者超过指令信号音量的情况下，会影响识别的准确度或者直接唤醒失败。所以，语音识别的准确性是受到环境噪音因素的影响。
语音控制指令是要求用标准普通话的，对英语或者方言都暂时没办法获取。由于测量过程中，语音识别功能受到电源电压波动、外界噪音干扰、普通话发音标准度、线路接触不良等因素影响，测试成功率在96%左右。为了提高语音识别准确度应保持设备不受以上干扰因素的影响。

 

4.3 手机APP控制功能测试

 

此项目测试功能有：Wi-Fi联网测试及APP功能测试。如图5所示，该项目完成下位机联网，进入APP控制界面，进行特定功能控制。

 

 

 

  4.4 Wi-Fi模块及手机APP配网测试 

Wi-Fi模块配网，在新的网络环境下，首次配网，必须手动配置。只要首次配网成果，Wi-Fi模组具有记忆功能，断电后再次联网，就会自动连入已记录的网络IP。
 

手机APP要连接设备Wi-Fi模组，首次配网，需要手机与Wi-Fi模组处在相同的网络环境下，只要配网成功，手机和Wi-Fi模组都接入互联网。当再次断电控制，只要手机有4G网络，在任何地点都可以对设备进行APP控制，即具备远程控制功能。

 

4.5 机智云平台监控设备活动数据

 

本次项目根据被控对象的个数和数据类型，在机智云平台上建立了一个数据点，分别是浴室灯、主次卧灯、餐厅灯及车库门四个数据点。数据点的类型也可根据被控对象的数据类型进行设置。如图6所示。

表1配网测试表

 

本文所构架的智能家居安防三层体系结构，重点研究位于网络层的基于云端网络技术的无线Wi-Fi组网技术，下位机以Arduino开发板为控制核心，结合手机APP远、近程监控、语音识别、GPRS声光电报警、手势控制等多种技术。

 

总结出一套关于智能家居及安防系统的设计思路。从模拟软件设计、模型构建、现场调试等多方面进行了验证，运用Wi-Fi无线网关和机智云网络透传的等关键技术；开发设计了一款智能家居与安防功能模型系统并对方案的可行性进行了验证。