IoT 毕设｜机智云AIoT云平台+Arduino单片机的智能家居系统设计及安防控制

 本系统是由广东粤东技师学院程莹设计开发完成，通过提出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。设计通过 ESP8266 Wi-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。    

 

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引 言

广义的智能家居是以家庭居住场景为载体，综合各类现代化技术，如计算机技术、通信技术、互联网技术、物联网技术、云计算等；将家庭生活中人们所需的环境利用现代信息技术有机结合，包括照明系统控制、家电远程控制、安防监测等构成便于人们居住的具备便捷性安全性、节能型的智能场景。智能家居是不同信息技术元素的共生关系，根据综合控制场景，第一层控制是对现有家电的集中控制。打通各厂家的通信协议，加入一款兼容各大品牌通信协议的手机 APP，将各种可以用红外遥控或蓝牙及 Wi-Fi 控制的家具电器组合起来集中控制。第二层控制是加入对应无线传感器模块，结合云平台控制和互联网、物联网技术，有效管理和监测家庭环境，实现安放控制和监测系统。面向用户端，提供高性能服务，让人类居住环境变得可控、安全、节能、便捷。

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系统需求分析

2.1 性能需求

 

智能家居的设计以上述要求为基准，在现代信息技术上力求突破，实现满足客户需求，智能家居控制系统应具备以下的性能需求：时效性、防范性、可靠性、稳定性、经济性 。

 

2.2 功能需求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。

 

图 1 系统分层管理示图

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系统总体方案设计

3.1 系统硬件设计下面对主要模块及其功能进行简单描述，如图 2 所示。图 2 系统硬件设计图

 

3.2 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 Protues 8.7 版本绘制的基于 Arduino UNO 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 Arduino UNO 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，Arduino UNO 单片机连接后，用程序的方式让其联网工作，起到了将 Arduino UNO 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。

图 3 下位机控制框图

 

3.3 系统软件结构设计系统设计的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。图4 系统网络分层

 

下面对三层模型进行说明：

 

* 第一层：物理层。由具体的智能家居终端设备组成，它们的种类、通信方式和数据接口多种多样，可能存在通过物理传输线进行通信的，也可以有通过 Wi-Fi、RFID 和ZigBee 进行通信的。* 第二层：网络层。根据其具体功能，又可称为数据接口层。* 第三层：应用层。是面向用户的应用程序，是界面友好的、直接与用户进行交互的智能家居 应用软件部分。应用层用户程序通过网络层的统一接口进行设计，面向不同设备的软件可以分别开发。  

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系统调试与分析

4.1 本设计及验证的三个阶段

 

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。本设计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，本设计项目选用 Proteus 仿真软件，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。4.2 语音控制功能测试1）语音识别控制实验数据汇总

 

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。10 s 内发布指令，若10 s 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。

 

本实验主要测试语音识别的准确度和控制指令的执行率。本次实验共 10 组，每组 50 次。通过测试语音识别准确性实验，其语音识别的准确度达到 96%。试误的过程，是通过外界噪音干扰，不同人的普通话标准程度和电源电压波动等进行试误测试。2） 测试结果因素分析及解决办法

 

本项目的电源电压要求提供 3 ～ 9 V 的直流电，3 ～ 5 V 直流电提供 MUC 及语音识别模块的电路电压，5 ～ 9 V 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

 

1）手机 APP 配网及控制界面说明此项目测试功能有：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。图 5 Wi-Fi 配网及 APP 控制功能测试图

 

2）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，需要手动与 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。

 

本次实验，是对于 Wi-Fi 模组在不同的网络环境下进行配网成功率及手机 APP 控制功能的测试。分别在家庭 4G 网络、手机热点配置、家庭 5G 网络的环境下重复配网测试，每组 10 次测试，每次测量时长 1 小时。测试表格如表 1 所示。3）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下数据点，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。图 6 机智云平台设备数据点一览图

 

管理人员通过云平台查看对应设备的上线时间及控制功能类型。列表中“类型”指 APP 和设备之间的数据透传方向；“时间”指对应数据点的数据传输时间，精确到秒；“指令” 指数据点传输的指令类型。

 

手机通过机智云和下位机进行无线相连，手机可以控制Wi-Fi 模组联网的照明系统，同样，照明系统的动作指令也会通过互联网上传到机智云平台进行数据储存。这一系统只要在稳定的 Wi-Fi 环境中，首次需要操作者手动配网，以后设备会记忆网络地址，自定通过 Wi-Fi 模组连入互联网，用户一旦注册使用后，手机只要有无线网络信号，就可以轻松检测和控制家里的智能设备，从而实现远程控制功能。

 

4） 结果分析及处理方法

 

根据测试数据及机智云后台的设备日志综合分析，Wi-Fi 组网的准确性受到网络环境、网络稳定性和硬件电路的性能影响。在家庭 4G 网络、家庭 5G 网络及手机热点三种网络环境下，手机热点的信号较弱，且网络信号不稳定，影响配网成功率。并且经过 1 小时的待机测量，发现手机热点配置的 Wi-Fi 模组丢包概率大，导致设备 Wi-Fi 连接断线，控制不到。

 

为了不影响 Wi-Fi 配网的成功率，有以下注意事项：

 

* 设备控制电路的供电电源是直流 5 V 电压，Wi-Fi模组的供电是由单片机电路提供，不用另外提供电压。被控对象，如照明灯和家电设备，主要是通过继电器间接控制。* 设备配网收到家庭无线网络环境影响，要求无线网络信号稳定。最好不要使用手机热点提供网络连接环境。4.4安防功能测试

 

安防测试项目，主要测试室外环境中的人员入侵（防盗）、光线亮度及风雨天气，室内环境监测有害气体及水灾、火灾、门禁等数据采集及声光电报警系统功能实现。

 

1） 安防电话报警

 

为安防电话报警和短信报警功能实现图。安防报警是否有效动作，是由传感器检测机构，单片机数据采集和处理功能，GPRS 功能模块的密切配合才能实现。此技术对于程序员的编程技术是个极大的考验。

 

2）安防数据检测

 

安防报警动作分成手动报警和自动报警。手动报警即人在特定情况下按下的紧急按钮；自动报警，就是在发生火灾、淹水、有害气体溢出及非特定人员入侵时发生的声、光、手机电话报警。

 

手动报警，通过触摸按键进行触摸报警，其性能指标准确度达到 100%，故不建立测试表格。自动报警，因依靠传感器获得的数据进行采集处理判断后采取的报警指令，其报警准确度收到传感器检测精度、传感器获取数值的速度、单片机处理响应速度及实际电路元器件性能和线路等多个因素的影响。为了检测设备稳定性，可靠性等，经过反复测试。这个涉及水位检测值和实际水位高度值的转换关系。首先，单片机通过水位传感器读取水位电信号值：然后，程序员将电信号值转换成实际的水量多少的数值；经实验数据检测，这个 data 的数值范围在 4.5 ～ 0.25 的范围内，且没有水的时候数值是越大的。  

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测试结果分析

据系统调试所得的数值逻辑刚好和其他传感器所要达到报警值的逻辑关系是相反的，为了保持逻辑关系的统一，将反向逻辑通过按照 data1=4.5-data；公式编程正向逻辑，即数值越小，表示没有水滴检测到，数值越大，表示水量越多。经过反复试验，确定的水滴报警值是在 2 ～ 4.5 的报警范围。烟雾传感器性能测试：这个涉及烟雾浓度检测值和实际烟雾浓度等级值的转换关系。首先，单片机通过烟雾传感器读取电信号值；然后，将电信号值通过数学公式转换成实际的烟雾等级值。当烟雾等级值越大，说明有害气体浓度越浓，根据反复试验，达到烟雾浓度 3 级以上即设定报警。  

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总 结

 

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。该设计语音控制照明系统及音响功能的控制、无线传感器监测安防环境、手机 APP 远程控制家 电及照明等功能，形成了集智能家电控制、家居环境检测、室内安全监测的综合性方案。

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