1. 项目概述
智慧厨房安全系统是一个基于STM32微控制器的物联网项目,旨在提高厨房安全性和用户体验。该系统通过各种传感器监测厨房环境,如温度、湿度、烟雾浓度等,并通过Wi-Fi将数据传输到云端进行分析和存储。用户可以通过手机APP实时查看厨房状态,接收警报通知,远程控制设备。
本项目涵盖了嵌入式开发、后端服务器、前端应用和云平台等全栈技术,是一个综合性的物联网解决方案。
2. 系统设计
2.1 硬件设计
硬件系统主要包括:
- STM32F4系列微控制器作为主控
- DHT22温湿度传感器
- MQ-2烟雾传感器
- MQ-5可燃气体传感器
- ESP8266 Wi-Fi模块
- 蜂鸣器和LED用于本地警报
- OLED显示屏用于显示实时数据
硬件系统架构图:
2.2 软件架构
软件系统包括:
- STM32固件:采用FreeRTOS实时操作系统
- MQTT Broker:用于设备和服务器间的通信
- 后端服务器:使用Python Flask框架
- 数据库:采用MySQL存储历史数据
- Web前端:基于Vue.js框架
- 移动APP:使用Flutter开发跨平台应用
- Home Assistant:集成用于智能家居控制
软件系统架构图:
3. 代码实现
3.1 STM32固件核心代码
以下是STM32固件的主要结构,使用FreeRTOS创建了两个任务:主任务和MQTT发布任务。
cpp
#include "FreeRTOS.h"
#include "task.h"
#include "semphr.h"
#include "sensors.h"
#include "wifi.h"
#include "mqtt_client.h"
// 互斥信号量
SemaphoreHandle_t xDataMutex;
// 全局传感器数据结构体
SensorData_t gSensorData;
// 主任务函数
void vMainTask(void *pvParameters)
{
while(1)
{
// 获取互斥信号量
xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);
// 读取传感器数据
ReadSensorData(&gSensorData);
// 释放互斥信号量
xSemaphoreGive(xDataMutex);
// 检查阈值
CheckThresholds(&gSensorData);
// 任务延时
vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000));
}
}
// MQTT发布任务函数
void vMQTTPublishTask(void *pvParameters)
{
while(1)
{
// 获取互斥信号量
xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);
// 发布传感器数据
MQTT_PublishSensorData(&gSensorData);
// 释放互斥信号量
xSemaphoreGive(xDataMutex);
// 任务延时
vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(5000));
}
}
// 主函数
int main(void)
{
// 硬件初始化
HardwareInit();
// 创建互斥信号量
xDataMutex = xSemaphoreCreateMutex();
// 创建主任务
xTaskCreate(vMainTask, "MainTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);
// 创建MQTT发布任务
xTaskCreate(vMQTTPublishTask, "MQTTPublishTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);
// 启动调度器
vTaskStartScheduler();
for(;;);
}
代码说明:
vMainTask
函数:该函数执行主任务,负责读取传感器数据并检查是否超出阈值。在每次读取和处理数据之前获取互斥信号量,以确保数据安全。vMQTTPublishTask
函数:该函数执行MQTT发布任务,定期将传感器数据发布到MQTT Broker。与主任务类似,它也在操作数据之前获取互斥信号量。main
函数:硬件初始化后,创建互斥信号量和任务,并启动FreeRTOS调度器。
3.2 传感器驱动代码
以下是传感器驱动代码,实现了对各类传感器数据的读取和阈值检查。
cpp
#include "sensors.h"
// 读取传感器数据
void ReadSensorData(SensorData_t* data)
{
data->temperature = ReadTemperature();
data->humidity = ReadHumidity();
data->smoke = ReadSmokeLevel();
data->gas = ReadGasLevel();
}
// 检查传感器数据是否超出阈值
void CheckThresholds(SensorData_t* data)
{
if(data->temperature > TEMP_THRESHOLD ||
data->humidity > HUMIDITY_THRESHOLD ||
data->smoke > SMOKE_THRESHOLD ||
data->gas > GAS_THRESHOLD)
{
TriggerAlarm();
}
else
{
ClearAlarm();
}
}
代码说明:
ReadSensorData
函数:封装了具体的传感器数据读取操作,包括温度、湿度、烟雾和可燃气体传感器。CheckThresholds
函数:检查读取到的传感器数据是否超过预设阈值,如果超过则触发报警,否则清除报警。
3.3 MQTT通信代码
以下是使用ESP8266模块通过UART与STM32通信,并通过MQTT协议将数据上传至云端的代码示例。
cpp
#include "mqtt_client.h"
#include "wifi.h"
// MQTT发布传感器数据
void MQTT_PublishSensorData(SensorData_t* data)
{
char payload[128];
snprintf(payload, sizeof(payload), "{\"temperature\":%.2f,\"humidity\":%.2f,\"smoke\":%.2f,\"gas\":%.2f}",
data->temperature, data->humidity, data->smoke, data->gas);
MQTT_Publish("kitchen/sensorData", payload);
}
// 初始化Wi-Fi并连接到AP
void WiFi_Init(void)
{
ESP8266_Init();
ESP8266_JoinAP("SSID", "PASSWORD");
ESP8266_StartMQTT("broker.hivemq.com", 1883, "kitchenClient");
}
代码说明:
MQTT_PublishSensorData
函数:将传感器数据格式化为JSON字符串,并通过MQTT协议发布到指定的主题。WiFi_Init
函数:初始化ESP8266模块,并连接到指定的Wi-Fi接入点,然后启动MQTT客户端连接到MQTT Broker。
4. 后端开发
4.1 Flask后端示例
以下是使用Python Flask框架实现的后端服务器代码示例。
python
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/kitchen_db'
db = SQLAlchemy(app)
class SensorData(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
temperature = db.Column(db.Float)
humidity = db.Column(db.Float)
smoke = db.Column(db.Float)
gas = db.Column(db.Float)
timestamp = db.Column(db.DateTime, default=db.func.current_timestamp())
@app.route('/data', methods=['POST'])
def receive_data():
data = request.json
new_data = SensorData(
temperature=data['temperature'],
humidity=data['humidity'],
smoke=data['smoke'],
gas=data['gas']
)
db.session.add(new_data)
db.session.commit()
return jsonify({'status': 'success'}), 200
@app.route('/data', methods=['GET'])
def get_data():
data = SensorData.query.all()
result = []
for entry in data:
result.append({
'temperature': entry.temperature,
'humidity': entry.humidity,
'smoke': entry.smoke,
'gas': entry.gas,
'timestamp': entry.timestamp
})
return jsonify(result), 200
if __name__ == '__main__':
db.create_all()
app.run(debug=True)
代码说明:
SensorData
模型:定义了传感器数据的数据库模型,包括温度、湿度、烟雾、气体浓度和时间戳字段。receive_data
路由:处理POST请求,接收传感器数据并存储到数据库中。get_data
路由:处理GET请求,从数据库中获取所有传感器数据并返回JSON格式的响应。
4.2 数据库设计
使用MySQL数据库存储传感器数据。数据库表的设计如下:
sql
CREATE TABLE SensorData (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
temperature FLOAT,
humidity FLOAT,
smoke FLOAT,
gas FLOAT,
timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
4.3 Web前端示例
以下是使用Vue.js框架实现的Web前端代码示例。
html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>智慧厨房安全系统</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue@2"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios/dist/axios.min.js"></script>
<style>
table {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
}
th, td {
border: 1px solid black;
padding: 8px;
text-align: left;
}
th {
background-color: #f2f2f2;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="app">
<h1>智慧厨房安全系统</h1>
<table>
<tr>
<th>Temperature</th>
<th>Humidity</th>
<th>Smoke</th>
<th>Gas</th>
<th>Timestamp</th>
</tr>
<tr v-for="data in sensorData" :key="data.timestamp">
<td>{{ data.temperature }}</td>
<td>{{ data.humidity }}</td>
<td>{{ data.smoke }}</td>
<td>{{ data.gas }}</td>
<td>{{ data.timestamp }}</td>
</tr>
</table>
</div>
<script>
new Vue({
el: '#app',
data: {
sensorData: []
},
created() {
this.fetchSensorData();
},
methods: {
fetchSensorData() {
axios.get('http://localhost:5000/data')
.then(response => {
this.sensorData = response.data;
})
.catch(error => {
console.error('Error fetching sensor data:', error);
});
}
}
});
</script>
</body>
</html>
代码说明:
- HTML结构:定义了一个简单的表格来显示传感器数据。
- Vue实例 :创建了一个Vue实例,初始化了
sensorData
数组,并在实例创建时调用fetchSensorData
方法。 - fetchSensorData方法 :使用Axios库发送GET请求到后端服务器,获取传感器数据并将其存储在
sensorData
数组中。
4.4 移动APP示例
以下是使用Flutter框架实现的移动应用代码示例。
java
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:http/http.dart' as http;
import 'dart:convert';
void main() => runApp(MyApp());
class MyApp extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: SensorDataScreen(),
);
}
}
class SensorDataScreen extends StatefulWidget {
@override
_SensorDataScreenState createState() => _SensorDataScreenState();
}
class _SensorDataScreenState extends State<SensorDataScreen> {
List<dynamic> sensorData = [];
@override
void initState() {
super.initState();
fetchSensorData();
}
Future<void> fetchSensorData() async {
final response = await http.get(Uri.parse('http://localhost:5000/data'));
if (response.statusCode == 200) {
setState(() {
sensorData = json.decode(response.body);
});
} else {
throw Exception('Failed to load sensor data');
}
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text('智慧厨房安全系统'),
),
body: ListView.builder(
itemCount: sensorData.length,
itemBuilder: (context, index) {
final data = sensorData[index];
return ListTile(
title: Text('Temperature: ${data['temperature']}'),
subtitle: Text(
'Humidity: ${data['humidity']} \nSmoke: ${data['smoke']} \nGas: ${data['gas']} \nTimestamp: ${data['timestamp']}',
),
);
},
),
);
}
}
代码说明:
- Flutter应用结构 :创建了一个简单的Flutter应用,其中包含一个
SensorDataScreen
来显示传感器数据。 - fetchSensorData方法 :使用
http
库发送GET请求到后端服务器,获取传感器数据并解析为JSON格式,然后更新状态。
5. 项目总结
本项目通过STM32微控制器、传感器、ESP8266 Wi-Fi模块等硬件设备,结合FreeRTOS、MQTT、Flask、Vue.js、Flutter等软件技术,构建了一个综合性的智慧厨房安全系统。项目的主要成果和总结如下:
5.1 硬件设计
项目的硬件部分采用了STM32F4系列微控制器作为主控,配合DHT22温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、MQ-5可燃气体传感器等多种传感器,对厨房环境进行实时监测。同时,ESP8266 Wi-Fi模块实现了数据的无线传输,蜂鸣器和LED提供了本地报警功能,OLED显示屏用于显示当前传感器数据。
5.2 软件架构
软件部分采用FreeRTOS实时操作系统,实现了任务的调度和管理。通过MQTT协议,传感器数据可以实时上传到云端进行存储和分析。后端服务器使用Python Flask框架,结合MySQL数据库,实现了数据的接收、存储和查询功能。前端部分采用Vue.js框架,实现了Web端的实时数据展示和用户交互。移动端则使用Flutter框架开发,实现了跨平台的移动应用,方便用户随时随地查看厨房状态。
5.3 系统集成
项目的系统集成部分通过Home Assistant实现了智能家居的控制和管理。用户可以通过Web前端或移动APP实时查看厨房环境数据,接收报警通知,并远程控制相关设备。同时,系统还可以根据预设的阈值自动触发报警,确保厨房的安全。
5.4 项目成果
- 实时环境监测:通过多种传感器实时监测厨房环境,包括温度、湿度、烟雾和可燃气体浓度。
- 无线数据传输:通过ESP8266 Wi-Fi模块实现了数据的无线传输,用户可以通过互联网随时查看数据。
- 智能报警:系统可以根据设定的阈值自动触发报警,并通过蜂鸣器和LED进行本地提示,同时通过MQTT发送报警通知到用户的手机。
- 数据存储与分析:传感器数据可以存储在云端数据库中,方便用户进行历史数据查询和分析。
- 跨平台应用:通过Web前端和Flutter移动应用,用户可以在多种设备上访问系统,操作便捷。
5.5 项目挑战与解决方案
- 实时性要求高:为确保数据的实时性和系统响应速度,项目采用了FreeRTOS进行任务调度,并使用MQTT协议进行高效的消息传递。
- 数据安全性:在数据传输过程中,采用HTTPS加密协议,确保数据的安全性和完整性。
- 系统可靠性:通过合理的硬件设计和软件架构,确保系统的稳定运行,避免因硬件故障或软件错误导致系统崩溃。