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一、 引言
（一）研究背景及意义
随着物联网（IoT）、人工智能（AI）和嵌入式技术的飞速发展，智能家居从概念逐步走向千家万户，成为提升生活品质、实现家居智能化、节能化的重要途径。传统家居控制系统多依赖于手机APP或物理开关，交互方式单一，未能完全解放用户双手。语音识别技术作为一种自然、便捷的人机交互方式，将其与智能家居控制系统深度融合，能够极大地增强用户体验，特别适用于老人、儿童及行动不便的特殊群体。本研究旨在设计并实现一套以STM32微控制器为核心，集成多传感器数据采集、本地语音控制、远程APP监控、云平台数据交互于一体的综合性智能家居系统，对推动智能家居技术的普及和应用具有重要的实践意义。
（二）国内外研究现状
目前，国内外智能家居市场呈现蓬勃发展的态势。国外以Amazon Echo、Google Home等智能音箱为代表的产品，依托强大的云处理能力和丰富的生态链，实现了广泛的语音控制。国内小米、天猫精灵、百度等公司也推出了类似产品，构建了各自的智能家居体系。这些方案大多依赖于云端进行语音识别和处理，对网络稳定性要求高，且存在隐私泄露风险。
在学术和开源领域，基于ESP32、树莓派和STM32的本地化智能家居解决方案也层出不穷。STM32凭借其出色的性能、丰富的外设资源和低功耗特性，在实时控制和传感器数据处理方面具有独特优势。结合本地离线语音识别模块（如SU-03T），可以在无网络或网络不佳的情况下提供快速、稳定的语音控制响应，保护用户隐私，是当前研究的一个热点方向。
（三）论文研究内容
本论文主要研究内容包括：
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设计以STM32F103C8T6为主控芯片的系统硬件平台，集成温湿度（DHT11）、空气质量（MQ-135）、烟雾浓度（MQ-2）和光照强度（GY-30）传感器。
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选用SU-03T离线语音识别模块，实现本地化的语音指令识别，用于控制灯光、风扇、空调（继电器模拟）等执行单元。
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通过0.96寸OLED显示屏实时显示环境数据和系统状态，并通过独立按键设置各环境参数的报警阈值。
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集成ESP8266 WiFi模块，将传感器数据上传至中国移动OneNet云平台，并实现通过手机APP远程监控数据、控制设备及设置阈值。
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设计报警功能，当任何环境参数超过阈值时，触发蜂鸣器报警，并通过云平台向APP推送报警信息。
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完成系统软硬件的联调测试与性能优化，最终形成一个稳定、可靠、交互方式多样的智能家居原型系统。
二、 系统总体设计
（一）系统架构
本系统采用分层式架构，主要包括感知层、控制层、网络层和应用层。系统总体架构框图如下所示：
图1：系统总体架构框图
（二）功能模块划分
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主控模块：STM32F103C8T6，作为系统大脑，负责调度所有任务，包括数据采集、处理、逻辑判断、通信控制等。
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传感器模块：负责采集环境数据（温湿度、空气质量、烟雾、光照）。
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语音识别模块：SU-03T，识别特定语音指令，并将识别结果串口发送给STM32。
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通信模块：ESP8266，负责与OneNet云平台建立MQTT/HTTP连接，实现数据上下行。
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执行模块：继电器组，接收STM32指令，控制灯光、风扇、空调等外设的开关。
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显示与输入模块：OLED用于显示，按键用于本地设置阈值。
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报警模块：有源蜂鸣器，在异常情况下发出警报。
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云平台与APP：OneNet提供数据中转与存储，APP作为远程用户界面。
三、 硬件设计与实现
（一）主控模块选型及介绍
采用STM32F103C8T6（核心板俗称"Blue Pill"）。该芯片基于ARM Cortex-M3内核，主频72MHz，具有64KB Flash、20KB RAM，资源丰富，包括多个UART、I2C、SPI、ADC等外设，完全满足本系统多外设、多任务的需求。
（二）传感器模块选型及电路设计
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温湿度传感器DHT11：单总线通信，电路简单，仅需一个4.7K上拉电阻。
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空气质量传感器MQ-135：模拟输出，接入STM32的ADC引脚，通过ADC采集模拟电压值。
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烟雾传感器MQ-2：同MQ-135，为模拟传感器，接入另一个ADC通道。
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光照传感器BH1750 (GY-30) ：I2C通信，精度高，电路仅需2个上拉电阻。
*电路设计：所有传感器VCC接3.3V/5V，GND共地，信号线按通信协议接至STM32对应引脚，模拟传感器需注意信号滤波。*
（三）通信模块选型及配置
采用ESP-01S ESP8266模块。该模块支持IEEE 802.11 b/g/n协议，可通过AT指令或SDK进行开发。本设计采用AT指令模式，通过UART与STM32通信。电路连接：ESP8266的TX->STM32的RX1 (PA10), RX->STM32的TX1 (PA9)，并需单独稳压供电。
（四）执行模块选型及驱动电路
采用5V继电器模块。STM32的IO口驱动能力不足，需通过一个三极管（如S8050）或光耦来驱动继电器的线圈。电路图如下：
图2：继电器驱动电路示意图
（五）显示模块选型及接口电路
采用0.96寸I2C接口的OLED显示屏（SSD1306驱动）。仅需连接4根线：VCC (3.3V), GND, SCL (PB6), SDA (PB7)。I2C总线需接上拉电阻（通常模块已集成）。
（六）电源模块设计
系统采用USB供电（5V）。STM32核心板及部分传感器由板载LDO转换为3.3V供电。ESP8266和继电器模块需5V供电，需确保电源总功率充足，建议使用外部5V/2A适配器。
四、 软件设计与实现
（一）开发环境搭建
使用Keil uVision5 MDK作为主要开发环境，安装STM32F1xx Device Family Pack。使用STM32CubeMX进行引脚分配、时钟树配置和生成初始化代码框架，大大提高开发效率。
（二）系统初始化
系统上电后，首先初始化所有外设：
int main(void) {
HAL_Init();
SystemClock_Config();
MX_GPIO_Init();
MX_ADC1_Init();
MX_I2C1_Init();
MX_USART1_UART_Init(); // For ESP8266
MX_USART2_UART_Init(); // For SU-03T
/* Initialize all peripherals */
OLED_Init();
DHT11_Init();
ESP8266_Init(); // Send AT commands to config WiFi & OneNet
SU03T_Init(); // Check voice module connection
Buzzer_Off();
Relay_Off(ALL);
/* Start FreeRTOS Scheduler if using OS */
// osKernelStart();
while (1) {
// Super Loop Task Scheduler
Task_Sensor_Read();
Task_Voice_Process();
Task_Cloud_Update();
Task_Display_Update();
Task_Key_Scan();
HAL_Delay(100);
}
}（三）传感器数据采集与处理
MQ-2：
#define MQ2_ADC_CHANNEL hadc1, ADC_CHANNEL_0
#define SAMPLE_NUM 10
uint16_t Get_MQ2_Value() {
uint32_t sum = 0;
uint16_t adc_value;
for(int i=0; i<SAMPLE_NUM; i++) {
HAL_ADC_Start(&MQ2_ADC_CHANNEL);
HAL_ADC_PollForConversion(&MQ2_ADC_CHANNEL, 50);
adc_value = HAL_ADC_GetValue(&MQ2_ADC_CHANNEL);
sum += adc_value;
HAL_Delay(5);
}
return (uint16_t)(sum / SAMPLE_NUM);
}（四）语音控制功能实现
SU-03T通过UART与STM通信。需在SU-03T官方平台配置语音指令和对应的串口输出数据。STM32解析串口数据并执行相应动作。
// 在USART2中断服务函数中解析数据
void USART2_IRQHandler(void) {
if(__HAL_UART_GET_FLAG(&huart2, UART_FLAG_RXNE)) {
uint8_t recv_char = (uint8_t)(huart2.Instance->DR & 0x00FF);
if(recv_char == '\n') { // End of a command
voice_cmd_buf[voice_index] = '\0';
Voice_Cmd_Parse(voice_cmd_buf);
voice_index = 0;
} else {
voice_cmd_buf[voice_index++] = recv_char;
}
}
}
void Voice_Cmd_Parse(char* cmd) {
if(strstr(cmd, "open light")) {
Relay_On(RELAY_LIGHT);
OLED_ShowString(0, 0, "Light: ON ");
}
else if(strstr(cmd, "close light")) {
Relay_Off(RELAY_LIGHT);
OLED_ShowString(0, 0, "Light: OFF");
}
// ... Parse other commands like fan, air condition
}（五）远程控制功能实现
STM32通过AT指令控制ESP8266连接OneNet并上传数据（HTTP/MQTT例程）。同时，STM32需解析从OneNet下发的指令。
关键代码片段（HTTP POST上传数据）：
void ESP8266_HTTP_PostData(float temp, float humi) {
char at_cmd[512];
sprintf(at_cmd, "AT+HTTPCLIENT=2,0,\"http://api.heclouds.com/devices/12345678/datapoints?type=3\","
"\"api.heclouds.com\",,\"X-Api-Key: yourapikeyhere\r\nContent-Type: application/json\r\n\","
"\"{\\\"datastreams\\\":[{\\\"id\\\":\\\"temp\\\",\\\"datapoints\\\":[{\\\"value\\\":%.1f}]},"
"{\\\"id\\\":\\\"humi\\\",\\\"datapoints\\\":[{\\\"value\\\":%.1f}]}]}\",0\r\n",
temp, humi);
ESP8266_Send_Cmd(at_cmd, "OK", 5000);
}（六）报警功能实现
在主循环中判断传感器数据是否超出阈值，若超出则启动报警。
void Task_Sensor_Read() {
int smoke_value = Get_MQ2_Value();
if(smoke_value > SMOKE_THRESHOLD) {
Buzzer_On();
OLED_ShowString(0, 4, "!SMOKE ALARM!");
// Also can push alarm message to cloud
} else {
Buzzer_Off();
}
// ... Check other sensors
}五、 系统测试与优化
（一）测试方案
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单元测试：逐一测试各模块功能，如传感器数据准确性、语音识别率、继电器开关、WiFi连接稳定性、OLED显示等。
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集成测试：将全部模块集成后，测试系统整体功能。模拟各种场景：正常环境、高温高湿、烟雾超标、光照变化等，观察系统响应（本地显示、语音控制、远程上报、报警）是否正确。
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压力与稳定性测试：长时间运行系统，检查是否存在内存泄漏、死机、网络断连重发等问题。
（二）测试结果与分析
经测试，各传感器数据采集基本准确，DHT11存在±1℃的误差。SU-03T在安静环境下识别率可达95%以上，但在嘈杂环境中有所下降。ESP8266连接OneNet成功率高，数据上传间隔可稳定在5s一次。整体系统运行稳定，实现了预设的所有功能。
（三）系统优化
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软件优化：引入实时操作系统（如FreeRTOS）进行任务调度，提高系统响应速度和稳定性。增加网络异常处理机制和断线重连功能。
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算法优化：采用更复杂的数字滤波算法（如卡尔曼滤波）提高传感器数据准确性。增加语音指令的冗余度，提高识别鲁棒性。
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硬件优化：为麦克风增加抗噪设计，提高语音识别距离和精度。电源部分增加滤波电容，提高系统稳定性。
六、 结论与展望
（一）论文总结
本论文成功设计并实现了一套基于STM32的多功能智能家居语音控制系统。系统集环境监测、语音控制、远程监控、报警功能于一体，运行稳定，交互方式自然便捷。硬件上合理选型并设计了电路，软件上实现了模块化编程，完成了预期的设计目标。该系统为智能家居的本地化、低成本解决方案提供了一个可行的实践案例。
（二）未来展望
未来工作可从以下几个方面展开：
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功能扩展：增加更多类型的传感器和执行器，如门窗磁感应、摄像头监控、窗帘电机等。
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技术升级：采用性能更强的STM32芯片或ESP32，尝试集成更先进的本地自然语言处理（NLP）模型，实现更复杂的语音交互。
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平台与生态：对接更多云平台（如阿里云、腾讯云）和智能语音助手（如天猫精灵、小爱同学），融入更广阔的智能家居生态。
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低功耗设计：优化电源管理，使传感器节点进入低功耗休眠模式，打造电池供电的无线传感网络，适用于更多场景。
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