“物聯網開發實戰”學習筆記-（五）根據土壤濕度、環境溫濕度和光照強度自動澆花

研究場景需求

自動澆花這個場景，很明顯是為了自動控制水泵，及時給植物補充水分，同時用戶的目的并不只是澆水而已，他們真正想要的，是看到自己養的植物健康地生長，

植物生長需要的條件

環境溫濕度條件

熱帶的植物無法忍受低溫和干燥的環境條件，而溫帶植物遇到高溫，也可能出現熱衰竭的現象，所以環境的溫度和濕度最好也能監控，

光照條件

植物進行光合作用，所以光照強度需要監控，

空氣質量

對植物的生長來說也很重要，比如二訊訓碳是否充足，有害氣體是否超標等，

所以綜合來看，我們需要監控的指標包括土壤濕度、環境溫濕度和光照強度，

硬體電路

相應的傳感器可以確定是土壤濕度傳感器、環境溫濕度傳感器和光照傳感器，

下面，我總結一下自動澆花器需要用到的材料：
1.NodeMCU ESP32 開發板（用WI-FI）

2.繼電器，用于控制水泵的供電電路的通斷，

3.水泵，用于從水箱中抽水，并送到花盆中，

4.電池盒，用于給水泵供電，

5.土壤濕度傳感器
它可以測量花盆土壤的濕度，然后輸出模擬信號，

6.環境溫濕度傳感器
它基于 DHT11 傳感器，用于測量房屋中的溫度和濕度，并且輸出數字信號，它采用單總線（1-wire）介面與 NodeMCU 連接，

7.光照傳感器，它可以測量花盆位置接收到的光照條件，

8.面包板和杜邦線，

課程給出的一個電路圖，方便了解整個自動澆花器的設備組成，

軟體實作

接下來還是使用 Python 語言來完成軟體的開發作業，

繼電器

繼電器的控制，主要是改變了連接的 GPIO 管腳，根據硬體電路的連線，這里使用的是 GPIO23 管腳，
參考代碼它連接的管腳是 GPIO23）：

## ！！！本檔案采用商城的繼電器模塊FL-3FF-S-Z
## ！！！on(), off()狀態相反，
## ！！！初始化中需要呼叫on()先關閉水泵電路
from machine import Pin

class Relay():
    ON = 0
    OFF = 1

    def __init__(self, pin):
        self.relaypin = Pin(pin, Pin.OUT)
        self.relaypin.on()
        self.last_status = self.OFF

    def set_state(self, state):
        tmp_state = self.ON if state==1 else self.OFF
        self.relaypin.value(tmp_state)
        self.last_status = tmp_state

    def state(self):
        return self.last_status
    def on(self):
        self.relaypin.value(self.ON)
        self.last_status = self.ON

    def off(self):
        self.relaypin.value(self.OFF)
        self.last_status = self.OFF

土壤濕度傳感器

土壤濕度傳感器，它會根據不同的電阻值，輸出變化的模擬資訊，數值越小，說明越干燥，使用的時候，你需要把它完全插入花盆的土壤中，

參考代碼（它連接的管腳是 GPIO34）：

from machine import ADC
from machine import Pin

class SoilSensor():

    def __init__(self, pin):
        self.sensor = ADC(Pin(pin))

    def value(self):
        value = self.sensor.read()
        print("Sensor ADC value:",value)
        return int(value*100/4095)

環境溫濕度傳感器

環境溫濕度傳感器是基于 DHT11 實作的，并且使用的是單總線的連接方式，我們可以直接使用，

參考代碼（它連接的管腳是 GPIO14）：

import dht
from machine import Pin

class EnvSensor():

    def __init__(self, pin):
        self.sensor = dht.DHT11(Pin(pin))

    def value(self):
        self.sensor.measure()
        return (self.sensor.temperature(), self.sensor.humidity())

光照傳感器

光照傳感器
參考代碼（它連接的管腳是 GPIO36）：

from machine import ADC
from machine import Pin

class IllumSensor():

    def __init__(self, pin):
        self.sensor = ADC(Pin(pin))

    def value(self):
        value = self.sensor.read()
        print("Sensor ADC value:",value)
        return int(value/4095*600

完成聯網開發

將設備接入騰訊云物聯網平臺，可以參考前面的分享，
自動澆花器的物模型 JSON 檔案，提供參考，

{
    "version": "1.0",
    "profile": {
      "ProductId": "你的ProductID",
      "CategoryId": "909"
    },
    "properties": [
      {
        "id": "power_switch",
        "name": "水泵開關",
        "desc": "控制水泵啟動關閉",
        "mode": "rw",
        "define": {
          "type": "bool",
          "mapping": {
            "0": "關",
            "1": "開"
          }
        }
      },
      {
        "id": "water_shortage",
        "name": "缺水狀態",
        "desc": "水箱是否缺水",
        "mode": "r",
        "define": {
          "type": "bool",
          "mapping": {
            "0": "否",
            "1": "是"
          }
        }
      },
      {
        "id": "humidity",
        "name": "土壤濕度",
        "desc": "當前的土壤濕度",
        "mode": "r",
        "define": {
          "type": "int",
          "min": "0",
          "max": "100",
          "start": "0",
          "step": "1",
          "unit": "%"
        }
      },
      {
        "id": "env_temp",
        "name": "環境溫度",
        "desc": "空間環境的溫度",
        "mode": "r",
        "define": {
          "type": "float",
          "min": "-40",
          "max": "100",
          "start": "0",
          "step": "0.1",
          "unit": "℃"
        },
        "required": false
      },
      {
        "id": "env_hum",
        "name": "環境濕度",
        "desc": "周圍環境的濕度",
        "mode": "r",
        "define": {
          "type": "int",
          "min": "0",
          "max": "100",
          "start": "0",
          "step": "1",
          "unit": "%"
        },
        "required": false
      },
      {
        "id": "env_illum",
        "name": "環境光照度",
        "desc": "周圍環境的光照度",
        "mode": "r",
        "define": {
          "type": "int",
          "min": "0",
          "max": "6000",
          "start": "0",
          "step": "1",
          "unit": "lux"
        },
        "required": false
      }
    ],
    "events": [],
    "actions": []
  }

多傳感器融合

在測量程序中，我們可以使用多個土壤傳感器進行測量，然后根據多個測量值來計算出更可靠的土壤水分含量，這個計算程序就是多傳感器融合，
多傳感器融合最關鍵的地方，不是多個傳感器的硬體連接或資料收集，而是融合演算法，也就是怎么進行多個不同維度的引數的處理，從而得到一個相對準確的、有意義的資料資訊，
這個就是物聯網的應用層的作業模塊，根據傳感器反饋回來的大量的資料通過訓練構建模型，這個程序其物體現了人工智能與物聯網的融合點，

學習筆記總結自‘物聯網開發實戰’–郭朝斌
–筆記只用于學習交流，請不要用于商業用途，