树莓派 + EMQX + eKuiper 搭建智能家居网关,实现边缘计算

智能家居系统利用大量的物联网设备(如温湿度传感器、安防系统、照明系统)实时监控家庭内部状态,完成智能调节、人机互动。随着物联网技术的发展,其应用范围、数据规模、市场份额将进一步扩大,智能家居设备之间的智能联动也将变的越来越困难,同时由于家庭数据的隐私性,用户数据上传至云端处理还有一定的安全问题。

为此我们将使用 Raspberry Pi + EMQX + eKuiper 搭建智能家居网关,实现智能家居设备数据的边缘计算处理,减少家庭私密数据外流。

本次教程中我们将用 BH1750FVI 光照强度传感器采集家庭光照强度数据,使用 eKuiper 对光照强度数据进行分析和处理,并依据预先定义的数据规则对 LED 灯进行相应的控制。

所需组件

树莓派 3b+ 以及更高版本

树莓派3代B+ 型是一款基于 ARM 的微型计算机主板,以 SD/MicroSD卡进行存储,该主板提供 USB 接口和以太网接口,可以连接键盘、鼠标和网线,该主板具备 PC 的基本功能,同时树莓派集成了 Wi-Fi,蓝牙以及大量 GPIO,是智能家居网关的理想选择。

EMQX

智能家居设备之间通信协议有 MQTT, Wi-Fi, 蓝牙 等,其中 MQTT 协议 是基于发布/订阅模式的物联网通信协议,它简单易实现、支持 QoS、报文小。在本文中我们将使 MQTT 协议作为智能家居设备之间的通信协议。

由于 Raspberry Pi 内存以及处理能力有限,我们选择由 EMQ 开源的 EMQX 作为 MQTT broker,EMQX 是开源云原生分布式物联网 MQTT 消息服务器,支持部署在资源受限的物联网边缘硬件。

eKuiper

智能家居设备之间数据传输格式不同,并且数据存在波动性,我们需要对设备上报的数据进行处理。在本文中我们将使用由 EMQ 开源的 EMQX Kuiper 对智能家居设备数据进行边缘化处理,EMQX Kuiper 是基于 SQL 的轻量级边缘流式消息处理引擎,可以运行在资源受限的边缘设备上。

通过实时分析智能家居设备的各类数据,可以实现对设备的即时状态管理与控制。

其他组件

  • BH1750FVI 光照强度传感器
  • LED
  • 330 Ω电阻
  • 面包板, 跳线若干

项目示意图

环境搭建

电路连接

树莓派配置

我们选择 raspbian 8 作为树莓派操作系统,并选择 python 3 作为项目编程语言


# 创建名为 smart-home-hubs 的项目目录

mkdir ~/smart-home-hubs

EMQX 安装与运行


$ cd ~/smart-home-hubs

# 下载软件包

$ wget https://www.emqx.com/zh/downloads/edge/v4.1.0/emqx-edge-raspbian8-v4.1.0.zip

$ unzip emqx-edge-raspbian8-v4.1.0.zip

$ cd ./emqx

# 运行 EMQX Edge

$ ./bin/emqx start

eKuiper 安装与运行


$ cd ~/smart-home-hubs

# 下载软件包

$ wget https://github.com/emqx/kuiper/releases/download/0.4.2/kuiper-0.4.2-linux-armv7l.zip

$ unzip kuiper-0.4.2-linux-armv7l.zip

$ mv kuiper-0.4.2-linux-armv7l ./kuiper

$ cd ./kuiper

# 创建 rules 目录,用来存放规则文件

$ mkdir ./rules

# 运行 EMQX Kuiper

$ ./bin/server

代码编写

BH1750FVI 光照传感器数据上传

编写代码读取并计算 BH1750FVI 传感器光照强度数据,并以 1次/秒 的频率将光照强度数据通过 MQTT协议 发布到 smartHomeHubs/light 主题上。


# gy30.py

import json

import time



import smbus

from paho.mqtt import client as mqtt





# BH1750FVI config

DEVICE = 0x23  # Default device I2C address

POWER_DOWN = 0x00

POWER_ON = 0x01

RESET = 0x07

CONTINUOUS_LOW_RES_MODE = 0x13

CONTINUOUS_HIGH_RES_MODE_1 = 0x10

CONTINUOUS_HIGH_RES_MODE_2 = 0x11

ONE_TIME_HIGH_RES_MODE_1 = 0x20

ONE_TIME_HIGH_RES_MODE_2 = 0x21

ONE_TIME_LOW_RES_MODE = 0x23

bus = smbus.SMBus(1)



# MQTT broker config

broker = '127.0.0.1'

port = 1883

topic = 'smartHomeHubs/light'



def read_light():

    data = bus.read_i2c_block_data(DEVICE, ONE_TIME_HIGH_RES_MODE_1)

    light_level = round((data[1] + (256 * data[0])) / 1.2, 2)

    return light_level





def connect_mqtt():

    client = mqtt.Client(client_id='light_01')

    client.connect(host=broker, port=port)

    return client





def run():

    mqtt_client = connect_mqtt()

    while True:

        light_level = read_light()

        publish_msg = {'lightLevel': light_level}

        mqtt_client.publish(

            topic,

            payload=json.dumps(publish_msg)

        )

        print(publish_msg)

        time.sleep(1)





if __name__ == "__main__":

    run()

配置 EMQX Kuiper 流处理规则

我们将在 eKuiper 上创建名为 smartHomeHubs 的流,并配置规则对光照强度数据进行实时分析,以实现对 LED 灯的控制。

本文中我们将计算光照强度平均值,当平均光照强度 持续 5 秒 小于 55 时开启 LED(大于 55 时关闭 LED)。

  • 创建流

$ cd ~/smart-home-hubs/kuiper



$ ./bin/cli create stream smartHomeHubs '(lightLevel float) WITH (FORMAT="JSON", DATASOURCE="smartHomeHubs/light")'

  • 编写开启 LED 规则(./rules/onLed.rule)

当持续 5 秒钟平均光照强度小于 55 时,向 smartHomeHubs/led 主题发送 "{\"status\": \"on\"}" 消息打开 LED。


{

   "sql":"SELECT avg(lightLevel) as avg_light from smartHomeHubs group by TUMBLINGWINDOW(ss, 5) having avg_light < 55;",

   "actions":[

      {

         "mqtt":{

            "server":"tcp://127.0.0.1:1883",

            "topic":"smartHomeHubs/led",

            "sendSingle":true,

            "dataTemplate": "{\"status\": \"on\"}"

         }

      }

   ]

}

  • 编写关闭 LED 规则(./rules/offLed.rule)

当持续 5 秒钟平均光照强度大于 55 时,向 smartHomeHubs/led 主题发送 "{\"status\": \"off\"}" 消息关闭 LED。


{

   "sql":"SELECT avg(lightLevel) as avg_light from smartHomeHubs group by TUMBLINGWINDOW(ss, 5) having avg_light > 55;",

   "actions":[

      {

         "mqtt":{

            "server":"tcp://127.0.0.1:1883",

            "topic":"smartHomeHubs/led",

            "sendSingle":true,

            "dataTemplate": "{\"status\": \"off\"}"

         }

      }

   ]

}

  • 添加规则

$ ./bin/cli create rule onLed -f ./rules/onLed.rule 

$ ./bin/cli create rule onLed -f ./rules/offLed.rule

  • 查看规则

$  ./bin/cli show rules

LED 灯控制

编写代码连接到 EMQX Edge,并订阅 smartHomeHubs/led 主题。监听订阅的 MQTT 消息内容,当 status 为 on 时打开 LED,当 status 为 off 时关闭 LED。


# led.py

import paho.mqtt.client as mqtt

import RPi.GPIO as GPIO

import json





# MQTT broker config

broker = '127.0.0.1'

port = 1883

topic = 'smartHomeHubs/led'





def on_connect(client, userdata, flags, rc):

    print("Connecting to the MQTT broker...")

    if rc == 0:

        print("Connection success")

    else:

        print("Connected with result code "+str(rc))

    client.subscribe(topic)





def on_message(client, userdata, msg):

    payload = json.loads(msg.payload)

    led_status = payload.get('status')

    gpio_status = GPIO.input(4)

    if led_status == 'on' and gpio_status == 0:

        GPIO.output(4, True)

        print('LED on')

    elif led_status == 'off' and gpio_status == 1:

        GPIO.output(4, False)

        print('LED off')

    else:

        pass





def run():

    # connect MQTT broker

    client = mqtt.Client()

    client.on_connect = on_connect

    client.on_message = on_message

    client.connect(broker, 1883, 60)

    # set Raspberry Pi GPIO pin

    GPIO.setmode(GPIO.BCM)

    GPIO.setwarnings(False)

    GPIO.setup(4, GPIO.OUT)

    try:

        client.loop_forever()

    except KeyboardInterrupt:

        GPIO.cleanup()





if __name__ == "__main__":

    run()

运行测试

1、python gy30.py 获取光照数据,并将数据上报到 smartHomeHubs/light 主题。

2、python led.py 订阅 smartHomeHubs/led 主题,监听 LED 控制信息。

3、当我们手动降低或升高光照时,可以看到 LED 灯同时也开启和关闭。

总结

至此,我们已成功搭建基于 Raspberry Pi + EMQX + eKuiper 的智能家居网关。

我们使用 Raspberry Pi 为网关提供丰富的外部通信接口,使用 EMQX 为网关提供设备之间的通信功能,使用 eKuiper 为网关提供设备数据处理以及分析功能。

之后,我们使用光照传感器获取光照强度,通过光照强度来控制 LED 的开和关。在整个过程中所有数据都在本地处理和分析,降低了家庭私密数据泄漏的风险。

via Lynn



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