基于Zigbee和MEMS的物联网综合实验研究

2014-05-02林水生

实验技术与管理 2014年5期

周亮，吴昊，林水生

（电子科技大学通信与信息工程学院，四川成都 611731）

物联网（internet of things，IOT）的出现是互联网后信息技术的又一重大突破，它将网络从人与人之间的信息交互扩展到物与物、人与物的信息交互，大大提高了社会信息化水平［1］。物联网技术和产业的发展将引发新一轮信息技术革命和产业革命，是信息产业领域未来竞争的制高点和产业升级的核心驱动力［2］。为落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》，推进“卓越工程师教育培养计划”开展，创建高校和行业企业联合培养人才的新机制，加强高校工程实践教育，培养适应行业企业需求的工程人才，物联网工程专业必须从一开始就要加强工程能力的培养，特别是要注重培养学生的创新思维，并提高其创新实践的能力。

随着物联网产业的高速发展和应用市场的逐步开拓，开展物联网技术相关的课程已成为高等院校势在必行的举措，通过物联网相关实验课程，可以使学生理解物联网感知层、传输层、信息处理应用层常用技术和设备［3］。目前各高校随着技术快速发展逐步展开了物联网相关专业的建设，但实验室的建设明显存在不足和滞后。绝大多实验仍然是以实验箱为平台，动手空间很小，不利于培养学生的创新能力［4］。为了使学生能够全面掌握物联网系统的相关知识，提高学生的应用技术开发能力，针对物联网中信息的采集、传输、处理、应用等环节，本文围绕运动姿态检测、智能化传感信息融合、目标定位跟踪等方面开展了物联网综合实验的设计和研究。

1 Zigbee及MEMS技术在物联网中的应用

Zigbee是一种短距离、低功耗、低速率、组网灵活的无线通信技术［5－7］，适用于传输数据量小、功耗要求较为苛刻、实时性要求较低、网络节点要求较多的场合。Zigbee具有3种拓扑结构，其中网状拓扑结构特别适用于物联网，并且具备自组织、自愈功能，其鲁棒性很强。目前该技术已经广泛应用于物联网之中。本综合实验系统采用Zigbee协议以实现无线自组织网络通信。

MEMS器件和系统具有体积小、重量轻、功耗低等优点，在航空、航天、汽车、生物医学等诸多领域有着十分广阔的应用前景［8］。由于其体积小、抗冲击、可靠性高、寿命长、成本低，是一类非常适于构建微型捷联惯性导航系统的惯性传感器［9］。目前常见的 MEMS惯导传感器有加速度传感器和陀螺仪等。在物联网设备中，通常会受到体积、功耗等方面的限制，因此常规传感器很难集成于其中，而MEMS则非常适合于物联网设备。传感技术是物联网的基础技术之一。本综合实验系统使用了多类MEMS运动传感器件，以实时获取运动目标的姿态信息。

2 综合实验系统结构

本物联网综合实验系统主要包括硬件平台、软件资源和实验资源三大部分。其系统结构如图1所示。

图1 物联网综合实验系统结构图

硬件平台主要由中央网关处理器、传感设备和控制设备等组成，它们通过Zigbee无线信道相互连接，并以多跳自组织形式相互通信。中央网关处理器采用高性能ARM处理器作为核心，集成了多种外设接口，便于功能性扩展。中央网关处理器可以通过有线或无线的方式接入Internet，达到远程控制的目的。传感设备和控制设备中的无线通信节点均采用TI CC2431低功耗处理器。传感设备中除包含温、湿度传感器等常规传感器外，还包括加速度传感器、陀螺仪、磁方位传感器等MEMS运动传感器，为运动姿态检测提供基本硬件支持。控制设备中包括照明控制、电动窗帘控制等。

软件资源主要包括自组织网络协议栈、嵌入式网关软件、嵌入式节点软件、SQL数据库及各类图形化信息反演、管理、控制软件。

为使学生能够综合地学习物联网中信息的采集、传输、处理、应用等，基于以上平台和资源开发了多套典型实验，包括运动信息传感及姿态反演实验、物联网定位实验和智能控制实验等。

3 物联网实验设计

运动信息传感及姿态反演实验是利用物联网中相应的运动信息传感器采集信息，并通过Zigbee无线通信方式进行数据传输，在网关平台上进行误差修正和数据融合，实时反演物体的运动姿态。本实验侧重于运动信息的采集与处理，可以锻炼学生对物联网中多类数据融合的能力。

物联网定位实验使用射频传输的RSSI信息，利用无线信道传播模型进行移动节点的定位与跟踪，侧重于定位信息的自组网传输和定位跟踪算法的研究，可以锻炼学生对在物联网中开发自组织网络的能力，并提高其处理数据的能力。

智能控制实验利用光照等传感信息，对多组终端设备进行远程智能控制，侧重于物联网系统整体的组网原理和数据通信机制，锻炼学生从宏观上把握物联网系统智能控制和远程控制的优势。

3.1 运动信息传感及姿态反演实验

掌握各类运动姿态传感器的工作原理，实现传感器数据的采集，并对多传感器数据进行融合，完成物体运动姿态的反演。

在该实验中，运动信息采集节点负责运动信息的采集，并将采集到数据通过无线传感器网络发送给汇聚节点，汇聚节点再将接收到的数据发送给中央网关处理器，在网关平台上实现传感误差修正、数据融合以及运动姿态的反演。

运动信息的获取主要由终端采集节点完成。加速度传感器和磁方位传感器使用I2C接口，陀螺仪使用ADC接口与节点处理器CC2431连接。获取传感数据的流程如图2所示。当程序开始运行时，首先完成系统时钟、射频及接口的初始化，接下来配置传感器的参数，配置成功后各传感器开始工作，每隔100ms采集一次各传感器的数据，并将采集到的传感数据通过射频接口发出。

图2 传感数据采集流程图

在导航系统中通常利用俯仰角、翻滚角和航偏角对一个物体在空中的姿态进行描述。由于传感器器件本身存在的误差及安装误差等，导致测量结果不准确，因此在传感器初始化时通常要进行定标处理，其方法可参考文献［10］。此外，由于运动等因素的影响，单独利用加速度传感器或磁方位传感器的数据计算载体的姿态的精度较差，而单独利用陀螺仪的数据，通过积分计算出姿态角也存在累积误差等问题。对于这种情况，通常采用的方法是卡尔曼滤波法，但是卡尔曼滤波法的收敛速度慢，对处理器的速度有较高的要求，并且实现复杂度高。而互补滤波法［11－12］结构简单，易于实现，很好地解决了加速度传感器和磁方位传感器的抖动误差以及陀螺仪累积误差的问题。

互补滤波器的结构框图如图3所示。首先，加速度传感器和磁方位传感器的数据通过低通滤波器滤除高频的抖动噪声，之后计算得到姿态角，同时，陀螺仪的数据经过积分得到姿态角，并通过高通滤波器滤除低频漂移噪声。然后将得到的这2组数据加权平均得到最优化的姿态角结果。此外，根据加速度传感器的数据，可以利用计步器原理，粗略地推算出运动轨迹。最终得到的运动姿态反演的效果如图4所示。

图3 互补滤波器结构图

图4 运动姿态反演效果图

3.2 物联网定位实验

基于RSSI的测距方法简单，无需增加专用测距部件，因此被广泛地应用于各类无线定位系统中［13－14］。本实验系统利用多个节点组成定位网络，主要由参考节点和盲节点组成，通过获取接收信号强度值RSSI来确定目标位置信息。参考节点预知自身位置并可将位置信息通过自组织网络传输至其他节点，盲节点为需要被定位的节点。网络布置时，需确保盲节点能收到3个或3个以上的参考节点信号。

基于RSSI的测距原理是已知参考节点的发射功率，盲节点根据接收到的信号强度值，计算出信号传播损耗，使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗反演为距离。在实际应用中，普遍采用的信号传播模型是Shadowing模型：

结合以上算法实现物联网定位系统工作流程，如图5所示。

图5 定位系统工作流程图

（1）汇聚节点作为协调器组建一个Zigbee网络，所有节点加入该网络。

（2）盲节点广播一系列RSSI Blast信号，在该数据包中设定跳数为1，确保只有一跳范围内的参考节点收到此数据包。

（3）收到该广播信号的参考节点对接收到的RSSI值作处理。由于受到多径、绕射、障碍物等不稳定因素的影响，RSSI会出现一定幅度的扰动，因此各参考节点使用高斯滤波法选取高概率的RSSI值，然后求取几何平均以减少小概率事件对整体测量结果的干扰。

（4）盲节点发送RSSI请求信号，参考节点将处理过的RSSI连同自身位置信息打包发送给盲节点。

（5）盲节点将从各个参考节点收到的数据打包，发送给汇聚节点。

（6）汇聚节点将数据传送到中央网关处理器，由中央网关处理器执行定位算法并给出定位结果。

3.3 智能控制实验

学习物联网系统的组网原理，理解数据通信的机制，掌握基本的智能反馈控制和编程方法。在实验过程中可通过中央处理平台观察控制设备和传感设备的入网情况和拓扑形成，同时还可进行手动控制或通过传感器智能反馈控制相关的电器设备。

在实验系统中，传感设备和控制设备通过Zigbee网络与汇聚节点进行通信，中央网关处理器负责后台的数据处理与前台的控制命令下发。智能控制工作流程如下：

（1）各传感器设备与汇聚节点形成自组织网络；

（2）由传感器节点完成数据采集并通过自组织网络传送至汇聚节点；

（3）汇聚节点进行数据融合之后将数据传送至中央网关处理器；

（4）中央网关处理器使用SQL数据库进行传感数据的存储、处理与分析，然后通过汇聚节点发送各类命令至控制节点；

（5）各控制节点接收到命令后利用控制电路对各对象（例如：照明灯、窗帘等）进行控制。

中央网关处理器的应用软件能够显示出当前加入到网络中的各节点信息，包括节点数、ID编号和采集到的数据等情况。学生可以根据所接收的信息，实时地得知房间中的光照、温湿度等环境状况。应用软件能够记录保存各节点的历史数据，方便查询实时数据和历史数据。此外，根据室内环境的实际需要，可以设置光照的阈值，超过该阈值的时候，应用软件根据设置的阈值发出相应的控制命令，控制照明灯或电动窗帘进行环境指标的调节，使得环境调节智能化。图6、图7分别为客户端节点拓扑控制界面和传感器信息查询界面。

图6 控制软件界面

图7 传感器信息查询界面

4 结束语

本物联网综合实验系统涵盖面广泛，设计思路新颖，实验现象生动形象，让学生从基本的实验入手，逐步了解面向应用的物联网系统架构，从简单的演示性实验到最终全面设计复杂的应用，涉及到了物联网的各个层面，极大地发挥了学生的自主创新能力，培养了学生的工程实践能力，使学生更全面地掌握物联网系统技术，为其今后的研究及开发工作奠定了基础。

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［1］李天松，周海燕，蔡成林.北斗导航与物联网的联合实验室建设［J］.实验技术与管理，2013，30（6）：158－162.

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