資料介紹
描述
的背景
在春天,我們附近的湖泊是一個(gè)誘人的重現(xiàn)場(chǎng)所,但水溫并不總是像看起來那么受歡迎。在季節(jié)初期,冷空氣和水溫的結(jié)合有時(shí)會(huì)導(dǎo)致體溫過低。經(jīng)驗(yàn)法則是:如果水溫和氣溫的總和低于 120 華氏度,則不要下水。即使是訓(xùn)練有素的游泳運(yùn)動(dòng)員,在寒冷的天氣里也面臨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。如果不滿足此條件,劃船或劃獨(dú)木舟等水上活動(dòng)也可能很危險(xiǎn),因?yàn)閮A覆和意外游泳的可能性很小。
目標(biāo)
該項(xiàng)目的目標(biāo)是建造一個(gè)氣象浮標(biāo),它可以指示出水是否安全。浮標(biāo)將使用 Oplà IoT 套件中包含的 Arduino MKR WiFi 1010 讀取防水溫度傳感器,MKR IoT Carrier 上的大氣傳感器將檢索大氣條件。MKR IoT Carrier 上的 IMU 將用于確定當(dāng)前的波浪狀況。
安全用水
浮標(biāo)代碼的核心很簡(jiǎn)單,它已經(jīng)為我們形成了偽代碼!
if ( Water Temperature + Air Temperature < 120) {
//
}
而已!對(duì)于水溫,我們有兩種選擇,因?yàn)樗婧蛶子⒊咭韵碌乃疁赝ǔ2煌?/font>在這種情況下,我編寫了腳本,因此它使用這兩個(gè)溫度的平均值。我使用的水溫傳感器是不銹鋼外殼中的通用 DS18b20 傳感器。這些是您搜索“防水溫度傳感器”時(shí)出現(xiàn)的最常見選項(xiàng)。這些將需要 Dallas Temperature 庫和 One Wire 庫。我遵循這些傳感器的標(biāo)準(zhǔn)接線,用一個(gè) 4.7 kΩ 電阻橋接 Vcc 和數(shù)據(jù)線。我有兩個(gè)傳感器,但因?yàn)樗鼈兪?DS18b20,它們使用 MKR WIFi 1010 的相同數(shù)字引腳。這意味著當(dāng)我們想要傳感器的溫度時(shí),我們必須在代碼中指定哪一個(gè)。
其他功能
除了水安全之外,如果可以的話,我們還想增加一些額外的功能,尤其是利用 MKR IoT Carrier 上已有的傳感器。氣溫、濕度和壓力非常簡(jiǎn)單,所以我們將它們添加到我們的主循環(huán)中。MKR IoT Carrier 還有一個(gè)慣性測(cè)量單元 (IMU),內(nèi)部有一個(gè)陀螺儀和加速度計(jì)。我想用IMU來看看水有多粗糙。為了了解波浪狀況,我確定了兩個(gè)指標(biāo);波周期和波強(qiáng)度。
波周期是波峰之間的時(shí)間。波強(qiáng)度是波的強(qiáng)度。我們不能依靠來自 IMU 的單個(gè)數(shù)據(jù)集來測(cè)量波浪的周期和強(qiáng)度,因?yàn)槲覀儫o法知道 IMU 在波浪周期中測(cè)量的位置。代替瞬時(shí)測(cè)量,我們可以在短時(shí)間內(nèi)快速采樣 IMU 數(shù)據(jù),然后對(duì)其進(jìn)行分析。這是我正在使用的方法。
IMU 采樣
要如上所述對(duì) IMU 進(jìn)行采樣,我們將需要兩個(gè)參數(shù)。我們希望多久收集一次數(shù)據(jù),以及每次收集需要多長(zhǎng)時(shí)間。在我的代碼中,我在腳本開頭使用變量設(shè)置了這些值。如果我決定對(duì)他們不滿意,這可以很容易地在以后進(jìn)行更改。
// How long to wait between IMU collections (seconds)
int collectionInterval = 900; // 15 minutes is 900 seconds
// How long do you want to wait between datapoints (milliseconds)
int imuDelay = 100;
// How many data points to collect during each period
const int collectionTarget = 200; // This should take ~20 seconds overall
收集數(shù)據(jù)點(diǎn)后,我們必須對(duì)它們進(jìn)行解碼。如果 MKR IoT Carrier 平行于水面安裝,我發(fā)現(xiàn) Z 加速度可以作為波浪強(qiáng)度的粗略估計(jì)。波前越尖銳,垂直加速度就越高。
在同一方向,Z 陀螺儀在每個(gè)波期間都經(jīng)過零。我們只需計(jì)算數(shù)據(jù)從正數(shù)變?yōu)樨?fù)數(shù)的次數(shù),然后將收集時(shí)間(我們測(cè)量的時(shí)間)除以該數(shù)字。這為我們提供了波峰之間的近似平均時(shí)間。
void readIMU() {
unsigned long startCollecting = millis(); // Record the start time
int indexG = 0;
int indexA = 0;
int crossings = 0;
float lastGZ = 0;
float highA = 0;
int updateOn = 10;
updateDisplayIMU(0);
// Continue collecting as long as you haven't reached the target
while ((indexG < collectionTarget) || (indexA < collectionTarget)) {
if (carrier.IMUmodule.gyroscopeAvailable()) {
carrier.IMUmodule.readGyroscope(gyroX, gyroY, gyroZ);
if ((lastGZ > 0 && gyroZ < 0) || (lastGZ > 0 && gyroZ < 0)) {
// Has the Z gyroscope crossed zero?
crossings++; // If so, increment the counter
}
lastGZ = gyroZ; // Replace the last number
indexG++; // Increment the index counter
}
if (carrier.IMUmodule.accelerationAvailable()) {
carrier.IMUmodule.readAcceleration(acelX, acelY, acelZ);
if (acelZ > highA) { // Is the Z component the highest recorded?
highA = acelZ; // If so, replace it
}
indexA++; // Increment the index conter
}
if ((indexA == updateOn) || (indexG == updateOn)) {
// If 10 samples have passed
updateDisplayIMU(updateOn);
// update the display with the remaining samples
updateOn = updateOn + 10; // Increment the counter
}
ArduinoCloud.update();
delay(imuDelay);
}
unsigned long stopCollecting = millis();
// Use the collected data to find the wave characteristics
float dT = (stopCollecting - startCollecting)/millisCorrection;
waveIntensity = highA;
if (crossings > 0) { // Avoid dividing by zero
wavePeriod = dT/crossings;
}
else { // Make it an obviously wrong value
wavePeriod = -100;
}
}
物聯(lián)網(wǎng)連接
我定期編寫的代碼包含ArduinoCloud.update();
此函數(shù)是 ArduinoIoTCloud 庫的一部分,它會(huì)更新您在 IOT 云中設(shè)置項(xiàng)目期間定義的任何云連接變量。您可以在下面完整代碼的開頭看到我選擇連接到云的變量。我設(shè)置了一個(gè)簡(jiǎn)單的儀表板來監(jiān)控這些變量,如下所示。
我設(shè)置了一個(gè)名為 unitSelector 的云連接布爾(真/假)變量,它連接到儀表板右下角的開關(guān)。默認(rèn)情況下,該變量設(shè)置為 true,當(dāng)浮標(biāo)通電或重置時(shí),單位為公制。當(dāng)代碼讀取傳感器時(shí)檢查選擇器。
void readSensors() {
// Humidity is the same in metric and imperial, so read it first
airHumidity = carrier.Env.readHumidity();
if (unitSelector) { // If reading metric units
airTemp = carrier.Env.readTemperature();
airPressure = carrier.Pressure.readPressure();
deepWaterTemp = tempSensors.getTempCByIndex(deepwaterProbe);
surfaceWaterTemp = tempSensors.getTempCByIndex(surfacewaterProbe);
}
else { // If reading imperial units
airTemp = carrier.Env.readTemperature(FAHRENHEIT);
airPressure = carrier.Pressure.readPressure(PSI);
deepWaterTemp = tempSensors.getTempFByIndex(deepwaterProbe);
surfaceWaterTemp = tempSensors.getTempFByIndex(surfacewaterProbe);
}
// Take the average water temperature
avgWater = (deepWaterTemp + surfaceWaterTemp)/2;
}
unitSelector 還將安全水溫重新定義為適當(dāng)?shù)膯挝唬?9C 或 120F)。
最后的想法
本教程到此結(jié)束。浮標(biāo)可以安裝在任何東西中,從帶有熱膠的特百惠到定制的 3D 打印外殼。我住的地方現(xiàn)在是冬天,所以我還沒有機(jī)會(huì)制作外殼的原型。希望它很快就會(huì)變暖,可以讓它徹底運(yùn)行。
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