一、项目介绍

本项目基于 NUCLEO-F303RE 主控搭配传感器扩展板 X-NUCLEO-IKS4A1 实现读取环境温度数据、湿度数据、气压数据。通过WIFI模块与智能家居物联网平台集成，实现家居环境监测功能。

1.1 硬件介绍

本项目基于以下硬件实现：

NUCLEO-F303RE：由 STMicroelectronics 生产的一款基于ARM Cortex-M4微控制器的开发板，属于STM32 Nucleo系列。这款开发板旨在为开发者提供一个低成本且易于使用的平台，以便开发和测试基于STM32F303RE微控制器的应用程序。

X-NUCLEO-IKS4A1：由 STMicroelectronics 推出的用于搭配STM32 Nucleo的运动MEMS和环境传感器扩展板，搭载了传感器的主板IQS4A1和可拆卸的 Qvar 触摸/滑动电极附加板MKE001A组成，具有高度的集成性和兼容性。提供了在动作检测、环境监测等IoT领域的各种传感器的参考解决方案。

ESP-12F：由安信可科技推出的一款基于乐鑫 ESP8266 芯片的Wi-Fi模块，具有集成的处理器、Wi-Fi功能和多种外设接口。

1.2 功能概览

触摸按键功能实现（左划，右划，点击）
家居环境温度数据采集
家居环境湿度数据采集
家居环境气压数据采集
与智能家居平台集成
通过触摸按钮实现数据采集控制（打开或关闭一种或多种传感器数据采集）

1.3 设计思路

实现功能概览的全部功能，实现步骤如下：

准备硬件和软件环境
将传感器扩展板与NUCLEO-F303RE开发板连接上
编写传感器数据读取代码
实现数据通信, 将采集到的传感器数据上报至智能家居平台
测试与调试, 完成所有配置后, 测试整个系统以确保数据能够从传感器通过NUCLEO-F303RE正确发送到智能家居平台并正确显示
自动化与进阶集成，使用智能家居平台的自动化功能来基于传感器数据触发不同的动作，例如开灯、调节温度等（进阶功能，后续再扩展实现）

二、功能实现

2.1 软件流程图

如上图所示，我们需要三个任务（TASK）：

触摸手势识别任务 (GestureRecognitionTask)
传感器数据采集任务 (SensorDataCollectionTask)
LED控制任务 (LEDControlTask)

以及两个全局变量：

Index （用于指示当前切换到的传感器索引）
State （用于指示是否采集数据和控制LED状态）

程序流程如下：

初始化阶段：创建并启动三个任务。设置Index、State的初始值（比如State = 0）。
运行阶段：

- GestureRecognitionTask:
- - （1）循环检测识别用户触摸手势。
  - （2）如果识别到单击操作，则翻转 State的值（如果State = 0，则变为1；如果State = 1，则变为0）。
  - （3）如果识别到左划、右划操作，则自减或自增当前传感器索引 Index 的值。
- SensorDataCollectionTask:
- - （1）检查State的值。
  - （2）如果State为允许采集的值（比如State = 1），则定时采集传感器数据，并上报到上位机。
  - （3）如果State为不允许采集的值（比如State = 0），则不进行任何动作或进入低功耗模式。
- LEDControlTask:
- - （1）检查State的值。
  - （2）根据State的值来控制LED的亮灭（比如State = 1时亮，State = 0时灭）。

2.2 实现过程

2.2.1 触摸手势识别

通过采集 Qvar 电平值，将数据通过串口使用上位机展示，得到如下波形，分别有单击，左滑，右滑的波形。

根据上图波形分析，这里我使用状态机来进行手势的识别。当 Qvar 电平值大于阈值时，判断触摸开始，根据值是正或负判断触摸的是左边还是右边。Qvar电平回到阈值以下时，状态为触摸结束，即完成手势识别。使用 FreeRTOS 的一个 Task 来进行触摸数据的采集与识别，Task中触摸手势识别代码如下所示：

// 采集Qvar电平值
sensorLSM6DSV16X.QVAR_GetData(&qvar_data);
// 这里使用状态机来识别触摸手势
switch (state) {
  case IDLE: // 
    if (qvar_data > TOUCH_THRESHOLD) { // 空闲状态下，Qvar电平值大于触摸阈值，表示点击了左边触摸板
        state = CLICK_LEFT;
    } else if (qvar_data < -TOUCH_THRESHOLD) { // 空闲状态下，Qvar电平值小于负的触摸阈值，表示点击了右边触摸板
        state = CLICK_RIGHT;
    }
    break;
  case CLICK_LEFT: 
    if (abs(qvar_data) < TOUCH_THRESHOLD / 2) {
      state = IDLE;

      Serial.print("Single touch detected! ");
    } else if(qvar_data < -TOUCH_THRESHOLD) {
      state = SWIPE_RIGHT;
    }
    break;
  case CLICK_RIGHT:
    if (abs(qvar_data) < TOUCH_THRESHOLD / 2) {
      state = IDLE;
      Serial.print("Single touch detected!");
    } else if (qvar_data > TOUCH_THRESHOLD) {
        state = SWIPE_LEFT;
    }
    break;
  case SWIPE_LEFT:
    if (abs(qvar_data) < TOUCH_THRESHOLD / 2) {
      state = IDLE;
      Serial.print("swipe left detected!");
    }
    break;
  case SWIPE_RIGHT:
    if (abs(qvar_data) < TOUCH_THRESHOLD / 2) {
      state = IDLE;
      Serial.print("swipe right detected!");
    }
    break;
}

2.2.2 传感器数据采集

单独使用 FreeRTOS 的一个 Task 定时采集各传感器数据。每次采集时，遍历传感器列表并判断各传感器的激活状态，仅针对激活的传感器进行采集，关键代码片段如下：

for(int i = 0; i < SENSOR_COUNT; i ++) {
  if(GET_BIT(sensor_state, i)) { // 传感器状态位为：1 时，才采集该传感器数据
    if(0 == strcmp(SENSOR_SHT40AD1B, sersor_names[i])) { // SHT40AD1B 数字式湿度和温度传感器
      sensorSHT40AD1B.GetHumidity(&humiditySHT40AD1B);
      reportJsonDoc["humidity"] = humiditySHT40AD1B;
    }
    if(0 == strcmp(SENSOR_LPS22DF, sersor_names[i])) { // LPS22DF 超紧凑型压阻绝对压力传感器
      sensorLPS22DF.GetPressure(&pressureLPS22DF);
      reportJsonDoc["pressure"] = pressureLPS22DF;
    }
    if(0 == strcmp(SENSOR_STTS22H, sersor_names[i])) { // STTS22H 温度传感器
      sensorSTTS22H.GetTemperature(&temperatureSTTS22H);
      reportJsonDoc["temperature"] = temperatureSTTS22H;
    }
    if(0 == strcmp(SENSOR_LIS2MDL, sersor_names[i])) { // LIS2MDL 超低功耗、高性能三轴数字磁传感器
      sensorLIS2MDL.GetAxes(magnetometer);
      reportJsonDoc["Mag_X"] = magnetometer[0];
      reportJsonDoc["Mag_Y"] = magnetometer[1];
      reportJsonDoc["Mag_Z"] = magnetometer[2];
    }
    if(0 == strcmp(SENSOR_LIS2DUXS12, sersor_names[i])) { // LIS2DUXS12 超低功耗MEMS 3轴加速度计
      sensorLIS2DUXS12.Get_X_Axes(accel);
      reportJsonDoc["Accel_X"] = accel[0];
      reportJsonDoc["Accel_Y"] = accel[1];
      reportJsonDoc["Accel_Z"] = accel[2];
    }
  }
}

采集到的传感器数据，根据环境数据上报中的格式定义来组装成JSON字符串。

2.2.3 环境数据上报

2.2.3.1 格式定义

环境数据上报采用 JSON 格式封装数据，定义格式如下：

{
  "humidity": 74.73166656,        /* 湿度（单位：%） */
  "pressure": 1002.628662,        /* 气压（单位：hPa） */
  "temperature": 25.09000015,     /* 温度（单位：℃） */
  "Mag_X": -115,                  /* X轴磁强数据（单位：mGauss） */
  "Mag_Y": -736,                  /* Y轴磁强数据（单位：mGauss） */
  "Mag_Z": -1518,                 /* Z轴磁强数据（单位：mGauss） */
  "Accel_X": 151,                 /* X轴加速度数据（单位：mg) */
  "Accel_Y": -294,                /* Y轴加速度数据（单位：mg) */
  "Accel_Z": 935                  /* Z轴加速度数据（单位：mg) */
}

2.2.3.2 传感器数据发送

传感器数据的传输是通过 ESP-12F 无线模块，使用 ESP-AT + MQTT 协议进行传输。

将 ESP-12F 的串口连接到 NUCLEO-F303RE 串口3 后即可，通过串口将数据透传至 MQTT 服务器。

上位机以及智能家居应用平台，订阅相应的主题即可接收并对传感器数据进行可视化展示。具体效果详见：功能展示

用到的 ESP-AT 指令清单

# 设置 Wi-Fi 模式为 Station 模式
AT+CWMODE=1
# 连接到 Wi-Fi
AT+CWJAP="@PHICOMM_34","12345678"
# 检查是否成功连接到Wi-Fi，查询 Station 的 IP 地址
AT+CIPSTA?
# 配置 MQTT 用户属性
AT+MQTTUSERCFG=0,1,"nucleo_f303re_publisher","xiao_esp32c3","123456",0,0,""
# 连接到 MQTT Broker
AT+MQTTCONN=0,"192.168.2.120",1883,1
# 发布 MQTT 消息 
AT+MQTTPUB=0,"test","test message",1,0

2.2.4 传感器状态指示

为了便于查看当前传感器的启用状态，使用了一个 Task 来控制 NUCLEO-F303RE 开发板上 LED2 亮灭来表示当前选中传感器的启用状态。当前传感器启用状态为 1 时，点亮 LED2 。启用状态为 0 时，熄灭 LED2 。主要代码片段如下所示：

if(GET_BIT(sensor_state, current_selected_sensor)) { // 当前选中的传感器状态为启用，点亮LED灯
  digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH);
} else { // 当前选中的传感器状态为禁用，熄灭LED灯
  digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW);
}

2.2.5 智能家居平台集成展示

在智能家居平台上，需要订阅传感器上报的数据，即可完成智能家居平台上数据展示的数据来源接收。然后在UI界面选择相应的控件进行添加即可完成环境数据展示。如下图所示, 点击 添加卡片 按钮，在打开的对话框中选择 按实体 标签页，搜索 X-NUCLEO-IKS4A1 找到相关的传感器实体进行添加即可：

2.2.6 使用 TTMQ 绘图展示

2.2.6.1 TTMQ 图表配置

// for more about chart option, please visit: https://doc.ttqm.app/#/en/chart/option
// 更多关于图表配置，请访问: https://doc.ttqm.app/#/zh-cn/chart/option
// 更多關於圖表配置，請訪問: https://doc.ttqm.app/#/zh-tw/chart/option

const { ChartHelper } = require("@ttqm/ttqm-support");
const option = {
    title: {
        left: 'center',
        text: 'X-NUCLEO-IKS4A1 传感器数据展示'
    },
    tooltip: {
        trigger: 'axis'
    },
    legend: {
        top: 20,
        data: ['温度', '湿度', '气压', 'X轴加速度', 'Y轴加速度', 'Z轴加速度', 'X轴磁强', 'Y轴磁强', 'Z轴磁强']
        // data: ['Y轴磁强', 'Z轴磁强']
    },
    xAxis: {
        type: "time",
        boundaryGap: false
    },
    yAxis: {
        type: "value",
        boundaryGap: [0, '100%']
    },
    dataZoom: [
        {
            type: 'inside',
            start: 0,
            end: 100
        },
        {
            start: 0,
            end: 100
        }
    ],
    series: [
        {
            name: '温度',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: '湿度',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: '气压',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: 'X轴加速度',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: 'Y轴加速度',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: 'Z轴加速度',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: 'X轴磁强',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: 'Y轴磁强',
            type: 'line',
            data: [[]]
        },
        {
            name: 'Z轴磁强',
            type: 'line',
            data: [[]]
        }
    ]
};
ChartHelper.setOption(option);

2.2.6.2 TTMQ 脚本

// for more Chart Script, please visit: https://doc.ttqm.app/#/en/chart/script
// 更多关于图表脚本，请访问: https://doc.ttqm.app/#/zh-cn/chart/script
// 更多關於圖表腳本，請訪問: https://doc.ttqm.app/#/zh-tw/chart/script

// export the event listener, for more: https://doc.ttqm.app/#/en/chart/script
// 导出事件监听, 请访问: https://doc.ttqm.app/#/zh-cn/chart/script
// 導出事件監聽, 請訪問: https://doc.ttqm.app/#/zh-tw/chart/script

const { ChartHelper } = require("@ttqm/ttqm-support");
const moment = require("Moment");

module.exports = {
    onMessage: (topic, payload, packet) => {
        const currentTime = moment().format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss');
        const sensorData = JSON.parse(Buffer.from(payload).toString());
        console.log("message payload: ", currentTime, topic, JSON.parse(Buffer.from(payload).toString()), packet);
        // update chart with random data
        const randomRange = (min, max) => {
            return Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min;
        };
        const data = [];
        for (let i = 0; i < 7; i++) {
            data.push(randomRange(100, 500))
        }
        
        const returnDatas = [
           
        ];
        for (var key in sensorData) {
            if ('temperature' == key) { // 温度
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 0, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('humidity' == key) { // 湿度
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 1, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('pressure' == key) { // 气压
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 2, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('Accel_X' == key) { // X轴加速度
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 3, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('Accel_Y' == key) { // Y轴加速度
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 4, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('Accel_Z' == key) { // Z轴加速度
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 5, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('Mag_X' == key) { // X轴磁强
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 6, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('Mag_Y' == key) { // Y轴磁强
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 7, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
            if ('Mag_Z' == key) { // Z轴磁强
                returnDatas.push({
                    targetPath: ["series", 8, "data"],
                    action: "array_append_end",
                    data: [currentTime, sensorData[key]]
                });
            }
        }
        ChartHelper.updateChartViewData(returnDatas);
    },
    onPublish: (topic, payload) => { }
};

三、功能展示

3.1 智能家居平台集成数据展示

3.2 温湿度历史数据展示

3.3 使用上位机绘图和查看接收的数据

如上图所示，可看到打开和关闭 LIS2MDL 三轴数字磁传感器，接收到的数据差异。

四、总结

遇到的问题

触摸数据采集，一开始拿到开发板时，参考示例烧录程序到板子上时，采集到的Qvar电平值始终为 0 。根据群友的提醒，需要将 X-NUCLEO-IKS4A1 传感器扩展板上 J4 和 J5 上 1，2 脚的跳线帽，分别接到 J4 和 J5 上 3，4 脚。

另外，需要注意的是如果通过 LSM6DSV16X MEMS（微电机系统）传感器，来读取 Qvar 电平值时，需要开启加速度计（sensorLSM6DSV16X.Enable_X();）和陀螺仪（sensorLSM6DSV16X.Enable_G();）才能正确读取到 Qvar 电平值。

触摸手势识别我使用的是状态机的模式进行识别，但前提是采集到的Qvar电平值需要比较稳定，才能准确识别到。实际上在触摸时，人体本身的电荷差异以及在触摸板的边缘区域和中间区域时，会有频繁的电平跳动，导致识别不准确。可能需要使用DTW算法进行匹配计算也许能有比较好的结果，貌似也可以使用AI识别，但这已经超过我当前的能力范围了。
使用 ESP-AT 进行数据上报时，总是不能成功。通过查看 ESP-AT 交互日志才发现，由于 ESP-AT 只支持单线程交互模式，而且需要等待一个指令完成，才能进行下一个指令。这里我简单的使用延时进行处理，更好的处理方案是判断返回值。或者使用 AT-Command 库来实现交互。

心得体会

第一次基于STM32的芯片进行开发，前期找了很多资料，网上最多资料的芯片。本以为会很容易上手，谁知一开始就选择困难了，开发环境各种各样，都不知道选择啥了。折腾了一段时间 STM32CubeIDE 虽然能简单的初始化外设，和点灯。但总觉得知其然不知所以然，总是别别扭扭的，最终在群友的提醒下选择了基于 STM32duino 进行开发后终于完成了该项目。

最后感谢电子森林与得捷电子联合推出的 《Funpack》 系列活动，对于我来说是个很好的学习机会，理论结合实践。我们下期活动再见！

五、参考资料