Wie der M5Stack NanoC6 AIoT Edge Computing ermöglicht

M5Stack NanoC6

• Hauptprozessor : Der ARM Cortex-M7-Kern mit Geschwindigkeiten von bis zu 480 MHz ist aufgrund seiner hohen Leistung und seines geringen Stromverbrauchs die optimale Wahl für Edge-Computing-Aufgaben und damit die am besten geeignete Option auf dem Markt.
• AI Inference Accelerator: Die im System integrierte Neural Network Acceleration Unit (NNU) eignet sich perfekt für die Ausführung einfacher KI Modelle wie Bildklassifizierung und Spracherkennung effizient nutzen.
• Drahtlose Konnektivität: Das Gerät unterstützt Wi-Fi und Bluetooth, was eine Fernsteuerung und Datenübertragung zwischen Geräten ermöglicht.
• Erweiterungsschnittstellen: Mit seinen vielseitigen GPIO-, I2C- und SPI-Schnittstellen lässt sich dieses Gerät mühelos an eine Vielzahl von Sensoren und Peripheriegeräten anschließen, sodass es ein Kinderspiel ist, seine Fähigkeiten zu erweitern.
• Größe: Nur die Größe einer Münze, ideal für Szenen mit begrenztem Platz.

Projektantrag

• Echtzeit Umgebungsdatenüberwachung: Erfassen und analysieren Sie Umgebungsbeobachtungen, einschließlich Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftqualität und Leuchtdichte.
• Intelligente Entscheidungsfindung und Gerätesteuerung: Verwenden Sie Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um verschiedene Geräte wie Ventilatoren, Luftbefeuchter und Luftreiniger zu regeln, indem Sie die gesammelten Daten nutzen.
• Datenfernübertragung und -überwachung: Die Wi-Fi-Verbindung erleichtert die Übertragung von Umgebungsdaten in die Cloud und ermöglicht so die Fernüberwachung des Umgebungsstatus und die Geräteverwaltung.

Projekttechnische Architektur

Hardware-Architektur

• Kerngerät: Der M5Stack NanoC6 dient als Kerncontroller des Projekts und übernimmt die Sensordatenerfassung, KI-Inferenz und Gerätesteuerung.
• Sensoren:
  • DHT22 Temperatur- und Feuchtigkeitssensor : Das System ermöglicht eine Echtzeitüberwachung der Temperatur und Feuchtigkeit der Umgebung.
  • MQ-135 Luftqualitätssensor : Mit diesem Gerät lässt sich die Menge schädlicher Gase in der Luft messen.
  • BH1750-Lichtsensor : Der Zweck besteht darin, die Lichtintensität in der Umgebung zu erfassen.
• Steuergeräte:
  • Lüfter: Das System schaltet sich je nach Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftqualität automatisch ein oder aus.
  • Beleuchtungssystem: Automatische Anpassung an die Lichtstärke.
• Kommunikationsmodul: Datenübertragung mit einem Remote-Server über ein Wi-Fi-Modul.

Softwarearchitektur

• Sensordatenerfassungsmodul: Das System sammelt Daten von verschiedenen Sensoren und sendet sie an das KI-Modul. Das KI-Modul analysiert mithilfe einer speziellen Einheit die Sensordaten in Echtzeit und ermittelt den aktuellen Umgebungsstatus.
• Gerätesteuerungsmodul: Steuert die angeschlossenen Geräte basierend auf den Inferenzergebnissen, z. B. das Starten des Lüfters oder das Anpassen der Beleuchtung.
• Datenübertragungsmodul: sendet Umgebungsdaten über WLAN an die Cloud und ermöglicht Benutzern die Fernanzeige der Daten über das Web oder mobile Apps.

Projektdurchführungs Schritte

Hardware-Vorbereitung

• Schließen Sie Sensoren wie DHT22, MQ-135, BH1750 usw. an den GPIO-Port des M5Stack NanoC6 an.
• Verbinden Sie Steuergeräte (Lüfter, Lichter etc.) über Relais mit dem NanoC6.

Softwareentwicklung

• Verwenden Sie MicroPython- oder C++- Entwicklungsumgebungen, um Treiber zum Lesen von Sensordaten zu schreiben.
• Nutzen Sie das KI-Inferenz-Gaspedal des M5Stack NanoC6, um ein leichtes neuronales Netzwerkmodell zum Zwecke der Echtzeit-Inferenz des aktuellen Umgebungszustands auszuführen.
• Schreiben Sie Gerätesteuerungslogik, um Automatisierungssteuerungsfunktionen zu realisieren.

Cloud-Plattform-Integration

• Erstellen Sie eine Fernüberwachungsplattform, indem Sie Daten über die WLAN-Konfiguration auf Cloud-Server wie Tencent Cloud und Aliyun hochladen.
• Benutzer haben die Möglichkeit, Umweltdaten zu überwachen und die Geräte über eine Webseite oder App aus der Ferne zu verwalten.

Testen und Optimierung

Projekt-Highlights

• Kombination aus Edge Computing und KI: Das KI-Gaspedal des M5Stack NanoC6 ermöglicht Echtzeit-Schlussfolgerungen und intelligente Entscheidungsfindung am lokalen Gerät. Eliminierung der Abhängigkeit vom Cloud Computing. Diese lokale Verarbeitung reduziert die Netzwerklatenz und verbessert so die Gesamtsystemleistung.
• Geringer Stromverbrauch und hohe Leistung: NanoC6 ist eine kompakte und dennoch robuste Lösung, die sich gut für Situationen mit geringem Stromverbrauch eignet, die eine längere Betriebsdauer erfordern.
• Umfangreiche Erweiterbarkeit: Die NanoC6-Plattform bietet umfassende Unterstützung für eine Vielzahl von Sensoren und Peripherieerweiterungen und gibt Entwicklern die Flexibilität, Hardwaregeräte zu erweitern und die Entwicklung intelligenter Anwendungen an spezifische Projektanforderungen anzupassen.
• Fernüberwachung und -steuerung: Über eine Wi-Fi-Verbindung haben Einzelpersonen die Möglichkeit, jederzeit und von jedem Ort aus auf Umgebungsdaten zuzugreifen und Geräte zu verwalten.