Comment le M5Stack NanoC6 permet l'informatique de pointe AIoT

M5Stack NanoC6

• Processeur principal : Le cœur ARM Cortex-M7 , avec des vitesses allant jusqu'à 480 MHz, est le choix optimal pour les tâches de calcul de pointe en raison de ses hautes performances et de sa faible consommation d'énergie, ce qui en fait l'option la plus appropriée du marché.
• IA Inférence Accélérateur : L'unité d'accélération du réseau neuronal (NNU) intégrée au système est parfaite pour exécuter une IA simple. des modèles tels que la classification d'images et la reconnaissance vocale de manière efficace.
• Connectivité sans fil  : l'appareil prend en charge le Wi-Fi et le Bluetooth, ce qui permet le contrôle à distance et le transfert de données entre les appareils.
• Interfaces d'extension : grâce à ses interfaces polyvalentes GPIO, I2C et SPI, cet appareil se connecte sans effort à une large gamme de capteurs et de périphériques, ce qui facilite grandement l'extension de ses capacités.
• Taille : Seulement la taille d'une pièce de monnaie, idéal pour les scènes avec un espace limité.

Demande de projet

• Surveillance des données environnementales en temps réel : Rassemblez et analysez les observations environnementales, englobant la température, l'humidité, la qualité de l'air et les niveaux de luminance.
• Prise de décision intelligente et contrôle des équipements : Utilisez des algorithmes d'intelligence artificielle pour réguler divers équipements, tels que les ventilateurs, les humidificateurs et les purificateurs d'air, en exploitant les données collectées.
• Transmission et surveillance à distance des données : La connexion Wi-Fi facilite la transmission des données environnementales vers le cloud, permettant la surveillance à distance de l'état environnemental et la gestion des appareils.

Architecture Technique du Projet

Architecture matérielle

• Périphérique principal : le M5Stack NanoC6 sert de contrôleur principal du projet, gérant l'acquisition des données des capteurs, l'inférence de l'IA et le contrôle des appareils.
• Capteurs :
  • Capteur de température et d'humidité DHT22 : Le système permet une surveillance en temps réel de la température et de l'humidité de l'environnement.
  • Capteur de qualité de l'air MQ-135 : Cet appareil est utilisé pour détecter la quantité de gaz nocifs dans l'air.
  • Capteur de lumière BH1750 : Le but est de détecter l'intensité de la lumière dans l'environnement.
• Équipement de contrôle :
  • Ventilateur : le système s'allume ou s'éteint automatiquement en fonction de la température, de l'humidité et de la qualité de l'air.
  • Système d'éclairage : Ajustement automatique en fonction du niveau de lumière.
• Module de communication : Transmission de données avec un serveur distant à l'aide d'un module Wi-Fi.

Architecture logicielle

• Module d'acquisition de données de capteur : le système collecte les données de différents capteurs et les envoie au module IA. Le module AI utilise une unité spéciale pour analyser les données du capteur en temps réel et déterminer l'état actuel de l'environnement.
• Module de contrôle des appareils : contrôle les appareils connectés en fonction des résultats d'inférence, tels que le démarrage du ventilateur ou le réglage des lumières.
• Module de transmission de données : envoie les données environnementales vers le cloud via Wi-Fi et permet aux utilisateurs de visualiser les données à distance via des applications Web ou mobiles.

Étapes de mise en œuvre du projet

Préparation du matériel

• Connectez des capteurs tels que DHT22, MQ-135, BH1750, etc. au port GPIO du M5Stack NanoC6.
• Connectez les dispositifs de contrôle (ventilateurs, lumières, etc.) au NanoC6 via des relais.

Développement de logiciels

• Utilisez les environnements de développement MicroPython ou C++ pour écrire des pilotes permettant de lire les données du capteur.
• Utilisez l'accélérateur d'inférence IA du M5Stack NanoC6 pour exécuter un modèle de réseau neuronal léger dans le but d'inférence en temps réel de l'état environnemental actuel.
• Écrivez la logique de contrôle des appareils pour réaliser les fonctions de contrôle d'automatisation.

Intégration de plateforme cloud

• Créez une plate-forme de surveillance à distance en téléchargeant des données sur des serveurs cloud, tels que Tencent Cloud et Aliyun, via la configuration Wi-Fi.
• Les utilisateurs ont la possibilité de surveiller les données environnementales et de gérer l'équipement à distance via une page Web ou une application.

Tests et Optimisation

Points forts du projet

• Combinaison de l'informatique de pointe et de l'IA : l'accélérateur IA du M5Stack NanoC6 permet un raisonnement en temps réel et une prise de décision intelligente au niveau de l'appareil local, éliminant le besoin de dépendance au cloud computing. Ce traitement local réduit la latence du réseau, améliorant ainsi les performances globales du système.
• Faible consommation d'énergie et hautes performances : NanoC6 est une solution compacte mais robuste, bien adaptée aux situations de faible consommation nécessitant une durée de fonctionnement prolongée.
• Riche extensibilité : La plate-forme NanoC6 offre une prise en charge étendue d'une large gamme de capteurs et d'extensions de périphériques, offrant aux développeurs la flexibilité d'étendre les périphériques matériels et de personnaliser le développement d'applications intelligentes pour répondre aux exigences spécifiques du projet.
• Surveillance et contrôle à distance : Via une connexion Wi-Fi, les individus ont la possibilité d'accéder à distance aux données environnementales et de gérer les appareils depuis n'importe quel endroit et à tout moment.