In che modo M5Stack NanoC6 consente l'edge computing AIoT

M5Stack NanoC6

• Processore principale : il core ARM Cortex-M7 , con velocità fino a 480 MHz, è la scelta ottimale per le attività di edge computing grazie alle sue elevate prestazioni e al basso consumo energetico, rendendolo l'opzione più adatta sul mercato.
• AI Inference Acceleratore: la Neural Network Acceleration Unit (NNU) integrata nel sistema è perfetta per eseguire semplici AI modelli come la classificazione delle immagini e il riconoscimento vocale in modo efficiente.
• Connettività wireless: il dispositivo supporta Wi-Fi e Bluetooth, che consentono il controllo remoto e il trasferimento di dati tra dispositivi.
• Interfacce di espansione: con le sue versatili interfacce GPIO, I2C e SPI, questo dispositivo si collega facilmente a un'ampia gamma di sensori e periferiche, semplificando l'espansione delle sue capacità.
• Dimensioni: solo le dimensioni di una moneta, ideale per scene con spazio limitato.

Applicazione del Progetto

• Monitoraggio dei dati ambientali in tempo reale: raccogli e analizza le osservazioni ambientali, che comprendono temperatura, umidità, qualità dell'aria e livelli di luminanza.
• Processo decisionale e controllo delle apparecchiature intelligenti: utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per regolare varie apparecchiature, come ventilatori, umidificatori e purificatori d'aria, sfruttando i dati raccolti.
• Trasmissione e monitoraggio remoto dei dati: La connessione Wi-Fi facilita la trasmissione dei dati ambientali al cloud, consentendo il monitoraggio remoto dello stato ambientale e la gestione del dispositivo.

Architettura Tecnica del Progetto

Architettura Hardware

• Dispositivo principale: M5Stack NanoC6 funge da controller principale del progetto, gestendo l'acquisizione dei dati dei sensori, l'inferenza dell'intelligenza artificiale e il controllo del dispositivo.
• Sensori:
  • Sensore di temperatura e umidità DHT22 : il sistema fornisce il monitoraggio in tempo reale della temperatura e dell'umidità dell'ambiente.
  • Sensore di qualità dell'aria MQ-135 : questo dispositivo viene utilizzato per rilevare la quantità di gas nocivi nell'aria.
  • Sensore di luce BH1750 : lo scopo è rilevare l'intensità della luce nell'ambiente circostante.
• Apparecchiature di controllo:
  • Ventola: il sistema si accende o si spegne automaticamente in base alla temperatura, all'umidità e alla qualità dell'aria.
  • Sistema di illuminazione: Regolazione automatica in base al livello di luce.
• Modulo di comunicazione: trasmissione dei dati con un server remoto utilizzando un modulo Wi-Fi.

Architettura del Software

• Modulo di acquisizione dati del sensore: il sistema raccoglie dati da diversi sensori e li invia al modulo AI. Il modulo AI utilizza un'unità speciale per analizzare i dati del sensore in tempo reale e determinare lo stato attuale dell'ambiente.
• Modulo di controllo dispositivo: controlla i dispositivi collegati in base ai risultati dell'inferenza, come l'avvio della ventola o la regolazione delle luci.
• Modulo di trasmissione dati: invia i dati ambientali al cloud tramite Wi-Fi e consente agli utenti di visualizzare da remoto i dati tramite web o app mobili.

Fasi di implementazione del progetto

Preparazione dell'hardware

• Collega sensori come DHT22, MQ-135, BH1750, ecc. alla porta GPIO di M5Stack NanoC6.
• Collega i dispositivi di controllo (ventilatori, luci, ecc.) al NanoC6 tramite relè.

Sviluppo Software

• Utilizzare gli ambienti di sviluppo MicroPython o C++ per scrivere driver per la lettura dei dati dei sensori.
• Utilizza il pedale dell'acceleratore per l'inferenza dell'intelligenza artificiale di M5Stack NanoC6 per eseguire un modello di rete neurale leggero allo scopo di dedurre in tempo reale lo stato ambientale attuale.
• Scrivere la logica di controllo del dispositivo per realizzare funzioni di controllo dell'automazione.

Integrazione della piattaforma cloud

• Costruisci una piattaforma di monitoraggio remoto caricando i dati su server cloud, come Tencent Cloud e Aliyun, tramite la configurazione Wi-Fi.
• Gli utenti hanno la possibilità di monitorare i dati ambientali e gestire da remoto l'attrezzatura tramite una pagina web o un'app.

Test e Ottimizzazione

Punti salienti del progetto

• Combinazione di edge computing e AI: il pedale dell'acceleratore AI di M5Stack NanoC6 consente il ragionamento in tempo reale e il processo decisionale intelligente sul dispositivo locale, eliminando la necessità di dipendenza dal cloud computing. Questa elaborazione locale riduce la latenza della rete, migliorando le prestazioni complessive del sistema.
• Basso consumo energetico e prestazioni elevate: NanoC6 è una soluzione compatta ma robusta, adatta per situazioni a basso consumo che richiedono una durata operativa estesa.
• Ricca espandibilità: la piattaforma NanoC6 fornisce ampio supporto per un'ampia gamma di sensori ed estensioni periferiche, consentendo agli sviluppatori la flessibilità di espandere i dispositivi hardware e personalizzare lo sviluppo di applicazioni intelligenti per soddisfare requisiti di progetto specifici.
• Monitoraggio e controllo remoto: tramite una connessione Wi-Fi, le persone hanno la possibilità di accedere da remoto ai dati ambientali e gestire i dispositivi da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento.