The M5Stack NanoC6 to mała i kompaktowa płytka rozwojowa do zastosowań AIoT (Artificial Intelligence IoT). Wyposażona jest w potężny silnik wnioskowania AI zdolny do przetwarzania dużych ilości danych w środowisku o niskim zużyciu energii. Ten artykuł omawia potencjał płytki w edge computing w inteligentnym monitoringu środowiska i systemach automatyki.
M5Stack NanoC6
M5Stack NanoC6 wyróżnia się jako najlepsza miniaturowa płytka rozwojowa do edge computing AI w linii M5Stack, stworzona specjalnie do scenariuszy z ograniczonymi zasobami. Jej podstawowe komponenty to:
-
Główny procesor: ARM rdzeń Cortex-M7, o prędkości do 480MHz, jest optymalnym wyborem do zadań edge computing ze względu na wysoką wydajność i niskie zużycie energii, co czyni go najbardziej odpowiednią opcją na rynku.
-
Akcelerator wnioskowania AI: Zintegrowany w systemie Neural Network Acceleration Unit (NNU) jest idealny do efektywnego uruchamiania prostych modeli AI, takich jak klasyfikacja obrazów i rozpoznawanie mowy.
-
Łączność bezprzewodowa: Urządzenie obsługuje Wi-Fi i Bluetooth, co umożliwia zdalne sterowanie i przesyłanie danych między urządzeniami.
-
Interfejsy rozszerzeń: Dzięki wszechstronnym interfejsom GPIO, I2C i SPI, to urządzenie bez wysiłku łączy się z szeroką gamą czujników i urządzeń peryferyjnych, co ułatwia rozszerzanie jego możliwości.
-
Rozmiar: Wielkość monety, idealny do zastosowań w miejscach o ograniczonej przestrzeni.
Zastosowanie projektu
Projekt ma na celu stworzenie inteligentnego systemu monitorowania środowiska i automatycznej kontroli z wykorzystaniem M5Stack NanoC6. Będzie zbierać dane środowiskowe w czasie rzeczywistym, analizować je za pomocą wnioskowania AI na brzegu sieci i automatycznie sterować urządzeniami dla inteligentnego zarządzania środowiskiem.
Konkretne cele to:
-
Monitorowanie danych środowiskowych w czasie rzeczywistym: Zbieranie i analiza obserwacji środowiskowych, obejmujących temperaturę, wilgotność, jakość powietrza i poziomy luminancji.
-
Inteligentne podejmowanie decyzji i sterowanie sprzętem: Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji do regulacji różnych urządzeń, takich jak wentylatory, nawilżacze i oczyszczacze powietrza, na podstawie zgromadzonych danych.
-
Zdalna transmisja danych i monitorowanie: Połączenie Wi-Fi umożliwia przesyłanie danych środowiskowych do chmury, co pozwala na zdalne monitorowanie stanu środowiska i zarządzanie urządzeniami.
Techniczna architektura projektu
Architektura sprzętowa
-
Urządzenie główne: M5Stack NanoC6 pełni rolę głównego kontrolera projektu, obsługując pozyskiwanie danych z czujników, wnioskowanie AI oraz sterowanie urządzeniami.
-
Czujniki:
-
Czujnik temperatury i wilgotności DHT22: System zapewnia monitorowanie temperatury i wilgotności środowiska w czasie rzeczywistym.
-
MQ-135 Air Quality Sensor: To urządzenie służy do wykrywania ilości szkodliwych gazów w powietrzu.
-
BH1750 Light Sensor: Celem jest wykrywanie natężenia światła w otoczeniu.
-
-
Sprzęt sterujący:
-
Wentylator: System automatycznie włącza lub wyłącza wentylator w zależności od temperatury, wilgotności i jakości powietrza.
-
System oświetlenia: Automatyczne dostosowywanie w zależności od poziomu światła.
-
-
Moduł komunikacji: Transmisja danych z serwerem zdalnym za pomocą modułu Wi-Fi.
Architektura oprogramowania
-
Moduł pozyskiwania danych z czujników: System zbiera dane z różnych czujników i przesyła je do modułu AI. Moduł AI wykorzystuje specjalną jednostkę do analizy danych z czujników w czasie rzeczywistym i określenia aktualnego stanu środowiska.
-
Moduł sterowania urządzeniami: Steruje podłączonymi urządzeniami na podstawie wyników inferencji, np. uruchamia wentylator lub reguluje oświetlenie.
-
Moduł transmisji danych: przesyła dane środowiskowe do chmury przez Wi-Fi i umożliwia użytkownikom zdalne przeglądanie danych przez stronę internetową lub aplikacje mobilne.
Lokale przechowywanie i system alarmowy: Przechowuje krytyczne dane lokalnie na wypadek niestabilnej sieci i wysyła alerty w przypadku anomalii środowiskowych (np. wysokiej temperatury, złej jakości powietrza).
Etapy realizacji projektu
Przygotowanie sprzętu
-
Podłącz czujniki takie jak DHT22, MQ-135, BH1750 itp. do portu GPIO M5Stack NanoC6.
-
Podłącz urządzenia sterujące (wentylatory, światła itp.) do NanoC6 za pomocą przekaźników.
Rozwój oprogramowania
-
Użyj MicroPython lub C++ jako środowisk programistycznych do pisania sterowników do odczytu danych z czujników.
-
Wykorzystaj AI inference gas pedal M5Stack NanoC6 do uruchomienia lekkiego modelu sieci neuronowej w celu realizacji inferencji w czasie rzeczywistym aktualnego stanu środowiska.
-
Napisz logikę sterowania urządzeniami, aby zrealizować funkcje automatycznej kontroli.
Integracja z platformą chmurową
-
Zbuduj platformę zdalnego monitoringu, przesyłając dane do serwerów w chmurze, takich jak Tencent Cloud i Aliyun, poprzez konfigurację Wi-Fi.
-
Użytkownicy mają możliwość monitorowania danych środowiskowych i zdalnego zarządzania sprzętem za pomocą strony internetowej lub aplikacji.
Testowanie i optymalizacja
System zostanie poddany testom w celu potwierdzenia dokładności pozyskiwania danych z czujników, szybkości reakcji AI oraz stabilności sterowania urządzeniami. Kod zostanie dostosowany na podstawie wyników testów, aby zwiększyć efektywność i stabilność systemu.
Najważniejsze cechy projektu
-
Połączenie edge computing i AI: AI gas pedal M5Stack NanoC6 umożliwia lokalne, w czasie rzeczywistym rozumowanie i inteligentne podejmowanie decyzji, eliminując potrzebę korzystania z chmury. To lokalne przetwarzanie zmniejsza opóźnienia sieciowe, poprawiając ogólną wydajność systemu.
-
Niskie zużycie energii i wysoka wydajność: NanoC6 to kompaktowe, a zarazem solidne rozwiązanie, idealne do zastosowań o niskim poborze mocy, które wymagają długiego czasu pracy.
-
Bogata rozbudowa: Platforma NanoC6 oferuje szerokie wsparcie dla różnorodnych czujników i rozszerzeń peryferyjnych, dając deweloperom elastyczność w rozbudowie urządzeń sprzętowych oraz dostosowywaniu inteligentnych aplikacji do specyficznych wymagań projektowych.
-
Zdalny monitoring i kontrola: Poprzez połączenie Wi-Fi, użytkownicy mają możliwość zdalnego dostępu do danych środowiskowych i zarządzania urządzeniami z dowolnego miejsca i o dowolnej porze.
