自制一个 LoRa PM2.5 监测器
自制一个 LoRa PM2.5 监测器
文章目录
- [前言](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_2)
- [1 Demo 介绍](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#1_Demo__14)
- [总体方案](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_16)
- [PM2.5 监测器](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#PM25__22)
- [家里阳台的空气质量](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_34)
- [2 硬件设计与实现](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#2__51)
- [主控](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_53)
- [PM2.5 传感器](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#PM25__57)
- [传感器连接](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_63)
- [3 软件设计与实现](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#3__81)
- [传感器数据解析处理](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_88)
- [LoRaWAN 参数配置](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#LoRaWAN__118)
- [4 腾讯云物联网开发平台操作](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#4__126)
- [产品定义及设备创建](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_130)
- [设备调试](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#_167)
- [END](https://cloud.tencent.com/developer/audit/support-plan/8886434#END_175)前言
年前整理医院发票，发现小孩一整年看病花了快3000块，幸好买的保险能报销大部分。病历基本都是支气管炎、上呼吸道感染、咽炎，还有一次发展成了肺炎去拍了胸片。小孩这拍胸片的频次都快赶上我小时候过节去拍照片的频次了。
之前我和老婆都觉得是正常换季着凉以及幼儿园交叉感染，可年前参加一次交流会认识到了深圳大气污染的问题，这才联想到来深圳后生病的概率比在厦门生活要大多了。于是动手做了一个 PM2.5 监测器，来了解身边空气质量。
这篇文章分享下小能手如何使用 P-NUCLEO-LRWAN3 LoRa 开发套件自制的 PM2.5 监测器。
有兴趣的朋友不妨也来DIY一个，特别是家里有小孩或者慢性呼吸疾病的家人，更应该关注空气质量。当了解到自己生活空间的空气质量后，我们就可以决策是否需要在家里安置空气净化器，甚至是否需要换房子，寒暑假是否要把孩子送回环境更好的老家农村等等。
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1 Demo 介绍
总体方案
Nucleo LoRa Sensor 开发板通过串口外挂一个 PM2.5 传感器，通过 LoRaWAN 网关上报至腾讯云物联网开发平台，做数据存储和进一步的展示分析。
PM2.5传感器+Nucleo LoRa Sensor --> Nucleo LoRa Gateway --> 腾讯云物联网开发平台
PM2.5 监测器
这是春节放假前在办公室做好时的样子。
那时候大家都还不用戴口罩，我们和它都可以愉快地呼吸。现在就剩下它大口地呼吸，孤单地数着直径小于2.5um的粒子。
这是在腾讯云物联网开发平台上看到的数据，办公室 PM2.5 大约在 40 上下，属于比较正常的范围。晚上夜深的时候，PM2.5 能达到30左右，空气质量达到优的水平。
家里阳台的空气质量
监测器拿回家后，放在了阳台上，看看小区的空气质量。
通过2个月的观察发现了一点规律：
- 我住处附近的空气质量和办公室差不多，阳台上在40多，属于良的等级；
- 春节期间空气质量比开工后要好；
- 下雨时空气质量会更好；
另外，数据上会周期出现一些爆点，飙到快 500，分析了下要么家里在炒菜，要么就是老爹在偷偷抽烟。
在写这篇文章的时候，老婆听了我的结论，心里不是很好受，已经在看净化器了。看到她打开了京东，我的心里也开始不好受了。
言归正传，接下来说说具体的软硬件设计。
2 硬件设计与实现
主控
由于手头刚好有 Nucleo LoRa Sensor 开发板，前面也完成了节点的接入和网关的接入，所以我们就拿它来 DIY。
PM2.5 传感器
朋友们推荐了攀藤G7传感器 PMS7003，据说市场份额不错，并且串口接口也方便调试和代码处理。
传感器连接
在传感器连接接口设计上，考虑此前已有两个串口被使用，需要新增一个串口来与传感器通信。
Nucleo接口 | 硬件外设 |
|---|---|
UART1(PA9/PA10) | LoRa Modem |
UART2(PA2/PA3) | 打印 |
UART5(PC12/PD2) | PMS7003 |
由于 Nucleo 只需要接收数据就行，我们直接接到 RX 引脚上，也就是 PD2。
实物接线如下图。
3 软件设计与实现
软件上只需要处理串口驱动和传感器协议处理，具体工程是由 Supo 和 Arthur 两位大神帮忙搞定的，仓库见：
https://github.com/twowinter/TencentOS-tiny/tree/pm2d5
下面的 传感器数据解析处理 小节是对代码的解析，如果你也是采用相同的传感器，那这部分不用修改，只需进行 LoRaWAN 参数的配置。
传感器数据解析处理
这是传感器的串口参数及协议：
协议示例数据：
[17:10:48.321]收←◆42 4D 00 1C 00 3F 00 42 00 58 00 32 00 32 00 32 05 8C 00 E0 00 18 00 14 00 10 00 0E 00 00 03 D5
[17:10:49.324]收←◆42 4D 00 1C 00 3E 00 42 00 58 00 31 00 32 00 32 05 64 00 E0 00 18 00 14 00 10 00 0E 00 00 03 AB
[17:10:50.328]收←◆42 4D 00 1C 00 3A 00 42 00 58 00 30 00 32 00 32 05 14 00 E0 00 1C 00 14 00 10 00 0E 00 00 03 5A
[17:10:51.329]收←◆42 4D 00 1C 00 39 00 42 00 56 00 30 00 32 00 32 05 14 00 D0 00 18 00 10 00 0B 00 0A 00 00 03 36 具体处理逻辑是这样：
串口接收 --> 数据缓存解析校验 --> 取出其中26字节载荷发到邮箱 --> 邮箱接收并通过LoRa模组发送
硬件这边尽量对传感器数据简化处理，云平台有设备解析引擎，只需将传感器的原始数据取出上报，云端再将其转成JSON。
有兴趣的朋友直接看两位大神的代码，代码流程如下。
HAL_UART_RxCpltCallback
tos_shell_input_byte
shell_readline
tos_mail_q_post
tos_mail_q_pend
tos_lora_module_send
LoRaWAN 参数配置
另外记得处理下设备参数。
tos_lora_module_join_otaa4 腾讯云物联网开发平台操作
端侧处理完毕后，接下来在云平台上创建产品和设备。
产品定义及设备创建
产品定义涉及数据模版，参考 PMS7003 传输协议直接定义了 12 个颗粒物属性以及版本号和错误代码。
相应的设备数据解析脚本如下，比较简单，无脑赋值：
function RawToProtocol(fPort, bytes) {
var data = {
"method": "report",
"clientToken" : new Date(),
"params" : {}
};
var i = 0;
data.params.PM1_CF1 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.PM2d5_CF1 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.PM10_CF1 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.PM1 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.PM2d5 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.PM10 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.particles_0d3 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.particles_0d5 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.particles_1 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.particles_2d5 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.particles_5 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.particles_10 = (bytes[i++] << 8) | bytes[i++];
data.params.version = bytes[i++];
data.params.Error = bytes[i++]
return data;
}设备调试
创建相应的设备后，复位我们做好的 PM2.5 监测器，即可在云端看到设备属性的上报。
至此，整个 PM2.5监测器的总体调试就完毕了。