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农业物联网边缘节点:STM32G0的传感器融合算法.pdf
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目录
农业物联网边缘节点:STM32G0的传感器融合算法
一、引言
1.1 农业物联网的发展背景
1.2 边缘节点在农业物联网中的重要性
1.3 STM32G0与传感器融合算法的意义
二、农业物联网与边缘节点概述
2.1 农业物联网的概念与架构
2.1.1 农业物联网的定义
2.1.2 农业物联网的架构层次
2.2 边缘节点在农业物联网中的作用
2.2.1 数据采集与预处理
2.2.2 本地决策与控制
2.2.3 减轻云端压力
2.3 农业物联网中边缘节点的应用场景
2.3.1 温室大棚环境监测与控制
2.3.2 农田土壤墒情监测与灌溉管理
2.3.3 畜牧养殖环境监测与健康管理
三、STM32G0微控制器简介
3.1 STM32G0的基本概述
3.1.1 产品定位与应用场景
3.1.2 核心特点
3.2 STM32G0的硬件架构
3.2.1 内核架构
3.2.2 存储器架构
3.2.3 外设接口
3.3 STM32G0的开发环境与工具
3.3.1 集成开发环境(IDE)
3.3.2 配置工具
3.3.3 调试工具
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融合算法
2025年04月12日
第 1 页 共 31 页

四、传感器融合算法基础
4.1 传感器融合的概念与意义
4.1.1 传感器融合的定义
4.1.2 传感器融合在农业物联网中的意义
4.2 传感器融合的层次与方法
4.2.1 传感器融合的层次
4.2.2 传感器融合的方法
4.3 传感器融合算法的评估指标
4.3.1 准确性
4.3.2 实时性
4.3.3 可靠性
五、基于STM32G0的传感器硬件选型与连接
5.1 农业物联网中常用传感器类型及需求分析
5.1.1 环境监测类传感器
5.1.2 土壤参数监测类传感器
5.1.3 作物生长状态监测类传感器
5.2 基于 STM32G0 的传感器硬件选型
5.2.1 选型原则
5.2.2 具体传感器选型示例
5.3 传感器与 STM32G0 的连接方法
5.3.1 基于 I2C 接口的连接
5.3.2 基于 SPI 接口的连接
5.3.3 基于 UART 接口的连接
六、传感器数据采集与预处理
6.1 基于STM32G0的传感器数据采集实现
6.1.1 ADC数据采集
6.1.2 I2C、SPI 通信数据采集
6.2 传感器数据预处理的必要性
6.2.1 噪声干扰问题
6.2.2 数据不一致性问题
6.2.3 数据维度与范围问题
6.3 常见的数据预处理方法
6.3.1 滤波处理
6.3.2 归一化处理
6.3.3 数据插值与拟合
七、具体传感器融合算法实现
7.1 加权平均融合算法
7.1.1 算法原理
7.1.2 权重确定方法
7.1.3 代码实现
7.2 卡尔曼滤波融合算法
7.2.1 算法原理
7.2.2 卡尔曼滤波参数设置
7.2.3 代码实现
7.3 模糊逻辑融合算法
7.3.1 算法原理
7.3.2 模糊规则设计
7.3.3 代码实现
八、算法优化与性能评估
8.1 传感器融合算法的优化策略
2025年04月12日
第 2 页 共 31 页

8.1.1 基于模型的优化
8.1.2 数据驱动的优化
8.1.3 硬件资源优化
8.2 传感器融合算法性能评估指标
8.2.1 准确性指标
8.2.2 实时性指标
8.2.3 可靠性指标
8.3 性能评估实验与结果分析
8.3.1 实验环境搭建
8.3.2 实验方案设计
8.3.3 实验结果分析
九、系统集成与测试
9.1 基于 STM32G0 的传感器融合系统集成
9.1.1 硬件集成
9.1.2 软件集成
9.2 系统测试方案设计
9.2.1 功能测试
9.2.2 性能测试
9.2.3 稳定性测试
9.3 测试结果分析与改进
9.3.1 测试结果分析
9.3.2 改进措施
十、应用案例与实践经验
10.1 温室大棚环境监测与控制应用案例
10.1.1 应用场景概述
10.1.2 系统架构设计
10.1.3 实践效果与经验总结
10.2 精准灌溉系统应用案例
10.2.1 应用场景概述
10.2.2 系统架构设计
10.2.3 实践效果与经验总结
10.3 农业病虫害预警系统应用案例
10.3.1 应用场景概述
10.3.2 系统架构设计
10.3.3 实践效果与经验总结
10.4 实践中遇到的问题及解决方案
10.4.1 传感器故障问题
10.4.2 通信不稳定问题
10.4.3 算法性能问题
十一、结论与展望
11.1 研究成果总结
11.1.1 算法实现与优化
11.1.2 系统集成与测试
11.1.3 应用案例验证
11.2 研究的局限性
11.2.1 算法适应性局限
11.2.2 硬件资源限制
11.2.3 数据多样性处理不足
11.3 未来研究方向
11.3.1 算法改进与创新
2025年04月12日
第 3 页 共 31 页

11.3.2 硬件平台升级
11.3.3 数据融合与决策支持
11.3.4 系统安全性与可靠性提升
农业物联网边缘节点:STM32G0的传感器融合算法
一、引言
1.1 农业物联网的发展背景
随着信息技术的飞速发展,物联网(Internet of Things, IoT)技术在各个领域得到了广泛的应用,农业领域也不例外。传统农业
生产方式面临着资源利用率低、劳动强度大、生产效率不高等问题,而农业物联网的出现为解决这些问题提供了新的途径。
农业物联网是将传感器技术、网络通信技术、数据分析技术等与农业生产过程相结合,实现对农业生产环境、作物生长状况、农
业设备运行状态等信息的实时监测和智能控制。通过农业物联网,农民可以更加精准地掌握农业生产过程中的各种信息,合理安
排农业生产活动,提高农业生产的效率和质量,降低生产成本,实现农业的可持续发展。
1.2 边缘节点在农业物联网中的重要性
在农业物联网系统中,边缘节点扮演着至关重要的角色。边缘节点通常部署在农业生产现场,直接与各种传感器和执行器相连,
负责采集农业生产环境中的各种数据,如温度、湿度、光照强度、土壤水分等,并对这些数据进行初步的处理和分析。
与传统的云计算模式相比,边缘节点具有以下优势:
1. 实时性:边缘节点可以在本地对数据进行处理和分析,无需将大量的数据传输到云端,从而大大缩短了数据处理的时间,
提高了系统的实时性。例如,当传感器检测到土壤水分过低时,边缘节点可以立即控制灌溉设备进行灌溉,及时满足作物
的水分需求。
2. 减少网络带宽需求:边缘节点对数据进行初步处理后,只将有用的信息传输到云端,减少了数据传输量,降低了对网络带
宽的需求,同时也降低了数据传输的成本。
3. 增强系统的可靠性和稳定性:在网络故障或云端服务器出现问题时,边缘节点仍然可以独立工作,继续采集和处理数据,
保证了农业物联网系统的可靠性和稳定性。
1.3 STM32G0与传感器融合算法的意义
STM32G0是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一款低成本、低功耗、高性能的微控制器,具有丰富的外设资源和强大的
处理能力,非常适合应用于农业物联网边缘节点。
传感器融合算法是将多个传感器的数据进行综合处理和分析,以获取更准确、更全面的信息。在农业物联网中,单一传感器的数
据往往存在局限性,例如温度传感器只能测量环境温度,无法获取其他信息。而通过传感器融合算法,可以将温度、湿度、光照
强度等多个传感器的数据进行融合,从而更准确地反映农业生产环境的实际情况。
结合STM32G0和传感器融合算法,可以开发出高效、智能的农业物联网边缘节点,实现对农业生产环境的实时监测和智能控制,
为农业生产提供更加精准的决策支持。
二、农业物联网与边缘节点概述
2.1 农业物联网的概念与架构
2.1.1 农业物联网的定义
2025年04月12日
第 4 页 共 31 页

农业物联网是物联网技术在农业领域的具体应用,它借助各类传感器、通信网络以及智能处理技术,达成对农业生产环境、农作
物生长态势、农业设备运行状况等信息的实时采集、传输与分析,从而实现农业生产的精准化、智能化与自动化管理。
2.1.2 农业物联网的架构层次
农业物联网通常由感知层、网络层和应用层三个层次构成。
感知层:作为农业物联网的基础,感知层主要由各类传感器组成,例如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤养分
传感器等。这些传感器能够实时采集农业生产环境中的各种物理和化学信息,为后续的数据分析和决策提供依据。
网络层:负责将感知层采集到的数据传输到应用层。网络层可以采用多种通信技术,如无线传感器网络(WSN)、
ZigBee、Wi - Fi、GPRS、4G/5G 等。不同的通信技术适用于不同的应用场景,例如在农田环境中,由于距离较远且节点
分布广泛,无线传感器网络和 GPRS 可能更为合适;而在温室大棚等相对封闭的环境中,ZigBee 和 Wi - Fi 则可以提供
高效的通信解决方案。
应用层:是农业物联网的核心,它对网络层传输过来的数据进行处理和分析,并根据分析结果提供相应的决策支持和控制
指令。应用层可以包括农业生产管理系统、农产品质量追溯系统、农业专家决策系统等。
2.2 边缘节点在农业物联网中的作用
2.2.1 数据采集与预处理
边缘节点直接连接到各类传感器,负责实时采集农业生产环境中的数据。同时,边缘节点还可以对采集到的数据进行预处理,例
如数据滤波、数据融合、数据压缩等。通过预处理,可以去除数据中的噪声和干扰,减少数据的传输量,提高数据的质量和可用
性。
以下是一个简单的 Python 示例代码,用于模拟边缘节点对传感器数据进行滤波处理:
import numpy as np
def moving_average_filter(data, window_size):
"""
移动平均滤波函数
:param data: 输入的传感器数据
:param window_size: 窗口大小
:return: 滤波后的数据
"""
filtered_data = []
for i in range(len(data)):
if i < window_size:
filtered_data.append(np.mean(data[:i + 1]))
else:
filtered_data.append(np.mean(data[i - window_size + 1:i + 1]))
return filtered_data
# 模拟传感器数据
sensor_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
window_size = 3
filtered_data = moving_average_filter(sensor_data, window_size)
print("原始数据:", sensor_data)
print("滤波后的数据:", filtered_data)
2.2.2 本地决策与控制
边缘节点可以根据预设的规则和算法,对采集到的数据进行分析和判断,并在本地做出决策和控制指令。例如,当边缘节点检测
到土壤湿度低于设定的阈值时,可以立即控制灌溉设备进行灌溉,无需等待云端服务器的指令。这样可以大大提高系统的实时性
和响应速度,减少对网络的依赖。
2025年04月12日
第 5 页 共 31 页
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