1.主控制器STM32F103C8T6。2.MQ4一氧化碳传感器，MQ7甲烷传感器，水位传感器，设置阈值，超出阈值，蜂鸣器会响，且app弹出消息。3.DHT11温湿度传感器4.门窗传感器，有个红外开关4.利用光电传感器和舵机，5.ESP32S3CAM可以实时监控门口，通过模板匹配识别陌生人。6.在oled屏幕上照片传感器数据。7.电源是12V锂电池2200mA+LM2596可调降压模块。8.ESP32S3 9.app上会显示放置在门上的监控，可以识别陌生人，以及所有传感器的数据和阈值。帮我主控模块设计

<think>嗯，用户想设计一个基于STM32F103C8T6和ESP32S3的主控模块，整合多种传感器实现各种功能。首先，我需要理解这两个微控制器的特点。STM32F103C8T6是Cortex-M3内核，主频72MHz，资源相对有限，适合处理实时控制和传感器数据采集。而ESP32-S3是双核，主频高达240MHz，支持WiFi和蓝牙，适合处理网络通信和图像识别任务。所以，用户可能希望利用STM32进行底层传感器控制，ESP32处理网络和摄像头相关功能。 接下来，用户提到的传感器包括MQ4、MQ7、DHT11、水位传感器、光电传感器、门窗传感器，还有舵机、OLED屏幕，以及APP远程监控和陌生人识别。需要将这些模块合理分配到两个主控上。STM32可能负责实时性高的任务，比如读取传感器数据、控制舵机、阈值报警，而ESP32处理摄像头数据、陌生人识别，并通过WiFi传输到APP。 然后，硬件设计需要考虑电源管理，因为多个传感器和模块可能消耗较大电流，需要稳定的电源供应。通信方面，STM32和ESP32之间可以通过UART或SPI进行数据交互，确保数据传输的实时性。同时，ESP32需要连接摄像头模块，比如OV2640，用于图像采集和陌生人识别，这可能涉及到图像处理算法，如使用OpenCV或TensorFlow Lite进行人脸识别。 软件部分，STM32需要编写驱动程序读取各传感器的数据，比如MQ4和MQ7是气体传感器，需要ADC读取模拟信号，DHT11是数字温湿度传感器，可能需要单总线协议。水位和光电传感器可能也是模拟或数字输入。阈值报警需要在STM32中设置比较逻辑，触发蜂鸣器或LED。OLED显示可以使用I2C或SPI接口，显示实时数据。 ESP32方面，需要配置摄像头模块，可能使用Arduino框架或ESP-IDF进行开发，实现图像捕获和传输。陌生人识别可能需要机器学习模型，预先训练好人脸检测模型，部署到ESP32上。同时，ESP32需要建立WiFi连接，创建服务器或使用MQTT协议将数据传输到APP。APP端可能需要开发一个客户端，接收实时视频流和传感器数据，并展示给用户。 系统集成中，双核协作是关键，STM32和ESP32之间的通信协议要设计好，比如定义数据格式和传输速率。此外，电源管理可能需要考虑低功耗模式，尤其是在电池供电的情况下。各个传感器的校准和数据处理也需要考虑，比如MQ4和MQ7的气体浓度转换，可能需要查表或线性拟合。 可能的问题包括传感器数据干扰，需要硬件滤波或软件滤波算法；网络传输的稳定性，尤其是在视频流传输时，带宽和延迟问题；陌生人识别的准确率，可能需要优化模型或增加红外传感器辅助。另外，多任务处理在STM32上可能需要使用RTOS来管理任务调度，而ESP32的双核可以分配一个核心处理网络，另一个处理图像。 用户可能没有明确提到的需求是数据存储，是否需要本地存储历史数据，或者完全依赖实时传输。此外，报警通知的方式，比如APP推送、短信或邮件通知。还有，用户界面设计是否需要在OLED上显示所有数据，还是仅关键信息，需要进一步确认。 最后，测试和调试阶段需要分模块进行，先确保每个传感器和功能单独工作正常，再逐步集成，排查通信和协同工作中的问题。可能需要使用逻辑分析仪或示波器检查信号完整性，以及使用网络工具监控数据传输情况。</think>### 基于STM32F103C8T6与ESP32-S3 CAM的主控模块设计方案 #### 一、系统架构设计 1. **双核分工原则** - **STM32F103C8T6**：负责传感器数据采集（模拟/数字信号）、阈值报警、舵机控制、OLED显示等实时性要求高的任务[^3]。 - **ESP32-S3 CAM**：负责WiFi/BLE通信、摄像头图像处理、陌生人识别算法、APP数据交互及视频流传输[^1][^2]。 2. **硬件接口分配** | 模块 | STM32接口 | ESP32接口 | 通信协议 | |--------------|-----------|-----------------|-----------| | MQ4/MQ7 | ADC1 | - | 模拟信号 | | DHT11 | GPIO | - | 单总线 | | 水位传感器 | ADC2 | - | 模拟信号 | | 光电传感器 | GPIO | - | 数字信号 | | 门窗传感器 | GPIO | - | 数字信号 | | 舵机控制 | TIM3 | - | PWM | | OLED屏幕 | I2C1 | - | I2C | | 双核通信 | USART1 | UART0 | 自定义协议| | OV2640摄像头 | - | DVP/CAM接口 | 并行总线 | #### 二、关键功能实现 1. **传感器数据采集** - **气体检测**：STM32通过ADC周期性采样MQ4（甲烷）、MQ7（一氧化碳），使用公式$V_{out}=V_{cc} \times \frac{R_{s}}{R_{s}+R_{l}}$计算气体浓度。 - **温湿度检测**：DHT11每5秒通过单总线协议传输数据，需严格时序控制： ```c void DHT11_Read() { GPIO_ResetBit(DHT11_PORT); // 拉低18ms delay_ms(18); GPIO_SetBit(DHT11_PORT); // ... 接收40位数据 } ``` 2. **陌生人识别系统** - ESP32-S3运行轻量化YOLOv3-Tiny模型，通过OV2640摄像头捕获图像（分辨率支持$320\times240$），检测到陌生人时触发以下动作： 1. 保存JPEG图像至SD卡 2. 通过MQTT推送警报至APP 3. 联动STM32控制蜂鸣器报警 3. **双核通信协议** ```cpp // 数据帧格式：帧头(0xAA) + 数据类型(1B) + 数据长度(1B) + 数据(NB) + CRC(2B) typedef struct { uint8_t cmd_type; // 0x01:传感器数据 0x02:控制指令 uint16_t data_len; uint8_t* payload; } CrossCommPacket; ``` #### 三、电源与PCB设计 1. **电源架构** $$ P_{total} = \sum (I_{sensor} \times V_{cc}) + I_{MCU} \times 3.3V + I_{CAM} \times 5V $$ 采用两级稳压： - 第一级：DC12V→LM2596→5V（摄像头/舵机） - 第二级：AMS1117→3.3V（MCU/传感器） 2. **PCB布局要点** - 模拟/数字地分割 - 摄像头接口远离高频信号线 - STM32与ESP32间距>20mm防止干扰 #### 四、软件架构 ```mermaid graph TD A[APP] -->|MQTT/HTTP| B(ESP32-S3) B -->|UART| C[STM32] C --> D{传感器集群} B --> E[OV2640摄像头] B --> F[SD卡存储] C --> G[OLED显示] C --> H[报警模块] ``` #### 五、测试验证方案 1. **单元测试** - 传感器精度测试：使用标准气体浓度计对比MQ4/MQ7输出 - 图像识别准确率：构建包含2000张测试图片的数据集 2. **压力测试** - 双核满负荷运行72小时，监测温升（应<15℃） - 网络丢包率测试：WiFi RSSI=-80dBm时丢包率应<5%