基于stm32的环境多参数监测系统设计

北方工业大学电子信息工程学院 王薷萱 吴小林 梁钧峰 李默涵 徐 鸿

本系统以解决监测气候区域性变化为目的，实时对本地CO2浓度、温度、风速通过传感器进行数据采集，通过无线通讯传送到ARM控制平台，ARM控制器对接收到的各节点数据进行存储和分析处理，有较高的实际应用价值。

概述：尽管当前对于气候的模拟已达到了相当可信的程度，以致它们被成功地用于日常业务，但其预测结果是否准确真实，却仍需要事实的检验。因此，对各个地区CO2浓度、温度、湿度的及时且准确的检测对预测气候变化的趋势就变得非常有必要。因此制作一个气候自动检测智能系统尤其关键。

1 系统总体框架

本文系统主要由STM32W108为系统的主控芯片、CO2浓度采集模块、DS18B20温度采集模块、风速采集模块、射频发送模块以及LCD显示模块组成。其系统结构框图如图1所示。

图1 系统总体结构框图

2 部分模块的设计实现

2.1 CO2浓度采集模块实现

鉴于检测CO2浓度的传感器市场上种类较多，出于对抗干扰能力，使用寿命，准确性的考虑，我们选取非分光式CO2传感器，其输出电压为0V-3.3V，输出电流为3mA-20mA，具有较广的测量范围、高灵敏性、接口电路简单、性价比高等特点。

设计CO2检测接口电路如图所示，通过该电路进行实时的CO2浓度采集，再通过之后的模式转化将数据输入到主控器中，进行进一步的分析，显示。

电路图由软件Viso作画，如图2所示。

图2 CO2检测接口电路图

2.2 温度采集模块实现

在温度的采集上，采用DS18B20测温探头。不同于传统的温度检测大多以热敏电阻为传感器，其使用集成芯片，采用单总线技术，有效的减少了外界的干扰，将测量的精度提升一个台阶。DS18B20的测量范围为-55℃—120℃，配合外接电路，使其线性度更好，在-10℃—85℃之间测量时精度为±0.1℃，能够满足测量所需的精度要求。2.3 风速检测模块实现

风速检测模块选取ZQZ-TF风速传感器类型，其输出量为脉冲计数，通过风力带动风杯旋转使其截光盘能够切割光电转换电路进而产生电脉冲波，其信号转变电路为霍尔集成电路。因为风力大小的不同，使得单位时间内霍尔磁敏元件产生的脉冲个数不

同，且其脉冲个数与风速存在线性关系，通过脉冲计数便可求出对应风速的大小。2.4 通信模块

高性能、低功耗、集成度高的STM32W108主控芯片，其中集成了2.4GHz的收发器。其无线通信的原理图如图所示。图中的ANT为内置在PCB板上的天线，接收到的信号通过LC谐振电路后通过滤波进入主控芯片，根据其接收的数据进行相应的数据处理以及数据存储。该系统时钟采用的是外部时钟源其中选取的是24MHz的晶振。原理图如图3所示。

图3 无线通信原理图

3 软件设计

系统分为4大部分，模拟量的采集，A/D转化，数据传输，接收显示。通电后，初始化各项功能，通过各个子程序的调用完成对于数据的采集接收以及处理。每个5秒检测一次各个模块是否正常，若读取数据异常，会发生报警声，待排除障碍后，再正常运行。实际测试结果与数据获取。

4 实际测试结果与数据获取

搭建好系统后，通过已知的高精度检测仪，对比实际测试数

据，CO2模块对比数据记录如表1所示，温度模块对比数据记录如

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ELECTRONICS WORLD・技术交流表2所示，风速模块对比数据记录如表3所示。

表1 CO2浓度检测记录表

CO2浓度（单位：ppm）

8:0010:0012:0014:0016:0018:0020:0022:000:002:004:006:00实验432组对照439组相对误差

1.59%3.56%1.53%1.50%0.92%2.27%2.57%0.41%2.36%1.76%4.86%1.12%

421

392

399

436

440

467

487

467

455

432

445

406

386

405

432

450

455

489

478

463

453

440

实验2.6组对照2.6组相对误差

0.00%3.12%7.69%7.94%3.12%5.88%4.71%7.35%5.88%4.62%6.52%8.89%

3.2

2.6

6.3

6.4

6.8

8.5

6.8

5.1

6.5

4.6

4.5

3.3

2.4

6.8

6.6

7.2

8.9

6.3

5.4

6.2

4.3

4.1

表3 风速模块检测记录表

风速（单位：km/h）

8:0010:0012:0014:0016:0018:0020:0022:000:002:004:006:00

表2 温度检测记录表

温度（单位：℃）

8:0010:0012:0014:0016:0018:0020:0022:000:002:004:006:00实

验16.418.619.922.619.418.315.213.413.213.413.614.4组对

照16.718.920.622.319.418.215.413.913.213.113.414.6组相对误差

1.80%1.59%3.40%1.35%0.00%0.55%1.30%3.60%0.00%2.29%1.49%1.37%

5 结束语

由于A/D转化误差以及噪声的影响，本产品与市场上高精度检测仪相比存在一定误差，且从相对误差上，可以看出其误差较小，能够满足日常对于环境参数的一些记录。相比于传统的高精度检测仪本系统通过多个传感器实时采集温度、CO2浓度、风速等信息，通过无线模块传输数据打破空间限制，方便实时读取所需要信息。同时系统可以自查报错，增强了系统的可靠性，稳定性。在预测气候变化方面有其一定的实际价值。

作者简介：王薷萱（1996—），北京人，大学本科，现就读于北方工业大学电子信息工程学院。

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入循环，检测控制命令。程序在WIFI接收中断分析控制命令，机器人根据相应的控制命令执行一系列的直行和转直角弯操作直至到达取送货物点，取货或者送货后原路返回，回到起点再次循环检测控制命令直至系统关闭。期间机器人每5ms通过IIC读取一次MPU6050的姿态数据用于姿态校正，每100ms通过定时器中断控制串口用DMA方式发送64个字节的运动数据给上位机终端。流程图如图2所示。五、结语

随着社会信息化、智能化的不断发展，人们对高效、智能的仓储系统的需求日益强烈，智能仓储机器人拥有广阔的应用前景。我们团队设计的这款基于STM32的智能轮式仓储机器人经过实验室环境下的模拟测试，续航时间，识别精确度以及运动路径误差等各项指标符合预期要求，提供了一种智能仓储机器人的设计理念与制作方案。

参考：周江.STM32单片机原理及硬件电路设计研究.数字技术与应用,2015(11):1-1；闫晓俊.基于STM32的WIFI视频传输的研究与设计.中北大学,2016；丁建文.物流仓储移动机器人系统设计与路径规划研究.湖南工业大学,2017；邹爽心.仓储机器人的应用现状与发展战略探讨.物流工程与管理,2013,35(6):171-172；沈博闻,于宁波,刘景泰.仓储物流机器人集群的智能调度和路径规划.智能系统学报,2014,9(6):659-664。

图2 软件系统流程图

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