描述

我住的地方有社區花園，您可以在那里種植香草和小作物。我認為這是將社區聚集在一起的一項偉大舉措，也是開發物聯網系統的絕佳機會。

我很想監測土壤的濕度，以便知道植物何時口渴需要水。監測花園中的濕度和溫度等其他數據點也可能有助于繪制植物生長情況圖表。

然而，問題是這些花園通常建在公共區域，幾乎沒有電源或數據插座，這給我的物聯網計劃增加了額外的麻煩。

花園到云端

要使物聯網系統真正獨立于網點，需要解決兩個問題：電源和數據。對于電力，我們有大量的能量收集解決方案，而對于花園，太陽能是完美的選擇。但是對于數據，只有幾種方法是真正無線的：蜂窩或衛星。衛星數據在全球范圍內可用，但非常昂貴。蜂窩數據更便宜，但您的運營商必須支持它。幸運的是，Blues Wireless通過其支持 eSIM 的設備Blues Wireless Notecard使這一切變得非常簡單。我不必通過復雜的流程來申請和購買 IoT SIM。更好的是，500 MB 的數據已包含在內，無需每月花費來保持 SIM 上的數據線暢通。

本地采購

擁有一個獨立于電源和數據的系統是很棒的。但是我想一次監視幾個區域。這個設備的幾個倍數是不可擴展的，我不喜歡在花園里到處都是蜿蜒的電線來到處種植傳感器。

所以我決定使用藍牙作為將本地傳感器節點橋接到由 Notecard 供電的主要設備的方法。藍牙非常適合在本地網絡內無線傳輸數據。它具有低開銷并保持低功耗，非常適合物聯網項目。來自這些傳感器的數據直接橋接到 Blues Wireless 云服務Notehub，以定期處理并下載以供分析。

網絡圖

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堅韌不拔

我將 Adafruit 的 nRF52840 Feather Express 與 CircuitPython 結合使用。它與 Blues Wireless 的 Cellular Notecard 配對，Notecarrier-AF與小型太陽能電池陣列配對以確保電源獨立性。來自Volatic systems的6V 2W太陽能電池連接到Notecarrier以提供太陽能，并連接鋰聚合物電池以在陽光不足的地方提供電力。

在我們出去在烈日下部署和調試傳感器之前（它可能會變得非常熱），我認為首先在家里制作原型是有意義的。為了模擬我的其他傳感器，我使用了 Mijia BLE 溫度和濕度傳感器。它們是流行且便宜的家用傳感器，由電池供電并通過 BLE 廣播傳感器數據。

我在不同的地方放置了兩個這樣的傳感器。數據每 10 分鐘收集一次，每兩小時上傳一次到服務器。

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代碼

代碼是用 CircuitPython 編寫的，以便于擴展和原型設計。代碼的關鍵部分是包含 ENVservice 文件，該文件詳細說明了米家廣播的環境服務 GATT 條目的預期特征。

Feather 會定期掃描包含此服務的藍牙廣告，并將連接到廣播此服務的任何設備。連接時，它將在關閉連接之前提取溫度和濕度數據。通過向 ENVservice 文件添加新的特征，可以為不同類型的傳感器捕獲和表示新的數據類型，例如雨量傳感器、土壤傳感器等。

list_of_devices = ble_scan.scanForDevices()
print(list_of_devices)
print("Getting data from devices")
list_of_collected_data = ble_scan.getInfoFromDevices(list_of_devices)

ble_scan.py文件中已經表示了兩種類型的服務，其中包含用于掃描具有特定前綴的設備（在我的例子中為 ATC）并從這些設備收集數據的輔助函數。設備信息服務和環境服務作為可以探測數據的 BLE 服務的示例。

控制臺輸出

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從控制臺中的 Feather 收集的數據。在這個特定的收集點，溫度為 30.7 度，濕度為 72.01%：確實是非常炎熱的一天！我的植物肯定需要更多的水。

航線

以這種方式收集數據的好處在于 Notehub 已經為您處理了所有身份驗證和配置。我之前推出了自己的蜂窩模塊和網絡服務，將數據傳輸到云端非常具有挑戰性，因為它很難調試，但使用 Notehub，一切正常，數據正在等待我：不再需要嘗試插入正確的證書進入設備。別誤會我的意思，我喜歡研究物聯網，但有些部分我不想花更多時間

Notehub 中出現的數據

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下一步是將數據移動到我們可以解析和處理它的地方。對我來說，我選擇使用谷歌云，因為我熟悉該服務，并且它與 Notehub 集成，但你可以推出自己的 webhooks，因為 Notehub 也支持它。

我通過使用 webhook.site 設置路由進行測試（只花了 5 分鐘！），當它工作時，我啟動了一個 Google Cloud Function 來接收端點請求并顯示它，我們可以看到 Notehub 有已成功將數據發送給 Google。

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在 Google Cloud 中，我在 BigQuery 中設置了一個簡單的表，并讓 Cloud Function 將數據傳遞給它，隨后在 Google 表格中連接并可視化。這是一個很棒的儀表板，可以讓我快速安全地確定任何地方的溫度和濕度，而無需托管網站。

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如果您希望開始使用低功耗和低帶寬蜂窩物聯網，請查看Blues Wireless 提供的入門套件之一。