描述

的背景

在春天，我們附近的湖泊是一個誘人的重現場所，但水溫并不總是像看起來那么受歡迎。在季節初期，冷空氣和水溫的結合有時會導致體溫過低。經驗法則是：如果水溫和氣溫的總和低于 120 華氏度，則不要下水。即使是訓練有素的游泳運動員，在寒冷的天氣里也面臨著巨大的風險。如果不滿足此條件，劃船或劃獨木舟等水上活動也可能很危險，因為傾覆和意外游泳的可能性很小。

目標

該項目的目標是建造一個氣象浮標，它可以指示出水是否安全。浮標將使用 Oplà IoT 套件中包含的 Arduino MKR WiFi 1010 讀取防水溫度傳感器，MKR IoT Carrier 上的大氣傳感器將檢索大氣條件。MKR IoT Carrier 上的 IMU 將用于確定當前的波浪狀況。

安全用水

浮標代碼的核心很簡單，它已經為我們形成了偽代碼！

if ( Water Temperature + Air Temperature < 120) { 
//
}

而已！對于水溫，我們有兩種選擇，因為水面和幾英尺以下的水溫通常不同。在這種情況下，我編寫了腳本，因此它使用這兩個溫度的平均值。我使用的水溫傳感器是不銹鋼外殼中的通用 DS18b20 傳感器。這些是您搜索“防水溫度傳感器”時出現的最常見選項。這些將需要 Dallas Temperature 庫和 One Wire 庫。我遵循這些傳感器的標準接線，用一個 4.7 kΩ 電阻橋接 Vcc 和數據線。我有兩個傳感器，但因為它們是 DS18b20，它們使用 MKR WIFi 1010 的相同數字引腳。這意味著當我們想要傳感器的溫度時，我們必須在代碼中指定哪一個。

其他功能

除了水安全之外，如果可以的話，我們還想增加一些額外的功能，尤其是利用 MKR IoT Carrier 上已有的傳感器。氣溫、濕度和壓力非常簡單，所以我們將它們添加到我們的主循環中。MKR IoT Carrier 還有一個慣性測量單元 (IMU)，內部有一個陀螺儀和加速度計。我想用IMU來看看水有多粗糙。為了了解波浪狀況，我確定了兩個指標；波周期和波強度。

波周期是波峰之間的時間。波強度是波的強度。我們不能依靠來自 IMU 的單個數據集來測量波浪的周期和強度，因為我們無法知道 IMU 在波浪周期中測量的位置。代替瞬時測量，我們可以在短時間內快速采樣 IMU 數據，然后對其進行分析。這是我正在使用的方法。

IMU 采樣

要如上所述對 IMU 進行采樣，我們將需要兩個參數。我們希望多久收集一次數據，以及每次收集需要多長時間。在我的代碼中，我在腳本開頭使用變量設置了這些值。如果我決定對他們不滿意，這可以很容易地在以后進行更改。

// How long to wait between IMU collections (seconds)
int collectionInterval = 900;  // 15 minutes is 900 seconds
// How long do you want to wait between datapoints (milliseconds)
int imuDelay = 100; 
// How many data points to collect during each period
const int collectionTarget = 200;  // This should take ~20 seconds overall

收集數據點后，我們必須對它們進行解碼。如果 MKR IoT Carrier 平行于水面安裝，我發現 Z 加速度可以作為波浪強度的粗略估計。波前越尖銳，垂直加速度就越高。

在同一方向，Z 陀螺儀在每個波期間都經過零。我們只需計算數據從正數變為負數的次數，然后將收集時間（我們測量的時間）除以該數字。這為我們提供了波峰之間的近似平均時間。

void readIMU() {
 unsigned long startCollecting = millis(); // Record the start time
 int indexG = 0;
 int indexA = 0;
 int crossings = 0;
 float lastGZ = 0;
 float highA = 0;
 int updateOn = 10;
 updateDisplayIMU(0);
 // Continue collecting as long as you haven't reached the target
 while ((indexG < collectionTarget) || (indexA < collectionTarget)) {
   if (carrier.IMUmodule.gyroscopeAvailable()) {
     carrier.IMUmodule.readGyroscope(gyroX, gyroY, gyroZ);
     if ((lastGZ > 0 && gyroZ < 0) || (lastGZ > 0 && gyroZ < 0)) { 
       // Has the Z gyroscope crossed zero?
       crossings++; // If so, increment the counter
     }
     lastGZ = gyroZ; // Replace the last number
     indexG++; // Increment the index counter
   }
   if (carrier.IMUmodule.accelerationAvailable()) {
     carrier.IMUmodule.readAcceleration(acelX, acelY, acelZ);
     if (acelZ > highA) { // Is the Z component the highest recorded?
       highA = acelZ; // If so, replace it
     }
     indexA++; // Increment the index conter
   }
   if ((indexA == updateOn) || (indexG == updateOn)) { 
     // If 10 samples have passed
     updateDisplayIMU(updateOn); 
     // update the display with the remaining samples
     updateOn = updateOn + 10; // Increment the counter
   }
   ArduinoCloud.update();
   delay(imuDelay);
 }
 unsigned long stopCollecting = millis();
 // Use the collected data to find the wave characteristics
 float dT = (stopCollecting - startCollecting)/millisCorrection;
 waveIntensity = highA; 
 if (crossings > 0) { // Avoid dividing by zero 
   wavePeriod = dT/crossings;
 }
 else { // Make it an obviously wrong value 
   wavePeriod = -100;
 }
}

物聯網連接

我定期編寫的代碼包含ArduinoCloud.update();此函數是 ArduinoIoTCloud 庫的一部分，它會更新您在 IOT 云中設置項目期間定義的任何云連接變量。您可以在下面完整代碼的開頭看到我選擇連接到云的變量。我設置了一個簡單的儀表板來監控這些變量，如下所示。

儀表板變量

?

我設置了一個名為 unitSelector 的云連接布爾（真/假）變量，它連接到儀表板右下角的開關。默認情況下，該變量設置為 true，當浮標通電或重置時，單位為公制。當代碼讀取傳感器時檢查選擇器。

void readSensors() {
  // Humidity is the same in metric and imperial, so read it first
  airHumidity = carrier.Env.readHumidity();
  if (unitSelector) { // If reading metric units
    airTemp = carrier.Env.readTemperature();
    airPressure = carrier.Pressure.readPressure();
    deepWaterTemp = tempSensors.getTempCByIndex(deepwaterProbe);
    surfaceWaterTemp = tempSensors.getTempCByIndex(surfacewaterProbe);
  }
  else { // If reading imperial units
    airTemp = carrier.Env.readTemperature(FAHRENHEIT);
    airPressure = carrier.Pressure.readPressure(PSI);
    deepWaterTemp = tempSensors.getTempFByIndex(deepwaterProbe);
    surfaceWaterTemp = tempSensors.getTempFByIndex(surfacewaterProbe);
  }
  // Take the average water temperature
  avgWater = (deepWaterTemp + surfaceWaterTemp)/2;
}

unitSelector 還將安全水溫重新定義為適當的單位（49C 或 120F）。

最后的想法

本教程到此結束。浮標可以安裝在任何東西中，從帶有熱膠的特百惠到定制的 3D 打印外殼。我住的地方現在是冬天，所以我還沒有機會制作外殼的原型。希望它很快就會變暖，可以讓它徹底運行。