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基于Wio Terminal的带有AIoTs GPS的LoRa节点

介绍​

AIoTs GPS和状态测试器基于Wio Terminal底盘-LoRa-E5和GNSS开发。与传统物联网相比，它更加简洁和智能。传统物联网基本上只是接收一些数据，然后执行命令操作，而不管数据是否正确。而AIoTs使用神经网络算法能够过滤无用数据以获得正确的数据。

在这个项目中，将使用内置的3轴加速度计传感器和神经网络算法来构建智能识别系统。基于Wio Terminal的运动，它可以实时显示其状态。通常，这里的示例项目包括三种训练状态：停止（WT空闲状态）、转动（翻转WT设备）和挥动（拿着WT挥手）。建议您访问Edge Impulse网站添加更多训练动作。

特性​

  • LoRa设备可以在第一页显示DevEui、APPEui和Appkey。
  • 神经网络算法校正数据
  • 高精度检测Wio Terminal状态
  • 显示经度、纬度和卫星数量。
  • 显示设备和TTN连接状态。

入门指南​

硬件​

所需硬件

在此演示中，您需要以下列出的设备：

硬件连接

通过Type-C线缆连接到计算机。

使用Wio Terminal进行机器学习​

这里我们将向您展示如何使用Wio Terminal训练机器学习模型并使用它。该项目基于Arduino平台，这意味着需要Arduino IDE和各种Arduino库。如果这是您第一次使用Wio terminal，我们推荐一个快速Wio Terminal入门指南。

下载并安装到您的Arduino库中：

Edge Impulse训练入门​

首先，您需要拥有自己的Edge Impulse账户，然后创建一个项目。

  • 步骤2. 创建一个新项目。

网站与Wio Terminal连接​

如Wio Terminal入门指南所建议：

双击Wio Terminal（已连接到您的PC）左下角，您将看到一个驱动器（如下面的Arduino (F:)）在计算机上弹出。然后您可以将wio-terminal-ei-1.4.0.uf2固件拖到驱动器中。当您看到驱动器消失时，意味着固件已被编程。现在您可以访问网站连接Wio Terminal。

  • 步骤4. 固件设置完成后，点击connect using WebUSB将Wio Terminal连接到网站。

当Device、Label和Sensor如下所示出现时，意味着连接完成，可以激活数据采集。

数据采集​

现在您可以在Edge Impulse上收集数据。

  • 步骤5. 输入Label、Sample length (ms.)并点击Start sampling

    • Label表示您想要分类的类别。
    • Sample length表示采样期间的时间。

您可能还想选择不同的Sensor或Frequency来看看会发生什么。

强烈建议采样数据超过10次。

机器学习模型生成​

收集数据后，您可以使用它来训练您的ML模型。

  • 步骤6. 采样数据后，点击create impulse来处理数据。

这里我们选择的处理块和学习块与网站推荐的相同。另一方面，我们强烈建议您选择其他选项来看看会有什么不同。一旦设置了块，点击Save Impulse来存储脉冲。

  • 步骤7. 移动到Spectral features页面，然后在底部点击Save parameters，它将自动移动到Generate feature侧。

这里是Generate feature侧，它可以帮助将您的数据转换为机器学习中需要的特征。

点击Generate feature，结果应该显示在右侧：

  • 步骤 8. 移动到 NN Classifier 页面，使用您的特征训练机器学习模型。在页面底部，点击 Start training。

训练输出在页面右侧，当您看到输出时，意味着模型已经生成。

机器学习模型部署​

现在您可以将机器学习模型部署到您的 Wio Terminal。

  • 步骤 9. 选择并点击左侧的 Deployment 列。

然后选择 Arduino Library，在底部选择 build 来创建您的 Arduino 中需要的库。它将自动下载一个包含第三方库的 zip 文件。

所需库的名称与项目名称相关，这意味着您在步骤 2中为项目写的任何名称都将在这里显示。这可以帮助您找到所需的正确文件。

  • 步骤 10. 从 Github 下载代码文件，并用 Arduino IDE 打开它。像上面一样更改您自己的第三方库，然后运行代码。

note

由于全球区域之间的差异，文件中的代码应该稍作更改：

如果您连接了'美国服务器'，那么示例代码没有问题，但其他地方应该按如下所示设置（'CN_470_510' 意味着在中国，值应该在 470 到 510 的范围内）：

最终，结果应该是这样的：

note

如果您想了解更多关于 Edge Impulse 的信息，或者仍有不清楚的地方，请访问 Wio Terminal Edge Impulse Getting Started 获取更多信息。

通过 LoRa 在 TheThingsNetwork 上显示数据​

在我们训练了机器学习模型并收集了数据之后，如果我们能将数据传输到云端会更有趣。在这个项目中，我们将能够通过 LoRa 在 TheThingsNetwork 平台（云端）上显示数据。

所需硬件

  • 网关

您需要首先设置一个网关，允许您连接 Wio Terminal 和 TTN(TheThingsNetwork) 云。

TheThingsNetwork 显示数据入门​

步骤 1 登录 TTN 网站 并创建您的账户，然后点击 go to gateways 来设置设备。

步骤 2 在网关页面点击 Add gateway。

添加您自己的网关信息：

  • Owner（您的姓名）
  • Gateway ID（取决于网关）
  • Gateway EUI（取决于网关，有时与网关 ID 相同）
  • Gateway name（您的选择）

LoRaWAN 选项中的 Frequence plan 取决于您居住的地方。在 Add gateway 之前，您可能会找到一个包含一些集群的页面。Frequence Plan 和集群的选择应该相同，这意味着您应该选择离您所在地最近的区域。

步骤 3 一旦网关设置完成，您现在可以在应用程序页面添加与其连接的 Wio Terminal 节点。点击 Add application：

根据您的意愿填写这些信息：

  • Owner
  • Application ID
  • Application name

步骤 4 一旦您创建了应用程序，您可以看到在右下角有一个 Add end device，可以帮助您添加 Wio Terminal 设备。

  • 选择 Brand 为 Select Sense CAP
  • 选择 Model 为 LoRa-E5
  • Hardware Ver 和 Firmware Ver 默认设置
  • Profile(Region) 根据您的位置（与 Frequncy plan 相同区域）
  • Frequency plan 与您在步骤 2中的选择相同
  • AppEUI、DevEUI 和 AppKey 在不同的 LoRa-E5 设备中是唯一的。您可以通过将固件 Gateway_Tester.uf2 编程到您的设备中轻松找到它们。就像 Edge Impulse 教程中一样，编程固件您只需在拉下 Wio Terminal 左按钮后将 uf2 文件拖到驱动器中。

  • End Device ID 将在您输入 DevEUI 后自动预填。

步骤 5 连接设备后，有 Payload formatters 选择，您需要添加一些代码来解码数据（选择格式化程序类型为 'Javascript'）：

function Decoder(bytes, port) {
 
  var decoded = {};
  if (port === 8) {
    decoded.Stop   = bytes[1];
    decoded.Turn   = bytes[3];
    decoded.Wave   = bytes[5];
  }
 
  return decoded;
}

步骤 6 最后，转到网关，然后点击 Live data。您可能会看到结果：

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