基于边缘计算的农业物联网系统的研究

叶惠卿

摘   要：“物云融合”的农业互联网系统存在资源开销过大、实时性差、过度依赖网络、缺乏安全与隐私保护以及设备非标准化的问题，难以适应规模化、工厂化、自动化的种植/养殖业。文章将边缘计算能力引入农业物联网系统，提出基于边缘计算的农业物联网系统架构，以提高系统稳定性、可用性，为推广智慧农业，发展精准农业提供参考。

关键词：物联网;智慧农业;精准农业;边缘计算

1    基于物云融合的农业物联网系统

物联网技术和云技术的蓬勃发展，衍生出物云融合[1]，即物联网与云计算的融合，物联网负责数据的采集和传输，云资源承载数据的存储，云计算进行数据的处理。国内物联网巨头阿里、百度、腾讯、机智云等纷纷推出物云平台，帮助各行各业快速构建物联网系统，促进行业智能化发展与转型。依托“物云融合”，通过物联网感知技术，将动植物、环境、空间等信息进行全面的感知和互联，在种植、水产、畜牧、养殖、植物工厂等农业场景中，正逐步大数据化、智慧化，农业生产朝标准化、数字化稳步发展，农业效益逐渐提升，有效促进精准农业的实现。

基于物云融合的农业物联网系统，设备接入简单，系统搭建快速，但是由于云计算模型对数据采取统一上传集中式处理，面对设备和数据的爆发式增长时，难以解决以下问题。

（1）资源开销过大：传感器持续不断采集各种传感数据，而数据通常是稳定不变或变化极少的，将数据全部上传到云端处理，会耗费大量网络资源和云端资源。

（2）时延过大、实时性难以保证：数据处理和决策均在远端，处理不及时。

（3）过度依赖网络[2]：网络不稳定时，无法及时处理数据、控制设备。

（4）数据安全和隐私保障：所有的传感数据、控制数据都需要通过网络传输，存在信息窃听、篡改、欺骗以及设备非法操作等风险。

这些问题会增加农业物联网系统成本（流量、存储、计算成本），降低系统稳定性、可用性，难以实现生产控制自动化，尤其是规模化、工厂化种植、养殖。另外，传感、控制设备的非标准化、自身资源限制（包括计算、存储能力等），给设备接入和联动控制带来一定障碍。因此，发展智慧农业，推进精准农业，很有必要研究、解决以上问题。

边缘计算[3]在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供智能服务，让物联网的每个边缘侧都具备数据采集、分析计算、通信及智能处理能力，可以就近处理数据、过滤数据、分析数据，本地决策、事件处理，可满足网络能力限制、数据时效性、资源限制和安全与隐私挑战等方面的关键需求。因此，本研究将边缘计算能力引入农业物联网系统，提高农业物联网系统的标准化、稳定性、可用性。

2    基于边缘计算的农业物联网系统

基于“物云融合”的农业物联网系统一般采用3层结构：设备层、网络层和云服务层。设备层由传感设备、控制设备以及采集控制器（网关）组成，传感设备负责采集传感数据，控制设备负责调控环境，采集控制器负责数据通信，设备控制等。网络层一般采用无线网络，如WiFi，2/3/4G，NB-IoT等无线传输技术，负责设备层和云服务层间的数据传输。云服务层包括云平台、手机APP等，负责数据存储、处理，提供应用服务。

基于边缘计算的农业物联网系统，在设备层和网络层间引入边缘计算网关;在云服务层增加边缘管理功能，系统采用云、网、边、端4层架构，具体如图1所示。

边缘计算网关除具有采集控制器的数据采集、设备控制功能之外，还可以智能处理数据、缓存数据以及本地决策联动控制，具体如下。

（1）连接管理：维护与云平台的通信连接，支持2/3/4G，WiFi，NB-IoT无线方式接入，支持MQTT，CoAP协议，支持RRPC和PUB/SUB两种通信模式。嵌入设备证书，采用会话密钥加密传输。

（2）数据分析决策：根据清洗规则，清洗并聚合数据;根据联动规则，本地联动控制设备。

（3）云边同步：负责跟云平台同步配置、设备状态和本地缓存数据;配置包括数据采集、解析、清洗规则以及控制规则。

（4）设备统一接入：负责传感设备和控制设备的统一接入。传感设备接入接口统一抽象为获取设备类型、获取设备状态、读取传感数据3种，控制设备接入接口统一抽象为获取设备类型、获取设备状态、启停、参数设置4种。

（5）数据采集解析：根据采集规则，定时、定期采集传感数据;根据解析规则，从传感数据中抽取有效值，并将结果格式化。

（6）数据缓存：网络不稳定时，将解析后需要上传的数据暂时缓存，待网络恢复后，重新上传。

2.1  规则

边缘计算网关使用数据采集、解析、清洗规则处理数据，使用控制规则控制本地设备。数据采集规则用来定义数据采集方式，数据解析规则用来格式化数据，清洗规则用来过滤掉大部分稳定不变或变化极少的数据，控制规则用来定义设备控制方式或者本地决策联动控制设备。数据采集、解析、清洗规则的关系如图2所示。

数据采集规则由设备标识、采集方式、采集时间组成。设备标识包括设备ID，RS-485通信地址等。采集方式包括单次、定时、周期3种方式，单次指在指定时间采集一次，定时指每天在指定时间采集，周期指每隔多长时间采集一次。采集时间标识指定时间和间隔时间。比如配置一条“传感设备1、周期、180 s”采集规则，边缘计算网关将每隔180 s从传感设备1采集一次数据。

数据解析规则由抽取方式、转换方式、结果类型、格式和单位组成。抽取方式采用正则表达式[4]描述，转换方式分不转换、16进制转10进制等，结果类型包括整型、浮点型、格式指定浮点型的小数点位数。

数据清洗规则由类型和方式组成，包括次数清洗、时间清洗两种类型，阈值清洗、变化量清洗、百分比清洗3种方式。次数清洗指对连续若干次数据进行清洗;时间清洗指对一段时间内的数据进行清洗;阈值清洗指清洗掉在阈值范围内的数据;变化量清洗指清洗掉相对于第一个数据，数据变化绝对值不超过指定变化量的数据;百分比清洗指清洗掉相對于第一个数据，数据变化绝对值的百分比不超过指定百分比的数据。比如配置一条“10次，5%”清洗规则，边缘计算网关将对每10条数据做一次清洗，过滤掉相对于第一条数据，数据变化绝对值的百分比不大于5%的数据。

控制规则分规则控制和联动控制两种。（1）规则控制：由设备标识、控制方式、控制时间组成，控制方式包括单次、定时、周期3种方式，单次指在指定时间启停一次，定时指每天在指定时间启停，周期指每隔多长时间启停一次。控制时间标识指定时间+运转时长以及间隔时间+运转时长。（2）联动控制：采用Drools[5]规则格式，由一個Left Hand Side（LHS）和一个Right Hand Side（RHS）组成。规则的LHS由一个或多个条件（Conditions）组成。当所有的条件（Conditions）都满足并为真时，RHS将被执行。RHS被称为结果（Consequence）。LHS和RHS类似于：

if（）{

}

LHS用来判断传感数据、控制设备状态是否满足指定要求，RHS用来控制设备启动，由设备标识、控制时间组成。比如配置“投喂机启动，增氧机、停、10 min”，表示投喂机开始工作的时候，增氧机暂时停止运行10 min。

2.2  系统分析

本文提出引入边缘计算能力的农业物联网系统，具有以下优点。（1）统一传感设备、控制设备的接入接口，方便各种非标准化设备接入。（2）提供数据缓存能力，无需担心断网或网络不稳定造成数据丢失。（3）依托数据采集、解析、清洗规则，有效减少数据传输量。（4）依托控制规则，本地分析处理数据，形成决策控制设备，响应及时。

3    结语

本文分析基于“物云融合”的农业物联网系统存在的问题，结合边缘计算的特点优势，提出具有边缘计算能力的农业物联网系统架构，定义边缘网关采用的数据处理分析决策规则，有效解决存在的问题。系统为推广智慧农业，提供了一些可行参考。

[参考文献]

[1]苑敏.物联网与云计算的融合—物联网云的构建[J].中国新通信，2013（3）：10-11.

[2]BONOMI F，MILITO R，ZHU J，et al.Fog computing and its role in the internet of things[C].Beijing：MCC Workshop on Mobile Cloud Computing，2012.

[3]楚俊生，张博山，林兆骥.边缘计算在物联网领域的应用及展望[J].信息通信技术，2018（5）：33-41.

[4]张静，张妍.正则表达式及其在信息抽取中的应用[J].电脑知识与技术，2009（15）：3867-3868.

[5]个人图书馆.开源业务规则引擎JBoss Drools入门介绍[EB/OL].（2011-03-14）[2019-05-20]http：//www.360doc.com/content/11/0314/15/3303212_101031357.shtml.