万雪芬,郑 涛,崔 剑,蒋学芹,Sardar Muhammad Sohail,杨 义
中小型规模智慧农业物联网终端节点设计
万雪芬1,2,郑 涛3,崔 剑4,蒋学芹5,Sardar Muhammad Sohail5,杨 义5※
(1. 河北省物联网监控工程技术研究中心,廊坊 065201; 2. 华北科技学院计算机学院,廊坊 065201;3. 燕山大学经济管理学院,秦皇岛 066004;4. 北京航空航天大学网络空间安全学院,北京 100083; 5.东华大学信息科学与技术学院,上海 201620)
为了能够向中小规模农业生产经营者提供深度定制的农业物联网技术,该研究研发了一种可用于农业设备信息化的智慧农业物联网终端节点。通过该终端节点将农业设备柔性接入物联网体系,并依托管理服务层App实现应用层App功能开发。系统硬件利用可编程片上系统的IP核重用技术实现对各种农业设备的接入,实现各农业场景中根据设备具体情况进行定制化应用。系统传输层采用LoRa广域网与蓝牙技术,支撑集中式与分布式农业管理服务体系。管理服务层App对底层节点设备操作与Android功能操作进行封装,实现应用层与底层功能结构的解耦,避免了应用层App开发时结构复杂、对底层功能结构变化适应性差、开发周期长等问题。实践应用结果表明,该农业物联网终端节点可有效实现对农业设备的接入,具有1 500 VDC的电磁隔离能力;节点的LoRa无线数据通道在无严重降雨的天气中数据包传输成功率接近100%,蓝牙可支持周围3 m范围内的移动设备现场接入;管理服务层App可有效支撑应用层功能快速开发;在直连上位机模式下,应用层App到节点设备间的功能延时分别小于400与1 700 ms,系统运行稳定,功能支撑可靠。该方法可为国内中小规模农业经营者的物联网信息化建设提供支持与参考。
物联网;农业;智能化;可编程片上系统;LoRa;移动智能设备
农业物联网技术可以有效优化农业生产过程,提高农业生产效率[1-2]。而实现农业设备信息互联互通是构建农业物联网的前提条件[3-4]。以往的农业物联网信息设备往往面向规模化农业生产过程,对作为中国农业经营者主体的中小规模农业生产经营者重视不足。这些中小规模农业生产经营者迫切希望通过农业物联网技术解决其日常生产生活当中遇到的问题[5-6]。但因为其生产过程、产品种类、劳作习惯、销售渠道等因素影响,对农业物联网产品的功能需求差异很大,难以使用标准化的物联网产品。此外,中小规模的农业生产者往往资金有限,难以进行大规模投入。如何在低成本前提下面向广大中小规模农业生产经营者提供物联网系统是中国农业物联网领域亟待解决的问题[7-9]。
在面向这一需求的农业物联网系统开发中,需要在物联网的各层次功能中重点解决以下问题:硬件需要具有极强的通用性,依托具有高度集成化与功能伸缩性的芯片,通过功能裁剪适配满足不同农业应用场景的需求;系统的传输层要成本低、功耗低,终端布局与接入灵活。系统管理服务层承接物理硬件功能结构变化与适配传输层通信结构,并具有对应管理功能,向应用层提供信息管理与服务支持;应用层应依托管理服务层功能匹配不同农业应用场景。
近年来,可编程片上系统技术(Programmable System-on-Chip,PSoC)的发展为在通用硬件结构设计上实现多样化服务提供了可能。PSoC可在一个硅片上实现功能定制和高度集成化的数模混合嵌入式系统[10-11],避免了统一结构硬件平台与较大差异化应用需求之间的矛盾,基于啁啾扩频(Chirp Spread Spectrum,CSS)的LoRa低功耗广域网(Long Range Low Power Wide Area Network,LoRa WAN)具有耐多径、传输距离远、穿透效果好(尤其在土壤等环境中传输效果优异)等优点[12-14],数据负载结构能够封装不同农业监测与管理信息。此外,近年来随着移动智能设备的发展,低功耗蓝牙技术也为现场分布式信息管理提供了技术支撑[15-17]。
农业智能化精准管理的核心是解决多样化信息服务问题(主要来自于硬件设备与应用层需求的多样化)[18-20]。近年来,移动智能设备在农业信息服务[21-22]、数据感知[23-24]、分布式农业管理系统等领域都实现了应用[25-26]。但是这些系统针对性较强,难以简单移植到其他应用场合。如果将与底层硬件及网络传输相关的操作和常用农业业务相关的Android功能进行封装,并由其向应用层App提供服务支撑,构建管理服务层App,这一问题可得到有效解决。管理服务层App可有效衔接硬件、网络和实际应用,并实现功能上的解耦(即消减功能上的相关依赖性)。在管理服务层App的支撑下,应用层App开发者可将研发重点集中在功能开发上,而无需关注硬件设备及Android功能操作等。管理服务层App与终端节点间通过规格化的数据容器进行信息交互,可方便硬件开发者进行针对性的设计。
基于以上技术手段,本文设计了一种用于将农业设备接入物联网体系,从而实现设备间信息互联互通升级的智慧农业物联网终端节点。该节点由面向农业设备物联网接入的终端节点与配套的管理服务层App组成。终端节点可在各种农业场景中实现与传感器、农业机电装备等的数据连接,并在较大范围内构建无线信息交互通道。管理服务层App依托上述节点硬件结构并整合Android功能,向应用层提供核心功能支持。该设计的优势在于通过终端节点较强的功能适配性,在不改变原有设备功能的基础上,利用通用化平台将种类繁多、功能差异较大的农业设备导入物联网体系中。通过管理服务层App屏蔽底层设备硬件的差异性,实现功能封装,可为不同农业场景中应用层App开发提供支撑。
本文系统重点针对中小型农业经营者存量农业机电设备的信息化升级,系统功能结构覆盖了由物理设备层到管理服务层的架构,系统功能如图1所示。
图1 智慧农业物联网终端节点系统功能图
在物理设备层中,农业机电设备和终端节点之间通过具有较强抗电磁干扰特性的数字或模拟接口交互信息。对于不同的农业机电设备及农业物联网应用需求,利用PSoC高度集成化的CPU、存储器、数字子系统、模拟子系统、数字/模拟总线、蓝牙、通用数字模块等构建IP核(Intellectual Property Core,为改良的原生IP或二次开发的开发者IP核),并通过PSoC的IP核对不同场景进行功能适配。在数据处理中,终端节点按照预定格式进行数据封装。终端节点依托LoRa与蓝牙分别向集中式或分布式农业管理体系提供传输层数据通道。传输层的蓝牙主要面向智能手机等移动智能设备的现场分布式访问。集中式体系中,使用PC作为上位机,也可以依托终端节点结构实现智能手机等移动智能设备作为上位机构建服务管理系统。
管理服务层App建立应用层App与物理设备层、传输层和Android操作的功能衔接通道。应用层App通过管理服务层App管理终端节点,进而实现对终端节点外接农业机电设备及终端节点信息的操作与控制。若应用层App需使用数据存储、位置服务等Android系统功能,可直接通过管理服务层App实现。管理服务层App的核心功能是实现应用层与物理设备层/传输层和Android系统之间的功能映射,衔接应用顶层与底层。管理服务层App将物理设备层、传输层及Android系统功能调用从面向应用的App中剥离出来,在保障实现农业物联网功能结构的前提下实现了顶层与底层的解耦,在衔接顶层与底层的同时增加了功能适配及拓展,且有助于避免不同Android平台上的运行差异。
终端节点硬件在Cypress公司的可编程片上系统PSoC6-CY8CPROTO-063-BLE上进行设计。PSoC6芯片CPU采用双核结构。主CPU为Arm Cortex-M4F,辅助CPU为Arm Cortex-M0+。常规标准数字接口适配采用CY8CPROTO-063-BLE中5组独立SCB模块(Run-time Reconfigurable Serial Communication Blocks);非标准协议或数据,利用PSoC6内部的12组UDB模块(Universal Digital Block)实现对接。
逻辑值和PWM控制信号,分别通过可编程GPIO或PWM功能IP核实现。利用芯片内置运算放大器组成输入跟随器,并结合高精度模拟通道实现节点与设备间模拟信息交互。终端节点蓝牙通信功能通过芯片内部的蓝牙功能实现,可支持BT 5.0、灵敏度-95 dBm。此外,CY8CPROTO-063-BLE在单芯片上集成的多种数据功能(如比较器等)、多时钟系统、触屏支持、安全功能及增速加密功能(如AES、3DES)等也为实现终端节点硬件对农业设备及管理服务层App的柔性衔接提供了支撑。
终端节点LoRa采用Semtech公司SX1278的LoRa无线通信模块。该模块工作频段可设定为410~441MHz之间的32个离散信道之一,支持FEC与AES加密,在空旷无遮挡区域中传输距离近10 km。使用该模块在理想情况下可以构建覆盖范围近百平方千米的LoRa网络,这使得设备联网具有较大的余度,设备空间位置的限制也可放宽[27-28]。在农业环境中由于枝叶遮挡、棚室结构、作业设备等影响,无线信号在传输中往往具有较强的多径效应。Staniec等研究表明,通过选取较大的扩频因子(Spreading Factor ,SF),可令LoRa信号在传输中获得接近多径免疫的效果[29],所以本设计中主扩频因子选取SF=10。
终端节点LoRa采用标准星形网络拓扑,每个终端节点赋予一个固定的网内ID。终端节点通信模式设为问询模式或基于内部时序的透传自主发送模式。问询模式下,上位机依照预定的时间轮或其他管理逻辑向终端节点发出问询指令,终端节点收到指令后执行数据及控制操作。自主发送模式下,终端节点根据预定的控制逻辑向固定ID发送LoRa数据包。上述2种模式下数据包格式一致(如图2所示)。在信息交互操作中,信息内容可大于LoRa协议中数据容器的最大长度。终端节点LoRa信息格式使用拼接标识指示多个数据容器中内容的拼接。在交互信息内对不同类型的内容赋予标签,终端节点中PSoC6依据标签进行操作。
注:M、N、Z为参数序号。下同。
移动智能设备与终端节点间的蓝牙通信与LoRa通信类似,通过蓝牙数据容器承载二者之间的交互信息。该蓝牙连接由管理服务层App借助Android蓝牙管理功能组件进行管理。管理服务层通过终端节点实现某一应用功能时,由管理服务层App将终端节点及设备控制信息通过蓝牙信道送往终端节点。终端节点根据该信息执行完后再反馈给管理服务层App。需要注意的是,每一个蓝牙数据包中仅含有一项终端节点功能操作及其对应的操作参数。若有多个操作需要执行,则依照操作生成的时间顺序依次发送。移动智能设备与终端节点间的蓝牙数据包数据格式如图3所示。
图3 终端节点蓝牙数据包格式
在PSoC6和外部设备的信息交互中,部分情况下需要进行协议转换(如UART转RS232)。而由于周围环境与数据线缆等原因,有可能引入电磁冲击。所以在设计中采用电磁隔离型接口,并配合浪涌抑制器。在I2C等用于连接终端节点周围嵌入式设备的数据总线上,利用符合IEC-60747-5-2及IEC 60950-1标准的隔离芯片实现对冲击干扰的隔离。在模拟通道与PWM/逻辑通道上,分别采用线性光耦与高速逻辑光耦实现隔离。电源部分采用具较高转换效率及电磁隔离效果的隔离型DC-DC电源。终端节点使用金属屏蔽罩对表贴分立接口元件进行电磁屏蔽。终端节点上还使用NTAG 216格式的NFC(Near Field Communication)滴胶标签标记终端节点与已连接农业机电设备的功能与状态参数,以供管理服务层App读取。终端节点硬件结构如图4所示。
在终端节点与外部设备的适配中,充分利用PSoC6的IP核结构及设计重用能力(以IP核为核心设计操作元素,在通用化的软硬件结构上适配多种应用场合的能力)。通过结合PSoC原生IP核与使用Verilog开发的面向应用的软硬件功能结构上进行封装,构建功能IP核结构,进而构建对应的API。用户在具体环境中使用时,通过API调用所需的功能IP核即可。如用户在应用场景中有多种标准数据接口的设备需要连接,通过PSoC Creator图形化调用API,于设备接口管理IP中置入每一个设备功能参数即可实现设备的连接交互(不用进行针对设备的复杂编程)。
图4 终端节点硬件结构
假设用户有一个UART接口设备欲连入终端节点,用户可以通过API设定接口类型、设备ID、波特率、连接端口等参数,无需用户进行针对具体设备的编程设计。而设备及其数据的后续操作管理、错误管理、通信管理等也与此类似,即用户仅需要在PSoC中进行IP功能“设定+调用”。IP核重用功能可面向不同场合、依据API接口管理规范进行相应IP核功能适配调用,不需进行针对设备的开发,可使终端节点快速、广泛应用于各种农业场景当中。基于PSoC6-IP核开发的终端节点功能结构示意图如图5所示。图中用灰色与白色标出的功能结构分别为PSoC原生IP功能结构与面向应用开发的IP功能结构。
图5 基于PSoC6-IP核的终端节点功能结构示意图
管理服务层App承接应用层App的功能需求,并将该功能需求关联映射到物理设备层、传输层及Android系统上,并管理该功能操作的具体执行。管理服务层App功能结构及界面如图6所示。
图6 管理服务层App功能结构与操作界面
管理服务层App是系统管理服务功能的核心。其作用是实现由上至下的功能映射,且这一映射关系需要能够灵活修改,并实现长期存储。具体实现中,若基于AIDL(Android Interface Definition Language)开发这一映射关系,仅可在应用层App与管理服务层App间实现有效关联,而不易将管理服务层向下映射关联关系与同层间映射关联关系整合到同一结构中。而且基于AIDL开发应用层App略显复杂。在对多并发与实时性要求不严格的中小规模农业管理服务系统中并不必须。所以本系统采用Android Content Provider组件结合SQLite轻型数据库的方式构建映射关系。
在管理服务层App安装完毕首次启动时,通过SQLite建立一个功能映射关联表。此时由于未获得终端节点及设备信息,表中仅含有Android功能操作对应项。当管理服务层App获得终端节点外接设备及终端节点所支持的功能操作后,按照终端节点ID将其写入功能映射关联表中。终端节点包含该节点物理设备层与传输层所支持并已规格化编码的功能操作及操作参数。
当应用层App要实现某一功能操作时,应用层App访问该SQLite中的功能映射关联表,通过读取、写入等获得所需数据,并将其传递给管理应用层App。管理应用层App根据SQLite表中对应项控制外部设备,或执行对应Android功能操作。若无管理服务层App与应用层App操作,该SQLite功能映射关联表项内容不变。每一功能参数或操作参数的第一位逻辑值为0或1,分别代表已完成操作或未完成操作。系统依据上述操作构建由上至下的功能关联映射关系。SQLite功能映射关联表中的元素格式如图7所示。从宏观角度上,可把上述操作抽象为依托带有状态存储功能的逻辑接口实现的层次间互联。
注:P、Q、K为参数序号。
系统工作时,应用层App与管理服务层App、管理服务层App与终端节点间在逻辑关系上为请求-反馈流程。用户要使用管理服务层App时,将移动智能设备靠近终端节点上的NFC标签获取终端节点及设备信息。当应用层App要进行终端节点、设备或Android功能操作时,通过SQLite功能映射关联表向管理服务层App发出请求,管理服务层根据请求获取表中对应项信息,并转化为终端节点可执行的功能及参数,通过蓝牙发往终端节点,终端节点收到该内容后执行对应操作,并将操作结果通过蓝牙发送给管理服务层App。
管理服务层App收到操作结果信息后,更新SQLite功能映射关联表中的对应项。应用层App获得反馈后获知该功能操作执行情况,并依次支撑对应应用层功能。不难看出,应用层App仅需执行基于标识的操作即可,无需对物理设备层与传输层进行过多涉及。对Android功能的封装与此类似。每一个相关Android功能都被赋予一个唯一的功能编号,应用层App在需要调用某功能时(如将数据写入SD卡)向管理服务层App传递该功能编号及相应参数,管理服务层App据此完成对应操作,并将结果返回应用层App。
系统完成后,在秦皇岛和连云港地区进行技术推广。本文选择2个较为典型的应用实例具体说明系统的应用方法及效果。
应用场景1:使用者为连云港市某果树种植户。该农业经营者主要经营自家果园,对信息服务功能的主要需求是通过农业感知设备获得果园中的土壤水分等信息,并手动控制园内的灌溉设备。其住宅邻近果园,希望在管理时可于园中对果树及周围情况进行直观观察判断,借助自身经验管控生产过程。
应用场景2:使用者为秦皇岛市某温室大棚承包经营者。该农业经营者的地块分散(温室分处2地,距离约1.2 km,2处温室距离该农业经营者住宅最大距离约0.8 km),经营者不仅有对温室内多种机电设备和环境感知设备联网管理的需求,还有雇工管理的需求,并希望在观光采摘中利用移动智能设备为顾客提供服务。
上述2个应用场景反应了国内中小型农户较为普遍的农业物联网信息升级需求。第1种情况下,农业经营者希望信息设备可以辅助其日常作业,但由于生产规模和投入产出所限,对物联网信息化功能要求不高。第2种情况下,经营者希望对生产过程进行精细把控,并希望引入农业旅游服务等商业模式提高农业附加值。这一类型用户对设备功能的精准性要求较高。
在传输层设计中,第1个场景倾向于现场操作,所以终端节点与移动智能设备通过蓝牙实现点对点通信。第2个场景中,一台移动智能设备通过蓝牙连接一个终端节点,构成上位机结构(该节点不接农业设备,专门作为数据汇聚使用。为避免混淆,下文称其为数据汇聚节点)。数据汇聚节点与其他连接农业设备的终端节点间通过LoRa无线传输进行通信,形成星型拓扑。上述2个应用场景的网络拓扑结构如图8所示。
终端节点在2个场景中的应用充分发挥了基于IP核的设计重用方法,在同一结构的硬件节点上通过调用不同的IP核适配对应设备实现所需功能,开发中仅需从设计库中调出IP核并进行配置。2个场景中外部设备与终端节点的IP核设计重用情况如图9所示。
在场景1中,由于终端节点和移动设备使用蓝牙直连,仅需重用系统原有的蓝牙IP核与自开发的蓝牙通信管理IP核。接口上也仅重用逻辑量接口、UART接口及设备接口管理IP核。此外,终端节点系统管理部分也进行了剪裁,仅保留基本功能。为了发挥终端节点的工作效率,保障其可靠性,在MCU相关IP核与错误管理IP核上未进行功能剪裁。场景2的终端节点功能较为复杂,相对于场景1的终端节点,其设备接口适配中引入种类和数量更多的原有IP核。为进行远距离传输,重用LoRa相关IP核。为了对数据进行可靠性管理及服务支持,重用数据操作管理IP核。在上述2个场景中,硬件物理结构完全一致,仅需在设计中激活导入对应的IP核功能即可,这一设计重用功能适配可类比于搭建乐高积木。
图9 不同应用场景下外部设备与终端节点的IP核设计重用
依托管理服务层App,在2个应用场景中针对不同需求设计对应的应用层App。场景1的应用层App面向现场个人管理使用,场景2由于存在温室管理与农业旅游的应用需求,分别设计了温室管理App与观光服务App。各应用层App与管理服务层App的功能支撑关系如图10所示。
通过引入管理服务层App,应用层重点针对农业管理应用服务功能开发,不涉及与节点、设备、Android功能相关的具体操作。在工程应用实践中,上述App功能有较大差异,但是借助于管理服务层App均构建了面向具体农业应用需求的应用层App。如设备管理功能作为管理服务层核心功能之一,在场景1中被现场管理App通过请求-反馈实现土壤传感器读取及水泵控制。在场景2中,其支撑应用层温室管理App中监测控制、数据管理功能,以及应用层观光服务App中设备操作体验等功能。若按照以往农业应用App开发方式,每一个面向应用的App在开发过程中都需要重复设计功能操作。而利用管理服务层App则可使应用层App直接通过SQLite操作实现所需功能,避免复杂耗时的开发过程。不难看出,通过管理服务层App的支撑结构,能够将常用农业管理服务功能剥离,实现应用层App轻量化、通用化开发。这一方法同样会为App开发者与使用者带来开发周期、稳定性、移植性与功能解耦方面的优势。
2个系统完成后先在实验室中进行了功能测试。测试中采用和实际工程应用相同的功能架构,移动智能设备与节点间采用蓝牙接入。应用层App向端口发送信息,通过普源MSO5102逻辑分析仪结合PLA2216逻辑分析仪探头观测对应端口的数字信号,并结合功能映射判断该端口上数字信号的正确性。测试结果表明,应用层App可通过管理服务层App及终端节点在对应设备端口正确交互信息。此外,使用美瑞克RK2670AM耐压测试仪以60 s为周期对终端节点隔离型数字接口及电源隔离接口分别施加1500 VDC高冲击电压,加压次数共计150次。测试中各设备接口未有击穿、短路、飞弧等现象,具有较强的电磁隔离性能。
图10 不同应用场景中管理服务层App与应用层App之间的支撑关系
功能测试完成后在2个场景中进行了实地应用。在场景1中,终端节点安置于果园靠近住宅的两侧;在场景2中,节点布设于温室中,共计8个节点(温室内终端节点7个,分别布设于需要接入物联网的农业设备附近;数据汇聚节点1个,布设于控制室中)。安装完成后首先对系统无线传输功能进行测试。在场景1中,用户直接使用蓝牙接入终端节点获得分布式信息服务。测试中使用者在以终端节点为中心的圆内手持移动智能设备随机移动并对设备进行操作,同时记录蓝牙连接情况。移动智能设备与终端节点间的相对位置为随机量。测试结果表明,手机与终端节点距离不大于3 m时,系统可保障良好通信。理想无遮蔽情况下,移动智能设备与终端节点间蓝牙通信距离甚至可达10 m以上。场景2中也进行类似的蓝牙接入/连接测试,结果与场景1相同。场景2中还对节点LoRa传输效能进行了测试。测试中数据汇聚节点接收各终端节点发来的感知与状态数据,加上时间戳后存储在SD卡上的CSV格式文件中。之后比较数据时间戳及数据有效性,进而通过计算得到数据包传输成功率。数据统计日期为2019年5月1日至7月31日。测试结果表明,温室与经营者住宅处的数据汇聚节点间的LoRa通信稳定。无严重降雨的天气情况下,各终端节点与数据汇聚节点间的数据包传输成功率均值接近100%。温室内终端节点布局也较为灵活,将终端节点布置在较低位置上时,LoRa通信也未受到作物枝干、温室设备等的明显影响。
在2个应用场景的系统跟踪服务期内(场景1:2019年5月至2019年11月,场景2:2019年3月至2019年10月),通过SQLite对应项目元素的操作失败记录(来自于农业管理用户移动智能设备)及操作体验调查(来自于使用过观光服务App的游客调查问卷),对系统在实际应用中的功能有效性进行了分析。结果表明当蓝牙与节点形成有效连接且LoRa信道通畅时,通过本系统能够实现设备控制、农业过程管理、观光服务等信息化操作。在集中及分布式管理模式下都未出现节点功能出错或失效的情况。实测中,终端节点外接的220 V农电及铅酸电池的电压都存在一定波动,周围也有水泵、电机、继电器等易产生电磁干扰的设备。但终端节点在应用中体现了较高的可靠性,未受供电及周边机电设备的影响。应用测试中,移动智能设备与节点间使用蓝牙直连,应用层App发起操作请求到终端节点发出设备控制信号间的最大延时小于400 ms;上位机模式下,这一最大延时小于1 700 ms。系统设计及用户满足要求。由于场景1中不需要LoRa通信模块等部件,单节点含传感器落地费用小于1 000元,应用层App开发时间小于1周。场景2中硬件成本总计约1.55万元,应用层App开发周期小于4周。与项目组前期许培培等[30]提出的类似功能系统相比,硬件设计中免去了针对不同场景的开发费用。以单人开发周期计算,App开发周期从数月减少到数周。本设计的效费比、开发周期等都有较大优化。用户在使用过程中对系统成本、使用便捷度、与管理流程的衔接等方面给予了高度的评价。
为了能够向中小规模农业生产经营者提供深度定制的农业物联网技术,本文设计了可用于农业设备信息化升级的智慧农业物联网终端节点。通过该系统可快速将农业设备接入到物联网信息体系当中,并支撑农业应用层App的快速、轻量、多样化开发,并在农业场景中进行了实践应用:
1)终端节点采用PSoC的IP核重用技术实现农业设备接入。基于通用终端节点硬件设计,通过IP核可封装、可重用结构适配多样化农业机电设备,构建设备接入物联网信息体系的通道,不仅避免了对每一个农业应用场景专门的硬件开发,而且有助于实现针对中小农业经营者繁杂需求的功能定制。终端节点具有成本低廉、开发周期短、对多样化场景适应性好等优点。
2)系统采用LoRa低功耗广域网技术构建节点间数据传输通道,使节点可在较大空间范围内进行灵活布局,数据交互灵活。移动智能设备借助蓝牙实现终端节点现场接入和现场分布式服务。上述2种传输层技术,可以有效支撑集中式与分布式管理服务体系,满足不同农业经营者的差异化需求。
3)管理服务层App对节点设备相关操作及Android功能等进行封装,有效衔接了硬件设备、数据传输、Android操作与应用层App。通过管理服务层App实现应用层App与下层功能结构的解耦,使应用层App开发不涉及物理设备层、传输层及管理服务层的具体功能结构,仅在需要时向管理服务层App进行调用。依托管理服务层App进行应用层App开发可快速灵活地满足不同农业管理服务的定制化需求,解决了传统农业App开发过程中功能结构复杂、对硬件底层功能结构变化适应性差、开发周期长等问题。
4)应用实践表明,终端节点与设备间信息交互稳定、可靠、灵活。各设备连接端口抗电磁干扰特性较强。传输层中LoRa与蓝牙可分别为集中式与分布式农业管理服务提供可靠的无线信息传输通道。基于管理服务层App构建的应用层App稳定可靠,能够支持差异性较大的农业服务需求。系统具有成本低、开发应用速度快、功能适配性强等优势。基于本文设计可面向中小规模农业生产者的物联网信息管理需求提供适配性好、成本低、开发快捷的定制化物联网信息化解决方案。
[1] Wan X F, Zheng T, Cui J, et al. Near field communication-based agricultural management service systems for family farms[J]. Sensors, 2019, 19(20): 4406.
[2] Wan X F, Yang Y, Zheng T, et al. Design of distributed agricultural service node with smartphone in-field access supporting for smart farming in Beijing-Tianjin-Hebei region[J]. Sensors and Materials, 2018, 30(10): 2281-2293.
[3] 李道亮,杨昊. 农业物联网技术研究进展与发展趋势分析[J]. 农业机械学报,2018,49(1): 1-20.
Li Daoliang, Yang Hao. State-of-the-art review for Internet of Things in agriculture[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(1): 1-20. (in Chinese with English abstract)
[4] Khanna A, Kaur S. Evolution of internet of things (IoT) and its significant impact in the field of precision agriculture[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 157: 218-231.
[5] 张献华. 基于TAM的云南农村信息化应用影响因素研究[J]. 北京邮电大学学报:社会科学版,2017,19(5):74-81.
Zhang Xianhua. Impact factors of rural informatization application in yunnan based on TAM[J]. Journal of Beijing University of Post and Telecommunications: Social Sciences Edition, 2017, 19(5): 74-81. (in Chinese with English abstract)
[6] 梁流涛,翟彬,段琳琼. 基于农户尺度的农业环境质量评价指标体系构建的理论与方法:PSER分析框架下的考察[J]. 河南大学学报:自然科学版,2017,47(5):505-513.
Liang Liutao, Zhai Bin, Duan Linqiong. Theory and methodology for the construction of agricultural environmental quality evaluation system based on household production behavior:based on the PSER model[J]. Journal of Henan University:Natural Science, 2017, 47(5): 505-513. (in Chinese with English abstract)
[7] 刘颖,洪道远. 要素投入、技术效率与水稻生产潜力研究:基于湖北省农村固定观察点的面板数据[J]. 华中农业大学学报:社会科学版,2018(3):35-43,154.
Liu Ying, Hong Daoyuan. Study on factors investment, technical efficiency and potential of rice production—panel data based on fixed observation points in hubei province [J]. Journal of Huazhong Agricultural University:Social Sciences Edition, 2018(3): 35-43, 154. (in Chinese with English abstract)
[8] 杨彩艳,齐振宏,黄炜虹,等. 农业社会化服务有利于农业生产效率的提高吗?—基于三阶段DEA模型的实证分析[J]. 中国农业大学学报,2018,23(11):232-244.
Yang Caiyan, Qi Zhenhong, Huang Weihong. Is agricultural social service conducive to the improvement of agricultural production efficiency?—An empirical analysis based on three stage DEA model[J]. Journal of China Agricultural University, 2018, 23(11): 232-244. (in Chinese with English abstract)
[9] 李瑾,郭美荣.互联网环境下农业服务业的创新发展[J]. 华南农业大学学报:社会科学版,2018,17(2):11-21.
Li Jin, Guo Meirong. Innovation and development of agricultural service industry in the internet environment[J]. Journal of South China Agriculture University: Social Sciences Edition, 2018, 17(2): 11-21. (in Chinese with English abstract)
[10] Pan X, Rathore A K. Small-signal analysis of naturally commutated current-Fed dual active bridge converter and control implementation using cypress PSoC[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2015, 64(11): 4996-5005.
[11] 万雪芬,崔剑,杨义,等. 用于煤矿设备信息化升级的无线数据传输节点[J]. 工矿自动化,2019,45(6):37-41,51.
Wan Xuefen, Cui Jian, Yang Yi, et al. Wireless digital transmission node for coal equipment information upgrading[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(6): 37-41, 51. (in Chinese with English abstract)
[12] Usman R, Parag K, Mahesh S. Low power wide area networks: An overview[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2017, 19(2): 855-873.
[13] Parri L, Parrino S, Peruzzi G, et al. Low power wide area networks (LPWAN) at sea: Performance analysis of offshore data transmission by means of LoRaWAN connectivity for marine monitoring applications[J]. Sensors, 2019, 19(14): 32-39.
[14] Marcus H, Donald H. Underground wireless data transmission using 433-MHz LoRa for agriculture[J]. Sensors, 2019, 19(19): 4232.
[15] Iii H, Khanna V, Tuncay G, et al. Bluetooth low energy in dense IoT environments[J], IEEE Communications Magazine, 2016, 54(12): 30-36.
[16] Darroudi S, Caldera-Sànchez Raül, Gomez C. Bluetooth mesh energy consumption: A model[J].Sensors, 2019, 19(5): 1238.
[17] Luo B, Xu J, Sun Z. Neighbor discovery latency in bluetooth low energy networks[J], Wireless Networks, 2020, 26(3): 1773-1780.
[18] Velu C. A systems perspective on business model evolution: The case of an agricultural information service provider in india[J]. Long Range Planning, 2017, 50(5): 603-620.
[19] Colezea M, Musat G, Pop F, et al. CLUeFARM: Integrated web-service platform for smart farms[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 154(11): 134-154.
[20] Morais R, Silva N, Mendes J, et al. mySense: A comprehensive data management environment to improve precision agriculture practices[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 162(6): 882-894.
[21] Daum T, Buchwald H, Gerlicher A, et al. Smartphone Apps as a new method to collect data on smallholder farming systems in the digital age: A case study from Zambia[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 153(10): 144-150.
[22] 戴建国,王守会,赖军臣,等. 基于智能手机的棉花苗情调查与决策支持系统[J].农业工程学报,2017,33(21): 200-206.
Dai Jianguo,Wang Shouhui, Lai Junchen, et al. Cotton growth statuses investigation and decision support system based on smartphone[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(21): 200-206. (in Chinese with English abstract)
[23] 路文超,赵勇,罗斌,等. 基于Android手机的水稻剑叶角测量系统[J]. 农业机械学报,2015,46(11):296-301.
Lu Wenchao, Zhao Yong, Luo Bin, et al. Measurement system of rice flag leaf angle based on Android smart phone[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(11): 296-301. (in Chinese with English abstract)
[24] Muangprathub J, Boonnam N, Kajornkasirat S, et al. IoT and agriculture data analysis for smart farm[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 156(1): 467-474.
[25] Paraforos D S, Vassiliadis V, Kortenbruck D, et al. Multi-level automation of farm management information systems[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2017, 142(11): 504-514.
[26] Aquino A, Barrio I, Diago M P, et al. vitisBerry: An Android-smartphone application to early evaluate the number of grapevine berries by means of image analysis[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 148(5): 19-28.
[27] Wu Y, Li L, Li M, et al. Remote-control system for greenhouse based on open source hardware[J]. IFAC-Papers OnLine, 2019, 52(30): 178-183.
[28] Liu J, Wu J, Liu M. UAV monitoring and forecasting model in intelligent traffic oriented applications[J]. Computer Communications, 2020, 153(3): 499-506.
[29] Staniec K, Kowal M. LoRa performance under variable interference and heavy-multipath conditions[J].Wireless Communications and Mobile Computing, 2018: 6931083.
[30] 许培培,万雪芬,杨义,等. 用于观光农业的混合型无线传感器网络节点设计[J]. 华南农业大学学报,2017,38(2):118-124.
Xu Peipei, Wan Xuefen, Yang Yi, et al. A design of hybrid wireless sensor network nodes for tourism-agriculture[J]. Journal of South China Agriculture University, 2017, 38(2): 118-124. (in Chinese with English abstract)
Design of terminal nodes for small and medium scale intelligent agriculture Internet of Things
Wan Xuefen1,2, Zheng Tao3, Cui Jian4, Jiang Xueqin5, Sardar Muhammad Sohail5, Yang Yi5※
(1.,065201,; 2.,065201,; 3.,066004,; 4.,100083,; 5.,201620,)
Internet of Things (IoT) technology has been increasingly used in agriculture. However, most existing agricultural IoT technologies are focused on providing management and service applications to large scale agriculture. In order to provide customized agricultural IoT technology to small and medium scale agricultural producers and operators, an intelligent agricultural IoT terminal node can be used for flexible information upgrade of agricultural equipments and other related devices was designed in this study. The system consisted of terminal nodes and management/service layer App. Through a terminal node, agricultural equipments and other related devices could be flexibly connected to agriculture IoT information frameworks. The management/service layer App linked to terminal node hardware and support the rapid and low-cost development. In the hardware device layer of the system, the IP core reuse technology of system on programmable chip (PSoC) was used to realize the flexible adaptation and access to various agricultural equipments and other related device. The PSoC of terminal node was designed on Cypress's PSoC 6 (PSoC6-CY8CPROTO-063-BLE). The long-range low-power wide-area network (LoRa LPWAN) technology was adopted in the system to build data transmission channels between terminal nodes, and the LoRa in terminal node was designed on LoRa wireless communication module based on Semtech's SX1278. The nodes use low-power Bluetooth technology to enable mobile smart devices (e.g., smartphones, tablets, etc.) to access the terminal nodes and achieve distributed agriculture management, and the Bluetooth on the terminal node was based on the integrated Bluetooth module in the PSoC6. The management/service layer App encapsulated the operation of the underlying terminal node and Android functions. Android Content Provider component combined with SQLite database was used to realize the mapping relationship between different layers. The introduction of the management/service App made the development of application-layer App faster and more suitable for the diversified needs of agricultural IoT requirements. The system was tested in different agricultural application scenarios. The results showed that terminal nodes could effectively provide information upgrade to agricultural equipment and related devices through IP-core reuse technology, and the electromagnetic isolation capacity of the system reached 1 500 VDC, the success rate of data packet transmission of Lora wireless data channel of node was close to 100% in the weather without severe rainfall, and Bluetooth could support the mobile device field access within 3 m around, in the mode of directly connected upper computer, the function delay between application layer App and node equipment was less than 400 and 1 700 ms respectively, the system ran stably and the function support was reliable. This study can provide support and reference for the information construction of Internet of Things for small and medium scale agricultural operators.
Internet of Things; agriculture; intelligentialize; programmable system-on-chip; LoRa; smart mobile device
10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.036
S24; TP311
A
1002-6819(2020)-13-0306-09
万雪芬,郑涛,崔剑,等. 中小型规模智慧农业物联网终端节点设计[J]. 农业工程学报,2020,36(13):306-314. doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.036 http://www.tcsae.org
Wan Xuefen, Zheng Tao, Cui Jian, et al. Design of terminal nodes for small and medium scale intelligent agriculture Internet of Things[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(13): 306-314. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.036 http://www.tcsae.org
2019-12-18
2020-06-02
国家重点研发计划(2018YFC0808306);廊坊市科学技术研究与发展计划资助项目(2019011010);秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(201805A016);河北省物联网监控工程技术研究中心项目(3142018055,3142016020)
万雪芬,讲师,研究方向为物联网技术及智慧农业。Email:calmerd@ncist.edu.cn
杨义,博士,副教授,研究方向为物联网技术及智慧农业。Email:yiyang@dhu.edu.cn
中国农业工程学会会员:万雪芬(E041200928S)