本文是通过 LoRa 传感器监测环境温湿度变化,并将数据上传至网关后,在终端网页上将数据可视化,实现远程信息监测与设备管理的项目开发实例。
Figure 1: 温湿度监测套件
#前期准备
- 温湿度传感器
- 网关
- Windows PC
注意:请保持网关与传感器所属频段相同,本实例中均为 CN470。
#连接网关到服务器
本节主要介绍如何将标准版的网关添加到腾讯云物联网开发平台。
#前提条件
网关已连接到网络,具体请参见连接网关到网络。
#操作步骤
1、登录腾讯云物联网开发平台,选择“公共实例”或您购买的“标准企业实例”。
2、进入项目列表,单击“新建项目”。
- 项目名称:根据实际业务输入便于识别的项目名称。
- 项目描述:输入项目的备注信息。
Figure 2: 新建项目
3、单击“保存”,项目创建成功。
4、单击创建的项目进入产品开发中心,单击“新建产品”,定义您的产品。
5、根据页面提示填写产品基本信息,然后单击“保存”。
Figure 3: 新建产品
#添加网关
1、登录腾讯云物联网开发平台,单击已创建好的项目。
2、进入项目列表页,选择左侧菜单“网络管理> LoRaWAN 网关管理“,单击”添加网关“。
Figure 4: 添加网关
3、在新建网关页面,填写网关基本信息。
Figure 5: 配置参数
- 网关名称:用户自定义。
- GwEUI:网关唯一 ID。
注意:
a. 登录网关在 Web 页面“LoRa Network > Network Settings”页面找到 Gateway EUI。
b. GwEUI = 设备 MAC 地址前 6 位 + FFFE + 设备 MAC 地址后 6 位
可在设备标签中找到设备的 MAC 地址,例如:MAC 地址是 60C5A87612XX,那么 GwEUI 就是 60C5A8FFFE7612XX。
- 是否公开。
- 选择“是”,表示社区开发者可在社区网络中看到该网关,并可通过这个网关进行 LoRa® 节点接入。
- 选择“否”,则只有用户自己才能查看该网关。
- 用户自定义频点:选择频点信息。
- 位置信息:在地图上选择网关的位置。
4、网关新建成功后,即可在网关列表页查看新增加的网关。
5、访问网关,设置网关连接到腾讯云物联网开发平台。
6、选择“LoRa Network > Network Settings”进入 LoRaWAN Network Setting 设置界面。
7、将“Mode”设置为“Packet Forwarder”后,单击“Switch mode”。
Figure 6: 设置网络
8、修改 Packet Forwarder Settings。需要修改的参数名称及参数值见下。修改完成后单击“Save & Apply”。
- Protocol:Semtech UDP GWMP Protocol
- Server Address:loragw.things.qcloud.com
- Server Port Up:1700
- Server Port Down:1700
Figure 7: 设置Packet Forwarder参数
9、刷新腾讯云物联网开发平台网关界面,就会看到当前网关已在线。
Figure 8: 网关添加成功
#连接传感器节点至服务器
本节说明如何将传感器模块连接到腾讯云物联网开发平台。
注意:传感器模块必须位于 LoRaWAN® 网关的覆盖范围之内。
#创建项目&产品
1、登录腾讯云物联网开发平台,选择“公共实例”或您购买的“标准企业实例”。
2、进入项目列表,单击“新建项目”。
- 项目名称:根据实际业务输入便于识别的项目名称。
- 项目描述:输入项目的备注信息。
Figure 9: 新建项目
3、单击“保存”,项目创建成功。
4、单击创建的项目进入产品开发中心,单击“新建产品”,定义您的产品。
5、根据页面提示填写产品基本信息,然后单击“保存”。
产品名称:根据需要自定义名称。 产品类型:选择“用户自定义” 设备类型:选择“设备” 认证方式:选择“密钥认证” 通信方式:选择“LoRaWAN” 数据协议:“自定义透传” 描述:根据需要选填,输入产品的描述信息。
Figure 10: 新建产品
#产品开发
单击新创建好的产品,进入产品开发环节,产品开发分为下面几个阶段: ① 配置物模型;② 设备开发;③ 云端解析;④ 设备调试;⑤ 数据开发。
#配置物模型
- 进入“物模型”页签“导入物模型”,配置属性。
Figure 11: 导入物模型
2、复制如下参考代码,并点击“导入”。
参考代码:
{
"version": "1.0",
"properties": [
{
"id": "power",
"name": "电池电压",
"desc": "",
"mode": "r",
"define": {
"type": "float",
"min": "0",
"max": "1000",
"start": "0",
"step": "1",
"unit": "伏"
},
"required": false
},
{
"id": "hum_value",
"name": "湿度值",
"desc": "",
"mode": "r",
"define": {
"type": "float",
"min": "0",
"max": "100",
"start": "0",
"step": "0.01",
"unit": "%"
},
"required": false
},
{
"id": "temp_value",
"name": "温度值",
"desc": "",
"mode": "r",
"define": {
"type": "float",
"min": "-100",
"max": "100",
"start": "0",
"step": "0.01",
"unit": "℃"
},
"required": false
}
],
"events": [],
"actions": [],
"profile": {
"ProductId": "L3I3TZSE5X",
"CategoryId": "1"
}
}
3、配置结果如下图所示:
Figure 12: 新增物模型
#设备开发
在“设备开发”页签中,单击右侧“编辑”,可设置如下图所示参数。本实例中保持默认值即可。
Figure 13: 设备开发
#云端解析
单击“云端解析”,通过编写数据解析脚本,将设备的上下行原始数据转化成数据模版协议中的数据模板。
Figure 14: 数据解析
请分别复制下面的简单解析脚本到上下行数据解析栏,单击下方的“提交”和“运行”按钮。
解析示例代码:
//上行数据解析
function RawToProtocol(fPort, bytes) {
var data = {
"method": "report",
"clientToken" : new Date(),
"params" : {}
};
data.params.power = (bytes[1]& 0x00FF)
data.params.temp_value = (((bytes[4]& 0x00FF) << 8) +bytes[5])/10;
data.params.hum_value = bytes[7];
return data;
}
//下行数据解析
function ProtocolToRaw(obj) {
var data = new Array();
data[0] = 2;// fport=2
data[1] = 0;// unconfirmed mode
data[2] = obj.params.period & 0x00FF;
data[3] = (obj.params.period >> 8) & 0x00FF;
return data;
}
#设备调试
- 在“设备调试”界面,单击“新建设备”。按照要求填入如下设备重要信息:
Figure 15: 新建设备
注意:
- 设备名称:为自定义选项。
- DevEUI:见设备屏幕所显示的 16 进制字符。
- AppKey:为固定值 11223344556677889900AABBCCDDEEFF。
至此,您的传感器节点已添加到腾讯云物联网开发平台。
2、长按温湿度节点开关开启节点设备,进入设备信息页面后,单击“在线调试”。在设备在线调试页面可以看到传感器模块在实时发送上行数据。
Figure 16: 设备在线调试
注意:节点设备开启后,将自动入网并向服务器传输上行数据。
3、查看设备云端日志,确定设备处于激活状态且向云服务器发送数据成功。
Figure 17: 查看设备云端日志
#数据开发
进入数据开发页签,如下图所示创建数据流图。
Figure 18: 数据流图
注意:
- 本示例为高温预警,您可根据实际需求创建其它预警情况。
- 数据流图创建成功后,须在页签右侧导航栏设置设备数据类型、数据过滤条件以及公众号推送通知。
- 设置完成后保存并启用此数据流。
- 关注”腾讯连连“公众号,以接收高温报警通知。
#连接至腾讯连连小程序
1、点击设备列表中设备”二维码“。如下图所示,使用手机”腾讯连连“小程序扫描二维码,将设备添加至手机端。
Figure 19: 设备二维码
2、如下图所示,使用手机”腾讯连连“小程序扫描二维码后,将设备添加至手机端。
Figure 20: 手机端添加设备
3、扫码成功后,设备将自动添加成功,待小程序界面刷新后,可看到如下已添加的设备。
Figure 21: 腾讯连连添加的设备
4、设备添加成功后,可通过手机端小程序远程实时监控温湿度,并及时通过”腾讯连连“公众号接收高温预警通知。
Figure 22: 实时数据
Figure 23: 高温预警
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