29、智能家庭与ESP32机器学习应用开发

智能家庭与ESP32机器学习应用开发

智能家庭项目

在智能家庭项目中，我们可以借助RainMaker云平台开发成熟的智能家居产品。通过点击Alexa语音图标尝试语音命令，比如在其监听时说“Turn off plug”。

项目开发与集成

我们为特定需求设计并开发了包含插头和多传感器两种不同设备的智能家居解决方案，并将它们集成到RainMaker平台，该平台为设备提供云连接功能。我们使用RainMaker平台自带的移动应用程序来配置和管理设备，此平台还支持Alexa和Google Assistant语音服务。在将RainMaker与Alexa账户关联后，我们可以使用Alexa移动应用程序测试设备。

常见问题排查

项目开发过程中可能会遇到各种问题，以下是一些常见问题及解决办法：
1. 路径配置问题 ：若自行配置项目，要确保根CMakeLists.txt文件中的路径正确。GitHub克隆项目通常能正常编译，因为仓库中已配置好相对路径，但自行收集组件和库时，需根据目录结构更新路径。
2. 多开发板连接问题 ：idf.py工具在只有一个开发板连接时，可自动检测而无需串口参数。但本项目需同时连接两个开发板，因此在烧录或监控第二个开发板时，要给idf.py传递 -p 参数。
3. 配置传输方法问题 ：本项目中RainMaker节点配置的默认传输方法是BLE。可通过运行menuconfig，在 (Top) ESP RainMaker App Wi-Fi Provisioning Provisioning Transport method菜单中将配置方法设置为SoftAP。若使用默认的BLE选项，配置节点前要确保手机蓝牙已开启。
4. MQTT预算问题 ：默认的RainMaker配置会限制MQTT预算，防止有缺陷的代码给MQTT代理带来过大负载。可通过menuconfig从 (Top) ESP RainMaker Config更改MQTT预算设置。当达到预算限制时，串口控制台会显示如下信息：

E (5283739) esp_rmaker_mqtt: Out of MQTT Budget. Dropping publish message.

5. 设备配置失败问题 ：配置新设备时，移动应用程序有时会失败。此时需重启开发板，重新开始配置过程。
6. 设备标识符问题 ：不能将具有相同标识符的两个设备添加到RainMaker平台。若已添加开发板，在本项目范围内重新添加前，需使用移动应用程序将其移除。

新功能添加

可以为项目添加以下新功能：
- 插头连接状态反馈 ：ESP32 - C3 DevkitM - 1没有显示屏，但可利用开发板的LED作为指示灯，显示插头的连接和断开事件。
- 本地控制服务端点更新 ：设备已启用本地控制服务（https://rainmaker.espressif.com/docs/local - control - service.html），该服务在设备上运行Web服务器和mDNS。更新插头应用程序，在Web服务器上定义一个端点（https://docs.espressif.com/projects/esp - idf/en/v4.4.4/esp32c3/api - reference/protocols/esp_http_server.html），并处理状态更改请求。可使用以下curl命令进行测试：

$ curl -X PUT http://<ip>/state?value=ON
$ curl -X PUT http://<ip>/state?value=OFF
$ curl -X PUT http://<ip>/state?value=TOGGLE

• 多传感器应用更新 ：更新多传感器应用程序，通过扫描mDNS数据包（https://docs.espressif.com/projects/esp - idf/en/v4.4.4/esp32/api - reference/protocols/mdns.html）在网络中发现插头，并利用ESP32 - S3 Box Lite的物理按钮通过REST API（https://docs.espressif.com/projects/esp - idf/en/v4.4.4/esp32s3/api - reference/protocols/esp_http_client.html）发送ON/OFF/TOGGLE命令。可使用以下Linux命令（其他平台可使用Bonjour，https://developer.apple.com/bonjour/）在网络中发现插头：

$ avahi - browse -a
+ wlp2s0 IPv4 Local Control Service  _esp_local_ctrl._tcp local
$ avahi - browse -rt _esp_local_ctrl._tcp
+ wlp2s0 IPv4 Local Control Service _esp_local_ctrl._tcp local
= wlp2s0 IPv4 Local Control Service _esp_local_ctrl._tcp local
   hostname = [<hostname>]
   address = [<ip>]
   port = [8080]
$ ping <ip>

本地网络协议选择

RainMaker是开发智能家居应用的优秀平台，但并非唯一选择。我们还可以在项目中采用本地网状网络，以下是一些可选协议：
| 协议名称 | 简介 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| ESP - NOW（https://www.espressif.com/en/solutions/low - power - solutions/esp - now） | Espressif开发的低功耗点对点Wi - Fi协议 | 适合电池供电设备 |
| ESP - WI - FI - MESH（https://www.espressif.com/en/products/sdks/esp - wifi - mesh/overview） | Espressif的Wi - Fi网状协议，节点同时运行SoftAP - STA模式以创建网状网络 | 构建大规模网络 |
| ESP - BLE - MESH（https://docs.espressif.com/projects/esp - idf/en/latest/esp32/api - guides/esp - ble - mesh/ble - mesh - index.html） | Espressif实现的BLE网状网络 | 低功耗蓝牙设备组网 |
| OpenThread（https://docs.espressif.com/projects/esp - idf/en/latest/esp32/api - guides/openthread.html） | Espressif实现的OpenThread网络 | 物联网设备通信 |

可以在插头和多传感器应用程序中尝试这些网络协议，搭建本地网络并实现应用逻辑。为完成物联网闭环，仍需云服务和移动应用程序通过互联网与它们进行通信。

以下是智能家庭项目开发的流程图：

graph LR
    A[项目需求定义] --> B[设备选择与开发]
    B --> C[集成到RainMaker平台]
    C --> D[移动应用配置管理]
    D --> E[语音服务测试]
    F[新功能添加] --> B
    G[问题排查] --> B
    H[本地网络搭建] --> B

ESP32机器学习应用

机器学习（ML）是一个广泛的领域，涵盖不同学科和知识领域。在物联网项目中应用ML技术时，由于物联网设备在处理能力、内存和功耗方面存在限制，因此需要专门的框架和方法。tinyML就是用于描述与受限设备相关的机器学习领域的术语。

机器学习基础

在传统软件开发中，我们将一组规则（程序）应用于数据（输入）以获得结果（输出）。而ML的目标是找到能为给定数据集生成所列输出的规则，然后在ML应用程序中使用这些规则，当向系统输入相同性质的新数据时，估计结果。

机器学习有三种不同的方法：
1. 监督学习 ：为ML算法提供数据以及数据所代表的含义。例如图像分类，收集不同动物的图像并为每张图像标注其所显示的动物种类，ML算法据此生成区分动物种类的规则。在生产环境中，ML应用程序使用这些规则对新的动物图像进行分类，输出结果带有一定概率。
2. 无监督学习 ：无监督学习算法针对的问题与监督学习不同，训练时无需数据标签。它们在训练过程中尝试将数据组织成组以生成模型，并在运行时通过查看该模型标记异常值。例如，收集风力涡轮机正常运行时的数据，训练模型以检测与正常情况的偏差，从而在涡轮机损坏前进行维护。
3. 强化学习 ：这种学习方法基于试错。算法（代理）有一个目标要实现，并尝试不同的选项来达到目标。另一个主体（环境）对其尝试进行评分，ML算法根据给定的分数寻找最佳的行动组合。例如训练聊天机器人，通过对每次对话结束时聊天机器人的表现进行评分，帮助它在后续对话中提高性能。

无论采用哪种方法，ML算法成功的关键因素是数据质量，即“垃圾进，垃圾出”。

tinyML开发流程

tinyML管道定义了开发tinyML应用程序的步骤，从数据收集到部署在受限设备上：
1. 数据收集和预处理 ：数据收集和预处理对任何ML应用程序的质量和成功至关重要。如果训练数据中不包含某些可能的数据样本，会导致偏差。例如，仅用虎斑猫的图像训练动物识别模型，可能会将白猫识别为北极熊。
2. 模型设计和训练 ：使用上一步整理好的数据训练模型。此步骤需要经验以获得最优模型。对于监督学习，通常将可用数据分为三组：训练集、验证集和测试集。通过利用训练集和验证集生成模型，再使用测试集进行测试，确保模型不会过拟合训练数据。
3. 模型优化和部署准备 ：训练后的模型可能占用大量内存，对于受限设备来说不现实。因此需要对模型进行优化，例如使用量化技术将模型参数的值从浮点数转换为int8类型，使MCU能够运行ML应用程序。
4. 在物联网设备上运行推理 ：优化后的模型可以部署在受限设备上。嵌入式应用程序中的推理引擎通过传感器从环境中获取数据，并使用模型生成结果或预测。还可以采样运行时数据，在后续的模型训练循环中使模型更好适应运行环境。

TensorFlow是开发ML应用程序最流行的平台之一，TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）是TensorFlow平台中的一个框架，用于tinyML管道的优化和推理步骤。

以下是tinyML开发流程的表格总结：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 数据收集和预处理 | 收集数据并进行预处理，避免偏差 |
| 模型设计和训练 | 利用预处理数据训练模型，防止过拟合 |
| 模型优化和部署准备 | 优化模型以适应受限设备 |
| 在物联网设备上运行推理 | 部署模型并进行推理，可采样运行时数据 |

以下是tinyML开发流程的流程图：

graph LR
    A[数据收集和预处理] --> B[模型设计和训练]
    B --> C[模型优化和部署准备]
    C --> D[在物联网设备上运行推理]
    D --> A

在ESP32上运行推理

以开发一个使用预训练正弦模型的应用程序为例，该模型用于预测0到2π之间的正弦值。模型是一个具有三个全连接层的神经网络，前两层各有16个神经元，第三层是输出层，有一个神经元。

创建项目的步骤如下：
1. 应用程序需要多个ESP - IDF组件协同工作，这些组件都包含在相关仓库中，建议完整克隆仓库以使用它们。
2. 切换到要创建ESP - IDF项目的目录，并激活IDF环境：

$ source ~/esp/esp - idf/export.sh 
$ idf.py --version
ESP - IDF v4.4.4 - 1 - g6727a4f775

3. 创建一个IDF项目并切换到其目录：

$ idf.py create - project tflite_ex && cd tflite_ex

4. 将仓库中的sdkconfig文件复制到项目目录：

$ cp <book_repository>/ch10/tflite_ex/sdkconfig ./

5. 编辑根CMakeLists.txt文件。如果想自己训练模型，可参考TFLM的hello - world示例（https://github.com/tensorflow/tflite - micro/tree/main/tensorflow/lite/micro/examples/hello_world），其中也解释了训练模型的步骤。

在应用程序中，我们将随机值输入推理引擎，并利用LVGL在ESP32 - S3 - BOX - Lite开发板的TFT屏幕上的简单坐标系中绘制输出，以可视化正弦波。

智能家庭与ESP32机器学习应用开发（下半部分）

智能家庭项目拓展与实践

在智能家庭项目中，除了前面提到的基础开发和功能添加，我们还可以进一步深入实践，以提升项目的稳定性和实用性。

项目优化建议

为了让智能家庭项目更加完善，以下是一些优化建议：
1. 代码优化 ：对项目中的代码进行审查和优化，去除冗余代码，提高代码的执行效率。可以使用代码分析工具来检查代码中的潜在问题。
2. 安全加固 ：在设备与云平台通信过程中，加强数据的加密传输，防止数据泄露。可以采用SSL/TLS协议来保障通信安全。
3. 设备管理 ：建立完善的设备管理系统，对设备的状态、配置信息等进行实时监控和管理。可以开发一个管理界面，方便用户进行操作。

实践案例分享

以下是一个智能家庭项目的实践案例，展示了如何将上述功能和优化建议应用到实际项目中：
某用户希望打造一个智能家庭系统，包含智能插头和多传感器设备。首先，用户按照前面介绍的步骤，将设备集成到RainMaker平台，并使用移动应用程序进行配置和管理。在使用过程中，用户发现设备连接有时不稳定，通过检查发现是网络信号问题。于是，用户添加了一个信号增强器，提高了设备的连接稳定性。同时，用户还根据自己的需求，添加了新功能，如使用多传感器设备检测室内环境参数，并根据参数自动控制智能插头的开关。通过这些优化和功能添加，用户的智能家庭系统更加智能、便捷。

ESP32机器学习应用深入探讨

在ESP32上应用机器学习，除了前面介绍的基础概念和开发流程，还有一些深入的技术和应用场景值得探讨。

深度学习模型在ESP32上的应用

深度学习是机器学习的一个重要分支，在图像识别、语音识别等领域有着广泛的应用。在ESP32上应用深度学习模型，需要考虑到设备的资源限制。以下是一些在ESP32上应用深度学习模型的要点：
1. 模型选择 ：选择适合ESP32资源限制的深度学习模型，如轻量级的卷积神经网络（CNN）。
2. 模型压缩 ：对深度学习模型进行压缩，减少模型的大小和计算量。可以采用量化、剪枝等技术。
3. 推理加速 ：使用硬件加速技术，如ESP32的协处理器，来提高推理速度。

机器学习在智能家庭中的应用场景拓展

机器学习在智能家庭中有很多应用场景，除了前面提到的图像分类、异常检测等，还可以拓展到以下场景：
1. 智能安防 ：使用摄像头和机器学习算法，实现对家庭环境的实时监控和异常行为检测。例如，检测是否有陌生人进入房间，并及时报警。
2. 能源管理 ：通过分析家庭设备的能耗数据，使用机器学习算法优化设备的使用时间和功率，实现能源的高效利用。
3. 健康监测 ：使用传感器设备收集家庭成员的健康数据，如心率、血压等，使用机器学习算法进行分析和预警。

总结与展望

通过前面的介绍，我们了解了智能家庭项目的开发流程、常见问题排查、新功能添加以及本地网络协议选择，同时也学习了ESP32机器学习应用的基础概念、开发流程和在ESP32上运行推理的方法。

在智能家庭项目中，我们可以利用RainMaker平台和本地网络协议，开发出功能丰富、稳定可靠的智能家庭系统。在ESP32机器学习应用中，我们可以通过tinyML开发流程，将机器学习算法应用到受限设备上，实现各种智能应用。

未来，随着技术的不断发展，智能家庭和ESP32机器学习应用将会有更广阔的发展前景。例如，智能家庭系统将更加智能化、个性化，能够根据用户的习惯和需求自动调整设备的运行状态；ESP32机器学习应用将在更多领域得到应用，如工业自动化、医疗健康等。

以下是智能家庭与ESP32机器学习应用的综合流程图：

graph LR
    A[智能家庭项目需求] --> B[设备开发与集成]
    B --> C[RainMaker平台接入]
    C --> D[移动应用管理]
    D --> E[功能添加与优化]
    F[ESP32机器学习应用需求] --> G[数据收集与预处理]
    G --> H[模型设计与训练]
    H --> I[模型优化与部署]
    I --> J[在ESP32上运行推理]
    K[智能家庭与机器学习融合] --> B
    K --> G

以下是智能家庭与ESP32机器学习应用的对比表格：
| 应用领域 | 特点 | 技术要点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 智能家庭 | 设备多样、网络复杂、注重用户体验 | 设备集成、云平台接入、本地网络搭建 |
| ESP32机器学习 | 资源受限、对模型要求高 | 模型选择、模型压缩、推理加速 |

通过以上内容，我们对智能家庭和ESP32机器学习应用有了更深入的了解，希望能够为读者在相关领域的开发和应用提供参考。