OpenChirp与LPRAN技术解析

演示摘要:OpenChirp 低功耗广域网与生态系统

1 系统描述

低功耗广域网(LP-WANs)正日益被视为一种适用于城市规模物联网(IoT)部署的有吸引力的通信平台。它们能够在数千米的距离上将能量受限设备无线连接到网关。在包含数百或数千台设备的部署中,需要可扩展的网络基础设施,以稳定地将数据从受限无线设备传输到云服务器并返回。该基础设施主要由软件构成,理想情况下应具备稳定性、模块化和完全开放的特性,以支持该领域的进一步研究。此外,为了推动无线物理层的技术进步,我们需要低成本但高性能的无线电设备,能够访问原始无线电信号。

1.1 OpenChirp架构

OpenChirp[1]是一个完全开放的端到端低功耗广域网架构,旨在简化物联网(IoT)设备的设计和部署。目前它支持LoRa LPWAN(LoRaWAN)协议[2],未来计划支持蓝牙5、IEEE 802.15.44和其他物联网通信协议。

OpenChirp旨在轻松部署为私有或公共网络,并可完全访问所有前端和后端组件,包括网页界面、各种数据管理服务和API。现有的低功耗广域网解决方案目前并未提供对其系统中所有组件的访问。

OpenChirp的模块化和可扩展性如图3所示。

示意图0
示意图1

http://www.openchirp.io运行了一个OpenChirp实例。在接下来的章节中,我们将描述系统的主要组件。

MQTT接口 :所有LoRaWAN无线设备与网关通信,网关通过MQTT发布-订阅协议转发其数据。MQTT通信由Mosquitto MQTT代理管理。尽管目前仅支持一个代理,但未来的开发将包含对桥接多个MQTT代理的支持。每个设备由一个MQTT主题表示,各种服务、用户和其他设备可以向该主题发布或订阅消息。LoRaWAN的基于确认的重传和MQTT的服务质量参数确保无线设备与云之间数据传输的可靠性。所有物联网设备都需通过MQTT接口与OpenChirp通信。

HTTP REST接口 :用户通过HTTP REST接口与OpenChirp进行交互。这包括添加和配置设备及网关、生成唯一的设备ID和访问令牌、下载特定设备发布的数据等操作。各种网页界面、命令行工具和应用程序预计将通过REST接口与OpenChirp进行交互。所有HTTP请求均由Node服务器处理。

服务 :服务负责处理传入的数据,并对其执行各种操作。它们能够为原本简单的网络增添智能性。设备在配置时会向可用的服务注册,从而通知服务发布或订阅其主题。服务随后可以根据传入的数据或用户请求执行重要操作,例如存储数据、生成图表、提取数据包等。LoRaWAN服务器服务[3]和数据存储服务(基于InfluxDB实现)已在OpenChirp中实现并启用。其他服务,如用于解包数据的反序列化器和GPS地图服务,也可以启用。此外,还可以使用开放API开发自定义服务,并在任何外部服务器上运行。

认证与共享 :认证由与谷歌账户的OAuth集成管理。目前正在进一步开发以支持其他选项,如LDAP等。OpenChirp允许用户之间共享设备和设备数据。要共享设备,设备所有者可以授予其他用户对设备主题的发布和订阅权限。

网页界面 :网页界面提供了快速登录OpenChirp、添加和管理设备以及可视化设备收集的各种数据的方式。图4展示了使用AngularJS实现的网页界面示例。

1.2 LPRAN架构

LPRAN(如图1所示)是为LPWAN网关开发的一种辅助硬件模块,它以显著更低的成本模拟了软件定义无线电的功能。通过提供对原始无线电信号的访问,它支持诸如相干合并[4]等有趣的应用。

LPRAN的高性能射频前端采用Semtech SX1257[5]芯片(能够检测低至-30分贝低于噪声底限的信号),该芯片将原始无线电I/Q信号以Sigma-Delta调制流的形式输出。板载FPGA和树莓派3执行额外的信号处理,将该数据流转换为可用形式。图2展示了由LPRAN硬件捕获的信号示例。

2 演示

2.1 OpenChirp接口

我们将演示使用OpenChirp网络界面添加和管理LoRaWAN设备以及网关的便捷性和简易性。我们计划在演示区域部署多个无线LoRa设备(包括现成的PyCom LoPy和定制的LoRaBug设备),并能够使用OpenChirp实时记录和可视化数据。

2.2 LPRAN Micro-SDRR平台

我们将演示LPRAN板与树莓派3的组合,用于监听LoRa传输,并提供接收到的原始无线电信号以及接收信号的频谱图。

示意图2

示意图3

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理异常告警,提升系统响应速度可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求优化策略。
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