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物联网云平台与第三方集成：从基础到实践
1. 物联网云平台基础
连接到云平台有多种方式，虽然没有一个云平台能为所有可用的物联网协议提供端点，但一些协议相当常见且得到云供应商的良好支持，包括 MQTT、CoAP 和 WebSocket。以下是对这些协议的简要介绍：
| 协议名称 | 特点 |
| ---- | ---- |
| MQTT | 利用主题进行发布和订阅 |
| CoAP | 是一种服务器 - 客户端协议，为物联网设备提供 RESTful 通信，仅运行在 UDP 之上 |
| WebSocket | 解决了轮询服务器获取状态更新的问题 |
为了说明云集成，我们开发了一个简单的应用程序，它通过 MQTT 协议与 AWS IoT 平台进行连接和通信。例如，当启用设备时，订阅者开始接收温度读数；禁用设备时，读数停止，可使用以下命令：
$ mosquitto_pub --cafile AmazonRootCA1.pem --cert my_sensor1.cert.pem --key my_sensor1.private.key -d -h <endpointAddress> -p 8883 -t home/1/enable -m '0'
2. 常见问题解答
以下是一些关于物联网云平台的常见问题及答案：
1.
哪个协议利用主题进行发布和订阅？
答案：d) MQTT
2.
关于 CoAP，哪个说法不正确？
答案：d) 客户端发送 HTTP 请求
3.
WebSocket 解决了什么问题？
答案：a) 轮询服务器获取状态更新
4.
哪个不是物联网平台的常见特性？
答案：b) 安全是可选特性
5.
关于与 AWS IoT 的 MQTT 连接，哪个说法不正确？
答案：c) 创建事物时会自动生成策略文件
3. 第三方集成的重要性
开发物联网产品并非意味着要自己制造产品的每一个部分，相反，在分析所需功能后，我们应决定哪些部分自己制作，哪些部分与第三方集成以添加功能。通过正确选择第三方服务，我们可以为用户创建出色的物联网产品。
在过去十年中，语音助手作为一种新型的机器接口在我们的生活中占据了重要地位。当开发新的物联网产品时，考虑与语音服务集成是明智的选择。这种集成不仅使产品具有语音功能，还为产品与其他开发者的众多产品结合使用提供了可能，为最终用户提供了比单一产品更多的价值。
4. 语音助手的工作原理
语音助手为人机交互提供了另一个维度，除了传统的图形用户界面（GUI），语音助手引入了语音用户界面（VUI），用户可以通过语音发出命令并接收语音响应。现代语音助手系统主要利用语音识别、自然语言处理（NLP）和语音合成技术。
以下是语音解决方案的主要组件工作流程：
graph LR
A[用户说出唤醒词或短语] --> B[语音设备激活并捕获语音命令]
B --> C[设备发送音频数据到语音服务]
C --> D[语音服务进行语音到文本转换]
D --> E[NLP 引擎提取命令]
E --> F{是否匹配应用}
F -- 是 --> G[命令转发到云应用]
F -- 否 --> H[无匹配操作]
G --> I[云应用返回文本结果到语音服务]
I --> J[语音服务进行文本到语音转换]
J --> K[语音服务发送音频输出到设备播放给用户]
5. Amazon Alexa 相关概念
在 Alexa 术语中，语音应用程序称为技能。开发者可以为用户开发技能并发布到 Alexa 技能商店供公众使用。创建技能时，有多种类型可供选择，如自定义技能或智能家居技能。
技能的基本组成部分包括意图（intents），即用户请求，我们可以为意图提供示例话语作为 AVS 的指导。意图可以有插槽（slots），可将其视为用户可以自由填写的意图参数。当意图中有多个插槽时，AVS 可以通过询问问题来收集这些参数。
以下是一个示例话语及其组件分析：
用户说：“Alexa，问历史老师 1 月 10 日发生了什么。”
- 技能调用名称：历史老师
- 意图：询问 1 月 10 日发生的事情
- 插槽值：1 月 10 日
6. 开发 Alexa 智能家居技能的步骤
如果要开发一个基于 ESP32 的 Alexa 启用温度传感器，需要完成以下步骤：
1. 在 Alexa 开发环境中创建智能家居技能。
2. 创建 Lambda 函数作为智能家居技能的后端服务。
3. 将 Amazon 账户与技能关联。
4. 启用技能。
5. 在 AWS IoT Core 中创建事物。
6. 开发 Lambda 函数。
7. 测试技能。
8. 开发传感器固件。
9. 使用语音命令测试项目。
接下来详细介绍创建智能家居技能和 Lambda 函数的具体步骤。
7. 创建智能家居技能
由于 Alexa 技能套件命令行界面（ask-cli）目前不支持智能家居技能，我们将使用基于 Web 的开发环境，具体步骤如下：
1. 导航到 Alexa 开发者控制台并登录：https://developer.amazon.com/alexa/console/ask
2. 在“技能”选项卡中，点击“创建技能”按钮，在打开的页面中输入技能名称（如 myhome_temperature），选择“智能家居”作为模型，然后点击“创建技能”按钮。
3. 创建成功后，会打开配置页面，该页面包含技能 ID 和输入框，用于输入 Lambda 函数 ARN 以转发请求。我们需保留此页面，后续创建 Lambda 函数时会用到。
8. 创建 Lambda 函数
Lambda 函数用于处理来自智能家居技能的请求，创建步骤如下：
1. 导航到 AWS 管理控制台并登录：https://aws.amazon.com/console/
2. 从 AWS 管理控制台进入 Lambda 函数服务，点击“创建函数”按钮。
- 重要提示：Lambda 函数的区域很重要，请根据 AWS 文档选择正确的区域，例如可以选择 eu - west - 1、us - east - 1 或 us - west - 2。
- 在后续页面中，选择“从头开始创作”，设置函数名称为 myhome_temperature_lambda，运行时选择 Python 3.8，点击“创建”按钮后会打开 Lambda 配置页面。
3. 在 Lambda 配置页面的“函数概述”部分，点击“+ 添加触发器”按钮，在搜索框中选择“Alexa 智能家居”，并使用智能家居技能 ID 配置触发器。
- 应用程序 ID 即智能家居技能 ID，可从 Alexa 开发者控制台复制。点击“添加”按钮完成触发器配置。
4. 将 Lambda 配置页面“函数概述”中显示的 Lambda ARN 复制，然后回到 Alexa 开发者控制台，将其粘贴到“默认端点”框中，点击“保存”按钮。
5. 回到 AWS 管理控制台，配置 Lambda 函数权限。导航到“配置 | 权限 | 执行角色”，点击角色名称链接进行编辑。
6. 在角色页面，点击策略名称，然后点击“编辑策略”按钮。
7. 切换到 JSON 选项卡，编辑策略文件，粘贴以下内容：
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:CreateLogStream",
"logs:CreateLogGroup",
"logs:PutLogEvents"
],
"Resource": "*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iot:Connect",
"iot:Receive",
"iot:UpdateThingShadow",
"iot:GetThingShadow"
],
"Resource": "arn:aws:iot:*:*:*"
}
]
}
- 点击“审核并保存更改”按钮完成策略更新。
9. 将 Amazon 账户与技能关联
虽然已经建立了 Lambda 函数与技能之间的链接，但技能仍需要一个授权账户进行测试，此过程称为账户关联，具体步骤如下：
1. 导航到 https://developer.amazon.com/dashboard
2. 点击页面上的“使用 Amazon 登录”按钮。
3. 点击“创建新安全配置文件”按钮。
4. 设置名称为 myhome_sec_profile，点击“保存”。
5. 此时我们获得了技能的客户端 ID 和客户端密钥，将这些凭据输入到智能家居技能中。
6. 回到 Alexa 开发者控制台，导航到“账户关联”页面。
7. 在该页面的表单中填写安全配置文件的凭据：
- 您的 Web 授权 URI：https://www.amazon.com/ap/oa
- 访问令牌 URI：https://api.amazon.com/auth/o2/token
- 您的客户端 ID：安全配置文件中的客户端 ID
- 您的密钥：安全配置文件中的客户端密钥
- 您的身份验证方案：HTTP 基本
- 范围：profile:user_id
点击“保存”按钮提交表单。
8. 在“账户关联”页面的末尾，有三个 Alexa 重定向 URL，用户在授权过程后会被重定向到这些链接。我们需要将此信息共享给安全配置文件。
9. 返回安全配置文件页面，点击“管理”按钮，从列表中选择“Web 设置”。
10. 在显示的安全配置文件 Web 设置中，点击“编辑”按钮，在“允许返回的 URL”框中输入重定向 URL，输入完成后点击“保存”。
通过以上步骤，我们完成了创建 Alexa 智能家居技能、Lambda 函数以及将 Amazon 账户与技能关联的操作，后续可以继续完成启用技能、创建 AWS IoT Core 事物、开发 Lambda 函数和传感器固件等步骤，最终使用语音命令测试整个项目。
物联网云平台与第三方集成：从基础到实践
10. 启用技能与创建 AWS IoT Core 事物
- 启用技能 ：完成账户关联后，回到 Alexa 开发者控制台，找到我们创建的智能家居技能（如 myhome_temperature），在控制台中找到启用技能的选项并点击启用。这一步将使技能在我们的 Amazon 账户中可用，以便后续测试。
-
创建 AWS IoT Core 事物
：
- 登录 AWS IoT Core 控制台，导航到“事物”页面。
- 点击“创建事物”按钮，在弹出的页面中输入事物名称，例如“esp32_temperature_sensor”，然后点击“下一步”。
- 选择事物类型（如果有合适的类型可选择），没有则直接点击“下一步”。
- 为事物创建证书，点击“创建证书”，下载证书和私有密钥，这是设备与 AWS IoT Core 安全通信的重要凭证。
- 为证书附加策略，策略可以使用之前在 Lambda 函数中配置的类似策略，允许设备进行连接、接收消息等操作。
- 点击“完成”，完成事物的创建。
11. 开发 Lambda 函数
我们之前已经创建了 Lambda 函数的基本框架，现在需要开发具体的处理逻辑。由于使用 Python 3.8 作为运行时，以下是一个简单的示例代码，用于处理 Alexa 智能家居技能的请求：
import json
def lambda_handler(event, context):
# 处理请求逻辑
if event['directive']['header']['name'] == 'Discover':
# 处理设备发现请求
response = {
"event": {
"header": {
"namespace": "Alexa.Discovery",
"name": "Discover.Response",
"payloadVersion": "3",
"messageId": "1234567890"
},
"payload": {
"endpoints": [
{
"endpointId": "esp32_temperature_sensor",
"manufacturerName": "Example Manufacturer",
"friendlyName": "ESP32 温度传感器",
"description": "ESP32 温度传感器",
"displayCategories": ["TEMPERATURE_SENSOR"],
"cookie": {},
"capabilities": [
{
"type": "AlexaInterface",
"interface": "Alexa.TemperatureSensor",
"version": "3",
"properties": {
"supported": [
{
"name": "temperature"
}
],
"proactivelyReported": false,
"retrievable": true
}
}
]
}
]
}
}
}
return response
elif event['directive']['header']['name'] == 'ReportState':
# 处理状态报告请求
# 这里需要从 AWS IoT Core 获取设备的实际温度数据
temperature = 25 # 示例温度值
response = {
"context": {
"properties": [
{
"namespace": "Alexa.TemperatureSensor",
"name": "temperature",
"value": {
"value": temperature,
"scale": "CELSIUS"
},
"timeOfSample": "2024-01-01T12:00:00.000Z",
"uncertaintyInMilliseconds": 0
}
]
},
"event": {
"header": {
"namespace": "Alexa",
"name": "StateReport",
"payloadVersion": "3",
"messageId": "1234567890"
},
"endpoint": {
"scope": {
"type": "BearerToken",
"token": "access-token-from-Amazon"
},
"endpointId": "esp32_temperature_sensor"
},
"payload": {}
}
}
return response
else:
return {"error": "Unsupported directive"}
这个示例代码处理了设备发现和状态报告两种类型的请求。在实际应用中，需要根据具体需求扩展处理逻辑，例如从 AWS IoT Core 获取设备的真实温度数据。
12. 开发传感器固件
开发 ESP32 传感器固件需要使用 Arduino IDE 或 ESP-IDF 等开发工具。以下是一个简单的示例代码，用于连接到 AWS IoT Core 并发布温度数据：
#include <WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>
#include <DHT.h>
// WiFi 配置
const char* ssid = "your_SSID";
const char* password = "your_PASSWORD";
// AWS IoT Core 配置
const char* mqttServer = "your_endpoint_address";
const int mqttPort = 8883;
const char* clientId = "esp32_temperature_sensor";
const char* topic = "home/1/temperature";
// DHT 传感器配置
#define DHTPIN 2
#define DHTTYPE DHT11
DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);
WiFiClientSecure espClient;
PubSubClient client(espClient);
void setup() {
Serial.begin(115200);
dht.begin();
// 连接 WiFi
WiFi.begin(ssid, password);
while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
delay(1000);
Serial.println("Connecting to WiFi...");
}
Serial.println("Connected to WiFi");
// 配置 MQTT 客户端
client.setServer(mqttServer, mqttPort);
}
void loop() {
if (!client.connected()) {
reconnect();
}
client.loop();
// 读取温度数据
float temperature = dht.readTemperature();
if (!isnan(temperature)) {
// 发布温度数据
char tempString[10];
dtostrf(temperature, 4, 2, tempString);
client.publish(topic, tempString);
}
delay(5000);
}
void reconnect() {
while (!client.connected()) {
Serial.print("Attempting MQTT connection...");
if (client.connect(clientId)) {
Serial.println("connected");
} else {
Serial.print("failed, rc=");
Serial.print(client.state());
Serial.println(" try again in 5 seconds");
delay(5000);
}
}
}
这个代码示例实现了 ESP32 连接到 WiFi 和 AWS IoT Core，并定期读取 DHT11 传感器的温度数据并发布到 MQTT 主题。
13. 使用语音命令测试项目
完成以上所有步骤后，我们可以使用语音命令测试整个项目。以下是测试流程：
graph LR
A[唤醒 Alexa 设备] --> B[说出语音命令，如“Alexa，查询 ESP32 温度传感器的温度”]
B --> C[Alexa 设备将请求发送到 Alexa 语音服务]
C --> D[Alexa 语音服务匹配技能和意图]
D --> E[请求转发到 Lambda 函数]
E --> F[Lambda 函数处理请求，从 AWS IoT Core 获取温度数据]
F --> G[Lambda 函数返回结果到 Alexa 语音服务]
G --> H[Alexa 语音服务进行语音合成]
H --> I[Alexa 设备播放语音响应给用户]
在测试过程中，如果遇到问题，可以检查以下几点：
| 问题类型 | 检查点 |
| ---- | ---- |
| 语音命令无响应 | 检查 Alexa 设备是否正常工作，技能是否已启用，账户关联是否正确 |
| 温度数据不准确 | 检查 DHT 传感器是否正常工作，ESP32 与 AWS IoT Core 的连接是否稳定 |
| Lambda 函数报错 | 检查 Lambda 函数的代码逻辑，日志中是否有错误信息 |
通过以上详细的步骤和示例代码，我们完成了从物联网云平台基础到开发基于 ESP32 的 Alexa 启用温度传感器项目的整个过程。这个项目展示了如何将物联网设备与云平台和第三方语音服务集成，为开发更复杂的物联网应用提供了基础。
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