基于ZigBee云服务的拖拉机作业环境监测系统设计

吴杰楠

(广州工程技术职业学院，广州　510075)

0　引言

随着远程监测系统不断深入发展，其应用范围已经扩展到各行各业中，包括电力机房、通信机房、铁路机房，包括公寓、居民楼、实验室及写字楼等场所。远程监测系统实现了对目标长时间不间断的监测，在很大程度上解放了人力，促进了行业的快速发展。在拖拉机作业环境实时监测时，为了解决视频数据存储量较大的问题，可以借助云存储技术。对于拖拉机的定位和环境信息采集，可以采用ZigBee无线传感网络，在节点进行定位的同时可以采集到环境坐标、环境温度和湿度等作业环境信息，对于提高拖拉机作业环境信息监测效率和质量具有重要的意义。

1　环境实时监测系统总体设计和基于ZigBee拖拉机定位

系统的总体设计主要分为系统总体结构框架设计和功能性设计。为了实现拖拉机作业环境的高精度和大数据监测，引入了基于ZigBee的无线传感技术和云存储服务技术。考虑监测系统的实时性和远程信息传输，系统总体设计的模块主要包括视频采集模块、控制器模块、通信模块、显示模块、远程控制端和供电模块等，如图1所示。监测系统总体设计的功能和指标主要包括4部分:首先是实时的数据采集功能，包括拖拉机在作业过程中的温度、湿度、拖拉机作业参数及环境的实时图像信息等；然后是实时上传功能，可以将采集到的实时信息上传到Web服务器；第3个功能是实时显示功能，可以将上传数据在Web浏览器实时浏览；最后是报警功能，当拖拉机作业过程中产生故障时，或者监测环境含有不适合作业的条件时会发出报警。监测系统功能流程如图2所示。

图1　监测系统总体设计框架

图2　监测系统功能流程

本设计的ZigBee定位算法采用的是三质心测量法。该方法要比三边测量法误差更小一些，其技术依据是RSSI测距技术，原理如图3所示。通过计算重叠区域的3个顶点坐标A、B、C所组成的质心坐标，确定移动节点的坐标。

在定位时，参考节点是C1、C2和C3，待测移动节点是O，通过测试可以得到O到C1、C2和C3的距离分别是r1、r2和r3。以距离为半径，以参考点为圆心，可以得到重叠区域，然后利用三质心定位的原理，可得到待测节点O的具体位置坐标。

图3　基于ZigBee和三质心法的定位原理

2　拖拉机环境监测视频数据采集系统

为了使拖拉机环境监测的图像更加清晰，使用高清摄像头作为视频和图像的采集装置，但高清视频的数据采集和处理问题较为困难，这就需要借助于大容量数据存储和管理的系统，而云服务系统可以满足设计需求。云存储技术利用集群分布式存储技术，可以使不同类型的设备协同工作，从而有效提高了数据存储的容量和效率。

云存储系统相比其他视频和图像采集处理系统具有许多明显的优势，其数据的备份和恢复能力强，具有安全可靠的特点，且存储成本低、效率高。本次使用的云存储系统结构分为4个层次，包括采集设备层、存储数据层、管理数据层和应用设备接口层。其中，采集设备层在最低端，应用设备接口层在最顶端。

1)采集设备层。采集设备层主要将拖拉机环境监测终端摄像头和数据处理服务器进行连接，包括视频图像数据的采集、处理、编码和解码等一系列操作，通过云存储和数据网络进行双向数据传输，实现视频和图像等采集信息的实时保存。

2)存储数据层。存储数据层是完成数据存储的关键层，该层次为视频和图像等数据的保存提供了硬件支持。该层次支持硬件设备的类型广泛，可以将不同地点的存储设备连接到一起协同工作，从而形成一个庞大的数据存储系统，并对为管理数据层提供处理数据资源。

3)管理数据层。管理数据层是整个云存储系统的核心，可以将数据存储的物理层设备和逻辑层设备建立联系，使数据管理变得模块化，通过集成管理接口提供高效的数据处理服务。

4)应用设备接口层。应用设备接口层主要是对外部设备提供数据服务，可以根据用户的需求定制各种服务，从而实现多用户和群组的数据共享以及远程终端的数据服务等，包括数据Web显示端、视频网站及远程监控端等。

基于这4个层次，对层次的结构进行了拓扑，如表1所示。

表1云服务系统4个层次主要功能软件拓扑

Table 1Software topology of 4 levels of main function in cloud service system

层次功能采集设备层网络接口API接口、各种应用软件存储数据层分布式文件系统数据压缩、数据加密、数据恢复管理数据层存储集中管理存储虚拟化、数据系统管理应用设备接口层采集摄像头视频数据编码、解码

表1中，通过系统结构的拓扑，对系统的应用软件进行了拓扑设计，软件拓扑功能主要是基于云存储架构。在监测系统实际运行时，根据用户端的视频和图像等数据的请求，对所需请求的数据存储地址进行查询，然后将查询的链接发动给对应的存储服务器；服务器开始响应，最终为用户提供定制的视频需求，从而有效的提高了数据的存储和查询效率。

3　基于ZigBee和云服务平台的拖拉机作业环境监测系统测试

以拖拉机实际作业环境为研究对象，建立了基于ZigBee和云存储的监测系统平台。拖拉机作业环境如图4所示。

图4　拖拉机作业环境示意图

受各种植物的影响，拖拉机的作业环境比较复杂，因此在拖拉机作业过程中需要进行实时监测。为此，对采用ZigBee定位方法的效果进行了测试，通过测试得到了如图5所示的测试曲线。

图5　实际值与测试值对比图

图5中：虚线表示传统方法测试得到的数值，实线部分表示实际数值和采用ZigBee定位方法测得的值。通过将ZigBee定位的测试值和实际值进行对比发现：采用ZigBee定位方法得到的数值和实际值吻合程度较高，可以满足高精度定位的需求。

经过系统调试，通过ZigBee通信可以在云存储远程端的Web页面上显示返回环境监测信号的效果图(见图6)，从而验证了系统的可行性。对传回的温度数据进行了统计分析，得到了如表2所示的结果。

对拖拉机环境监测系统传回的温度信息进行了统计，并对其误差进行了计算。由误差统计结果可知：最大误差仅为0.69℃，平均最大误差仅为0.28℃，满足环境监测的需求。

图6　环境监测信息返回结果图

测试编号实际温度/℃最大误差/℃平均误差/℃120.150.520.22221.330.630.23322.150.570.25421.540.430.21520.650.690.27622.580.660.28

4　结论

在拖拉机环境实时监测时，视频数据的存储量较大，为了返回拖拉机环境的实时信息，采用云存储技术，实现海量环境信息数据的存储和处理。在实际监测时，拖拉机定位是首先要解决的问题。本次利用ZigBee无线传感网络节点进行了定位，并采集到了环境坐标、环境温度和湿度等作业环境信息。测试结果表明：采用该系统可以实时地传回高清的作业环境图像，并可以实时地传回温度等信息数据，且数据的精度较高，为拖拉机远程监控系统的设计提供了较有价值的参考。