CN111031504A - 基于边缘计算的LoRa节点设备 - Google Patents

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CN111031504A
CN111031504A CN201911241137.5A CN201911241137A CN111031504A CN 111031504 A CN111031504 A CN 111031504A CN 201911241137 A CN201911241137 A CN 201911241137A CN 111031504 A CN111031504 A CN 111031504A
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张沛昌
罗泉
黄磊
蒋隽毅
金帆
王派虎
许家俊
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Shenzhen University
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Shenzhen University
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/38Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/70Services for machine-to-machine communication [M2M] or machine type communication [MTC]

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
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Abstract

本申请涉及一种基于边缘计算的LoRa节点设备,所述LoRa节点设备包括:传感器,所述传感器用于采集所述节点设备所在应用场景的数据;LoRa模块,所述LoRa模块用于与LoRa网关进行长距离数据通信,并将采集到的传感器数据定时的传输给对应的LoRa网关;MCU模块,所述MCU模块用于对采集到的传感器数据进行数据处理,并发送相应的控制指令;控制模块,所述控制模块用于获取MCU模块发送的控制指令,并根据所述控制指令的具体内容执行相应的控制操作;电源模块,所述电源模块用于为上述各个模块进行供电。本发明实现了降低了物联网搭建成本,能够降低突发异常情况下所造成的损失,提高了整个物联网系统的稳定性以及可靠性。

Description

基于边缘计算的LoRa节点设备
技术领域
本发明涉及物联网通信技术领域,特别是涉及一种基于边缘计算的LoRa节点设备。
背景技术
随着万物物联时代的到来,网络边缘设备产生的数据量加速增加,带来了更高的数据传输带宽需求,同时,新型应用也对数据处理的实时性提出了更高的要求,传统云计算模型已经无法有效应对,因此,边缘计算应运而生。边缘计算的基本概念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行,可以有效减小计算系统的延时,减小数据传输带宽,缓解云计算中心压力,提高可用性,并能够保护数据安全和隐私。
此外,在进行物联网通信时,能够低功耗,长距离进行通信是十分重要和必要的,传统的物联网通信的数据传输方式包括有线传输方式、近距离无线传输方式、传统互联网方式以及移动空中网方式,然而,上述传输方式均不能很好的满足低功耗长距离通信的需求。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种基于边缘计算的LoRa节点设备。
一种基于边缘计算的LoRa节点设备,所述LoRa节点设备包括:
传感器,所述传感器用于采集所述LoRa节点设备所在应用场景的数据;
LoRa模块,所述LoRa模块用于与LoRa网关进行长距离数据通信,并将采集到的传感器数据定时的传输给对应的LoRa网关;
MCU模块,所述MCU模块用于对采集到的传感器数据进行数据处理,并发送相应的控制指令;
控制模块,所述控制模块用于获取MCU模块发送的控制指令,并根据所述控制指令的具体内容执行相应的控制操作;
电源模块,所述电源模块用于为上述各个模块进行供电。
在其中一个实施例中,所述控制模块包括:继电器以及受控设备。
在其中一个实施例中,所述LoRa节点设备通过边缘计算对采集到的传感器数据进行数据处理、数据预警以及受控设备的动作应答。
在其中一个实施例中,当所述LoRa节点设备与LoRa网关无法通信时,所述LoRa节点设备会暂时保存数据防止丢失,待所述LoRa节点设备与LoRa网关通信正常时,将所述LoRa节点设备存储的数据重新上传至对应的LoRa网关设备。
在其中一个实施例中,所述受控设备包括:摄像头、水泵以及窗帘。
在其中一个实施例中,所述传感器包括:空气温湿度传感器、空气质量传感器、雨水监测传感器、测力传感器以及火焰监测传感器。
在其中一个实施例中,所述MCU模块为树莓派。
上述基于边缘计算的LoRa节点设备通过LoRa通信与LoRa网关进行通信,并且集成了边缘计算技术。本发明实现了长距离的数据通信,节点设备将采集的传感器数据可以长距离的传输给LoRa网关。由于LoRa技术的通信距离相当广泛,所以在一定区域内可以使用较少的设备就能实现数据的传输,降低了物联网搭建成本。此外,由于LoRa节点设备应用了边缘计算技术,因此LoRa节点设备端的数据处理与决策将会更加及时,能够降低突发异常情况下所造成的损失,提高了整个物联网系统的稳定性以及可靠性。
附图说明
图1为一个实施例中基于边缘计算的LoRa节点设备的结构框图;
图2为另一个实施例中基于边缘计算的LoRa节点设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种基于边缘计算的LoRa节点设备100,该LoRa节点设备包括:
传感器110,用于采集LoRa节点设备所在应用场景的数据;
LoRa模块120,用于与LoRa网关进行长距离数据通信,并将采集到的传感器数据定时的传输给对应的LoRa网关;
MCU模块130,用于对采集到的传感器数据进行数据处理,并发送相应的控制指令;
控制模块140,用于获取MCU模块130发送的控制指令,并根据控制指令的具体内容执行相应的控制操作;
电源模块150,用于为上述各个模块进行供电。
具体地,在进行物联网通信时,能够低功耗,长距离进行通信是十分重要和必要的,传统的物联网通信的数据传输方式有有线传输方式,近距离无线传输方式,传统互联网方式和移动空中网方式。对于LoRa技术,易于建设和部署的低功耗广域物联技术,使用线性调频扩频调制技术,即保持了像FSK(频移键控)调制相同的低功耗特性,又明显地增加了通信距离,同时提高了网络效率并消除了干扰,即不同扩频序列的终端即使使用相同的频率同时发送也不会相互干扰。
本实施例提供的基于边缘计算的LoRa节点设备100,通过LoRa模块120可于与LoRa网关进行长距离数据通信,并将传感器110采集到的传感器数据定时的传输给对应的LoRa网关。传感器110根据实际应用场景可以为空气温湿度传感器,空气质量传感器,雨水监测传感器等等。MCU模块130为中央处理模块分别与各个模块连接,可以获取到传感器110采集到的传感器数据,并通过应用边缘计算技术进行相应的数据处理、数据预警以及受控设备的动作应答。电源模块150分别用于为上述各个模块进行供电。控制模块140,用于获取MCU模块发送的控制指令,并根据控制指令的具体内容执行相应的控制操作,例如通过继电器控制受控设备。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种基于边缘计算的LoRa节点设备100,该LoRa节点设备中的控制模块140包括:继电器141以及受控设备142。
在上述实施例中,通过LoRa通信与LoRa网关进行通信,实现了长距离的数据通信,节点设备将采集的传感器数据可以长距离的传输给LoRa网关。由于LoRa技术的通信距离相当广泛,所以在一定区域内可以使用较少的设备就能实现数据的传输,降低了物联网搭建成本。此外,由于LoRa节点设备应用了边缘计算技术,因此LoRa节点设备端的数据处理与决策将会更加及时,能够降低突发异常情况下所造成的损失,提高了整个物联网系统的稳定性以及可靠性。
在一个实施例中,受控设备142包括:摄像头、水泵以及窗帘。
在一个实施例中,传感器110包括:空气温湿度传感器、空气质量传感器、雨水监测传感器、测力传感器以及火焰监测传感器。
在一个实施例中,MCU模块130为树莓派。
在一个具体的实施例中,提供了一种基于边缘计算的LoRa节点设备:包括电源,MCU,传感器,LoRa模块,继电器,受控设备。其中,MCU是树莓派,树莓派是一款基于ARM的微型电脑主板;传感器根据实际应用场景可以为空气温湿度传感器,空气质量传感器,雨水监测传感器等等;受控设备根据实际应用场景可以为水泵,窗帘等等。
基于边缘计算的LoRa节点设备可以应用于不同的场景,以下就工业这一场景详细叙述技术方案。
将LoRa节点安装在工业作业区,传感器为空气温湿度传感器,测力传感器,火焰监测传感器、空气质量传感器等等,受控设备可以为摄像头,水泵等等。LoRa节点设备定时的将节点数据上传至LoRa网关进行处理。
由于LoRa技术的通信距离相当广泛,所以在一定区域内可以使用较少的设备就能实现数据的传输,降低了成本。
在一个实施例中,LoRa节点设备通过边缘计算对采集到的传感器数据进行数据处理、数据预警以及受控设备的动作应答。
在本实施例中,由于LoRa节点设备应用了边缘计算技术,因此LoRa节点设备端的数据处理与决策将会更加及时,比如常见的数据预警以及受控设备的动作应答。具体地,LoRa节点设备的摄像头通过机器学习算法监测工业流水线机器是否正常工作,当有机器故障摄像头能够立即捕捉到异常情况执行相应的策略,比如将这台机器的电源切断,由于这一异常策略应用了边缘计算,所以不需要将异常情况上报到服务器,能够非常迅速的做出异常处理策略,能够将可能损失降到最低。
在一个实施例中,当LoRa节点设备与LoRa网关无法通信时,LoRa节点设备会暂时保存数据防止丢失,待LoRa节点设备与LoRa网关通信正常时,将LoRa节点设备存储的数据重新上传至对应的LoRa网关设备。
在本实施例中,LoRa节点设备与LoRa网关由于某种原因无法通信时,LoRa节点会暂时保存数据防止丢失,待节点与网关通信正常是将会将节点存储的数据重新上传至网关。
具体地,LoRa节点设备可以实现与网关失去联系时,进行本地数据的保存策略,可以防止数据丢失。另外,LoRa节点设备可以将一些数据作为本地存储,当网关需要时可以获取节点储存的数据,当一个网关连接这众多节点设备时,这以处理将大大减小网关设备的负担,优化系统的整体性能。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种基于边缘计算的LoRa节点设备,其特征在于,所述LoRa节点设备包括:
传感器,所述传感器用于采集所述LoRa节点设备所在应用场景的数据;
LoRa模块,所述LoRa模块用于与LoRa网关进行长距离数据通信,并将采集到的传感器数据定时的传输给对应的LoRa网关;
MCU模块,所述MCU模块用于通过边缘计算对采集到的传感器数据进行数据处理,并发送相应的控制指令;
控制模块,所述控制模块用于获取MCU模块发送的控制指令,并根据所述控制指令的具体内容执行相应的控制操作;
电源模块,所述电源模块用于为上述各个模块进行供电。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的LoRa节点设备,其特征在于,所述控制模块包括:继电器以及受控设备。
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的LoRa节点设备,其特征在于,所述LoRa节点设备通过边缘计算对采集到的传感器数据进行数据处理、数据预警以及受控设备的动作应答。
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的LoRa节点设备,其特征在于,当所述LoRa节点设备与LoRa网关无法通信时,所述LoRa节点设备会暂时保存数据防止丢失,待所述LoRa节点设备与LoRa网关通信正常时,将所述LoRa节点设备存储的数据重新上传至对应的LoRa网关设备。
5.根据权利要求2所述的基于边缘计算的LoRa节点设备,其特征在于,所述受控设备包括:摄像头、水泵以及窗帘。
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的LoRa节点设备,其特征在于,所述传感器包括:空气温湿度传感器、空气质量传感器、雨水监测传感器、测力传感器以及火焰监测传感器。
7.根据权利要求6所述的基于边缘计算的LoRa节点设备,其特征在于,所述MCU模块为树莓派。
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