作为程序猿大佬的你，工位也许是这样的

也有可能是这样的

但是不管怎么样，作为大佬的你肯定会想要有一个温度适宜，不被打搅的工位，所以就开始干起来吧！

我需要有一个适宜的环境

需求：

我要有一个温度适宜的工位

技术方案：

方案概述：通过温湿度传感器，获取工位的温湿度的信息，树莓派网关定时轮训去拉取温湿度传感器的数据，并对数据进行处理，处理完成之后将数据传输到 sls 平台进行存储。通过阿里云的定时任务，去对日志进行定时的统计分析。

所需材料：

树莓派：

温湿度传感器：

编码与干活：

// 引入温湿度传感器的库
const sensor = require("node-dht-sensor");
// 引入封装好的 sls SDK
const { SendLog } = require("./sendLog.js")
// 初始化日志库
const sls = new SendLog('sensor-show', 'sensor_log')
// 轮训的时间
const DELAY_TIME = 6 * 1000;
// 传感器类型
const SENSOR_TYPE = 11;
// 引用针脚
const GPIO_PIN = 21;

// 轮训
setInterval(() => {
  // 读取温湿度传感器数据
  sensor.read(SENSOR_TYPE, GPIO_PIN, function (err, temperature, humidity) {
    if (!err) {
      const contents = [
        // 温度数据
        { key: 'temperature', value: temperature.toString() },
        // 湿度数据
        { key: 'humidity', value: humidity.toString() },
      ]
      sls.logPush(contents)
    }
  });
}, DELAY_TIME);

最终成品：

通过统计图，可以知道时时刻刻工位的温湿度变化，并且在温度高于 30 度，湿度低于 40% 时给我发送短信和邮件告警，赶紧调整空调或者逃离工位。如果这里再加个红外发射码，可以通过发射红外码控制空调，在温度发生一定变化时候，自动将空调调整到恒定温度。

我不想要有人打扰

需求：

我只想安心码代码，不想被产品打扰！

技术方案：

通过超声波传感器得到传感器与物体反射回来的时差，并将时差在树莓派网关中进行计算和处理，得到超声波传感器与物体的距离，并将数据上传到阿里云 sls 中，并在 sls 中针对数据进行统计和分析。如果被打扰的次数到达 10 次，工位的红色大灯亮起来了，警告产品，如果次数超过 20 次，工位的喇叭也就响起来了，礼（da）貌（sheng）的警告产品！！！

所需材料：

树莓派：

超声波传感器：

编码与干活：

// 引入 GPIO 编程依赖
const Gpio = require("pigpio").Gpio;
const { SendLog } = require("./sendLog.js")

// 针对 Gpio 针脚进行编程
const trigger = new Gpio(20, { mode: Gpio.OUTPUT });
const echo = new Gpio(16, { mode: Gpio.INPUT, alert: true });
// sls 日志依赖 SDK
const sls = new SendLog('sensor-show', 'sensor-hcsr04_log')
// 声音在 20 摄氏度下传播1厘米所需要的微秒数（343.21 m/s）
const MICROSECDONDS_PER_CM = 1e6 / 34321;

trigger.digitalWrite(0);


const watch = () => {
    // 开始计时的时间
    let startTick;
    echo.on("alert", (level, tick) => {
        if (level === 1) {
            startTick = tick;
        } else {
          	// 收到回传的数据的时间
            const endTick = tick;
            // 得到时间间隔
            const diff = endTick- startTick ;
          	// 信号发送出去并反射回去所花费的时间，所以要除以 2
            const distance = diff / 2 / MICROSECDONDS_PER_CM;
            // 上传到 sls 上
            const contents = [
                { key: 'distance', value: distance.toFixed(2).toString() },
                { key: 'isAnyBody', value: distance < 20 ? "1" : "0" },
            ]
            sls.logPush(contents)
        }
    })
}

watch();

// 每秒触发一次
setInterval(() => {
    trigger.trigger(10, 1)
}, 1000);

最终成品：

通过超声波传感器，可以实时得到物体的距离，但是因为声音会受到温度、湿度、物体表面反射的弧度等问题，得到的数据并不是特别准确，如果需要准确的距离测量，需要通过雷达和红外进行测距，比如现在的智能汽车，使用的是雷达传感器，实时得到前后车的间距。

什么是物联网

一句话定义

将普通设备连接上局域网，形成一个整个网络，实现与人的交互。

使用我们熟悉的互联网来理解物联网

互联网的应用基本上只有大前端和后端两块，而在物联网里，后端增加了固件升级、时序数据、长连接等。底部增加了设备端，设备和后端进行通过 https、websocket（MQTT）进行通信，设备端内置 WIFI、蓝牙等通信模组，与后端进行通信，设备计算环境是对各个模组进行控制和数据处理，在上面的示例中就是树莓派。传感器数据采集是对环境中的数据进行处理。

物联网的四层模型如何解释

物联网的四层模型分为：感知 && 设备层、网络层、平台层、应用层。其中每一层的功能如下：

• 感知 && 设备层：有的物联网有感知层，有的物联网只有设备层，有的两者都有，感知主要的作用就是采集物理世界的数据，比如通过温度传感器，获取当前的温度，通过人体传感器，获取当前是否有人经过。设备指的是物联网中的设备实体，比如智能灯泡，智能空调等，感知设备也是属于设备的一种特例。
• 网络层：网络层主要功能是传输信息，将感知层和设备层中的数据传到指定的地方
• 平台层：平台层可以理解成物联网的大脑，平台层主要的内容包括设备接入、设备管理、消息通知、监控运维、设备管理、安全管理等。
• 应用层： 物联网最终的目的，将设备端收集的数据进行处理，提供给业务方，同时应用层也可以作为设备指令的接收方，并将指令往下传递；

前端怎么玩物联网

1. 用 Node 写物联网代码的几种方式

用 Node 调用 C 或 C++ 模块

Node 中使用应用二进制接口（Application Binary Interface ）来实现与 C 和 C ++ 的通信的，特指应用去访问编译好的二进制程序，是 Node 与 C、C+ + 通信的桥梁。而在 ABI 上层，是使用 Native Addon 进行加载二进制的文件，让二进制文件的内容可以通过 require 的方式导入，因为他会在暴露出 module.exports 或 exports 对象。类似于如下所示：

// greet.node 是编译好的二进制文件
const addon = require('./build/Release/greet.node')

而在 C++ 代码中，实现如下：

#include <napi.h>
#include <string>
#include "greeting.h"

/** Napi 全称为：Node-API C++ 包装类，负责将 C ++ 的方法包装成一个 node 可以访问的方法， 可以理解成 Napi 就是 Native Addon 的实现 **/
// 定义一个返回类型为 Napi String 的 greetHello 函数
Napi::String greetHello(const Napi::CallbackInfo& info) {
    Napi::Env env = info.Env();
    std::string user = (std::string) info[0].ToString();
    std::string result = helloUser(user);
    return Napi::String::New(env, result);
}

// 设置类似于 exports = {key:value}的模块导出
Napi::Object Init(Napi::Env env, Napi::Object exports) {
    exports.Set(
        Napi::String::New(env, "greetHello"), // key
        Napi::Function::New(env, greetHello)  // value
        );

    return exports;
}

// 导出
NODE_API_MODULE(greet, Init)

我们在使用温湿度传感器的项目中，使用的是这种方式：

github.com/momenso/nod…

var sensor = require("../build/Release/node_dht_sensor");

var promises = {
  initialize: sensor.initialize,
  setMaxRetries: sensor.setMaxRetries,
  readSync(type, pin) {
    return sensor.read(type, pin);
  },
  read(type, pin) {
    return new Promise(function(resolve, reject) {
      sensor.read(type, pin, function(err, temperature, humidity) {
        if (err) {
          reject(err);
        } else {
          resolve({ temperature, humidity });
        }
      });
    });
  }
};

module.exports = {
  initialize: sensor.initialize,
  read: sensor.read,
  setMaxRetries: sensor.setMaxRetries,
  promises
};

用 Node 开发 GPIO 接口

GPIO (General-purpose input/output)，通用型输入输出，用于电信号在模组中的输入输出，在树莓派中的 GPIO 接口如下所示：

从左到右，从上到下，左边奇数，右边偶数：1-40，GPIO 中的接口分为以下几类：

• 供电接口：有 5v 和 3v 的电压供电接口，为模组提供电力；
• 编程接口：有 GPIO xx 带数字的接口，用来与模组进行通信；
• 接地接口： Ground 接口，用来给模组接地使用

我们在进行开发中，只需要将模组的电源接口、编程接口、接地接口接上，然后使用添加 pigpio 依赖， yarn add pigpio 便可以进行 GPIO 编程：

github.com/fivdi/pigpi…

const Gpio = require('pigpio').Gpio;

const led = new Gpio(17, {mode: Gpio.OUTPUT});

let dutyCycle = 0;

setInterval(() => {
  led.pwmWrite(dutyCycle);

  dutyCycle += 5;
  if (dutyCycle > 255) {
    dutyCycle = 0;
  }
}, 20);

嵌入式内嵌 V8 引擎

github.com/jerryscript… 是三星开发一个开源的物联网运行引擎，采用了 V8 进行裁剪，并针对低内存消耗进行了优化，支持 160k 的内存，让 Node 真正的跑在嵌入式设备中。但是这个方式也有问题：

1. 代码只支持 ECMAScript 5.1；
2. 开发人员进行很大的裁剪，但是运行时和 C 相比性能还是比不上，导致硬件成本太高；
3. 编译复杂；

国内也有一家厂商使用 javascript 作为设备的运行时：ruff.io/zh-cn/，由周爱民（《JavaScript 语言精髓与编程实践》作者）大佬创办，但是可能是因为硬件成本高，在商业化层面不太成功。

Node 转义成别的平台代码

国外对于 Node 转义成别的平台开源的方案较多，而且有些方案也挺成熟，比如：johnny-five.io/，从 2012 年开始深耕物联网平台，开源的仓库有 12 k start，而且该开源项目还支持机器人，实例特别丰富，对于新手来说很友好，建议从这个方面入坑。

2. 了解常见的硬件

传感器

• 温度传感器：将环境中的温度转变成电信号

• 湿度传感器：将环境中的湿度转变成电信号

• 人体传感器：检测是否有人通过，通过与否返回不同的电信号

• 光传感器：将光信号转变成电信号

微处理系统

• MCU：英文（Microcontroller Unit），微控制单元，将 CPU 适当的裁剪，并将内存、USB、LCD 驱动电路集成到单一芯片中，形成芯片级的计算机，特别常见。

通信

• 蓝牙模组：支持设备进行蓝牙通信

• WIFI 模组：支持设备间通过 WIFI 接入和通信

• GPRS 模组：支持插入 SIM 卡进行联网

总结

传感器相当于人的耳朵和皮肤，负责感知外界的数据和信息，MCU 相当于人的大脑，负责针对信息的处理，通信模组相当于人的嘴巴和手，负责对外进行通信。

古茗物联网怎么玩

古茗的主营业务是在餐饮行业做奶茶，对于餐饮行业，成本主要来自于三个方面：

• 店租
• 原材料
• 人力成本

对于店租，跟位置和人流量强相关，所以如果选择店租便宜的位置，会带来人流量的减少，进而减少成单量。所以这一块可以理解成是固定成本，很难降低。

对于原材料，目前全球通货膨胀，原材料在上涨，而且即是是未来原材料成本降低，古茗通过规模优势来提高与供应商的议价能力，进一步降低成本。但是这一块的成本降低的边际效益是递减的，而且原材料的成本降低有可能会带来品质的下降。

对于人力成本，目前古茗前台加后厨，普通店大致在 6 人左右，面积大一点的店在 8 人左右，旗舰店在 12 个人左右，而且人员需要三班倒，所以人力这一块对于门店来说成本异常的高。而通过给门店配备机器，去一点一点的让机器去做人需要做的事情，进一步解放人力。而对于最终的情况，应该是门店的设备都通过门店的边缘网关，将门店的设备统一连接和调度起来，进行奶茶的制作。其整体的结构如下图所示：

最后

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