基于STM32的智慧厨房安全全栈嵌入式系统：融合FreeRTOS、MQTT、Flask、Vue.js、Flutter等技术的解决方案

1. 项目概述

智慧厨房安全系统是一个基于STM32微控制器的物联网项目，旨在提高厨房安全性和用户体验。该系统通过各种传感器监测厨房环境，如温度、湿度、烟雾浓度等，并通过Wi-Fi将数据传输到云端进行分析和存储。用户可以通过手机APP实时查看厨房状态，接收警报通知，远程控制设备。

本项目涵盖了嵌入式开发、后端服务器、前端应用和云平台等全栈技术，是一个综合性的物联网解决方案。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

硬件系统主要包括：

• STM32F4系列微控制器作为主控
• DHT22温湿度传感器
• MQ-2烟雾传感器
• MQ-5可燃气体传感器
• ESP8266 Wi-Fi模块
• 蜂鸣器和LED用于本地警报
• OLED显示屏用于显示实时数据

硬件系统架构图：

2.2 软件架构

软件系统包括：

• STM32固件：采用FreeRTOS实时操作系统
• MQTT Broker：用于设备和服务器间的通信
• 后端服务器：使用Python Flask框架
• 数据库：采用MySQL存储历史数据
• Web前端：基于Vue.js框架
• 移动APP：使用Flutter开发跨平台应用
• Home Assistant：集成用于智能家居控制

软件系统架构图：

3. 代码实现

3.1 STM32固件核心代码

以下是STM32固件的主要结构，使用FreeRTOS创建了两个任务：主任务和MQTT发布任务。

#include "FreeRTOS.h" #include "task.h" #include "semphr.h" #include "sensors.h" #include "wifi.h" #include "mqtt_client.h"  // 互斥信号量 SemaphoreHandle_t xDataMutex; // 全局传感器数据结构体 SensorData_t gSensorData;  // 主任务函数 void vMainTask(void *pvParameters) {     while(1)     {         // 获取互斥信号量         xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);         // 读取传感器数据         ReadSensorData(&gSensorData);         // 释放互斥信号量         xSemaphoreGive(xDataMutex);          // 检查阈值         CheckThresholds(&gSensorData);         // 任务延时         vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000));     } }  // MQTT发布任务函数 void vMQTTPublishTask(void *pvParameters) {     while(1)     {         // 获取互斥信号量         xSemaphoreTake(xDataMutex, portMAX_DELAY);         // 发布传感器数据         MQTT_PublishSensorData(&gSensorData);         // 释放互斥信号量         xSemaphoreGive(xDataMutex);         // 任务延时         vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(5000));     } }  // 主函数 int main(void) {     // 硬件初始化     HardwareInit();     // 创建互斥信号量     xDataMutex = xSemaphoreCreateMutex();     // 创建主任务     xTaskCreate(vMainTask, "MainTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);     // 创建MQTT发布任务     xTaskCreate(vMQTTPublishTask, "MQTTPublishTask", configMINIMAL_STACK_SIZE, NULL, tskIDLE_PRIORITY + 1, NULL);     // 启动调度器     vTaskStartScheduler();     for(;;); } 

代码说明：

• vMainTask函数：该函数执行主任务，负责读取传感器数据并检查是否超出阈值。在每次读取和处理数据之前获取互斥信号量，以确保数据安全。
• vMQTTPublishTask函数：该函数执行MQTT发布任务，定期将传感器数据发布到MQTT Broker。与主任务类似，它也在操作数据之前获取互斥信号量。
• main函数：硬件初始化后，创建互斥信号量和任务，并启动FreeRTOS调度器。

3.2 传感器驱动代码

以下是传感器驱动代码，实现了对各类传感器数据的读取和阈值检查。

#include "sensors.h"  // 读取传感器数据 void ReadSensorData(SensorData_t* data) {     data->temperature = ReadTemperature();     data->humidity = ReadHumidity();     data->smoke = ReadSmokeLevel();     data->gas = ReadGasLevel(); }  // 检查传感器数据是否超出阈值 void CheckThresholds(SensorData_t* data) {     if(data->temperature > TEMP_THRESHOLD ||         data->humidity > HUMIDITY_THRESHOLD ||        data->smoke > SMOKE_THRESHOLD ||         data->gas > GAS_THRESHOLD)     {         TriggerAlarm();     }     else     {         ClearAlarm();     } } 

代码说明：

• ReadSensorData函数：封装了具体的传感器数据读取操作，包括温度、湿度、烟雾和可燃气体传感器。
• CheckThresholds函数：检查读取到的传感器数据是否超过预设阈值，如果超过则触发报警，否则清除报警。

3.3 MQTT通信代码

以下是使用ESP8266模块通过UART与STM32通信，并通过MQTT协议将数据上传至云端的代码示例。

#include "mqtt_client.h" #include "wifi.h"  // MQTT发布传感器数据 void MQTT_PublishSensorData(SensorData_t* data) {     char payload[128];     snprintf(payload, sizeof(payload), "{\"temperature\":%.2f,\"humidity\":%.2f,\"smoke\":%.2f,\"gas\":%.2f}",              data->temperature, data->humidity, data->smoke, data->gas);     MQTT_Publish("kitchen/sensorData", payload); }  // 初始化Wi-Fi并连接到AP void WiFi_Init(void) {     ESP8266_Init();     ESP8266_JoinAP("SSID", "PASSWORD");     ESP8266_StartMQTT("broker.hivemq.com", 1883, "kitchenClient"); } 

代码说明：

• MQTT_PublishSensorData函数：将传感器数据格式化为JSON字符串，并通过MQTT协议发布到指定的主题。
• WiFi_Init函数：初始化ESP8266模块，并连接到指定的Wi-Fi接入点，然后启动MQTT客户端连接到MQTT Broker。

4. 后端开发

4.1 Flask后端示例

以下是使用Python Flask框架实现的后端服务器代码示例。

from flask import Flask, request, jsonify from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy  app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/kitchen_db' db = SQLAlchemy(app)  class SensorData(db.Model):     id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)     temperature = db.Column(db.Float)     humidity = db.Column(db.Float)     smoke = db.Column(db.Float)     gas = db.Column(db.Float)     timestamp = db.Column(db.DateTime, default=db.func.current_timestamp())  @app.route('/data', methods=['POST']) def receive_data():     data = request.json     new_data = SensorData(         temperature=data['temperature'],         humidity=data['humidity'],         smoke=data['smoke'],         gas=data['gas']     )     db.session.add(new_data)     db.session.commit()     return jsonify({'status': 'success'}), 200  @app.route('/data', methods=['GET']) def get_data():     data = SensorData.query.all()     result = []     for entry in data:         result.append({             'temperature': entry.temperature,             'humidity': entry.humidity,             'smoke': entry.smoke,             'gas': entry.gas,             'timestamp': entry.timestamp         })     return jsonify(result), 200  if __name__ == '__main__':     db.create_all()     app.run(debug=True) 

代码说明：

• SensorData模型：定义了传感器数据的数据库模型，包括温度、湿度、烟雾、气体浓度和时间戳字段。
• receive_data路由：处理POST请求，接收传感器数据并存储到数据库中。
• get_data路由：处理GET请求，从数据库中获取所有传感器数据并返回JSON格式的响应。

4.2 数据库设计

使用MySQL数据库存储传感器数据。数据库表的设计如下：

CREATE TABLE SensorData (     id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,     temperature FLOAT,     humidity FLOAT,     smoke FLOAT,     gas FLOAT,     timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); 

4.3 Web前端示例

以下是使用Vue.js框架实现的Web前端代码示例。

<!DOCTYPE html> <html> <head>     <title>智慧厨房安全系统</title>     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue@2"></script>     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios/dist/axios.min.js"></script>     <style>         table {             width: 100%;             border-collapse: collapse;         }         th, td {             border: 1px solid black;             padding: 8px;             text-align: left;         }         th {             background-color: #f2f2f2;         }     </style> </head> <body> <div id="app">     <h1>智慧厨房安全系统</h1>     <table>         <tr>             <th>Temperature</th>             <th>Humidity</th>             <th>Smoke</th>             <th>Gas</th>             <th>Timestamp</th>         </tr>         <tr v-for="data in sensorData" :key="data.timestamp">             <td>{{ data.temperature }}</td>             <td>{{ data.humidity }}</td>             <td>{{ data.smoke }}</td>             <td>{{ data.gas }}</td>             <td>{{ data.timestamp }}</td>         </tr>     </table> </div>  <script> new Vue({     el: '#app',     data: {         sensorData: []     },     created() {         this.fetchSensorData();     },     methods: {         fetchSensorData() {             axios.get('http://localhost:5000/data')                 .then(response => {                     this.sensorData = response.data;                 })                 .catch(error => {                     console.error('Error fetching sensor data:', error);                 });         }     } }); </script> </body> </html> 

代码说明：

• HTML结构：定义了一个简单的表格来显示传感器数据。
• Vue实例：创建了一个Vue实例，初始化了sensorData数组，并在实例创建时调用fetchSensorData方法。
• fetchSensorData方法：使用Axios库发送GET请求到后端服务器，获取传感器数据并将其存储在sensorData数组中。

4.4 移动APP示例

以下是使用Flutter框架实现的移动应用代码示例。

import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:http/http.dart' as http; import 'dart:convert';  void main() => runApp(MyApp());  class MyApp extends StatelessWidget {   @override   Widget build(BuildContext context) {     return MaterialApp(       home: SensorDataScreen(),     );   } }  class SensorDataScreen extends StatefulWidget {   @override   _SensorDataScreenState createState() => _SensorDataScreenState(); }  class _SensorDataScreenState extends State<SensorDataScreen> {   List<dynamic> sensorData = [];    @override   void initState() {     super.initState();     fetchSensorData();   }    Future<void> fetchSensorData() async {     final response = await http.get(Uri.parse('http://localhost:5000/data'));     if (response.statusCode == 200) {       setState(() {         sensorData = json.decode(response.body);       });     } else {       throw Exception('Failed to load sensor data');     }   }    @override   Widget build(BuildContext context) {     return Scaffold(       appBar: AppBar(         title: Text('智慧厨房安全系统'),       ),       body: ListView.builder(         itemCount: sensorData.length,         itemBuilder: (context, index) {           final data = sensorData[index];           return ListTile(             title: Text('Temperature: ${data['temperature']}'),             subtitle: Text(               'Humidity: ${data['humidity']} \nSmoke: ${data['smoke']} \nGas: ${data['gas']} \nTimestamp: ${data['timestamp']}',             ),           );         },       ),     );   } } 

代码说明：

• Flutter应用结构：创建了一个简单的Flutter应用，其中包含一个SensorDataScreen来显示传感器数据。
• fetchSensorData方法：使用http库发送GET请求到后端服务器，获取传感器数据并解析为JSON格式，然后更新状态。

5. 项目总结

本项目通过STM32微控制器、传感器、ESP8266 Wi-Fi模块等硬件设备，结合FreeRTOS、MQTT、Flask、Vue.js、Flutter等软件技术，构建了一个综合性的智慧厨房安全系统。项目的主要成果和总结如下：

5.1 硬件设计

项目的硬件部分采用了STM32F4系列微控制器作为主控，配合DHT22温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、MQ-5可燃气体传感器等多种传感器，对厨房环境进行实时监测。同时，ESP8266 Wi-Fi模块实现了数据的无线传输，蜂鸣器和LED提供了本地报警功能，OLED显示屏用于显示当前传感器数据。

5.2 软件架构

软件部分采用FreeRTOS实时操作系统，实现了任务的调度和管理。通过MQTT协议，传感器数据可以实时上传到云端进行存储和分析。后端服务器使用Python Flask框架，结合MySQL数据库，实现了数据的接收、存储和查询功能。前端部分采用Vue.js框架，实现了Web端的实时数据展示和用户交互。移动端则使用Flutter框架开发，实现了跨平台的移动应用，方便用户随时随地查看厨房状态。

5.3 系统集成

项目的系统集成部分通过Home Assistant实现了智能家居的控制和管理。用户可以通过Web前端或移动APP实时查看厨房环境数据，接收报警通知，并远程控制相关设备。同时，系统还可以根据预设的阈值自动触发报警，确保厨房的安全。

5.4 项目成果

1. 实时环境监测：通过多种传感器实时监测厨房环境，包括温度、湿度、烟雾和可燃气体浓度。
2. 无线数据传输：通过ESP8266 Wi-Fi模块实现了数据的无线传输，用户可以通过互联网随时查看数据。
3. 智能报警：系统可以根据设定的阈值自动触发报警，并通过蜂鸣器和LED进行本地提示，同时通过MQTT发送报警通知到用户的手机。
4. 数据存储与分析：传感器数据可以存储在云端数据库中，方便用户进行历史数据查询和分析。
5. 跨平台应用：通过Web前端和Flutter移动应用，用户可以在多种设备上访问系统，操作便捷。

5.5 项目挑战与解决方案

1. 实时性要求高：为确保数据的实时性和系统响应速度，项目采用了FreeRTOS进行任务调度，并使用MQTT协议进行高效的消息传递。
2. 数据安全性：在数据传输过程中，采用HTTPS加密协议，确保数据的安全性和完整性。
3. 系统可靠性：通过合理的硬件设计和软件架构，确保系统的稳定运行，避免因硬件故障或软件错误导致系统崩溃。