今日、マイクロエレクトロニクス、通信チャネル、インターネット技術、人工知能の急速な発展のおかげで、スマートホームの話題はますます関連性が高まっています。 人間の住居は石器時代から大きな変化を遂げ、産業革命 4.0 とモノのインターネットの時代には、快適で機能的かつ安全になりました。 アパートやカントリーハウスを、スマートフォンを使用して世界中のどこからでも制御できる複雑な情報システムに変えるソリューションが市場に出てきています。 さらに、人間と機械の対話にはプログラミング言語の知識は必要なくなりました。音声認識および合成アルゴリズムのおかげで、人は母国語でスマート ホームに話しかけることができます。

現在市場に出回っている一部のスマート ホーム システムは、クラウド ビデオ監視システムを論理的に発展させたもので、その開発者は監視だけでなく、リモート オブジェクトの管理のための包括的なソリューションの必要性を認識していました。

私たちは、著者が個人的に開発し、運用しているクラウド スマート ホーム システムのすべての主要コンポーネントについて説明する XNUMX つのシリーズの記事を皆さんに紹介します。 最初の記事ではスマート ホーム内に設置される端末クライアント機器について、XNUMX 回目ではクラウド ストレージおよびデータ処理システムのアーキテクチャについて、最後に XNUMX 回目ではモバイルおよび固定デバイス上のシステムを管理するためのクライアント アプリケーションについて説明します。

スマートホーム機器

まず、普通のアパート、ダーチャ、コテージからスマートホームを作る方法について話しましょう。 これを行うには、原則として、次の機器を家に設置する必要があります。

1. さまざまな環境パラメータを測定するセンサー。
2. 外部オブジェクトに作用するアクチュエータ。
3. センサーの測定値と組み込みロジックに従って計算を実行し、アクチュエーターにコマンドを発行するコントローラー。

次の図はスマート ホームの図を示しています。浴室には水漏れのセンサー (1)、寝室には温度 (2) と照明 (3)、キッチンにはスマート ソケット (4) があり、廊下にあるビデオ監視カメラ (5)。

現在、RF433、Z-Wave、ZigBee、Bluetooth、WiFi プロトコルを使用して動作するワイヤレス センサーが広く使用されています。 その主な利点は、設置と使用の容易さ、および低コストと信頼性です。 メーカーは自社のデバイスを大衆市場に投入し、平均的なユーザーがアクセスできるようにしようと努めています。

センサーとアクチュエーターは、通常、ワイヤレス インターフェイスを介してスマート ホーム コントローラー (6) に接続されます。スマート ホーム コントローラーは、これらすべてのデバイスを XNUMX つのネットワークに結合して制御する特殊なマイクロコンピューターです。

ただし、一部のソリューションでは、センサー、アクチュエーター、コントローラーを同時に組み合わせることができます。 たとえば、スマート プラグはスケジュールに従ってオンまたはオフになるようにプログラムでき、クラウド ビデオ監視カメラは動体検知信号に基づいてビデオを録画できます。 最も単純なケースでは、別個のコントローラーなしで済みますが、多くのシナリオに対応した柔軟なシステムを作成するには、コントローラーが必要です。

スマート ホーム コントローラーをグローバル ネットワークに接続するには、通常のインターネット ルーター (7) を使用できます。これは、長い間どの家庭でも一般的な家電製品になっています。 ここで、スマート ホーム コントローラーを支持する別の議論があります。インターネットへの接続が失われた場合でも、クラウド サービスではなくコントローラー内に保存されたロジック ブロックのおかげで、スマート ホームは通常どおり動作し続けます。

スマートホームコントローラー

この記事で説明するクラウドスマートホームシステムのコントローラーは、シングルボードマイコンをベースに開発されています。 Raspberry Pi 3 モデル B+、2018 年 53 月にリリースされ、スマート ホーム タスクに十分なリソースとパフォーマンスを備えています。 これには、64 GHz で動作する 8 ビット ARMv1.4-A アーキテクチャに基づくクアッドコア Cortex-A1 プロセッサ、802.11 GB の RAM、Wi-Fi 4.2ac、Bluetooth 2.0、および USB XNUMX 経由で動作するギガビット イーサネット アダプタが含まれています。 。

コントローラの組み立ては非常に簡単です。マイクロコンピュータ (1) をプラスチック ケース (2) に取り付け、次にソフトウェアを含む microSD フォーマットの 8 GB メモリ カード (3) と USB Z-Wave ネットワーク コントローラ (4) を取り付けます。対応するスロット。 スマート ホーム コントローラーは、5V、2.1A 電源アダプター (5) および USB - マイクロ USB ケーブル (6) を介して電源に接続されます。 各コントローラーには固有の識別番号があり、最初の起動時に構成ファイルに書き込まれ、クラウド スマート ホーム サービスと対話するために必要です。

スマート ホーム コントローラー ソフトウェアは、オペレーティング システムに基づいてこの記事の著者によって開発されました。 Linux Raspbian ストレッチ。 これは、次の主要なサブシステムで構成されます。

• スマートホーム機器およびクラウドと対話するためのサーバープロセス。
• コントローラの構成および動作パラメータを設定するためのグラフィカル ユーザー インターフェイス。
• コントローラ設定を保存するためのデータベース。

データベース スマート ホーム コントローラーは組み込み DBMS に基づいて実装されます SQLiteの システム ソフトウェアが含まれる SD カード上のファイルです。 これは、コントローラ構成のストレージとして機能します。接続された機器とその現在の状態に関する情報、論理的なプロダクション ルールのブロック、およびインデックス付けが必要な情報 (ローカル ビデオ アーカイブのファイル名など) が含まれます。 コントローラを再起動すると、この情報が保存されるため、停電が発生した場合でもコントローラを復旧できます。

GUI マイクロフレームワークを使用して PHP 7 で開発されたスマート ホーム コントローラー スリム。 Web サーバーはアプリケーションの実行を担当します。 lighttpd、パフォーマンスが良く、リソース要件が低いため、組み込みデバイスでよく使用されます。

(画像をクリックすると高解像度で開きます)

グラフィカル インターフェイスの主な機能は、スマート ホーム機器 (IP 監視カメラやセンサー) をコントローラーに接続することです。 Web アプリケーションは、コントローラーとそれに接続されているデバイスの構成と現在の状態を SQLite データベースから読み取ります。 コントローラーの構成を変更するには、サーバー プロセスの RESTful API インターフェイスを介して、JSON 形式で制御コマンドを送信します。

サーバープロセス

サーバープロセス - スマート ホームの基礎を形成する情報プロセスの自動化に関する主要な作業をすべて実行する主要コンポーネント。センサー データの受信と処理、組み込みロジックに応じた制御アクションの発行などです。 サーバー プロセスの目的は、スマート ホーム機器と対話し、運用論理ルールを実行し、グラフィカル インターフェイスとクラウドからコマンドを受信して​​処理することです。 検討中のスマート ホーム コントローラーのサーバー プロセスは、C++ で開発されたマルチスレッド アプリケーションとして実装され、別のサービスとして起動されます。 systemd オペレーティングシステム Linux ラズビアン.

サーバー プロセスの主なブロックは次のとおりです。

1. メッセージマネージャー。
2. IPカメラサーバー;
3. Z-Wave デバイスサーバー。
4. 本番サーバーの論理ルール。
5. コントローラーの構成のデータベースと論理ルールのブロック。
6. グラフィカル インターフェイスと対話するための RESTful API サーバー。
7. クラウドと対話するための MQTT クライアント。

サーバー プロセス ブロックは個別のスレッドとして実装され、情報は JSON 形式 (またはプロセス メモリ内でこの形式を表すデータ構造) のメッセージの形式で転送されます。

サーバープロセスの主なコンポーネントは次のとおりです。 メッセージマネージャー、JSON メッセージをすべてのサーバー プロセス ブロックにルーティングします。 JSON メッセージ情報フィールドの種類と受け入れ可能な値を表に示します。

デバイスタイプ

メッセージタイプ
デバイスの状態
command

カメラ
onvif
センサーデータ
on
ストリーミング(オン/オフ)

センサー
ズウェーブ
command
オフ
録音(オン/オフ)

エフェクター
MQTT
ビジネスロジックルール
ストリーミング(オン/オフ)
evice(追加/削除)

ビジネスの論理
設定データ
録音(オン/オフ)

ブルートゥース
デバイスの状態
エラー

無線LAN

rf

たとえば、カメラモーション検出器からのメッセージは次のようになります。

{
	"vendor": "*****",
	"version": "3.0.0",
	"timestampMs": "1566293475475",
	"clientType": "gateway",
	"deviceId": "1616453d-30cd-44b7-9bf0-************",
	"deviceType": "camera",
	"protocol": "onvif",
	"messageType": "sensorData",
	"sensorType": "camera",
	"label": "motionDetector",
	"sensorData": "on"
}

生産ロジック

ディスパッチャーからメッセージを受信または送信するには、サーバー プロセス ブロックは特定の種類のメッセージをサブスクライブします。 サブスクリプションは、次のタイプの実稼働論理ルールです。 「もし…だったら…」、JSON 形式で表示され、サーバー プロセス ブロック内のメッセージ ハンドラーへのリンクが含まれます。 たとえば、IP カメラ サーバーが GUI およびクラウドからコマンドを受信できるようにするには、次のルールを追加する必要があります。

{
	"if": {
	    "and": [{
		"equal": {
		    "deviceId": "1616453d-30cd-44b7-9bf0-************"
		}
	    },
	    {
		"equal": {
		    "messageType": "command"
		}
	    }
	    ]
	},
	"then": {
	    "result": "true"
	}
}

で指定された条件が満たされた場合、 先例 (左側) ルールが true であれば満たされます 結果としての (右側) ルールが適用され、ハンドラーは JSON メッセージの本文にアクセスできるようになります。 前件は、JSON キーと値のペアを比較する論理演算子をサポートしています。

1. 「等しい」に等しい。
2. 「not_equal」と等しくない;
3. 少ない「少ない」。
4. より「大きい」。
5. 「less_or_equal」以下;
6. 「greater_or_equal」以上。

比較結果は、ブール代数演算子を使用して相互に関連付けることができます。

1. そして「そして」
2. または「または」;
3. 「ない」ではありません。

したがって、演算子とオペランドをポーランド語表記で記述することにより、多数のパラメータを使用して非常に複雑な条件を作成できます。

JSON メッセージと JSON 形式のプロダクション ルールに基づくまったく同じメカニズムが、プロダクション ロジック サーバー ブロックで使用され、ナレッジを表し、スマート ホーム センサーからのセンサー データを使用して論理推論を実行します。

ユーザーはモバイル アプリケーションを使用して、スマート ホームが機能する必要があるシナリオを作成します。 例えば： 「玄関ドアを開けるセンサーが作動したら、廊下の電気をつけてください」。 アプリケーションは、センサー (開口センサー) とアクチュエーター (スマート ソケットまたはスマート ランプ) の識別子をデータベースから読み取り、JSON 形式で論理ルールを生成し、スマート ホーム コントローラーに送信します。 このメカニズムについては、シリーズの XNUMX 回目の記事で詳しく説明します。そこでは、スマート ホームを管理するためのクライアント アプリケーションについて説明します。

上で説明したプロダクション ロジック メカニズムは、ライブラリを使用して実装されます。 RapidJSON — C++ の JSON 形式用の SAX パーサー。 プロダクション ルールの配列を順次読み取り、解析することにより、前提条件内でデータ比較関数を簡単に実装できます。

void CRuleEngine::Process(PProperties pFact)
{
    m_pActions->clear();

    rapidjson::Reader   reader;
    for(TStringMap::value_type& rRule : m_Rules)
    {
        std::string sRuleId   = rRule.first;
        std::string sRuleBody = rRule.second;

        CRuleHandler            ruleHandler(pFact);
        rapidjson::StringStream ruleStream(sRuleBody.c_str());
        rapidjson::ParseResult  parseResult = reader.Parse(ruleStream, ruleHandler);
        if(!parseResult)
        {
            m_Logger.LogMessage(
                        NLogger2::ePriorityLevelError,
                        std::string("JSON parse error"),
                        "CRuleEngine::Process()",
                        std::string("RuleId: ") + sRuleId);
        }

        PProperties pAction = ruleHandler.GetAction();
        if(pAction)
        {
            pAction->Set("ruleId", sRuleId);
            m_pActions->push_back(pAction);
        }
    }
}

それは 事実 — JSON メッセージからのキーと値のペアを含む構造、 m_ルール — 生成ルールの文字列配列。 受信メッセージと生成ルールの比較は関数で実行されます。 Reader.Parse(ruleStream、ruleHandler)どこ ルールハンドラ ブール演算子と比較演算子のロジックを含むオブジェクトです。 sRuleId — 一意のルール識別子。これにより、スマート ホーム コントローラー データベース内にルールを保存および編集できます。 m_pアクション — 論理推論の結果を含む配列: ルール ベースからの結果を含む JSON メッセージ。さらにメッセージ マネージャーに送信され、サブスクライバー スレッドが処理できるようにします。

RapidJSON のパフォーマンスは関数に匹敵します strlen（）、最小システム リソース要件により、組み込みデバイスでこのライブラリを使用できます。 JSON 形式のメッセージと論理ルールを使用すると、スマート ホーム コントローラーのすべてのコンポーネント間で情報交換の柔軟なシステムを実装できます。

Z-Wave センサーとアクチュエーター

スマートホームの主な利点は、外部環境のさまざまなパラメータを独立して測定し、状況に応じて便利な機能を実行できることです。 これを行うために、センサーとアクチュエーターがスマート ホーム コントローラーに接続されます。 現在のバージョンでは、これらはプロトコルを使用して動作する無線デバイスです。 Z - 波 特別に割り当てられた周波数で 869 MHz ロシアのために。 動作するには、これらをメッシュ ネットワークに結合します。メッシュ ネットワークには信号中継器が含まれており、カバレッジ エリアを拡大します。 これらのデバイスには特別な省エネ モードもあります。ほとんどの時間をスリープ モードで過ごし、状態が変化した場合にのみ情報を送信します。これにより、内蔵バッテリーの寿命を大幅に延ばすことができます。

現在、市場では非常に多くの異なる Z-Wave デバイスを見つけることができます。 いくつかの例を見てみましょう。

1. Zipato PAN16 スマート ソケットは、電気ネットワーク内の電力消費量 (kWh)、電力 (W)、電圧 (V)、電流 (A) のパラメータを測定できます。 接続された電気製品を制御できるスイッチも内蔵しています。
2. Neo Coolcam リークセンサーは、リモートプローブの接点を閉じることによって、こぼれた液体の存在を検出します。
3. Zipato PH-PSG01 煙センサーは、煙粒子がガス分析装置のチャンバーに入ると作動します。
4. Neo Coolcam モーションセンサーは人体の赤外線放射を分析します。 さらに、光センサー (Lx) もあります。
5. マルチセンサー Philio PST02-A は、温度 (°C)、光 (%)、ドアの開度、室内の人の存在を測定します。
6. Z-Wave USB スティック ZME E UZB1 ネットワーク コントローラー。センサーが接続されます。

デバイスとコントローラーが同じ周波数で動作することが非常に重要です。そうしないと、接続時に相互に認識できなくなります。 最大 232 台のデバイスを XNUMX つの Z-Wave ネットワーク コントローラーに接続できます。これは、アパートやカントリー ハウスには十分です。 屋内のネットワーク カバレッジ エリアを拡大するには、スマート ソケットを信号リピーターとして使用できます。

前の段落で説明したスマート ホーム コントローラー サーバー プロセスでは、Z-Wave サーバーは Z-Wave デバイスとの対話を担当します。 ライブラリを使用してセンサーから情報を受信します OpenZWave C++ では、Z-Wave ネットワーク USB コントローラーと対話するためのインターフェイスを提供し、さまざまなセンサーやアクチュエーターと連携します。 センサーによって測定された環境パラメーターの値は、Z-Wave サーバーによって JSON メッセージの形式で記録されます。

{
	"vendor": "*****",
	"version": "3.0.0",
	"timestampMs": "1566479791290",
	"clientType": "gateway",
	"deviceId": "20873eb0-dd5e-4213-a175-************",
	"deviceType": "sensor",
	"protocol": "zwave",
	"messageType": "sensorData",
	"homeId": "0xefa0cfa7",
	"nodeId": "20",
	"sensorType": "METER",
	"label": "Voltage",
	"sensorData": "229.3",
	"units": "V"
}

その後、サブスクライバ スレッドがそれを受信できるように、サーバー プロセスのメッセージ マネージャーに転送されます。 メインのサブスクライバは本番ロジック サーバーであり、ロジック ルールの前件のメッセージ フィールド値と一致します。 制御コマンドを含む推論結果はメッセージ マネージャーに送り返され、そこから Z-Wave サーバーに送られ、そこでデコードされて Z-Wave ネットワーク USB コントローラーに送信されます。 次に、それらはアクチュエータに入り、環境オブジェクトの状態を変化させ、スマートホームは有用な作業を実行します。

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Z-Wave デバイスの接続は、スマート ホーム コントローラーのグラフィカル インターフェイスで行われます。 これを行うには、デバイスのリストが含まれるページに移動し、「追加」ボタンをクリックします。 RESTful API インターフェイスを介した追加コマンドはサーバー プロセスに入り、メッセージ マネージャーによって Z-Wave サーバーに送信され、Z-Wave ネットワーク USB コントローラーがデバイスを追加するための特別なモードになります。 次に、Z-Wave デバイスでサービス ボタンを何度か素早く押します (3 秒以内に 1,5 回押します)。 USB コントローラーはデバイスをネットワークに接続し、デバイスに関する情報を Z-Wave サーバーに送信します。 これにより、新しいデバイスのパラメータを使用して SQLite データベースに新しいエントリが作成されます。 指定された時間間隔が経過すると、グラフィカル インターフェイスは Z-Wave デバイス リスト ページに戻り、データベースから情報を読み取り、リストに新しいデバイスを表示します。 各デバイスは独自の一意の識別子を受け取り、実稼働推論ルールやクラウドでの作業時に使用されます。 このアルゴリズムの動作を UML 図に示します。

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IPカメラの接続

この記事で説明するクラウド スマート ホーム システムは、同じく著者が開発したクラウド ビデオ監視システムのアップグレードです。このシステムは数年前から市場に出されており、ロシアで多くの設置実績があります。

クラウドビデオ監視システムの場合、深刻な問題の XNUMX つは、統合を実行できる機器の選択肢が限られていることです。 クラウドへの接続を担当するソフトウェアはビデオ カメラ内にインストールされているため、そのハードウェア、つまりプロセッサと空きメモリの量にすぐに大きな要求が生じます。 これは主に、通常の IP カメラと比較してクラウド CCTV カメラの価格が高いことを説明しています。 さらに、カメラ ファイル システムと必要なすべての開発ツールにアクセスするには、CCTV カメラ製造会社との長い交渉段階が必要です。

一方、最新の IP カメラはすべて、他の機器 (特にビデオ レコーダー) と対話するための標準プロトコルを備えています。 したがって、標準プロトコルを介して接続し、IP カメラからクラウドにビデオ ストリームをブロードキャストする別個のコントローラの使用は、クラウド ビデオ監視システムに大きな競争上の利点をもたらします。 さらに、クライアントが単純な IP カメラをベースとしたビデオ監視システムをすでに導入している場合は、それを拡張して本格的なクラウド スマート ホームに変えることが可能になります。

IP ビデオ監視システムで最も一般的なプロトコルは、現在すべての IP カメラ メーカーが例外なくサポートしています。 ONVIFプロファイルS、その仕様は Web サービス記述言語で存在します。 wsdl。 ツールキットのユーティリティの使用 gSOAP IP カメラで動作するサービスのソース コードを生成できます。

$ wsdl2h -o onvif.h 
	https://www.onvif.org/ver10/device/wsdl/devicemgmt.wsdl 
	https://www.onvif.org/ver10/events/wsdl/event.wsdl 
	https://www.onvif.org/ver10/media/wsdl/media.wsdl 
	https://www.onvif.org/ver20/ptz/wsdl/ptz.wsdl

$ soapcpp2 -Cwvbj -c++11 -d cpp_files/onvif -i onvif.h

その結果、C++ でヘッダー「*.h」ファイルとソース「*.cpp」ファイルのセットが得られます。これらはアプリケーションまたは別のライブラリに直接配置し、GCC コンパイラーを使用してコンパイルできます。 関数が多いためコードが大きくなり、追加の最適化が必要になります。 Raspberry Pi 3 モデル B+ マイクロコンピューターは、このコードを実行するのに十分なパフォーマンスを備えていますが、コードを別のプラットフォームに移植する必要がある場合は、正しいプロセッサ アーキテクチャとシステム リソースを選択する必要があります。

ONVIF 標準をサポートする IP カメラは、ローカル ネットワーク上で動作している場合、次のアドレスを持つ特別なマルチキャスト グループに接続されます。 239.255.255.250。 プロトコルがある WS-ディスカバリーを使用すると、ローカル ネットワーク上のデバイスの検索を自動化できます。

スマート ホーム コントローラーのグラフィカル インターフェイスは、PHP で IP カメラの検索機能を実装しています。これは、XML メッセージを介して Web サービスと対話するときに非常に便利です。 メニュー項目を選択するとき デバイス > IP カメラ > スキャン IP カメラを検索するアルゴリズムが起動され、結果が表の形式で表示されます。

(画像をクリックすると高解像度で開きます)

カメラをコントローラーに追加するときに、カメラがクラウドと対話するための設定を指定できます。 また、この段階で、一意のデバイス識別子が自動的に割り当てられ、後でクラウド内で簡単に識別できるようになります。

次に、追加されたカメラのすべてのパラメーターを含むメッセージが JSON 形式で生成され、RESTful API コマンドを介してスマート ホーム コントローラーのサーバー プロセスに送信されます。そこで、カメラ パラメーターがデコードされて内部 SQLite データベースに保存されます。次の処理スレッドの起動にも使用されます。

1. ビデオおよびオーディオ ストリームを受信するための RTSP 接続を確立します。
2. G.711 mu-Law、G.711 A-Law、G.723 などの形式からオーディオをトランスコーディングします。 AACフォーマットへ。
3. H.264 形式のビデオ ストリームと AAC 形式のオーディオを FLV コンテナにトランスコードし、RTMP プロトコル経由でクラウドに送信します。
4. ONVIF プロトコルを介して IP カメラモーション検出器のエンドポイントとの接続を確立し、定期的にポーリングします。
5. 定期的にサムネイル プレビュー画像を生成し、MQTT プロトコル経由でクラウドに送信します。
6. スマート ホーム コントローラーの SD カードまたはフラッシュ カードに、MP4 形式の個別のファイル形式でビデオおよびオーディオ ストリームをローカルに記録します。

カメラとの接続を確立し、サーバープロセスでビデオストリームをトランスコード、処理、記録するには、ライブラリの関数が使用されます FFmpegの 4.1.0.

性能テスト実験では、3 台のカメラがコントローラーに接続されました。

1. HiWatch DS-I114W (解像度 - 720p、圧縮形式 - H.264、ビットレート - 1 Mb/s、サウンド G.711 mu-Law);
2. Microdigital MDC-M6290FTD-1 (解像度 - 1080p、圧縮形式 - H.264、ビットレート - 1 Mb/s、音声なし);
3. Dahua DH-IPC-HDW4231EMP-AS-0360B (解像度 - 1080p、圧縮形式 - H.264、ビットレート - 1.5 Mb/s、AAC オーディオ)。

5 つのストリームすべてが同時にクラウドに出力され、オーディオのトランスコーディングは 32 台のカメラのみから実行され、ローカル アーカイブ録画は無効になりました。 CPU 負荷は約 56%、RAM 使用量は XNUMX MB (プロセスごと)、XNUMX MB (OS を含む合計) でした。

したがって、約 20 ～ 30 台のカメラをスマート ホーム コントローラーに接続できます (解像度とビットレートに応じて)。これは、XNUMX 階建てのコテージや小さな倉庫のビデオ監視システムとしては十分です。 より高いパフォーマンスが必要なタスクには、マルチコア Intel プロセッサと Linux Debian Sarge OS を搭載したネットトップを使用できます。 コントローラーは現在試運転中であり、性能データは随時更新していきます。

クラウドとのインタラクション

クラウドベースのスマート ホームは、ユーザー データ (ビデオとセンサーの測定値) をクラウドに保存します。 クラウド ストレージのアーキテクチャについては、このシリーズの次の記事で詳しく説明します。 次に、スマート ホーム コントローラーからクラウドに情報メッセージを送信するためのインターフェイスについて説明します。

接続されたデバイスの状態とセンサーの測定値はプロトコル経由で送信されます。 MQTT、そのシンプルさとエネルギー効率のため、IoT プロジェクトでよく使用されます。 MQTT はクライアントサーバー モデルを使用し、クライアントはブローカー内の特定のトピックをサブスクライブし、メッセージをパブリッシュします。 ブローカーは、QoS (サービス品質) レベルによって決定されたルールに従って、すべてのサブスクライバにメッセージを送信します。

• QoS 0 - 最大 XNUMX 回 (配信保証なし)。
• QoS 1 - 少なくとも XNUMX 回 (配信確認あり)。
• QoS 2 - XNUMX 回のみ (追加の配信確認あり)。

私たちの場合、使用するのは、 Eclipseモスキート。 トピック名は、スマート ホーム コントローラーの一意の識別子です。 サーバー プロセス内の MQTT クライアントはこのトピックをサブスクライブし、メッセージ マネージャーからの JSON メッセージをこのトピックに変換します。 逆に、MQTT ブローカーからのメッセージは、MQTT ブローカーによってメッセージ マネージャーに転送され、サーバー プロセス内のサブスクライバーに多重化されます。

スマート ホーム コントローラーのステータスに関するメッセージを送信するには、保存されたメッセージのメカニズムが使用されます 保持されたメッセージ MQTT プロトコル。 これにより、停電時の再接続のタイミングを正確に監視できます。

MQTT クライアントはライブラリ実装に基づいて開発されました エクリプス パホ C++言語で。

H.264 + AAC メディア ストリームは RTMP プロトコル経由でクラウドに送信され、メディア サーバーのクラスターがそれらの処理と保存を担当します。 クラスター内の負荷を最適に分散し、最も負荷の少ないメディア サーバーを選択するために、スマート ホーム コントローラーはクラウド ロード バランサーに事前リクエストを作成し、その後でメディア ストリームを送信します。

まとめ

この記事では、Raspberry Pi 3 B+ マイクロコンピューターをベースにしたスマート ホーム コントローラーの具体的な実装について検討しました。このコントローラーは、Z-Wave プロトコルを介して情報を受信、処理し、機器を制御し、ONVIF プロトコルを介して IP カメラと対話し、データやデータを交換することもできます。 MQTT および RTMP プロトコルを介したクラウド サービスでのコマンド。 本番ロジック エンジンは、JSON 形式で提示された論理ルールと事実の比較に基づいて開発されました。

スマート ホーム コントローラーは現在、モスクワおよびモスクワ地域のいくつかの拠点で試験運用中です。

コントローラーの次のバージョンでは、他のタイプのデバイス (RF、Bluetooth、WiFi、有線) を接続する予定です。 ユーザーの利便性のために、センサーとIPカメラを接続する手順はモバイルアプリケーションに転送されます。 サーバーのプロセス コードを最適化し、ソフトウェアをオペレーティング システムに移植するためのアイデアもあります。 OpenWrt。 これにより、別個のコントローラーを節約し、スマート ホームの機能を通常の家庭用ルーターに移すことができます。

出所： habr.com