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(華中科技大學 自動化學院，武漢 430074)

引 言

物聯(lián)網(wǎng)是在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)基礎上進行了衍生和擴展，使生活中的物品可以通過網(wǎng)絡互連，進行數(shù)據(jù)交互。在物聯(lián)網(wǎng)中，設備通過自組織的模式構建無線網(wǎng)絡，提供實現(xiàn)人與物、物與物之間的通信。不足的是，物聯(lián)網(wǎng)中通信協(xié)議多種多樣，各種感知技術和通信協(xié)議沒有統(tǒng)一的標準[1]，感知網(wǎng)絡與以太網(wǎng)之間很難通信，而且物聯(lián)網(wǎng)中一些通信協(xié)議無法遠距離傳輸數(shù)據(jù)。因而，在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中，產生了一種新型的網(wǎng)元設備——物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關。

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關可以實現(xiàn)感知網(wǎng)絡與通信網(wǎng)絡，以及不同類型感知網(wǎng)絡之間的協(xié)議轉換，既可以實現(xiàn)廣域互聯(lián)，也可以實現(xiàn)局域互聯(lián)。另一方面，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關能夠將不同設備收集到的信息整合起來，實現(xiàn)對終端設備的統(tǒng)一管理和控制。此外，物聯(lián)網(wǎng)的一些應用場景(如智能家居)，需要點對點連接，不利于數(shù)據(jù)安全傳輸。

Node.js[2]是一個基于Chrome V8引擎的JavaScript運行環(huán)境。目前，Node.js主要用于構建Web應用[3]，將Node.js用于物聯(lián)網(wǎng)設備端連接的應用還不多。通過事件驅動、非阻塞式I/O模型，Node.js可以處理數(shù)萬條連接[11]。而物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的顯著特點是海量、周期性強、隨著終端設備數(shù)量的增長而增多[9]。因此，可以使用Node.js構建能夠承受大量持續(xù)的并發(fā)訪問請求的網(wǎng)關系統(tǒng)，提高系統(tǒng)的吞吐量和執(zhí)行效率。

Node.js的事件驅動模型與物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)中通常采用的中斷響應模型作用一致，而且Node.js通過單線程異步執(zhí)行程序，相比多進程或者多線程的編程方式，Node.js可以更加高效地使用內存資源。

Node.js是跨平臺的，即同樣的JavaScript代碼可以部署運行在Windows、Linux、OSX等平臺，所以使用Node.js開發(fā)的網(wǎng)關可以很容易部署到嵌入式Linux平臺。JavaScript支持JSON數(shù)據(jù)格式，目前各種云服務和數(shù)據(jù)傳輸都是基于JSON數(shù)據(jù)格式實現(xiàn)的，當物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關采用JavaScript開發(fā)時，可以對接互聯(lián)網(wǎng)上海量的云服務與云資源[10]。

目前，JavaScript腳本語言已經可以用于物聯(lián)網(wǎng)終端設備的開發(fā)。Espruino 是一個專門為微控制器設計的JavaScript解釋器。Duktape是一個輕量級的嵌入式JavaScript引擎，專注于可移植性和低占用率[4]。JerryScript是由三星開發(fā)的一個小型的適用于嵌入式設備JavaScript引擎[5]。如果使用JavaScript同時進行物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點和網(wǎng)關的開發(fā)[8]，可以明顯提高開發(fā)效率，緩解當前物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)周期長、代價大等問題。

1 網(wǎng)關系統(tǒng)設計

1.1 網(wǎng)關功能需求分析

作為物聯(lián)網(wǎng)中感知層和傳輸層的紐帶，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關需要滿足以下功能需求[3]：

① 數(shù)據(jù)感知功能：網(wǎng)關能夠感知接收物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)；

② 廣泛的接入能力：目前物聯(lián)網(wǎng)常用的應用層協(xié)議有多種，網(wǎng)關能夠兼容多種應用層協(xié)議，實現(xiàn)不同物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點互聯(lián)互通；

③ 協(xié)議轉換能力：將下層標準格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一封裝，保證不同協(xié)議變成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和信令，將下發(fā)的數(shù)據(jù)包解析成相應協(xié)議可以識別的控制命令；

④ 設備管理能力:物聯(lián)網(wǎng)的節(jié)點數(shù)量多，通過網(wǎng)關對節(jié)點設備進行狀態(tài)查詢、監(jiān)控、配置等；

⑤ 云接入能力：通過將網(wǎng)關接入云端，實現(xiàn)遠程控制、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等功能。

1.2 網(wǎng)關系統(tǒng)平臺

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關平臺使用Raspberry Pi 3B，由于Linux的內核小、效率高，適應多種CPU和硬件平臺，而且Node.js可以很容易部署到Linux上，所以在Raspberry Pi上運行嵌入式Linux操作系統(tǒng)作為實現(xiàn)網(wǎng)關功能的基礎，然后使用Node.js擴展出網(wǎng)關所需要的各個功能模塊，實現(xiàn)網(wǎng)關與互聯(lián)網(wǎng)和傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)信息交互。

1.3 網(wǎng)關結構設計

1.3.1 網(wǎng)關系統(tǒng)架構

根據(jù)網(wǎng)關在物聯(lián)網(wǎng)中的作用，采用分層設計方法將網(wǎng)關分為感知層、模型層、視圖層。各層之間的數(shù)據(jù)傳遞是相互的、可控制的[7]。圖1是網(wǎng)關系統(tǒng)的三層架構圖。

圖1 網(wǎng)關系統(tǒng)架構圖

1.3.2 感知層

感知層主要作用是感知物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點設備的工作參數(shù)，并根據(jù)需要改變設備的工作狀態(tài)。在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)交換主要依靠應用層協(xié)議來解決。目前常見的物聯(lián)網(wǎng)應用層協(xié)議有CoAP[6]、MQTT、LwM2M、AMQP等，因此在感知層需要集成不同應用層協(xié)議的服務端，以感知接收不同設備的請求，同時當網(wǎng)關接收到下達命令時，調用相應的服務端向設備發(fā)送控制命令。

1.3.3 模型層

模型層是整個物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的核心，主要完成對上傳數(shù)據(jù)和下達命令的解析，并實現(xiàn)兩者之間的相互轉換，以實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點的統(tǒng)一控制和管理，同時向上屏蔽底層通信協(xié)議的異構型。當視圖層下達控制命令時，模型層解析命令并調用相應模塊，將命令轉換成終端設備能夠理解的數(shù)據(jù)格式。當感知層接收到上傳數(shù)據(jù)時，該層解析消息并將數(shù)據(jù)轉換成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。同時，模型層將設備數(shù)據(jù)進行緩存，并周期性地將緩存數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫，并清理緩存。

物聯(lián)網(wǎng)中設備數(shù)據(jù)不間斷地生成，并且數(shù)據(jù)量大，無法將這些數(shù)據(jù)存儲到網(wǎng)關，而且部分數(shù)據(jù)有很大的研究價值。因此，可以利用云技術管理并支撐基于大數(shù)據(jù)的新型智能應用。

為了實現(xiàn)與視圖層的數(shù)據(jù)交互，在模型層加入HTTP、WebSocket兩個子模塊，其中通過HTTP協(xié)議請求頁面，使用WebSocket協(xié)議實現(xiàn)長連接。此外，在模型層實現(xiàn)了AWS IoT平臺的客戶端，將數(shù)據(jù)上傳到AWS云實現(xiàn)遠程控制、云端數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析等功能。圖2是模型層結構圖。

圖2 模型層結構圖

1.3.4 視圖層

視圖層即用戶界面，把物聯(lián)網(wǎng)設備的工作狀態(tài)顯示給用戶，同時用戶可以輸入指令以控制設備。其中，當用戶處于局域網(wǎng)環(huán)境下，可以直接登陸局域網(wǎng)查看數(shù)據(jù)；當處于外網(wǎng)時，主要通過云端查看數(shù)據(jù)。視圖層使用Freeboard實現(xiàn)，在其中實現(xiàn)了WebSocket和AWS IoT的客戶端。相比傳統(tǒng)的網(wǎng)關系統(tǒng)，視圖層可以使網(wǎng)關不受網(wǎng)絡環(huán)境限制，隨時查看網(wǎng)關和設備運行狀態(tài)。

1.4 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的信息交互流程

圖3為網(wǎng)關的整體工作流程圖。具體流程如下：

① 初始化感知層各個服務端模塊，初始化模型層數(shù)據(jù)緩沖區(qū)。

② 感知層接收到物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點上傳的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)被緩存到Redis數(shù)據(jù)庫，然后由模型層進行數(shù)據(jù)的解析和轉換。最后上傳到AWS IoT和視圖層的WebSocket客戶端。當用戶網(wǎng)關與Freeboard處于同一局域網(wǎng)環(huán)境下，F(xiàn)reeboard通過WebSocket客戶端直接查看數(shù)據(jù)。當處于不同網(wǎng)絡環(huán)境下，F(xiàn)reeboard從AWS IoT提取數(shù)據(jù)顯示。

③ 視圖層下達控制命令時，數(shù)據(jù)首先被緩存到Redis數(shù)據(jù)庫，當用戶與網(wǎng)關處于同一局域網(wǎng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)由模型層進行解析和轉換，然后下發(fā)給物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點設備。當處于不同網(wǎng)絡環(huán)境下，視圖層通過AWS IoT的客戶端將命令發(fā)送給云端，然后由云端將命令發(fā)送給模型層，再由模型層進行解析和轉換，最后下發(fā)給物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點設備。

④ 系統(tǒng)周期性讀取Redis數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)，然后進行處理，最后清除Redis數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)測試和實驗

在智能家居場景下搭建了一個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含兩個節(jié)點：節(jié)點一(CN)是一個臺燈，可以在界面上顯示和控制臺燈的開關狀態(tài)；節(jié)點二(WN)有溫度傳感器、運動傳感器、測量心率的傳感器。為了方便驗證網(wǎng)關的功能，實驗中使用Node.js模擬節(jié)點，不斷地向網(wǎng)關發(fā)送數(shù)據(jù)。

圖3 網(wǎng)關工作流程圖

根據(jù)用戶所處的網(wǎng)絡環(huán)境，系統(tǒng)測試分別在家庭局域網(wǎng)環(huán)境和外網(wǎng)環(huán)境下進行。首先在家庭局域網(wǎng)環(huán)境下，運行網(wǎng)關程序，訪問地址http://127.0.0.1,即可查看本地設備數(shù)據(jù)。圖4顯示局域網(wǎng)環(huán)境下節(jié)點的工作狀態(tài)：其中本地連接是一個可控制按鈕，可以控制本地連接通斷，警報欄顯示的是具體的數(shù)值和狀態(tài)判斷，體征欄顯示的是體溫和心率曲線，睡眠欄顯示的是運動量和根據(jù)運動量計算的睡/醒狀態(tài)。

圖4 局域網(wǎng)環(huán)境下節(jié)點工作狀態(tài)

當點擊本地連接按鈕時，可以改變本地連接的狀態(tài)。PC通過PuTTY訪問樹莓派，圖5所示為當點擊本地連接按鈕時網(wǎng)關打印的日志。

圖5 網(wǎng)關日志

在外網(wǎng)環(huán)境下，通過云端訪問數(shù)據(jù)，其中網(wǎng)頁部署到Github，根據(jù)部署時生成的網(wǎng)址(http://wangnuannuan.github.io/ibaby-python)訪問界面。圖6所示為外網(wǎng)環(huán)境下節(jié)點工作狀態(tài)。

實驗中虛擬節(jié)點分別采用不同的應用層協(xié)議接入網(wǎng)關，實現(xiàn)與網(wǎng)關的數(shù)據(jù)交互。首先節(jié)點設備向網(wǎng)關發(fā)送數(shù)據(jù)，以驗證網(wǎng)關是否能夠接收不同設備的請求，并正確處理數(shù)據(jù)，然后在網(wǎng)關的視圖層點擊按鈕，驗證節(jié)點設備是否能接收到網(wǎng)關的命令。

根據(jù)實驗得出，網(wǎng)關可以感知接收不同設備的數(shù)據(jù)并正確顯示，同時實時顯示更新狀態(tài)，并能響應視圖層用戶的控制命令。

圖6 外網(wǎng)環(huán)境下節(jié)點工作狀態(tài)

結 語