張高興的 .NET IoT 入門指南：（七）製作一個氣象站

張高興發表於2022-02-08

距離上一篇《張高興的 .NET Core IoT 入門指南》系列部落格的釋出已經過去 2 年的時間了，2 年的時間 .NET 版本發生了巨大的變化，.NET Core 也已不復存在，因此本系列部落格更名為《張高興的 .NET IoT 入門指南》，我也重新審閱了之前的內容進行了相應的更改以保證內容的時效性。

和微控制器不同，使用 Linux 開發板、現成的感測器套件以及合適的後端技術幾乎可以做成任何東西。為了更好的整合前面章節介紹的內容，本文將製作一個簡單的氣象站（也許叫環境資訊收集裝置更合適），至於為何選擇製作一個氣象站，因為難度不高製作不復雜，並且溫溼度感測器花費較低的價格即可獲得，可以以低廉的價格換取一個 cool stuff。本文將使用 .NET 6 編寫一個控制檯應用程式，通過本文你可以學到：

I2C I2cDevice 類的使用；
攝像頭裝置 VideoDevice 類的使用；
Iot.Device.Bindings NuGet 包的使用；
時序資料庫 TimescaleDB 的簡單使用；
Quartz 定時任務的使用；
在控制檯應用中進行依賴注入；
使用 Docker 拉取映象、部署應用。

硬體需求

名稱	描述	數量
Orange Pi Zero	Linux 開發板	x1
BME280	提供溫度、溼度以及氣壓資料	x1
USB 攝像頭	提供環境影像	x1
杜邦線	感測器與開發板的連線線	若干

電路

感測器	介面	開發板介面
BME280	SDA	TWI0_SDA (Pin 3)
	SCL	TWI0_SCK (Pin 5)
	VCC	5V (Pin 4)
	GND	GND (Pin 6)
USB 攝像頭	USB	USB

準備工作

配置 TimescaleDB 資料庫

TimescaleDB 是一款基於 PostgreSQL 外掛的時序資料庫。考慮到收集的環境資料是按時間進行索引，並且資料基本上都是插入，沒有更新的需求，因此選用了時序資料庫作為資料儲存。TimescaleDB 是 PostgreSQL 的一款外掛，可以通過先安裝 PostgreSQL 之後再安裝外掛的形式部署 TimescaleDB，這裡直接使用 TimescaleDB 的 Docker 映象進行部署。

拉取 TimescaleDB 映象：

docker pull timescale/timescaledb:latest-pg14

建立卷，用於持久化資料庫資料：

docker volume create tsdb_data

執行映象，埠對映為 54321，密碼配置為弱密碼 @Passw0rd：

docker run -d --name timescaledb -p 54321:5432 --restart=always -e POSTGRES_PASSWORD='@Passw0rd' -e TZ='Asia/Shanghai' -e ALLOW_IP_RANGE=0.0.0.0/0 -v tsdb_data:/var/lib/postgresql timescale/timescaledb:latest-pg14

使用熟悉的資料庫管理工具（如 Navicat）建立資料庫 WeatherMetrics：

CREATE DATABASE "WeatherMetrics"
WITH OWNER = postgres ENCODING = 'UTF8';

CREATE TABLE metrics (
   time TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE NOT NULL DEFAULT 'now()',
   device_id VARCHAR(50) NULL,
   weather_type VARCHAR(50) NULL,
   temperature DECIMAL(5, 2) NULL,
   humidity DECIMAL(5, 2) NULL,
   pressure DECIMAL(8, 2) NULL,
   image_base64 TEXT NULL
);

SELECT create_hypertable('metrics', 'time');

time 表示採集資料的時間，device_id 記錄採集裝置的 id，weather_type 記錄從心知天氣獲取的天氣名，temperature 記錄感測器獲取的溫度，humidity 記錄感測器獲取的溼度，pressure 記錄感測器獲取的氣壓，image_base64 記錄攝像頭採集的影像。

? 提示

在資料庫中儲存任何字元型別以外的資料都是愚蠢的，這裡是為了演示，並且只是低解析度的影像。

超表（hypertable）是 TimescaleDB 的一個重要概念，由若干個塊（chunks）組成，將超表中的資料按照時間列（即 metrics 表中的 time 欄位）分成若干個塊儲存，而使用 PostgreSQL 層面上的表（table）實現 SQL 介面的暴露，因此使用 create_hypertable() 將錶轉換為超表。上面建立的 metrics 表並不是真正意義上的表，表中不存在主鍵欄位，而是類似檢視（view）一樣的抽象結構。

安裝攝像頭的依賴庫

VideoDevice 類是使用 PInvoke 操作實現的，依賴於 Video for Linux 2（V4L2），因此還需要安裝 V4L2 工具：

sudo apt install v4l-utils

實現時還引用了 System.Drawing NuGet 包，因此還需要安裝 System.Drawing 的前置依賴：

sudo apt install libc6-dev libgdiplus libx11-dev

編寫程式碼

專案地址：https://github.com/ZhangGaoxing/weather-metrics

專案結構

建立一個控制檯應用和類庫，專案結構如下：

專案依賴

WeatherMetrics.ConsoleApp 新增如下 NuGet 包引用：

<ItemGroup>
   <PackageReference Include="Iot.Device.Bindings" Version="2.0.0" />
   <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Configuration.Json" Version="6.0.0" />
   <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.DependencyInjection" Version="6.0.0" />
   <PackageReference Include="Newtonsoft.Json" Version="13.0.1" />
   <PackageReference Include="Quartz" Version="3.3.3" />
   <PackageReference Include="System.Device.Gpio" Version="2.0.0" />
</ItemGroup>

WeatherMetrics.Models 新增如下 NuGet 包引用：

<ItemGroup>
   <PackageReference Include="Npgsql.EntityFrameworkCore.PostgreSQL" Version="6.0.3" />
</ItemGroup>

資料庫上下文與實體類

TimescaleDB 本質上就是一個 PostgreSQL 資料庫，因此資料庫訪問使用 Npgsql 驅動。首先新增實體類 Metrics.cs：

public class Metrics
{
    [Column("time")]
    public DateTime Time { get; set; } = DateTime.Now;

    [Column("device_id")]
    public string DeviceId { get; set; }

    [Column("weather_type")]
    public string WeatherType { get; set; }

    [Column("temperature")]
    public double Temperature { get; set; }

    [Column("humidity")]
    public double Humidity { get; set; }

    [Column("pressure")]
    public double Pressure { get; set; }

    [Column("image_base64")]
    public string ImageBase64 { get; set; }
}

接著新增資料庫上下文 WeatherContext.cs：

public class WeatherContext : DbContext
{
    private readonly string _connectString;

    public WeatherContext(string connectString)
    {
        _connectString = connectString;
    }

    protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder)
    {
        AppContext.SetSwitch("Npgsql.EnableLegacyTimestampBehavior", true);
        optionsBuilder.UseNpgsql(_connectString);
    }

    protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
    {
        modelBuilder.Entity<Metrics>()
            .ToTable("metrics")
            .HasNoKey();
    }
}

這裡使用了一個傳遞資料庫連線字串的建構函式，連線字串從 appsettings.json 檔案中讀取。由於 metrics 表是無主鍵的，還需要使用 HasNoKey() 進行標記。EF Core 由於使用了實體跟蹤，因此無法對無主鍵的表進行修改，只能通過執行 SQL 的方式插入資料，在 Metrics.cs 中新增方法：

public static bool Insert(DbContext context, Metrics metrics)
{
   int row = context.Database.ExecuteSqlRaw("INSERT INTO metrics VALUES ({0}, {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6})", metrics.Time, metrics.DeviceId, metrics.WeatherType, metrics.Temperature, metrics.Humidity, metrics.Pressure, metrics.ImageBase64);

   return row > 0;
}

⚠️ 警告

請不要在 SQL 中使用字串內插。

配置檔案

在 appsettings.json 中新增如下內容：

{
  // 資料庫連線字串 
  "ConnectionString": "Server=localhost;Port=54321;Database=WeatherMetrics;User Id=postgres;Password=@Passw0rd;",
  // 定時任務設定
  "QuartzCron": "0 0/1 * * * ? *",
  // 心知天氣的配置
  "Xinzhi": {
    "Key": "",
    "Location": "34.24:117.16"
  }
}

初始化與依賴注入配置

新建一個靜態類 AppConfig，用於儲存依賴注入的 ServiceProvider 變數：

public static class AppConfig
{
    public static IServiceProvider ServiceProvider { get; set; }
}

在 Program.cs 中新增初始化程式碼：

// 讀取配置檔案
var config = new ConfigurationBuilder()
    .AddJsonFile("appsettings.json")
    .Build();

// 例項化資料庫上下文
using WeatherContext context = new WeatherContext(config["ConnectionString"]);

// 配置 I2C，例項化感測器
I2cConnectionSettings i2cSettings = new I2cConnectionSettings(busId: 0, deviceAddress: Bmx280Base.SecondaryI2cAddress);
using I2cDevice i2c = I2cDevice.Create(i2cSettings);
using Bme280 bme = new Bme280(i2c);

// 例項化攝像頭
VideoConnectionSettings videoSettings = new VideoConnectionSettings(busId: 0, captureSize: (640, 480));
using VideoDevice video = VideoDevice.Create(videoSettings);

// 配置依賴注入
AppConfig.ServiceProvider = new ServiceCollection()
    .AddSingleton(config)
    .AddSingleton(context)
    .AddSingleton(bme)
    .AddSingleton(video)
    .BuildServiceProvider();

配置定時任務

定時任務通過 appsettings.json 中的 QuartzCron 欄位設定。Cron 表示式分為 7 個部分，從左至右分別代表：Seconds、Minutes、Hours、DayofMonth、Month、DayofWeek 以及 Year。* 出現的部分表示任意值都會觸發定時任務，/ 左側表示觸發的起始時間，右側表示觸發間隔，以 appsettings.json 中的為例，表示從每小時的第 0 分開始觸發，每一分鐘觸發一次。

新建 MetricsJob 類，用於實現定時任務：

public class MetricsJob : IJob
{
    public Task Execute(IJobExecutionContext context)
    {
        return Task.Run(async () =>
        {
            // TODO：在此處實現定時任務
            // 需要完成感測器的讀取，心知天氣的請求，資料庫的插入
        });
    }
}

感測器的讀取

在 MetricsJob 類中新增方法：

private Metrics GetMetrics()
{
    // 獲取依賴注入的 Bme280 物件
    Bme280 bme = (Bme280)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(Bme280));

    // 設定感測器的電源模式
    bme.SetPowerMode(Bmx280PowerMode.Normal);

    // 設定讀取精度
    bme.PressureSampling = Sampling.UltraHighResolution;
    bme.TemperatureSampling = Sampling.UltraHighResolution;
    bme.HumiditySampling = Sampling.UltraHighResolution;

    // 讀取資料
    bme.TryReadPressure(out UnitsNet.Pressure p);
    bme.TryReadTemperature(out UnitsNet.Temperature t);
    bme.TryReadHumidity(out UnitsNet.RelativeHumidity h);

    // 感測器休眠
    bme.SetPowerMode(Bmx280PowerMode.Sleep);

    return new Metrics
    {
        DeviceId = Dns.GetHostName(),
        Temperature = Math.Round(t.DegreesCelsius, 2),
        Humidity = Math.Round(h.Percent, 2),
        Pressure = Math.Round(p.Pascals, 2)
    };
}

攝像頭捕獲影像

在 MetricsJob 類中新增方法：

private string GetImage()
{
    VideoDevice video = (VideoDevice)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(VideoDevice));

    byte[] image = video.Capture();
    return Convert.ToBase64String(image);
}

心知天氣 API 請求

通過請求心知天氣 API 獲得當前位置的天氣名稱，需要提前在 https://www.seniverse.com/api 申請 API Key。在 MetricsJob 類中新增方法：

private async Task<string> GetXinzhiWeatherAsync()
{
    IConfigurationRoot config = (IConfigurationRoot)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(IConfigurationRoot));

    using HttpClient client = new HttpClient();

    try
    {
        var json = await client.GetStringAsync($"https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json?key={config["Xinzhi:Key"]}&location={config["Xinzhi:Location"]}&language=zh-Hans&unit=c");
        return (string)JsonConvert.DeserializeObject<dynamic>(json).results[0].now.text;
    }
    catch (Exception)
    {
        return string.Empty;
    }
}

完善定時任務

public Task Execute(IJobExecutionContext context)
{
    return Task.Run(async () =>
    {
        var metrics = GetMetrics();
        metrics.WeatherType = await GetXinzhiWeatherAsync();
        metrics.ImageBase64 = GetImage();

        WeatherContext context = (WeatherContext)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(WeatherContext));

        Metrics.Insert(context, metrics);
    });
}

建立定時任務觸發器

在 Program.cs 中新增：

// 建立一個觸發器
var trigger = TriggerBuilder.Create()
    .WithCronSchedule(config["QuartzCron"])
    .Build();

// 建立任務
var jobDetail = JobBuilder.Create<MetricsJob>()
    .WithIdentity("job", "group")
    .Build();

// 繫結排程器
ISchedulerFactory factory = new StdSchedulerFactory();
var scheduler = await factory.GetScheduler();
await scheduler.ScheduleJob(jobDetail, trigger);
await scheduler.Start();

這樣一個一分鐘採集一次資料的簡易氣象站就完成了。

部署應用

釋出到檔案

切換到 WeatherMetrics.ConsoleApp 專案執行釋出命令：

dotnet publish -c release -r linux-arm

將釋出後的檔案通過 FTP 等方式複製到 Linux 開發板；
為 WeatherMetrics.ConsoleApp 檔案增加可執行許可權

sudo chmod +x WeatherMetrics.ConsoleApp

執行程式

sudo ./WeatherMetrics.ConsoleApp

構建 Docker 映象

檢視 TimescaleDB 容器的 IP，並修改 appsettings.json 的資料庫連線字串：

docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' timescaledb

在專案的根目錄中建立 Dockerfile，並將整個專案複製到 Linux 開發板中：

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/sdk:6.0-focal-arm32v7 AS build
WORKDIR /app

# publish app
COPY src .
WORKDIR /app/WeatherMetrics.ConsoleApp
RUN dotnet restore
RUN dotnet publish -c release -r linux-arm -o out

## run app
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:6.0-focal-arm32v7 AS runtime
WORKDIR /app
COPY --from=build /app/WeatherMetrics.ConsoleApp/out ./

# install native dependencies
RUN apt update && \
    apt install -y --allow-unauthenticated v4l-utils libc6-dev libgdiplus libx11-dev

ENTRYPOINT ["dotnet", "WeatherMetrics.ConsoleApp.dll"]

docker build -t weather-metrics -f Dockerfile .

執行映象：

docker run --rm -it --device /dev/video0 --device /dev/i2c-0 weather-metrics

後續工作

程式執行一段時間後，使用標準的 SQL 查詢一下資料：

SELECT * FROM metrics
ORDER BY time DESC

硬體是軟體的基礎，對收集到的資料後續可以使用其他技術進行處理，比如可以使用 ASP.NET 編寫 WEB 應用對資料進行展示，或者可以使用 ML.NET 構建機器學習模型對天氣進行預測等等。

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