Platform Latihan Terpadu Internet of Things (FS_SXTC) adalah projek yang menggabungkan rumah pintar, pertanian pintar, gudang pintar, pengangkutan pintar, keselamatan pintar dan banyak lagi. Mesin latihan bersepadu IoT bukan sahaja sesuai untuk pengetahuan teori IoT dan pembelajaran kursus yang berkaitan seperti reka bentuk sistem IoT, pemasangan, pendawaian, penyalahan, penyelenggaraan sistem, tetapi juga menyediakan platform pengajaran yang kuat untuk pembangunan inovasi IoT.

Ia terdiri daripada 6 panel yang boleh dilepaskan dan 24 panel penyedot magnet, 6 panel yang boleh dilepaskan mengandungi 1 panel latihan asas dan pintu gerbang, 1 panel gudang pintar, 4 panel aplikasi latihan projek. Panel latihan asas dan pintu gerbang untuk pembelajaran teori asas IoT dan terdiri daripada 6 unit pembelajaran asas. Unit pembelajaran asas dan panel menggunakan penyerapan magnetik untuk memudahkan pembongkaran, unit ini mengandungi pembangunan pemacu peripheral asas cip Cortex-M0, pembangunan pemacu pelbagai sensor, 6 jenis pembangunan rangkaian tanpa wayar. Kawasan pintu gerbang sesuai untuk keperluan pembangunan dan pembelajaran lapisan platform, termasuk pembangunan sistem Linux dan pembangunan sistem FreeRTOS. Kawasan aplikasi sesuai untuk latihan, reka bentuk kursus, reka bentuk pengajian. Kawasan aplikasi latihan projek 4 blok dengan reka bentuk modular, papan kawalan (MCU) dipisahkan dari perkakasan sensor. Papan kawalan dan sensor dipasang di kawasan aplikasi meja latihan dengan cara magnet + hook. Papan kawalan boleh menyambungkan mana-mana sensor. Fleksibiliti dan keserasiannya memenuhi keperluan reka bentuk pelajar untuk senario yang berbeza dan projek yang berbeza.

Menggunakan penyedot magnetik dan reka bentuk, pengguna boleh dilepaskan dengan bebas, membebaskan gangguan pendawaian yang rumit;

2, mengandungi unit pembelajaran asas, ia meliputi 6 jenis rangkaian penginderaan tanpa wayar (ZigBee, BLE, WiFi, LoRa, IPv6, NB-IOT) dan pembelajaran asas 12 jenis penginderaan dan komponen pelaksanaan, yang dapat membantu pelanggan memulakan dengan cepat, menguasai pengetahuan teras rangkaian penginderaan tanpa wayar dan Internet perkara;

Menggunakan reka bentuk pintu gerbang ganda Cortex-A53 / Cortex-M4, pintu gerbang Cortex-A53 bertujuan untuk bidang tertanam, untuk pembinaan bakat tertanam seperti reka bentuk komputer dan reka bentuk perisian;

4, mengandungi lebih daripada 20 jenis sensor biasa dan peranti pelaksanaan, 6 jenis rangkaian komunikasi tanpa wayar (ZigBee, BLE, WiFi, LoRa, IPv6, NB-IOT) dan komunikasi bas 485 teknologi aplikasi yang boleh memenuhi keperluan reka bentuk projek yang berbeza;

Pilih rangkaian rangkaian tanpa wayar tunggal (ZigBee, BLE, WiFi, LoRa, IPv6) atau rangkaian rangkaian hibrid untuk memenuhi aplikasi projek dalam keadaan yang berbeza;

FS_SXTC adalah sistem aplikasi projek hujung ke hujung (pengguna, awan, sensor, pelaksana), lapisan persepsi (sensor / cip), lapisan rangkaian (cip / modul komunikasi), lapisan platform (sistem operasi) dan lapisan aplikasi (terminal pintar), sesuai dengan senario aplikasi teknologi semasa, memudahkan pengguna untuk memahami reka bentuk sistem IoT, seni bina sistem IoT, dan pengguna boleh melakukan penyelidikan dan pengajaran secara berasingan untuk lapisan tertentu.

Menyediakan perkhidmatan awan Internet of Things.

Arkitektur sistem platform latihan bersepadu

1. rumah pintar

Sistem rumah pintar adalah keseluruhan yang seragam dan kompleks yang memerlukan pelbagai jenis sensor untuk mengesan persekitaran dalaman. Ia juga perlu mengawal peranti rumah yang berkaitan berdasarkan maklumat ini.

Carta struktur sistem rumah pintar

Pertanian Pintar

Dalam sistem kawalan pertanian pintar, penggunaan sensor suhu, sensor kelembapan, sensor nilai PH, sensor cahaya, sensor CO2 dan peralatan lain dari sistem IoT untuk mengesan suhu, kelembapan relatif, nilai PH, kekuatan cahaya, nutrien tanah, kepekatan CO2 dan parameter kuantiti fizikal dalam persekitaran untuk memastikan tanaman mempunyai persekitaran pertumbuhan yang baik dan sesuai. Pencapaian kawalan jauh membolehkan juruteknik memantau dan mengawal persekitaran pelbagai gudang di pejabat. Menggunakan rangkaian tanpa wayar untuk mengukur keadaan terbaik untuk mendapatkan pertumbuhan tanaman.

Carta struktur sistem pertanian pintar

3. Aplikasi Pengangkutan Pintar

Sistem ini menggunakan pengangkutan jalan raya bandar, komuniti kediaman sebagai prototaip, bergantung pada peranti seperti sensor dan kawalan yang digunakan dalam papan pasir sebenar, rangkaian tanpa wayar, kenderaan latihan pintar, pemantauan video, pintu gerbang pintar untuk mencapai kawalan dan pengurusan pintar bandar analog.

Carta struktur sistem latihan lalu lintas pintar

4. gudang pintar

Sistem latihan gudang pintar berdasarkan teknologi IoT. Menggantung teknologi rangkaian tanpa wayar dalam ruang latihan untuk membentuk persekitaran liputan ZigBee yang stabil dan boleh dipercayai; Pelbagai peranti akses (peranti sensor, peranti kawalan) boleh mengakses platform maklumat IoT tanpa wayar, menjadi sebahagian daripada peranti eksperimen IoT, membina lapisan persepsi IoT. Sistem ini menyelesaikan penyimpanan, analisis dan aplikasi data melalui pusat pengurusan gudang yang bersepadu.

Carta struktur sistem gudang pintar

Projek 1:

melalui telefon bimbit, PC、 APP dalam peranti seperti tablet, mengawal peranti dalaman. Pada masa yang sama, peranti penginderaan dalaman akan mengatur lampu, suhu dan pemantauan persekitaran dalaman dalam masa nyata mengikut perubahan persekitaran sekitarnya untuk memainkan peranan amaran awal pada masanya.

Teknologi aplikasi: teknologi pendawaian bersepadu, teknologi komunikasi rangkaian, teknologi pencegahan keselamatan, teknologi kawalan automatik, teknologi audio dan video dan lain-lain.

Sistem rumah pintar adalah satu keseluruhan yang seragam dan kompleks. Pelbagai jenis sensor diperlukan untuk mengesan persekitaran dalaman. Ia juga perlu mengawal peranti rumah yang berkaitan berdasarkan maklumat ini. Untuk mencapai keselamatan rumah, kemudahan, keselesaan, seni dan persekitaran yang menjimatkan tenaga persekitaran.

Carta rangka kerja sistem pencahayaan berasaskan platform latihan

Projek 2:

Sistem ini mensimulasikan senario ETC sebenar untuk mengenakan caj pintar kepada kenderaan yang lalu. Sistem ETC apabila kenderaan melewati, rangkaian pintu gerbang mengangkat secara automatik, simulasi caj automatik, selepas kenderaan melewati, rangkaian jatuh secara automatik untuk mencapai caj tanpa letak kereta.

Teknologi aplikasi: rangkaian tanpa wayar, kecerdasan buatan AI, pengenalan RFID, sensor dan pengawal, navigasi magnetik AGV, sistem tertanam, internet mudah alih, pengkomputeran awan dan lain-lain.

Peralatan sorotan: Sistem ini menggunakan pengangkutan jalan raya bandar, masyarakat kediaman sebagai prototaip, penggunaan rangkaian tanpa wayar, kecerdasan buatan AI, pengenalan RFID, sensor dan pengawal, navigasi magnetik AGV, sistem tertanam, internet mudah alih, pengkomputeran awan dan teknologi lain, bergantung kepada pengesanan dan kawalan yang digunakan dalam papan pasir sebenar, rangkaian tanpa wayar, kenderaan latihan pintar, pemantauan video, pintu gerbang pintar dan peralatan lain untuk mencapai kawalan dan pengurusan pintar bandar analog, membantu pelajar membiasakan diri dengan pembangunan projek yang berkaitan dengan sistem bandar pintar, menyelesaikan dari titik asas tertentu kepada peningkatan aplikasi terpadu.

Peta struktur sistem tempat letak kereta