IoT Integrated Practice Desk (FS_SXTC) là một sự kết hợp của nhiều dự án như nhà thông minh, nông nghiệp thông minh, kho thông minh, giao thông thông minh, an ninh thông minh và nhiều hơn nữa. Bàn tập huấn tổng hợp mạng In - tơ - nét vật chất không những thích hợp với tri thức lý luận mạng In - tơ - nét vật chất và học tập các bài học liên quan như thiết kế, cài đặt, bố trí, điều chỉnh thử, bảo trì hệ thống, v. v., mà còn cung cấp mặt bằng giáo dục và nghiên cứu có chức năng mạnh mẽ cho phát triển sáng tạo mạng In - tơ - nét vật chất.

Nó bao gồm 6 tấm có thể tháo rời và 24 tấm hút từ, 6 tấm có thể tháo rời bao gồm 1 tấm nền tảng và cổng thực hành, 1 tấm kho thông minh và 4 tấm ứng dụng thực hành dự án. Bảng điều khiển đào tạo cơ bản&Gateway phù hợp cho việc học lý thuyết cơ bản về IoT và bao gồm 6 đơn vị học cơ bản. Đơn vị học tập cơ bản và bảng điều khiển sử dụng hút từ và dễ dàng tháo rời, đơn vị này bao gồm phát triển ổ đĩa ngoại vi cơ bản chip Cortex-M0, phát triển ổ đĩa cảm biến đa dạng, phát triển mạng không dây 6 loại. Khu vực cổng phù hợp với nhu cầu phát triển và học tập của tầng nền tảng, bao gồm phát triển hệ thống Linux và phát triển hệ thống FreeRTOS. Khu ứng dụng thích hợp với khóa thực tập, thiết kế khóa học, thiết kế tốt nghiệp. 4 khu vực ứng dụng đào tạo thực tế của dự án được thiết kế theo mô-đun với bảng điều khiển (MCU) được tách ra khỏi phần cứng cảm biến. Bảng điều khiển và cảm biến sử dụng phương thức hút từ+móc cố định trong vùng ứng dụng của bàn tập huấn thực tế. Bảng điều khiển có thể kết nối với bất kỳ cảm biến nào. Tính linh hoạt và tính tương thích của nó có thể đáp ứng nhu cầu thiết kế của sinh viên trong các cảnh khác nhau, các dự án khác nhau.

1, sử dụng hút từ và thiết kế, người dùng có thể tháo rời tự do, loại bỏ các dây phức tạp;

Bao gồm các đơn vị học tập cơ bản, bao gồm 6 mạng cảm biến không dây (ZigBee, BLE, WiFi, LoRa, IPv6, NB-IOT) và 12 bộ phận cảm biến và thực thi để giúp khách hàng nhanh chóng bắt đầu và nắm vững kiến thức cốt lõi về mạng cảm biến không dây và IoT;

Sử dụng thiết kế cổng đôi Cortex-A53/Cortex-M4, cổng Cortex-A53 hướng tới lĩnh vực nhúng để mở máy tính, thiết kế phần mềm và đào tạo tài năng nhúng khác;

Bao gồm hơn 20 cảm biến và thiết bị điều hành phổ biến, 6 mạng truyền thông không dây (ZigBee, BLE, WiFi, LoRa, IPv6, NB-IOT) và công nghệ ứng dụng truyền thông bus 485, có thể đáp ứng nhu cầu thiết kế của các dự án khác nhau;

Có thể chọn một mạng không dây duy nhất (ZigBee, BLE, WiFi, LoRa, IPv6) hoặc mạng lai để đáp ứng các ứng dụng dự án trong các điều kiện khác nhau;

FS_SXTC là một hệ thống ứng dụng dự án từ đầu đến cuối (người dùng, đám mây, cảm biến, bộ truyền động), tầng nhận thức (cảm biến/chip), tầng mạng (mô-đun chip/truyền thông), tầng nền tảng (hệ điều hành) và tầng ứng dụng (thiết bị đầu cuối thông minh), phù hợp với kịch bản ứng dụng công nghệ hiện tại, thuận tiện cho người dùng hiểu thiết kế hệ thống IoT, kiến trúc hệ thống IoT, và người dùng có thể nghiên cứu và giảng dạy riêng cho một lớp.

7. Cung cấp dịch vụ đám mây nối mạng vật lý.

Sơ đồ kiến trúc hệ thống bàn tập tích hợp

I. Nhà thông minh

Hệ thống nhà thông minh là một tổng thể thống nhất, phức tạp, cần nhiều loại cảm biến cảm biến để phát hiện môi trường trong nhà. Đồng thời lại cần căn cứ vào những thông tin này để kiểm soát thiết bị điện gia dụng liên quan.

Sơ đồ cấu trúc hệ thống nhà thông minh

II. Nông nghiệp thông minh

Hệ thống kiểm soát nông nghiệp thông minh, sử dụng cảm biến nhiệt độ, cảm biến độ ẩm, cảm biến PH, cảm biến độ sáng, cảm biến CO2 và các thiết bị khác của hệ thống IoT để phát hiện nhiệt độ, độ ẩm tương đối, giá trị PH, cường độ ánh sáng, dinh dưỡng đất, nồng độ CO2 và các thông số vật lý khác trong môi trường, đảm bảo cây trồng có một môi trường phát triển tốt và phù hợp. Việc thực hiện điều khiển từ xa cho phép các kỹ thuật viên giám sát và kiểm soát môi trường của nhiều nhà kính trong văn phòng. Sử dụng mạng không dây để đo các điều kiện tối ưu để có được sự tăng trưởng của cây trồng.

Sơ đồ cấu trúc hệ thống nông nghiệp thông minh

III. Cảnh ứng dụng giao thông thông minh

Hệ thống này lấy giao thông đường bộ đô thị, cộng đồng dân cư làm nguyên mẫu, dựa vào cảm biến và điều khiển, mạng không dây, xe thực hành thông minh, giám sát video, cổng thông minh và các thiết bị khác được triển khai trong sa bàn thực tế để thực hiện điều khiển và quản lý thông minh của thành phố mô phỏng.

Sơ đồ cấu trúc hệ thống đào tạo thực hành giao thông thông minh

IV. Kho thông minh

Hệ thống đào tạo kho thông minh dựa trên công nghệ IoT. Dựa vào công nghệ mạng không dây trong phạm vi phòng thực hành để tạo thành môi trường phủ sóng ZigBee ổn định và đáng tin cậy; Các thiết bị truy cập khác nhau (thiết bị cảm biến, thiết bị điều khiển) có thể truy cập không dây vào nền tảng thông tin IoT, trở thành một phần của thiết bị thử nghiệm IoT, xây dựng lớp nhận thức IoT. Hệ thống hoàn thành việc lưu trữ, phân tích và ứng dụng dữ liệu thông qua một trung tâm quản lý kho bãi thống nhất.

Sơ đồ cấu trúc hệ thống kho thông minh

Dự án 1:

Thông qua điện thoại di động, PC、 APP trong các thiết bị như máy tính bảng, thiết bị điều khiển trong phòng. Đồng thời, thiết bị cảm ứng trong nhà sẽ điều chỉnh ánh sáng, nhiệt độ dựa trên sự thay đổi của môi trường xung quanh và theo dõi môi trường trong nhà trong thời gian thực, có tác dụng cảnh báo kịp thời.

Công nghệ ứng dụng: công nghệ cáp tích hợp, công nghệ truyền thông mạng, công nghệ phòng chống an ninh, công nghệ điều khiển tự động, công nghệ âm thanh và video, v.v.

Điểm nhấn thiết bị: Hệ thống nhà ở thông minh là một tổng thể thống nhất, phức tạp. Cần có nhiều loại cảm biến cảm biến để phát hiện môi trường bên trong. Đồng thời lại cần căn cứ vào những thông tin này để kiểm soát thiết bị điện gia dụng liên quan. Để thực hiện môi trường sống an toàn, tiện lợi, thoải mái, nghệ thuật và tiết kiệm năng lượng bảo vệ môi trường.

Sơ đồ khung hệ thống chiếu sáng dựa trên bảng thực hành

Dự án 2:

Hệ thống mô phỏng các kịch bản ETC thực tế và tính phí thông minh cho các phương tiện đi qua. Hệ thống ETC khi xe đi qua, lan can cổng tự động nâng lên, mô phỏng phí tự động, sau khi xe đi qua, lan can tự động rơi xuống để nhận ra phí không dừng.

Công nghệ ứng dụng: mạng không dây, trí tuệ nhân tạo AI, nhận dạng RFID, cảm biến và bộ điều khiển, điều hướng từ AGV, hệ thống nhúng, Internet di động, điện toán đám mây, v.v.

Điểm nổi bật của thiết bị: Hệ thống này lấy giao thông đường bộ đô thị, cộng đồng dân cư làm nguyên mẫu, sử dụng toàn diện mạng không dây, trí tuệ nhân tạo AI, nhận dạng RFID, cảm biến và bộ điều khiển, điều hướng từ AGV, hệ thống nhúng, Internet di động, điện toán đám mây và các công nghệ khác, dựa vào cảm biến và điều khiển được triển khai trong sa bàn thực tế, mạng không dây, xe thực hành thông minh, giám sát video, cổng thông minh và các thiết bị khác để thực hiện kiểm soát và quản lý thông minh của thành phố mô phỏng, giúp sinh viên làm quen với sự phát triển của các dự án liên quan đến hệ thống thành phố thông minh, hoàn thành việc cải thiện từ các điểm kiến thức cơ bản cụ thể đến các ứng dụng toàn diện.

Sơ đồ cấu trúc hệ thống bãi đậu xe