Loading... # 嵌入式C++、STM32、MySQL、GPS、InfluxDB和MQTT协议数据可视化 在物联网(IoT)和嵌入式系统领域,数据的采集、存储、传输和可视化是一个完整的流程。本文将详细介绍如何结合嵌入式C++、STM32、MySQL、GPS、InfluxDB和MQTT协议,实现数据的采集、存储、传输和可视化。 ## 一、系统架构 系统架构包括以下几个部分: 1. **数据采集**:使用STM32和GPS模块采集地理位置信息。 2. **数据传输**:通过MQTT协议将数据发送到服务器。 3. **数据存储**:在服务器端使用MySQL和InfluxDB存储数据。 4. **数据可视化**:使用可视化工具展示数据。 ### 系统架构图 ```plaintext +-----------+ +-----------+ +-----------+ +-----------+ | STM32 | MQTT | MQTT | MySQL | MySQL | Query | Grafana | | (GPS Data)|--------->| Broker |-------->| Database |-------->| Dashboard | +-----------+ +-----------+ +-----------+ +-----------+ | | | | InfluxDB Grafana (Time Series DB) (Visualization) ``` ## 二、数据采集 ### 2.1 硬件配置 使用STM32微控制器和GPS模块进行数据采集。可以使用STM32的UART接口与GPS模块通信。 ### 2.2 嵌入式C++代码示例 以下是一个简单的C++代码示例,演示如何从GPS模块读取数据: ```cpp #include "stm32f4xx_hal.h" #include <string> UART_HandleTypeDef huart1; void SystemClock_Config(void); static void MX_GPIO_Init(void); static void MX_USART1_UART_Init(void); int main(void) { HAL_Init(); SystemClock_Config(); MX_GPIO_Init(); MX_USART1_UART_Init(); uint8_t rxBuffer[100]; std::string gpsData; while (1) { HAL_UART_Receive(&huart1, rxBuffer, sizeof(rxBuffer), HAL_MAX_DELAY); gpsData = std::string(reinterpret_cast<char*>(rxBuffer)); // 处理GPS数据 } } // 初始化代码省略... ``` ## 三、数据传输 ### 3.1 配置MQTT 使用MQTT协议将数据从STM32传输到服务器。可以选择开源的MQTT Broker,如Mosquitto。 ### 3.2 MQTT库配置 在STM32上使用MQTT库(如Paho MQTT Embedded-C)发送数据: ```cpp #include "MQTTClient.h" Network network; MQTTClient client; void init_mqtt() { NetworkInit(&network); NetworkConnect(&network, "broker.hivemq.com", 1883); MQTTClientInit(&client, &network, 1000, sendbuf, sizeof(sendbuf), readbuf, sizeof(readbuf)); } void send_mqtt_message(std::string topic, std::string message) { MQTTMessage mqttMessage; mqttMessage.qos = QOS0; mqttMessage.retained = 0; mqttMessage.payload = (void*)message.c_str(); mqttMessage.payloadlen = message.length(); MQTTPublish(&client, topic.c_str(), &mqttMessage); } ``` ## 四、数据存储 ### 4.1 MySQL数据库配置 在服务器上配置MySQL数据库用于存储GPS数据。示例表结构如下: ```sql CREATE TABLE gps_data ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, latitude DECIMAL(10, 8), longitude DECIMAL(11, 8), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` ### 4.2 InfluxDB配置 InfluxDB适合存储时间序列数据。示例配置如下: ```plaintext [http] enabled = true bind-address = ":8086" auth-enabled = true ``` ## 五、数据可视化 ### 5.1 使用Grafana进行数据可视化 Grafana是一个开源的指标分析和可视化工具。可以连接到MySQL和InfluxDB,从而展示实时数据和历史数据。 ### 5.2 配置Grafana数据源 在Grafana中添加MySQL和InfluxDB数据源,配置查询来展示GPS数据。 ```plaintext 1. 打开Grafana,登录后进入 "Configuration" -> "Data Sources"。 2. 添加MySQL数据源,填写数据库连接信息。 3. 添加InfluxDB数据源,填写InfluxDB连接信息。 4. 在 "Dashboard" 中添加新面板,配置SQL或Flux查询以展示数据。 ``` ## 六、总结 通过本文的介绍,我们详细讲解了如何结合嵌入式C++、STM32、MySQL、GPS、InfluxDB和MQTT协议,实现数据的采集、传输、存储和可视化。这种架构在物联网项目中非常常见,可以有效地处理和展示实时数据。希望本文能帮助您更好地理解和应用这些技术,构建高效、可靠的数据处理和可视化系统。 最后修改:2024 年 07 月 31 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏