基于邊緣計算的農業物聯網系統的研究

摘   要：“物云融合”的農業互聯網系統存在資源開銷過大、實時性差、過度依賴網絡、缺乏安全與隱私保護以及設備非標準化的問題，難以適應規?；?、工廠化、自動化的種植/養殖業。文章將邊緣計算能力引入農業物聯網系統，提出基于邊緣計算的農業物聯網系統架構，以提高系統穩定性、可用性，為推廣智慧農業，發展精準農業提供參考。

關鍵詞：物聯網;智慧農業;精準農業;邊緣計算

1    基于物云融合的農業物聯網系統

物聯網技術和云技術的蓬勃發展，衍生出物云融合[1]，即物聯網與云計算的融合，物聯網負責數據的采集和傳輸，云資源承載數據的存儲，云計算進行數據的處理。國內物聯網巨頭阿里、百度、騰訊、機智云等紛紛推出物云平臺，幫助各行各業快速構建物聯網系統，促進行業智能化發展與轉型。依托“物云融合”，通過物聯網感知技術，將動植物、環境、空間等信息進行全面的感知和互聯，在種植、水產、畜牧、養殖、植物工廠等農業場景中，正逐步大數據化、智慧化，農業生產朝標準化、數字化穩步發展，農業效益逐漸提升，有效促進精準農業的實現。

基于物云融合的農業物聯網系統，設備接入簡單，系統搭建快速，但是由于云計算模型對數據采取統一上傳集中式處理，面對設備和數據的爆發式增長時，難以解決以下問題。

（1）資源開銷過大：傳感器持續不斷采集各種傳感數據，而數據通常是穩定不變或變化極少的，將數據全部上傳到云端處理，會耗費大量網絡資源和云端資源。

（2）時延過大、實時性難以保證：數據處理和決策均在遠端，處理不及時。

（3）過度依賴網絡[2]：網絡不穩定時，無法及時處理數據、控制設備。

（4）數據安全和隱私保障：所有的傳感數據、控制數據都需要通過網絡傳輸，存在信息竊聽、篡改、欺騙以及設備非法操作等風險。

這些問題會增加農業物聯網系統成本（流量、存儲、計算成本），降低系統穩定性、可用性，難以實現生產控制自動化，尤其是規?；?、工廠化種植、養殖。另外，傳感、控制設備的非標準化、自身資源限制（包括計算、存儲能力等），給設備接入和聯動控制帶來一定障礙。因此，發展智慧農業，推進精準農業，很有必要研究、解決以上問題。

邊緣計算[3]在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側就近提供智能服務，讓物聯網的每個邊緣側都具備數據采集、分析計算、通信及智能處理能力，可以就近處理數據、過濾數據、分析數據，本地決策、事件處理，可滿足網絡能力限制、數據時效性、資源限制和安全與隱私挑戰等方面的關鍵需求。因此，本研究將邊緣計算能力引入農業物聯網系統，提高農業物聯網系統的標準化、穩定性、可用性。

2    基于邊緣計算的農業物聯網系統

基于“物云融合”的農業物聯網系統一般采用3層結構：設備層、網絡層和云服務層。設備層由傳感設備、控制設備以及采集控制器（網關）組成，傳感設備負責采集傳感數據，控制設備負責調控環境，采集控制器負責數據通信，設備控制等。網絡層一般采用無線網絡，如WiFi，2/3/4G，NB-IoT等無線傳輸技術，負責設備層和云服務層間的數據傳輸。云服務層包括云平臺、手機APP等，負責數據存儲、處理，提供應用服務。

基于邊緣計算的農業物聯網系統，在設備層和網絡層間引入邊緣計算網關;在云服務層增加邊緣管理功能，系統采用云、網、邊、端4層架構，具體如圖1所示。

邊緣計算網關除具有采集控制器的數據采集、設備控制功能之外，還可以智能處理數據、緩存數據以及本地決策聯動控制，具體如下。

（1）連接管理：維護與云平臺的通信連接，支持2/3/4G，WiFi，NB-IoT無線方式接入，支持MQTT，CoAP協議，支持RRPC和PUB/SUB兩種通信模式。嵌入設備證書，采用會話密鑰加密傳輸。

（2）數據分析決策：根據清洗規則，清洗并聚合數據;根據聯動規則，本地聯動控制設備。

（3）云邊同步：負責跟云平臺同步配置、設備狀態和本地緩存數據;配置包括數據采集、解析、清洗規則以及控制規則。

（4）設備統一接入：負責傳感設備和控制設備的統一接入。傳感設備接入接口統一抽象為獲取設備類型、獲取設備狀態、讀取傳感數據3種，控制設備接入接口統一抽象為獲取設備類型、獲取設備狀態、啟停、參數設置4種。

（5）數據采集解析：根據采集規則，定時、定期采集傳感數據;根據解析規則，從傳感數據中抽取有效值，并將結果格式化。

（6）數據緩存：網絡不穩定時，將解析后需要上傳的數據暫時緩存，待網絡恢復后，重新上傳。

2.1  規則

邊緣計算網關使用數據采集、解析、清洗規則處理數據，使用控制規則控制本地設備。數據采集規則用來定義數據采集方式，數據解析規則用來格式化數據，清洗規則用來過濾掉大部分穩定不變或變化極少的數據，控制規則用來定義設備控制方式或者本地決策聯動控制設備。數據采集、解析、清洗規則的關系如圖2所示。

數據采集規則由設備標識、采集方式、采集時間組成。設備標識包括設備ID，RS-485通信地址等。采集方式包括單次、定時、周期3種方式，單次指在指定時間采集一次，定時指每天在指定時間采集，周期指每隔多長時間采集一次。采集時間標識指定時間和間隔時間。比如配置一條“傳感設備1、周期、180 s”采集規則，邊緣計算網關將每隔180 s從傳感設備1采集一次數據。

數據解析規則由抽取方式、轉換方式、結果類型、格式和單位組成。抽取方式采用正則表達式[4]描述，轉換方式分不轉換、16進制轉10進制等，結果類型包括整型、浮點型、格式指定浮點型的小數點位數。

數據清洗規則由類型和方式組成，包括次數清洗、時間清洗兩種類型，閾值清洗、變化量清洗、百分比清洗3種方式。次數清洗指對連續若干次數據進行清洗;時間清洗指對一段時間內的數據進行清洗;閾值清洗指清洗掉在閾值范圍內的數據;變化量清洗指清洗掉相對于第一個數據，數據變化絕對值不超過指定變化量的數據;百分比清洗指清洗掉相對于第一個數據，數據變化絕對值的百分比不超過指定百分比的數據。比如配置一條“10次，5%”清洗規則，邊緣計算網關將對每10條數據做一次清洗，過濾掉相對于第一條數據，數據變化絕對值的百分比不大于5%的數據。

控制規則分規則控制和聯動控制兩種。（1）規則控制：由設備標識、控制方式、控制時間組成，控制方式包括單次、定時、周期3種方式，單次指在指定時間啟停一次，定時指每天在指定時間啟停，周期指每隔多長時間啟停一次?？刂茣r間標識指定時間+運轉時長以及間隔時間+運轉時長。（2）聯動控制：采用Drools[5]規則格式，由一個Left Hand Side（LHS）和一個Right Hand Side（RHS）組成。規則的LHS由一個或多個條件（Conditions）組成。當所有的條件（Conditions）都滿足并為真時，RHS將被執行。RHS被稱為結果（Consequence）。LHS和RHS類似于：

if（<LHS>）{

<RHS>

}

LHS用來判斷傳感數據、控制設備狀態是否滿足指定要求，RHS用來控制設備啟動，由設備標識、控制時間組成。比如配置“投喂機啟動，增氧機、停、10 min”，表示投喂機開始工作的時候，增氧機暫時停止運行10 min。

2.2  系統分析

本文提出引入邊緣計算能力的農業物聯網系統，具有以下優點。（1）統一傳感設備、控制設備的接入接口，方便各種非標準化設備接入。（2）提供數據緩存能力，無需擔心斷網或網絡不穩定造成數據丟失。（3）依托數據采集、解析、清洗規則，有效減少數據傳輸量。（4）依托控制規則，本地分析處理數據，形成決策控制設備，響應及時。

3    結語

本文分析基于“物云融合”的農業物聯網系統存在的問題，結合邊緣計算的特點優勢，提出具有邊緣計算能力的農業物聯網系統架構，定義邊緣網關采用的數據處理分析決策規則，有效解決存在的問題。系統為推廣智慧農業，提供了一些可行參考。

[參考文獻]

[1]苑敏.物聯網與云計算的融合—物聯網云的構建[J].中國新通信，2013（3）：10-11.

[2]BONOMI F，MILITO R，ZHU J，et al.Fog computing and its role in the internet of things[C].Beijing：MCC Workshop on Mobile Cloud Computing，2012.

[3]楚俊生，張博山，林兆驥.邊緣計算在物聯網領域的應用及展望[J].信息通信技術，2018（5）：33-41.

[4]張靜，張妍.正則表達式及其在信息抽取中的應用[J].電腦知識與技術，2009（15）：3867-3868.

[5]個人圖書館.開源業務規則引擎JBoss Drools入門介紹[EB/OL].（2011-03-14）[2019-05-20]http：///content/11/0314/15/3303212_101031357.shtml.