从零到一：STM32智能窗帘系统的硬件选型与传感器融合设计

从零到一：STM32智能窗帘系统的硬件选型与传感器融合设计

清晨的阳光透过窗帘缝隙洒进房间，传统窗帘需要手动调节的繁琐让许多智能家居爱好者开始探索自动化解决方案。作为嵌入式开发领域的经典实践项目，基于STM32的智能窗帘系统完美融合了传感器技术、电机控制和环境感知能力。不同于市面上简单的遥控窗帘，我们将要构建的系统能根据光照强度、温湿度等环境参数自主决策，实现真正意义上的智能调节。

1. 核心硬件架构设计

智能窗帘系统的硬件架构如同人体的神经系统，需要精准的"感官"和灵活的"四肢"。STM32单片机作为大脑，负责处理来自各类传感器的信号并控制电机运转。这个部分我们将深入探讨如何搭建一个稳定可靠的硬件基础。

主控芯片选型是首要考虑的问题。STM32F103C8T6凭借其72MHz主频、64KB Flash和20KB RAM的配置，完全能够胜任窗帘控制的需求。更关键的是它丰富的外设接口：

对于电机驱动，我们选择了L298N双H桥模块。这个经典驱动芯片能提供2A的持续电流，足够驱动常见的窗帘电机。实际接线时需要注意：

// 电机控制引脚配置 void Motor_GPIO_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOB, ENABLE); // PB6,PB7 连接L298N的IN1,IN2 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_6 | GPIO_Pin_7; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStructure); // 初始状态停止 GPIO_ResetBits(GPIOB, GPIO_Pin_6); GPIO_ResetBits(GPIOB, GPIO_Pin_7); }

电源设计往往被初学者忽视，却是系统稳定的关键。我们建议采用两级供电方案：5V/2A适配器为L298N供电，同时通过AMS1117-3.3V稳压芯片为STM32提供稳定电压。实测表明，这种设计能有效避免电机启动时的电压波动导致单片机复位。

提示：在PCB布局时，模拟电路部分(传感器)与数字电路(电机驱动)应分区布置，两地之间用0Ω电阻或磁珠连接，可显著降低噪声干扰。

2. 环境感知传感器选型与集成

传感器是智能窗帘的"眼睛"和"皮肤"，其选型直接决定了系统的智能化程度。经过多次实测对比，我们构建了一套高性价比的传感器方案。

光照检测部分，传统方案使用光敏电阻（如GL5528），但其线性度差且易老化。我们推荐使用BH1750数字光照传感器，它具有1-65535lx的宽量程和0.11lx的分辨率。I²C接口只需两根线即可连接：

// BH1750初始化 void BH1750_Init(void) { I2C_Start(); I2C_SendByte(0x23<<1); // 设备地址+写 I2C_SendByte(0x10); // 连续高精度模式 I2C_Stop(); delay_ms(180); // 等待首次测量完成 } // 读取光照值 uint16_t BH1750_Read(void) { uint8_t buf[2]; I2C_Start(); I2C_SendByte((0x23<<1)|0x01); // 设备地址+读 buf[0] = I2C_ReadByte(1); // 带ACK buf[1] = I2C_ReadByte(0); // 无ACK I2C_Stop(); return (buf[0]<<8)|buf[1]; }

温湿度监测方面，DHT11虽然价格低廉，但精度较差（湿度±5%，温度±2℃）。对于要求更高的场景，SHT30是更好的选择，其温度精度可达±0.2℃，湿度±2%。下表对比了常见温湿度传感器：

对于窗帘控制，人体感应也很有必要。常见的HC-SR501红外传感器存在误触发率高的问题。我们建议使用AM312微型人体感应模块，其探测距离可达3米，且静态功耗仅50μA，特别适合电池供电场景。

注意：安装传感器时要考虑实际环境因素。光照传感器应避免直射阳光，温湿度传感器需远离热源，人体感应器的探测方向应与人员活动主要方向一致。

3. 多传感器数据融合算法

单一的传感器数据往往存在误差和局限性，通过数据融合技术可以显著提升系统可靠性。我们设计了三级融合策略：硬件级滤波、时间域融合和决策级融合。

硬件级滤波从源头净化信号。对于光敏电阻这类模拟传感器，简单的RC滤波往往不够。我们采用软件实现的滑动平均滤波结合限幅滤波：

#define FILTER_LEN 10 uint16_t light_filter_buf[FILTER_LEN]; uint16_t Light_Filter(uint16_t new_val) { static uint8_t index = 0; static uint16_t sum = 0; static uint16_t last_val = 0; // 限幅滤波：变化超过30%则视为干扰 if(abs(new_val - last_val) > (last_val*0.3)){ new_val = last_val; } sum = sum - light_filter_buf[index] + new_val; light_filter_buf[index] = new_val; index = (index + 1) % FILTER_LEN; last_val = sum / FILTER_LEN; return last_val; }

时间域融合解决传感器响应速度差异问题。例如，光照变化是瞬时的，而温度变化是渐进的。我们为不同传感器配置了不同的采样周期：

• 光照传感器：500ms采样一次
• 温湿度传感器：30秒采样一次
• 人体感应：持续监测，但仅记录状态变化

决策级融合采用模糊逻辑处理复杂场景。比如在梅雨季节，即使光照充足但湿度超过80%时，也应考虑关闭窗帘保护室内家具。我们构建了如下决策矩阵：

在STM32上实现时，可以使用状态机管理窗帘行为：

typedef enum { MODE_AUTO, MODE_MANUAL, MODE_TIMER } SystemMode; typedef struct { uint16_t light; int16_t temp; uint8_t humi; bool human_detect; SystemMode mode; } EnvData; void Curtain_Control(EnvData *env) { static uint8_t last_pos = 0; uint8_t target_pos = 0; if(env->mode == MODE_MANUAL) return; // 模糊逻辑决策 if(env->light < 100){ target_pos = 0; // 关闭 } else if(env->humi > 80){ target_pos = 0; } else if(env->light > 500 && env->temp > 26){ target_pos = 50; // 半开 } else if(env->human_detect){ target_pos = 100; // 全开 } else { target_pos = 30; // 默认开度 } if(target_pos != last_pos){ Motor_MoveTo(target_pos); last_pos = target_pos; } }

提示：在原型开发阶段，可以通过串口输出所有传感器原始数据和决策过程，便于调试和算法优化。正式版本中应关闭这些调试输出以提高性能。

4. 系统优化与功耗管理

智能窗帘作为长期运行的设备，功耗优化至关重要。我们通过硬件和软件两个层面进行了深度优化，使系统在保持响应速度的同时最大限度降低能耗。

硬件级优化从电源设计开始。测试发现，传统线性稳压器在轻载时效率不足30%，而采用TPS63020这类升降压DC-DC转换器，效率可提升至90%以上。具体配置如下：

// 电源管理初始化 void Power_Init(void) { // 配置STM32进入低功耗模式时的引脚状态 GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; // 所有未使用引脚配置为模拟输入 RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA | RCC_APB2Periph_GPIOB, ENABLE); GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN; GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_All; GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure); GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStructure); // 关闭所有外设时钟 RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_All, DISABLE); RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_All, DISABLE); // 保留必要外设 RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA | RCC_APB2Periph_AFIO, ENABLE); }

动态时钟调整是STM32的独门绝技。我们根据系统负载实时调整时钟频率：

void SystemClock_Config(void) { RCC_ClocksTypeDef RCC_Clocks; RCC_GetClocksFreq(&RCC_Clocks); // 正常模式：72MHz if(WorkMode == MODE_ACTIVE){ RCC_SYSCLKConfig(RCC_SYSCLKSource_PLLCLK); RCC_HCLKConfig(RCC_SYSCLK_Div1); RCC_PCLK1Config(RCC_HCLK_Div2); RCC_PCLK2Config(RCC_HCLK_Div1); } // 低功耗模式：8MHz else { RCC_SYSCLKConfig(RCC_SYSCLKSource_HSI); RCC_HCLKConfig(RCC_SYSCLK_Div1); RCC_PCLK1Config(RCC_HCLK_Div1); RCC_PCLK2Config(RCC_HCLK_Div1); } }

传感器轮询策略也大有讲究。我们采用事件驱动与定时唤醒相结合的机制：

1. 人体感应模块连接外部中断引脚，任何移动立即唤醒系统
2. 光照传感器每30秒唤醒系统检测一次
3. 温湿度传感器每5分钟检测一次
4. 无活动10分钟后进入STOP模式，功耗降至20μA以下

实现代码如下：

void Enter_LowPower(void) { // 配置唤醒源 EXTI_InitTypeDef EXTI_InitStructure; NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure; // PA0连接人体感应模块 EXTI_InitStructure.EXTI_Line = EXTI_Line0; EXTI_InitStructure.EXTI_Mode = EXTI_Mode_Interrupt; EXTI_InitStructure.EXTI_Trigger = EXTI_Trigger_Rising; EXTI_InitStructure.EXTI_LineCmd = ENABLE; EXTI_Init(&EXTI_InitStructure); NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = EXTI0_IRQn; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 0x0F; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 0x0F; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE; NVIC_Init(&NVIC_InitStructure); // 配置RTC唤醒定时器 RTC_SetAlarm(300); // 5分钟后唤醒 // 进入STOP模式 PWR_EnterSTOPMode(PWR_Regulator_LowPower, PWR_STOPEntry_WFI); // 唤醒后恢复系统时钟 SystemInit(); }

实测数据表明，优化后的系统在不同工作模式下的功耗对比如下：

注意：在最终部署前，建议进行至少72小时的连续运行测试，监测系统在不同时段、不同环境条件下的功耗表现，确保没有异常耗电情况。