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系統識別號 U0002-1307201921012200
中文論文名稱 環境汙染源溯源行動載具系統之演算法探討
英文論文名稱 Algorithm for Environmental Pollution Source Traceability Mobile Device System
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 電機工程學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Electrical And Computer Engineering
學年度 107
學期 2
出版年 108
研究生中文姓名 高稚晟
研究生英文姓名 Chih-Cheng Kao
學號 706440160
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2019-06-26
論文頁數 80頁
口試委員 指導教授-李揚漢
委員-許獻聰
委員-蘇木春
中文關鍵字 人工智慧物聯網  雲端  自動控制  智能載具 
英文關鍵字 AIOT  Cloud  Automatic control  Smart machine 
學科別分類 學科別應用科學電機及電子
中文摘要 本論文提出環境汙染源感測智慧物聯網之溯源系統,開發者使用Arduino UNO R3平台為主架構並搭載NodeMCU ESP8266 WiFi開發板,使用者可以透過手機無線行動網路並經由我們自建的Blynk應用程序控制智能溯源車與視化監控數據。在系統中Ammonia 阿摩尼亞 NH3 氨氣感測器會自動進行測量四周環境氨氣濃度數值並經由運算式朝向汙染源濃度最高的區域進行溯源移動,再透過使用者手機無線通訊網路將所收集測試數據傳輸至免費雲端平台(ThingSpeak)紀錄所收集之數據。因氨氣汙染味道過重且對人體有害,使用者可將使此系統擺置需探測地點讓其自動追蹤並經由Blynk應用程序觀察此探測地點汙染來源之數值變化。
英文摘要 This paper proposes the Algorithm for Environmental Pollution Source Traceability Mobile Device System. The developer uses the Arduino UNO R3 platform as the main architecture and is equipped with the NodeMCU ESP8266 Wi-Fi development board. Users can use the mobile wireless mobile network and through our self-built Blynk app to control traceability mobile device and visual monitoring data. In the system, the ammonia sensor automatically measures the ambient ammonia concentration and moves it to the area with the highest concentration of the source via the calculation. and then collects the test through the user's mobile wireless network. The data is transferred to the data collected by the ThingSpeak. Because the ammonia pollution is too heavy and harmful to the human body, the user can place the system at the location to be automatically tracked and observe the change in the source of the contamination at the location via the Blynk app.
論文目次 目錄
誌謝 I
中文摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 X
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 文獻回顧 3
1.4 章節介紹 4
第二章 研究背景 5
2.1 氨 5
2.2 氨危害 6
2.3 演算法 7
第三章 研究方法 8
3.1 系統分析架構 8
3.2 硬體架構 9
3.3 Arduino開發板介紹 10
3.4 Wi-Fi模組介紹 12
3.5 ThingSpeak雲端平台 14
3.6 系統演算法軟體編譯說明 15
3.7 氨氣感測器介紹與數值校正 16
3.8 伺服馬達介紹與轉向角度校正 22
3.9 步進馬達介紹和方向校正 26
3.10 四方感測演算法軟體設計 31
3.11 溯源移動演算法軟體設計 34
3.12 Blynk APP設計 36
3.13 汙染源溯源演算法軟體設計運行架構 39
第四章 研究成果 41
4.1 實驗流程 41
4.2 實驗情境 43
4.3 實驗結果 52
4.3.1 實驗情景A測試結果: 52
4.3.2 實驗情景B測試結果: 60
第五章 結論與未來展望 76
5.1 結論 76
5.2 未來展望 77
參考文獻 78

圖目錄
圖 1.1氨氣汙染源溯源智能車系統 1
圖 1.2 Blynk與手機和硬體裝置連接示意圖[1] 2
圖 1.3論文架構圖 4
圖 2.1氨的物化性質 5
圖 2.2氨的在水中的電離表示 6
圖 2.3氨對人體危害表[7] 7
圖 3.1系統架構圖 8
圖 3.2硬體架構圖 9
圖 3.3 轉自ARDUINO 官方Logo https://www.arduino.cc 11
圖 3.4 Arduino IDE 編譯軟體 11
圖 3.5 Arduino Uno R3硬體開發板 12
圖 3.6 ESP8266-ESP01S實體圖 12
圖 3.7 Arduino IDE序列埠監控視窗驗證ESP8266連線狀態 14
圖 3.8 ThingSpeak平台介紹與可視化數據曲線圖 15
圖 3.9演算法軟體設計工具說明 15
圖 3.10 MQ-137實體圖與元件說明 16
圖 3.11 MQ137無校正前量測異常數值圖 17
圖 3.12 轉自煒盛科技MQ137產品規格書根據各氣體曲線圖 17
圖 3.13 於Arduino IDE計算Ro程式碼 18
圖 3.14 經程式碼中算出Ro約莫30k ohm 19
圖 3.15 將前述所計算出的數值導入Arduino IDE軟體設計 20
圖 3.16 MQ137硬體量測 21
圖 3.17 MQ137校正後量測數值圖 21
圖 3.18 SG-90伺服馬達實體圖轉自SG90 9 g Micro Servo - Instructables 22
圖 3.19智能載具上視圖實體安裝角度與方向定義 23
圖 3.20 軟體設計伺服馬達旋轉0度 23
圖 3.21 軟體控制硬體旋轉0度實體圖 24
圖 3.22 軟體設計伺服馬達旋轉90度 24
圖 3.23 軟體控制硬體旋轉90度實體圖 25
圖 3.24軟體設計伺服馬達旋轉180度 25
圖 3.25 軟體控制硬體旋轉180度實體圖 26
圖 3.26 L298N Dual H-Bridge Motor Driver實體圖與元件說明轉自L298 Dual H-Bridge Motor Driver User’s Guide 27
圖 3.27 軟體控制馬達A與B順轉/逆轉達到所需方向 27
圖 3.28 軟體控制PWM馬達轉速與每次前進時間 28
圖 3.29 實驗調整轉速與每次前進秒速距離-測試前 28
圖 3.30 實驗調整轉速與每次前進秒速距離-測試後 29
圖 3.31 載具每次前進後退實驗後數據 29
圖 3.32 載具每次右轉左轉後角度 30
圖 3.33 行動智能載具上視圖 31
圖 3.34 軟體結合硬體感測方向定義圖 31
圖 3.35 演算法運算控制智能載具行為判定圖 34
圖 3.36 本實驗Arduino IDE中軟體設計與Blynk APP結合 37
圖 3.37 使用WebHook功能上傳ThingSpeak雲端儲存 38
圖 3.38 演算法軟體運行架構流程圖 40
圖 4.1 汙染源溯源系統實驗流程圖 42
圖 4.2 所使用之氨水 44
圖 4.3 將待測物置於載具前方,驗證演算法與移動軌跡 44
圖 4.4 演算法計算後驅使載具向前移動約22.5cm 45
圖 4.5 將待測物置於載具右方,驗證演算法與移動軌跡 45
圖 4.6 演算法計算後驅使載具向右旋轉 46
圖 4.7 將待測物置於載具左方,驗證演算法與移動軌跡 46
圖 4.8 演算法計算後驅使載具向左旋轉 47
圖 4.9 將待測物置於載具後方,驗證演算法與移動軌跡 47
圖 4.10 演算法計算後驅使載具向後移動約23cm 48
圖 4.11 實驗情境B,關窗浴室 49
圖 4.12關窗浴室平面尺寸 49
圖 4.13 待測物與載具距離20cm 50
圖 4.14 待測物與載具距離40cm 50
圖 4.15 待測物與載具距離60cm 51
圖 4.16 待測物與載具距離80cm 51
圖 4.17 實驗A,將待測物置於載具前方其量測數據分析曲線圖 53
圖 4.18 實驗A,將待測物置於載具右方其量測數據分析曲線圖 55
圖 4.19 實驗A,將待測物置於載具左方其量測數據分析曲線圖 57
圖 4.20 實驗A,將待測物置於載具後方其量測數據分析曲線圖 59
圖 4.21 實驗B,待測物距離20cm量測數據分析曲線圖 60
圖 4.22 實驗B,載具移動20cm軌跡示意圖 61
圖 4.23 實驗B,待測物距離20cm ,ThingSpeak雲端數據曲線圖 62
圖 4.24 實驗B,待測物距離40cm量測數據分析曲線圖 64
圖 4.25 實驗B,載具移動40cm軌跡示意圖 64
圖 4.26 實驗B,待測物距離40cm ,ThingSpeak雲端數據曲線圖 65
圖 4.27 實驗B,待測物距離60cm量測數據分析曲線圖 67
圖 4.28 實驗B,載具移動60cm軌跡示意圖 68
圖 4.29 實驗B,待測物距離60cm ,ThingSpeak雲端數據曲線圖 68
圖 4.30 實驗B,待測物距離80cm量測數據分析曲線圖 71
圖 4.31 實驗B,載具移動80cm軌跡示意圖 71
圖 4.32 實驗B,待測物距離載具後方80cm量測數據分析曲線圖 74
圖 4.33 實驗B,待測物距離載具後方80cm軌跡示意圖 74



表目錄
表 1.1 Arduino Uno 開發板規格 3
表 3.1硬體元件使用表 10
表 3.2 ESP8266腳位說明 13
表 4.1實驗情境A. 43
表 4.2實驗情境B. 48
表 4.3實驗A,將沾過氨水的化妝棉置於載具前方其量測數據 53
表 4.4實驗A,將沾過氨水的化妝棉置於載具右方其量測數據 54
表 4.5實驗A,將沾過氨水的化妝棉置於載具左方其量測數據 56
表 4.6實驗A,將沾過氨水的化妝棉置於載具後方其量測數據 58
表 4.7 待測物距離20cm測試數據 60
表 4.8 待測物距離40cm測試數據 63
表 4.9 待測物距離60cm測試數據 66
表 4.10 待測物距離80cm測試數據 69
表 4.11 待測物距離80cm測試數據 72
表 4.12 實驗情境B總整理 75

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