【开源免费】基于 STM32F103C8T6 单片机的智能家居系统设计与实现

【开源免费】基于 STM32F103C8T6 单片机的智能家居系统设计与实现

基于 STM32F103C8T6 单片机的智能家居系统设计与实现

——从传感器采集到 MQTT 远程控制的完整方案解析

在当前智能家居快速发展的时代,如何利用低成本 MCU、无线通信模块与 MQTT 服务器搭建一个可扩展、易维护且可靠的智能家居系统,是许多电子工程师和 DIY 开发者关注的话题。
本文将详细介绍一个基于 STM32F103C8T6ESP8266(ESP-01S)EMQX MQTT 服务器安卓 APP 的完整智能家居系统,从硬件设计、通信架构、固件编写到应用显示,逐步拆解整个方案的实现过程,帮助读者快速构建属于自己的智能家居控制平台。


源码分享

由于平台诸多限制,链接无法直接分享并容易失效。源码可在下方链接中直接下载。免费开源

https://code.devzoo.top/embedded/151.html

一、项目目标

本项目旨在设计并实现一套基于 STM32F103C8T6 的智能家居系统。系统主要目标包括:

  1. 采集环境温度数据并本地显示(OLED 屏幕)。
  2. 通过 ESP8266 将温度数据实时传输到网关,再上传至云端 MQTT 服务器
  3. 移动端 APP 可实时查看温度数据,并下发控制指令
  4. 控制节点接收来自云端的控制命令,实现继电器、电机等负载设备的远程控制

实现软硬件互联、可视化监控和远程控制,是本系统的核心目标。


二、概要实现方案

本系统采用 三层架构 实现数据采集、网络通信和用户交互。

在这里插入图片描述

1. STM32F103C8T6 负责底层硬件控制

  • 驱动温度传感器、继电器、OLED 等外设;
  • 通过 UART 与 ESP-01S 进行串口通信;
  • 本地进行数据采集、处理、控制逻辑判断。

2. ESP-01S(ESP8266) 执行 MQTT 通信逻辑

  • 采集来自 STM32 的传感器数据并转发到 MQTT 服务器;
  • 接收 MQTT 服务器下发的控制命令;
  • 通过 AT 指令或自写 SDK 对接 STM32。

3. 安卓 APP 提供用户界面

  • 通过 MQTT 协议订阅设备数据;
  • 展示实时温度曲线;
  • 下发控制指令,如开/关继电器、电机启动等。

该方案结构清晰、扩展性强,适合后续增加更多传感器和子设备。


三、系统组成

3.1 传感器节点

硬件组成

  • STM32F103C8T6:负责读取传感器数据、驱动显示模块。
  • 温度传感器:可选 DHT11/DS18B20,本文以 DS18B20 为例。
  • OLED 显示屏 (0.96 寸、SSD1315):实时显示温度。
  • ESP-01S 无线模块:与 MQTT 云端通信。

功能说明

传感器节点主要用于环境监测,采集周期 100ms,1Hz 上传云端数据。


3.2 控制节点

硬件组成

  • STM32F103C8T6 核心控制 MCU
  • 单路光耦继电器模块:用于设备的开关控制
  • ESP-01S:接收指令

功能说明

控制节点接收 MQTT 云端的控制命令,如:

  • 控制家电开关
  • 控制马达/加热管
  • 小型门禁的开合

实现真正从“查看数据”到“远程控制”的闭环。


3.3 WiFi 网关

  • ESP-01S 作为网关 MCU
  • 直接连接 EMQX MQTT 服务器
  • 上行传感器数据
  • 下发控制命令至 STM32 节点

网关设计简单、高效,适合部署在家中。


3.4 软件开发环境

类型工具
MCU 开发Keil MDK5
ESP8266 SDKArduino IDE
上位机 APPHBuilderX(uni-app 框架)
EDA嘉立创EDA
服务端阿里云服务器(部署 EMQX MQTT)

3.5 软件组成

固件程序(STM32 + ESP8266)

  • STM32 程序负责采集、显示与串口通信
  • ESP8266 程序负责 MQTT 数据收发

APP

  • 负责展示实时温度数据
  • 提供远程控制按钮
  • 实现消息订阅/发布

3.6 服务器

  • 阿里云轻量服务器
  • EMQX MQTT Broker
  • 通过 TCP/1883 接口实现消息发布和订阅

在这里插入图片描述

四、功能要求

4.1 传感器节点功能

  1. 温度监测
    • 每 100ms 采集一次温度
    • 通过 DS18B20 读取数字信号
  2. 温度显示
    • OLED 屏实时刷新
  3. MQTT 数据上传
  4. 移动端查看
    • APP 订阅上述主题,实时显示数值和曲线

ESP8266 每秒将数据发布到主题:

home/sensor/temperature 

4.2 控制节点功能

  • 根据命令驱动继电器
  • 控制逻辑:
    • {"cmd":"on"} → 启动
    • {"cmd":"off"} → 关闭

接收 MQTT 控制主题:

home/control/device1 

五、技术路线详解

5.1 传感器节点技术路线

(1)数据采集

使用 DS18B20 数字温度传感器,单总线驱动,稳定可靠。
核心流程:

  • 初始化 → 触发温度转换 → 读取 scratchpad → CRC 校验 → 温度换算

(2)OLED 显示

使用 I2C 驱动 SSD1315,显示内容包括:

  • 实时温度
  • WiFi 状态
  • 设备 ID

(3)无线通信(STM32 ↔ ESP-01S)

通信方式:UART
协议格式示例:

$TEMP,25.6\n 

(4)MQTT 数据上行

ESP8266 使用 Pub/Sub:

mqttClient.publish("home/sensor/temperature", value); 

5.2 控制节点技术路线

(1)命令接收流程

MQTT 下行 → ESP8266 → 串口 → STM32 → GPIO 输出控制继电器

数据格式:

$CTRL,ON\n $CTRL,OFF\n 

(2)继电器驱动

使用光耦隔离,保护 MCU 防止高压干扰。


六、性能指标

指标要求
温度精度满足 DS18B20 精度 ±0.5°C
响应时间环境变化 < 1s 更新
MQTT 延迟200ms 以内
系统稳定性连续运行 24 小时无重启
用户体验APP 延迟低、界面清晰

七、进度安排

阶段内容
1. 需求分析定义整体功能、数据流、通信协议
2. 硬件设计STM32 开发板、传感器、继电器、电源、电路设计
3. 软件开发STM32 固件 / ESP8266 SDK / 安卓 APP
4. 联调测试串口通信、MQTT 主题调试、APP 展示
5. 系统集成完成本地显示 + 远程监控 + 控制执行

八、总结与展望

本项目基于 STM32F103C8T6 和 ESP8266,构建了一个 “采集—传输—监控—控制” 四位一体 的智能家居系统。系统具备:

  • 模块化结构
  • 通信架构清晰
  • 扩展性强
  • 运行稳定

本项目基于 STM32F103C8T6 与 ESP8266 构建了一套完整的智能家居系统,实现了环境数据采集、本地显示、无线传输、云端管理以及终端控制等核心功能。从硬件电路设计到通信协议实现,再到 MQTT 云端和移动端应用的搭建,整个系统体现了软硬件协同开发的思路。通过模块化架构设计,系统不仅具备良好的稳定性与实时性,也为后续扩展光照、湿度、门禁、安防等更多智能家居场景提供了充足空间。该方案以低成本实现了高实用性,是学习物联网系统开发、嵌入式通信以及智能家居架构设计的优秀实践案例。

Read more

从安装到代码提交:Git 远程协作中 90% 的问题都能在这里找到答案

从安装到代码提交:Git 远程协作中 90% 的问题都能在这里找到答案

工欲善其事,必先利其器。 目录 * 安装 Git 的步骤: * 本地Git与远程仓库连接及操作全指南 * 一、本地仓库初始化与远程仓库连接 * 1. 初始化本地Git仓库 * 2. 关联远程仓库 * 1. 查看当前分支状态 * 2. 新建本地分支 * 方法1:基于当前分支创建新分支 * 方法2:创建并直接切换到新分支(推荐) * 方法3:基于远程分支创建本地分支 * 3. 切换到已有的本地分支 * 二、分支管理与远程分支同步 * 1. 查看远程分支 * 2. 拉取远程分支到本地 * 三、代码提交与推送到远程仓库 * 1. 常规提交流程 * 2. 简化推送命令 * 四、远程仓库信息查看与更新 * 1. 查看远程仓库详细信息 * 2. 同步远程仓库最新数据 * 五、常见问题解决与优化配置 * 1. 网络与连接问题修复 * 2. 推送大文件或提升传输稳定性

By Ne0inhk
2025电赛E题开源:二维云台激光打靶系统全解析(基于STM32F407+K230)

2025电赛E题开源:二维云台激光打靶系统全解析(基于STM32F407+K230)

2025电赛E题:二维云台激光打靶系统全解析——基于STM32F407的视觉伺服控制 本文详细介绍2025年全国大学生电子设计竞赛E题《二维云台激光打靶系统》的完整实现方案。项目基于STM32F407微控制器,结合视觉追踪、PID控制、步进电机驱动等技术,实现高精度的激光自动瞄准与发射功能。 🎯 项目背景与意义 在自动化控制领域,视觉伺服系统是实现高精度定位与追踪的关键技术。本次分享的项目,源自 2025 年全国大学生电子设计竞赛的赛题,题目要求设计一套二维云台系统,需具备自动识别目标、控制激光精准命中的功能。 该项目历经多重挑战,最终斩获了广东省赛区的省一等奖。由于我在此次比赛中主要负责二维云台激光打靶系统的设计,因此仅针对 25 年电赛 e 题的瞄准模块部分进行解说,自动循迹小车的内容会略过。 这个项目的成功落地,既为电子设计竞赛提供了一套完整的参考方案,也为嵌入式视觉伺服系统的教学与研究提供了宝贵的实践案例。 📊 系统总体设计 系统架构图 二维云台激光打靶系统 ├── 感知层(视觉模块) │ ├── 摄像头采集 │ └── 目标坐标提取 ├── 控制层(主控板

By Ne0inhk
OpenAI 开源模型 gpt-oss 本地部署详细教程

OpenAI 开源模型 gpt-oss 本地部署详细教程

OpenAI 最近发布了其首个开源的开放权重模型gpt-oss,这在AI圈引起了巨大的轰动。对于广大开发者和AI爱好者来说,这意味着我们终于可以在自己的机器上,完全本地化地运行和探索这款强大的模型了。 本教程将一步一步指导你如何在Windows和Linux系统上,借助极其便捷的本地大模型运行框架Ollama,轻松部署和使用 gpt-oss 模型。 一、准备工作:系统配置与性能预期 在开始之前,了解运行环境非常重要。本次部署将在我的个人电脑上进行,下面是推荐配置: * CPU: 现代多核 CPU,如 Intel Core i7 或 AMD Ryzen 7 系列 * 内存 (RAM): 32 GB 或更多 * 显卡 (GPU): 强烈推荐 NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB 显存)。这是确保大型模型流畅运行与高效微调的理想选择。 * 操作系统: Linux 或 Windows

By Ne0inhk

OpenClaw相关的开源AI项目汇总大全:本文涵盖近期所有OpenClaw相关的GitHub高星star热门项目

OpenClaw相关的开源AI项目汇总大全:本文涵盖近期所有OpenClaw相关的GitHub高星star热门项目 💡 导读 GitHub上这些OpenClaw开源项目,Star数为什么能破千?我们扒了13个宝藏仓库后发现… 有人用OpenClaw给钉钉搭了智能助手,有人在飞书里养了个AI女友Clawra,还有人把记忆层memU玩成了第二大脑——而这些全部免费开源! 2026年OpenClaw热度飙升,但官方文档晦涩、部署门槛高劝退无数人?别慌!本文汇总了OpenClawInstaller、OneClaw、Moltworker等13个硬核开源项目,覆盖:✅ 一键部署工具(零代码上手)✅ 钉钉/企微/飞书/微信全平台接入方案✅ 云端托管+本地Sandbox双模式✅ 记忆层memU、技能库Skills、甚至AI女友Clawra… 收藏这一篇,省掉你100个小时的踩坑时间! 文章目录 * OpenClaw相关的开源AI项目汇总大全:本文涵盖近期所有OpenClaw相关的GitHub高星star热门项目 * 💡 导读 * 一、OpenClawInstall

By Ne0inhk