构建 GPS 数据记录器：结合 Azure IoT Hub 实现空间分析

元器件与物料

软件与在线服务

• Microsoft Windows 10 IoT Core
• Microsoft Azure (IoT Hub)
• Arduino IDE
• Microsoft Visual Studio 2015
• Google Earth Pro
• QGIS (Quantum GIS)
• Windows 10 Enterprise (开发机)

项目概述

本项目包含三大部分，适合作为 STEM 教学案例：

1. Arduino GPS 数据记录器：采集经纬度、光照、目标类型，按键写入 CSV 至 MicroSD。
2. GIS 可视化与空间分析：导入 Google Earth Pro 显示点位；用 QGIS 对光照数据做空间插值，生成公园夜间照度分布图。
3. Windows 10 IoT Core + Azure IoT Hub：Pi 端按键触发上传 CSV 至 IoT Hub，云端控制台应用接收并落盘，支撑千级设备扩展。

Arduino GPS 数据记录器

关键子系统

• 光敏电阻：模拟量 0-1023，阳光约 1000，路灯下约 170。
• MicroSD 卡槽：参考 Arduino SD 库 Datalogger 例程。
• Adafruit Ultimate GPS：配合官方库解析 NMEA，提取经纬度与 HDOP。
• HDOP 状态指示 LED：红=未定位，黄=HDOP>1.5，绿=HDOP≤1.5。
• 三位拨码开关：二进制编码 0-7 对应 8 种目标类型（长椅、石头、垃圾桶、树、公用电话、路灯、饮水台等）。
• 记录按钮：每次按下追加一行 CSV：纬度,经度,光照值,类型码。

示例数据：

40.77221,-73.97392,105,5
40.77139,-73.97394,60,1
40.77051,-73.97460,150,6

为兼顾 SD 卡稳定性与电池续航，放弃了 LCD，改用多 LED 指示。

GIS 可视化与空间分析

Google Earth Pro 导入点位

1. 将 CSV 复制到电脑，首行加表头 LATITUDE,LONGITUDE,LIGHT_VALUE,FEATURE_TYPE，另存为 .csv。
2. Google Earth Pro → 文件 → 导入，设置图标样式按类型区分。

QGIS 空间插值分析

1. 导入区域边界、步道等底图。
2. 加载 CSV 点图层，按光照值渲染（蓝亮/红暗）。
3. 执行插值（如 IDW、Kriging），生成连续照度栅格。
4. 补充更多采样点，重跑插值，细节更丰富。

Windows 10 IoT Core + Azure IoT Hub 扩展

架构思路

大量低成本 Arduino 记录器分布式部署，通过 Pi 网关汇聚上传至 Azure IoT Hub，利用云端弹性消息处理实现千级设备管理。

关键步骤

1. 完成 Azure IoT Hub .NET 入门教程，创建中心、注册设备、获取连接字符串。
2. 下载 Device Explorer 管理设备。
3. Pi 2 烧录 Windows 10 IoT Core，接入以太网，在 IoT Core Watcher 中确认在线。
4. 接线 GPIO 按钮（下拉电阻 + 去抖）。
5. Visual Studio 创建 UWP 应用 IoTHubClientSendEvent，引用 Microsoft.Azure.Devices.Client、Newtonsoft.Json、Windows IoT Extensions。
6. 代码核心：按钮下降沿触发 sendMessageToIOTHub()，读取本地 data.csv（<256 KB）序列化为 JSON 发送。
7. ARM Release 远程部署至 Pi，通过 IoT Core Web 界面启动应用。
8. 开发机运行控制台程序 IoTEventHubReceiver，用 EventHubClient 持续接收消息，反序列化后按 设备ID_年月日时分秒.csv 落盘至 c:\gps\download。

验证流程

1. 启动接收端控制台。
2. 按下 Pi 按钮，发送 "Just checking in!"，控制台显示收到消息。
3. 将 CSV 样本放入 UWP 应用安装目录 (C$\Data\Users\DefaultAccount\AppxLayouts\<AppName>) 命名为 data.csv，再次按钮，控制台显示完整 CSV 内容。

扩展方向

• Arduino 端增加更多传感器类型。
• Arduino 直连 Wi-Fi/蓝牙/蜂窝上传，省去 Pi 网关。
• 引入更多空间分析模型（热点分析、服务区分析等）。
• 开发 Web GIS 仪表盘实时展示。
• 使用 Azure Stream Analytics 对流数据实时告警。

代码仓库

• Arduino GPS Datalogger：GitHub
• Azure IoT Hub UWP 发送端：GitHub
• Azure IoT Device Explorer：文档
• Windows 10 IoT Core 样例：GitHub

原理图

包含 GPS 记录器 Fritzing 文件 (GPSDataLogger.fzz) 与 Pi GPIO 接线图 (RPi2 IOT Core.fzz)。