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IoT-For-Beginners 第 3 课：用传感器与执行器构建一个会感知光线的智能夜灯

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本篇技术指南以IoT-For-Beginners课程第 3 课（1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md）为骨架，系统讲解 IoT 设备的两类核心外设——传感器（Sensors）与执行器（Actuators）：从概念原理（模拟/数字信号、ADC/DAC、PWM 脉宽调制），到 Raspberry Pi、Wio Terminal、虚拟设备三种硬件平台的完整接线与编程实战，最终亲手搭建一个"光线不足自动点亮 LED"的智能夜灯。读完你将掌握传感器/执行器的分类判断、GPIO 引脚读写方法，以及同一套逻辑在 Python 与 C++（PlatformIO/Arduino）两套技术栈中的落地写法。

传感器：感知物理世界的输入设备

传感器是硬件设备，用来"感知"物理世界——即测量周围的一个或多个属性，并把信息发送给 IoT 设备。从空气温度这样的自然属性，到运动这样的物理交互，可测量的对象极其庞杂，因此传感器种类繁多。课程中列举了几类常见传感器：

• 温度传感器：测量空气温度或其所浸入介质的温度。面向爱好者和开发者的产品常把温度、气压、湿度集成到同一个传感器中；
• 按钮：感知何时被按下；
• 光传感器：检测光照强度，可针对特定颜色、紫外线、红外线或普通可见光；
• 摄像头：通过拍照或视频流感知世界的视觉表征；
• 加速度计：在多个方向上感知运动；
• 麦克风：感知声音，可以是总体声级，也可以是定向声音。

所有传感器有一个共同点：它们把感知到的物理量转换为 IoT 设备可以解释的电信号。至于这个电信号如何被解释，则取决于传感器本身，以及它与 IoT 设备通信所用的协议。

传感器类型：模拟与数字

传感器分为**模拟（Analog）与数字（Digital）**两大类，区分关键在于输出信号的形态。

模拟传感器：电压即数据

最基础的一类传感器是模拟传感器。IoT 设备向传感器提供电压，传感器内部元件调整该电压，然后设备测量返回的电压值作为传感值。电压是衡量"推动电从一处流向另一处"有多大的物理量——例如一节标准 AA 电池是 1.5V（V 是伏特的符号），它能把 1.5V 的推力从正极送到负极；不同硬件需要不同电压，比如 LED 在 2~3V 即可点亮，而 100W 白炽灯泡需要 240V。

一个典型例子是电位器（Potentiometer）——一个可在两个位置之间旋转的旋钮，传感器测量旋转量。假设设备向电位器发送 5V：当旋钮在完全关闭位置（0）时，输出 0V；当旋钮在完全打开位置（11）时，输出 5V；中间位置则输出介于两者之间的电压（如下图中点输出约 3.8V）。

传感器输出的电压被 IoT 设备读取后，设备即可据此响应。这个电压可能是任意值，也可能映射到标准单位——例如基于热敏电阻（thermistor）的模拟温度传感器，其电阻随温度变化，输出电先后可在代码中换算成开尔文（K），进而转为 °C 或 °F。需要注意：课程明确提示不要测试"传感器返回电压高于发送电压"（例如来自外部电源）的情况，这属于硬件安全边界。

模数转换（ADC）：数字世界如何读懂模拟值

IoT 设备是数字设备——只能处理 0 和 1，无法直接处理模拟值。因此模拟传感器的值需要先转换为数字信号。许多 IoT 设备自带模数转换器（ADC，Analog-to-Digital Converter），传感器也可以通过连接板上的 ADC 工作。例如在 Seeed Grove 生态中，Raspberry Pi 上的模拟传感器接入一个"帽子（hat）"的特定端口（hat 通过 GPIO 引脚架在 Pi 上），该 hat 内置 ADC，把电压转换为数字信号后通过 GPIO 引脚送出。

课程给出了一个非常具体的换算例子：假设一个模拟光传感器接在 3.3V 的 IoT 设备上，返回 1V。这个 1V 在数字世界没有意义，需要按设备和传感器的量程换算——Seeed Grove 光传感器输出 0~1023 的数值；对于运行在 3.3V 下的该传感器，1V 输出对应数值300。IoT 设备无法直接处理"模拟值 300"，因此 Grove hat 会把它转换为 300 的二进制表示0000000100101100，再交给设备处理。

从编程视角看，这一切通常由传感器附带的库完成，开发者无需亲自处理换算：Grove 光传感器在 Python 里调用light属性、在 Arduino 里调用analogRead，都能直接得到 300 这样的整数值。

数字传感器：直接输出 0 和 1

数字传感器同样通过电压变化感知世界，区别在于它们输出数字信号——要么只测量两种状态，要么内置 ADC 完成转换。数字传感器正变得越来越普遍，正是为了免去在连接板或设备上额外使用 ADC 的麻烦。

最简单的数字传感器是按钮/开关：只有开、关两种状态的传感器。IoT 设备上的 GPIO 引脚可以直接把信号读成 0 或 1：如果返回电压与发送电压相同则读为 1，否则读为 0，无需转换。电压永远不会绝对精确（传感器元件总有电阻），所以存在容差——例如 Raspberry Pi 的 GPIO 工作在 3.3V，把高于 1.8V 的返回信号读为 1，低于 1.8V 读为 0。按钮的两种情形一目了然：

• 3.3V 进入按钮，按钮断开，输出 0V → 读为 0；
• 3.3V 进入按钮，按钮闭合，输出 3.3V → 读为 1。

更高级的数字传感器会先读取模拟值，再用板载 ADC转换为数字信号。例如数字温度传感器与模拟传感器一样使用热电偶、一样测量当前温度下热电偶电阻导致的电压变化，但不同的是：它不再返回模拟值依赖设备或连接板转换，而是由传感器内置的 ADC 完成转换，再把一串 0 和 1 发送给 IoT 设备——发送方式与按钮的数字信号一致，1 代表满电压、0 代表 0V。

输出数字数据让传感器可以承载更复杂、更详细的数据，甚至是加密数据以保障安全。典型例子是摄像头：它捕获图像并以 JPEG 等压缩格式的数字数据发送给 IoT 设备，还能逐帧发送完整图像或压缩视频流来实现视频直播。

执行器：把电信号变成物理动作

执行器与传感器恰好相反——把 IoT 设备的电信号转换为与物理世界的交互，例如发光、发声、驱动电机。常见执行器包括：

• LED：通电时发光；
• 扬声器：根据收到的信号发声，从基础蜂鸣器到能播放音乐的音频扬声器；
• 步进电机：把信号转换为精确的旋转量，例如把旋钮转过 90°；
• 继电器：可用电信号通断的开关，允许 IoT 设备的小电压去控制更大的电压；
• 屏幕：更复杂的执行器，在多段显示器上展示信息，从简单 LED 显示屏到高分辨率视频监视器。

执行器类型：模拟与数字

与传感器类似，执行器也分模拟、数字两类。

模拟执行器：电压决定交互强度

模拟执行器接收模拟信号并转换为某种交互，交互强度随供电电压变化。最直观的例子是可调光灯具：供给灯的电压越高，灯越亮。

与传感器侧同理，IoT 设备本身只输出数字信号，因此要发送模拟信号，设备需要数模转换器（DAC，Digital to Analog Converter）——可以内置于设备，也可以在连接板上。DAC 把设备的 0 和 1 转换为执行器可用的模拟电压。课程同样提示：不要测试"设备发送的电压高于执行器承受能力"的情形。

脉宽调制（PWM）：用数字脉冲模拟模拟信号

除 DAC 外，把数字信号转成模拟信号的另一个方案是脉宽调制（PWM，Pulse-Width Modulation）——发送大量极短的数字脉冲，让整体效果表现得像模拟信号。课程用电机调速完整演示了 PWM 的数学原理：

150 RPM 场景：用一个 5V 电源控制电机。发送 0.02 秒的 5V 高电平脉冲，电机可转 1/10 圈（36°）；再发送 0.02 秒的 0V 低电平，一个"开-关"周期 0.04 秒，循环往复。这样每秒有 25 个 5V 脉冲（各转 1/10 圈），电机每秒转 2.5 圈，即 150 转/分钟（rpm）：

25 pulses per second x 0.1 rotations per pulse = 2.5 rotations per second 2.5 rotations per second x 60 seconds in a minute = 150rpm

当 PWM 信号一半时间开、一半时间关时，称为50% 占空比（duty cycle）——占空比即信号处于"开"状态的时间百分比。

75 RPM 场景：保持 0.04 秒的周期不变，把高电平脉冲减半到 0.01 秒、低电平增加到 0.03 秒。每秒仍是 25 个脉冲，但每个脉冲只转 1/20 圈，于是电机每秒转 1.25 圈，即 75rpm——只靠改变数字脉冲的宽度，就把模拟电机速度减半了：

25 pulses per second x 0.05 rotations per pulse = 1.25 rotations per second 1.25 rotations per second x 60 seconds in a minute = 75rpm

可以思考：如何让电机在低速时保持旋转平滑？是用少量长脉冲加长停顿，还是大量极短脉冲加极短停顿？另外值得一提的是，某些传感器也利用 PWM 把模拟信号转换为数字信号。

数字执行器：两态控制与内置 DAC

数字执行器要么像数字传感器一样由高低电压控制两种状态，要么内置 DAC 可以把数字信号转换为模拟信号。

最简单的数字执行器是LED：设备发送数字 1 时输出高电压点亮 LED，发送数字 0 时电压降至 0V、LED 熄灭。还能想到哪些简单的两态执行器？例如螺线管（solenoid）——一种电磁铁，通电后可以拨动门闩实现门锁的开/关。

更高级的数字执行器（如屏幕）要求按特定格式发送数字数据，通常自带库，让开发者更容易发送正确的控制数据。

实战：构建一个智能夜灯

本课的实战目标是把理论与实践结合：读取光传感器采集的光线强度，当光线过低时驱动 LED 执行器点亮——一个典型的"传感器 → 决策 → 执行器"闭环。课程为三种硬件平台提供了完整的分步指南与配套源码：

夜灯的整体工作流程可概括为下图：循环读取光照值 → 判断是否低于阈值 → 控制 LED 开/关。

方案一：Raspberry Pi + Grove 光传感器与 LED

硬件接线（传感器侧）：Grove 光传感器基于光电二极管（photodiode），把光转换为电信号，输出 0~1023 的整数表示相对光照量（不对应 lux 等标准单位）。将 Grove 线缆一端插入传感器模块（只有一种方向），另一端在 Pi断电状态下接到 Grove Base hat 上的模拟插座A0（GPIO 引脚旁边那一排，从右数第二个）。

传感器编程（完整代码见 code-sensor/pi/nightlight/app.py）：

import time from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor light_sensor = GroveLightSensor(0) while True: light = light_sensor.light print('Light level:', light) time.sleep(1)

• GroveLightSensor(0)创建连接A0模拟引脚的实例；
• light属性读取 0~1023 的模拟值并打印；
• 末尾time.sleep(1)降低轮询频率、减少设备功耗。

在 Pi 上执行python3 app.py后，遮挡/移开传感器即可看到数值变化：

pi@raspberrypi:~/nightlight $ python3 app.py Light level: 634 Light level: 634 Light level: 230 Light level: 104 Light level: 290

硬件接线（执行器侧）：Grove LED 模块带有多色 LED 可选。注意 LED 是二极管，只能单向导通，需把较圆一侧的引脚接入模块外侧标+的插孔、较扁一侧（负极）接入靠近模块中心的插孔；用十字螺丝刀逆时针把亮度旋钮拧到最大；然后同样在断电状态下把 Grove 线缆另一端接到 Base hat 的数字插座D5（GPIO 引脚旁那一排，从左数第二个）。

夜灯逻辑（伪代码）：

Check the light level. If the light is less than 300 Turn the LED on Otherwise Turn the LED off

夜灯编程（完整代码见 code-actuator/pi/nightlight/app.py）：

import time from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor from grove.grove_led import GroveLed light_sensor = GroveLightSensor(0) led = GroveLed(5) while True: light = light_sensor.light print('Light level:', light) if light < 300: led.on() else: led.off() time.sleep(1)

关键点：

• GroveLed(5)创建连接D5数字引脚的实例；
• 阈值300：light < 300时调用led.on()发送数字 1 点亮 LED，否则led.off()发送数字 0 熄灭；
• 知识卡片：Grove Base hat 上所有插座引脚号唯一——引脚 0、2、4、6 是模拟引脚；5、16、18、22、24、26 是数字引脚；向执行器发送数字值时，0 对应 0V，1 对应设备最大电压（Pi + Grove 场景下为 3.3V）；
• if/else必须与print('Light level:', light)同级缩进，确保位于while循环内。

运行后遮挡光传感器，LED 会在光照 ≤300 时点亮、>300 时熄灭。若 LED 不亮，检查是否接反方向、亮度旋钮是否开到最大。

方案二：Wio Terminal（Arduino + PlatformIO）

Wio Terminal 的光传感器内置于机身，透过背面的透明塑料窗口可见（见 wio-terminal-sensor.md 中的images/wio-light-sensor.png）。由于课程此前用 PlatformIO 创建了 nightlight 工程，传感器编程只需两步：

在setup函数末尾配置引脚（传感器接入）：

pinMode(WIO_LIGHT, INPUT);

WIO_LIGHT是连接板载光传感器的 GPIO 引脚号，设为INPUT表示从该引脚读取数据。随后清空loop函数并写入：

int light = analogRead(WIO_LIGHT); Serial.print("Light value: "); Serial.println(light); delay(1000);

analogRead从板载光传感器读取 0~1023 的模拟值，通过串口打印；delay(1000)与 Python 版的time.sleep(1)作用相同。重新连接 Wio Terminal 上传代码后，打开 Serial Monitor 即可看到数值随遮挡变化。

执行器侧：Grove LED 模块接入 Wio Terminal 右侧 Grove 插座（面对屏幕时远离电源键的那个；该插座支持模拟/数字，左侧插座仅支持 I²C 与数字设备）。在setup末尾配置：

pinMode(D0, OUTPUT);

D0是右侧 Grove 插座的数字引脚，设为OUTPUT表示向引脚写入数据以驱动执行器。在loop的delay之前加入控制逻辑（完整实现见 code-actuator/wio-terminal/nightlight/src/main.cpp）：

if (light < 300) { digitalWrite(D0, HIGH); } else { digitalWrite(D0, LOW); }

digitalWrite(D0, HIGH)发送 1 点亮 LED，LOW发送 0 熄灭。知识卡片：发送数字值时 LOW 对应 0V、HIGH 对应设备最大电压（Wio Terminal 为 3.3V）。完整工程的setup会先以Serial.begin(9600)初始化串口并等待就绪，PlatformIO 工程配置见 platformio.ini（env:seeed_wio_terminal，platform = atmelsam、board = seeed_wio_terminal、framework = arduino）。

方案三：虚拟设备（CounterFit）

没有实体硬件也没关系——课程提供基于CounterFit的虚拟 IoT 硬件方案。在 CounterFit Web 应用中创建虚拟光传感器：Sensors面板的Create sensor中选择Light类型，Units保持NoUnits，Pin设为0，点击Add（见 virtual-device-sensor.md 中的images/counterfit-create-light-sensor.png与images/counterfit-light-sensor.png）。

Python 代码与 Pi 版几乎一致，只是导入来自 CounterFit 的 shim 库：

import time from counterfit_connection import CounterFitConnection from counterfit_shims_grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000) light_sensor = GroveLightSensor(0) while True: light = light_sensor.light print('Light level:', light) time.sleep(1)

CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)把虚拟设备连接到本机 5000 端口的 CounterFit 服务。运行后初始数值为 0，可在 CounterFit 中通过两种方式改变读取值：

• 在Value框输入数字并点Set，该数字即传感器返回值；
• 勾选Random复选框并设置Min/Max后点Set，每次读取都会得到区间内的随机数。

虚拟 LED：在Actuators面板的Create actuator中选择LED、Pin设为5、点Add；创建后还可用Color取色器修改 LED 颜色（见 virtual-device-actuator.md 中的images/counterfit-create-led.png与images/counterfit-led.png）。完整夜灯代码见 code-actuator/virtual-device/nightlight/app.py，逻辑与 Pi 版完全一致：GroveLed(5)绑定引脚 5，光照 < 300 时led.on()、否则led.off()。运行后通过调节 CounterFit 中光传感器的Value/Random设置跨越 300 阈值，即可看到虚拟 LED 亮灭切换。

小结：三种平台、同一套心智模型

把三个方案放在一起对比，可以发现底层逻辑完全同构：

延伸挑战与作业

前两课的挑战是盘点家里、学校或工作场所的 IoT 设备并判断其基于微控制器还是单板计算机；本课的挑战在此基础上更进一步：为每台设备列出它们连接的传感器和执行器，并说明每个传感器/执行器在该设备上的用途。

课程还配有正式作业 assignment.md（研究传感器与执行器）以及课前后测验，适合作为复习自检。如需更深入地补充电学与电路、各类温度传感器、LED 工作原理的背景知识，可参考课程文末的 Review & Self Study 建议。下一课将在此基础上，把夜灯的数据接入互联网，进入"连接互联网"主题。

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