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IoT-For-Beginners 实战：用 Wio Terminal 通过 MQTT 发布 DHT11 温度遥测以支撑 GDD 计算

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导读

本篇技术指南聚焦于微软开源课程 IoT-For-Beginners 中「预测植物生长（Predict plant growth）」一课的核心设备端环节：让 Wio Terminal 将 DHT11 温湿度传感器读取到的环境温度，以 JSON 遥测消息的形式通过 MQTT 协议发布到公共 Mosquitto 代理，供服务端代码订阅、落盘，最终用于计算积温（Growing Degree Days，GDD）。读完本文，你将掌握：在 PlatformIO 工程中配置 WiFi/MQTT/JSON/DHT 依赖、编写断线重连的 MQTT 客户端、构造并发布温度遥测、按 10 分钟采样节奏控制发布频率，以及如何用串口监视器验证端到端的数据链路。

为什么要把温度发布到 MQTT？

在农业 IoT 场景中，温度是预测植物生长与成熟的核心指标。植物存在基准温度（base temperature）、最适温度与最高温度，当环境温度高于基准温度时，植物的生长速率由积温决定。本课程采用简化公式计算每日 GDD：

• GDD：当日积累的生长度日数
• Tmax：当日最高温度（°C）
• Tmin：当日最低温度（°C）
• Tbase：植物基准温度（°C）

公式为 GDD = (Tmax + Tmin) / 2 − Tbase，具体推导与玉米、草莓等示例见 2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md。

要获得每日的 Tmax 与 Tmin，就必须让温度传感器数据持续流向上游。这正是本文设备端任务的意义：Wio Terminal 周期性地把 DHT11 读到的温度发布到 MQTT 主题，由服务端订阅并打上时间戳存储。

一个重要的设计前提：微控制器本身不具备从互联网获取时间或维护实时时钟的能力（除非额外编程并具备相应硬件）。为简化课程，设备端不随遥测发送时间戳，而是由服务端在收到消息时自行补上——仓库中的服务端实现 code-server/temperature-sensor-server/app.py 正是这样做的：

def handle_telemetry(client, userdata, message): payload = json.loads(message.payload.decode()) print("Message received:", payload) with open(temperature_file_name, mode='a') as temperature_file: temperature_writer = csv.DictWriter(temperature_file, fieldnames=fieldnames) temperature_writer.writerow({'date': datetime.now().astimezone().replace(microsecond=0).isoformat(), 'temperature': payload['temperature']})

服务端订阅id + '/telemetry'主题，用datetime.now()为每条温度数据补记时间并写入 CSV，后续可交给 gdd.ipynb 完成 GDD 计算。因此设备端只负责「发数据」，主题名与消息字段的约定必须与服务端保持一致。

前置条件

开始前需要准备：

• 一台 Wio Terminal（搭载 Atmel SAMD51 主控），并已完成第 1 课中 PlatformIO 开发环境与工程的搭建（可参考 1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/wio-terminal.md）；
• 一个 Grove DHT11 温湿度传感器，通过 Grove 线接入 Wio Terminal 右侧（面向屏幕时远离电源键）的 Grove 插座，即数字端口 D0，接线细节见同课前的温度测量文档 2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/wio-terminal-temp.md；
• 可用的 WiFi 环境；
• 完成第 4 课「连接互联网」中的 MQTT 连接与遥测发送实验，本文大量复用其中的步骤（详见 wio-terminal-mqtt.md 与 wio-terminal-telemetry.md）。

任务总览：把温度数据发布出去

本任务的核心动作是打开上一小节建立的temperature-sensor工程，依次完成四件事：

1. 在platformio.ini中补充 Seeed WiFi 与 MQTT 等库依赖；
2. 新增config.h配置头文件并编写 WiFi 连接代码；
3. 编写连接 MQTT 代理的代码（含断线重连）；
4. 修改loop函数，改为发布温度遥测而非光敏值。

下面结合仓库中可直接运行的完整参考实现逐项展开。完整代码位于 2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-publish-temperature/wio-terminal/temperature-sensor（src/config.h、src/main.cpp、platformio.ini三个文件）。

第一步：补齐 platformio.ini 的库依赖

在工程根目录的platformio.ini中追加/合并lib_deps。参考实现完整列出了本工程所需全部依赖（@后为已验证的版本号）：

[env:seeed_wio_terminal] platform = atmelsam board = seeed_wio_terminal framework = arduino lib_deps = seeed-studio/Grove Temperature And Humidity Sensor @ 1.0.1 knolleary/PubSubClient @ 2.8 bblanchon/ArduinoJson @ 6.17.3 seeed-studio/Seeed Arduino rpcWiFi @ 1.0.5 seeed-studio/Seeed Arduino FS @ 2.1.1 seeed-studio/Seeed Arduino SFUD @ 2.0.2 seeed-studio/Seeed Arduino rpcUnified @ 2.1.3 seeed-studio/Seeed_Arduino_mbedtls @ 3.0.1

各依赖职责如下：

• seeed-studio/Grove Temperature And Humidity Sensor @ 1.0.1：驱动 DHT11 传感器（上一步测量温度时已引入）；
• knolleary/PubSubClient @ 2.8：Arduino 平台的 MQTT 客户端库；
• bblanchon/ArduinoJson @ 6.17.3：JSON 文档读写与序列化库；
• 其余seeed-studio系列库：Wio Terminal 的 rpcWiFi（WiFi 芯片驱动）、FS/SFUD/rpcUnified 与 mbedtls（TLS 支持）配套依赖。

这些库以源码形式随 PlatformIO 构建自动下载并编译进固件。注意版本号可以去掉以始终使用最新版，但课程代码仅以所列版本验证过，建议保持锁定。

第二步：config.h 配置头文件

在src目录下创建config.h，集中管理 WiFi 凭据与 MQTT 连接参数。参考实现如下：

#pragma once #include <string> using namespace std; // WiFi credentials const char *SSID = "<SSID>"; const char *PASSWORD = "<PASSWORD>"; // MQTT settings const string ID = "<ID>"; const string BROKER = "test.mosquitto.org"; const string CLIENT_NAME = ID + "temperature_sensor_client"; const string CLIENT_TELEMETRY_TOPIC = ID + "/telemetry";

参数含义与取值建议：

提示：可以使用 GUID 生成器产生一个足够随机的ID。

注意CLIENT_NAME必须反映本工程身份，即保持：

const string CLIENT_NAME = ID + "temperature_sensor_client";

第三步：main.cpp 中的 WiFi 连接与 MQTT 客户端

main.cpp需要引入相关头文件并实现三层连接逻辑。头部 include 与全局对象声明（参考实现）：

#include <Arduino.h> #include <ArduinoJson.h> #include <DHT.h> #include <PubSubClient.h> #include <rpcWiFi.h> #include <SPI.h> #include "config.h" DHT dht(D0, DHT11);

DHT dht(D0, DHT11)声明 DHT 传感器实例：D0 对应 Wio Terminal 右侧 Grove 插座，DHT11声明传感器型号（库还支持同系列其他型号）。

WiFi 连接：循环等待直至WiFi.status()变为WL_CONNECTED，每 500ms 重试一次：

void connectWiFi() { while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { Serial.println("Connecting to WiFi.."); WiFi.begin(SSID, PASSWORD); delay(500); } Serial.println("Connected!"); }

MQTT 客户端：先用WiFiClient实例化PubSubClient，再实现断线重连与代理配置：

WiFiClient wioClient; PubSubClient client(wioClient); void reconnectMQTTClient() { while (!client.connected()) { Serial.print("Attempting MQTT connection..."); if (client.connect(CLIENT_NAME.c_str())) { Serial.println("connected"); } else { Serial.print("Retying in 5 seconds - failed, rc="); Serial.println(client.state()); delay(5000); } } } void createMQTTClient() { client.setServer(BROKER.c_str(), 1883); reconnectMQTTClient(); }

其中client.setServer(BROKER.c_str(), 1883)指定代理地址与端口；reconnectMQTTClient()在未连接时用CLIENT_NAME建立连接，失败则打印client.state()返回码并 5 秒后重试。因为 MQTT 长连接容易因网络波动断开，loop每次迭代都要先调用reconnectMQTTClient()再调用client.loop()处理收发缓冲。

第四步：在 loop 中发布温度遥测

这是本次任务与第 4 课「夜灯」实验的唯一实质差异：不再读取光敏电阻值，而是读取 DHT11 的温度并放入名为temperature的 JSON 字段。参考实现中完整的setup与loop：

void setup() { Serial.begin(9600); while (!Serial) ; // Wait for Serial to be ready delay(1000); dht.begin(); connectWiFi(); createMQTTClient(); } void loop() { reconnectMQTTClient(); client.loop(); float temp_hum_val[2] = {0}; dht.readTempAndHumidity(temp_hum_val); DynamicJsonDocument doc(1024); doc["temperature"] = temp_hum_val[1]; string telemetry; serializeJson(doc, telemetry); Serial.print("Sending telemetry "); Serial.println(telemetry.c_str()); client.publish(CLIENT_TELEMETRY_TOPIC.c_str(), telemetry.c_str()); delay(10 * 60 * 1000); }

要点拆解：

• 数组下标约定：dht.readTempAndHumidity(temp_hum_val)将湿度写入temp_hum_val[0]、温度写入temp_hum_val[1]（C++ 数组从 0 开始，见 wio-terminal-temp.md）。因此doc["temperature"] = temp_hum_val[1]取的是温度值；
• JSON 构造：DynamicJsonDocument doc(1024)分配 1024 字节动态缓冲区，serializeJson(doc, telemetry)将文档序列化为字符串；
• 发布：client.publish(CLIENT_TELEMETRY_TOPIC.c_str(), telemetry.c_str())把序列化结果发布到ID/telemetry主题。载荷形如{"temperature":25}，与服务端payload['temperature']的解析字段完全对应；
• 采样节流：delay(10 * 60 * 1000)。delay以毫秒为单位，10 × 60 秒/分钟 × 1000 毫秒/秒 = 600,000 ms = 10 分钟。温度在短时间内不会显著变化，10 分钟一次的采样频率既能满足 GDD 计算需求（GDD 以日为粒度），又降低了设备功耗与网络负载。

与第 4 课遥测代码对比可见，读取、序列化、发布的调用链完全一致，区别仅在于「读什么传感器、字段叫什么、多久发一次」。

上传固件并用串口监视器验证

在 VS Code 中通过 PlatformIO 将代码上传到 Wio Terminal，然后打开串口监视器。预期输出如下：

--- Available filters and text transformations: colorize, debug, default, direct, hexlify, log2file, nocontrol, printable, send_on_enter, time --- More details at http://bit.ly/pio-monitor-filters --- Miniterm on /dev/cu.usbmodem1201 9600,8,N,1 --- --- Quit: Ctrl+C | Menu: Ctrl+T | Help: Ctrl+T followed by Ctrl+H --- Connecting to WiFi.. Connected! Attempting MQTT connection...connected Sending telemetry {"temperature":25} Sending telemetry {"temperature":25}

验证链路的关键点：

1. Connecting to WiFi..→Connected!：WiFi 连接成功；
2. Attempting MQTT connection...connected：已连上test.mosquitto.org代理；
3. Sending telemetry {"temperature":25}：温度遥测已构造并发布，此时若服务端脚本（订阅同一ID/telemetry主题）在运行，会打印Message received: {'temperature': 25}并写入temperature.csv。

若反复出现failed, rc=...并 5 秒重试，说明设备端无法连接代理，需检查 WiFi 凭据与CLIENT_NAME唯一性；若temperature字段缺失或数值异常，请回查 DHT11 接线与数组下标。

小结与下一步

至此，你的 Wio Terminal 已能每 10 分钟把环境温度以{"temperature":25}形式发布到 MQTT 主题ID/telemetry，完成了 GDD 数据管道的设备端闭环。完整可运行的参考工程在 code-publish-temperature/wio-terminal，服务端订阅代码在 code-server/temperature-sensor-server/app.py。

接下来可以：启动服务端脚本积累若干小时的温度采样，用 code-notebook/gdd.ipynb 计算每日 GDD；若使用树莓派或虚拟设备，可参考同课文档 single-board-computer-temp-publish.md 与 virtual-device-temp.md，其服务端接口完全一致，主题与消息格式约定相同。

免责声明：本文依据仓库中的课程文档与源码编写；课程原文由 Co-op Translator 提供 AI 翻译，涉及关键信息时请以仓库英文原文为准。

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