Silicon Labs（芯科科技）在線技術社區提供這款簡單的藍牙傳感器項目示例，其基于最新的MG22E EK8200A能量采集（Energy Harvesting）開發套件來構建，可利用室內光能進行能量采集而無需電池運行，它能夠根據自身的能量感知動態調整行為，僅需一個非常小的太陽能電池板和鋰電容器（套件中已包含）供電即可運行。

軟件的部分則是在GitHub上默認示例應用的基礎上進行了修改。在本項目中，我們新增了通過I2C Qwiic接口使用SparkFun BME280溫度傳感器的功能。

在本次社區項目中，我們將帶你一步步完成這個項目的簡單復現，包括

設置MG22E開發套件擴展板和示例應用

接入Sparkfun QWIIC BME280 傳感器

設置能量閾值

配置藍牙RAIL負載數據

實現能量感知算法

在開始搭建項目之前，我們先來了解一下設備應用代碼的工作原理。

MG22E使用了e-peas AEM13920電源管理集成電路（PMIC），從一個5V光伏電池和一個10F電容器中管理能量。

設備首先進行冷啟動（cold-start boot up）。

在進行任何測量或發送任何信標之前，它會測量自身的源電壓（來自光伏電池）和存儲電壓（電容器），并將這些值存儲為參數，以便用于數據傳輸，更重要的是用于基于能量的決策。

如果MG22E檢測到有足夠的能量，它將喚醒I2C接口的BME280溫度傳感器，記錄并發送一個溫度值（以原始十六進制格式）。

MG22E使用芯科科技的RAIL庫構建包含溫度值和電壓值的BLE數據包，這些數據包可以通過SiConnect移動應用接收并解析。

設備會基于能量充電和放電情況（光伏和電容器電平的比值）計算一個能量健康得分（Energy Health Score）。

根據能量得分（或電容器中可用的能量），MG22E將進入最深層的EM4休眠模式，并根據能量情況決定休眠時間長度。

請按照GitHub鏈接中說明，安裝芯科科技的MG22E Energy Harvesting SDK擴展：https://github.com/SiliconLabs/energy_harvesting_applications/blob/main/example/bt_rail_soc_energy_harvesting_sensor/README.md

如果安裝正確，您應該能夠看到這些示例程序。

將Sparkfun QWIIC連接器連接到MG22E的QWIIC接口。請務必焊接BME280傳感器背面的焊盤，以關閉紅色LED燈，從而節省能量!!!

請按照這些說明以及GitHub指南，在Simplicity Studio中啟用第三方驅動擴展（Third Party Driver Extensions），以支持BME280傳感器。

在Simplicity Studio中，可以很方便地配置傳感器的I2C接口，并將其添加到默認示例的app.c文件中。

當所有硬件連接完成后，我們可以按照相應步驟運行基礎示例，并使用臺式Joulescope或能量分析儀（Energy Profiler）測量每個關鍵操作的能量消耗。這一步驟應根據你修改過的硬件或具體環境進行相應調整。

我們會將這些閾值（電容器電壓水平、光伏電池電壓水平）存儲下來，以便在后續應用代碼中使用。

在這里，我們還設置了默認的休眠時間和低能耗休眠時間，以及一個簡單的能量健康得分計算公式（存儲電壓/源電壓）。

這個公式僅作為一個初步示例，在原型調試階段需要進一步優化調整。

接下來，我們創建并存儲一些變量，用于配置低功耗藍牙（Bluetooth LE）RAIL數據包以進行傳輸。為了節省能量，我們不會初始化完整的藍牙協議棧，而是利用MG22E的RAIL功能模擬一個低功耗藍牙數據包。

注意—設備名稱需要改為'E' 'H' 'S'，而不是'E' 'H' 'Sensor'。

我們使用AEM13920的API獲取存儲電壓和源電壓，并將這些值保存到變量中用于后續計算。然后，我們應用能量感知算法，以判斷設備是否可以且應該進行溫度測量，或是需要延長深度休眠時間。

應用程序的其余部分按正常流程運行，并會發送3次重復信標。我們可以使用SiConnect Mobile應用，搜索'EHS'來查看發送的原始數據。

例如：

0x0E5B = 3.675V

0x085D = 21.4° C