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基于树莓派与OpenSky API的飞机预警灯：从地理计算到物联网实践

news 2026/6/3 16:21:40

1. 项目概述与核心思路

作为一个常年在家办公、偶尔录点视频的创作者，最头疼的事情之一就是录到一半，窗外突然传来飞机引擎的轰鸣声，一段精心准备的内容可能就废了。相信很多住在航路附近或者对航空感兴趣的朋友都有类似的困扰——你听到声音时，飞机往往已经飞过去了。于是我就想，能不能做一个“预警”装置，在飞机真正飞临头顶前就给我提个醒？这个想法催生了这个基于树莓派和OpenSky API的飞机预警灯项目。

本质上，这是一个典型的物联网（IoT）应用，它巧妙地连接了虚拟的实时数据世界和真实的物理设备。核心逻辑并不复杂：获取你当前位置上空的飞机实时数据 -> 通过地理计算判断是否有飞机会经过你附近 -> 如果有，则点亮一个灯作为预警信号。听起来简单，但其中涉及了网络API调用、球面几何计算、数据库管理、硬件控制等多个环节，是一个综合性很强的练手项目。我选择用树莓派Zero作为主控，一是因为它足够小巧，可以轻松塞进一个精致的模型外壳里；二是其完整的Linux系统和GPIO引脚，既能跑复杂的后台脚本，又能直接驱动LED，是这类项目的绝佳平台。

整个项目可以拆解为三个主要部分：硬件制作、软件开发和数据逻辑处理。硬件部分，我设计并3D打印了一个仿真的跑道灯外壳，并尝试了树脂铸造来制作更逼真的透镜。软件部分，核心是一个运行在树莓派上的后台脚本，它周期性地从OpenSky Network获取数据，进行计算，并控制GPIO。数据逻辑则是整个项目的“大脑”，负责判断哪架飞机值得预警。下面，我就把这几个月折腾下来的经验、踩过的坑和最终可行的方案，毫无保留地分享出来。

2. 硬件设计与制作：从3D建模到实体灯

硬件部分的目标是制作一个既美观又能完整容纳所有电子元件的“跑道灯”外壳。我选择仿真跑道灯，一是觉得造型酷，二来它本身就是一个现成的“灯”，与项目功能完美契合。

2.1 3D建模与结构设计

我使用Fusion 360进行建模。设计时主要考虑了以下几点：

分体式结构：将模型分为底座、中部灯体和顶部透镜盖三部分。这样设计最大的好处是便于喷涂上色，无需进行复杂的遮盖。底座和中部灯体通过卡扣或螺丝固定，顶部透镜盖则用于固定树脂透镜。
内部布局：中部灯体内部需要预留树莓派Zero、LED灯珠（我用了高亮度的5mm蓝色LED）、限流电阻以及一个微型轻触开关（用于关机/开机）的空间。我在Fusion 360里重新利用了之前项目中画好的树莓派Zero固定架模型，节省了大量时间。强烈建议建立自己的常用元件模型库，比如各种型号的树莓派、Arduino、标准螺丝孔位等，这能极大提升后续项目的效率。
比例与细节：真实的跑道灯很大，所以我按比例缩小到适合放在书架或桌面的尺寸（最终成品高度约15cm）。添加了一些螺栓、散热鳍片等细节，让模型看起来更“工业风”，更接近真实设备。

注意：设计打印件时，务必考虑公差。尤其是需要互相配合的卡扣或插槽部分，我通常会在Fusion 360中给配合面留出0.2mm-0.3mm的间隙，这样既能保证组合牢固，又不会因为打印误差导致无法安装。模型文件我上传到了Thingiverse，你可以在文末的链接中找到。

2.2 3D打印与后期处理

我使用的是Hatchbox的ABS线材。ABS强度好，耐温性也比PLA强，后期打磨处理也相对容易。

打印设置：层高0.2mm，填充率20%。对于这种展示模型，不需要太高的填充，节省时间和材料。记得开启支撑，特别是灯体内部那些悬空的结构。
打磨流程：这是让打印件脱胎换骨的关键一步。我的流程是：
1. 粗打磨：使用60-80目的砂纸，去除明显的层纹和支撑残留。这一步要大胆，但注意别磨过头，破坏了形体。
2. 中细打磨：换用120目、240目砂纸，进一步平滑表面。
3. 精细打磨：使用400目、800目甚至1000目砂纸进行水磨（沾水打磨），这样可以获得非常光滑的表面，为喷漆打下完美基础。
喷涂上色：
1. 补土：先喷一层水补土（模型用灰色补土）。这能统一底色，更重要的是能检查表面是否有瑕疵。喷完后如果发现还有小坑或层纹，可以用牙膏补土（膏状）填补，干透后再用细砂纸打磨平整。
2. 底漆：再喷一层灰色底漆，增加面漆的附着力。
3. 面漆：我参考了真实跑道灯的配色，主体用了福特信号黄，底座用了布鲁克兰兹绿。这些都是模型漆，发色和质感更好。螺栓等细节部分用田宫银色手涂点缀。
4. 保护漆：全部完成后，喷一层消光或半光保护漆，保护漆面，同时统一光泽。

2.3 树脂透镜铸造的“踩坑”与成功

最初我想用透明PLA打印透镜，但透光性和质感都不理想，于是决定挑战树脂铸造。这个过程可谓一波三折。

第一次尝试（失败）：我异想天开，想直接用3D打印的PETG材料作为模具来浇注树脂。心想多涂点脱模剂应该没问题。结果树脂像胶水一样死死粘在PETG模具上，完全分不开，宣告失败。教训：除非使用专用的模具树脂或对打印件进行特殊的模具处理（如喷涂模具胶衣），否则不要直接用FDM打印件做树脂模具，成功率极低。

第二次尝试（成功）：

制作母模：首先，我在Fusion 360里精确设计了透镜的模型，然后用光固化（SLA）3D打印机打印出来（ABS打印也行，但SLA表面更光滑）。这个打印件就是我们的“母模”。
制作硅胶模具：找一个比母模大一圈的容器（我用的是打印的围挡，用硬纸板做也行），将母模用热熔胶固定在容器底部。在母模表面均匀涂抹凡士林或专用的蜡基脱模剂，这步至关重要。然后按照比例混合硅胶（我用的是GP-3481， Shore硬度27左右，比较柔软易脱模），缓慢倒入容器，直至完全淹没母模并高出至少1厘米。静置24小时固化。
浇注树脂透镜：脱模后，我们就得到了一个负型的硅胶模具。我这次选择了2:1混合比例的透明环氧树脂。在混合树脂和固化剂时，必须充分搅拌至少3-5分钟，确保杯壁和杯底都搅拌到，否则会出现局部不固化的情况。搅拌后静置几分钟让气泡浮上来。为了给LED留出安装空间，我在倒入树脂后，在中心位置压入了一个小号shot glass（或任何圆柱形物体），创造出中空的灯杯。再次静置24-48小时固化。
脱模与后处理：从硅胶模具中取出树脂透镜非常轻松，硅胶的弹性让脱模变得简单。成品透镜通透度很好，但内部有些许微小气泡。这是因为我没有真空机进行消泡。对于要求不高的装饰件可以接受，如果追求完美，可以考虑购买一个真空泵和真空罐，在树脂混合后倒入模具前进行抽真空处理。

3. 软件开发：数据获取与核心算法解析

硬件是躯壳，软件才是灵魂。这个项目的软件核心是一个运行在树莓派上的PHP脚本（当然用Python实现逻辑也完全一样），它每隔一段时间（如20秒）执行一次，完成“获取数据->分析数据->控制硬件”的循环。

3.1 环境准备与依赖安装

首先，确保你的树莓派系统是最新的（我用的是Raspberry Pi OS Lite），并安装必要的软件包：

sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install php php-curl mariadb-server mariadb-client -y sudo mysql_secure_installation # 运行安全安装脚本，设置root密码等

我们使用PHP的file_get_contents或cURL来调用API，用MariaDB（MySQL的一个分支）来存储飞机信息数据库。

3.2 获取OpenSky Network API密钥与数据理解

OpenSky Network是一个由志愿者运行的全球航班跟踪网络，它提供了一个免费的、非商业用途的API。你需要先去其官网注册一个账户，然后可以在个人页面找到你的API凭证（用户名和密码）。不过，我们项目使用的/api/states/all接口在匿名访问（不提供凭证）时，有调用频率限制（类似每秒一次），对于我们的预警灯项目来说，匿名访问通常就足够了。

这个接口的核心是“边界框”查询。你需要提供你感兴趣区域西南角和东北角的经纬度，它会返回这个方框内所有飞机的状态信息。返回的数据是一个JSON数组，每个飞机状态包含多达17个字段，我们主要关心其中几个：

icao24: 飞机的唯一24位ICAO地址（十六进制）。
callsign: 航班呼号（如“BAW123”），可能为空。
latitude,longitude: 飞机的经纬度。
baro_altitude: 气压高度（米）。
velocity: 地速（米/秒）。
true_track: 飞机真实的航向角（度，从正北顺时针计算）。
on_ground: 是否在地面。

3.3 核心地理计算逻辑详解

这是项目的算法核心，目的是从一堆飞机中筛选出“即将从我头顶附近飞过”的那一架。逻辑分三步走：

第一步：划定监控区域（计算边界框）我们以自家坐标为中心，画一个正方形区域。这里不能直接用经纬度加减公里数，因为地球是球体，经度线在赤道最宽，向两极收敛。我们需要一个将公里距离转换为经纬度偏移的函数：

function get_bounding_box($lat_deg, $lon_deg, $half_side_km) { $earth_radius = 6371; // 地球平均半径，公里 $lat_rad = deg2rad($lat_deg); $lon_rad = deg2rad($lon_deg); // 计算给定纬度处的平行圈半径 $parallel_radius = $earth_radius * cos($lat_rad); // 计算纬度的最大最小值（南北方向） $lat_min_rad = $lat_rad - ($half_side_km / $earth_radius); $lat_max_rad = $lat_rad + ($half_side_km / $earth_radius); // 计算经度的最大最小值（东西方向） $lon_min_rad = $lon_rad - ($half_side_km / $parallel_radius); $lon_max_rad = $lon_rad + ($half_side_km / $parallel_radius); // 转换回角度 return array( rad2deg($lat_min_rad), // 最小纬度 rad2deg($lon_min_rad), // 最小经度 rad2deg($lat_max_rad), // 最大纬度 rad2deg($lon_max_rad) // 最大经度 ); } // 示例：获取我家（假设坐标51.5074° N, 0.1278° W）周边15公里范围的边界 $my_lat = 51.5074; $my_lon = -0.1278; $range_km = 15; $bbox = get_bounding_box($my_lat, $my_lon, $range_km); // $bbox 数组即可用于API调用

第二步：计算飞机相对于我的方位角拿到飞机坐标后，我们需要知道飞机相对于我的方位，即“飞机在我的哪个方向”。这用到球面三角学中的方位角计算公式：

function get_bearing($home_lat, $home_lon, $plane_lat, $plane_lon) { $lat1 = deg2rad($home_lat); $lat2 = deg2rad($plane_lat); $dLon = deg2rad($plane_lon - $home_lon); $y = sin($dLon) * cos($lat2); $x = cos($lat1) * sin($lat2) - sin($lat1) * cos($lat2) * cos($dLon); $bearing_rad = atan2($y, $x); // 将弧度转换为度，并调整到0-360范围 $bearing_deg = rad2deg($bearing_rad); return fmod(($bearing_deg + 360), 360); }

这个函数返回一个0到360度的值，0度代表正北，90度代表正东，以此类推。这样我就知道飞机在我的东边还是西边。

第三步：判断是否会“擦肩而过”（侧向距离计算）知道飞机在哪和它朝哪飞后，最关键的一步是预测它的航线是否会接近我。想象一下：飞机有一个航向，我（家）是一个点。即使飞机航向大致对着我，它也可能从我左边或右边几公里外飞过，我们只关心那些会非常接近的。

这里我引入一个“侧向偏移距离”的概念。我把我的房子想象成一个半径为R（比如3公里）的圆。飞机当前的连线和我与飞机的连线有一个夹角（α）。通过三角函数，我们可以计算飞机按当前航向飞下去，其航线距离我家的最短距离（即侧向偏移）。

function get_intercept_distance($bearing_to_plane, $plane_true_track, $distance_to_plane) { // 计算飞机航向与指向我家方向之间的夹角差 $angle_diff = abs($bearing_to_plane - $plane_true_track); // 将夹角差规范到0-180度之间，因为航线从左或右接近，在几何上是对称的 $enclosed_angle = abs($angle_diff - 180); // 如果这个夹角大于90度，说明飞机航向基本是背离或横向，不可能接近，直接返回一个大数 if ($enclosed_angle > 90) { return 9999; // 表示不会接近 } // 使用正切函数计算侧向偏移距离：侧偏 = 距离 * tan(夹角) $angle_rad = deg2rad($enclosed_angle); $lateral_distance = $distance_to_plane * tan($angle_rad); return $lateral_distance; }

如果计算出的$lateral_distance小于我们设定的阈值（比如3公里），并且飞机距离我还在一定范围内（比如12公里内），且飞机在空中（高度>0），速度不为0，那么我们就认为这架飞机有可能会在很近的地方飞过，触发预警条件。

第四步：计算预计到达时间（ETA）最后，为了让预警更有意义，我们计算一下如果飞机直飞，到达离我最近点还需要多久。这很简单：时间 = 直线距离 / 地速。将速度从米/秒转换为公里/小时，就能得到一个以小时为单位的时间，再转换为秒或分钟。

$distance_km = ... // 用haversine公式计算出的距离 $speed_kmh = ($velocity_ms * 3600) / 1000; if ($speed_kmh > 0) { $eta_hours = $distance_km / $speed_kmh; $eta_seconds = $eta_hours * 3600; // 如果ETA小于45秒，且满足侧偏条件，则立即点亮预警灯 if ($eta_seconds < 45 && $lateral_distance < 3) { trigger_alert(); } }

3.4 飞机数据库的建立与查询优化

OpenSky返回的数据只包含ICAO地址和呼号等基本信息。如果你想知道飞过头顶的是一架波音787还是一架空客A380，就需要一个本地数据库。OpenSky提供了飞机注册信息的数据库下载（CSV文件，包含制造商、型号、注册号等信息）。

下载与导入：从OpenSky网站下载aircraftDatabase.csv文件。在MariaDB中创建一个新数据库和表，表结构至少包含icao24（主键）、registration（注册号）、manufacturername、model等字段。然后使用LOAD DATA INFILE命令或通过编程方式（如PHP的fgetcsv）将CSV数据导入表中。这个过程可能比较慢，因为数据量很大（几十万条）。
查询与计数：每次检测到可能飞过的飞机，脚本会查询本地数据库。如果找到记录，就显示详细信息（如“这是一架波音737-800，隶属于XX航空”），并将该飞机的“看到次数”计数器加1。如果没找到（可能是新飞机或数据库未收录），就插入一条新记录。这样久而久之，你就有了一个专属的本地飞机观测日志。
特别关注列表：我额外在数据库里加了一个special字段。我可以手动将一些我特别感兴趣的飞机（比如老式军机、罕见机型、特定航空公司的飞机）的这个字段标记为1。在预警逻辑里，如果发现special=1的飞机正在接近，我可以让LED灯以不同的模式闪烁（比如快速闪烁），实现分级预警。

4. 系统集成与硬件控制

软件算出了结果，最终要落到硬件动作上——点亮那盏蓝色的跑道灯。

4.1 树莓派GPIO控制与接线

我选择使用树莓派的GPIO 17（物理引脚11）来控制LED。接线非常简单：

LED阳极（长脚）-> 串联一个270Ω的限流电阻-> 连接到GPIO 17。
LED阴极（短脚）-> 连接到树莓派的GND（任意接地引脚，如引脚6、9等）。

为什么是270Ω？树莓派GPIO输出高电平时约为3.3V，典型LED正向压降约为2.0-3.0V（蓝/白光LED通常更高，约3.0-3.4V）。我们以3.0V估算，那么电阻需要分担的电压是3.3V - 3.0V = 0.3V。对于普通LED，工作电流一般在10-20mA比较安全且明亮。根据欧姆定律 R = V / I，如果期望电流为15mA (0.015A)，则 R = 0.3V / 0.015A = 20Ω。但这里有个问题：我们用的是高亮度LED，且树莓派GPIO引脚最大推荐输出电流为16mA。为了绝对安全并延长LED寿命，我选择将电流限制在10mA左右。那么 R = 0.3V / 0.01A = 30Ω。我手头有270Ω的电阻，虽然电流会更小（约1mA），但作为指示灯亮度也足够了，而且更省电、更安全。如果你希望更亮，可以换用更小阻值的电阻，但务必确保计算后的电流不超过16mA。

在PHP中控制GPIO，我使用了pigs命令（通过shell_exec或exec函数调用），它是pigpio守护进程的客户端。首先需要安装并启动pigpio：

sudo apt install pigpio sudo systemctl enable pigpiod sudo systemctl start pigpiod

然后在PHP脚本中：

function set_led($state) { // $state: 1 开， 0 关 $command = "pigs w 17 " . $state; exec($command . " > /dev/null 2>&1 &"); // 后台执行，不阻塞脚本 }

4.2 增加物理按钮与状态指示灯

一个放在桌上的设备，总不能每次开关机都去拔插头或者SSH进去输命令。我增加了两个实用的硬件功能：

关机/开机按钮：利用树莓派的一个GPIO（如GPIO 3）连接一个轻触开关到GND。然后使用 Howchoo的Pi Power Button脚本。这个脚本监听按钮按下事件，短按执行安全关机，在关机状态下短按则开机（需要配合一些硬件改动，具体见其教程）。这大大提升了设备的独立性和用户体验。
电源状态指示灯：利用树莓派串口TXD引脚（GPIO 14）在启动过程中的电平变化，连接一个绿色LED（串联一个合适电阻，如330Ω）到GND。系统启动时，TXD引脚会有数据波动，LED会快速闪烁；系统完全启动后，LED常亮；关机时，LED熄灭。这是一个非常直观的系统状态指示。

4.3 后台服务与自启动

我们需要让这个PHP脚本在树莓派启动后就在后台一直运行。最好的方式是将其配置为一个systemd服务。

创建一个服务文件：sudo nano /etc/systemd/system/plane_alert.service

写入以下内容：

[Unit] Description=Plane Alert Light Service After=network.target pigpiod.service [Service] Type=simple User=pi WorkingDirectory=/home/pi/plane_alert # 你的脚本所在目录 ExecStart=/usr/bin/php /home/pi/plane_alert/alert.php Restart=on-failure RestartSec=10 [Install] WantedBy=multi-user.target

保存退出，然后启用并启动服务：

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable plane_alert.service sudo systemctl start plane_alert.service

检查服务状态：sudo systemctl status plane_alert.service

这样，树莓派一开机，预警程序就会自动运行。你可以通过sudo journalctl -u plane_alert.service -f来实时查看脚本的日志输出，非常方便调试。

5. 调试、优化与经验心得

项目做完了，但让它稳定可靠地运行，才是真正的挑战。下面分享一些调试过程中的关键点和优化建议。

5.1 数据源的局限性与应对

OpenSky Network的数据依赖于志愿者的ADS-B接收器。这意味着：

覆盖不均：在城市和主要航路附近，数据丰富且更新快；在偏远地区或海洋上空，数据可能稀疏或延迟。
MLAT依赖：没有装备ADS-B（Mode S）应答器的老式飞机，其位置需要通过多基站三角定位（MLAT）计算。OpenSky的MLAT覆盖不如Flightradar24等商业平台广泛。所以，你的预警灯可能会“漏报”一些飞机，尤其是通用航空的小飞机或某些军机。这是免费数据源的固有局限。
更新频率：免费API有调用频率限制。我的脚本设置为20秒查询一次，这对于预警几十秒后飞临的飞机是足够的。更频繁的调用可能导致IP被暂时限制。

应对策略：

调整预警阈值：将预警的侧向距离和ETA时间阈值适当放宽。例如，侧偏距离从3公里调到5公里，ETA从45秒调到90秒。这样能捕捉到更多飞机，但误报（飞机其实不会从正上方飞过）的几率也会增加，需要根据你的位置和需求权衡。
数据融合（进阶）：可以考虑同时查询多个免费的航空数据源（如果存在），进行数据比对和融合，提高覆盖率。但这会显著增加代码复杂度。

5.2 误报过滤与逻辑优化

最初的逻辑可能会被机场地面滑行的飞机触发（航向对着你，但速度慢、高度0）。我的脚本通过检查geo_altitude_m > 0和air_speed_kmh > 一个最小值（如50）来过滤。但还有更复杂的情况：

盘旋的飞机：训练飞机或等待降落的飞机可能在你的监控区域内绕圈，导致预警灯反复亮灭。可以在代码中加入简单的状态记忆，如果同一架飞机（通过icao24判断）在短时间内重复触发，则延长预警灯的熄灭延迟，或改为缓慢闪烁，而不是频繁开关。
爬升/下降阶段的飞机：其航向和地速可能不稳定，计算出的ETA和侧偏距离跳动大。可以对连续几次查询的结果做平滑处理（取平均值），以减少抖动。

5.3 性能与稳定性考量

数据库优化：飞机数据库表很大，务必在icao24字段上建立索引，否则每次查询都会全表扫描，速度极慢。在MariaDB中执行：CREATE INDEX idx_icao24 ON aircraftdatabase (icao24);
脚本容错：网络请求可能失败，API可能暂时不可用。你的脚本必须有良好的错误处理（try-catch），并在网络请求失败时等待一段时间后重试，而不是直接崩溃。
日志记录：将重要的事件（如发现飞机、触发预警、API错误）记录到文件或系统日志（syslog）中。这对于后期排查问题至关重要。我使用PHP的error_log函数将信息写入指定文件。
资源监控：长时间运行后，检查树莓派的内存和CPU使用情况。PHP脚本本身不耗资源，但如果你未来增加更多功能，需要注意。

5.4 功能扩展想法

这个项目的基础框架很灵活，你可以在此基础上玩出很多花样：

多级预警与灯光模式：除了常亮，可以让LED实现呼吸灯、快闪、慢闪等不同模式，对应不同距离、高度或机型（利用数据库中的special字段）。
声音提示：通过连接一个小喇叭或蜂鸣器，发出不同的提示音。
网络仪表盘：用Python的Flask或PHP内置的Web服务器，做一个简单的本地网页，实时显示当前监控状态、最近看到的飞机列表、历史统计等。
推送通知：集成Telegram Bot或Server酱，当特别关注的飞机出现时，给你的手机发送一条消息。
数据记录与分析：将每次预警的飞机数据（时间、机型、高度、速度等）记录到数据库的另一张表中，用于分析你家上空的航班 patterns。

6. 完整代码结构与部署清单

为了让项目更容易复现，这里给出一个清晰的部署步骤和代码结构概览。

项目目录结构建议：

/home/pi/plane_alert/ ├── alert.php # 主预警脚本 ├── config.php # 配置文件（存放API密钥、数据库密码、坐标等敏感信息） ├── logs/ # 日志目录 │ └── alert.log ├── lib/ # 函数库目录（可选） │ ├── geo_calculations.php │ └── database.php └── README.md # 项目说明

config.php示例（务必保护好此文件）：

<?php // config.php - 配置文件 define('HOME_LAT', 51.5074); // 你的纬度 define('HOME_LON', -0.1278); // 你的经度 define('MONITOR_RADIUS_KM', 15); // 监控半径（公里） define('ALERT_LATERAL_KM', 3); // 触发预警的侧向距离（公里） define('ALERT_ETA_SECONDS', 45); // 触发预警的ETA时间（秒） // 数据库配置 define('DB_HOST', 'localhost'); define('DB_USER', 'plane_user'); // 建议创建专用用户，不要用root define('DB_PASS', 'your_secure_password'); define('DB_NAME', 'plane_alert_db'); // GPIO引脚配置 define('LED_PIN', 17); ?>

主循环逻辑伪代码：

// alert.php 主循环 include('config.php'); // 包含各种计算函数... while (true) { try { // 1. 计算边界框 $bbox = get_bounding_box(HOME_LAT, HOME_LON, MONITOR_RADIUS_KM); // 2. 调用OpenSky API $planes_data = fetch_opensky_data($bbox); $alert_triggered = false; // 3. 遍历每架飞机 foreach ($planes_data as $plane) { // 3.1 基础过滤（高度>0，速度>阈值） if (!is_valid_plane($plane)) continue; // 3.2 计算距离、方位角、侧偏、ETA $distance = haversine(HOME_LAT, HOME_LON, $plane['lat'], $plane['lon']); $bearing = get_bearing(HOME_LAT, HOME_LON, $plane['lat'], $plane['lon']); $lateral_dist = get_intercept_distance($bearing, $plane['track'], $distance); $eta = $distance / ($plane['velocity'] * 3.6); // 转换为小时 // 3.3 判断是否触发预警 if ($lateral_dist < ALERT_LATERAL_KM && $eta < (ALERT_ETA_SECONDS/3600) && $distance < 20) { $alert_triggered = true; log_plane_details($plane); // 记录日志 update_plane_database($plane['icao24']); // 更新数据库 break; // 找到一架就触发，跳出循环 } } // 4. 控制LED set_led($alert_triggered ? 1 : 0); // 5. 等待下一个周期 sleep(20); // 20秒查询一次 } catch (Exception $e) { error_log("Error in main loop: " . $e->getMessage()); sleep(60); // 出错时等待更久 } }

部署检查清单：

[ ] 树莓派安装好Raspberry Pi OS，并更新到最新。
[ ] 安装PHP、MariaDB、pigpio：sudo apt install php php-curl mariadb-server mariadb-client pigpio
[ ] 启动并启用pigpiod守护进程：sudo systemctl enable --now pigpiod
[ ] 设置MariaDB root密码，创建专用数据库和用户，导入飞机数据库CSV。
[ ] 将项目代码（包括alert.php,config.php等）上传到树莓派（如/home/pi/plane_alert）。
[ ] 修改config.php中的坐标、数据库密码等配置。
[ ] 按接线图连接LED和按钮。
[ ] 测试脚本：cd /home/pi/plane_alert && php alert.php，观察输出和LED反应。
[ ] 配置systemd服务文件，并启用自启动。
[ ] 重启树莓派，验证服务是否自动运行，预警灯是否正常工作。

这个项目从构思到实现，花了大概一个月的业余时间，其中大部分精力都花在了调试地理计算逻辑和优化误报上。当第一次看到预警灯因为一架即将飞过的飞机而自动点亮时，那种感觉非常奇妙——你通过代码和硬件，赋予了一个静态物体感知周围世界的能力。它不仅仅是一个提醒你关窗户的工具，更是一个连接广阔天空与个人空间的小小桥梁。希望这份详细的指南能帮你绕过我踩过的那些坑，顺利做出属于你自己的天空守望者。

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