Sadržaj:

Nadgledanje ubrzanja pomoću Raspberry Pi i AIS328DQTR pomoću Pythona: 6 koraka
Nadgledanje ubrzanja pomoću Raspberry Pi i AIS328DQTR pomoću Pythona: 6 koraka

Video: Nadgledanje ubrzanja pomoću Raspberry Pi i AIS328DQTR pomoću Pythona: 6 koraka

Video: Nadgledanje ubrzanja pomoću Raspberry Pi i AIS328DQTR pomoću Pythona: 6 koraka
Video: Объяснение прошивки Marlin 2.0.x 2024, Studeni
Anonim
Image
Image

Ubrzanje je konačno, mislim prema nekim zakonima fizike.- Terry Riley

Gepard koristi nevjerojatno ubrzanje i brze promjene brzine u lovu. Najbrže stvorenje s vremena na vrijeme iskoristi svoj najveći tempo za hvatanje plijena. Bića to ubrzavaju primjenom gotovo pet puta veće snage od one Usaina Bolta usred njegovog rekordnog trčanja na 100 metara.

U današnje vrijeme pojedinci ne mogu zamisliti svoje postojanje bez inovacija. Različite inovacije koje nas okružuju pomažu ljudima da s ekstravagancijom nastave svoje postojanje. Raspberry Pi, mini, single board Linux računalo, nudi jeftinu i respektabilnu bazu za napore u elektronici i najnovija dostignuća poput IoT-a, pametnih gradova i školskog obrazovanja. Kao ljubitelji računala i gadgeta, u velikoj mjeri smo uzeli u obzir Raspberry Pi i odlučili smo pomiješati svoja interesovanja. Dakle, koji su mogući rezultati onoga što možemo učiniti ako u blizini imamo Raspberry Pi i troosni akcelerometar? U ovaj ćemo zadatak uključiti AIS328DQTR, digitalni troosni MEMS linearni akcelerometar, za mjerenje ubrzanja u 3 smjera, X, Y i Z, s Raspberry Pi-om pomoću Pythona. To se isplati pogledati.

Korak 1: Potreban nam je hardver

Hardver koji nam je potreban
Hardver koji nam je potreban
Hardver koji nam je potreban
Hardver koji nam je potreban

Problemi su nam bili manji budući da imamo ogromnu količinu stvari koje leže okolo radi. U svakom slučaju, znamo kako je drugima problematično odložiti pravi dio u savršenom vremenu sa jake točke, a to je zaštićeno i ne obazire se na svaki novčić. Pa bismo vam pomogli.

1. Malina Pi

Prvi korak bio je dobivanje Raspberry Pi ploče. Raspberry Pi je osobno računalo temeljeno na Linuxu. Ovo malo računalo snažno bilježi snagu, koristi se kao dio elektroničkih vježbi i operacija računala poput proračunskih tablica, obrade teksta, surfanja internetom, e -pošte i igara. Možete ga kupiti u bilo kojoj trgovini elektronike ili hobista.

2. I2C štit za Raspberry Pi

Primarna briga da Raspberry Pi uistinu nedostaje je I2C port. Dakle, za to vam TOUTPI2 I2C konektor daje smisao koristiti Raspberry Pi s BILO KIM I2C uređajima. Dostupno je u trgovini DCUBE

3. Troosni akcelerometar, AIS328DQTR

Pripada senzorima kretanja STMicroelectronics, AIS328DQTR je ultra-niskoenergetski troosni linearni akcelerometar visokih performansi sa standardnim SPI izlazom za digitalno serijsko sučelje. Ovaj smo senzor nabavili iz trgovine DCUBE

4. Spojni kabel

I2C spojni kabel nabavljeni smo od DCUBE trgovine

5. Mikro USB kabel

Najskromniji zbunjeni, ali ipak najstrožiji stupanj snage je Raspberry Pi! Najjednostavniji način rješavanja plana igre je korištenje Micro USB kabela. GPIO pinovi ili USB priključci mogu se na sličan način upotrijebiti za dovoljno napajanja.

6. Web pristup je potreba

Povežite svoj Raspberry Pi s Ethernet (LAN) kabelom i povežite ga s mrežom. S druge strane, potražite WiFi priključak i upotrijebite jedan od USB priključaka za pristup udaljenoj mreži. To je oštra odluka, temeljna, mala i jednostavna!

7. HDMI kabel/daljinski pristup

Raspberry Pi ima HDMI priključak koji možete spojiti posebno na monitor ili televizor pomoću HDMI kabela. Izborno, možete koristiti SSH za podizanje Raspberry Pi s Linux računala ili Macintosha s terminala. Također, PuTTY, besplatni terminalski emulator otvorenog koda zvuči kao nije tako loš izbor.

Korak 2: Povezivanje hardvera

Povezivanje hardvera
Povezivanje hardvera
Povezivanje hardvera
Povezivanje hardvera
Povezivanje hardvera
Povezivanje hardvera

Napravite krug kako je prikazano na prikazanoj shemi. Na grafikonu ćete vidjeti različite dijelove, fragmente napajanja i I2C senzor.

Veza Raspberry Pi i I2C Shield

Što je najvažnije, uzmite Raspberry Pi i uočite I2C Shield na njemu. Pažljivo pritisnite štit preko GPIO igle Pi i završili smo s ovim korakom jednako jednostavnim kao pita (pogledajte snimku).

Povezivanje Raspberry Pi i senzora

Uzmite senzor i povežite I2C kabel sa sobom. Za prikladan rad ovog kabela, molimo pregledajte I2C izlaz UVIJEK zauzet sa I2C ulazom. Isto se mora uzeti i za Raspberry Pi sa I2C štitom postavljenim preko GPIO pinova.

Potičemo uporabu I2C kabela jer negira zahtjev za seciranjem isječaka, osiguranjem i gnjavažom koju postiže čak i najskromniji nered. S ovim značajnim kabelom za povezivanje i reprodukciju možete predstaviti, zamijeniti izvore ili dodati više gadgeta u odgovarajuću aplikaciju. To podržava radnu težinu do ogromne razine.

Napomena: Smeđa žica trebala bi pouzdano slijediti vezu uzemljenja (GND) između izlaza jednog uređaja i ulaza drugog uređaja

Ključna je web mreža

Kako bismo naš pokušaj pobijedili, potrebna nam je internetska veza za naš Raspberry Pi. Za to imate opcije poput povezivanja Ethernet (LAN) spoja s kućnom mrežom. Štoviše, kao opcija, ugodan je tečaj koristiti WiFi USB konektor. Općenito govoreći, za rad vam je potreban vozač. Zato se nagnite prema onom s Linuxom na prikazu.

Napajanje

Priključite mikro USB kabel u utičnicu za napajanje Raspberry Pi. Okreni se i spremni smo.

Spajanje na zaslon

Možemo imati HDMI kabel spojen na drugi monitor. Ponekad morate doći do Raspberry Pi -a bez povezivanja s zaslonom ili ćete možda morati pogledati podatke s drugog mjesta. Moguće je da postoje kreativni i fiskalno pametni načini rješavanja svih stvari koje se razmatraju. Jedan od njih koristi - SSH (udaljena prijava u naredbeni redak). Za to možete koristiti i softver PuTTY.

Korak 3: Python kodiranje za Raspberry Pi

Python kodiranje za Raspberry Pi
Python kodiranje za Raspberry Pi

Python kod za senzor Raspberry Pi i AIS328DQTR možete pogledati u našem Github spremištu.

Prije nego nastavite s kodom, provjerite jeste li pročitali pravila navedena u arhivi Readme i postavite Raspberry Pi prema njemu. To će samo predah na trenutak učiniti sve što je potrebno.

Akcelerometar je elektromehanički uređaj koji će mjeriti sile ubrzanja. Te bi moći mogle biti statične, slične stalnoj sili gravitacije koja vuče vaša stopala, ili bi se mogle mijenjati - uzrokovane pomicanjem ili vibriranjem akcelerometra.

Nastavak je python kod i možete ga klonirati i promijeniti na bilo koji način prema kojem se nagnete.

# Distribuirano s licencom slobodne volje.# Koristite ga kako god želite, profitno ili besplatno, pod uvjetom da se uklapa u licence povezanih djela. # AIS328DQTR # Ovaj kôd je dizajniran za rad s AIS328DQTR_I2CS I2C mini modulom dostupnim na dcubestore.com # https://dcubestore.com/product/ais328dqtr-high-performance-ultra-low-power-3-axis-accelerometer-with -digitalni izlaz-za-automobilske aplikacije-i%C2%B2c-mini-modul/

uvoz smbus

vrijeme uvoza

# Nabavite I2C autobus

sabirnica = smbus. SMBus (1)

# AIS328DQTR adresa, 0x18 (24)

# Odaberite upravljački registar1, 0x20 (32) # 0x27 (39) Način uključivanja, izbor brzine prijenosa podataka = 50Hz # X, Y, Z-os omogućena sabirnica.write_byte_data (0x18, 0x20, 0x27) # AIS328DQTR adresa, 0x18 (24) # Odaberite upravljački registar4, 0x23 (35) # 0x30 (48) Kontinuirano ažuriranje, potpuni odabir = sabirnica +/- 8G.write_byte_data (0x18, 0x23, 0x30)

vrijeme.spavanje (0,5)

# AIS328DQTR adresa, 0x18 (24)

# Očitavanje podataka s 0x28 (40), 2 bajta # X-Axis LSB, X-Axis MSB data0 = bus.read_byte_data (0x18, 0x28) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x29)

# Pretvorite podatke

xAccl = podaci1 * 256 + podaci0 ako je xAccl> 32767: xAccl -= 65536

# AIS328DQTR adresa, 0x18 (24)

# Očitavanje podataka iz 0x2A (42), 2 bajta # Y-osa LSB, Y-osa MSB podaci0 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2A) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2B)

# Pretvorite podatke

yAccl = podatak1 * 256 + podatak0 ako je yAccl> 32767: yAccl -= 65536

# AIS328DQTR adresa, 0x18 (24)

# Očitavanje podataka iz 0x2C (44), 2 bajta # Z-osa LSB, Z-osa MSB podaci0 = sabirnica.čitaj_bajt_podatke (0x18, 0x2C) data1 = sabirnica.čitaj_bajt_podatke (0x18, 0x2D)

# Pretvorite podatke

zAccl = podatak1 * 256 + podatak0 ako je zAccl> 32767: zAccl -= 65536

# Izlažite podatke na zaslon

ispis "Ubrzanje u osi X: %d" %xAccl ispis "Ubrzanje u osi Y: %d" %yAccl ispis "Ubrzanje u osi Z: %d" %zAccl

Korak 4: Praktičnost Kodeksa

Praktičnost Kodeksa
Praktičnost Kodeksa

Preuzmite (ili git povucite) kôd s Githuba i otvorite ga u Raspberry Pi.

Pokrenite naredbe za sastavljanje i prijenos koda u terminalu i pogledajte prinos na ekranu. Nakon nekoliko minuta prikazat će se svaki od parametara. Nakon što jamčite da sve funkcionira bez napora, možete koristiti ovaj pothvat svaki dan ili učiniti ovaj pothvat malim dijelom mnogo veće zadaće. Bez obzira na vaše potrebe, sada imate još jednu mogućnost u svojoj akumulaciji.

Korak 5: Aplikacije i značajke

Proizveden od strane STMicroelectronics, ultra kompaktni troosni linearni akcelerometar male snage i visokih performansi koji pripada senzorima pokreta. AIS328DQTR prikladan je za primjenu kao što su telematika i crni pretinci, navigacija u automobilu, mjerenje nagiba / nagiba, uređaj protiv krađe, inteligentna ušteda energije, prepoznavanje udara i bilježenje, praćenje vibracija i kompenzacija te funkcije aktivirane pokretom.

Korak 6: Zaključak

Ako ste razmišljali istražiti svemir Raspberry Pi i I2C senzora, tada se možete šokirati koristeći se hardverskim osnovama, kodiranjem, uređivanjem, mjerodavnim itd. U ovoj metodi moglo bi biti nekoliko zadataka koji može biti jednostavno, dok vas neki mogu testirati, pokrenuti. U svakom slučaju, možete napraviti put i biti besprijekoran mijenjajući i stvarajući svoju formaciju.

Na primjer, možete početi s razmišljanjem o prototipu praćenja ponašanja za praćenje i prikaz fizičkih pokreta i položaja tijela životinja s AIS328DQTR i Raspberry Pi pomoću Pythona. U gornjem zadatku koristili smo temeljne proračune akcelerometra. Protokol treba stvoriti sustav akcelerometra zajedno s bilo kojim žirometrom i GPS -om, te nadzirani (strojni) algoritam učenja (stroj za vektorsku podršku (SVM)) za automatiziranu identifikaciju ponašanja životinja. Nakon toga slijedi prikupljanje paralelnih mjerenja senzora i evaluacija mjerenja primjenom klasifikacije strojeva vektorske podrške (SVM). Upotrijebite različite kombinacije neovisnih mjerenja (sjedenje, hodanje ili trčanje) za obuku i provjeru kako biste utvrdili robusnost prototipa. Pokušat ćemo prije učiniti radnu izvedbu ovog prototipa, konfiguracija, kôd i modeliranje funkcioniraju za više načina ponašanja. Vjerujemo da se svima vama sviđa!

Radi vaše udobnosti, na YouTubeu imamo šarmantan video koji bi vam mogao pomoći pri pregledu. Vjerujte da ovaj poduhvat motivira daljnja istraživanja. Počnite gdje ste. Iskoristi ono što imaš. Učinite što možete.

Preporučeni: