Pribor za pametnu kacigu: 4 koraka

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:37

Zapanjujućih 1,3 milijuna ljudi godišnje umre zbog prometnih nesreća. Veliki dio ovih nesreća uključuje dvotočkaše. Dva kotača postala su opasnija nego ikad prije. Od 2015. 28% svih smrtnih slučajeva uzrokovanih prometnim nesrećama bilo je povezano s dvotočkašima. Vožnja u pijanom stanju, ometanje, prebrza vožnja, preskakanje crvenih svjetala i bijes na cesti samo su neki od razloga zašto ceste postaju opasan dio urbanog života. Ako se ne poduzmu mjere, prometne nesreće mogu postati peti vodeći uzrok smrti do 2030.

Pomoću akcelerometra i senzora žiroskopa koje pokreće Arduino napravili smo rješenje za ovaj problem u obliku pribora za kacigu. Jedna od glavnih značajki naše pametne kacige koristi kameru Raspberry Pi smještenu na stražnjoj strani kacige za analizu njezine hrane kako bi otkrila je li vozilo opasno blizu. Prilikom otkrivanja uključen je zujalica. Druga funkcija kacige je pružanje neposredne pomoći nositeljima kacige u slučaju nesreće. To uključuje slanje SOS poruke njihovim kontaktima za hitne slučajeve s lokacijom korisnika. Napravili smo i aplikaciju koja komunicira i prima podatke s Arduina te ih obrađuje kako bi dodatno poboljšala funkcioniranje kacige.

Korak 1: Materijali

Neelektronički materijali:

1 Kaciga

1 Nosač za glavu akcijske kamere

1 vrećica

Elektronički materijali:

1 malina Pi 3

1 Arduino Uno

1 R-Pi kamera

1 KY-031 osjetnik kucanja

1 GY-521 Akcelerometar/žiroskop

1 HC-05 Bluetooth modul

1 USB kabel

Žice

Korak 2: Sklapanje hardvera

Postavite držač glave akcijske kamere oko kacige kao što je prikazano i pričvrstite torbicu na držač za glavu prema stražnjoj strani kacige.

Korak 3: Postavljanje Raspberry Pi

Koristeći analizu slike i RPi kameru, Raspberry Pi detektira automobile koji su opasno blizu korisnika i upozorava korisnika aktiviranjem motora s vibracijama. Kako bismo postavili Raspberry PI i kameru, prvo učitavamo naš kôd na Raspberry Pi, a zatim s njim uspostavljamo SSH vezu. Zatim pokrećemo naš kôd na Raspberry Pi -u ili ručno pokretanjem python datoteke s terminala ili aktiviranjem bash skripte u vrijeme izvođenja.

Zadatak analize slike postiže se korištenjem obučenih OpenCV modela na automobilima. Zatim izračunavamo brzinu vozila, a pomoću tablice sigurne udaljenosti i izračunane brzine vozila izračunavamo sigurnu udaljenost kako bismo upozorili korisnika. Zatim izračunamo koordinate pravokutnika željenog vozila i na kraju upozorimo korisnika kada prijeđe prag, što nam govori kada je vozilo preblizu.

Da biste pokrenuli odgovarajuću skriptu python, idite do mape ideja u svom direktoriju. Zatim pokrenite datoteku v2.py (napisanu na Pythonu 2) kako biste započeli proces identifikacije s unaprijed unesenim videozapisom. Da biste započeli s unosom podataka s Pi kamere i zatim ih obradili, pokrenite datoteku Python 2, v3.py. Cijeli proces je trenutno ručni, ali se može automatizirati tako da imate bash skriptu koja radi prema zahtjevima.

Korak 4: Postavljanje Arduina

Bluetooth modul: Opskrbite 5V modulom HC-05 i postavite RX i TX pinove na 10 i 11 te spojite odgovarajuće na Arduino ploču.

GY 521 Žiroskop/akcelerometar: Spojite SCL na A5 i SDA na A4 i opskrbite 5V i uzemljite senzor pomoću jednog od uzemljenih igle.

KY 031 Senzor kucanja: Opskrbite 5V na VCC pin osjetnika kucanja i uzemljite ga te priključite izlazni pin na Digitalni I/O pin 7 u Arduinu.