Sadržaj:
- Korak 1: Potreban hardver:
- 2. korak: Spajanje hardvera:
- Korak 3: Kôd za praćenje kretanja:
- Korak 4: Aplikacije:
Video: Praćenje kretanja pomoću MPU-6000 i Raspberry Pi: 4 koraka
2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:33
MPU-6000 je 6-osni osjetnik praćenja pokreta koji ima 3-osni akcelerometar i 3-osi žiroskop ugrađen u njega. Ovaj senzor sposoban je učinkovito pratiti točan položaj i lokaciju objekta u trodimenzionalnoj ravnini. Može se koristiti u sustavima koji zahtijevaju analizu položaja s najvećom preciznošću.
U ovom vodiču prikazano je povezivanje senzorskog modula MPU-6000 s malinom pi. Za čitanje vrijednosti ubrzanja i kuta rotacije koristili smo malinu pi s I2c adapterom. Ovaj adapter I2C čini povezivanje s senzorskim modulom lakim i pouzdanijim.
Korak 1: Potreban hardver:
Materijali koji su nam potrebni za postizanje našeg cilja uključuju sljedeće hardverske komponente:
1. MPU-6000
2. Malina Pi
3. I2C kabel
4. I2C štit za malinu pi
5. Ethernet kabel
2. korak: Spajanje hardvera:
Odjeljak hardverskog spajanja u osnovi objašnjava potrebne ožičenje potrebne veze između senzora i maline pi. Osiguravanje ispravnih veza osnovna je potreba tijekom rada na bilo kojem sustavu za željeni izlaz. Dakle, potrebne veze su sljedeće:
MPU-6000 će raditi preko I2C. Evo primjera dijagrama ožičenja koji pokazuje kako spojiti svako sučelje senzora.
Out-of-box, ploča je konfigurirana za I2C sučelje, pa kao takvu preporučujemo korištenje ove veze ako ste inače agnostični.
Sve što trebate su četiri žice! Potrebna su samo četiri priključka Vcc, Gnd, SCL i SDA pinovi koji se povezuju pomoću I2C kabela.
Ove veze su prikazane na gornjim slikama.
Korak 3: Kôd za praćenje kretanja:
Prednost korištenja maline pi je ta što vam daje fleksibilnost programskog jezika u kojem želite programirati ploču kako biste s njom spojili senzor. Iskorištavajući ovu prednost ove ploče, ovdje demonstriramo njezino programiranje u pythonu. Python je jedan od najjednostavnijih programskih jezika s najjednostavnijom sintaksom. Python kôd za MPU-6000 može se preuzeti s naše GitHub zajednice koja je Dcube Store
Osim radi lakšeg korištenja, kôd objašnjavamo i ovdje:
Kao prvi korak kodiranja, morate preuzeti knjižnicu SMBus u slučaju pythona jer ova knjižnica podržava funkcije korištene u kodu. Dakle, za preuzimanje knjižnice možete posjetiti sljedeću vezu:
pypi.python.org/pypi/smbus-cffi/0.5.1
Ovdje možete kopirati radni kod:
uvoz smbus
vrijeme uvoza
# Nabavite I2C sabirnicu = smbus. SMBus (1)
# MPU-6000 adresa, 0x68 (104)
# Odaberite registar konfiguracije žiroskopa, 0x1B (27)
# 0x18 (24) Cijeli raspon opsega = 2000 dps
bus.write_byte_data (0x68, 0x1B, 0x18)
# MPU-6000 adresa, 0x68 (104)
# Odaberite registar konfiguracije akcelerometra, 0x1C (28)
# 0x18 (24) Cijeli raspon ljestvice = +/- 16g
bus.write_byte_data (0x68, 0x1C, 0x18)
# MPU-6000 adresa, 0x68 (104)
# Odaberite registar za upravljanje napajanjem1, 0x6B (107)
# 0x01 (01) PLL s referencom xGyro
bus.write_byte_data (0x68, 0x6B, 0x01)
vrijeme.spavanje (0,8)
# MPU-6000 adresa, 0x68 (104)
# Vratite podatke iz 0x3B (59), 6 bajtova
# Akcelerometar X-osi MSB, X-osi LSB, Y-osi MSB, Y-osi LSB, Z-osi MSB, Z-osi LSB
podaci = sabirnica.čitani_i2c_blok_podaci (0x68, 0x3B, 6)
# Pretvorite podatke
xAccl = podaci [0] * 256 + podaci [1]
ako je xAccl> 32767:
xAccl -= 65536
yAccl = podaci [2] * 256 + podaci [3]
ako je yAccl> 32767:
yAccl -= 65536
zAccl = podaci [4] * 256 + podaci [5]
ako je zAccl> 32767:
zAccl -= 65536
# MPU-6000 adresa, 0x68 (104)
# Vratite podatke s 0x43 (67), 6 bajtova
# Žirometar X-osi MSB, X-osi LSB, Y-osi MSB, Y-osi LSB, Z-osi MSB, Z-osi LSB
data = bus.read_i2c_block_data (0x68, 0x43, 6)
# Pretvorite podatke
xGiro = podaci [0] * 256 + podaci [1]
ako je xGyro> 32767:
xŽiro -= 65536
yGiro = podaci [2] * 256 + podaci [3]
ako je yGyro> 32767:
yGiro -= 65536
zGiro = podaci [4] * 256 + podaci [5]
ako je zGyro> 32767:
zGiro -= 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
ispis "Os X rotacije: %d" %xGiro
ispis "Y-osi rotacije: %d" %yGiro
ispis "Z-os rotacije: %d" %zGiro
Kôd se izvršava sljedećom naredbom:
$> python MPU-6000.py gt; python MPU-6000.py
Izlaz senzora prikazan je na gornjoj slici za referencu korisnika.
Korak 4: Aplikacije:
MPU-6000 je senzor za praćenje pokreta koji svoju primjenu nalazi u sučelju kretanja pametnih telefona i tableta. U pametnim telefonima ti se senzori mogu koristiti u aplikacijama kao što su naredbe pokretima za aplikacije i upravljanje telefonom, poboljšano igranje, proširena stvarnost, panoramsko snimanje i gledanje fotografija te navigacija pješaka i vozila. MotionTracking tehnologija može pretvoriti mobilne telefone i tablete u moćne 3D inteligentne uređaje koji se mogu koristiti u aplikacijama u rasponu od praćenja zdravlja i kondicije do usluga temeljenih na lokaciji.
Preporučeni:
Izradite nosivi uređaj za praćenje kretanja (BLE od Arduina do prilagođene aplikacije za Android Studio): 4 koraka
Izradite nosivi uređaj za praćenje kretanja (BLE od Arduina do prilagođene aplikacije za Android Studio): Bluetooth Low Energy (BLE) je oblik Bluetooth komunikacije niske snage. Nosivi uređaji, poput pametnih odjevnih predmeta koje pomažem dizajnirati na Predictive Wear -u, moraju ograničiti potrošnju energije kad god je to moguće kako bi se produljilo trajanje baterije i često koriste BLE
Praćenje i praćenje za male trgovine: 9 koraka (sa slikama)
Track & trace za male trgovine: Ovo je sustav koji je napravljen za male trgovine koje bi se trebale montirati na e-bicikle ili e-skutere za kratke isporuke, na primjer pekara koja želi isporučivati peciva. Track and Trace znači sustav Track and Trace koji koriste ca
DIY pametni robotski alati za praćenje automobila Kompleti za praćenje automobila Fotoosjetljivi: 7 koraka
DIY Pametni roboti za praćenje automobila Kompleti za praćenje Automobil Fotoosjetljivi: Dizajn SINONING ROBOT -a Možete kupiti od robota za praćenje Robotski čip TheoryLM393 usporedite dva fotootpornika, kada LED dioda s jednog bočnog fotootpornika na BIJELOJ strani motora odmah će se zaustaviti, s druge strane motora okreni se pa
Praćenje kretanja očiju pomoću infracrvenog senzora: 5 koraka
Praćenje kretanja očiju pomoću infracrvenog senzora: Koristio sam infracrveni senzor da osjetim kretanje očiju i kontroliram LED. Napravio sam očne jabučice s LED trakom NeoPixel
Tfcd 3D praćenje kretanja kroz kapacitivno osjetilo i LED izlaz: 6 koraka (sa slikama)
Tfcd 3D praćenje kretanja kroz kapacitivno sensing i LED izlaz: U ovoj uputi je objašnjeno kako se kretanje ruke može pratiti u 3D prostoru pomoću principa kapacitivnog sensinga. Promjenom udaljenosti između napunjene aluminijske folije i vaše ruke kapacitet kondenzatora će se mijenjati