ჭკვიანი ჩაფხუტის აქსესუარი: 4 ნაბიჯი

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:19

ყოველწლიურად 1,3 მილიონი ადამიანი იღუპება საგზაო შემთხვევების გამო. ამ უბედური შემთხვევების დიდ ნაწილს ორი ბორბლიანი ავტომობილი მონაწილეობს. ორი ბორბლიანი ავტომობილი უფრო საშიში გახდა, ვიდრე ოდესმე. 2015 წლის მონაცემებით, საგზაო შემთხვევების შედეგად დაღუპულთა 28% დაკავშირებულია ორ ბორბლიან მანქანასთან. ნასვამ მდგომარეობაში მართვა, ყურადღების გადატანა, გადაჭარბებული სიჩქარე, წითელი შუქებით გადახტომა და გზების გაბრაზება არის რამდენიმე მიზეზი, რის გამოც გზები ხდება ურბანული ცხოვრების საშიში ნაწილი. თუ ზომები არ იქნა მიღებული, ავარია შეიძლება გახდეს სიკვდილის მეხუთე წამყვანი მიზეზი 2030 წლისთვის.

არდუინოს მიერ დამუშავებული აქსელერომეტრისა და გიროსკოპის სენსორის გამოყენებით ჩვენ ამ პრობლემის გადაწყვეტა ჩაფხუტის აქსესუარის სახით გავაკეთეთ. ჩვენი ჭკვიანი ჩაფხუტის ერთ -ერთი მთავარი მახასიათებელი არის Raspberry Pi კამერის განთავსება ჩაფხუტის უკანა ნაწილში, რათა გაანალიზოს მისი კვება, რათა დადგინდეს თუ არა მანქანა სახიფათოდ ახლოს. გამოვლენისას ზუზერი ჩართულია. ჩაფხუტის კიდევ ერთი ფუნქციაა უბედური შემთხვევის შემთხვევაში დაუყოვნებლივ მიიღოს დახმარება ჩაფხუტის მატარებლებისთვის. ეს მოიცავს SOS შეტყობინების გაგზავნას მათ გადაუდებელ კონტაქტებთან, იმ მფლობელის ადგილმდებარეობის შესახებ. ჩვენ ასევე შევქმენით აპლიკაცია, რომელიც ურთიერთქმედებს და იღებს მონაცემებს Arduino– დან და ამუშავებს მას მუზარადის ფუნქციონირების კიდევ უფრო გასაძლიერებლად.

ნაბიჯი 1: მასალები

არაელექტრონული მასალები:

1 ჩაფხუტი

1 სამოქმედო კამერის სათავე

1 ტომარა

ელექტრონული მასალები:

1 ჟოლო პი 3

1 არდუინო უნო

1 R-Pi კამერა

1 KY-031 დარტყმის სენსორი

1 GY-521 ამაჩქარებელი/გიროსკოპი

1 HC-05 Bluetooth მოდული

1 USB კაბელი

მავთულები

ნაბიჯი 2: აპარატურის შეკრება

მოათავსეთ სამოქმედო კამერის სათავე ჩაფხუტის ირგვლივ, როგორც ეს ნაჩვენებია და მიამაგრეთ ჩანთა თავზე, ჩაფხუტის უკანა მხარეს.

ნაბიჯი 3: ჟოლოს დაყენება

სურათის ანალიზისა და RPi კამერის გამოყენებით, Raspberry Pi ამოიცნობს მანქანებს, რომლებიც საშიშად არიან მომხმარებლის უკან და აფრთხილებს მომხმარებელს ვიბრაციის ძრავების გააქტიურებით. Raspberry PI და კამერის დასაყენებლად, ჩვენ პირველად ვტვირთავთ ჩვენს კოდს Raspberry Pi- ზე და შემდეგ ვამყარებთ SSH კავშირს მასთან. შემდეგ ჩვენ ვუშვებთ ჩვენს კოდს Raspberry Pi– ზე ხელით პითონის ფაილის გაშვებით ტერმინალიდან ან გაშვების დროს bash სკრიპტის გააქტიურებით.

სურათის ანალიზის ამოცანა სრულდება მანქანებზე გაწვრთნილი OpenCV მოდელების გამოყენებით. შემდეგ ჩვენ ვიანგარიშებთ ავტომობილის სიჩქარეს, ხოლო უსაფრთხო მანძილის დიაგრამის და ავტომობილის გამოთვლილი სიჩქარის გამოყენებით, ჩვენ ვიანგარიშებთ უსაფრთხო მანძილს მომხმარებლის გასაფრთხილებლად. შემდეგ ჩვენ ვიანგარიშებთ სასურველი ავტომობილის ოთხკუთხედის კოორდინატებს და ბოლოს ვაფრთხილებთ მომხმარებელს ბარიერის გადალახვისას, რაც გვეუბნება, როდესაც მანქანა ძალიან ახლოს არის.

სწორი პითონის სკრიპტის გასაშვებად გადადით იდეის საქაღალდეში თქვენს შესაბამის დირექტორიაში. შემდეგ, გაუშვით v2.py ფაილი, (დაწერილია პითონში 2), რათა დაიწყოთ იდენტიფიკაციის პროცესი წინასწარ შესანახი ვიდეოთი. Pi კამერიდან შეყვანის დასაწყებად და შემდგომ მისი დამუშავებისთვის, გაუშვით Python 2 ფაილი, v3.py. მთელი პროცესი ხელით არის გაკეთებული, მაგრამ მისი ავტომატიზირება შესაძლებელია bash სკრიპტის გამოყენებით, რომელიც მუშაობს მოთხოვნების შესაბამისად.

ნაბიჯი 4: Arduino დაყენება

Bluetooth მოდული: მიაწოდეთ 5V HC-05 მოდულს და დააყენეთ RX და TX ქინძისთავები 10 და 11 და დაამყარეთ შესაბამისი კავშირები Arduino დაფაზე.

GY 521 გიროსკოპი/აქსელერომეტრი: შეაერთეთ SCL A5– თან და SDA– ს A4– ით და მიაწოდეთ 5 ვ და მიაწებეთ სენსორი ერთ – ერთი დამჭერის გამოყენებით.

KY 031 დაკაკუნების სენსორი: მიეცით 5 ვ დაარტყა სენსორის VCC პინს და მიწას მიამაგრეთ იგი და მიამაგრეთ ციფრული I/O პინ 7 არდუინოში.