Агуулгын хүснэгт:
- Хангамж
- Алхам 1: Шаардлагатай IDE болон номын санг суулгах
- Алхам 2: Хурдасгуурыг өд рүү холбоно уу
- Алхам 3: Хурдатгал хэмжигчийг цамцанд холбоно уу
- Алхам 4: Arduino дээр код ажиллуулах
- Алхам 5: Андройд дээр код ажиллуулах
- Алхам 6: Bluetooth дохионы холболтыг туршиж үзээрэй
- Алхам 7: Өөрийнхөө өгөгдлийг цуглуулах
- Алхам 8: Jupyter дэвтэр дээр өөрийн өгөгдлийг сургах
- Алхам 9: Андройд програмыг шинэ загвараар өөрчлөх
Видео: Постширт: Бодит цагт өмсөж болох байрлалыг илрүүлэх: 9 алхам
2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:01
Postshirt бол Adafruit Feather -аас акселерометрийн өгөгдлийг Bluetooth ашиглан Андройд аппликейшн рүү дамжуулж, ангилдаг бодит цагийн утасгүй байдлыг тодорхойлох систем юм. Бүрэн систем нь хэрэглэгч муу байрлалтай байгаа бөгөөд цаг алдах үед түлхэх мэдэгдэл гаргадаг бол бодит цаг хугацаанд илрүүлж чаддаг бөгөөд илрүүлэлт нь алхаж байхдаа ч ажилладаг.
Хангамж
Электроник
1 x Android ухаалаг гар утас
1 x Adafruit өд
1 x лити -ион полимер батерей - 3.7v 100mAh (утасгүй хэрэглээнд зориулагдсан)
2 x ADXL335 гурвалсан тэнхлэг бүхий хурдасгуур
Материал
Холбох утас
Соронзон хальс
Алхам 1: Шаардлагатай IDE болон номын санг суулгах
Adafruit өд
Эхлээд Arduino IDE -ийг суулгаад дараа нь Adafruit nRF51 BLE номын санг суулгах алхмуудыг дагана уу
Jupyter дэвтэр
Эхлээд Jupyter Notebook, дараа нь дараах шаардлагатай номын санг суулгаарай
- https://scikit-learn.org/stable/
- https://github.com/nok/sklearn-porter
Android
Android Studio суулгах
Төслийн код
Төслийн бүх кодыг GitHub дээрээс татаж аваарай
Алхам 2: Хурдасгуурыг өд рүү холбоно уу
ADXL335 -ийн өгөгдлийг уншихын тулд холболтын утсыг Vin, ground, Xout, Yout, Zout зүү рүү холбоно уу. Хоёр хурдатгал хэмжигчийн хувьд Вин утаснуудын бусад үзүүрийг өд дээрх 3V зүүтэй холбож, газардуулгын бусад үзүүрийг өд дээрх газардуулгатай холбоно. Эхний хурдасгуурын Xout, Yout, Zout утаснуудыг Өд дээрх A0, A1, A2 тээглүүрт холбоно уу. Хоёрдахь хурдасгуурын Xout, Yout, Zout утаснуудыг Өд дээрх A3, A4, A5 зүүтэй холбоно уу.
Хурдатгал хэмжигчийг ямар ч байдлаар холбож болох боловч ил хэсгүүдийг хооронд нь холбоо барихаас урьдчилан сэргийлэхийн тулд утсыг гагнах, цахилгаан соронзон хальсыг холболтын цэгүүдэд боож өгөхийг зөвлөж байна.
Алхам 3: Хурдатгал хэмжигчийг цамцанд холбоно уу
Туузны тусламжтайгаар акселерометрийг цамцны ар талд бэхлээрэй. A0-2 тээглүүрт холбосон хурдатгал хэмжигчийг арын доод хэсэгт хэвтээ байрлуулна. A35-тэй холбосон хурдатгал хэмжигчийг хүзүүний ар талд хэвтээ төвд байрлуулах ёстой. Хурдатгал хэмжигчийг хоёуланг нь тээглүүрийг доод талд нь байрлуулсан байх ёстой бөгөөд мэдрэгчийг цамц дээр хавтгай хавсаргаж бэхэлсэн байх ёстой.
Тэмдэглэл: Илүү байнгын өмсөх боломжтой байхын тулд мэдрэгчийг хувцас дээр оёж болох боловч мэдрэгчийн байрлалыг үр дүнтэй байрлуулахын тулд тэдгээрийг соронзон хальсанд хийж туршиж үзэх хэрэгтэй.
Алхам 4: Arduino дээр код ажиллуулах
Өд дээр өгөгдөл цуглуулж эхлэхийн тулд Arduino IDE -ийг эхлүүлж, төслийн кодын Arduino хэсгийн доор GestureDataSender файлыг нээнэ үү. Энэ файлыг нээгээд самбар болон ашиглаж буй портыг тохируулаад кодыг өд рүү оруулахын тулд "Баталгаажуулах" ба "Байршуулах" командыг сонгоно уу.
Алхам 5: Андройд дээр код ажиллуулах
Андройд дээр програм ажиллуулахын тулд эхлээд Android Studio -г ажиллуулаад дараа нь одоо байгаа Андройдын төслийг нээх сонголтыг сонгоно уу. Төслийн код руу очоод "Android" фолдерыг сонгоно уу. Андройд студи нь төслийн файлуудыг синхрончлоход хэсэг хугацаа шаардагдах бөгөөд шаардлагатай зарим номын санг суулгах хүсэлт гаргаж болох бөгөөд эдгээр сонголтыг зөвшөөрнө үү. Төсөл бэлэн болсны дараа Андройд төхөөрөмжийг компьютерт холбоод цонхны дээд хэсэгт ажиллах сонголтыг сонгоно уу. Харагдах цонхноос төхөөрөмжийг сонгоод програмыг төхөөрөмжид суулгаарай.
Алхам 6: Bluetooth дохионы холболтыг туршиж үзээрэй
Апп нээгдсэний дараа Feather асаалттай байгаа эсэхийг шалгаад утсан дээр гарч буй төхөөрөмжийн жагсаалтаас Adafruit Bluefruit LE -ийг сонгоно уу. Хэрэв холболт анх удаа амжилтгүй болбол бусад дибаг хийх алхамуудыг хийхээсээ өмнө дахин холбож үзээд төхөөрөмжийг холбохыг хүлээнэ үү. Төхөөрөмжийг холбосны дараа "Байрлал илрүүлэгч" модулийг сонгоно уу. Хэрэв энэ нь зөв ажиллаж байвал амьд шинэчлэлтийн график, биеийн байдал, хөдөлгөөний талаархи одоогийн таамаглалыг харуулна. Arduino нь мэдрэгчийн өгөгдлийг зөв дамжуулж байгааг шалгахын тулд хоёр акселерометрийг санамсаргүй чиглэлд хөдөлгөж, график дээрх бүх мөрүүд өөрчлөгдсөн эсэхийг шалгаарай. Хэрэв зарим шугамууд тогтмол хэвээр байвал акселерометрүүд өдтэй зөв холбогдсон эсэхийг шалгаарай. Хэрэв бүх зүйл хэвийн байгаа бол цамц өмсөж, биеийн байдлыг тодорхойлох нь таны биеийн байдлыг зөв таамаглаж байгааг шалгаарай. Баяр хүргэе! Та өмсөж болох байрлал илрүүлэх төхөөрөмжийг амжилттай тохирууллаа. Энэхүү зааварчилгаагаар үргэлжлүүлэн өөрийн өгөгдлийн санг хэрхэн бий болгох, өөрийн байрлалыг тодорхойлох тохиргоог хэрхэн хийхийг сурах.
Алхам 7: Өөрийнхөө өгөгдлийг цуглуулах
Өөрийн өгөгдлийг цуглуулахын тулд модулийг сонгох дэлгэц рүү буцаж очоод Data Recorder модулийг нээнэ үү. Энэ дэлгэц нээгдсэний дараа таны цуглуулах өгөгдлийн шошгыг бөглөнө үү; Өгөгдлөө хялбархан сургахын тулд сайн маягтай аливаа бичлэгийн нэрэнд "сайн" гэсэн үгийг оруулах ёстой. Цуглуулж эхлэхийн тулд "Өгөгдөл цуглуулах" товчлуурыг дарж, төлөвлөсөн үйлдлээ хийж дууссаны дараа товчлуурыг дахин дарж өгөгдлийг хадгалж хадгална уу. Бүртгэгдсэн бүх өгөгдлийг таны файлын системийн баримт бичгийн хавтасны доор "GestureData" нэртэй хавтсанд хадгалах болно. Бүх өгөгдлөө бичиж дуусаад загварыг сургахын тулд файлуудаа компьютер дээрээ хуулж ав.
Алхам 8: Jupyter дэвтэр дээр өөрийн өгөгдлийг сургах
Төслийн анхны код нь Jupyter Notebook хэсгийн "өгөгдөл" фолдерт сургах, өөрийн өгөгдлийг сургахад зориулагдсан анхны өгөгдлийг агуулдаг бөгөөд энэ фолдерт байгаа бүх файлыг устгаад дараа нь өөрийн өгөгдлийг фолдерт хуулна. Дараа нь Jupyter Notebook -ийг ажиллуулаад "PostureDetectorTrainer.ipynb" -ийг нээнэ үү. Энэхүү тэмдэглэлийн дэвтэр нь өгөгдлийн хавтсанд байгаа аливаа файлыг сайн, муу байрлалаар нь автоматаар ялгаж, дараа нь загварыг сургахын тулд шугаман SVM -ийг сургахад зориулагдсан бөгөөд зөвхөн "Cell" доош унаж "Бүгдийг ажиллуулах" -ыг сонгоно уу. Тэмдэглэлийн дэвтэр ажиллуулахад хэсэг хугацаа шаардагдаж магадгүй, гэхдээ хэрэв та нарийвчлал багатай бол тухайн загварыг урьдчилан таамаглах нарийвчлалыг өгдөг цэг рүү гүйлгэж үзээд өмнөх бичлэгүүдээ үнэн зөв, тууштай үнэн болгохыг хүсч болно. Хэрэв үр дүн сайн харагдаж байвал Java ангийг үүсгэх дараагийн нүд рүү гүйлгэнэ үү. Параметр болгон тайлбарласан хэсгийг харах хүртэл энэ нүдний доод талд гүйлгэнэ үү. Дараагийн алхамд эдгээр утгыг хуулж аваарай.
Алхам 9: Андройд програмыг шинэ загвараар өөрчлөх
Андройд аппликешн дэх загварыг өөрчлөхийн тулд төслийн бүтцийн java хэсгийн "PostureDetectorFragment.java" файл руу очихын тулд Android Studio ашиглана уу. Энэ файлд Jupyter Notebook -д үүсгэсэн 4 -тэй ижил харгалзах 4 хувьсагч байх болно. Эдгээр 4 хувьсагчийн утгыг Jupyter Notebook -ээс хуулж авсан утгуудаар сольж, хувьсагчийн нэрийг p_vectors, p_coefficients гэх мэтээс өөрчилөөгүй байгаа эсэхийг шалгаарай. Үүнийг хийсний дараа файлыг хадгалаад Run сонголтыг дахин сонгоод програмыг өөртөө суулгаарай. төхөөрөмж. Одоо Posture Detector модулийг нээхийн тулд өмнөх алхмуудыг дагана уу. Хэрэв энэ нь тийм ч сайн биш байгаа бол та бусад өгөгдлийг бүртгэж, загварыг дахин бүтээх талаар бодох хэрэгтэй. Үгүй бол баяр хүргэе! Та одоо Postshirt руу өөрийн биеэр бэлтгэгдсэн ангилагчийг оруулж ирлээ!
Зөвлөмж болгож буй:
Хамгаалалтын камер болох хамгийн хялбар вэбкамер - Хөдөлгөөнийг илрүүлэх, имэйлээр илгээсэн зураг: 4 алхам
Хамгаалалтын камер болох хамгийн хялбар вэбкамер - Хөдөлгөөн илрүүлэх ба имэйлээр илгээсэн зургууд: Та вэб камераас хөдөлгөөнийг илрүүлсэн зургийг имэйл рүүгээ оруулахын тулд програм хангамж татаж авах, тохируулах шаардлагагүй болсон - зүгээр л хөтөчөө ашиглаарай. Зургийг авахын тулд Windows, Mac эсвэл Android дээр хамгийн сүүлийн үеийн Firefox, Chrome, Edge эсвэл Opera хөтчийг ашиглаарай
RaspberryPi-4: 6 алхам дээр бодит цагийн нүүр илрүүлэх (зурагтай)
RaspberryPi-4 дээрх бодит цагийн нүүрний илрүүлэлт: Энэхүү зааварчилгаанд бид Shunyaface номын санг ашиглан Shunya O/S ашиглан Raspberry Pi 4 дээр нүүрний бодит илрүүлэлтийг хийх болно. Та энэ зааврыг дагаж RaspberryPi-4 дээр 15-17-ийн илрүүлэх хүрээний хурдыг авах боломжтой
Өргөтгөсөн бодит байдал Vuforia 7 Газрын хавтгайг илрүүлэх.: 8 алхам
Өргөтгөсөн бодит байдал Vuforia 7 Ground Planet Detection: Vuforia -ийн сайжруулсан бодит байдлын SDK нь Unity 3D -д зориулан ARCore болон ARKit ашиглан AR дээрх газрын онгоцыг илрүүлж байна. Өнөөдрийн заавар нь Unity дахь төрөлх интеграцийг ашиглан Android эсвэл IOS -д зориулсан AR апп хийх болно. Бид машиныг тэнгэрээс тэнгэрт унах болно
MEMES -д зориулсан бодит байдлын бодит програмыг хийцгээе! 8 алхам
MEMES -д зориулж бодит байдлын бодит програмыг хийцгээе! Энэхүү зааварчилгаанд бид Google API ашиглан мемен хайхад зориулагдсан Unity3D -д Android болон IOS -д зориулж сайжруулсан реалити апп хийх гэж байна. Бид Vuforia -ийн газрын онгоцны илрүүлэлтийг Unity -д ашиглах тул энэ гар утасны апп нь дараах зорилгоор ажиллах болно
Шөнийн 4 цагт шилэн робот: 8 алхам (зурагтай)
4am Шилэн робот: Зарим хүмүүс надаас санаагаа хаанаас авах вэ гэж асуусан. Би сайн мэдэхгүй байна, гэхдээ би хэзээ олж авснаа мэдэж байна, яагаад гэдгийг нь мэдэхгүй ч ихэнх санаагаа тохиромжгүй үед, хичээл дундуур, харанхуйд гэртээ харих, эсвэл байнга, Би босдог