Мониторинг на ускорението с помощта на Raspberry Pi и AIS328DQTR с помощта на Python: 6 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:51

Ускорението е крайно, според мен според някои закони на физиката.- Тери Райли

Гепардът използва невероятно ускорение и бързи промени в скоростта при преследване. Най -бързото същество на брега от време на време използва най -високото си темпо, за да хване плячка. Съществата ускоряват това, като прилагат почти пет пъти по-голяма мощност от тази на Юсейн Болт на фона на рекордното му бягане на 100 метра.

В днешно време хората не могат да си представят съществуването си без иновации. Около нас различни иновации помагат на хората да продължат съществуването си с повече екстравагантност. Raspberry Pi, мини, едноплатен Linux компютър, дава евтина и уважавана база за начинания в областта на електрониката и авангардни постижения като IoT, Smart Cities и училищно образование. Като почитатели на компютрите и джаджите, ние взехме в значителна степен с Raspberry Pi и избрахме да смесим нашите интереси. И така, какви са възможните резултати, които можем да направим, ако имаме Raspberry Pi и 3-осен акселерометър в близост? В тази задача ще включим AIS328DQTR, цифров 3-осен MEMS линеен сензор за акселерометър, за измерване на ускорението в 3 посоки, X, Y и Z, с Raspberry Pi с помощта на Python. Това си заслужава да се разгледа.

Стъпка 1: Необходим хардуер

Въпросите бяха по -малко за нас, тъй като имаме огромно количество неща, от които да лежим, за да работим. Във всеки случай, ние знаем колко е неприятно за другите да изхвърлят правилната част навреме от силното място и това е защитено, като не обръща внимание на всяка стотинка. Така че ние бихме ви помогнали.

1. Малина Пи

Първата стъпка беше получаването на платка Raspberry Pi. Raspberry Pi е единичен компютър, базиран на Linux. Този малък компютър носи удар в регистрирането на мощност, използван като част от електронни упражнения и компютърни операции като електронни таблици, текстообработка, уеб сърфиране и имейл и игри. Можете да си купите такъв във всеки магазин за електроника или любители.

2. I2C щит за Raspberry Pi

Основната грижа, която Raspberry Pi наистина липсва, е I2C порт. Така че за това конекторът TOUTPI2 I2C ви дава смисъл да използвате Raspberry Pi с ВСЯКО от I2C устройства. Предлага се в магазина на DCUBE

3. 3-осен акселерометър, AIS328DQTR

Принадлежащ към сензорите за движение STMicroelectronics, AIS328DQTR е ултра-ниска мощност, високоефективен 3-осен линеен акселерометър със стандартен SPI изход за цифров сериен интерфейс. Ние закупихме този сензор от DCUBE Store

4. Свързващ кабел

Придобихме свързващия кабел I2C от DCUBE Store

5. Микро USB кабел

Най -скромният объркан, но най -строг в степента на нужда от мощност е Raspberry Pi! Най -лесният начин да се справите с плана на играта е чрез използването на Micro USB кабел. GPIO щифтовете или USB портовете могат по подобен начин да се използват за осигуряване на достатъчно захранване.

6. Уеб достъпът е необходимост

Вземете вашия Raspberry Pi свързан с Ethernet (LAN) кабел и го свържете към вашата мрежа. От друга страна, сканирайте за WiFi конектор и използвайте един от USB портовете, за да стигнете до отдалечената мрежа. Това е рязко решение, фундаментално, малко и просто!

7. HDMI кабел/Отдалечен достъп

Raspberry Pi има HDMI порт, който можете да свържете с монитор или телевизор с HDMI кабел. По избор можете да използвате SSH за извеждане на вашия Raspberry Pi от компютър с Linux или Macintosh от терминала. Също така PuTTY, безплатен терминален емулатор с отворен код, звучи като не чак толкова лош избор.

Стъпка 2: Свързване на хардуера

Направете веригата, както е показано на показаната схема. На графиката ще видите различните части, фрагменти от мощността и I2C сензор.

Raspberry Pi и I2C Shield връзка

Най -важното друго, вземете Raspberry Pi и забележете I2C Shield върху него. Натиснете щита внимателно върху GPIO щифтовете на Pi и приключихме с тази стъпка толкова лесно, колкото пай (вижте снимката).

Връзка на Raspberry Pi и сензор

Вземете сензора и свържете с него I2C кабела. За подходящата работа на този кабел, моля, прегледайте I2C изхода ВИНАГИ заема с I2C входа. Същото трябва да се вземе и за Raspberry Pi с I2C щит, монтиран върху GPIO щифтовете.

Ние насърчаваме използването на I2C кабела, тъй като той отрича изискването за разчленяване на изводи, обезопасяване и притеснение, постигнато дори от най -скромната бъркотия. С този важен кабел за асоцииране и възпроизвеждане можете да представяте, разменяте измислици или да добавяте още притурки към подходящо приложение. Това поддържа работното тегло до огромно ниво.

Забележка: Кафявият проводник трябва надеждно да следва заземяващата (GND) връзка между изхода на едно устройство и входа на друго устройство

Уеб мрежата е ключова

За да направим нашия опит печеливш, ние се нуждаем от уеб връзка за нашия Raspberry Pi. За това имате опции като свързване на Ethernet (LAN) съединение с домашната мрежа. Освен това, като опция, приятен курс е да използвате WiFi USB конектор. Най -общо казано за това, имате нужда от шофьор, за да работи. Затова се наведете към този с Linux в изображението.

Захранване

Включете Micro USB кабела в гнездото за захранване на Raspberry Pi. Стиснете и сме готови.

Връзка към екрана

Можем да свържем HDMI кабела към друг монитор. Понякога трябва да стигнете до Raspberry Pi, без да го свързвате към екран, или може да се наложи да видите информация от него от друго място. Вероятно има креативни и фискално умни начини да се справите с извършването на всички съобразени неща. Един от тях използва - SSH (отдалечено влизане в командния ред). Можете също така да използвате софтуера PuTTY за това.

Стъпка 3: Кодиране на Python за Raspberry Pi

Можете да видите кода на Python за сензора Raspberry Pi и AIS328DQTR в нашето хранилище на Github.

Преди да преминете към кода, уверете се, че сте прочели правилата, дадени в архива Readme, и настройте Raspberry Pi според него. Просто ще си починете за момент, за да направите всичко, което обмислите.

Акселерометърът е електромеханична джаджа, която ще измерва силите на ускорението. Тези сили могат да бъдат статични, подобни на постоянната сила на гравитацията, която тегли в краката ви, или могат да бъдат променящи се - причинени от преместване или вибриране на акселерометъра.

Продължава с кода на python и можете да клонирате и променяте кода по всякакъв начин, към който се наклоните.

# Разпространява се с лиценз на свободна воля.# Използвайте го както искате, печелите или безплатно, при условие че се вписва в лицензите на свързаните с него произведения. # AIS328DQTR # Този код е проектиран да работи с AIS328DQTR_I2CS I2C мини модул, достъпен от dcubestore.com # https://dcubestore.com/product/ais328dqtr-high-performance-ultra-low-power-3-axis-accelerometer-with -цифров изход-за-автомобилни приложения-i%C2%B2c-мини-модул/

внос smbus

време за импортиране

# Вземете I2C автобус

шина = smbus. SMBus (1)

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Изберете контролен регистър1, 0x20 (32) # 0x27 (39) Режим на включено захранване, Избор на скорост на предаване на данни = 50Hz # X, Y, Z-ос активирана шина.write_byte_data (0x18, 0x20, 0x27) # AIS328DQTR адрес, 0x18 (24) # Изберете контролен регистър4, 0x23 (35) # 0x30 (48) Непрекъсната актуализация, Избор на пълен мащаб = +/- 8G шина.write_byte_data (0x18, 0x23, 0x30)

time.sleep (0.5)

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Прочетете данните обратно от 0x28 (40), 2 байта # X-Axis LSB, X-Axis MSB data0 = bus.read_byte_data (0x18, 0x28) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x29)

# Конвертирайте данните

xAccl = данни1 * 256 + данни0, ако xAccl> 32767: xAccl -= 65536

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Прочетете обратно данни от 0x2A (42), 2 байта # Y-ос LSB, Y-ос MSB данни 0 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2A) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2B)

# Конвертирайте данните

yAccl = данни1 * 256 + данни0, ако yAccl> 32767: yAccl -= 65536

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Прочетете данните обратно от 0x2C (44), 2 байта # Z-ос LSB, Z-ос MSB данни 0 = шина.прочетени_байт_данни (0x18, 0x2C) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2D)

# Конвертирайте данните

zAccl = данни1 * 256 + данни0, ако zAccl> 32767: zAccl -= 65536

# Извеждане на данни на екрана

печат "Ускорение по ос X: %d" %xAccl печат "Ускорение по ос Y: %d" %yAccl печат "Ускорение по ос Z: %d" %zAccl

Стъпка 4: Практичността на Кодекса

Изтеглете (или git изтеглете) кода от Github и го отворете в Raspberry Pi.

Изпълнете командите за компилиране и качване на кода в терминала и вижте доходността на екрана. След няколко минути той ще покаже всеки един от параметрите. След като гарантирате, че всичко работи без усилия, можете да използвате това начинание всеки ден или да направите това начинание малка част от много по -голяма задача. Каквито и да са вашите нужди, сега имате още една измислица в натрупването си.

Стъпка 5: Приложения и функции

Произведен от STMicroelectronics, ултра компактен триосен линеен акселерометър с ниска мощност и висока производителност, принадлежащ на сензорите за движение. AIS328DQTR е подходящ за приложения като телематика и черни кутии, навигация в автомобила в таблото, измерване на наклона / наклона, устройство против кражба, интелигентно енергоспестяване, разпознаване и регистриране на удари, мониторинг на вибрации и компенсация и функции, активирани при движение.

Стъпка 6: Заключение

Ако сте обмисляли да изследвате вселената на сензорите Raspberry Pi и I2C, тогава можете да се шокирате, като използвате хардуерните основи, кодирането, подреждането, авторитетни и т.н. В този метод може да има няколко поръчки, които може да е ясно, докато някои могат да ви изпитат, да ви преместят. Във всеки случай можете да направите начин и безупречен, като промените и направите своя формация.

Например, можете да започнете с мисълта за прототип за проследяване на поведението, за да наблюдавате и изобразявате физическите движения и стойката на тялото на животните с AIS328DQTR и Raspberry Pi с помощта на Python. В горната задача използвахме фундаментални изчисления на акселерометър. Протоколът е да се създаде система от акселерометър, заедно с всеки жирометър и GPS, и контролиран (машинен) алгоритъм за обучение (поддържаща векторна машина (SVM)) за автоматична идентификация на поведението на животните. Това ще бъде последвано от събиране на паралелни измервания на сензора и оценка на измерванията чрез използване на класификация на поддържаща векторна машина (SVM). Използвайте различни комбинации от независими измервания (седене, ходене или бягане) за обучение и валидиране, за да определите здравината на прототипа. Ще се опитаме да направим работещо представяне на този прототип по -рано, отколкото по -късно, конфигурацията, кодът и моделирането работят за по -поведенчески режими. Вярваме, че на всички ви харесва!

За ваше улеснение имаме очарователен видеоклип в YouTube, който може да ви помогне при изпита. Доверете се, че това начинание мотивира по -нататъшното проучване. Започнете там, където сте. Използвайте това, което имате. Прави каквото можеш.