Съдържание:
- Стъпка 1: Хардуер
- Стъпка 2: Софтуер
- Стъпка 3: Настройка на хардуера
- Стъпка 4: IDE на Energia
- Стъпка 5: Energia IDE - Скица
- Стъпка 6: Начертаване на данните
- Стъпка 7: Програма Python
- Стъпка 8: Финал
Видео: Четене на ултразвуков сензор (HC-SR04) Данни на 128 × 128 LCD и визуализиране с помощта на Matplotlib: 8 стъпки
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:51
В тази инструкция ще използваме MSP432 LaunchPad + BoosterPack за показване на данните на ултразвуков сензор (HC-SR04) на LCD дисплей с размери 128 × 128 и за изпращане на данните на компютър последователно и визуализиране с Matplotlib.
Стъпка 1: Хардуер
Какво ви е необходимо MSP432 LaunchPad, Educational BoosterPack MKII, серво мотор, ултразвуков сензор (HC-SR04), джъмперни проводници, мини платка.
Стъпка 2: Софтуер
Energia IDED Изтеглете: https://energia.nu/PyCharm Изтеглете:
Стъпка 3: Настройка на хардуера
S1. Свържете вашия BoosterPack отгоре на LaunchPad. S2. Свържете ултразвуковия сензор (HC -SR04) -> BoosterPack. Vcc -> пин 21 GND -> щифт 22 Trig -> пин 33 Echo -> пин 32S3. Свържете сервомотора -> BoosterPack. Red -> POWERBlack -> GNDOrange -> SIGNAL (J2.19) S4. Свържете MSP432 LaunchPad към един от USB портовете на вашия компютър.
Стъпка 4: IDE на Energia
S1. Отворете Energia IDE. S2. Изберете правилния сериен порт и платка. Качете програмата по -долу в LaunchPad, като щракнете върху бутона Качване. Ето какво прави програмата: P1. Той завърта серво мотора от 0 до 180 градуса и обратно от 180 до 0 градуса на стъпки от 10. P2. Изчислява разстоянието (см) отчитане от ултразвуковия сензор и го показва на 128 × 128 LCD. P3. Ако разстоянието (см) е по -малко от 20, включете червения светодиод или включете зеления светодиод. P4. За да си поиграете с пространството на LCD екрана, програмата показва и някои геометрични форми.
Стъпка 5: Energia IDE - Скица
Горната скица може да бъде изтеглена от тук.
Стъпка 6: Начертаване на данните
Можете да използвате всеки Python IDE, в този случай аз използвам PyCharm. Преди да започнете, уверете се, че са изпълнени следните предпоставки:-> Инсталирали сте Python. Можете да го получите от: https://www.python.org/downloads/-> Работите с PyCharm Community. I. Създаване на скрипт на Python в PyCharmS1. Нека започнем нашия проект: ако сте на началния екран, щракнете върху Създаване на нов проект. Ако вече имате отворен проект, изберете Файл -> Нов проект. S2. Изберете Pure Python -> Местоположение (Посочете директорията) -> Проект на интерпретатора: Нова среда Virtualenv -> инструмент Virtualenv -> Създаване. S3. Изберете корена на проекта в прозореца на инструмента за проект, след което изберете File -> New -> Python file -> Type the new filename. S4. PyCharm създава нов Python файл и го отваря за редактиране. II. Инсталирайте следните пакети: PySerial, Numpy и Matplotlib. S1. Matplotlib е графична библиотека за Python. S2. NumPy е основният пакет за научни изчисления в Python. S3. PySerial е библиотека на Python, която осигурява поддръжка за серийни връзки на различни устройства. За да инсталирате всеки пакет в PyCharmS1. Файл -> Настройки. S2. Под Project изберете Project Interpreter и кликнете върху иконата „+“. S3. В лентата за търсене въведете пакета, който искате да инсталирате, и щракнете върху Инсталиране на пакет.
Стъпка 7: Програма Python
ЗАБЕЛЕЖКА: Уверете се, че номерът на COM порта и скоростта на предаване са същите като тези в скицата на Energia. Горната програма може да бъде изтеглена от тук.
Стъпка 8: Финал
В зависимост от заобикалящата ви зона, трябва да започнете да виждате измереното разстояние (см) между различни обекти на LCD дисплея, тъй като серво моторът се върти от 0 до 180 градуса и обратно от 180 до 0 градуса. Програмата Python показва график на живо от четенето на ултразвуковия сензор. /devdocs/user/quickstart.htmlУлтразвуков датчик за разстояние-HC-SR04: https://www.sparkfun.com/products/15569MSP432 LaunchPad: https://www.ti.com/tool/MSP-EXP432P401REOducational BoosterPack MKII: https://www.ti.com/tool/BOOSTXL-EDUMKIIServo Motor:
Препоръчано:
Визуализиране на данни от Magicbit в AWS: 5 стъпки
Визуализиране на данни от Magicbit в AWS: Данните, събрани от сензори, свързани към Magicbit, ще бъдат публикувани в ядрото на AWS IOT чрез MQTT, за да се визуализират графично в реално време. Ние използваме magicbit като борда за разработка в този проект, който е базиран на ESP32. Следователно всеки ESP32 d
IoT: Визуализиране на данни от сензора за светлина с помощта на NOD-RED: 7 стъпки
IoT: Визуализиране на данни от сензора за светлина с помощта на Node-RED: В тази инструкция ще научите как да създадете сензор, свързан с интернет! Ще използвам сензор за околна светлина (TI OPT3001) за тази демонстрация, но всеки сензор по ваш избор (температура, влажност, потенциометър и т.н.) ще работи. Стойностите на сензора
Четене и запис на данни във външен EEPROM с помощта на Arduino: 5 стъпки
Четене и запис на данни във външен EEPROM с помощта на Arduino: EEPROM означава Електрически изтриваема програмируема памет само за четене. EEPROM е много важна и полезна, тъй като е енергонезависима форма на памет. Това означава, че дори когато платката е изключена, чипът EEPROM все още запазва програмата, която
Визуализиране на данни за безжичен сензор с помощта на Google Charts: 6 стъпки
Визуализиране на данни от безжичния сензор с помощта на Google Charts: Прогнозният анализ на машините е много необходим, за да се сведе до минимум престоят на машината. Редовните проверки помагат за удължаване на работното време на машината и от своя страна подобряват нейната устойчивост на повреди. Безжичен сензор за вибрации и температура
Методи за откриване на нивото на водата Arduino с помощта на ултразвуков сензор и сензор за вода Funduino: 4 стъпки
Методи за откриване на нивото на водата Arduino с помощта на ултразвуков сензор и сензор за вода Funduino: В този проект ще ви покажа как да създадете евтин детектор за вода, като използвате два метода: 1. Ултразвуков сензор (HC-SR04) .2. Сензор за вода Funduino