Viedās ķiveres piederums: 4 soļi

2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:57

Katru gadu ceļu satiksmes negadījumu dēļ iet bojā 1,3 miljoni cilvēku. Liela daļa šo negadījumu ir saistīti ar divriteņu braucējiem. Divi riteņi ir kļuvuši bīstamāki nekā jebkad agrāk. Līdz 2015. gadam 28% no visiem ceļu satiksmes negadījumos bojāgājušajiem bija saistīti ar divriteņu braucējiem. Braukšana dzērumā, uzmanības novēršana, ātruma pārsniegšana, lēkšana pa sarkano gaismu un dusmas uz ceļiem ir daži no iemesliem, kāpēc ceļi kļūst par bīstamu pilsētas dzīves sastāvdaļu. Ja nerīkosies, ceļu satiksmes negadījumi līdz 2030. gadam var kļūt par piekto galveno nāves cēloni.

Izmantojot akselerometru un žiroskopa sensoru, ko darbina Arduino, mēs radījām šīs problēmas risinājumu ķiveres piederuma veidā. Viena no mūsu viedās ķiveres galvenajām iezīmēm izmanto Raspberry Pi kameru, kas novietota ķiveres aizmugurē, lai analizētu tās plūsmu, lai noteiktu, vai transportlīdzeklis ir bīstami tuvu. Noteikšanas laikā ir ieslēgts skaņas signāls. Vēl viena ķiveres funkcija ir nekavējoties saņemt palīdzību ķiveres valkātājiem nelaimes gadījumā. Tas ietver SOS ziņas nosūtīšanu viņu ārkārtas kontaktpersonām ar lietotāja atrašanās vietu. Mēs esam izveidojuši arī lietotni, kas mijiedarbojas ar Arduino un saņem datus no tā, un apstrādā to, lai vēl vairāk uzlabotu ķiveres darbību.

1. solis: materiāli

Neelektroniski materiāli:

1 Ķivere

1 Darbības kameras galvas stiprinājums

1 maisiņš

Elektroniskie materiāli:

1 Raspberry Pi 3

1 Arduino Uno

1 R-Pi kamera

1 KY-031 Trieciena sensors

1 GY-521 akselerometrs/žiroskops

1 HC-05 Bluetooth modulis

1 USB kabelis

Vadi

2. solis: Aparatūras montāža

Novietojiet darbības kameras galvas stiprinājumu ap ķiveri, kā parādīts attēlā, un piestipriniet maisiņu pie galvas stiprinājuma pret ķiveres aizmuguri.

3. darbība: Raspberry Pi iestatīšana

Izmantojot attēlu analīzi un RPi kameru, Raspberry Pi nosaka automašīnas, kas atrodas bīstami tuvu lietotājam, un brīdina lietotāju, aktivizējot vibrācijas motorus. Lai iestatītu Raspberry PI un kameru, vispirms augšupielādējam kodu Raspberry Pi un pēc tam izveidojam SSH savienojumu. Pēc tam mēs palaižam kodu Raspberry Pi vai nu manuāli, palaižot python failu no termināļa, vai aktivizējot bash skriptu izpildes laikā.

Attēlu analīzes uzdevums tiek veikts, izmantojot apmācītus OpenCV modeļus automašīnās. Pēc tam mēs aprēķinām transportlīdzekļa ātrumu, un, izmantojot drošā attāluma diagrammu un transportlīdzekļa aprēķināto ātrumu, mēs aprēķinām drošu attālumu, lai brīdinātu lietotāju. Pēc tam mēs aprēķinām vēlamā transportlīdzekļa taisnstūra koordinātas un visbeidzot brīdinām lietotāju, kad tiek pārsniegts slieksnis, kas norāda, kad transportlīdzeklis ir pārāk tuvu.

Lai palaistu pareizo python skriptu, dodieties uz ideju mapi attiecīgajā direktorijā. Pēc tam palaidiet failu v2.py (rakstīts Python 2), lai sāktu identifikācijas procesu ar iepriekš padotu video. Lai sāktu uztvert Pi kameras ievadīto informāciju un pēc tam to apstrādātu, palaidiet failu Python 2, v3.py. Viss process pašlaik ir manuāls, taču to var automatizēt, izmantojot bash skriptu, kas darbojas atbilstoši prasībām.

4. darbība: Arduino iestatīšana

Bluetooth modulis: Piegādājiet 5V modulim HC-05 un iestatiet RX un TX tapas kā 10 un 11 un izveidojiet atbilstošos savienojumus ar Arduino plati.

GY 521 žiroskops/akselerometrs: savienojiet SCL ar A5 un SDA ar A4 un piegādājiet 5V un iezemējiet sensoru, izmantojot vienu no zemējuma tapām.

KY 031 Trieciena sensors: Piegādājiet 5V pie trieciena sensora VCC tapas un iezemējiet to un piestipriniet izejas tapu pie Arduino digitālās I/O tapas 7.