Мониторинг ускорения с использованием Raspberry Pi и AIS328DQTR с использованием Python: 6 шагов

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:50

Ускорение конечно, я думаю, в соответствии с некоторыми законами физики. - Терри Райли

Гепард использует удивительное ускорение и быстрое изменение скорости при преследовании. Самое быстрое существо на берегу время от времени использует свой максимальный темп, чтобы поймать добычу. Существа получают это ускорение, применяя почти в пять раз больше силы, чем у Усейна Болта во время его рекордного бега на 100 метров.

В настоящее время люди не могут представить свое существование без инноваций. Окружающие нас различные инновации помогают людям жить более экстравагантно. Raspberry Pi, мини-одноплатный ПК с Linux, представляет собой дешевую и респектабельную основу для разработки электроники и передовых достижений, таких как Интернет вещей, умные города и школьное образование. Как фанаты компьютеров и гаджетов, мы в значительной мере воспользовались Raspberry Pi и решили совместить наши интересы. Итак, каковы возможные результаты того, что мы можем сделать, если рядом будут Raspberry Pi и 3-осевой акселерометр? В этой задаче мы включим AIS328DQTR, цифровой 3-осевой датчик линейного акселерометра MEMS, для измерения ускорения в трех направлениях, X, Y и Z, с Raspberry Pi с использованием Python. На это стоит обратить внимание.

Шаг 1. Необходимое оборудование

Для нас проблем было меньше, так как у нас есть огромное количество вещей, над которыми можно работать. В любом случае, мы знаем, насколько проблематично для других убрать нужную деталь в идеальное время из сильного места, и это защищено, не обращая особого внимания на каждую копейку. Так что мы поможем вам.

1. Raspberry Pi

Первым шагом было получение платы Raspberry Pi. Raspberry Pi - это одноплатный ПК на базе Linux. Этот маленький ПК обладает отличной регистрирующей способностью, используется для упражнений по электронике и операций на ПК, таких как электронные таблицы, обработка текста, веб-серфинг, электронная почта и игры. Вы можете купить его в любом магазине электроники или в магазине для любителей.

2. I2C Shield для Raspberry Pi

Основная проблема, которую действительно беспокоит Raspberry Pi, - это порт I2C. Таким образом, разъем TOUTPI2 I2C дает вам смысл использовать Raspberry Pi с ЛЮБЫМ из устройств I2C. Он доступен в магазине DCUBE.

3. 3-осевой акселерометр, AIS328DQTR

Принадлежащий к датчикам движения STMicroelectronics, AIS328DQTR представляет собой сверхмаломощный высокопроизводительный 3-осевой линейный акселерометр со стандартным выходом SPI с цифровым последовательным интерфейсом. Мы приобрели этот датчик в магазине DCUBE.

4. Соединительный кабель

Мы приобрели соединительный кабель I2C в магазине DCUBE.

5. Кабель Micro USB

Самый скромный сбитый с толку, но самый строгий в плане мощности - это Raspberry Pi! Самый простой способ справиться с планом игры - использовать кабель Micro USB. Выводы GPIO или USB-порты могут использоваться для обеспечения достаточного питания.

6. Веб-доступ - это необходимость

Подключите Raspberry Pi к кабелю Ethernet (LAN) и подключите его к своей сети. С другой стороны, найдите разъем WiFi и используйте один из USB-портов для подключения к удаленной сети. Решение острое, принципиальное, маленькое и простое!

7. Кабель HDMI / удаленный доступ

Raspberry Pi имеет порт HDMI, который можно подключить, в частности, к монитору или телевизору с помощью кабеля HDMI. По выбору вы можете использовать SSH для подключения к Raspberry Pi с ПК с Linux или Macintosh с терминала. Кроме того, PuTTY, бесплатный эмулятор терминала с открытым исходным кодом, звучит как не такой уж плохой выбор.

Шаг 2: Подключение оборудования

Сделайте схему, как показано на схеме. На графике вы увидите различные части, фрагменты питания и датчик I2C.

Подключение Raspberry Pi и I2C Shield

Что еще более важно, возьмите Raspberry Pi и найдите на нем I2C Shield. Осторожно прижмите экран к контактам GPIO Pi, и мы закончили с этим шагом, простым как круг (см. Оснастку).

Подключение Raspberry Pi и датчика

Возьмите датчик и соедините с ним кабель I2C. Для правильной работы этого кабеля просмотрите, пожалуйста, выход I2C ВСЕГДА на вход I2C. То же самое следует сделать и для Raspberry Pi с экраном I2C, установленным над контактами GPIO.

Мы поощряем использование кабеля I2C, поскольку он исключает необходимость разбирать распиновку, закреплять и беспокоить даже самые скромные ошибки. С помощью этого важного соединительного и игрового кабеля вы можете представлять, обменивать устройства или добавлять другие устройства в подходящее приложение. Это поддерживает рабочий вес до огромного уровня.

Примечание. Коричневый провод должен надежно соединяться с заземлением (GND) между выходом одного устройства и входом другого устройства

Интернет-сеть - ключ к успеху

Чтобы наша попытка увенчалась успехом, нам требуется подключение к Интернету для Raspberry Pi. Для этого у вас есть такие возможности, как соединение Ethernet (LAN) с домашней сетью. Более того, как вариант, приятно использовать USB-разъем WiFi. Как правило, для этого вам нужен драйвер, чтобы он работал. Так что склоняйтесь к тому, что изображено на Linux.

Источник питания

Подключите кабель Micro USB к разъему питания Raspberry Pi. Вставай, и мы готовы.

Подключение к экрану

Мы можем подключить кабель HDMI к другому монитору. Иногда вам нужно добраться до Raspberry Pi, не подключая его к экрану, или вам может потребоваться просмотреть информацию с него из другого места. Возможно, существуют творческие и разумные с финансовой точки зрения способы решения всех задач. Один из них - SSH (удаленный вход в командную строку). Вы также можете использовать для этого программное обеспечение PuTTY.

Шаг 3. Кодирование Python для Raspberry Pi

Вы можете просмотреть код Python для датчика Raspberry Pi и AIS328DQTR в нашем репозитории Github.

Прежде чем переходить к коду, убедитесь, что вы прочитали правила, приведенные в архиве Readme, и настройте Raspberry Pi в соответствии с ними. Это просто передышка на мгновение, чтобы сделать все обдуманное.

Акселерометр - это электромеханический прибор, который измеряет силы ускорения. Эти силы могут быть статическими, похожими на постоянную силу тяжести, тянущую к вашим ногам, или они могут быть изменены - вызваны перемещением или вибрацией акселерометра.

Это код Python, и вы можете клонировать и изменять код любым удобным для вас способом.

# Распространяется по свободной лицензии # Используйте его любым способом, коммерческим или бесплатным, при условии, что он соответствует лицензиям на связанные с ним работы. # AIS328DQTR # Этот код разработан для работы с мини-модулем AIS328DQTR_I2CS I2C, доступным на сайте dcubestore.com # https://dcubestore.com/product/ais328dqtr-high-performance-ultra-low-power-3-axis-accelerometer-with -цифровой выход-для-автомобильных приложений-i% C2% B2c-мини-модуль /

импортировать smbus

время импорта

# Получить шину I2C

автобус = smbus. SMBus (1)

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Выберите регистр управления 1, 0x20 (32) # 0x27 (39) Режим включения питания, выбор скорости передачи данных = 50 Гц # X, Y, ось Z включена bus.write_byte_data (0x18, 0x20, 0x27) # Адрес AIS328DQTR, 0x18 (24) # Выберите регистр управления 4, 0x23 (35) # 0x30 (48) Непрерывное обновление, полный выбор = +/- 8G bus.write_byte_data (0x18, 0x23, 0x30)

time.sleep (0,5)

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Считать данные обратно из 0x28 (40), 2 байта # X-Axis LSB, X-Axis MSB data0 = bus.read_byte_data (0x18, 0x28) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x29)

# Конвертируем данные

xAccl = data1 * 256 + data0, если xAccl> 32767: xAccl - = 65536

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Считать данные обратно из 0x2A (42), 2 байта # LSB оси Y, MSB оси Y data0 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2A) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2B)

# Конвертируем данные

yAccl = data1 * 256 + data0, если yAccl> 32767: yAccl - = 65536

# AIS328DQTR адрес, 0x18 (24)

# Считать данные обратно из 0x2C (44), 2 байта # Z-Axis LSB, Z-Axis MSB data0 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2C) data1 = bus.read_byte_data (0x18, 0x2D)

# Конвертируем данные

zAccl = data1 * 256 + data0, если zAccl> 32767: zAccl - = 65536

# Выводить данные на экран

print "Ускорение по оси X:% d"% xAccl print "Ускорение по оси Y:% d"% yAccl print "Ускорение по оси Z:% d"% zAccl

Шаг 4: Практичность Кодекса

Загрузите (или выполните git pull) код с Github и откройте его в Raspberry Pi.

Выполните команды для компиляции и загрузки кода в терминал и посмотрите результат на экране. Через несколько минут он покажет все параметры. Гарантируя, что все работает без усилий, вы можете использовать это предприятие каждый день или сделать это предприятие небольшой частью гораздо более важного задания. Какими бы ни были ваши потребности, теперь у вас в запасе есть еще одна хитрость.

Шаг 5. Приложения и функции

Изготовленный STMicroelectronics, сверхкомпактный маломощный высокопроизводительный 3-осевой линейный акселерометр, относящийся к датчикам движения. AIS328DQTR подходит для таких приложений, как телематика и черные ящики, автомобильная навигация, измерение наклона / наклона, противоугонное устройство, интеллектуальное энергосбережение, распознавание и регистрация ударов, мониторинг и компенсация вибрации, а также функции активации движения.

Шаг 6: Заключение

Если вы собирались исследовать вселенную датчиков Raspberry Pi и I2C, тогда вы можете шокировать себя, применив основы аппаратного обеспечения, кодирование, компоновку, авторитетность и т. Д. В этом методе может быть пара поручений, которые может быть простым, в то время как некоторые могут проверять вас, трогать вас. В любом случае, вы можете пробиться и сделать его безупречным, изменив и создав свою формацию.

Например, вы можете начать с мысли о прототипе трекера поведения для отслеживания и отображения физических движений и положений тела животных с помощью AIS328DQTR и Raspberry Pi с использованием Python. В вышеупомянутой задаче мы использовали фундаментальные вычисления акселерометра. Протокол заключается в создании системы акселерометра вместе с любым гирометром и GPS, а также алгоритма контролируемого (машинного) обучения (машина опорных векторов (SVM)) для автоматической идентификации поведения животных. За этим последует сбор параллельных измерений датчиков и оценка измерений с использованием классификации опорных векторов (SVM). Используйте различные комбинации независимых измерений (сидя, ходьба или бег) для обучения и проверки, чтобы определить надежность прототипа. Мы попытаемся создать рабочее представление этого прототипа раньше, чем позже, конфигурация, код и моделирование работают для большего количества поведенческих режимов. Мы уверены, что всем вам это нравится!

Для вашего удобства у нас есть очаровательное видео на YouTube, которое может помочь в вашем обследовании. Доверие к этому стремлению побуждает к дальнейшим исследованиям. Начните с того места, где вы находитесь. Используйте то, что у вас есть. Делать то, что вы можете.