Аксессуар для умного шлема: 4 шага

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:53

Ошеломляющие 1,3 миллиона человек умирают каждый год в результате дорожно-транспортных происшествий. Большая часть этих аварий связана с двухколесными транспортными средствами. Двухколесные автомобили стали опаснее, чем когда-либо прежде. По состоянию на 2015 год 28% всех погибших в результате дорожно-транспортных происшествий были связаны с двухколесными транспортными средствами. Вождение в нетрезвом виде, отвлечение внимания, превышение скорости, прыжки на красный свет и дорожная ярость - вот лишь некоторые из причин, по которым дороги становятся опасной частью городской жизни. Если не будут приняты меры, к 2030 году дорожно-транспортные происшествия могут стать пятой по значимости причиной смерти.

Используя акселерометр и датчик гироскопа на базе Arduino, мы решили эту проблему в виде аксессуара для шлема. Одна из основных функций нашего умного шлема использует камеру Raspberry Pi, расположенную в задней части шлема, для анализа ее канала, чтобы определить, находится ли транспортное средство в опасной близости. При обнаружении включается зуммер. Еще одна функция шлема - оказание немедленной помощи владельцам шлема в случае аварии. Это включает отправку экстренного сообщения их контактным лицам в чрезвычайных ситуациях с указанием местонахождения владельца. Мы также создали приложение, которое взаимодействует с Arduino, получает данные от него и обрабатывает их, чтобы улучшить работу шлема.

Шаг 1: материалы

Неэлектронные материалы:

1 шлем

1 Крепление на голову для экшн-камеры

1 сумка

Электронные материалы:

1 Raspberry Pi 3

1 Arduino Uno

1 камера R-Pi

1 KY-031 Датчик детонации

1 акселерометр / гироскоп GY-521

1 модуль Bluetooth HC-05

1 кабель USB

Провода

Шаг 2: Сборка оборудования

Поместите крепление на голову экшн-камеры вокруг шлема, как показано на рисунке, и прикрепите сумку к креплению на голову в направлении задней части шлема.

Шаг 3: Настройка Raspberry Pi

Используя анализ изображений и камеру RPi, Raspberry Pi обнаруживает автомобили, которые находятся в опасной близости от пользователя, и предупреждает пользователя, активируя вибромоторы. Чтобы настроить Raspberry PI и камеру, мы сначала загружаем наш код в Raspberry Pi, а затем устанавливаем с ним SSH-соединение. Затем мы запускаем наш код на Raspberry Pi либо вручную, запустив файл python с терминала, либо активировав сценарий bash во время выполнения.

Задача анализа изображений решается с помощью обученных моделей OpenCV на автомобилях. Затем мы вычисляем скорость транспортного средства и, используя таблицу безопасного расстояния и рассчитанную скорость транспортного средства, вычисляем безопасное расстояние, чтобы предупредить пользователя. Затем мы вычисляем координаты прямоугольника желаемого транспортного средства и, наконец, предупреждаем пользователя о превышении порога, который сообщает нам, когда транспортное средство находится слишком близко.

Чтобы запустить правильный скрипт Python, перейдите в папку с идеями в соответствующем каталоге. Затем запустите файл v2.py (написанный на Python 2), чтобы начать процесс идентификации с предварительно загруженным видео. Чтобы начать принимать входные данные с камеры Pi и затем обрабатывать их, запустите файл Python 2, v3.py. На данный момент весь процесс выполняется вручную, но может быть автоматизирован с помощью сценария bash, который запускается в соответствии с требованиями.

Шаг 4: Настройка Arduino

Модуль Bluetooth: подайте 5 В на модуль HC-05, установите контакты RX и TX как 10 и 11 и выполните соответствующие подключения к плате Arduino.

Гироскоп / акселерометр GY 521: подключите SCL к A5 и SDA к A4, подайте 5 В и заземлите датчик с помощью одного из контактов заземления.

KY 031 Датчик детонации: подайте 5 В на вывод VCC датчика детонации, заземлите его и подключите выходной контакт к выводу 7 цифрового ввода / вывода в Arduino.