Оглавление:
- Шаг 1: Требуемое оборудование:
- Шаг 2: Подключение оборудования:
- Шаг 3. Код для отслеживания движения:
- Шаг 4: Приложения:
Видео: Отслеживание движения с использованием MPU-6000 и Raspberry Pi: 4 шага
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:49
MPU-6000 - это 6-осевой датчик слежения за движением, в который встроены 3-осевой акселерометр и 3-осевой гироскоп. Этот датчик способен эффективно отслеживать точное положение и местоположение объекта в трехмерной плоскости. Его можно использовать в системах, требующих анализа положения с высочайшей точностью.
В этом руководстве было проиллюстрировано взаимодействие сенсорного модуля MPU-6000 с raspberry pi. Для считывания значений ускорения и угла поворота мы использовали raspberry pi с адаптером I2C. Этот адаптер I2C делает подключение к модулю датчика простым и надежным.
Шаг 1: Требуемое оборудование:
Материалы, которые нам нужны для достижения нашей цели, включают следующие компоненты оборудования:
1. МПУ-6000
2. Raspberry Pi
3. Кабель I2C
4. I2C Shield для raspberry pi
5. Кабель Ethernet.
Шаг 2: Подключение оборудования:
В разделе «Подключение оборудования» в основном объясняются проводные соединения, необходимые между датчиком и Raspberry Pi. Обеспечение правильных соединений является основной необходимостью при работе с любой системой для достижения желаемого результата. Итак, необходимые подключения следующие:
MPU-6000 будет работать по I2C. Вот пример схемы подключения, демонстрирующий, как подключить каждый интерфейс датчика.
Изначально плата настроена для интерфейса I2C, поэтому мы рекомендуем использовать это подключение, если вы не сторонник этого.
Все, что вам нужно, это четыре провода! Требуются только четыре соединения, выводы Vcc, Gnd, SCL и SDA, которые подключаются с помощью кабеля I2C.
Эти соединения показаны на рисунках выше.
Шаг 3. Код для отслеживания движения:
Преимущество использования raspberry pi заключается в том, что он предоставляет вам гибкость языка программирования, на котором вы хотите запрограммировать плату, чтобы связать с ней датчик. Используя это преимущество этой платы, мы демонстрируем ее программирование на питоне. Python - один из самых простых языков программирования с самым простым синтаксисом. Код python для MPU-6000 можно загрузить в нашем сообществе GitHub, то есть в магазине Dcube.
Помимо удобства пользователей, мы также объясняем код здесь:
В качестве первого шага кодирования вам необходимо загрузить библиотеку SMBus в случае python, потому что эта библиотека поддерживает функции, используемые в коде. Итак, чтобы скачать библиотеку, вы можете перейти по следующей ссылке:
pypi.python.org/pypi/smbus-cffi/0.5.1
Вы также можете скопировать рабочий код отсюда:
импортировать smbus
время импорта
# Получить I2C busbus = smbus. SMBus (1)
# Адрес MPU-6000, 0x68 (104)
# Выбрать регистр конфигурации гироскопа, 0x1B (27)
# 0x18 (24) Полный диапазон шкалы = 2000 dps
bus.write_byte_data (0x68, 0x1B, 0x18)
# Адрес MPU-6000, 0x68 (104)
# Выбрать регистр конфигурации акселерометра, 0x1C (28)
# 0x18 (24) Полный диапазон шкалы = +/- 16g
bus.write_byte_data (0x68, 0x1C, 0x18)
# Адрес MPU-6000, 0x68 (104)
# Выбрать регистр управления питанием 1, 0x6B (107)
# 0x01 (01) PLL с ссылкой xGyro
bus.write_byte_data (0x68, 0x6B, 0x01)
time.sleep (0,8)
# Адрес MPU-6000, 0x68 (104)
# Считать данные обратно из 0x3B (59), 6 байтов
# Акселерометр MSB оси X, LSB оси X, MSB оси Y, Y-Axis LSB, Z-Axis MSB, Z-Axis LSB
data = bus.read_i2c_block_data (0x68, 0x3B, 6)
# Конвертируем данные
xAccl = данные [0] * 256 + данные [1]
если xAccl> 32767:
xAccl - = 65536
yAccl = данные [2] * 256 + данные [3]
если yAccl> 32767:
yAccl - = 65536
zAccl = данные [4] * 256 + данные [5]
если zAccl> 32767:
zAccl - = 65536
# Адрес MPU-6000, 0x68 (104)
# Считать данные обратно из 0x43 (67), 6 байт
# Гирометр MSB по оси X, LSB по оси X, MSB по оси Y, LSB по оси Y, MSB по оси Z, LSB по оси Z
data = bus.read_i2c_block_data (0x68, 0x43, 6)
# Конвертируем данные
xGyro = данные [0] * 256 + данные [1]
если xGyro> 32767:
xGyro - = 65536
yGyro = данные [2] * 256 + данные [3]
если yGyro> 32767:
yGyro - = 65536
zGyro = данные [4] * 256 + данные [5]
если zGyro> 32767:
zGyro - = 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
print "Ось X вращения:% d"% xGyro
print "Ось Y вращения:% d"% yGyro
print "Ось Z вращения:% d"% zGyro
Код выполняется с помощью следующей команды:
$> Python MPU-6000.py gt; Python MPU-6000.py
Выходные данные датчика показаны на рисунке выше для справки пользователя.
Шаг 4: Приложения:
MPU-6000 - это датчик отслеживания движения, который находит свое применение в интерфейсе управления движением смартфонов и планшетов. В смартфонах эти датчики могут использоваться в таких приложениях, как команды жестов для приложений и управления телефоном, расширенные игры, дополненная реальность, захват и просмотр панорамных фотографий, а также навигация для пешеходов и транспортных средств. Технология MotionTracking может превращать телефоны и планшеты в мощные интеллектуальные устройства 3D, которые можно использовать в самых разных приложениях, от мониторинга здоровья и фитнеса до сервисов на основе определения местоположения.
Рекомендуемые:
Отслеживание движения человеческого глаза: 6 шагов
Отслеживание движения человеческого глаза: этот проект нацелен на захват движения человеческого глаза и отображает его движение с помощью набора светодиодных ламп, которые расположены в форме глаза. Этот тип проекта потенциально может иметь множество применений в области робототехники и, в частности, хума
QeMotion - отслеживание движения для любой гарнитуры !: 5 шагов (с изображениями)
QeMotion - отслеживание движения для каждой гарнитуры !: Обзор: это устройство позволяет использовать движение головы для запуска событий практически в любой видеоигре. Он работает, отслеживая движение вашей головы (или гарнитуры в этом отношении) и нажимая на клавиатуру для определенных движений. Итак, ваш комп
Отслеживание движения глаз с помощью инфракрасного датчика: 5 шагов
Отслеживание движения глаз с помощью инфракрасного датчика: я использовал инфракрасный датчик для определения движений глаз и управления светодиодом. Я сделал глазные яблоки с помощью светодиодной ленты NeoPixel
Tfcd 3D-отслеживание движения посредством емкостного считывания и вывода светодиодов: 6 шагов (с изображениями)
Трехмерное отслеживание движения Tfcd с помощью емкостного датчика и вывода светодиода. В этой инструкции объясняется, как можно отслеживать движение руки в трехмерном пространстве с использованием принципа емкостного измерения. Изменив расстояние между заряженной алюминиевой фольгой и вашей рукой, емкость конденсатора изменится
Выходное отверстие с контролем движения - от датчика движения: 6 шагов
Выходное отверстие с контролем движения - от источника света с датчиком движения: Представьте, что вы обманщик, идущий в самый страшный дом в квартале. Пройдя мимо всех гулей, привидений и кладбищ, вы наконец доберетесь до последнего пути. Вы видите перед собой конфету в миске! Но тут вдруг гхо