Išmaniojo šalmo priedas: 4 žingsniai

2024 Autorius: John Day | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2024-01-30 10:48

Dėl avarijų keliuose kasmet miršta 1,3 milijono žmonių. Didelė dalis šių nelaimingų atsitikimų yra susiję su dviem ratais. Dviračiai automobiliai tapo pavojingesni nei bet kada anksčiau. 2015 m. 28% visų žuvusiųjų dėl eismo įvykių buvo susiję su dviračiais. Vairavimas neblaivus, blaškymasis, greičio viršijimas, šokinėjimas raudona šviesa ir įniršis keliuose yra keletas priežasčių, kodėl keliai tampa pavojinga miesto gyvenimo dalimi. Jei nesiimsite veiksmų, eismo įvykiai iki 2030 metų gali tapti penkta pagrindine mirties priežastimi.

Naudodami akselerometrą ir giroskopo jutiklį, maitinamą „Arduino“, mes išsprendėme šią problemą šalmo priedo pavidalu. Viena iš pagrindinių mūsų išmaniojo šalmo savybių yra „Raspberry Pi“fotoaparatas, esantis šalmo gale, kad būtų galima analizuoti jo tiekimą ir nustatyti, ar transporto priemonė yra pavojingai arti. Aptikus, įjungiamas garso signalas. Kita šalmo funkcija yra skubi pagalba šalmo dėvėtojams avarijos atveju. Tai apima SOS pranešimo siuntimą skubios pagalbos kontaktams, nurodant naudotojo vietą. Mes taip pat sukūrėme programą, kuri sąveikauja su „Arduino“ir gauna duomenis iš jos ir apdoroja ją, kad dar labiau pagerintų šalmo veikimą.

1 žingsnis: medžiagos

Neelektroninės medžiagos:

1 Šalmas

1 Veiksmo kameros galvutės laikiklis

1 maišelis

Elektroninės medžiagos:

1 Raspberry Pi 3

1 „Arduino Uno“

1 „R-Pi“kamera

1 KY-031 smūgio jutiklis

1 GY-521 Akselerometras/giroskopas

1 „Bluetooth“modulis HC-05

1 USB kabelis

Laidai

2 žingsnis: Aparatūros surinkimas

Uždėkite veiksmo kameros galvos laikiklį aplink šalmą, kaip parodyta, ir pritvirtinkite maišelį prie galvos laikiklio link šalmo galo.

3 žingsnis: „Raspberry Pi“sąranka

Naudodamas vaizdo analizę ir RPi kamerą, „Raspberry Pi“aptinka automobilius, kurie yra pavojingai arti vartotojo, ir įspėja vartotoją, įjungdamas vibracinius variklius. Norėdami nustatyti „Raspberry PI“ir fotoaparatą, pirmiausia įkeliame savo kodą į „Raspberry Pi“ir tada su juo užmezgame SSH ryšį. Tada paleiskite savo kodą „Raspberry Pi“rankiniu būdu, paleisdami „python“failą iš terminalo arba aktyvuodami „bash“scenarijų vykdymo metu.

Vaizdo analizės užduotis atliekama naudojant apmokytus „OpenCV“modelius automobiliuose. Tada apskaičiuojame transporto priemonės greitį, o naudodamiesi saugaus atstumo diagrama ir apskaičiuotu transporto priemonės greičiu apskaičiuojame saugų atstumą, kad įspėtume naudotoją. Tada mes apskaičiuojame norimos transporto priemonės stačiakampio koordinates ir galiausiai įspėjame vartotoją, kai peržengiama riba, kuri mums nurodo, kada transporto priemonė yra per arti.

Norėdami paleisti tinkamą „Python“scenarijų, eikite į idėjų aplanką atitinkamame kataloge. Tada paleiskite „v2.py“failą (parašytą „Python 2“), kad pradėtumėte identifikavimo procesą iš anksto pateiktu vaizdo įrašu. Norėdami pradėti įvesti įvestį iš „Pi“kameros ir ją apdoroti, paleiskite „Python 2“failą, v3.py. Visas procesas šiuo metu yra rankinis, tačiau jį galima automatizuoti turint „bash“scenarijų, kuris veikia pagal reikalavimus.

4 žingsnis: „Arduino“sąranka

„Bluetooth“modulis: maitinkite 5 V į HC-05 modulį ir nustatykite RX ir TX kaiščius kaip 10 ir 11 ir atlikite atitinkamus ryšius su „Arduino“plokšte.

GY 521 giroskopas/akselerometras: prijunkite SCL prie A5, o SDA prie A4, tiekite 5 V įtampą ir įžeminkite jutiklį naudodami vieną iš įžeminimo kaiščių.

„KY 031“smūgio jutiklis: maitinkite 5 V prie smūgio jutiklio VCC kaiščio ir įžeminkite ir pritvirtinkite išvesties kaištį prie „Arduino“skaitmeninio įvesties/išvesties 7 kaiščio.