Älykkään kypärän lisävaruste: 4 vaihetta

2024 Kirjoittaja: John Day | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2024-01-30 09:03

Hämmästyttävä 1,3 miljoonaa ihmistä kuolee vuosittain liikenneonnettomuuksissa. Suurin osa näistä onnettomuuksista liittyy kaksipyöräisiin. Kaksipyöräisistä on tullut vaarallisempia kuin koskaan ennen. Vuodesta 2015 lähtien 28% kaikista liikenneonnettomuuksista johtuvista kuolemista liittyi kaksipyöräisiin. Rattijuoppo, häiriötekijät, ylinopeudet, punaisen valon hyppy ja raivot ovat muutamia syitä siihen, miksi teistä on tulossa vaarallinen osa kaupunkielämää. Jos toimiin ei ryhdytä, liikenneonnettomuuksista voi tulla viides suurin kuolinsyy vuoteen 2030 mennessä.

Kiihtyvyysmittarin ja gyroskooppianturin avulla, jota käyttää Arduino, teimme ratkaisun tähän ongelmaan kypärän lisävarusteen muodossa. Yksi älykkään kypärän pääominaisuuksista käyttää Raspberry Pi -kameraa, joka on sijoitettu kypärän taakse, analysoidakseen syötteensä havaitakseen, onko ajoneuvo vaarallisen lähellä. Tunnistettaessa summeri on päällä. Toinen kypärän tehtävä on saada välitöntä apua kypärän käyttäjille onnettomuuden sattuessa. Tämä sisältää hätäviestin lähettämisen hätäyhteyshenkilöilleen käyttäjän sijainnin kanssa. Olemme myös tehneet sovelluksen, joka on vuorovaikutuksessa Arduinon kanssa ja vastaanottaa siitä tietoja, ja käsittelee sitä parantaakseen kypärän toimintaa entisestään.

Vaihe 1: Materiaalit

Ei-elektroniset materiaalit:

1 Kypärä

1 Toimintakameran pään kiinnike

1 pussi

Elektroniset materiaalit:

1 Vadelma Pi 3

1 Arduino Uno

1 R-Pi-kamera

1 KY-031 Nakutusanturi

1 GY-521 kiihtyvyysanturi/gyroskooppi

1 HC-05 Bluetooth-moduuli

1 USB -kaapeli

Johdot

Vaihe 2: Laitteiston kokoaminen

Aseta toimintakameran pään kiinnike kypärän ympärille kuvan osoittamalla tavalla ja kiinnitä pussi pään kiinnikkeeseen kypärän takaosaa kohti.

Vaihe 3: Raspberry Pi -asennus

Kuva -analyysin ja RPi -kameran avulla Raspberry Pi tunnistaa autot, jotka ovat vaarallisesti lähellä käyttäjää, ja varoittaa käyttäjää aktivoimalla tärinämoottoreita. Raspberry PI: n ja kameran asentamiseksi lataamme koodimme ensin Raspberry Pi: hen ja muodostamme sitten SSH -yhteyden sen kanssa. Suoritamme sitten koodimme Raspberry Pi: llä joko manuaalisesti suorittamalla python -tiedoston päätelaitteesta tai aktivoimalla bash -komentosarjan ajon aikana.

Kuva -analyysitehtävä suoritetaan käyttämällä koulutettuja OpenCV -malleja autoissa. Laskemme sitten ajoneuvon nopeuden ja käyttämällä turvallisen etäisyyden kaaviota ja ajoneuvosta laskettua nopeutta laskemme turvallisen matkan varoittaa käyttäjää. Sitten laskemme halutun ajoneuvon suorakulmion koordinaatit ja lopulta varoitamme käyttäjää, kun kynnys ylitetään, mikä kertoo meille, kun ajoneuvo on liian lähellä.

Jos haluat suorittaa oikean python -komentosarjan, siirry ideakansioon omassa hakemistossasi. Suorita sitten v2.py-tiedosto (kirjoitettu Python 2: ssa) aloittaaksesi tunnistusprosessin esisyötetyn videon kanssa. Aloita syötteen vastaanottaminen Pi -kamerasta ja käsittele se sitten suorittamalla Python 2 -tiedosto, v3.py. Koko prosessi on tällä hetkellä manuaalinen, mutta se voidaan automatisoida ottamalla käyttöön bash -skripti, joka toimii vaatimusten mukaisesti.

Vaihe 4: Arduino -asennus

Bluetooth-moduuli: Syötä 5 V HC-05-moduuliin ja aseta RX- ja TX-nastat arvoiksi 10 ja 11 ja muodosta asianmukaiset liitännät Arduino-korttiin.

GY 521 Gyroskooppi/kiihtyvyysmittari: Kytke SCL -liitin A5: een ja SDA A4: ään ja syötä 5 V ja maadoita anturi yhdellä maadoitusliittimellä.

KY 031 Koputusanturi: Syötä 5 V koputusanturin VCC -nastaan ja maadoita se ja kiinnitä lähtötappi Arduinon digitaaliseen I/O -nastaan 7.