Pribor za pametnu kacigu: 4 koraka

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja izmjena: 2024-01-30 08:08

Zapanjujućih 1,3 miliona ljudi godišnje umre zbog saobraćajnih nesreća. Veći dio ovih nesreća uključuje dvotočkaše. Dvotočkaši su postali opasniji nego ikad prije. Od 2015. godine 28% svih smrtnih slučajeva uzrokovanih prometnim nesrećama bilo je povezano s dvotočkašima. Vožnja u pijanom stanju, ometanje, prebrza vožnja, preskakanje crvenih svjetala i bijes na cestama neki su od razloga zašto putevi postaju opasan dio urbanog života. Ako se ne poduzmu mjere, prometne nesreće mogu postati peti vodeći uzrok smrti do 2030.

Pomoću akcelerometra i senzora žiroskopa koje pokreće Arduino napravili smo rješenje za ovaj problem u obliku pribora za kacigu. Jedna od glavnih značajki naše pametne kacige koristi kameru Raspberry Pi smještenu na stražnjoj strani kacige za analizu njezine hrane kako bi otkrila je li vozilo opasno blizu. Prilikom detekcije zvučni signal se uključuje. Druga funkcija kacige je pružanje trenutne pomoći nosiocima kacige u slučaju nesreće. To uključuje slanje SOS poruke njihovim kontaktima za hitne slučajeve s lokacijom korisnika. Napravili smo i aplikaciju koja komunicira i prima podatke s Arduina te ih obrađuje kako bi dodatno poboljšala funkcioniranje kacige.

Korak 1: Materijali

Neelektronski materijali:

1 kaciga

1 Nosač za akcionu kameru

1 torbica

Elektronski materijali:

1 Raspberry Pi 3

1 Arduino Uno

1 R-Pi kamera

1 KY-031 Senzor kucanja

1 GY-521 Akcelerometar/žiroskop

1 HC-05 Bluetooth modul

1 USB kabl

Žice

Korak 2: Sklapanje hardvera

Postavite držač glave kamere za akciju oko kacige kao što je prikazano i pričvrstite torbicu na držač za glavu prema stražnjoj strani kacige.

Korak 3: Postavljanje Raspberry Pi

Koristeći analizu slike i RPi kameru, Raspberry Pi otkriva automobile koji su opasno blizu korisnika i upozorava korisnika aktiviranjem motora za vibracije. Da bismo postavili Raspberry PI i kameru, prvo učitavamo naš kod na Raspberry Pi, a zatim s njim uspostavljamo SSH vezu. Zatim pokrećemo naš kôd na Raspberry Pi -u ili ručno pokretanjem python datoteke s terminala ili aktiviranjem bash skripte u vrijeme izvođenja.

Zadatak analize slike postiže se korištenjem obučenih OpenCV modela na automobilima. Zatim izračunavamo brzinu vozila, te pomoću grafikona sigurne udaljenosti i izračunane brzine vozila izračunavamo sigurnu udaljenost kako bismo upozorili korisnika. Zatim izračunavamo koordinate pravokutnika željenog vozila i na kraju upozoravamo korisnika kada prijeđe prag, što nam govori kada je vozilo preblizu.

Da biste pokrenuli odgovarajuću python skriptu, idite do mape sa idejama u odgovarajućem direktoriju. Zatim pokrenite datoteku v2.py (napisanu na Pythonu 2) da započnete proces identifikacije s unaprijed unesenim videozapisom. Da biste započeli s unosom podataka s Pi kamere i zatim ih obradili, pokrenite datoteku Python 2, v3.py. Cijeli proces je trenutno ručni, ali se može automatizirati ako imate bash skriptu koja radi prema zahtjevima.

Korak 4: Arduino postavljanje

Bluetooth modul: Napajanje 5V na HC-05 modulu i postavljanje RX i TX pinova na 10 i 11 i odgovarajuće povezivanje s Arduino pločom.

GY 521 Žiroskop/akcelerometar: Spojite SCL na A5 i SDA na A4 i opskrbite 5V i uzemljite senzor pomoću jednog od uzemljenih pinova.

KY 031 Senzor kucanja: Napajajte 5 V na VCC pin osjetnika kucanja i uzemljite ga te priključite izlazni pin na Digitalni I/O pin 7 u Arduinu.