Cuprins:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2025-01-23 15:04
Esse project visa visa desenvolver um code na linguagem python for acquir informações de distância de um sensor ultrassônico HC-SR04, that posteriormente will be used for a medção do nível de líquido em umque pequeno. Para isso, foi utilizada a placa Dragonboard 410c e um shield for sensores da 96board (Link Sprite) ambos furnecidos pela qualcomm e pelo embarcados no program de parcerias para IoT 2018.
Pasul 1: Dependências Necessárias E Requisitos
Instalați o GPIOLibrary pentru a utiliza pinii GPIO din Dragonboard;
Instalați o pauză de timp pentru a lucra cu funcții legate de timp cu python;
Utilizați o mulțime de conversii hardware de la nível: o sensor em questão trabalha com tensão de 5v, enquanto os pinos GPIO da placa Dragonboard 410c funcționează até 1.8v, fiind asemănător, este necesar să faceți o conversie. Nesse caso foi utilizado o shield da 96boards that possui esse tip de circuit integrat.
Pasul 2: Como O HC-SR04 Funciona?
Em uma breve descrição, o sensor emite uma onda e espera um retorno, care ocorre caso essa onda encontre algum obstáculo; a partir do tempo decorrido entre essas duas etapas é calculado a distância entre o sensor e o obstáculo.
Din punct de vedere tehnic, esențial, etapele putem fi descrise:
- Um sinal is enviado for o pino trigger for dar início a medição;
- O módulo emite uma sequência de ondas
- Espera-se um retorno e caso isso ocorra, o módulo enviará um sinal no pino echo
- A distância é medida ao multiplicar o tempo decorrido entre as etapas 1 e 3 por 17150
Pasul 3: Código Fonte
Esse é um resumo do algoritmo utilizado no code; a biblioteca GPIOLibrary e o cod fonte dezvoltat că faz 15 medii excluindo-se os valores fora do limite e imprime a média desses valores.
Recomandat:
Detectarea situațiilor de urgență - Qualcomm Dragonboard 410c: 7 pași
Detectarea situațiilor de urgență - Qualcomm Dragonboard 410c: Căutând sisteme de securitate care lucrează la monitorizarea situațiilor de urgență, este posibil să observați că este prea greu să procesați toate informațiile înregistrate. Gândindu-ne la asta, am decis să ne folosim cunoștințele în procesarea audio / imagine, senzori și
Colec.te - Lixeira Inteligente Qualcomm Dragonboard 410c + OpenCV: 7 pași
Colec.te - Lixeira Inteligente Qualcomm Dragonboard 410c + OpenCV: A nossa lixeira inteligente consiste na separa ç ã o autom á tica do lixo. Atrav é s de uma webcam, ela identifica o tip de lixo e o depune nu compartiment adecvat pentru posterior ser reciclat
Dezvoltare Aplicații Analogice Pentru Dragonboard 410c Com Linker Sprite Mezzanine: 6 Steps
Dezvoltare Aplicații Analogice Pentru Dragonboard 410c Com Linker Sprite Mezzanine: Essa publica ç ã
Asistent Google pe DragonBoard ™ 410c: 57 de pași
Asistent Google pe DragonBoard ™ 410c: aceste Instrucțiuni vă vor învăța să rulați Asistent Google în DragonBoard și să configurați un mediu smarthome cu unele dispozitive. Necesar: -DragonBoard ™ 410c (cu o nouă instalare a linaro-alip); - 12V / 1A sursă de alimentare de 5,5 mm; -CC2531 zigbee modu
Detectarea obiectelor cu Dragonboard 410c sau 820c folosind OpenCV și Tensorflow .: 4 pași
Detectarea obiectelor W / Dragonboard 410c sau 820c folosind OpenCV și Tensorflow .: Acest instructable descrie cum să instalați OpenCV, Tensorflow și cadrele de învățare automată pentru Python 3.5 pentru a rula aplicația de detectare a obiectelor