Accesoriu pentru cască inteligentă: 4 pași

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:45

Un uluitor 1,3 milioane de oameni mor în fiecare an din cauza accidentelor rutiere. O mare parte din aceste accidente implică două roți. Două roți au devenit mai periculoase ca niciodată. Începând cu 2015, 28% din totalul deceselor provocate din cauza accidentelor rutiere erau legate de două roți. Conducerea în stare de ebrietate, distragerea atenției, excesul de viteză, săriturile la lumina roșie și furia rutieră sunt câteva dintre motivele pentru care drumurile devin o parte periculoasă a vieții urbane. Dacă nu se iau măsuri, accidentele rutiere pot deveni a cincea cauză principală de deces până în 2030.

Folosind accelerometrul și senzorul giroscopului alimentat de Arduino am făcut o soluție pentru această problemă sub forma unui accesoriu pentru cască. Una dintre caracteristicile majore ale căștii noastre inteligente folosește o cameră Raspberry Pi plasată în partea din spate a căștii pentru a analiza alimentarea acesteia pentru a detecta dacă un vehicul este aproape periculos. La detectare, un buzzer este pornit. O altă funcție a căștii este de a obține ajutor imediat purtătorilor de cască în caz de accident. Aceasta include trimiterea unui mesaj SOS către contactele lor de urgență cu locația purtătorului. De asemenea, am creat o aplicație care interacționează cu și primește date de la Arduino și le procesează pentru a îmbunătăți și mai mult funcționarea căștii.

Pasul 1: Materiale

Materiale non-electronice:

1 cască

1 Suport pentru capul camerei de acțiune

1 pungă

Materiale electronice:

1 Raspberry Pi 3

1 Arduino Uno

1 cameră R-Pi

1 KY-031 Senzor de lovire

1 accelerator / giroscop GY-521

1 modul Bluetooth HC-05

1 cablu USB

Fire

Pasul 2: Asamblare hardware

Așezați suportul capului camerei de acțiune în jurul căștii așa cum se arată și atașați punga la suportul capului spre partea din spate a căștii.

Pasul 3: Configurarea Raspberry Pi

Folosind analiza imaginii și camera RPi, Raspberry Pi detectează mașinile care sunt aproape periculoase în spatele utilizatorului și îl avertizează utilizând motoarele de vibrație. Pentru a configura Raspberry PI și camera foto, încărcăm mai întâi codul nostru în Raspberry Pi și apoi stabilim o conexiune SSH cu acesta. Executăm apoi codul nostru pe Raspberry Pi fie manual, rulând fișierul python de la terminal, fie activând un script bash în timpul rulării.

Sarcina de analiză a imaginii este realizată prin utilizarea modelelor OpenCV instruite pe mașini. Calculăm apoi viteza vehiculului și, folosind graficul distanței de siguranță și viteza calculată a vehiculului, calculăm distanța de siguranță pentru a avertiza utilizatorul. Calculăm apoi coordonatele dreptunghiului vehiculului dorit și, în cele din urmă, îl avertizăm pe utilizator când este trecut un prag, ceea ce ne spune când vehiculul este prea aproape.

Pentru a rula scriptul Python adecvat, navigați la folderul de idei din directorul respectiv. Apoi, rulați fișierul v2.py, (scris în Python 2) pentru a începe procesul de identificare cu un videoclip pre-alimentat. Pentru a începe să preluați intrarea de la camera Pi și apoi să o procesați, rulați fișierul Python 2, v3.py. Întregul proces este manual în acest moment, dar poate fi automatizat având un script bash care rulează conform cerințelor.

Pasul 4: Configurare Arduino

Modul Bluetooth: furnizați 5V modulului HC-05 și setați pinii RX și TX ca 10 și 11 și faceți conexiunile corespunzătoare la placa Arduino.

Giroscopul / accelerometrul GY 521: Conectați SCL la A5 și SDA la A4 și alimentați 5V și legați la masă senzorul folosind unul dintre pinii de împământare.

KY 031 Senzor de lovire: furnizați 5V pinului VCC al senzorului de lovire și puneți-l la masă și atașați pinul de ieșire la pinul I / O digital 7 din Arduino.