Spisu treści:
- Kieszonkowe dzieci
- Krok 1: Skonfiguruj Raspberry Pi
- Krok 2: Konfiguracja sprzętu
- Krok 3: Skrypt Pythona
Wideo: Wykrywanie odległości z Raspberry Pi i HC-SR04: 3 kroki
2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:29
Ultradźwiękowy czujnik odległości HC-SR04 wykorzystuje bezdotykowy sonar ultradźwiękowy do pomiaru odległości do obiektu. Składa się z dwóch nadajników, odbiornika i obwodu sterującego. Nadajniki emitują ultradźwięki o wysokiej częstotliwości, które odbijają się od pobliskich obiektów stałych, a odbiornik nasłuchuje echa powrotnego. To echo jest następnie przetwarzane przez obwód sterujący w celu obliczenia różnicy czasu między sygnałem przesyłanym i odbieranym. Ten czas można następnie wykorzystać, wraz z pewną sprytną matematyką, do obliczenia odległości między czujnikiem a odbijającym obiektem!
Kieszonkowe dzieci
Czego będziesz potrzebować:
- Raspberry Pi 2/3/4
- Karta Micro SD załadowana Raspbian
- Zasilanie USB 5.1 V
- HC-SR04 (oczywiście)
- Deska do krojenia chleba
- 4 kable męskie na żeńskie
- Monitor i klawiatura dla Raspberry Pi
Krok 1: Skonfiguruj Raspberry Pi
- Włóż kartę SD skonfigurowaną z Raspbian (przez NOOBS) do gniazda kart microSD na spodzie Raspberry Pi.
- Znajdź końcówkę złącza USB kabla klawiatury i podłącz klawiaturę do portu USB w Raspberry Pi (nie ma znaczenia, którego portu używasz).
-
Upewnij się, że ekran jest podłączony do gniazdka ściennego i włączony. Spójrz na porty HDMI na Raspberry Pi – zauważ, że mają płaską stronę na górze. Użyj kabla, aby podłączyć ekran do portu HDMI Raspberry Pi - w razie potrzeby użyj adaptera.
- Podłącz zasilacz USB do gniazda i podłącz go do portu zasilania Raspberry Pi.
- Twoje Raspberry Pi zacznie się uruchamiać, a następnie będziesz gotowy do pracy.
Krok 2: Konfiguracja sprzętu
Konfiguracja ultradźwiękowego czujnika odległości jest dość prosta, nie są potrzebne żadne inne skomplikowane części, tylko czujnik, 4 kable i Raspberry Pi. Ma tylko cztery piny:
- VCC do styku 2 (5 V)
- TRIG do pinu 12 (GPIO 18)
- ECHO do pinu 18 (GPIO 24)
- GND do pinu 6 (GND)
Krok 3: Skrypt Pythona
Najpierw powinniśmy mieć zainstalowaną bibliotekę python gpiozero i do jej wykorzystania utworzymy nowy skrypt
sudo nano distance_sensor.py
z następującymi:
# Zdobycie potrzebnych nam bibliotek
from gpiozero import DistanceSensor from time import sleep # Zainicjuj czujnik ultradźwiękowy = DistanceSensor(trigger=18, echo=24) while True: # Poczekaj 2 sekundy sleep(2) # Uzyskaj odległość w metrach distance = sensor.distance # Ale chcemy to w centymetrach odległość = czujnik.odległość * 100 # Otrzymalibyśmy dużą liczbę dziesiętną, więc zaokrąglimy ją do 2 miejsc odległość = okrąg(czujnik.odległość, 2) # Wydrukuj informacje na ekranie("Odległość: {} cm".format(czujnik.odległość))
Zalecana:
Wykrywanie twarzy na Raspberry Pi 4B w 3 krokach: 3 kroki
Wykrywanie twarzy na Raspberry Pi 4B w 3 krokach: W tym instruktażu zamierzamy przeprowadzić wykrywanie twarzy na Raspberry Pi 4 z Shunya O/S przy użyciu biblioteki Shunyaface. Shunyaface to biblioteka rozpoznawania/wykrywania twarzy. Projekt ma na celu osiągnięcie najszybszej prędkości wykrywania i rozpoznawania dzięki
Alarm odległości społecznej za pomocą Arduino Nano: 4 kroki
Alarm odległości społecznej za pomocą Arduino Nano: Cześć czytelnicy w tej instrukcji, pokażę Ci, jak w kilku prostych krokach zrobić przypomnienie o dystansie społecznym i alarm alarmowy za pomocą arduino nano. Więcej niesamowitych projektów znajdziesz na stronie Letsmakeprojects.com
RASPBERRY PI Pi WYKRYWANIE OBIEKTÓW Z WIELOMA KAMERAMI: 3 kroki
RASPBERRY PI Pi WYKRYWANIE OBIEKTÓW Z WIELOMA KAMERAMI: Intro będzie krótkie, ponieważ sam tytuł sugeruje, jaki jest główny cel instrukcji. W tej instrukcji krok po kroku wyjaśnię, jak podłączyć wiele kamer, takich jak kamera 1-pi i co najmniej jedna kamera USB lub 2 kamery USB
Wykrywanie ruchu za pomocą Raspberry Pi: 4 kroki
Wykrywanie ruchu za pomocą Raspberry Pi: W tej instrukcji dowiemy się, jak wykorzystać czujnik PIR (Passive InfraRed) z Raspberry Pi, aby zbudować prosty czujnik ruchu. Służy do wykrywania ruchu ludzi, zwierząt lub inne przedmioty. Są powszechnie stosowane w burgu
Wykrywanie twarzy i oczu za pomocą Raspberry Pi Zero i Opencv: 3 kroki
Wykrywanie twarzy i oczu za pomocą Raspberry Pi Zero i Opencv: W tej instrukcji pokażę, jak wykrywać twarz i oczy za pomocą raspberry pi i opencv. To jest moja pierwsza instrukcja na opencv. Śledziłem wiele samouczków, aby skonfigurować otwarte cv w malinowym, ale za każdym razem napotykałem pewne błędy. W każdym razie ja