Akcesoria do inteligentnego kasku: 4 kroki

2025 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2025-01-23 15:03

Co roku w wypadkach drogowych ginie aż 1,3 miliona ludzi. Duża część tych wypadków dotyczy pojazdów dwukołowych. Jednoślady stały się bardziej niebezpieczne niż kiedykolwiek wcześniej. Od 2015 r. 28% wszystkich ofiar śmiertelnych spowodowanych wypadkami drogowymi było związanych z pojazdami dwukołowymi. Jazda pod wpływem alkoholu, rozproszenie uwagi, nadmierna prędkość, skakanie na czerwonym świetle i wściekłość na drogach to tylko niektóre z powodów, dla których drogi stają się niebezpieczną częścią miejskiego życia. Jeśli nie zostaną podjęte odpowiednie działania, do 2030 r. wypadki drogowe mogą stać się piątą najczęstszą przyczyną śmierci.

Wykorzystując akcelerometr i czujnik żyroskopowy zasilany przez Arduino, rozwiązaliśmy ten problem w postaci akcesorium do kasku. Jedna z głównych cech naszego inteligentnego kasku wykorzystuje kamerę Raspberry Pi umieszczoną z tyłu kasku, aby analizować jego kanał w celu wykrycia, czy pojazd jest niebezpiecznie blisko. Po wykryciu włącza się brzęczyk. Inną funkcją kasku jest uzyskanie natychmiastowej pomocy użytkownikom kasku w razie wypadku. Obejmuje to wysłanie wiadomości SOS do swoich kontaktów alarmowych z lokalizacją użytkownika. Stworzyliśmy również aplikację, która wchodzi w interakcję i odbiera dane z Arduino i przetwarza je w celu dalszego usprawnienia działania kasku.

Krok 1: Materiały

Materiały nieelektroniczne:

1 hełm

1 uchwyt do kamery akcji

1 woreczek

Materiały elektroniczne:

1 Raspberry Pi 3

1 układ Arduino

1 kamera R-Pi

1 czujnik uderzenia KY-031

1 akcelerometr/żyroskop GY-521

1 moduł Bluetooth HC-05

1 kabel USB

Przewody

Krok 2: Montaż sprzętu

Umieść uchwyt kamery akcji wokół kasku, jak pokazano, i przymocuj worek do uchwytu na głowę z tyłu kasku.

Krok 3: Konfiguracja Raspberry Pi

Wykorzystując analizę obrazu i kamerę RPi, Raspberry Pi wykrywa samochody, które znajdują się niebezpiecznie blisko za użytkownikiem i ostrzegają go, uruchamiając silniki wibracyjne. Aby skonfigurować Raspberry PI i kamerę, najpierw wgrywamy nasz kod do Raspberry Pi, a następnie nawiązujemy z nim połączenie SSH. Następnie uruchamiamy nasz kod na Raspberry Pi ręcznie, uruchamiając plik Pythona z terminala lub aktywując skrypt bash w czasie wykonywania.

Zadanie analizy obrazu realizowane jest za pomocą przeszkolonych modeli OpenCV na samochodach. Następnie obliczamy prędkość pojazdu i korzystając z wykresu bezpiecznej odległości oraz obliczonej prędkości pojazdu, obliczamy bezpieczną odległość, aby ostrzec użytkownika. Następnie obliczamy współrzędne prostokąta pożądanego pojazdu i na koniec ostrzegamy użytkownika o przekroczeniu progu, który informuje nas, kiedy pojazd jest zbyt blisko.

Aby uruchomić odpowiedni skrypt Pythona, przejdź do folderu pomysłów w odpowiednim katalogu. Następnie uruchom plik v2.py (napisany w Pythonie 2), aby rozpocząć proces identyfikacji za pomocą wstępnie wprowadzonego wideo. Aby rozpocząć pobieranie danych wejściowych z kamery Pi, a następnie je przetworzyć, uruchom plik Python 2, v3.py. Cały proces jest w tej chwili ręczny, ale można go zautomatyzować dzięki skryptowi bash, który działa zgodnie z wymaganiami.

Krok 4: Konfiguracja Arduino

Moduł Bluetooth: Dostarcz 5V do modułu HC-05 i ustaw piny RX i TX na 10 i 11 oraz wykonaj odpowiednie połączenia z płytką Arduino.

Żyroskop/akcelerometr GY 521: Podłącz SCL do A5 i SDA do A4 i dostarcz napięcie 5 V i uziemij czujnik za pomocą jednego z pinów uziemienia.

KY 031 Czujnik stuków: Dostarcz 5 V do pinu VCC czujnika stuków i uziemij go, a następnie podłącz pin wyjściowy do cyfrowego wejścia / wyjścia Pin 7 w Arduino.