Czujnik ultradźwiękowy HC-SR04 z Raspberry Pi: 6 kroków

2025 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2025-01-23 15:02

Witam wszystkich… nazywam się Ahmed Darwish… to jest mój projekt wykorzystujący Raspberry Pi z czujnikiem ultradźwiękowym i chciałbym się nim z wami wszystkimi podzielić. Zostałem poproszony o przygotowanie kodu, który działa na Pythonie do sterowania 8 czujnikami ultradźwiękowymi podłączonymi do płytki Raspberry Pi. System powinien być podłączony do ekranu przez HDMI i powinien pokazywać coś w rodzaju monitora radarowego.

Czujnik, który wybieram do takiego projektu to czujnik HC-SR04. W tym eksperymencie użyję tylko jednego czujnika i jeśli chcesz, aby więcej czujników było podłączonych do twojego Pi, powinieneś wziąć pod uwagę zapewnienie zewnętrznego źródła zasilania 5 V dla czujników, zamiast pobierać energię z Pi.

Krok 1: Kontakty

Cieszę się, że mogę usłyszeć od ciebie opinie. Nie wahaj się dołączyć do moich kanałów na:

Instagram: @simplydigital010

Twitter: @simply01Digita

Krok 2: Czego potrzebujemy do projektu?

Po pierwsze: dla Raspberry Pi:

-Płytka Raspberry Pi

- Kabel HDMI

- telewizor lub monitor z portem HDMI

- Mysz i klawiatura

- Połączenie DSL umożliwiające dostęp do Internetu

- Karta microSD o pojemności 8 GB

- Kabel Micro USB

Po drugie: dla czujnika:

- czujnik HC-SR04

- Deska do krojenia chleba w dowolnym rozmiarze

- Przewody połączeniowe (męsko-żeńskie)

- Rezystory (1 kΩ i 2 kΩ)

Po trzecie: dla Ciebie:

- Filiżanka kawy lub szklanka soku

-Ładne krzesło

- Stół lub biurko

Krok 3: Przygotowanie płytki Raspberry Pi do pracy:

Najpierw musiałem pobrać system operacyjny z sieci (https://www.raspberrypi.org/downloads/noobs/). Aby uzyskać więcej pomocy w zapoznaniu się z płytą Raspberry Pi dla początkujących, możesz zobaczyć następującą stronę (https://www.raspberrypi.org/help/videos/).

Po pobraniu systemu operacyjnego wykonałem kopię na karcie pamięci 8 GB w celu zainstalowania go na płytce i rozpoczęcia pracy. Powyższy film jest bardzo pomocny dla początkujących użytkowników i pomaga podczas instalacji.

Należy pamiętać, że karty pamięci NIE WOLNO wyjmować z płyty pod żadnym pozorem. W przeciwnym razie ta karta nie będzie działać.

Krok 4: Następny krok: Konfiguracja systemu:

Teraz, po zakończeniu instalacji systemu i uruchomieniu systemu, możemy rozpocząć prawdziwą pracę.

Najpierw zaczynamy od płytki stykowej i czujnika. Ta strona jest bardzo pomocna w tym kroku (https://www.modmypi.com/blog/hc-sr04-ultrasonic-range-sensor-on-the-raspberry-pi). Zamocuj czujnik na płytce stykowej, jak pokazano z rezystorami i podłącz do swojego Pi. Możesz skopiować kod na stronie, aby przetestować czujnik. Po prostu otwórz swoją stronę Pythona i skopiuj kod (pozbądź się słów na górze strony). ZAUWAŻ, że ten kod jest tworzony dla jednego przebiegu. Oznacza to, że kod zapisze tylko jeden odczyt, a następnie zatrzyma się.

Teraz, gdy kod działa poprawnie z twoim systemem, przejdziesz do następnego kroku, który polega na ciągłym pomiarze bieżącym. Ta strona jest bardzo pomocna w tym kroku (https://electrosome.com/hc-sr04-ultrasonic-sensor-raspberry-pi/). Po prostu przejdź bezpośrednio do kodu, ponieważ nie potrzebujesz już wyjaśnień, ponieważ wpadłeś na pomysł z pierwszej strony. ALE może być konieczne przeczytanie komentarzy, ponieważ zawierają one przydatne wskazówki.

Krok 5: Jak pokazać liczby?

System jest w porządku, a odczyty czujnika są w porządku. Następnym krokiem jest konwersja odczytów na kształty z kolorami. Najpierw musisz pobrać bibliotekę o nazwie matplotlib. Po prostu otwórz stronę wiersza polecenia Pi i napisz: sudo apt-get install python-matplotlib lub postępuj zgodnie z instrukcjami na tej stronie. Po zainstalowaniu biblioteki wystarczy przetestować kod w tej witrynie. Kod, o którym mówię, to numer 15 z zielonym znaczkiem obok.

Krok 6: Ostatni krok: Testowanie czujnika i wykonanie figury:

Pamiętaj, że poniższy kod jest moim własnym. Musiałem połączyć ciągły kod czujnika z kodem kreślenia figur, aby działał tak, jak chcę. Możesz to zmienić, jak chcesz, aby dopasować się do swoich wymagań. Po prostu skopiuj kod do nowego pliku Pythona i uruchom go.