Accessorio per casco intelligente: 4 passaggi

2024 Autore: John Day | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-30 10:04

Ogni anno muoiono circa 1,3 milioni di persone a causa di incidenti stradali. Una parte importante di questi incidenti coinvolge le due ruote. Le due ruote sono diventate più pericolose che mai. A partire dal 2015, il 28% di tutti i decessi causati da incidenti stradali era legato a due ruote. Guida in stato di ebbrezza, distrazioni, eccesso di velocità, salti con il rosso e rabbia per la strada sono alcuni dei motivi per cui le strade stanno diventando una parte pericolosa della vita urbana. Se non si interviene, gli incidenti stradali potrebbero diventare la quinta causa di morte entro il 2030.

Utilizzando l'accelerometro e il sensore giroscopico alimentati da Arduino, abbiamo realizzato una soluzione a questo problema sotto forma di un accessorio per casco. Una delle principali caratteristiche del nostro casco intelligente utilizza una fotocamera Raspberry Pi posizionata nella parte posteriore del casco per analizzare il suo feed per rilevare se un veicolo è pericolosamente vicino. Al rilevamento viene attivato un cicalino. Un'altra funzione del casco è quella di fornire un aiuto immediato a chi indossa il casco in caso di incidente. Ciò include l'invio di un messaggio SOS ai loro contatti di emergenza con la posizione di chi lo indossa. Abbiamo anche realizzato un'app che interagisce e riceve dati da Arduino e li elabora per migliorare ulteriormente il funzionamento del casco.

Passaggio 1: materiali

Materiali non elettronici:

1 casco

1 supporto per la testa della action cam

1 busta

Materiali elettronici:

1 lampone pi 3

1 Arduino Uno

1 fotocamera R-Pi

1 sensore di battito KY-031

1 GY-521 Accelerometro/Giroscopio

1 modulo Bluetooth HC-05

1 cavo USB

fili

Passaggio 2: assemblaggio dell'hardware

Posiziona il supporto per la testa della action cam intorno al casco come mostrato e fissa la custodia al supporto per la testa verso la parte posteriore del casco.

Passaggio 3: installazione di Raspberry Pi

Utilizzando l'analisi delle immagini e la fotocamera RPi, il Raspberry Pi rileva le auto che sono pericolosamente vicine all'utente e avverte l'utente attivando i motori a vibrazione. Per configurare il Raspberry PI e la fotocamera, prima carichiamo il nostro codice sul Raspberry Pi e poi stabiliamo una connessione SSH con esso. Quindi eseguiamo il nostro codice sul Raspberry Pi manualmente eseguendo il file python dal terminale o attivando uno script bash in fase di esecuzione.

Il compito dell'analisi delle immagini viene eseguito utilizzando i modelli OpenCV addestrati sulle auto. Quindi calcoliamo la velocità del veicolo e, utilizzando il grafico della distanza di sicurezza e la velocità calcolata del veicolo, calcoliamo la distanza di sicurezza per avvisare l'utente. Calcoliamo quindi le coordinate del rettangolo del veicolo desiderato e infine avvertiamo l'utente quando viene superata una soglia, che ci dice quando il veicolo è troppo vicino.

Per eseguire lo script Python corretto, vai alla cartella delle idee nella tua rispettiva directory. Quindi, esegui il file v2.py, (scritto in Python 2) per avviare il processo di identificazione con un video pre-alimentato. Per iniziare a prendere l'input dalla fotocamera Pi e quindi elaborarlo, esegui il file Python 2, v3.py. L'intero processo è manuale al momento, ma può essere automatizzato con uno script bash che viene eseguito secondo i requisiti.

Passaggio 4: configurazione di Arduino

Modulo Bluetooth: fornire 5V al modulo HC-05 e impostare i pin RX e TX come 10 e 11 e effettuare le connessioni appropriate alla scheda Arduino.

Giroscopio/Accelerometro GY 521: collegare SCL a A5 e SDA a A4 e fornire 5 V e mettere a terra il sensore utilizzando uno dei pin di terra.

KY 031 Sensore di battito: fornire 5 V al pin VCC del sensore di battito e metterlo a terra e collegare il pin di uscita al pin 7 di I/O digitale in Arduino.