IDC2018IOT लेग रनिंग ट्रैकर: 6 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:22

आईडीसी हर्ज़लिया में "इंटरनेट ऑफ थिंग्स" पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में हम इस विचार के साथ आए थे।

परियोजना का लक्ष्य शारीरिक गतिविधियों को बढ़ाना है जिसमें NodeMCU, कुछ सेंसर और एक सर्वर का उपयोग करके दौड़ना या चलना शामिल है। इस परियोजना का परिणाम एक बहुत ही उपयोगी IOT उपकरण है जिसे भविष्य में एक वास्तविक उत्पादन उत्पाद में बदला जा सकता है जिसका उपयोग हर जगह किया जाएगा! कृपया हमें बताएं आप क्या सोचते हैं:)

शुरू करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास:

* NodeMCU डिवाइस।

* 1 पीजोइलेक्ट्रिक सेंसर।

* एमपीयू 6050 सेंसर।

* एक बड़ा मैट्रिक्स।

* लोचदार रस्सी।

* फायरबेस खाता।

वैकल्पिक:

* एकाधिक पीजोइलेक्ट्रिक सेंसर

* बहुसंकेतक

चरण 1: MPU6050. को सेट अप और कैलिब्रेट करना

"लोड हो रहा है = "आलसी"

निर्देश:

• पीजो को 1M रेसिस्टर से कनेक्ट करें (संलग्न चित्र देखें)।
• संलग्न स्केच अपलोड करें।
• लोचदार रस्सी का उपयोग करके डिवाइस को एक पैर से कनेक्ट करें।
• "सीरियल प्लॉटर" खोलें।
• वह वीडियो देखें जो इस चरण से जुड़ा हुआ है।

चरण 3: सेंसर को Arduino में एकीकृत करना

हमने देखा कि सेंसर को कैसे कैलिब्रेट किया जाता है, अब हम दोनों सेंसर को NodeMCU में एकीकृत करने जा रहे हैं!

• दोनों सेंसर को डिवाइस से कनेक्ट करें, चरण 1+2 के समान पिन का उपयोग करें।
• संलग्न स्केच लोड करें।
• डिवाइस को 2 सेंसर वाले एक फुट से कनेक्ट करें।
• "सीरियल प्लॉटर" खोलें।
• संलग्न वीडियो देखें।

चरण 4: क्लाउड पर डेटा भेजना

इस चरण में हम अपने डिवाइस को क्लाउड से कनेक्ट करेंगे और कुछ अद्भुत चार्ट देखने के लिए डेटा भेजेंगे!

हम एमक्यूटीटी प्रोटोकॉल का उपयोग करेंगे और डेटा को "एडफ्रूट" नामक एक मुफ्त सर्वर पर भेजेंगे।

नोट: एडफ्रूट हर सेकेंड में कुछ बार डेटा भेजने का समर्थन नहीं करता है, यह धीमी गति से काम करता है, इसलिए हम अपने डेटा पॉइंट्स का औसत भेजेंगे, न कि डेटा पॉइंट स्वयं। हम निम्नलिखित परिवर्तनों का उपयोग करके डेटा को हमारे 2 सेंसर से औसत डेटा में बदल देंगे:

* स्टेप डिटेक्शन टाइम को स्टेप्स प्रति मिनट में बदल दिया जाएगा। प्रत्येक चरण की अवधि (मिलिस () - स्टेप_टाइमस्टैम्प) द्वारा पाई जा सकती है, और औसत फ़िल्टर का उपयोग करके किया जा सकता है, जैसा कि हमने पहले देखा: वैल = वैल * 0.7 + new_val * 0.3 ।

* स्टेप पावर को एवरेज स्टेप पावर में बदल दिया जाएगा। हम प्रत्येक चरण के लिए "अधिकतम" का उपयोग करने की समान पद्धति का उपयोग करेंगे, लेकिन हम फ़िल्टर का उपयोग करके औसत फ़िल्टर का उपयोग करके औसत = औसत * 0.6 + new_val * 0.4 का उपयोग करेंगे।

निर्देश:

• io.adafruit.com पते पर Adafruit की वेबसाइट दर्ज करें और सुनिश्चित करें कि आपके पास एक खाता है।
• एक नया डैशबोर्ड बनाएं, आप इसे "माई स्टेप्स डिटेक्टर" नाम दे सकते हैं।
• डैशबोर्ड के अंदर, + बटन दबाएं और "लाइन चार्ट" चुनें, और "steps_per_min" नाम का एक फ़ीड बनाएं।
• डैशबोर्ड के अंदर, + बटन दबाएं और "लाइन चार्ट" चुनें, और "औसत_स्टेप_पावर" नामक एक फ़ीड बनाएं।
• अब आपको प्रत्येक फ़ील्ड के लिए 2 खाली चार्ट देखना चाहिए।
• संलग्न स्केच का उपयोग करें और निम्न कॉन्फ़िगरेशन सेट करें:

USERNAME = आपका एडफ्रूट यूजरनेम।

कुंजी = आपकी एडफ्रूट कुंजी

WLAN_SSID = वाईफ़ाई नाम

WLAN_PASS = वाईफ़ाई पास

mpuStepThreshold = चरण 2 से दहलीज

फिर आप डिवाइस को एक फुट से कनेक्ट कर सकते हैं और स्केच सर्वर को स्टेप डेटा भेज देगा!

चरण 5: एक ही समय में 2 उपकरणों का उपयोग करना

इस चरण पर, हम 2 लोगों का अनुकरण करेंगे जो एक ही समय में डिवाइस के साथ चलते हैं!

हम 2 अलग-अलग उपकरणों का उपयोग करेंगे - चरण 4 में बताए गए समान डेटा बिंदुओं के साथ।

तो यह वास्तव में आसान है, 3 सरल कार्य हैं:

1) दूसरे डिवाइस से डेटा के लिए अतिरिक्त फ़ीड बनाएं, हम सुझाव देते हैं कि "_2" का पोस्ट-फ़िक्स दें

2) दोनों फीड से डेटा प्रस्तुत करने के लिए डैशबोर्ड में ब्लॉक बदलें।

3) दूसरे डिवाइस के स्केच में फीड्स का नाम बदलें।

4) परिणाम देखें!

ध्यान दें:

Adafruit बहुत तेजी से आने वाले डेटा का विरोध करता है, सर्वर को डेटा भेजे जाने की आवृत्ति को समायोजित करने के लिए इसकी आवश्यकता हो सकती है। स्केच में निम्नलिखित ढूंढकर ऐसा करें:

// हर 5 सेकंड में मुफ्त उपयोगकर्ताओं के लिए एडफ्रूट की सीमा से अधिक न भेजें। // यदि आप प्रीमियम का उपयोग करते हैं या अपने स्वयं के सर्वर को बदलने के लिए स्वतंत्र महसूस करते हैं। // हर बार एक वैकल्पिक डेटा बिंदु भेजें। अगर (मिली () - लास्टटाइमडेटासेंट> 5000) {

चरण 6: एन्हांसमेंट, नोट्स और भविष्य की योजनाएं

मुख्य चुनौती:

परियोजना में मुख्य चुनौती एक शारीरिक गतिविधि में NodeMCU का परीक्षण करना था। यूएसबी केबल अक्सर डिस्कनेक्ट हो जाती है, और तेजी से आगे बढ़ने की कोशिश करते समय पिन को अलग करने की समस्या हो सकती है। कई बार हम कोड के एक टुकड़े को डिबग कर रहे थे जो वास्तव में काम करता था, और समस्या भौतिक क्षेत्र में थी।

हमने लैपटॉप को धावक के पास ले जाकर और एक बार में कोड के प्रत्येक टुकड़े को लिखकर इस चुनौती पर विजय प्राप्त की।

एक और चुनौती विभिन्न घटकों को सुचारू रूप से इंटरैक्ट करने की थी:

• एक्सेलेरोमेटर के साथ पीजो: एक रचनात्मक विचार के अनुसार, जैसा कि चरण 3 में वर्णित है, हमारे पास था।
• सर्वर के साथ सेंसर: जैसा कि चरण 4 में वर्णित है, हमने मानों को अन्य मानों में बदल दिया है जिन्हें धीमी गति से सर्वर पर भेजा जा सकता है।

प्रणाली की सीमाएं:

• उपयोग करने से पहले अंशांकन की आवश्यकता होती है।
• अधिक कठोर उत्पाद में बदलने की आवश्यकता है, जो शारीरिक गतिविधि में आसानी से नहीं टूटता है।
• पीजोइलेक्ट्रिक सेंसर बहुत सटीक नहीं है।
• कुछ वाईफाई कनेक्शन की जरूरत है। (सेल फोन हॉटस्पॉट का उपयोग करके आसानी से हल किया गया)

भविष्य की योजनाएं

अब, जब हमारे पास पूरी तरह से काम करने वाला लेग मॉनिटरिंग डिवाइस है, तो इसमें और सुधार किए जा सकते हैं!

एकाधिक पिज़ो!

• पाइज़ो को पैर के विभिन्न क्षेत्रों से कनेक्ट करें।
• मल्टीप्लेक्सर का उपयोग करें क्योंकि NodeMCU केवल एक एनालॉग पिन का समर्थन करता है।
• प्रभाव क्षेत्रों का वर्णन करने के लिए पैर का हीट मैप दिखा सकते हैं।
• इस डेटा का उपयोग गलत मुद्रा और शरीर के संतुलन पर अलर्ट बनाने के लिए कर सकते हैं।

कई उपकरण!

• हमने आपको एक ही समय में 2 डिवाइस कनेक्ट करने का तरीका दिखाया, लेकिन आप 22 पीज़ो को 22 सॉकर खिलाड़ियों से कनेक्ट कर सकते हैं!
• खिलाड़ियों के बारे में कुछ दिलचस्प मेट्रिक्स दिखाने के लिए गेम के दौरान डेटा को उजागर किया जा सकता है!

उन्नत सेंसर

हमने पीजो और एक्सेलेरोमीटर का उपयोग किया, लेकिन आप अन्य डिवाइस जोड़ सकते हैं जो आउटपुट को समृद्ध करेंगे और अधिक डेटा देंगे:

• पदचिन्हों का पता लगाने के लिए सटीक लेज़र।
• पैर और जमीन के बीच की दूरी को मापें।
• विभिन्न खिलाड़ियों के बीच की दूरी को मापें (एकाधिक उपकरणों के मामले में)