Таяк-көз: Кулагыңыз менен караңыз: 16 кадам (Сүрөттөр менен)

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:42

Көрүү жөндөмү начар адамдарга учурдагы чечимдерден алда канча көп жардам бере турган интеллектуалдуу «таяк» жараткым келет. Таяк колдонуучуну көлөмдүү үн түрүндөгү гарнитурада ызы -чуу кылуу менен алдыдагы же капталындагы нерселер жөнүндө кабарлай алат. Таякта кичинекей камера жана LIDAR (Жарыкты аныктоо жана диапазону) болот, ошондо ал бөлмөдөгү нерселерди жана адамдарды тааныйт жана колдонуучуга наушник аркылуу кабар берет. Коопсуздук максатында, гарнитура бардык ызы -чууну бөгөп койбойт, анткени микрофондор керексиз үндөрдүн баарын чыпкалап, унаанын мүйүзүн жана адамдардын сүйлөшүүсүн камсыздайт. Акыр -аягы, системада GPS болот, ал багыт берет жана колдонуучуга кайда барууну көрсөтөт.

Сураныч, Arduino жана Raspberry Pi сынактарында мага добуш бериңиз!

1 -кадам: Долбоорго сереп

Дүйнөлүк азиздер үчүн жеткиликтүүлүк боюнча, физикалык кыймыл азиздер үчүн эң чоң кыйынчылыктардын бири. Саякаттоо же жык -жыйма көчөдө сейилдөө абдан кыйын болушу мүмкүн. Адатта, жалгыз чечим жалпыга маалым болгон "ак таякты" колдонуу болчу, ал негизинен колдонуучунун жанындагы тоскоолдуктарды басып, айлана -чөйрөнү сканерлөө үчүн колдонулат. Сокур адам белгисиз чөйрөлөргө чыгып, өзүн коопсуз сезиши үчүн тоскоолдуктардын жайгашкан жери жөнүндө маалымат берүү менен көрөгөч жардамчыны алмаштыра турган түзмөк жакшы чечим болмокчу. Бул долбоордун жүрүшүндө бул критерийлерге жооп берген чакан батарея менен иштөөчү аппарат иштелип чыккан. Түзмөк объектинин өлчөмүн жана жайгашкан жерин колдонуучуга карата объекттердин абалын өлчөөчү сенсорлордун жардамы менен аныктай алат, ал маалыматты микроконтроллерге өткөрүп берет, андан кийин колдонуучуга маалымат берүү үчүн аны аудиого айлантат. Аппарат жеткиликтүү коммерциялык LIDAR (Light Detection and Ranging), SONAR (Sound Navigation and Ranging) жана микроконтроллерлерге туташкан компьютердик көрүү технологияларынын жардамы менен курулган жана кулакчындарды же наушникти колдонуу менен керектүү үн маалыматын чыгаруу үчүн программаланган. Аныктоо технологиясы колдонуучунун абалын башкаларга көрсөтүү жана кошумча коопсуздукту камсыз кылуу үчүн "ак камыштын" ичине киргизилген.

2 -кадам: Негизги изилдөө

2017-жылы Бүткүл дүйнөлүк саламаттыкты сактоо уюму дүйнө жүзү боюнча 285 миллион көрүүсү начар адамдар бар экенин, алардын 39 миллиону толугу менен сокур экенин билдирди. Көпчүлүк адамдар көрүүсү начар адамдар күн сайын туш болгон көйгөйлөр жөнүндө ойлонушпайт. Дүйнөлүк азиздер үчүн жеткиликтүүлүк боюнча, физикалык кыймыл азиздер үчүн эң чоң кыйынчылыктардын бири. Саякаттоо же жык -жыйма көчөдө сейилдөө абдан кыйын болушу мүмкүн. Ушундан улам, көрүү жөндөмү начар көптөгөн адамдар жаңы чөйрөдө жардам берүү үчүн көрөгөч досун же үй-бүлө мүчөсүн алып келүүнү туура көрүшөт. Адатта, жалгыз чечим жалпыга маалым болгон "ак таякты" колдонуу болчу, ал негизинен колдонуучунун жанындагы тоскоолдуктарды басып, айлана -чөйрөнү сканерлөө үчүн колдонулат. Сокур адам белгисиз чөйрөлөргө чыгып, өзүн коопсуз сезиши үчүн тоскоолдуктардын жайгашкан жери жөнүндө маалымат берүү менен көрөгөч жардамчыны алмаштыра турган түзмөк жакшы чечим болмокчу. NavCog, IBM менен Карнеги Меллон университетинин кызматташуусу, жол көрсөтүүгө жардам берүү үчүн Bluetooth маяктарын жана смартфондорун колдонгон системаны түзүү менен маселени чечүүгө аракет кылды. Бирок, чечим оор болчу жана масштабдуу ишке ашыруу үчүн абдан кымбатка турганы далилденди. Менин чечимим буга тышкы түзмөктөргө болгон муктаждыкты жоюу жана колдонуучуну күн бою жетектөө үчүн үн колдонуу аркылуу жооп берет (3 -сүрөт). Технологиянын "ак камыштын" ичине кирүүсүнүн артыкчылыгы - бул дүйнөнүн калган бөлүгүнө колдонуучунун абалы жөнүндө сигнал берет, бул айланадагы адамдардын жүрүм -турумунун өзгөрүшүнө алып келет.

3 -кадам: Дизайн талаптары

Жеткиликтүү технологияларды изилдеп чыккандан кийин, мен көрүүсү начар адамдарга айлана-чөйрөсүн башкарууга жардам берүүнүн эң жакшы ыкмасы боюнча мүмкүн болгон чечимдерди талкууладым. Төмөндөгү таблица кимдир бирөө менин түзмөгүмө өтүшү үчүн керектүү болгон эң маанилүү функцияларды тизмектейт.

Өзгөчөлүгү - Description:

• Эсептөө- Система колдонуучу менен сенсорлордун ортосунда алмашылган маалыматты тез иштетүүнү камсыздашы керек. Мисалы, система колдонуучуга кеминде 2 м алыстагы тоскоолдуктар жөнүндө маалымат бере алгыдай болушу керек.
• Камтуу - Система көрүү мүмкүнчүлүгү чектелген адамдардын жашоосунун сапатын жакшыртуу үчүн өз кызматтарын үйдүн ичинде жана сыртында көрсөтүшү керек.
• Убакыт - система түнкүсүн күндүзгүдөй иштеши керек.
• Диапазон - диапазон - бул система тарабынан аныктала турган колдонуучу менен объектинин ортосундагы аралык. Идеалдуу минималдуу диапазон 0,5 м, максималдуу диапазон 5 мден ашык болушу керек. Башка аралыктар дагы жакшы болмок, бирок эсептөө кыйыныраак болмок.
• Объект түрү - Система объекттердин күтүлбөгөн жерден пайда болушун аныкташы керек. Система кыймылдуу объектилер менен статикалык объектилердин айырмасын айта алгыдай болушу керек.

4 -кадам: Инженердик дизайн жана жабдууларды тандоо

Көптөгөн түрдүү компоненттерди карап чыккандан кийин, мен төмөндөгү ар кандай категориялардан тандалган бөлүктөрдү чечтим.

Тандалган бөлүктөрдүн баасы:

• Zungle Panther: $ 149.99
• LiDAR Lite V3: $ 149.99
• LV-MaxSonar-EZ1: $ 29.95
• УЗИ сенсор - HC -SR04: $ 3.95
• Raspberry Pi 3: $ 39.95
• Arduino: $ 24.95
• Байланыш: $ 32.44
• Floureon 11.1v 3s 1500mAh: $ 19.99
• LM2596HV: $ 9.64

5 -кадам: Жабдууларды тандоо: Өз ара аракеттенүү ыкмасы

Мен үн менен башкарууну түзмөк менен иштөө ыкмасы катары колдонууну чечтим, анткени таякта бир нече баскычтар болушу начар көргөн адам үчүн кыйын болушу мүмкүн, айрыкча кээ бир функцияларга баскычтардын комбинациясы керек болсо. Үн көзөмөлү менен, колдонуучу мүмкүн болгон каталарды азайткан камыш менен байланышуу үчүн алдын ала коюлган буйруктарды колдоно алат.

Түзмөк: Артыкчылыктары --- Кемчиликтери:

• Баскычтар: Оң баскыч басылганда буйруктун катасы жок --- Туура баскычтардын басылышын камсыз кылуу кыйын болушу мүмкүн
• Үн көзөмөлү: Оңой, анткени колдонуучу алдын ала коюлган буйруктарды колдоно алат --- Туура эмес айтылышы каталарды кетириши мүмкүн

6 -кадам: Жабдууларды тандоо: Микроконтроллер

Түзмөк Raspberry Pi колдонгон, анткени анын баасы төмөн жана тереңдик картасын эсептөө үчүн жетиштүү иштетүү күчү. Intel Joule артыкчылыктуу вариант болмок, бирок анын баасы системанын баасын эки эсе көтөрмөк, бул колдонуучулар үчүн арзаныраак вариантты камсыз кылуу үчүн иштелип чыккан бул түзмөк идеалдуу болбойт. Ардуино системада колдонулган, анткени ал сенсорлордон маалыматты оңой ала алат. BeagleBone жана Intel Edison бул баанын төмөндүгү үчүн начар болгон аткаруу коэффициентинен улам колдонулган эмес.

Микроконтроллер: Артыкчылыктары --- Кемчиликтери:

• Raspberry Pi: тоскоолдуктарды табуу үчүн жетиштүү иштетүүчү күчкө ээ жана интеграцияланган wifi/bluetooth --- сенсорлордон маалыматтарды алуу үчүн көп варианттар жок
• Arduino: Чакан сенсорлордон маалыматты оңой алыңыз. б.а. LIDAR, Ultrasonic, SONAR, ж.б. --- Тоскоолдуктарды табуу үчүн иштетүү күчү жетишсиз
• Intel Эдисон: Тез процессор менен тоскоолдуктарды тез иштете алат --- Тутумдун иштеши үчүн кошумча иштеп чыгуучуларды талап кылат
• Intel Joule: Бүгүнкү күнгө чейин керектөө рыногунда каалаган микроконтроллердин иштетүү ылдамдыгы эки эсе жогору --- Бул система үчүн абдан кымбат жана сенсордун өз ара аракеттенүүсү үчүн GPIO менен өз ара аракеттенүү кыйын.
• BeagleBone Black: Compact жана General Purpose Input Output (GPIO) аркылуу долбоордо колдонулган сенсорлорго шайкеш келет-Объекттерди эффективдүү табуу үчүн иштетүү күчү жетишсиз.

7 -кадам: жабдууларды тандоо: сенсорлор

Жогорку тактыкты алуу үчүн бир нече сенсорлордун айкалышы колдонулат. Kinect - негизги сенсор, анткени ал бир убакта тоскоолдуктарды издей алат. LIDAR - LIght Detection and Ranging, бул сенсор турган объектилерге чейинки аралыкты өлчөө үчүн импульстуу лазер түрүндөгү жарыкты колдонгон алыстан зонддоо ыкмасы; ал сенсор 40 метр (м) чейинки аралыкты көзөмөлдөй алганы үчүн колдонулат жана ар кандай бурчтарда сканерлей алгандыктан, кандайдыр бир кадамдар өйдө же ылдый бара жатканын аныктай алат. SOund Navigation and Ranging (SONAR) жана Ultrasonic сенсорлору, эгерде Kinect колдонуучуга коркунуч туудурган жердеги мамыны же дөңсөөнү өткөрүп жиберсе, резервдик көзөмөл катары колдонулат. Эркиндиктин 9 даражасы сенсор колдонуучунун кайсы жакка караганын көзөмөлдөө үчүн колдонулат, ошондо түзмөк маалыматты тактык үчүн сактай алат, анткени адам ошол эле жерде жүргөндө.

Сенсорлор: Артыкчылыктары --- Кемчиликтери:

• Kinect V1: Айлана-чөйрөнү аныктоо үчүн бир гана камера менен 3D объектилерине көз сала алат
• Kinect V2: 3 инфракызыл камера жана Кызыл, Жашыл, Көк, Тереңдик (RGB-D) камерасы бар, тактык 3D объектилерди аныктоо үчүн --- Жылытуу мүмкүн жана муздатуучу желдеткич керек болушу мүмкүн жана башка сенсорлорго караганда чоңураак
• LIDAR: 40 м аралыкка чейин жайгашкан жерлерди көзөмөлдөй турган нур
• SONAR: 5 м алыстыкта, бирок алыс аралыкта жүргөн нур --- мамык сыяктуу майда нерселер сенсорду иштетиши мүмкүн
• УЗИ: 3 мге чейинки диапазонго ээ жана абдан арзан --- аралыктар кээде так эмес болушу мүмкүн 9
• Эркиндик сенсорунун даражалары: колдонуучунун багытын жана ылдамдыгын сезүү үчүн жакшы --- Эгерде сенсорлорго бир нерсе тоскоолдук кылса, аралыкты эсептөө туура эмес эсептелиши мүмкүн.

8 -кадам: Жабдууларды тандоо: Программалык камсыздоо

Kinect V1 сенсору менен курулган алгачкы бир нече прототиптер үчүн тандалган программалык камсыздоо Freenect болчу, бирок анча так эмес болчу. Kinect V2 жана Freenect2ге которулганда, көзөмөлдөө натыйжалары жакшырды, анткени V2де HD камерасы жана 3 инфракызыл камерасы бар, анткени Kinect V1деги бир камерага каршы. Мен OpenNi2ди Kinect V1 менен колдонуп жүргөндө, функциялар чектелүү болчу жана мен аппараттын кээ бир функцияларын башкара албадым.

Программалык камсыздоо: Артыкчылыктары --- Кемчиликтери:

• Freenect: Бардыгын көзөмөлдөө үчүн төмөнкү деңгээлдеги көзөмөл бар --- Kinect V1ди гана колдойт
• OpenNi2: Kinectтен маалымат агымынан пункт булут маалыматтарын оңой түзө алат --- Kinect V1ди гана колдойт жана төмөнкү деңгээлдеги көзөмөлдү колдобойт.
• Freenect2: сенсор тилкесин башкаруунун төмөнкү деңгээлине ээ --- Kinect V2 үчүн гана иштейт
• ROS: Камера функцияларын программалоо үчүн идеалдуу иштөө тутуму --- Программалык камсыздоонун иштеши үчүн тез SD картага орнотулушу керек

9 -кадам: Жабдууларды тандоо: Башка бөлүктөр

Литий -ион батарейкалары жеңил, кубаттуулугу жогору жана кайра заряддалуучу болгондуктан тандалып алынган. Литий -ион батареясынын 18650 варианты цилиндр формасына ээ жана камыштын прототипине эң сонун дал келет. Биринчи камыштын прототиби ПВХ түтүгүнөн жасалган, анткени ал көңдөй жана камыштын салмагын азайтат.

10 -кадам: Системаны өнүктүрүү: Аппаратты түзүү 1 -бөлүк

Адегенде биз Kinectти жеңил кылып, камыштын ичине туура келиши үчүн аны ажыратышыбыз керек. Мен Kinectтен сырттагы корпустун баарын алып салуудан баштадым, анткени колдонулган пластиктин салмагы көп. Анан базаны алып салуу үчүн кабелди кесүүгө туура келди. Мен сүрөттөрдү көрсөткөн туташтыргычтан зымдарды алып, аларды сигнал зымдары бар USB кабелине коштум, калган эки туташуу 12В кирүү кубаты үчүн болгон. Мен камыштын ичиндеги желдеткич башка компоненттердин бардыгын муздатуу үчүн толук кубаттуулукта иштешин каалагандыктан, мен Kinectтин желдеткичинин туташтыргучун кесип, Raspberry Piден 5В зым тартып алдым. Мен LiDAR зымы үчүн кичинекей адаптер жасадым, ал Raspberry Pi менен башка системаларсыз түз туташа алат.

Мен кокусунан ак зымды кара зымга кошуп койгом, андыктан зымдардын схемалары үчүн сүрөттөрдү карабаңыз

11 -кадам: Системаны өнүктүрүү: Аппаратты түзүү 2 -бөлүк

Мен Raspberry Pi сыяктуу 5V талап кылган бардык түзмөктөрдү кубаттоо үчүн жөнгө салуучу бөлүктү түздүм. Мен жөндөгүчтү чыгууга эсептегич коюп, резисторду 5.05В камсыздай тургандай кылып жөнгө салдым. Мен муну 5Вдан бир аз жогору койдум, анткени убакыттын өтүшү менен батареянын чыңалуусу төмөндөйт жана чыгуучу чыңалууга бир аз таасир этет. Мен ошондой эле батареядан 12В талап кылган 5 түзмөккө чейин иштөөгө мүмкүнчүлүк берген адаптер жасадым.

12 -кадам: Системаны өнүктүрүү: Системаны программалоо 1 -бөлүк

Voice Activated Challenge боюнча башкы сыйлык