IoT Pet Monitor!: 6 кадам (Сүрөттөр менен)

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

Сүйүктүү бибилерге көз салып, музыка ойноп же аларга жокто тынч тургула деп айткыла! Бул үйрөткүч Raspberry Pi компьютерин кантип колдонуу керектигин көрсөтүп, үйүңүздөгү үндүн көлөмүн көзөмөлдөө үчүн (Булут аркылуу) жана сиздин үй жаныбарыңыз капа болгонун жана качан экенин көрөт.

Барабандын ролу… эң кызыктуу бөлүгү: Эгерде ал өтө катуу чыкса (Фидо үрүп же башка ызы -чуу кылгандай), биз аларга унчукпай койгула же музыка ойногула деп айтабыз!

Пи (жана спикерлер) менен бирге, биз SparkFun MEMS микрофонунун сынык тактасын үн көлөмүн өлчөө жана аудио ойноткучту иштетүү үчүн колдонобуз. Маалыматтар MQTT байланыш протоколунун жардамы менен CloudMQTT кызматына жүктөлөт.

Жалпы окуу убактысы: ~ 8 мүн

Жалпы Build Убактысы: 60 мүн (аз w/ тажрыйбалуу)

Бул долбоорду колдогонуңуз үчүн SparkFun компаниясына чоң РАХМАТ! Үйрөткүчтү бул жерден текшериңиз.

1 -кадам: Сунушталган окуу

Бул долбоорду куруу үчүн сизге Raspbian OS менен толук конфигурацияланган, WiFi менен туташкан Raspberry Pi 3 компьютери керек болот. Кээ бир Python программалоолорун жана төмөнкү нерселерди билүү да пайдалуу: (1) Raspberry Pi GPIO казыктарын кантип колдонуу жана көзөмөлдөө; (2) MQTT байланышы; жана (3) аналогдук сенсорлор. Эгерде булардын бири тааныш болбосо, же сиз жөн эле кызыксаңыз (кызык болуңуз!), Төмөнкү окуу куралдарын текшериңиз!

Raspberry Pi 3

1. Raspberry Pi 3 Starter Kit Hookup Guide
2. Raspberry Pi GPIO
3. Raspberry Pi менен SPI байланышы

MQTT байланыш протоколу

MQTT (Message Query Telemetry Transport) - популярдуу IoT байланыш протоколу. Биз Paho Client Python китепканасын жана CloudMQTT деп аталган MQTT кызматын колдонобуз. Бул жерде MQTT жана аны кантип колдонуу жөнүндө көбүрөөк маалымат:

1. IoT үчүн байланыш протоколдорун изилдөө
2. CloudMQTT менен баштоо
3. Eclipse Paho MQTT Python кардар китепканасына сереп

MEMS Microphone Breakout Board

MEMS микрофону аналогдук микрофон, андыктан аналогдук сигналды Raspberry Pi санарип GPIO казыктары менен окуу үчүн бизге аналогдук-санариптик конвертер ("ADC") керек болот.

1. SparkFun MEMS Микрофондору Башкармасы менен иштөөнү баштоо
2. MEMS Микрофонунун маалымат жадыбалы
3. MCP3002 ADC маалымат жадыбалы

2 -кадам: материалдар

- Raspberry Pi 3 Model B.

Ошондой эле бизге төмөнкү кошумча жабдуулар керек болот: Raspberry Pi 3 Case; SD карта (эң аз 8 ГБ); Raspberry Pi 3 GPIO кабели; MicroUSB кубат кабели; HDMI кабели жана HDMI менен шайкеш келген монитор; USB клавиатурасы; USB чычкан; 1/8 гарнитура порту бар динамиктер.

- SparkFun MEMS Mic Breakout Board

-MCP3002 (Аналогдук-санариптик конвертер)

-Breadboard & M-to-M Breadboard Jumper Wires

3 -кадам: Raspberry Pi конфигурациялаңыз

1 -кадам: Жаңыртууларды текшерүү жана орнотуу Жаңыртууларды текшерүү жана орнотуу ар дайым баштоонун жакшы жолу. Терминал терезесинде төмөнкү буйруктарды аткарыңыз:

sudo apt-get update

sudo apt-get жогорулатуу

sudo кайра жүктөө

2 -кадам: MEMS Microphone + MCP3002 үчүн SPI интерфейсин орнотуңуз

MCPS00 аркылуу MEMS микрофонунан окуу үчүн SPIди (Serial Port Interface) колдонуу үчүн бизге Python Dev Package керек болот:

sudo apt-get install python-dev

Бизге SPI интерфейси да керек болот (муну сактоо үчүн субпапка түзүүнү каалашы мүмкүн):

git clone git: //github.com/doceme/py-spidev

sudo python setup.py орнотуу

Бул жерде SPI-Dev документациясы, эгер сизде кандайдыр бир көйгөйлөр болсо.

3 -кадам: OMXPlayer менен үндөрдү ойнотуу

OMXPlayer-бул Raspbian OSке алдын ала жүктөлгөн аудио жана видео ойноткуч. Ал көпчүлүк үн файл түрлөрү менен иштейт, анын ичинде:.wav,.mp3 жана.m4a. Бул Фидо өтө катуу болгондо, биз үндөрдү ойнотуу үчүн колдонобуз. OMXPlayerди көзөмөлдөө үчүн Python китепканасы Raspbianга киргизилген (woo!).

OMXPlayerди терминалдан сыноо үчүн, төмөнкүлөрдү териңиз:

omxplayer /home/…/SongFilePath/SongFileName.mp3

Эгер бул иштебесе, аны жергиликтүү аудио чыгаруучу түзмөккө мажбурлап көрүңүз:

omxplayer -o local /home/…/SongFilePath/SongFileName.mp3

4 -кадам: CloudMQTT Serverди конфигурациялоо

Эми биз MQTT серверин орноттук! Бул үчүн CloudMQTTди колдонуу үчүн, төмөнкүлөрдү аткарыңыз:

1. CloudMQTT эсебин орнотуңуз ("Cute Cat" планы бекер).
2. Жаңы MyCloud экземплярын түзүңүз.
3. Консолдо жаңы ACL эрежесин түзүңүз.
4. Сиз жарыяланган билдирүүлөрдү "Websocket" UIде көзөмөлдөй аласыз.

Акырында, MQTT Paho Client Python китепканасын орнотуңуз:

pip paho-mqtt орнотуу

4 -кадам: Аны куруңуз! Аппараттык

Raspberry Pi жана MCP3002 үчүн pinout диаграммалары жогорудагы сүрөттөрдө.

1. MCP3002 төөнөгүчтөрүн нан тактасына салыңыз (жогорудагы пинут диаграммасын караңыз)

MCP3002 байланыш үчүн 4 SPI төөнөгүчтү колдонот: Сериялык саат ("SCL"), Master Input Slave Output ("MISO"), Master Output Slave Input ("MOSI") жана Chip Select ("CS"). Бул казыктар Raspberry Pi GPIO pin 11 (SCLK), GPIO pin 9 (MISO), GPIO Pin 10 (MOSI) жана GPIO Pin 8 (CE0) туура келет.

MCP3002 төөнөгүчтөрү менен төмөнкү байланыштарды жасаңыз:

• Pin 1ди Raspberry Pi GPIO Pin 8ге туташтырыңыз (CE0)
• Pin 2ди MEMS Microphone сынык тактасынын аналогдук чыгуусуна туташтырыңыз
• Pin 4тү GNDге туташтырыңыз
• 5 -пинди Raspberry Pi GPIO Pin 10го туташтыруу (MOSI)
• Pin 6ны Raspberry Pi GPIO pin 9га туташтыруу (MISO)
• Pin 7ди Raspberry Pi GPIO Pin 11ге туташтырыңыз (SCLK)
• Pin 8ди Raspberry Pi 3.3V га туташтырыңыз

2. MEMS Микрофонунун сынык тактасына ширетүүчү зымдар. MCP3002 жана Raspberry Pi менен туташыңыз

• Vccти Raspberry Pi 3.3V менен туташтырыңыз.
• Raspberry Pi GND менен GND туташуу
• AUD'ды MCP3002 Pin 2ге туташтырыңыз

3. Raspberry Pi үчүн бардык кабелдерди сайып, баарын күйгүзүңүз

5 -кадам: Аны куруңуз! Программалык камсыздоо

Bark Back менен биздин максатыбыз эки түрдүү: ит үргөндө ойнотуу үнүн чыгарыңыз жана маалыматты текшере турган серверге жөнөтүңүз.

Бул жерде бул долбоор үчүн ачык булак Python программасы. Кодду тууралоого жана өзгөртүүгө (жана сураныч) эркин болуңуз.

Программаны ишке киргизүү үчүн эки нерсени толтурушуңуз керек:

- songList: Сиз ойногусу келген ырлардын ар бирине файлдын жолун жана файлдын атын жазыңыз.

- creds: Бул сөздүккө CloudMQTT маалыматыңызды киргизиңиз.

1 -кадам: SparkFun MEMS Микрофонунун сынык тактасынан окуңуз

ADI маанисинде (0 менен 1023 ортосунда) SPI китепканасын колдонуп, MEMS Microphone сынык тактасынан (MCP3002 аркылуу) окуңуз жана сигналдын чокусунан амплитудасына чейин эсептеңиз.

Сигналдын чокусунан амплитудасын Көлөм бирдигине картага түшүрүү. Учурдагы код ADC диапазонун 0дөн 700гө чейин (тез экспериментке негизделген) 0 менен 10дун ортосундагы Көлөм бирдигине карта кылат. Микрофондун сезгичтигин жөнгө салуу үчүн ADC киргизүү диапазонун тууралаңыз.

MEMS микрофону жөнүндө толук маалымат алуу үчүн бул окуу куралын караңыз.

2 -кадам: Аудио ойноткучту иштетүү

Адегенде бизге ырлар керек! Сиз GarageBand (же смартфонуңузда) үндөрдү тез жаздырып, аларды Raspberry Piге жөнөтө аласыз. Pythonдо, omxplayerге чалуу үчүн подпроцесс китепканасын колдонуңуз.

Кодго * songList * өзгөрмөсүндө ойноткуңуз келген ырлардын файл жолун киргизиңиз (26 -сап). Учурдагы көлөмдүн босогосу негизги функцияда 7 деп коюлган.

3 -кадам: CloudMQTT Serverге маалыматтарды жөнөтүү

CloudMQTT серверлери менен баарлашуу үчүн Paho Client Python китепканасын колдонуңуз. Жалпылап айтканда: Кардар серверин орнотуу; байланыш протоколдорун аныктоо; ишеним грамоталарыбыз менен байланышуу (aka creds); жана жазылуу жана биздин маалыматтарды жарыялоо. Мунун көбү негизги функцияда аткарылат (129 - 149 -саптар жана 169 - 174 -саптар).

Алынган маалыматтарды текшерүү үчүн CloudMQTT консолундагы "Websocket UI" өтмөгүнө өтүңүз.

6 -кадам: Test & Орнотуу

BarkBack.py программасын Терминалда же Python IDEде иштетиңиз (сиз дагы кеткенден кийин программаны иштетүү үчүн SSH колдоно аласыз).

Websocket UI өтмөгүндө үн көлөмүн алып жатканыңызды текшериңиз.

Микрофонду иштетүү менен системаны сынап көрүңүз (кол чабуу, кыйкыруу, үрүү, ж.б.), спикерлер бардык үндөр аркылуу ойнойт.

Баары иштей баштагандан кийин, эгер сиз системаны бир нече күндөн ашык орнотууну пландап жатсаңыз, компоненттерди ПХБга (Басып чыгарылган Микросхемага) ширетүү сунушталат.

Микроконтроллер конкурсунда 2 -орун

Сенсорлор конкурсунун биринчи сыйлыгы 2017