Mục lục:
- Bước 1: Vật liệu sẽ được sử dụng
- Bước 2: Chuẩn bị tất cả các tài liệu đã được liệt kê
- Bước 3: Đặt tất cả các dây được kết nối và đặt nó ở vị trí được cho là
- Bước 4: Đặt các vật liệu lại với nhau
- Bước 5: Chèn mã Arduino
- Bước 6: Phần đầu tiên
- Bước 7: Phần thiết lập
- Bước 8: Đây là phần LOOP
- Bước 9: Đây là video của máy đang hoạt động
Video: Phát hiện đối tượng khi lái xe RC: 9 bước
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:33
Dự án này nói về việc sử dụng Cảm biến siêu âm trên ô tô để phát hiện chướng ngại vật
Bước 1: Vật liệu sẽ được sử dụng
Vật liệu: Bảng mạch Arduino LeonardoBảng mạch điệnDâyrduino1 Động cơ Servo2 Cảm biến siêu âm1 CarTapeUSB cho nguồn điệnArduino USB AdapterTùy chọn: 1 hoặc nhiều Đèn LED màu xanh lục1 hoặc nhiều Đèn LED màu đỏLớp (Đất sét là tùy chọn; bạn có thể sử dụng những thứ khác để dán nó lại với nhau) Tông (Đây là chỉ cho cái nhìn bên ngoài để bọc chiếc xe)
Bước 2: Chuẩn bị tất cả các tài liệu đã được liệt kê
Hãy nhớ rằng một số vật liệu trong số này là keo hoặc đất sét tùy chọn vì bạn có thể sử dụng các vật liệu khác để kết dính, chẳng hạn như chất kết dính nóng chảy để kết dính chúng lại với nhau. Màu của đèn LED có thể thay đổi, nhưng hãy nhớ rằng màu sắc phải khác nhau Gói bên ngoài là tùy chọn vì bạn có thể sử dụng vật liệu khác hoặc kiểu dáng đẹp hơn để bọc nó.
Bước 3: Đặt tất cả các dây được kết nối và đặt nó ở vị trí được cho là
Trigpin ở 10, Echopin ở 11Trigpin2 ở 6, Echopin2 ở 7, Đèn LED xanh ở 9, Đèn LED đỏ ở 8, Chân Servo ở 12https://www.circuito.io/static/reply/index.html? SolutionId = 5cf51e9b33f42000300e49e9 & solutionPath = storage. Circuito.io Đây là liên kết đến cách kết nối Cảm biến siêu âm và Đèn LED. Chỉ cần truy cập liên kết, nhấn “Wire” ở phía bên trái và quan sát các dây được kết nối và đường dây được kết nối.
Bước 4: Đặt các vật liệu lại với nhau
1. Đảm bảo rằng tất cả các dây đã được kết nối2. Dán Cảm biến siêu âm với động cơ lại với nhau để Cảm biến siêu âm có thể phát hiện các vật thể trong khi động cơ quay xung quanh. 3. Dán Bảng Arduino Leo lên trên bảng mạch bánh mì4. Đặt Arduino lên Car5. Dán các cảm biến siêu âm lên mặt trước và mặt sau của xe
Bước 5: Chèn mã Arduino
Chèn mã Arduino Đây là liên kết đến mã chương trình trên Arduino Tạo: https://create.arduino.cc/editor/AnthonyWang/c44dba18-e18c-425b-bc73-f42ccf2b1906/preview * Hãy nhớ bao gồm các bước tiếp theo sẽ chia mã lên đến các bộ phận để hiểu rõ hơn.
Bước 6: Phần đầu tiên
Phần này của mã đang làm rõ vị trí của Cảm biến, đèn LED, Động cơ. Ví dụ, trigPin của cảm biến đầu tiên ở số 10. Câu cuối cùng là phạm vi hoặc khoảng cách sẽ được tính toán, tính bằng inch.
Bước 7: Phần thiết lập
Phần này hiển thị quá trình khởi tạo Động cơ Servo, Cảm biến và các chân LED. Nó bắt đầu khi Đèn xanh sáng trong khi đèn đỏ tắt.
Bước 8: Đây là phần LOOP
Phần vòng lặp bắt đầu với Động cơ Servo quay 30 độ, 90 độ, 150 độ, cứ sau 10 giây. cảm biến phát hiện một vật thể ở xa 5 inch, nó sẽ chiếu ánh sáng màu đỏ Nếu nó không phát hiện bất cứ thứ gì nhỏ hơn 5 inch, nó sẽ chiếu ánh sáng màu xanh lá cây
Bước 9: Đây là video của máy đang hoạt động
Liên kết trong youtube:
www.youtube.com/watch?v=hQih5elzgVs
Đề xuất:
Phát hiện đối tượng với bảng Sipeed MaiX (Kendryte K210): 6 bước
Phát hiện đối tượng với Sipeed MaiX Boards (Kendryte K210): Là phần tiếp theo của bài viết trước của tôi về nhận dạng hình ảnh với Sipeed MaiX Boards, tôi quyết định viết một hướng dẫn khác, tập trung vào phát hiện đối tượng. Có một số phần cứng thú vị xuất hiện gần đây với chip Kendryte K210, bao gồm cả S
Phát hiện đối tượng Raspberry Pi: 7 bước
Phát hiện đối tượng trên Raspberry Pi: Hướng dẫn này cung cấp hướng dẫn từng bước về cách thiết lập API phát hiện đối tượng của TensorFlow trên Raspberry Pi. Bằng cách làm theo các bước trong hướng dẫn này, bạn sẽ có thể sử dụng Raspberry Pi của mình để thực hiện phát hiện đối tượng trên video trực tiếp từ P
Phát hiện ô nhiễm không khí + Lọc không khí: 4 bước
Phát hiện ô nhiễm không khí + Lọc không khí: Các sinh viên (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig và Declan Loges) của Trường Quốc tế Thụy Sĩ Đức đã làm việc với nhân viên của MakerBay để sản xuất một hệ thống tích hợp đo ô nhiễm không khí và hiệu quả lọc không khí. Cái này
SENSLY HAT CHO THIẾT BỊ PHÁT HIỆN KHÍ & CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ RASPBERRY PI V1.1: 9 Bước
SENSLY HAT CHO THIẾT BỊ PHÁT HIỆN KHÍ & CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ RASPBERRY PI V1.1: Sensly là một cảm biến ô nhiễm di động có khả năng phát hiện mức độ ô nhiễm trong không khí bằng cách sử dụng các cảm biến khí trên máy bay để thu thập thông tin về các loại khí khác nhau hiện có. Thông tin này có thể được cung cấp trực tiếp vào điện thoại thông minh của bạn để
Phát minh lại những phát minh miễn phí của bạn cho robot 'Fantastic Plastics Works' để phát sáng: 5 bước
Phát minh lại những sáng tạo miễn phí của bạn cho robot 'Fantastic Plastics Works' để phát sáng: Sử dụng đèn LED có sẵn để làm cho 'robot' bằng nhựa phát sáng và làm phai màu! Cung cấp giới thiệu về hàn cơ bản, mạch điện, đèn LED và chất dẻo