IDC2018IOT Bộ theo dõi chạy chân: 6 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:34

Chúng tôi đưa ra ý tưởng này như một phần của khóa học "Internet Of Things" tại IDC Herzliya.

Mục tiêu của dự án là tăng cường các hoạt động thể chất liên quan đến chạy hoặc đi bộ bằng cách sử dụng NodeMCU, một vài cảm biến và một máy chủ có thể. Kết quả của dự án này là một thiết bị IOT rất hữu ích có thể được biến trong tương lai thành một sản phẩm sản xuất thực sự sẽ được sử dụng ở khắp mọi nơi! Xin vui lòng cho chúng tôi biết những gì bạn nghĩ:)

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo rằng bạn có:

* Thiết bị NodeMCU.

* 1 Cảm biến áp điện.

* Cảm biến MPU6050.

* Một ma trận lớn.

* Dây thun.

* Tài khoản Firebase.

Không bắt buộc:

* Cảm biến nhiều áp điện

* bộ ghép kênh

Bước 1: Thiết lập và hiệu chỉnh MPU6050

"loading =" lười biếng"

Hướng dẫn:

• Nối piezo với điện trở 1M (xem hình đính kèm).
• Tải lên bản phác thảo đính kèm.
• Kết nối thiết bị với một chân bằng dây đàn hồi.
• Mở "máy vẽ nối tiếp".
• Xem video được đính kèm với bước này.

Bước 3: Tích hợp các cảm biến vào Arduino

Chúng tôi đã xem cách hiệu chỉnh các cảm biến, bây giờ chúng tôi sẽ tích hợp cả hai cảm biến vào NodeMCU!

• Kết nối cả hai cảm biến với thiết bị, sử dụng các chân tương tự như trong bước 1 + 2.
• Tải bản phác thảo đính kèm.
• Kết nối thiết bị với 2 cảm biến vào một chân.
• Mở "máy vẽ nối tiếp".
• Xem video đính kèm.

Bước 4: Gửi dữ liệu lên đám mây

Trong bước này, chúng tôi sẽ kết nối thiết bị của mình với đám mây và gửi dữ liệu để xem một số biểu đồ tuyệt vời!

Chúng tôi sẽ sử dụng giao thức MQTT và gửi dữ liệu đến một máy chủ miễn phí có tên "Adafruit".

LƯU Ý: Adafruit không hỗ trợ gửi dữ liệu một vài lần mỗi giây, nó hoạt động ở tốc độ chậm hơn, do đó, chúng tôi sẽ gửi giá trị trung bình của các điểm dữ liệu của chúng tôi chứ không phải chính các điểm dữ liệu. Chúng tôi sẽ chuyển đổi dữ liệu từ 2 cảm biến của mình thành dữ liệu trung bình bằng cách sử dụng các phép biến đổi sau:

* Thời gian phát hiện bước sẽ được chuyển đổi thành bước mỗi phút. Thời lượng của mỗi bước có thể được tìm thấy bằng (millis () - step_timestamp) và việc lấy trung bình có thể được thực hiện bằng cách sử dụng bộ lọc, như chúng ta đã thấy trước đây: val = val * 0,7 + new_val * 0,3.

* Công suất bước sẽ được chuyển đổi thành công suất bước trung bình. Chúng tôi sẽ sử dụng cùng một phương pháp sử dụng "tối đa" cho mỗi bước, nhưng chúng tôi sẽ sử dụng bộ lọc để tính trung bình bằng cách sử dụng mức trung bình của bộ lọc = trung bình * 0,6 + new_val * 0,4.

Hướng dẫn:

• Vào trang web của Adafruit tại địa chỉ io.adafruit.com và đảm bảo rằng bạn có một tài khoản.
• Tạo một bảng điều khiển mới, bạn có thể đặt tên nó là "Máy dò các bước của tôi".
• Bên trong trang tổng quan, nhấn vào nút + và chọn "biểu đồ đường", đồng thời tạo nguồn cấp dữ liệu có tên "step_per_min".
• Bên trong trang tổng quan, nhấn vào nút + và chọn "biểu đồ đường" và tạo nguồn cấp dữ liệu có tên "average_step_power".
• Bây giờ bạn sẽ thấy 2 biểu đồ trống cho mỗi trường.
• Sử dụng bản phác thảo đính kèm và đặt cấu hình sau:

USERNAME = tên người dùng Adafruit của bạn.

KEY = khóa Adafruit của bạn

WLAN_SSID = Tên WIFI

WLAN_PASS = Vượt qua WIFI

mpuStepThreshold = Ngưỡng từ bước 2

Sau đó, bạn có thể kết nối thiết bị với một chân và bản phác thảo sẽ gửi dữ liệu các bước đến máy chủ!

Bước 5: Sử dụng 2 thiết bị cùng lúc

Ở bước này, chúng tôi sẽ mô phỏng 2 người đi bộ với thiết bị cùng một lúc!

Chúng tôi sẽ sử dụng 2 thiết bị khác nhau - có cùng điểm dữ liệu như đã giải thích ở bước 4.

Vì vậy, điều này thực sự dễ dàng, có 3 nhiệm vụ đơn giản:

1) tạo nguồn cấp dữ liệu bổ sung cho dữ liệu từ thiết bị thứ 2, chúng tôi khuyên bạn nên đưa ra bản sửa lỗi sau "_2"

2) thay đổi các khối trong bảng điều khiển để hiển thị dữ liệu từ cả hai nguồn cấp dữ liệu.

3) thay đổi tên của nguồn cấp dữ liệu trong bản phác thảo của thiết bị thứ hai.

4) Xem kết quả!

GHI CHÚ:

Adafruit chống lại dữ liệu đến quá nhanh, có thể cần điều chỉnh tần suất dữ liệu được gửi đến máy chủ. làm điều đó bằng cách tìm những thứ sau trong bản phác thảo:

// Gửi 5 giây một lần không vượt quá giới hạn của Adafruit cho người dùng miễn phí. // Nếu bạn sử dụng phí bảo hiểm hoặc máy chủ của riêng bạn, vui lòng thay đổi. // Mỗi lần gửi một điểm dữ liệu xen kẽ. if (millis () - lastTimeDataSent> 5000) {

Bước 6: Cải tiến, ghi chú và kế hoạch tương lai

Thách thức chính:

Thách thức chính trong dự án là thử nghiệm NodeMCU trong một hoạt động thể chất. Cáp usb thường xuyên ngắt kết nối và khi cố gắng di chuyển nhanh, có thể xảy ra sự cố tháo chân cắm. Nhiều lần chúng tôi đang gỡ lỗi một đoạn mã thực sự hoạt động, và vấn đề là ở lĩnh vực vật lý.

Chúng tôi đã vượt qua thử thách này bằng cách mang máy tính xách tay đến gần người chạy và viết từng đoạn mã tại một thời điểm.

Một thách thức khác là làm cho các thành phần khác nhau tương tác trơn tru:

• Chiếc piezo với bộ gia tốc: Đạt được điều đó như được mô tả trong bước 3, bởi một ý tưởng sáng tạo mà chúng tôi có.
• Các cảm biến với máy chủ: như được mô tả trong bước 4, chúng tôi đã chuyển đổi các giá trị thành các giá trị khác có thể được gửi đến máy chủ với tốc độ chậm hơn.

Những hạn chế của hệ thống:

• Cần hiệu chuẩn trước khi sử dụng.
• Cần phải được biến thành một sản phẩm cứng cáp hơn, không dễ bị vỡ trong một hoạt động thể chất.
• Cảm biến áp điện không chính xác lắm.
• Cần một số kết nối wifi. (Dễ dàng giải quyết bằng cách sử dụng điểm phát sóng điện thoại di động)

Các kế hoạch trong tương lai

Bây giờ, chúng ta có một thiết bị theo dõi chân hoạt động hoàn toàn, có những cải tiến khác có thể được thực hiện!

Nhiều pizeo!

• Kết nối piezos với các khu vực khác nhau trong bàn chân.
• Sử dụng bộ ghép kênh vì NodeMCU chỉ hỗ trợ một chân analog.
• Có thể hiển thị bản đồ nhiệt của bàn chân để mô tả các khu vực tác động.
• Có thể sử dụng dữ liệu này để tạo cảnh báo về tư thế sai và cân bằng cơ thể.

Nhiều thiết bị!

• Chúng tôi đã hướng dẫn bạn cách kết nối 2 thiết bị cùng một lúc nhưng bạn có thể kết nối 22 piezos với 22 cầu thủ bóng đá!
• Dữ liệu có thể được hiển thị trong trò chơi để hiển thị một số chỉ số thú vị về người chơi!

Cảm biến tiên tiến

Chúng tôi đã sử dụng piezo và gia tốc kế, nhưng bạn có thể thêm các thiết bị khác để làm phong phú kết quả đầu ra và cung cấp nhiều dữ liệu hơn:

• Lazer chính xác để phát hiện bước chân.
• Đo khoảng cách giữa bàn chân và mặt đất.
• Đo khoảng cách giữa các người chơi khác nhau (Trong trường hợp có nhiều thiết bị)