Mục lục:
- Bước 1: Lý thuyết cơ bản
- Bước 2: Các bộ phận và thành phần
- Bước 3: Lắp ráp & đấu dây
- Bước 4: Mã Arduino
- Bước 5: Mã MATLAB
- Bước 6: Kết quả
- Bước 7: Kết luận
Video: Arduino Ultrasonic Mobile Sonar: 7 bước (có hình ảnh)
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:36
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào để khám phá bên trong kim tự tháp? Vùng tối sâu thẳm của đại dương? Một hang động vừa được khám phá? Những nơi này được coi là không an toàn cho nam giới vào, do đó cần phải có máy không người lái để thực hiện việc khám phá đó, chẳng hạn như rô bốt, máy bay không người lái, v.v. thường được trang bị camera, camera hồng ngoại, v.v. để xem và lập bản đồ khu vực không xác định trực tiếp, nhưng những yêu cầu cường độ ánh sáng nhất định và dữ liệu thu được tương đối lớn. Do đó, hệ thống sonar được coi là một giải pháp thay thế chung.
Giờ đây, chúng ta có thể chế tạo một phương tiện radar sonar điều khiển từ xa bằng cách sử dụng cảm biến siêu âm. Phương pháp này không tốn kém, tương đối dễ lấy các thành phần và dễ xây dựng, và quan trọng hơn, nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hệ thống cơ bản của các công cụ quét và lập bản đồ trên không tiên tiến.
Bước 1: Lý thuyết cơ bản
A. Sonar
Cảm biến siêu âm HC-SR04 được sử dụng trong dự án này có khả năng quét từ 2cm đến 400cm. Chúng tôi gắn cảm biến trên động cơ servo để tạo ra một sonar hoạt động có thể quay. Chúng tôi đặt servo quay trong 0,1 giây và dừng thêm 0,1 giây nữa, đồng thời cho đến khi nó đạt 180 độ và lặp lại bằng cách quay lại vị trí ban đầu và sử dụng Arduino, chúng tôi sẽ nhận được số đọc của cảm biến tại thời điểm mỗi khi servo dừng. Kết hợp dữ liệu, chúng tôi phác thảo một biểu đồ đọc khoảng cách cho bán kính 400 cm trong phạm vi 180 độ.
B. Gia tốc kế
Cảm biến gia tốc kế MPU-6050 được sử dụng để đo lượng gia tốc về trục x, y và z. Từ sự thay đổi của các phép đo với tốc độ thay đổi 0,3 giây, chúng tôi thu được các dịch chuyển xung quanh trục này, có thể kết hợp với dữ liệu sonar để xác định chính xác vị trí của mọi lần quét. Dữ liệu có thể được xem từ màn hình nối tiếp trong Arduino IDE.
C. Xe RC 2WD
Mô-đun sử dụng 2 động cơ DC được điều khiển bởi trình điều khiển động cơ L298N. Về cơ bản chuyển động được điều khiển bởi tốc độ quay (giữa cao và thấp) của mỗi động cơ và hướng của nó. Trong mã, các điều khiển chuyển động (tiến, lùi, trái, phải) được chuyển thành lệnh để điều khiển tốc độ và hướng của từng động cơ, sau đó được truyền qua trình điều khiển động cơ điều khiển động cơ. Mô-đun Bluetooth HC-06 được sử dụng để cung cấp kết nối không dây giữa Arduino và bất kỳ thiết bị chạy Android nào. Sau khi mô-đun được kết nối với chân truyền và nhận, nó sẽ được kết nối với thiết bị. Người dùng có thể cài đặt bất kỳ ứng dụng điều khiển Bluetooth nào và thiết lập 5 nút cơ bản và gán các lệnh đơn giản (l, r, f, b và s) cho nút sau khi kết nối được thiết lập. (mã ghép nối mặc định là 0000) Sau đó, mạch điều khiển được thực hiện.
D. Kết nối với PC và Kết quả Dữ liệu
Dữ liệu thu được cần được truyền trở lại PC để Arduino và MATLAB đọc được để xử lý. Phương pháp phù hợp sẽ là thiết lập kết nối không dây bằng mô-đun wifi chẳng hạn như ESP8266. Mô-đun thiết lập mạng không dây và PC được yêu cầu kết nối với nó và đọc qua cổng kết nối không dây để đọc dữ liệu. Trong trường hợp này, chúng tôi vẫn sử dụng cáp dữ liệu USB để kết nối với PC cho nguyên mẫu.
Bước 2: Các bộ phận và thành phần
Bước 3: Lắp ráp & đấu dây
1. Gắn cảm biến siêu âm trên breadboard mini và gắn breadboard mini vào cánh của servo. Servo nên được gắn ở phía trước của bộ phụ kiện xe hơi.
2. Lắp ráp bộ phụ kiện xe hơi bằng cách làm theo các hướng dẫn kèm theo.
3. Vị trí còn lại của các bộ phận có thể được sắp xếp tự do tùy thuộc vào cách bố trí hệ thống dây điện.
4. Hệ thống dây điện:
Một sức mạnh:
Ngoại trừ trình điều khiển động cơ L298N, các bộ phận còn lại chỉ yêu cầu đầu vào nguồn 5V có thể nhận được từ cổng đầu ra 5V của Arduino, trong khi các chân GND vào cổng GND của Arduino, do đó nguồn và GND có thể được căn chỉnh trên bảng mạch. Đối với Arduino, nguồn được lấy từ cáp USB, được gắn vào PC hoặc pin dự phòng.
B. Cảm biến siêu âm HC-SR04
Ghim kích hoạt - 7
Echo Pin - 4
C. SG-90 Servo
Pin điều khiển - 13
D. Mô-đun Bluetooth HC-06
Rx Pin - 12
Pin Tx - 11
* Lệnh Bluetooth:
Mặt trước - 'f'
Quay lại - 'b'
Trái - 'l'
Đúng - 'r'
Dừng bất kỳ chuyển động nào - 's'
E. MPU-6050 Gia tốc kế
Chân SCL - Tương tự 5
Chân SDA - Tương tự 4
INT Pin - 2
F. Trình điều khiển động cơ L298N
Vcc - Pin 9V và đầu ra Arduino 5V
GND - Mọi GND & pin 9V
+5 - Đầu vào Arduino VIN
INA - 5
INB - 6
INC - 9
IND - 10
OUTA - Động cơ DC bên phải -
OUTB - Động cơ DC bên phải +
OUTC - Động cơ DC bên trái -
OUTD - Động cơ DC bên trái +
ENA - Trình điều khiển 5V (Bộ ngắt mạch)
ENB - Trình điều khiển 5V (Bộ ngắt mạch)
Bước 4: Mã Arduino
Tín dụng cho người tạo mã gốc có trong tệp và Satyavrat
www.instructables.com/id/Ultrasonic-Mapmake…
Bước 5: Mã MATLAB
Vui lòng thay đổi cổng COM theo cổng bạn đang sử dụng.
Mã sẽ lấy dữ liệu được truyền từ Arduino thông qua cổng. Sau khi chạy, nó thường xuyên thu thập dữ liệu sau số lần quét mà sóng siêu âm thực hiện. Mã MATLAB đang chạy cần được dừng lại để lấy dữ liệu ở dạng đồ họa của một cung tròn. Khoảng cách từ tâm điểm đến biểu đồ là khoảng cách do sóng siêu âm đo được.
Bước 6: Kết quả
Bước 7: Kết luận
Đối với việc sử dụng chính xác, dự án này còn lâu mới hoàn hảo do đó không phù hợp cho các nhiệm vụ đo lường chuyên nghiệp. Nhưng đây là một dự án DIY tốt cho những người khám phá để tìm hiểu kiến thức về các dự án sonar và Arduino.
Đề xuất:
Máy ảnh hồng ngoại hình ảnh nhiệt tự làm: 3 bước (có hình ảnh)
Máy ảnh hồng ngoại hình ảnh nhiệt tự làm: Xin chào! Tôi luôn tìm kiếm các Dự án mới cho các bài học vật lý của mình. Hai năm trước, tôi đã xem một báo cáo về cảm biến nhiệt MLX90614 từ Melexis. Loại tốt nhất chỉ với 5 ° FOV (trường nhìn) sẽ phù hợp với máy ảnh nhiệt tự chế
Tự làm cảm biến hình ảnh và máy ảnh kỹ thuật số: 14 bước (có hình ảnh)
Tự làm cảm biến hình ảnh và máy ảnh kỹ thuật số: Có rất nhiều hướng dẫn trực tuyến về cách xây dựng máy ảnh phim của riêng bạn, nhưng tôi không nghĩ rằng có bất kỳ hướng dẫn nào về việc xây dựng cảm biến hình ảnh của riêng bạn! Cảm biến hình ảnh có sẵn từ rất nhiều công ty trực tuyến và việc sử dụng chúng sẽ giúp thiết kế
Hình ảnh - Máy ảnh Raspberry Pi in 3D.: 14 bước (có Hình ảnh)
Hình ảnh - Máy ảnh Raspberry Pi 3D được in: Cách đây trở lại vào đầu năm 2014, tôi đã xuất bản một máy ảnh có thể hướng dẫn được gọi là SnapPiCam. Máy ảnh được thiết kế để đáp ứng với Adafruit PiTFT mới được phát hành. Đã hơn một năm trôi qua và với bước đột phá gần đây của tôi vào in 3D, tôi nghĩ rằng n
Arduino Uno: Hình ảnh động bitmap trên Tấm chắn hiển thị màn hình cảm ứng TFT ILI9341 Với Visuino: 12 bước (có Hình ảnh)
Arduino Uno: Ảnh động bitmap trên Tấm chắn hiển thị màn hình cảm ứng TFT ILI9341 Với Tấm chắn màn hình cảm ứng TFT dựa trên Visuino: ILI9341 là Tấm chắn hiển thị chi phí thấp rất phổ biến cho Arduino. Visuino đã hỗ trợ chúng trong một thời gian khá dài, nhưng tôi chưa bao giờ có cơ hội viết Hướng dẫn về cách sử dụng chúng. Tuy nhiên, gần đây có rất ít người hỏi
Ánh sáng video thân mật / Ánh sáng chụp ảnh cầm tay: 7 bước (với hình ảnh)
Ánh sáng video thân mật / Ánh sáng chụp ảnh cầm tay: Tôi biết bạn đang nghĩ gì. Bằng cách " thân mật, " Ý tôi là chiếu sáng cận cảnh trong các tình huống ánh sáng khó - không nhất thiết dành cho " các tình huống thân mật. &Quot; (Tuy nhiên, nó cũng có thể được sử dụng cho việc đó …) Là một nhà quay phim thành phố New York - hoặc