Postshirt: Phát hiện tư thế có thể đeo trong thời gian thực: 9 bước

2025 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2025-01-23 15:14

Postshirt là một hệ thống phát hiện tư thế không dây trong thời gian thực, truyền và phân loại dữ liệu gia tốc kế từ Adafruit Feather đến một ứng dụng Android qua Bluetooth. Hệ thống hoàn chỉnh có thể phát hiện trong thời gian thực nếu người dùng có tư thế xấu và tạo thông báo đẩy khi người dùng bắt đầu cúi xuống, tính năng phát hiện cũng hoạt động khi đang đi bộ.

Quân nhu

Thiết bị điện tử

1 x điện thoại thông minh Android

1 x Adafruit Feather

1 x Pin Lithium Ion Polymer - 3.7v 100mAh (tùy chọn để sử dụng không dây)

2 x gia tốc kế ba trục ADXL335

Vật liệu

Trèo lên dây

Cuon bang

Bước 1: Cài đặt IDE và Thư viện cần thiết

Adafruit Feather

Đầu tiên hãy cài đặt Arduino IDE và sau đó làm theo các bước để cài đặt Thư viện Adafruit nRF51 BLE

Máy tính xách tay Jupyter

Đầu tiên hãy cài đặt Jupyter Notebook và sau đó cài đặt các thư viện bắt buộc sau

• https://scikit-learn.org/stable/
• https://github.com/nok/sklearn-porter

Android

Cài đặt Android Studio

Mã số dự án

Tải xuống tất cả mã dự án từ GitHub

Bước 2: Nối dây Gia tốc kế vào Feather

Để đọc dữ liệu khỏi ADXL335, hãy kết nối dây nối với các chân Vin, ground, Xout, Yout và Zout. Đối với cả hai máy đo gia tốc, kết nối đầu kia của dây Vin với chân 3V trên Feather và đầu kia của chân nối đất với chân nối đất trên Feather. Kết nối các dây Xout, Yout và Zout của cảm biến gia tốc đầu tiên với các chân A0, A1 và A2 trên Feather. Kết nối các dây Xout, Yout và Zout của gia tốc kế thứ hai với các chân A3, A4 và A5 trên Feather.

Các gia tốc kế có thể được kết nối theo bất kỳ cách nào nhưng bạn nên hàn dây điện và quấn nóng hoặc quấn băng dính điện xung quanh các điểm kết nối để ngăn các phần tiếp xúc tiếp xúc với nhau.

Bước 3: Gắn Gia tốc kế vào Áo sơ mi

Dùng băng dính gắn các máy đo gia tốc vào mặt sau của áo sơ mi. Gia tốc kế được nối với các chân A0-2 nên được đặt nằm ngang chính giữa ở giữa lưng dưới. Gia tốc kế được nối với chân A3-5 phải được đặt nằm ngang chính giữa ở phía sau cổ. Cả hai máy đo gia tốc phải được căn chỉnh sao cho các chốt dọc theo mặt dưới và các cảm biến phải được dán phẳng và cố định vào áo.

Lưu ý: Để có thể đeo lâu dài hơn, các cảm biến có thể được khâu vào quần áo nhưng chúng phải được dán và kiểm tra trước để đảm bảo các vị trí cảm biến được định vị hiệu quả.

Bước 4: Chạy mã trên Arduino

Để bắt đầu thu thập dữ liệu trên Feather, hãy khởi động Arduino IDE và mở tệp GestureDataSender trong phần Arduino của mã dự án. Khi mở tệp này, thiết lập bảng và cổng đang được sử dụng, sau đó chọn "Xác minh" và "Tải lên" để tải mã lên Feather.

Bước 5: Chạy mã trên Android

Để chạy ứng dụng trên Android, trước tiên hãy khởi động Android Studio và sau đó chọn tùy chọn để mở một dự án Android hiện có. Điều hướng đến mã dự án và chọn thư mục "Android". Android Studio sẽ mất một lúc để đồng bộ các tệp dự án và có thể yêu cầu cài đặt một số thư viện bắt buộc, hãy chấp nhận các tùy chọn này. Khi dự án đã sẵn sàng, hãy cắm thiết bị Android vào máy tính và chọn tùy chọn chạy ở đầu cửa sổ. Chọn thiết bị từ lời nhắc hiển thị, sau đó để ứng dụng tích hợp vào thiết bị.

Bước 6: Kiểm tra kết nối tín hiệu Bluetooth

Khi ứng dụng được mở, hãy đảm bảo Feather được bật nguồn và sau đó chọn Adafruit Bluefruit LE từ danh sách thiết bị xuất hiện trên điện thoại. Chờ thiết bị kết nối, nếu kết nối không thành công trong lần đầu tiên hãy thử kết nối lại trước khi thực hiện các bước gỡ lỗi khác. Sau khi thiết bị đã được kết nối, hãy chọn mô-đun "Máy dò tư thế", mô-đun này nếu hoạt động bình thường sẽ hiển thị biểu đồ cập nhật trực tiếp cũng như các dự đoán hiện tại về tư thế và chuyển động. Để kiểm tra xem arduino đang giao tiếp dữ liệu cảm biến một cách chính xác, hãy di chuyển hai gia tốc kế theo các hướng ngẫu nhiên và kiểm tra xem tất cả các đường trên biểu đồ có thay đổi hay không. Nếu một số đường thẳng liên tục bằng phẳng, hãy đảm bảo rằng các gia tốc kế được kết nối đúng cách với Feather. Nếu mọi thứ đang hoạt động, hãy mặc áo vào và kiểm tra xem việc phát hiện tư thế có dự đoán chính xác tư thế của bạn hay không. Xin chúc mừng! Bạn đã thiết lập thành công thiết bị phát hiện tư thế có thể đeo được. Tiếp tục thông qua tài liệu hướng dẫn này để tìm hiểu cách tạo tập dữ liệu của riêng bạn và tùy chỉnh phát hiện tư thế của riêng bạn.

Bước 7: Thu thập dữ liệu của riêng bạn

Để thu thập dữ liệu của riêng bạn, hãy quay lại màn hình lựa chọn mô-đun và mở mô-đun Bộ ghi dữ liệu. Khi màn hình này đã mở, hãy điền vào nhãn cho dữ liệu bạn sẽ thu thập; Để dễ dàng đào tạo trên dữ liệu của bạn, bạn nên bao gồm từ "tốt" trong tên của bất kỳ bản ghi nào có tư thế tốt và "xấu" trong bất kỳ bản ghi có tư thế nào. Để bắt đầu thu thập, hãy nhấn vào nút "Thu thập dữ liệu" và thực hiện hành động dự định của bạn, khi bạn hoàn tất, hãy nhấn lại vào nút để hoàn tất và lưu dữ liệu. Tất cả dữ liệu đã ghi sẽ được lưu trữ trong một thư mục có tên "GestureData" trong thư mục tài liệu của hệ thống tệp của bạn. Khi bạn ghi xong tất cả dữ liệu, hãy sao chép các tệp vào máy tính của bạn để đào tạo mô hình.

Bước 8: Đào tạo dữ liệu của bạn trên Máy tính xách tay Jupyter

Mã dự án ban đầu chứa dữ liệu gốc được sử dụng để đào tạo trong thư mục "dữ liệu" trong phần Máy tính xách tay Jupyter, để đào tạo dữ liệu của riêng bạn, hãy xóa tất cả các tệp trong thư mục này và sau đó sao chép dữ liệu của riêng bạn vào thư mục. Sau đó chạy Jupyter Notebook và mở "PostureDetectorTrainer.ipynb". Máy tính xách tay này được thiết kế để tự động phân tách bất kỳ tệp nào trong thư mục dữ liệu theo tư thế tốt và xấu, sau đó đào tạo SVM tuyến tính để phân loại nhằm đào tạo mô hình chỉ cần chọn menu thả xuống "Ô" và chọn "Chạy tất cả". Máy tính xách tay có thể mất một chút thời gian để chạy nhưng sau khi hoàn tất cuộn đến điểm cung cấp độ chính xác dự đoán tư thế cho mô hình, nếu độ chính xác thấp, bạn có thể muốn đảm bảo các bản ghi trước của mình là sự thật cơ sở chính xác và nhất quán. Nếu kết quả trông tốt thì hãy cuộn đến ô tiếp theo nơi một lớp Java sẽ được tạo. Cuộn xuống cuối ô này cho đến khi bạn thấy một phần được nhận xét là tham số. Sao chép các giá trị này vì bạn sẽ cần chúng trong bước tiếp theo.

Bước 9: Sửa đổi ứng dụng Android với mô hình mới

Để thay đổi mô hình trong ứng dụng Android, hãy sử dụng Android Studio để điều hướng đến tệp "PostureDetectorFragment.java" trong phần java của cấu trúc dự án. Trong tệp này, cuộn xuống phần được nhận xét là "Bộ phân loại tư thế" sẽ có 4 biến tương ứng giống như 4 biến được tạo trong Máy tính xách tay Jupyter. Thay thế các giá trị của 4 biến này bằng các giá trị được sao chép từ Máy tính xách tay Jupyter, đảm bảo rằng tên biến không bị thay đổi từ p_vectors, p_coefficients, v.v. Sau khi hoàn tất, hãy lưu tệp và chọn lại tùy chọn Chạy để xây dựng ứng dụng của bạn thiết bị. Bây giờ hãy làm theo các bước tương tự như trước để mở mô-đun Phát hiện Tư thế và bạn sẽ thấy trình phân loại hiện đang hoạt động với mô hình mới được đào tạo của bạn. Nếu nó vẫn không hoạt động tốt, bạn nên xem xét ghi thêm dữ liệu và tạo lại mô hình. Nếu không thì xin chúc mừng! Bây giờ bạn đã nhập bộ phân loại được đào tạo cá nhân của riêng bạn vào Postshirt!