该项目是一个基于MC3362和ADF4351的模块化2米窄带FM接收器。在本设计中，接收器分为三个模块，即射频前置放大器、MC3362调谐器和ADF4351振荡器。射频前置放大器围绕BF900双栅极MOSFET构建。调谐器级使用流行的MC3362低功耗窄带FM接收器IC构建。对于振荡器，我们使用ADF4351DDS射频信号发生器模块。该接收器的核心部件是MC3362IC。此IC由摩托罗拉设计，现已停产，不过你依然可以在一些商店买到这个IC。前置放大器在这个原型中，上述前置放大器是使用曼哈顿构造技术作为模块构建的。SO-239天线输入插座也直接焊接到前置放大器板上。前置放大器输出通过50Ω同轴链路连接到MC3362的第一混频器级的输入。该前置放大器设计为使用8V直流电源工作。如果BF900晶体管不可用，请使用等效的双栅极、UHF范围、N沟道MOSFET晶体管。调谐器该接收器的调谐器级是MC3362电路的最小版本。该调谐器模块主要由10.7MHz和455kHz陶瓷滤波器、一个42IF301-IF变压器和一个10.245MHz晶体组成。该接收器的本振级经过修改以使用ADF4351射频信号发生器。在原型设计阶段，我们使用5V直流电源驱动该模块。振荡器对于振荡器级，我们使用ADF4351DDS射频信号发生器模块。除了ADF4351信号发生器外，该模块还有一个基于STM32F103的驱动器和一个TFT触摸LCD。该振荡器的RF输出直接连接到MC3362IC的本地振荡器端子之一。该模块设计用于5V。电源电压通过板载USB连接器馈送到模块。在原型设计阶段，我们将此接收器的AF输出连接到TPA3001D1功率放大器。任何具有3W或更高额定输出的AF功率放大器都可以与此接收器配合使用。接上合适的天线后，我们就可以从接收机接收到非常清晰的2米波段信号。在测试阶段，我们在145.625MHz（本地振荡器频率-134.875MHz）处从该接收器获得了极好的RSSLVHF网络接收。在本次测试中，我们使用了八木天线。调谐器模块：如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：，如涉及侵权，可联系删除。

进入交通时要考虑的一个好习惯是在转弯或改变车道之前警告道路上的其他用户您将要采取的方向。这种习惯有助于更顺畅的交通流量，并减少不知情的司机的突然移动。事实上，汽车、摩托车、卡车、公共汽车和您能想到的大多数车辆都包含某种转向信号装置。尽管自行车是道路上最易受攻击的车辆之一，但自行车通常没有这种内置信号装置。事实上，骑自行车的人要么不做转弯提示，要么如果他们提示了，他们需要将手从车把上松开，以便向其他司机做手势但这些举动总归都不太安全。在市场上可以找到一些自行车的附加转向信号灯，但它们通常需要骑手按下按钮来激活它们并再次按下以关闭它们，这与摩托车类似。而且很容易忘记关闭它们。因此我设计了这款语音控制转向灯，虽然这是一种最初为自行车设计的语音控制转向信号灯概念，但也可以扩展到其他车辆。该项目功能：使用机器学习算法来教微型微控制器理解语音内容，并通过打开相应的转向信号灯来提示周围来车及时反应，达到安全骑行的目标。硬件补给：ArduinoNano33BLESense×1防水WS2813RGBLED灯条防水SeeedStudio防水WS2813RGBLED灯条防水×1如果您调整设置，任何可寻址RGBLED灯条都是兼容的。使用长度：20厘米。连接线套件，22AWG×1塑料尺，30厘米/12英寸×1音频/视频电缆组件，3.5毫米4极插头，3.5毫米立体声电话插孔×2自行车手表支架×1SparkFun低电流锂离子电池组-2.5Ah(USB)×1SparkFunUSBmicro-B电缆-6英尺×1电缆扎带，双面×1视频演示：控制板要使用的微控制器板是ArduinoNano33BLESense：一款经济实惠的板，具有运行频率为64MHz的32位ARM®Cortex™-M4CPU、一堆内置传感器，包括数字麦克风和蓝牙低能源(BLE)连接。然而，使该板成为该项目的优秀候选者的原因在于它可以使用微型机器学习(TinyML)在其上运行边缘计算应用程序。简而言之，在使用TensorFlowLite创建机器学习模型后，您可以使用Arduino集成开发环境(IDE)轻松地将它们上传到开发板。边缘的语音识别不需要将语音流发送到云服务器进行处理，从而抑制网络延迟。此外，它离线运行，因此您可以确定您的转向信号灯在通过隧道时不会停止工作。最后但同样重要的是，它保护了用户隐私，因为您的声音不会存储或发送到任何地方。训练机器学习模型单词识别模型是使用EdgeImpulse创建的，EdgeImpulse是一个嵌入式机器学习开发平台，专注于提供令人惊叹的用户体验(UX)、出色的文档和开源软件开发工具包(SDK)。他们的网站说：EdgeImpulse专为软件开发人员、工程师和领域专家设计，用于在没有机器学习博士学位的情况下在边缘设备上使用机器学习解决实际问题。这意味着您可以对机器学习知之甚少，甚至可以成功开发您的应用程序。您可以使用本教程作为使用EdgeImpulse进行音频分类的起点。以下步骤将描述如何定制该项目以满足VoiceTurn的特定需求。您需要做的第一件事是在EdgeImpulse上注册以创建免费的开发者订阅。在帐户确认步骤之后，登录并创建一个项目。系统将提示您一个向导，询问您希望创建的项目类型。点击音频：在下一步中，您可以在三个选项之间进行选择。第一个是通过连接支持麦克风的开发板自己构建自定义音频数据集。这个过程需要记录大量的音频数据才能获得可接受的结果，所以我们暂时忽略它。第二个选项是上传现有的音频数据集，第三个选项是遵循教程。在Importexistingdata选项中单击Gototheuploader以继续使用VoiceTurn。我们将使用的音频数据集是GoogleSpeechCommandsDataset，它由65,000个30个短单词组成的一秒长的话语，由数千个不同的人组成。您可以从此链接下载此数据集的第2版。可以认为只需要与单词left和right对应的录音子集来训练模型。然而，正如来自GoogleBrain的PeteWarden在描述用于收集和评估数据集的方法的文章中所述：在真实产品中发现关键词的一个关键要求是区分包含语音的音频和不包含语音的剪辑。因此，我们还将使用_background_noise_文件夹中包含的音频记录子集，以便用一些背景噪声来丰富我们的模型。此外，我们将使用来自关键字识别预建数据集的噪声文件夹中的音频来补充噪声数据库，该数据集可作为EdgeImpulse文档的一部分。拥有一个包含单词left和right以及一些背景噪音的数据集是不够的，因为我们还需要为模型提供额外的单词。这样，如果听到另一个单词，它不会被分类为left或right，而是会进入另一个类别。为此，我们可以从我们下载的第一个数据集中随机选择一组录音。请注意，额外录音的总量应该与每个感兴趣单词的录音总量相似。收集录音后，将它们上传到您的EdgeImpulse项目中。请注意，您需要上传4个不同的数据集，每个数据集对应一个不同的类别。浏览你的文件，手动输入标签，分别是Left，Right，noise和other，并确保选择Automaticallysplitbetweentrainingandtesting。这将留出大约20%的样本用于之后的模型测试。点击开始上传。如您所见，您上传的所有音频样本都可以查看和收听。确保它们的持续时间都为一秒。如果它们较长，请单击音频样本行右侧的点，然后单击拆分样本，将片段长度设置为1000毫秒。结果，您现在应该分别看到训练和测试数据的总持续时间，以及分为四类的数据：您还可以仔细检查测试数据的持续时间是否约为总数据集持续时间的20%。下一步是设计一个脉冲，它是对输入语音数据执行的整套操作，直到单词被分类。单击左侧菜单上的创建脉冲。我们的冲动将包括一个对数据进行切片的输入块、一个对它们进行预处理的处理块和一个将它们分类为先前定义的四个标签之一的学习块。单击添加输入块并添加时间序列数据块，将窗口大小设置为1000毫秒。然后，单击添加处理块并添加音频梅尔频率倒谱系数(MFCC)块，适用于人类语音数据。这个块产生输入数据的简化形式，更容易被下一个块处理。最后，单击添加学习块并添加分类(Keras)块，这是执行分类并提供输出的神经网络(NN)。可以配置处理和学习块。单击左侧菜单上的MFCC，您将看到与信号处理阶段相关的所有参数。在这个项目中，我们将保持简单并信任该块的默认参数。单击顶部的Generatefeatures，然后单击Generatefeatures按钮以生成与音频窗口对应的MFCC块。作业完成后，系统将提示您使用功能浏览器，这是数据集的3D表示。此工具可用于快速检查您的样本是否很好地划分为您之前定义的类别，以便您的数据集适合机器学习。在此页面上，您还可以看到数据信号处理(DSP)阶段处理数据所需的时间估计，以及在微控制器中运行时的RAM使用情况。现在您可以单击左侧菜单上的NN分类器并开始训练您的神经网络，这是一组能够识别其学习数据中的模式的算法。观看此视频快速了解神经网络的工作原理及其一些应用。我们将保持大部分默认神经网络设置不变，但我们会将最小置信度等级略微提高到0.7。这意味着在训练期间，只有置信概率高于70%的预测才会被视为有效。启用数据增强并将添加噪声设置为高，以使我们的神经网络在现实生活场景中更加健壮。点击开始训练在页面的底部。训练完成后，您将看到模型的准确度，该模型使用分配用于验证的训练数据的20%的子集计算得出。您还可以检查混淆矩阵，它是一个表格，显示了正确分类词与错误分类词的平衡，以及对设备性能的估计。您现在可以使用新数据测试刚刚训练的模型。可以将Arduino板连接到EdgeImpulse以执行数据的实时分类。但是，我们将使用我们在数据采集步骤中留下的测试数据来测试模型。单击左侧菜单上的模型测试，然后单击对所有测试数据进行分类。您将收到有关模型性能的反馈。此外，特征资源管理器将允许您检查未正确分类的样本发生了什么，因此您可以在需要时重新标记它们或将它们移回训练以优化您的模型。最后，您可以构建一个包含您的模型并准备好部署在微控制器中的库。单击左侧菜单上的部署，选择创建Arduino库并转到页面底部。在这里，可以启用EON™编译器以降低精度为代价提高设备性能。但是，由于ArduinoNano33BLESense的内存使用率不是很高，我们可以禁用此选项，以便以尽可能高的精度执行。最后选择Quantized(int8)选项并单击Build按钮下载包含您的library的.zip文件。VoiceTurnEdgeImpulse项目是公开的，因此您可以直接克隆它并根据需要进行处理。检查单词是如何分类的您可以使用ArduinoIDE将使用EdgeImpulse构建的库部署到您的板上。如果尚未安装，请从Arduino软件页面下载最新版本。之后，您需要添加支持ArduinoNano33BLESense板的驱动程序包。打开ArduinoIDE并单击工具>板>板管理器在搜索框中写入nano33blesense并安装ArduinoMbedOSNanoBoards包。现在您的IDE已准备好与您的开发板一起使用。将您的ArduinoNano33BLESense连接到您的计算机并应用以下设置：单击Tools>Board>ArduinoMbedOSNanoBoards并选择ArduinoNano33BLE作为您的板。单击工具>端口并选择您的板连接到的串行端口。这将根据您的操作系统和特定端口而有所不同。要将VoiceTurn库添加到您的ArduinoIDE，请单击Sketch>IncludeLibrary>Add.ZIPLibrary...并转到保存库.zip文件的路径。之后，点击File>Examples>VoiceTurn_inferencing>nano_ble33_sense_microphone_continuous打开EdgeImpulse提供的语音推理程序。您已经可以通过单击位于ArduinoIDE左上角的两个图标来编译并上传该程序到您的开发板。上传后，点击右上角的串行监视器图标，您将看到之前开发的机器学习分类器的输出。您可以通过说出剩下的话来测试程序的准确性！对！并检查程序计算的属于一组或另一组的概率。您也可以尝试说其他单词并检查它们是否正确分类在其他组中。如果您想了解有关连续音频采样的更多信息，请查看EdgeImpulse文档中的本教程。用于微控制器的TensorFlowLite此时您可能想知道：您没有提到您将使用TensorFlow吗？好吧，正如TensorFlow博客中这篇有趣的文章中提到的那样，EdgeImpulse固有地使用TensorFlow：EdgeImpulse利用TensorFlow生态系统来训练、优化深度学习模型并将其部署到嵌入式设备。如果我们回顾这个项目的前面步骤，我们训练了一个词分类模型，然后执行了量化（int8）优化，最后构建了一个Arduino库以部署在我们的板上。文章还指出：开发人员可以选择导出使用TensorFlowLiteforMicrocontrollers解释器的库来运行模型。简而言之，之前使用EdgeImpulse开发的VoiceTurn_inferencing库使用TensorFlowLiteforMicrocontrollers解释器来运行词分类器机器学习模型。确实很容易自己验证这个库使用TensorFlowLiteforMicrocontrollers来运行分类器。在您的ArduinoIDE中，单击File>Preferences并检查Sketchbook位置。在文件资源管理器中，转到此位置并使用文本编辑器打开VoiceTurn_inferencing/src/VoiceTurn_inferencing.h。在第41行，您会发现：#include"edge-impulse-sdk/classifier/ei_run_classifier.h"现在回到src文件夹并再次使用文本编辑器打开edge-impulse-sdk/classifier/ei_run_classifier.h。在第45行，您会发现：#include"edge-impulse-sdk/tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"其中指的是使用TensorFlowLiteforMicrocontrollers库。事实上，TensorFlowLitelibrary是EdgeImpulseSDK的一部分，包括其MicroC++子库。构建硬件转向信号灯由两个LED灯条组成：一个在左侧，另一个在自行车右侧。我使用了由WS2813LED组成的可寻址RGBLED灯条。如果您注意接线并随后调整代码，则可以使用其他LED灯条。首先要做的是切割LED灯条，使其具有所需的长度。在这种情况下，我为每边使用了一块10厘米，对应于6个LED。注意按虚线切割LED灯条，以免损坏电触点。现在作为可选步骤，在您选择的标尺或平面上钻两个孔。如果您想严格遵守项目尺寸，请使用30厘米长（大约12英寸）的表面，分别在11.5厘米和18.5厘米的位置钻孔。使用旋转工具，将平面放置在两个高度相似的物体之间，以便为钻头留出一些自由空间，以免损坏您的工作台。为了能够将LED灯条连接到设置的其余部分，我们需要将连接线添加到它们的引脚上。首先，使用剪刀去除覆盖电触点的一小部分果冻材料。然后，使用烙铁和助焊剂将三根连接线焊接到每个LED灯条的引脚上。我建议遵循通常的颜色代码，以便将红线焊接到5V引脚，将黑线焊接到GND引脚。关于其他引脚，我在右侧使用黄线，在左侧使用绿线。WS2813LED灯条虽然有四个引脚，但DI（数据输入）和BI（备用输入）可以焊接在一起为了简单起见。完成此步骤后，取下LED灯条后面的胶带，分别将它们粘贴到0-10厘米和20-30厘米位置的平面上。如果您在上一步中在表面上钻孔，请将电线穿过它们。如果没有，只需将它们放在边界周围。整体设置将分为两部分，它们将使用3.5毫米插孔/插头连接器相互连接。抓住相应的电缆并将它们切割成大约20%-80%的比例长度，这样您最终将得到一根电缆长度为80%的电缆包含来自另一根电缆的插孔，而另一根电缆长度为80%的电缆包含另一根电缆的插头电缆。去除一小部分外部涂层，您会看到每条电缆由4个连接组成：三根电线和屏蔽层。将所有屏蔽线卷在一起，以便更容易焊接。抓住包含3.5毫米插孔的长电缆并按如下方式焊接电线（如果颜色代码不同，请根据您的需要进行调整）：电缆的红线连接到两个LED灯条(5V)的两条红线。电缆的绿线连接到左侧LED灯条(DI-BI)的绿线。电缆的黄线连接到右侧LED灯条(DI-BI)的黄线。从电缆到两个LED灯条(GND)的两条黑线的屏蔽层。因此，您应该已经完成​​了设置的第一部分，包括包含转向信号灯的平面和一条末端在3.5毫米插孔上的电缆。用胶带或散热管单独覆盖电气触点，避免电气触点相互接触。设置的另一部分更易于构建。抓住包含3.5毫米插头的长电缆，按照与上一步相同的颜色代码和Arduino引脚将电线焊接到Arduino板上：Arduino3V3引脚的红线。绿线连接到Arduino的D4引脚。黄色线连接到Arduino的D7引脚。黑线连接到Arduino的一个GND引脚。您可以在原理图部分找到接线图。我们可以设法进行如此简单的设置，因为我们使用的是仅包含几个LED的短LED灯条。如果您使用较长的LED灯条，您可能需要使用外部电源为它们供电，而不是使用Arduino板的3V3引脚，以不超过后者支持的最大电流。如果这样做，请记住在LED灯条的5V和GND连接之间焊接一个1000μF电容器，以确保电源电压的稳定性。向代码添加功能我们之前在Arduino串行监视器中检查了我们所说的单词是如何分类到四个预定义组中的。构建硬件后，现在是时候添加所需的功能了，在说出与该侧相对应的单词后打开其中一个转向信号灯。首先，您需要安装VoiceTurn所需的库来控制我们将用于转向信号的可寻址LED灯条。单击草图>包含库>管理库在搜索框中写入NeoPixel并安装AdafruitNeoPixel库。我们将使用在前面的步骤中构建和导入的VoiceTurn_inferencing库提供的nano_ble33_sense_microphone_continuous示例程序。每个方向，左或右都需要一个LED灯条，每个LED灯条总共有6个LED。此外，Arduino板的内置RGBLED将用于让骑手快速了解板是准备好听单词还是仍在使用转向信号灯。在程序的开始部分定义引脚排列，记住在构建硬件部分时用于绿色和黄色导线的引脚：/*LEDstrippinout*/#defineLED_PIN_LEFT4#defineLED_PIN_RIGHT7#defineLED_COUNT6/*Built-inRGBLEDpinout*/#defineRGB_GREEN22#defineRGB_RED23#defineRGB_BLUE24在已包含的其他库旁边包含NeoPixel库：#include通过定义LED的数量、它们连接到的数据引脚和灯条类型来声明两个LED灯条。在这里，我们将使用NEO_GRB+NEO_KHZ800灯条类型，因为这是对应于WS2812LED灯条和类似产品的类型。如果您使用不同的LED灯条类型，您可以在库文档的帮助下修改它。/*LEDstripsforleftandrightsignals*/Adafruit_NeoPixelleft(LED_COUNT,LED_PIN_LEFT,NEO_GRB+NEO_KHZ800);Adafruit_NeoPixelright(LED_COUNT,LED_PIN_RIGHT,NEO_GRB+NEO_KHZ800);声明两个常数，这将有助于调整光信号的持续时间。这period大致是LED打开和下一个LED也打开之间所需的等待时间：此时间设置得越高，动画越慢。该cycles变量是指每次检测到左右单词时动画将重复的次数。staticintperiod=100;staticintcycles=3;现在在setup()函数中，添加以下代码行来初始化两个LED灯条并将它们的亮度级别设置为20%左右。后者充当软件驱动的电流控制，因此我们确保不会烧坏LED或超过Arduino板支持的最大电流，即使没有电阻器焊接到条形引脚。//InitializationofLEDstrips:left.begin();right.begin();left.show();right.show();//SetBRIGHTNESStoabout2/5(max=255)left.setBrightness(100);right.setBrightness(100);将内置RGBLED引脚初始化为OUTPUT.pinMode(RGB_RED,OUTPUT);pinMode(RGB_GREEN,OUTPUT);pinMode(RGB_BLUE,OUTPUT);您可能知道，loop()函数内部的代码包含将反复执行的程序指令。在函数的开头添加以下行，以向骑自行车的人表明电路板正在监听。该rgb_green()函数将在之后创建。rgb_green();//ShowstheboardisREADY之后，进行词分类并将程序输出存储在result.classification变量中。该变量按照我们在使用EdgeImpulse训练机器学习模型时使用的标记顺序进行索引。请记住，我们按顺序使用了标签Left、Right、noise和other。因此，包含左组result.classification[0]对应的信息，是口语单词属于左组的概率。同理，包含Right组对应的信息，是口语属于Right的概率result.classification[0].valueresult.classification[1]result.classification[1].value团体。索引2和3分别对应于噪声组和其他组，尽管我们不会在本项目中使用它们。如果检测到单词的概率高于某个阈值，我们希望激活相应的LED灯条。对于这个项目，左侧​​单词的阈值概率设置为80%，右侧单词的阈值概率设置为85%，以尽可能避免误报。阈值是不同的，因为它们是根据使用EdgeImpulse执行的模型测试阶段的输出进行调整的。在所有机器学习处理完成后，将这段代码添加到函数的末尾。loop()//0->LEFT;1->RIGHTif(result.classification[0].value>=0.80){turn(left);}if(result.classification[1].value>=0.85){turn(right);}唯一要添加到程序中的是负责激活LED灯条和控制内置RGBLED的功能。该turn()函数接收要激活的LED灯条作为输入参数，并按照类似于现代汽车中的动画的方式以橙色逐个打开LED。一旦预定义的循环次数完成，LED灯条就会关闭。此外，在使用LED灯条时将内置RGBLED设置为红色，并在功能结束时将其关闭，从而警告骑车人程序的状态。在函数完成后，将此函数添加到程序的末尾。loop()staticvoidturn(Adafruit_NeoPixel&strip){rgb_red();//ShowstheboardisBUSYfor(inti=0;ifor(intj=0;jstrip.setPixelColor(j,strip.Color(255,104,0));//Color:Orangestrip.show();delay(period);}strip.clear();strip.show();delay(2*period);}rgb_off();//TheboardhasFINISHEDlightingtheLEDstrip}最后添加三个简单的函数来控制内置的RGBLED。voidrgb_red(){digitalWrite(RGB_RED,HIGH);digitalWrite(RGB_GREEN,LOW);digitalWrite(RGB_BLUE,LOW);}voidrgb_green(){digitalWrite(RGB_RED,LOW);digitalWrite(RGB_GREEN,HIGH);digitalWrite(RGB_BLUE,LOW);}voidrgb_off(){digitalWrite(RGB_RED,LOW);digitalWrite(RGB_GREEN,LOW);digitalWrite(RGB_BLUE,LOW);}如果您编译程序，将其上传到Arduino板并将硬件连接到您的板，您将能够自己测试VoiceTurn设置。说完就走了！，左侧转向信号灯应该被激活，然后说对了！右侧转向信号灯也应如此。如果您的测试没有预期的那么成功，您可能需要根据您的需要调整词分类过程的敏感度。您可以通过调整两个参数来做到这一点：单词检测概率，最初设置为85%：通过降低此数字，您将增加设备响应您的声音的次数，但也会增加误报的数量。程序开头定义的EI_CLASSIFIER_SLICES_PER_MODEL_WINDOW常数：这是模型窗口被细分的片数。您可以在此链接中找到有关此参数的更多信息。我已经在代码部分包含了指向包含项目代码的GitHub存储库的链接，所以如果你在某个时候迷路了，或者如果你想直接尝试我的代码，请检查一下。在自行车上设置VoiceTurnVoiceTurn的概念验证已在自行车上进行。塑料扎带已用于将所有组件连接到其上，因此可以轻松安装和拆卸该装置，而无需对自行车进行任何永久性修改。如果您希望永久安装该设置，您可以使用其他方式。第一部分由Arduino板和连接到它的两条电缆组成：一条包含焊接到Arduino引脚并在3.5毫米插头上结束的电线，以及将板插入移动电源的micro-USB到USB电缆。已经放置了几个电缆扎带，将上述两条电缆连接到后制动电缆。两条电缆的刚性足以使Arduino板保持在浮动和稳定的位置，麦克风面向骑手。我们需要将两条电缆固定到自行车上，以便3.5毫米插头可以到达自行车的后部，USB插头可以到达座椅，那里将容纳电池。电缆已沿自行车车架的顶部固定。现在将自行车手表支架放在座杆周围，这样我们就获得了一个平坦的表面，上面放置着包含转向信号灯的尺子。使用一对交叉排列的电缆扎带将装置的另一部分固定到手表安装位置的座杆上。将剩余的电线也固定到座杆上。将3.5毫米插孔连接到其相应的插头，并将剩余的电缆连接在自行车车架周围，这样您在骑行时就不会无意中拉出。最后，将充电宝放在座椅下方的空隙处，用扎带将其固定，然后将USB数据线连接到它，这样VoiceTurn就可以使用了。总结现在是时候自己构建和尝试VoiceTurn了。您甚至可以不断改进它：使用Arduino的内置BLE连接减少布线，添加诸如HeyBike之类的唤醒词！，扩展词集添加更多功能......有很多可能性。我希望你喜欢这个项目，不要忘记留下你的评论和反馈！VoiceTurn-接线图如下代码请点击下载接线：-红色（电源电压）：从Arduino的3V3引脚到两个LED灯条的5V引脚。-绿色（数据，左侧）：从Arduino的D4引脚到左侧LED灯条的数据输入引脚(DI)。-黄色（数据，右）：从Arduino的D7引脚到右侧LED灯条的数据输入引脚(DI)。-黑色（接地）：从Arduino的GND引脚到两个LED灯条的GND引脚。3.5毫米插孔-插头4针连接器和电缆将设置分为两个模块，以便于处理和安装。*以上内容翻译自网络，原作者阿尔瓦罗·冈萨雷斯-维拉，如涉及侵权可联系删除。

一个液晶显示单元就是一滴液态晶体构成的光阀门，这种液态晶体既有液态物质的流动性，又可在一定的条件下拥有稳定的结构，它自身不会发光，但在拥有稳定的结构以后就成为可以容许光线流通的阀门，光线通过时看起来就是亮的，没有光通过时就是暗的，大量这样的点组合起来就可以构成各种图案。能够让液晶处于稳定结构的是电场，它使液晶分子顺着一定的方向排列起来，光线就可以从分子间的空隙里通过了。电场消失以后，液晶分子又进入无序排列的状态，光线也就无法通过了。控制液晶结构的电场由液晶两端的电容储能形成，不需要的时候就要把电容里的储能泄掉，可是与之相邻的正在显示的单元里的电场会对其有影响，所以就需要有另一个电场来对此进行对冲，因此给液晶驱动电路的供电就要有两个电压，而且它们的极性还应该是相反的。我第一次把Boost用来满足显示屏的这种需要时要提供的电压就有一个是17V，另一个是-11V（记忆中的数据，是否准确已经不能保证，但在这里并不重要），而输入则是来自两节锂离子电池的串联，当时用的是我已经提到过的RT9262，通过将其必须的电感换成多绕组的变压器再给每个绕组配上整流电路，一个双输出的正负压生成电路就形成了，这个电路后来被众多的客户直接复制，因此主动找到我进行过技术支持的厂商还不少，自我感觉还是为当时的便携式DVD应用做出了一点贡献的。液晶显示屏上出来的光来自它背后的光源，早期的时候这种光都由CCFL冷阴极射线荧光管发出，现在则完全被LED取代，众多的WLED被放置在背光板的四周或是平铺在后背，背光板也同时有匀光的功能，因为需要背面的每个位置都有同样的亮度，为确保这一点也需要每一颗WLED都以同样的发光量发光，这就要求流过每颗WLED的电流是一致的，所以最好的做法就是把这些WLED串联起来进行驱动，而每颗WLED的工作电压都有2.xV以上，多颗串联以后需要的驱动电压就很高了，所以又给Boost转换器带来了使用机会。液晶显示采用光阀的形式来控制光的输出，即使显示内容为全黑的时候它后面的背光源也是在工作的，所以即使你看到的发光点很少，它的光源的能耗也不会降低。使用平面背光源的时候可以加入局部亮度的控制技术，相应的能耗可以随显示内容而发生变化，亮暗的对比度也可以得到提高，但是由此带来的节约和提升也是有限的，除非这种控制能够达到最小的像素级别，真的到了那个时候，用液晶做光阀的意义也就不存在了，因为我们可以直接控制每一颗LED的亮暗来显示图像，这便是采用OLED或MicroLED的显示技术了。现在MicroLED技术还没有到达大规模应用的阶段，OLED的应用则已经很普遍，我用的手机和手环都是采用这种技术的产品。OLED的O代表的是有机物，就是用有机物构成了能够发光的二极管，让它正向导通的时候它就发光，让它反向截止的时候它就变暗，所以对它的驱动既可以是单一的电源，也可以是给它两个不同极性的电源（为了快速变换的目的），微调其电压就能对亮度进行调节，固定电压但是调节供电的时间也能对视觉亮度进行调节，这个时候利用的就是我们人眼的视觉暂留特性了，我说到这个就会想起阴极射线荧光管的余辉现象，因为这两个东西实在是太像了，总能让我把它们联系在一起。同样是为显示屏提供两个极性的电压，液晶屏和OLED显示屏对电源的要求其实是不一样的，原因很简单，液晶屏的驱动对象是光阀，它对电压变化的灵敏度不是太高；OLED屏的控制对象是（发光）二极管，电压的变化对流过它的电流的影响比较大，相应的亮度也就不同，对图像品质的影响会比较大，所以给OLED的供电要求会比较高，电压要准，纹波要小，从而使得面对两种应用的供电电路不仅是参数不同，在结构上也是有差别的。上面的内容是我第一次用这样的方式去理解显示单元，其中的表达不见得就是对的，因为我也不是相关领域的专业人士，出错是很难避免的，写作的过程就经过了多次修改，最后成了现在表达出来的样子，自认为已经清楚地说明了显示屏的厂商们为什么要提出两种电压源的需求，这样做的目的一是为了让读者了解我们在做的事，二是让我自己能够更深刻地理解这个世界，利己又助人，这样的事我不做岂不是太亏了？所以即使有可能错也是要做的，如果不小心遇到一个真正的行家帮我指出问题，那就太幸运了。下面就让我们来看看立锜为液晶显示器和OLED显示器都准备了一些什么样的产品，看看它们的应用电路都是怎样的，方便大家在有需要时有个选择的方向，避免在这方面浪费太多的时间。由于显示屏规格众多，各自的需求也有差别，我们的介绍就点到为止，大概了解有些什么类型就行了，真的有了需求时可以和我们进行交流来获得更多的资讯。这是一个利用Boost转换器RT9266和电荷泵的结合构成的多输出电路，可以理解为是前面提及的RT9262和变压器配合构成的多输出电路的简化，这样的电路在我提到过的数码相机里曾经大量使用，只是后来的集成化产品又都进行了改造，大多变成了一个Boost转换器和一个负压发生器的结合体，这种变化在后面述及的应用里也有呈现，只是这篇文章不会涉及到。这个电路还可以有很多变数，通过引入不同的电压源、使用稳压二极管等可以形成各种输出电压的组合。上面这个电路的反馈是从正电压输出取得的，当各输出的负载有不平衡的问题时，没有反馈之输出的稳定性就会变差，所以在一些设计中就会使用独立的电荷泵电路，也就是说它们也是含有反馈环节的，这类产品被大量使用在大型显示屏的供电电路上，立锜大量提供此类产品，但因为与一般用户几乎没有关系，所以也就没有广泛提供此类产品的信息，下面的示意图可供读者参考，你在有需求时可以和我们联络以取得自己需要的各种支持。液晶显示屏背光源WLED的驱动电路在大屏和小屏里是有区别的，一般小屏大概是这样的：利用Boost转换器将电压提升，流过LED串的电流在经过RSET时形成的电压与其内部参考电压相等，则所有LED里流过的电流就与预设值相等了。随着大屏所用LED数量的增多，这样的结构就不能满足需求，于是有了新的电路架构：若干串LED用同一个电压供电，流过每一串的电流不可能都相等，此时就要给每一串都增加一个恒流电路来提高电流的一致性。我们常用的智能手机需要使用LED给液晶屏做背光源，还要驱动照相用的大电流LED，于是又有了同时集成两种驱动电路的器件：这颗器件除了驱动背光用的两个LED串，还可以驱动两只闪光灯用的大电流LED，两颗大电流LED也可以合成为一颗，因为输出部分是恒流电路，合并使用不会有任何问题。这颗IC集成的东西就更多了，显示屏需要的正负压电路也在其中。OLED显示屏的供电电路通常是Boost转换器、电荷泵电路和线性稳压器的组合，Boost生成正电压，电荷泵生成负电压，线性稳压器的加入是为了确保输出的高精度和低噪声，其位置在上述转换器的输出端构成二级稳压，下图为示例电路之一，其外观看起来非常整洁。如果输出电压与输入电压区间存在交集，Boost转换器就不能满足要求，需要改用Buck-Boost电路，于是有下述产品出现：实际上有很多与显示屏有关的产品都是定制性质的，因为各家厂商的产品在规格上都有自己的特色，通过定制能更好地与相关产品实现匹配，由此带来更好的性能，立锜已与许多厂商建立了这种配合关系，你在选择产品时也可关注相关信息，这样也方便我们为你提供更有针对性的服务，减轻你在选型上的难度。

每当您听到无变压器电源术语时，您首先会想到基于电容器的解决方案，这意味着与电源线串联一个高压电容器，然后是一个桥式整流器、一个齐纳二极管、一个滤波电容器等。这样的电路不仅无法为许多应用提供足够的电流，而且对于行业来说也不是可靠的解决方案，尽管您可能会在一些旨在降低成本的廉价产品中看到这样的电路。一个月前，我在修洗衣机主板。在检查过程中，我意识到它配备了用于无变压器电源的LNK304芯片。所以我决定设计一个基于这个芯片的电路，用于你的应用。该电路包含220VAC电源输入保护、输出滤波和稳压器。为了设计原理图和PCB，我使用了AltiumDesigner22和SamacSys组件库（Altium插件）。为了获得高质量的制造PCB板，我将Gerbers发送到PCBWay，并使用componentsearchengine.com购买了原始组件。为了测试输出电压的电流处理和稳定性，我使用了SiglentSDL1020X-E直流负载，并使用SiglentSDS2102XPlus示波器检查了电源输出噪声。*免责声明：此电路是基于电容器的电源解决方案的工业升级，它连接到220V-AC电源，非电隔离。如果您对电气安全规则不熟悉，请避开此内容或请专业人士指导。作者（或任何其他人或任何公司）不对任何伤害或损害负责。风险自负。这不适合初学者！规格输入电压：220VAC+/-15%输出电压：5VDC输出电流（连续）：120mA至150mA（可增加，见正文）输出电流（短时）：180mA输出噪声（最大值）：30mVp-p（150mA负载，20MHzBW）输入保护：保险丝、NTC、压敏电阻输出保护：短路和电流限制在190mA左右电路分析图1显示了该装置的示意图。很明显，该电路包含三个主要部分：220V电​​源输入电路、LNK304、输出滤波和5V稳压器。图1-使用LNK304的无变压器电源原理图220VAC电源输入市电输入保护由F1、R4和R5组成。R5是10D561压敏电阻。根据数据表：“压敏电阻与电压相关，是一种非线性器件，其电气行为类似于背靠背齐纳二极管。TYEE系列氧化锌压敏电阻是非线性电阻器，主要由氧化锌和多种金属氧化物添加剂组成。它们是双边对称的VI特性曲线和无与伦比的大峰值电流能力，用于吸收瞬态电压、抑制脉冲噪声和稳定电路电压。”我们不确定该电路将用于何处。因此，我们必须使用上述压敏电阻来保护它免受各种继电器和电磁阀的开关浪涌。F1是一个普通的500mA保险丝，它可以自然地保护电路免受任何可能导致大电流泄漏、爆炸甚至火灾的奇怪事件的影响。R4是保护电路免受浪涌电流影响的10D7NTC。BR1为DB107G桥式整流器[1]，C4、C5、L1构建低通Pi滤波器，尽可能降低噪声和纹波。LNK304该电路的主要元件是IC1，确实是LNK304[2]。根据数据表：“LinkSwitch-TN专门设计用于替代低于360mA输出电流范围内的所有线性和电容馈电（电容降压器）非隔离电源，系统成本相同，同时提供更高的性能和能效。LinkSwitch-TN器件在单片IC上集成了700V功率MOSFET、振荡器、简单的开/关控制方案、高压开关电流源、频率抖动、逐周期电流限制和热关断电路。启动和工作功率直接来自漏极引脚上的电压，无需在降压或反激式转换器中使用偏置电源和相关电路。LNK304-306中完全集成的自动重启电路可在短路或开环等故障条件下安全地限制输出功率，从而减少组件数量和系统级负载保护成本。如果需要，IC提供的本地电源允许使用非安全分级光耦合器作为电平转换器，以进一步增强降压和降压-升压转换器的线路和负载调节性能。”R1和R2定义了芯片的输出电压。根据数据表选择C1、C2、C3、L2、D1和D2。R3产生一个初步的轻负载以稳定输出电压。输出滤波器和稳压器R6和C6创建一个低通RC滤波器以降低输出噪声和纹波。REG1是78M05稳压器[3]，用于构建稳定的+5V输出。+5V电平是许多应用的标准（例如为Arduino板和附件供电），因此我决定使用+5V稳压器。如果您的负载需要+3.3V电压轨，只需在负载附近使用另一个稳压器（最好是LDO类型）。R6之前的电压电平约为9.5V，因此通过150mA的电流消耗，该滤波器引入了1.5V的压降，但是，8V仍然是REG1可以在输出端处理稳定的+5V的可接受输入电压。C7是稳压器的输出稳压电容，D3LED指示输出端有适当的电压。R7将电流限制为D3，C8有助于进一步消除高频噪声。PCB布局图2显示了设计的PCB布局。它是两层PCB板，大部分元件都是通孔的。图2-使用LNK304(Altium)的无变压器电源的PCB布局当我决定为这个项目设计原理图和PCB时，我意识到我的元件库存储中没有BR1[4]、IC1[5]和REG1[6]的元件库。因此，像往常一样，我选择了IPC级SamacSys组件库，并使用免费的SamacSys工具和服务安装了缺少的库（原理图符号、PCB封装、3D模型）。导入库有两种方法：您可以访问componentsearchengine.com并手动下载并导入库，或者您可以使用SamacSysCAD插件并自动将库导入/安装到设计环境中。图3显示了所有支持的电子设计CAD软件[7]。很明显，所有著名的球员都得到支持。我使用AltiumDesigner，所以我使用SamacSysAltium插件安装了缺少的库（图4）[8]。图3-SamacSys插件支持的所有电子设计CAD软件图4-SamacSysAltium插件中的选定组件库图5-PCB板的3D视图和两个组装图组装和测试图6显示了组装好的PCB板。输入连接器(220VAC)足够坚固，可为220V电​​源提供良好且稳定的连接。输出连接器为2.5mmXH公连接器。图6-变压器电源的组装PCB板我使用SilentSDL1020X-E直流负载[9]来测试输出的电流处理和电压稳定性。图7显示了实验的一部分。我将直流负载配置为CC（恒定电流）并增加电流直到输出电压关闭。结果是电流限制阈值的点。为了测试连续电流处理，我将直流负载调整为150mA的连续电流并测试了大约一个小时。该实验在室温下处理连续电流点。您可能能够达到更高的电流，但是，您必须使用散热器或风扇来降低温度。请观看YouTube视频了解更多详情。图7-使用SilentSDL1020X-E测试电源输出的电流处理和电压稳定性为了测试和检查输出噪声，我使用了SilentSDS2102XPlus示波器[10]。这是一款带有10英寸触摸显示屏的可爱设备。我将直流负载置于150mA的电流上，并检查了峰值检测采集模式下的电源噪声和探头尖端的接地弹簧。图8显示了输出噪声。请观看YouTube视频了解更多详情。图8-使用SilentSDS2102XPlus示波器测试电源输出的噪声改进计划我使用了一个RC滤波器（R6、C6）来降低噪音。您可以尝试使用LC滤波器，但请注意滤波器的截止频率、噪声频率和振荡[11]。您可以使用LNK305或LNK306芯片实现更高的输出电流。在使用LNK306芯片的情况下，输出电流可以达到350mA。因此，您必须降低R6值或使用具有上述考虑的LC滤波器。此外，在输出稳压器上安装一个小型散热器。材料清单图9显示了该项目的材料清单和零件编号。图9-使用LNK304的无变压器电源的物料清单以上就是关于这个项目的全部内容了，有问题欢迎留言评论。*以上内容翻译自网络，原作者：AnsonBao，如涉及侵权可联系删除。

我准备做一个会说话、会看、会反应的智能机器人！并且这个机器人“Mofiza”可以对她的周围环境做出反应。背景自从我看到制作会说话的机器人以来，我就看到人们实际上使用其他开发板而不是Arduino来制作会说话的机器人。但是完全有可能用Arduino制造一个人形机器人，它可以说话并添加许多伺服器来使其移动。那么让我们开始吧：构建第1步：您需要的零件ArduinoPromini（5v16Mhz）[任何板都很好，但我用它来使它变小）用于连接pcb的母头针公头针VeroBoard制作电路SD卡TF模块（让它说话）微型SD卡（不超过2GB）3xIR接近传感器3x伺服电机（我用的是微伺服sg90）纸板做身体第2步：连接红外传感器和机身用任何你想要的东西做一个身体，我用纸板做的。这很简单。我已经用带状电缆焊接了红外传感器，就像这样，一端有一个母头，然后在两只眼睛中添加了两个，在胸部添加了一个。如果机器人在胸部传感器中检测到任何东西，它会发出欢迎信息，如果任何眼睛传感器很高，它会说“啊啊……不要碰我的眼睛”。并且其中的伺服将向上移动。第3步：电路电路看起来有点复杂，但也不是很简单，你可以用一节电池给它供电。将电路和所有其他组件焊接在Vero板上，并在头和手上添加其他伺服。第4步：代码编码前：需要为这个机器人使用两个库：TMRpcm.h-用于从SD卡播放音频-谈话https://github.com/TMRh20/TMRpcmServoTimer2.h-避免与TMRpcm冲突并使用timer2运行伺服电机，因为TMRpcm在arduino上使用Timer1。https://create.arduino.cc/projecthub/ashraf_minhaj/how-to-use-servotimer2-library-simple-explain-servo-sweep-512fd9?ref=user&ref_id=507819&offset=1这是表示欢迎的代码，您可以制作自己的环境和代码。在开始编写代码之前，您必须添加ServoTimer2库。机器人也不会跑。代码：#include"ServoTimer2.h"#include#defineSD_ChipSelectPin10#include"TMRpcm.h"#includeTMRpcmtmrpcm;ServoTimer2matha;ServoTimer2lhand;ServoTimer2rhand;intin1=6;intin2=7;intin3=8;voidsetup(){matha.attach(2);lhand.attach(3);rhand.attach(4);tmrpcm.speakerPin=9;Serial.begin(9600);if(!SD.begin(SD_ChipSelectPin)){Serial.println("SDFAIL");return;}}voidloop(){if(!(digitalRead(in3))){tmrpcm.play("welcome.wav");lhand.write(2500);delay(2000);lhand.write(1200);//handshakepositiondelay(9000);}else{lhand.write(300);rhand.write(1700);matha.write(1500);}}第5步：完成现在只需启动它，你就完成这个项目了。到此，智能机器人制作完成。欢迎功能代码：#include"ServoTimer2.h"#include#defineSD_ChipSelectPin10#include"TMRpcm.h"#includeTMRpcmtmrpcm;ServoTimer2matha;//mathameansHEADServoTimer2lhand;ServoTimer2rhand;intin1=6;intin2=7;intin3=8;voidsetup(){matha.attach(2);lhand.attach(3);rhand.attach(4);tmrpcm.speakerPin=9;Serial.begin(9600);if(!SD.begin(SD_ChipSelectPin)){Serial.println("SDFAIL");return;}}voidloop(){if(!(digitalRead(in3))){tmrpcm.play("welcome.wav");lhand.write(2500);delay(2000);lhand.write(1200);//handshakepositiondelay(9000);}else{lhand.write(300);rhand.write(1700);matha.write(1500);}}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AshrafMinhaj，如涉及侵权，可联系删除。

如今，锂电池广泛用于便携式设备，如手机、笔记本电脑、电子产品等。锂离子/锂聚合物电池有一个标准的行业定义程序（循环），否则，电池的使用寿命会大大缩短，甚至可能会爆炸和着火。作为基本经验法则，锂电池应以0.5C至1C的速率充电。在这篇文章/视频中，我介绍了一种通用双锂电池充电器，只需改变一个电阻值即可调节充电电流（C倍率）。您只需要一个5V电源（例如移动充电器）和一根USBType-C数据线。为了设计原理图和PC，我使用了AltiumDesigner22和SamacSys组件库（Altium插件）。为了获得高质量的PCB板，我将Gerber发送到PCBWay，并使用componentsearchengine.com购买了原始组件。为了检查充电电流/电压，我使用了SigilentSDM3045X万用表。视频演示：电路分析图1显示了该装置的示意图。电路的核心（IC1和IC2）是Microchip的MCP73831芯片。图1-锂离子/锂聚合物USBType-C充电器示意图根据MCP73831数据表：“MCP73831/2器件是高度先进的线性充电管理控制器，适用于空间有限、成本敏感的应用。MCP73831/2采用8引脚2mmx3mmDFN封装或5引脚SOT-23封装。除了较小的物理尺寸外，所需的外部元件数量也很少，这使得MCP73831/2非常适合便携式应用。对于从USB端口充电的应用，MCP73831/2符合管理USB电源总线的所有规范。MCP73831/2采用恒流/恒压充电算法，具有可选的预充电和充电终止功能。恒定电压调节固定有四个可用选项：4.20V、4.35V、4.40V或4.50V，以适应新出现的电池充电要求。恒流值由一个外部电阻器设置。MCP73831/2器件在高功率或高环境条件下根据芯片温度限制充电电流。这种热调节优化了充电循环时间，同时保持了器件的可靠性。”该芯片的充电电流可在15mA至500mA范围内进行编程，涵盖了大多数应用。MCP73831与MCP73832的一个主要区别是充电状态引脚。我决定为这个项目选择MCP73831。图2显示了芯片的充电周期，这是一个完整的充电周期。图2-100mA电池的完整充电周期（参考：数据表）C1、C2、C3和C4用于降低电源噪声。D1是一个LED，指示电源（Type-C电缆）连接是否正确。R1限制LED的电流。CON1是Type-C母头USB连接器。R2和R4定义了H1-P1和H2-P2电池连接器的充电电流。D2和D3指示充电状态。亮起的LED指示充电周期已完成。充电电流可以使用公式1计算。因此，最大充电电流(500mA)是使用2K电阻实现的。图3--IC1和IC2的充电电流计算公式PCB布局图4显示了设计的PCB布局。它是一个两层PCB板。为了获得高质量的制造板，我将Gerbers发送到PCBWay并收到了10个PCB。除电池座/连接器外，所有组件均为SMD。图4-锂离子/锂聚合物USBType-C充电器的PCB布局当我决定为这个项目设计原理图和PCB时，我意识到我的组件库存储中没有IC1和IC2[2]的组件库。因此，像往常一样，我选择了IPC级SamacSys组件库，并使用免费的SamacSys工具和服务安装了缺少的库（原理图符号、PCB封装、3D模型）。将库导入电子设计CAD软件有两种方式：您可以访问componentsearchengine.com下载并导入库，也可以使用SamacSysCAD插件直接将库导入/安装到设计环境中。由于我使用AltiumDesigner，所以我使用SamacSysAltium插件安装了缺失的库（图5）。图6显示了电路板的3D视图和PCB板的两个组装图。图5-SamacSysAltium插件中的选定组件库图6-PCB板的3D视图和两个组装图组装和测试图7显示了组装好的PCB板。焊接的唯一棘手部分是USBType-C连接器。您应该使用热风站和焊膏来焊接这些组件，否则使用普通烙铁很难焊接，但是其他组件很容易焊接。如果您是初学者或没有足够的时间购买组件并自行焊接，您可以订购组装板。图7-锂离子/锂聚合物USBType-C充电器的组装PCB板我已将其中一个通道的充电电流配置为接近450mA（使用2.2K电阻），另一个通道配置为100mA（使用10K电阻）。因为我打算在通道1中为我的一个锂离子电池充电，在通道2中为一个小的200mA锂聚合物电池充电。图8显示了充电时的电池电压。我使用SiglentSDM3045X万用表作为参考。图8-充电周期期间的电池电压(SilentSDM3045X)充电周期结束后，红色LED灯亮起并指示电池已充满。图9显示LED指示灯和电池电压。如测量所示，我的LiPo电池截止电压为4.185V，非常接近定义的标准。做得好！15mV的差异可能是电池质量或电池保护电路影响的结果。图9-充满电池的LED指示灯和电池电压(SiglentSDM3045X)物料清单(BOM)图10显示了该项目的材料清单。图10-材料清单以上就是这个内容的全部内容了。*以上内容翻译自网络，ByHesamMoshiri,AnsonBao，如涉及侵权可联系删除。

这个项目的主旨是：无论您身在何处，都可以控制您的车库门。创新点如今，网络上有很多车库开门器，每一个都有自己的特别之处。那么这款有什么特别之处呢？主要集中在以下几点：NFC标签：扫描NFC标签以打开车库门语音：使用GoogleNow语音命令来控制您的车库门推送通知：在车库门发生变化时立即获取其状态（或随时请求其状态）背景自从我们家里的车库需要一个新的遥控器后，我就抵制住了购买“经典”遥控器的诱惑。所以这次我想要一个物联网遥控器，用我的手机打开和关闭我的车库门，我想通过自己制作一个。这个项目的成功也多亏了物联网！它使您能够将大量设备连接到互联网，以记录其数据并从任何您想要的地方控制它们。所以最后“想要”连接到互联网的东西变成了车库门。原型由于我是这个ParticlePhoton的新手（当时是SparkCore），我想给自己一个简单的挑战来获得动力，所以我用我手边的makerkit快速破解了一些东西。在面包板上，我安装了Photon、继电器和LED。我在墙上按钮上的微型按钮后面焊接了两根电线，以打开车库并在那里连接继电器。之后我使用这个Android应用程序向粒子云发送休息请求以激活继电器。我用代码加载粒子以关闭继电器一秒钟然后释放它，以这种方式模拟一个人按下墙上的按钮。车库门可以随时打开和关闭！局限性第一个原型很好地向我展示了我可以构建我想要的东西，但它几乎没有限制。首先，如果我不在并且错误地点击了应用程序并发送了休息请求，我不知道门现在是打开还是关闭。当朋友不在我的地方时，我吹牛的权利非常有限！我也不知道请求是否有效，在我按下手机中的发送请求后门是否开始移动，除非我在房子前面。换句话说，它缺少用户反馈。用户反馈通过在门完全关闭或打开时激活的开关，人们可以远程了解车库门的状态。所以这就是我的项目所需要的，我选择并安装了两个簧片开关并将它们连接到我的项目板上。您还可以选择安装其他类型的开关，甚至是微动开关。现在，我只需要手机上的这些信息，所以有什么比使用Pushbullet更好的了。安卓应用iOS用户注意：您可以使用iPhone或Ipad控制此项目，方法是使用DO按钮或blynk应用程序。因为我还想学习Android编程，所以我开始创建我的第一个Android应用程序。该应用程序尚未完成或完善，但它已经让我学习了基础知识并在这个意义上让我很开心。您也可以使用DO按钮应用程序来控制车库门，您有这个项目和这个其他项目作为参考。当然，您也可以使用Blynk应用程序。NFC标签我想在我的项目中拥有类似于一些车库门侧面的小键盘的东西。所以我在车库门的一侧粘上了一个NFC标签，在那里我会用手机轻拍它，然后门就会打开。在Android世界中，这可以通过Tasker和Trigger来实现。如果您知道iOS世界中有类似的应用程序，请在下面发表评论。我想在我的项目中拥有的另一个功能就是可以通过我的声音打开和关闭车库门。这将允许我开车回家，在一个街区外只需说“OkGoogle”和“OpenGarage”，无需我触摸手机就可以有效地打开车库门。在Android世界中，可以通过GoogleNow、Tasker和Autovoice来实现。同样，如果您知道iOS世界中类似的应用程序，请在下面发表评论。推送通知我们将使用与本项目中描述的相同的推送通知机制。请完全按照此处所示配置pushbullet和webhook。我们可以重复使用完全相同的webhook来从不同的项目向我们的设备推送不同的通知。这很棒，因为我们可以在粒子云中创建最多20个webhook。Android应用程序的java代码：packagecom.example.gusgonnet.myfirstapp;//TODO:now//-apphastohaveagetandapostfunction//-apphastorefreshstatusatbeginning//-haveasettingspage//-storeAccessTokenandDeviceID//-makethesparkreturnopen/closestatusinonecall//TODO:later//-storeemail,password,DeviceID//-getanaccesstokenfromemailandpasswordimportandroid.app.Activity;importandroid.content.Context;importandroid.net.ConnectivityManager;importandroid.net.NetworkInfo;importandroid.os.AsyncTask;importandroid.os.Bundle;importandroid.util.Log;importandroid.view.Menu;importandroid.view.MenuInflater;importandroid.view.MenuItem;importandroid.content.Intent;importandroid.view.View;importandroid.widget.Button;importandroid.widget.EditText;importandroid.widget.LinearLayout;importandroid.widget.RelativeLayout;importandroid.widget.TextView;importandroid.widget.Toast;importjava.io.DataOutputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importjava.io.InputStreamReader;importjava.io.Reader;importjava.io.UnsupportedEncodingException;importjava.net.HttpURLConnection;importjava.net.URL;publicclassMyActivityextendsActivity{publicenumAppStatus{REFRESHING,OPENING,CLOSING,OPEN,CLOSED,UNKNOWN};RelativeLayoutDefaultLayout;RelativeLayoutWaitingLayout;ButtonactionButton;TextViewwaitingTextView;publicstaticAppStatusappStatus=AppStatus.CLOSED;@OverridepublicbooleanonCreateOptionsMenu(Menumenu){//InflatethemenuitemsforuseintheactionbarMenuInflaterinflater=getMenuInflater();inflater.inflate(R.menu.my,menu);//thiswasmain_activity_actions->myreturnsuper.onCreateOptionsMenu(menu);}publicvoidactionButtonClickHandler(Viewview){//replace121345678901234567890withyourparticlephotonidStringurl="https://api.spark.io/v1/devices/121345678901234567890/garage_open";ConnectivityManagerconnMgr=(ConnectivityManager)getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE);NetworkInfonetworkInfo=connMgr.getActiveNetworkInfo();if(networkInfo!=null&&networkInfo.isConnected()){appStatus=updateAppStatus(appStatus);updateLayout(appStatus);newsendCommand().execute(url);}else{Toasttoast=Toast.makeText(getApplicationContext(),"Somethingwrong\r\nnointernetconnection?",Toast.LENGTH_LONG);toast.show();}}//UsesAsyncTasktocreateataskawayfromthemainUIthread.Thistasktakesa//URLstringandusesittocreateanHttpUrlConnection.Oncetheconnection//hasbeenestablished,theAsyncTaskdownloadsthecontentsofthewebpageas//anInputStream.Finally,theInputStreamisconvertedintoastring,whichis//displayedintheUIbytheAsyncTask'sonPostExecutemethod.privateclasssendCommandextendsAsyncTask{privatestaticfinalStringDEBUG_TAG="HomeCommander";protectedvoidonPostExecute(Stringresult){//checkthattheresponseindicatessuccessif(result.toLowerCase().contains("\"return_value\":0")){Toasttoast=Toast.makeText(getApplicationContext(),"Success!",Toast.LENGTH_LONG);toast.show();appStatus=updateAppStatus(appStatus);}else{Toasttoast=Toast.makeText(getApplicationContext(),"Somethingwentwrong!\r\n"+result,Toast.LENGTH_LONG);toast.show();appStatus=rollbackAppStatus(appStatus);}updateLayout(appStatus);}@OverrideprotectedStringdoInBackground(String...urls){//paramscomesfromtheexecute()call:params[0]istheurl.try{returnsendCommandToSparkCloud(urls[0]);}catch(IOExceptione){return"problemswiththeurl?";}}//establishesanHttpUrlConnectionandsendsacommandtotheSparkcloud//itreturnstheresponseasastringprivateStringsendCommandToSparkCloud(Stringmyurl)throwsIOException{InputStreamis=null;try{URLurl=newURL(myurl);HttpURLConnectionconn=(HttpURLConnection)url.openConnection();conn.setReadTimeout(10000/*milliseconds*/);conn.setConnectTimeout(15000/*milliseconds*/);conn.setRequestMethod("POST");//replace121345678901234567890herewithyourparticleauthtokenconn.setRequestProperty("Authorization","Bearer121345678901234567890");conn.setDoOutput(true);//sendstherequestconn.connect();//gettheresponsecodeintresponse=conn.getResponseCode();Log.d(DEBUG_TAG,"Theresponsecodeis:"+response);//gettheresponsecontentis=conn.getInputStream();//weareinterestedinonlythefirst500charsStringresponseAsString=stream2string(is,500);Log.d(DEBUG_TAG,"Theresponsecontentis:"+responseAsString);returnresponseAsString;//ThismakessurethattheInputStreamisclosedaftertheappis//finishedusingit.}finally{if(is!=null){is.close();}}}//ReadsanInputStreamandconvertsittoaString.publicStringstream2string(InputStreamstream,intlen)throwsIOException,UnsupportedEncodingException{Readerreader=newInputStreamReader(stream,"UTF-8");char[]buffer=newchar[len];reader.read(buffer);returnnewString(buffer);}}@OverrideprotectedvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_my);DefaultLayout=(RelativeLayout)findViewById(R.id.DefaultLayout);WaitingLayout=(RelativeLayout)findViewById(R.id.WaitingLayout);actionButton=(Button)findViewById(R.id.actionButton);waitingTextView=(TextView)findViewById(R.id.waitingTextView);updateLayout(appStatus);}publicvoidupdateLayout(AppStatusappStatus){switch(appStatus){caseOPENING:waitingTextView.setText(getString(R.string.opening_garage));DefaultLayout.setVisibility(View.GONE);WaitingLayout.setVisibility(View.VISIBLE);break;caseCLOSING:waitingTextView.setText(getString(R.string.closing_garage));DefaultLayout.setVisibility(View.GONE);WaitingLayout.setVisibility(View.VISIBLE);break;caseREFRESHING:waitingTextView.setText(getString(R.string.refreshing));DefaultLayout.setVisibility(View.GONE);WaitingLayout.setVisibility(View.VISIBLE);break;caseOPEN:actionButton.setText(getString(R.string.close_garage));DefaultLayout.setVisibility(View.VISIBLE);WaitingLayout.setVisibility(View.GONE);break;caseCLOSED:actionButton.setText(getString(R.string.open_garage));DefaultLayout.setVisibility(View.VISIBLE);WaitingLayout.setVisibility(View.GONE);break;caseUNKNOWN:actionButton.setText(getString(R.string.open_close_garage));DefaultLayout.setVisibility(View.VISIBLE);WaitingLayout.setVisibility(View.GONE);break;}}publicAppStatusupdateAppStatus(AppStatusappStatus){switch(appStatus){caseOPEN:returnAppStatus.CLOSING;caseCLOSING:returnAppStatus.CLOSED;caseCLOSED:returnAppStatus.OPENING;caseOPENING:returnAppStatus.OPEN;caseREFRESHING:caseUNKNOWN://TODO:notsurewhattodohere,sofornowwedon'tchangetheappStatus}returnappStatus;}publicAppStatusrollbackAppStatus(AppStatusappStatus){switch(appStatus){caseCLOSING:returnAppStatus.OPEN;caseOPENING:returnAppStatus.CLOSED;caseOPEN:caseCLOSED:caseREFRESHING:caseUNKNOWN://TODO:notsurewhattodohere,sofornowwedon'tchangetheappStatus}returnappStatus;}@OverridepublicbooleanonOptionsItemSelected(MenuItemitem){//Handleactionbaritemclickshere.Theactionbarwill//automaticallyhandleclicksontheHome/Upbutton,solong//asyouspecifyaparentactivityinAndroidManifest.xml.switch(item.getItemId()){caseR.id.action_settings://openSettings();Toasttoast=Toast.makeText(getApplicationContext(),"Settingsarecomingsoon...",Toast.LENGTH_SHORT);toast.show();returntrue;default:returnsuper.onOptionsItemSelected(item);}}}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Gustavo，如涉及侵权，可联系删除。

OxiFine是一种开源脉搏血氧仪设备，使用最少的组件和最简单的设计方面制成。它是一种不同于传统脉搏血氧仪的模块化设备。制造商可以构建设备，并可以使用配套的移动应用程序监控以bpm为单位的脉搏率和以百分数为单位的SpO2水平。这将从设备上取下显示单元，我们可以使用普通的micro-bUSB电源适配器为其供电，这样也可以避免使用电池。这将最终减小产品的尺寸和成本。补给品NodeMCUD1MiniMAX30100脉搏血氧计传感器3D打印零件Micro-bUSB适配器第1步：构建电路按照电路图将MAX30100的引脚连接到NodeMCUVin>>5VSCL>>D1SDA>>D2Gnd>>Gnd第2步：打印3D零件我使用的打印设置喷嘴直径：0.6mm层高：0.28mm填充率：100%v2d1_bottom.stlv2d1_top2.stlv2d1_top.stl第3步：将代码上传到NodeMCUD1Minioxifine_code.txt（点击下载）第4步：组装组件组装3D打印外壳内的组件。并赋予它弹性效果，如图所示，将两条橡皮筋粘在主体上第5步：创建应用程序下载Blynk应用程序登入添加两个仪表将它们命名为脉搏率和SpO2给出单位为bpm和%将引脚定义为脉搏率的V0和SpO2的V1第6步：连接应用程序并开始阅读第7步：结论此表显示了OxiFine在同一个人身上测试时与市售脉搏血氧仪设备相比给出的值。结果与市售设备相当。以上就是这个项目的全部内容了，欢迎评论交流*以上内容翻译自网络，原作者：Vishnu机器人技术，如涉及侵权可联系删除。

在这个项目中您将了解我如何构建自己的实验室工作台电源。该电源具有交流至直流转换器、降压转换器（降压转换器）、温度控制器和显示电压和电流的显示器。该台式电源可根据需要提供1.2v-24.6vDC，您可以调节电位器并获取对应输出电流。第1步：零件清单电源线电源插座保险丝x1保险丝座x1用于温度控制器的DC到DC降压转换器温度控制器交流转直流电源转换器(24v)电压和电流调节器（1.2-24v）精密电位器10kOHMX2电位器旋钮X2电压和电流监测器(10A)香蕉插座香蕉接头12vDC冷却风扇（您甚至可以根据您的盒子尺寸购买比这款风扇更大的尺寸）盒子外壳（至少为23x14.4x5厘米尺寸）鳄鱼夹第2步：AC110/220V输入警告！！！220伏交流电源请注意，如果您不了解并且不具备任何电子或电气科学知识，请购买现成的工作台电源。电源插座具有三合一功能：它具有输入插座、保险丝和开关。如果我们连接任何消耗超过10安培的电器，这有助于保护电路不被破坏。这种电源插座布置使项目看起来很干净。根据上图进行连接。第3步：电压和电流调节器这是300W10ADC-DC降压转换器可调恒压模块，可用于获得1.5V至35V的可调输出电压范围。该模块提供高达10A的宽范围电流输出。安装散热器后，它可以轻松地连续运行高功率应用（前提是要获得连续高功率输出，您需要在散热器上使用冷却风扇）。该模块具有板载3296多圈电位器，用于高精度电压和电流调节，以提供良好的稳定性。由于电压和电流可调，因此非常易于在多种应用中使用，例如电池充电、LED驱动器电源、车辆电源等。这使得该模块具有多用途，因此我们的制造商始终需要该模块，因为其应用范围广，成本低。在下一步中，我们必须取出这些电位器并用精密电位器替换它们。第4步：连接精密电位器我在这里使用10k精密电位器，因为精密电位器可以调节输出，无论是电压还是电流，都可以轻松完成，因为它提供了微调。由于原理图只需卸下通常固定在xl4016降压转换器上的3296电位器即可与xl4016模块连接。主要任务是去除那些使用烙铁，然后使用优质带状线连接3590精密电位器。请确保连接必须与示意图中给出的相同。第5步：AC到DC转换器（85-220vAC-24VDC）这是交流到直流电源转换器。它可以处理85至265V的输入交流电，并提供恒定的直流24V输出。根据您的负载，最大负载约为4-6安培。即：24*4≈100W。电源转换器具有过载保护和短路保护。只是从第2步开始，+和-220vAC两根线直接进入AC输入连接器（绿色连接器），而24vDC从另一侧（蓝色连接器）输出。第6步：接线示意图在此图中，您可以看到单独连接的输入插座、保险丝和开关。但是，您可以购买零件清单中给出的插座。建议您购买插座，因为从步骤2开始所有连接后，将正负极两根线直接插入电源单元后，即可轻松连接。此电路图中的输出保险丝可防止输出出现任何短路。这是一个可选部分，如果您想要更多保护，您可以在输出侧添加保险丝，否则它不是必需的，因为xl4016本身具有短路保护。第7步：冷却系统连接按照电路图进行连接。该冷却系统有助于模块保持凉爽，可长期使用。负载。在给温度控制器供电之前，检查迷你降压转换器的输出电压，并将其设置为12v，然后输入温度控制器。第8步：冷却系统W1209温控模块有温度传感器、按键、LED显示屏、继电器，需要DC12V供电。它是一款经济实惠、质量上乘的恒温器控制器。恒温器是感测系统温度以使温度保持在所需设定点或接近设定点的设备。NTC温度传感器允许模块根据温度智能控制各种电气设备。NTC热敏电阻具有负温度系数，这意味着电阻随着温度的升高而减小。W1209内置嵌入式微控制器，因此不需要太多编程知识。该模块由三个开关组成，用于配置各种参数，包括ON和OFF触发温度。温度以摄氏度显示，并借助7段显示器和继电器，借助W1209模块上的LED显示状态。设置步骤：长按“SET”按钮激活菜单。代码说明范围默认值---------保持数值为36（通过按+按钮/增量或按-按钮/减量来设置值）。P0加热(C/H)---------设置为CP1BacklashSet(0.1-15)-----------------设置为4P2上限110--------无变化P3下限-50-------无变化P4校正(-7.0~7.0)-----------------设置为0P5延迟启动时间（0-10分钟）---------设置为0P6高温报警(0-110)--------设置为关闭长按+-会将所有值重置为默认值。第9步：数字电压表(0-100V)和电流表(10A)这是数字显示器，我们可以通过调节施加在负载上的电位器来查看输出电压和电流。按照示意图进行电线连接，细黄色（电压感应）线直接连接到xl4016out+螺丝端子.薄的红色和黑色直接进入电源单元的24vDC插座+和-。粗黑线连接到xl4016的输出端，而粗红线连接到输出香蕉插头插座或连接器。第10步：结论以上就是这项目的全部内容啦，有问题欢迎留言评论交流。*以上内容翻译自网络，原作者：dvngchawla，如涉及侵权可联系删除。

这个键盘对我来说更像是一个艺术项目。以及了解事物如何运作的机会。什么是底层代码和历史！唤起人们的好奇心。背景中世纪的数制是13世纪欧洲的西多会教派发明的。西多会是僧侣和修女的天主教宗教秩序。他们彼此之间使用了一个秘密数字符号。直到大约20年前，没有人真正知道它，一位英国东方学家和历史学家DavidA.King写了一本关于它的书。它被各种不同的团体用于各种中世纪密码和秘密数字系统。它是一个只能写入0到9999的每个数字的系统。它不能写入任何其他数字，但很容易用于书籍的日期和页码。硬件部件SeeedXIAO-RP2040定制印刷电路板。由SeeedFusion制造键盘开关（20个）USB-C转USB-A数据线自制键盘外壳（桦木胶合板、螺丝）自制键帽（实心橡木和桦木胶合板）XIAORP2040特征：小尺寸20x17.5毫米USB-C11针+电源针复位按钮开机键RGBLED（用户可编程）电源LED（2种颜色）用户LED264KBSRAM和2MB闪存双核ARMCortexM0+处理器，133MHz3.3V！定制PCB我的设计包含四列五行开关。这是我第一次订购黄色PCB。我认为它非常适合我的木制机械键帽和外壳。PCB由SeeedFusion制造。我订购了五个和两个组装。我觉得他们看起来不错。垫是镀金的。只有一个PCB有某种颜色滴落。软件首先，我计划将PlatformIO与Arduino框架一起使用，但PlatformIO尚不支持此板（XIAO-RP2040）。所以我使用了ArduinoIDE。有多种编程选择：CircuitPython/MicroPython和ThonnyArduinoIDE（安装XIAORP2040板）树莓派PicoC/C++SDK带有Arduino框架的PlatformIO（尚不支持！）设计理念主要部件是键帽，其他一切部件都尽可能少：如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：TaunoErik，如涉及侵权，可联系删除。

我做了一个GPS追踪器来追踪我孩子上学后的位置，并且能够让他们随时发送接送请求，以此能让我做好去接他们放学的准备。背景我的双胞胎喜欢骑自行车在小径上骑行，而且他们已经到了可以骑得比我快得多的年龄。作为父母，我想鼓励他们自己探索，但我也想密切关注他们的位置，以防出现问题。我的孩子们对于手机的认知还不够，所以我试图尽可能避免再重复两个数据计划。虽然说市面上已经有很多商业儿童GPS追踪器可用，但几乎所有追踪器都需要支付一笔额外的每月订阅费。以上的这一切让我开始思考——作为一名软件开发人员，我应该能够为自己构建这样的东西。所以诞生了这个项目！我的自定义跟踪器每五分钟读取一次GPS读数并将其显示在地图上。此外，跟踪器包括一个按钮，孩子们可以按下该按钮通过短信将他们的位置发送给父母。在本文中，我将向您展示我如何构建自己的自定义GPS跟踪器，并教您如何自己复制此设置的部分，让我们开始吧。第1步：组装硬件我使用的大部分硬件都来自Swan的BluesWirelessFeatherStarterKit。FeatherStarter套件包含一个Notecard、一个NotecarrierAF和一个SwanMCU。让我们分解它们中的每一个。NotecardNotecard是一个小型系统级模块，可以为几乎任何物联网项目添加连接性。Blues生产蜂窝和Wi-Fi记事卡，但对于GPS跟踪，您需要使用蜂窝记事卡。我使用Notecard从外部天线（我将立即展示）收集GPS坐标，并通过蜂窝连接将这些坐标发送到云端。NoteAFNotecarriers是配套板，可以轻松地使用Notecard进行物联网项目的原型设计和部署。Notecarrier为您提供了一个方便的地方来连接Notecard、为其供电、访问嵌入式天线以及通过Qwiic端口连接到I2C外围设备。NotecarrierAF还包含与Feather兼容的接头，可以轻松嵌入任何与Feather兼容的设备以与Notecard一起使用。SwanNotecarrier可以轻松连接与Feather兼容的MCU，而我使用的MCU是Swan。Swan几乎可以驱动任何物联网项目，因为它拥有640KB的大容量RAM，可扩展至55个引脚以访问额外的I/O和总线，并内置对C/C++、Arduino和CircuitPython的支持。组装要组装此版本，您需要将Notecard和Swan都插入NotecarrierAF。Blues有一个很好的图片指南，如果您是第一次设置，我建议您遵循这些图片。组装好零件后，您将拥有一个看起来像这样的设置。为了完成构建，我确实添加了最后两件事。首先，我在NotecarrierAF的插座上添加了一个外部Molex天线。虽然NotecarrierAF有一个内置天线，但外部天线能够更快地接收GPS信号，这对我来说对这个项目很重要。接下来，我添加了一个小型Lipo电池，并将其BATTERY连接到NotecarrierAF上的JST连接器。当我在办公室外使用时，锂电池为设备供电。这是安装天线和电池后的设置：注意：Notecarrier-AF包括一个微型USB端口，如果您为该端口供电，您可以为连接的锂电池充电。最后，因为我不希望孩子们使用它时一堆松散的碎片四处飞扬，所以我将锂电池用胶带粘在NotecarrierAF的背面，并将Molex天线的粘性面也贴在背面（中间有一点纸板）。从长远来看，我想为该设备建造一个漂亮的外壳，但对于原型设计，这给了我一件我的孩子可以随身携带的物品。现在您已经看到了硬件的样子，接下来让我们看看如何设置云后端。第2步：设置云后端Notecard的一大优点是它知道如何将数据发送到云后端Notehub，开箱即用。Notehub是一种托管服务，旨在连接到Notecard设备并同步数据。如果您跟随并想自己构建这个项目，您需要在notehub.io上设置一个帐户，然后创建一个新项目。创建项目后，请确保复制新项目的ProductUID（参见下面的屏幕截图），因为您需要该标识符才能将Notecard连接到新的Notehub项目。第3步：编写代码如果您还记得第1步，我正在使用SwanMCU来执行驱动儿童跟踪器的代码。Swan支持CircuitPython和Arduino，因此您可以使用其中任何一个，但我选择了Arduino，因为它是我之前在Swan上多次使用过的平台。如果您是Swan新手，您需要先阅读Swan快速入门，这将帮助您设置开发环境。如果您想使用与我相同的环境，请完成使用ArduinoIDE部分。设置好开发环境后，您就可以继续编写代码本身了。在代码中，您需要处理三件主要的事情：配置记事卡配置获取GPS读数的频率处理按钮按下让我们依次解决这些问题。注意：该项目的完整源代码可在下方找到。配置Notecard我们的第一个编码任务是设置Notecard。Notecard的API是基于JSON的，因此配置Notecard就像发送几个JSON请求一样简单。您可以通过在线游乐场、CLI或Arduino、Python、C/C++或Go的SDK发送这些请求。在这种情况下，我们在SwanMCU上运行，因此我们将使用note-arduino，这是通过Arduino兼容的微控制器与Notecard进行通信的官方库。具体来说，您需要确保使用项目的安装说明在ArduinoIDE中安装库。note-arduino之后，您需要从Arduino草图中的以下代码开始：#include#defineserialDebugSerial#defineproductUID"com.blues.tj:kidtracker"Notecardnotecard;voidsetup(){serialDebug.begin(115200);notecard.begin();notecard.setDebugOutputStream(serialDebug);J*req1=notecard.newRequest("hub.set");JAddStringToObject(req1,"product",productUID);JAddStringToObject(req1,"mode","periodic");JAddNumberToObject(req1,"outbound",5);notecard.sendRequest(req1);serialDebug.println("Setupcomplete");}注意：如果您继续进行操作，请确保将“com.blues.tj:kidtracker”更改为您在上一步中复制的ProductUID。首先，它初始化Notecard(notecard.begin())并设置调试输出流(notecard.setDebugOutputStream(serialDebug))，这允许您使用ArduinoIDE的串行监视器查看日志。接下来，代码使用note-arduino库格式化新hub.set命令并将其发送到NotecardJ*req1=notecard.newRequest("hub.set");JAddStringToObject(req1,"product",productUID);JAddStringToObject(req1,"mode","periodic");JAddNumberToObject(req1,"outbound",5);notecard.sendRequest(req1);该hub.set命令控制您要将数据发送到哪个Notehub项目，并允许您为Notecard的工作方式设置一些基本配置。设置"mode"为"periodic"告诉记事本定期连接到蜂窝网络，设置"outbound"为5告诉记事本每五分钟尝试一次连接。Notecard也可以在连续模式下工作("mode":"continuous")，但保持蜂窝调制解调器连接的恒定会消耗大量电池。每五分钟发送一次数据已经相当耗电，但对于这个项目，我希望在孩子们骑自行车时经常看到数据，而且在两次使用之间为设备的锂电池充电也没有问题。如果您的项目需要在电池使用方面更加保守，您需要将该"outbound"值设置为相当高的数字。此时您可以将您的程序发送给Swan进行测试。如果一切顺利，您应该在Arduino串行监视器中看到以下内容：注意：如果您没有看到日志，您可以在while(!serialDebug)之后添加serialDebug.begin()，这会强制程序等到调试器可用后再继续。只需确保while(!serialDebug)在准备好部署设备时记得删除，因为如果在不存在串行调试器的情况下运行，它将导致无限循环。如果您返回到您的Notehub项目，您现在应该会看到您的设备已列出：此时，您的Notecard已连接到Notehub，这意味着您已准备好发送位置数据。接下来让我们看看如何配置Notecard以收集该位置信息。配置获取GPS读数的频率Notecard有许多请求，可让您准确配置应如何获取GPS读数。您需要向记事卡发送两个主要命令：card.location.mode和card.location.track.下面的代码（您可以在现有hub.set代码下添加）发出这两个请求。J*req2=notecard.newRequest("card.location.mode");JAddStringToObject(req2,"mode","periodic");JAddNumberToObject(req2,"seconds",300);notecard.sendRequest(req2);J*req3=notecard.newRequest("card.location.track");JAddBoolToObject(req3,"start",true);JAddBoolToObject(req3,"heartbeat",true);JAddNumberToObject(req3,"hours",12);notecard.sendRequest(req3);在card.location.mode通话中，设置"mode"to"periodic"告诉Notecard定期激活其GPS模块（而不是连续），设置"seconds"to300告诉Notecard尝试每300秒或五分钟读取一次GPS读数。该card.location.track请求启动实际的跟踪过程。在周期性GPS模式下，Notecard足够智能，仅在设备移动时才获取GPS读数（它使用内置的加速度计知道这一点）。将heartbeat选项设置为true告诉记事卡每12小时读取一次（因为我们设置"hours"为12），即使记事卡没有移动。简而言之，这些请求告诉Notecard开始获取GPS读数；如果设备正在移动，则每五分钟读取一次；如果没有，则每十二小时阅读一次。注意：如果您想了解有关如何将Notecard配置为资产跟踪器的更多信息，请务必阅读Notecard的资产跟踪综合指南。如果您将此程序发送到您的Swan，您应该会在串行监视器中看到以下输出：更重要的是，如果您查看Notehub项目中的“事件”选项卡，您应该会开始看到_track.qo进入的文件。如果您双击一个事件并转到下一页的JSON选项卡，您可以查看捕获的GPS信息。可能需要几分钟才能看到您的第一个事件，因为记事卡可能需要一些时间才能建立GPS连接。尽量将您的设备放置在对天空有清晰视线的位置，并尽可能避开地下室等狭窄地方。此外，请记住，Notecard仅在设备移动时才会获取新的GPS读数，因此您可能需要稍微摇晃设备才能_track.qo在测试期间看到后续文件进入。稍后我们将看看如何在地图上可视化您的GPS读数，但让我们首先结束这个项目的代码，看看如何让按下按钮发送带有位置的SMS消息。通知按钮我希望我的追踪器有一个孩子可以按下的按钮，并让该按钮向父母发送一条带有追踪器当前位置的短信。这是大多数商业儿童追踪器的一个功能，所以我相信这也是其他父母想要的。有很多方法可以处理IoT应用程序中的按钮按下，但Swan包含一个用户按钮(USER_BTN)，用于处理这种确切的场景。要使用此按钮，您可以#define先在草图顶部添加以下行。#defineBUTTON_PINUSER_BTN接下来，添加以下布尔值，您将使用它来跟踪用户是否请求了他们的位置。boollocationRequested=false;之后，将以下代码添加到现有setup()函数的末尾。此代码将中断附加到您的Swan按钮，并在触发时调用名为ISR.pinMode(BUTTON_PIN,INPUT_PULLUP);attachInterrupt(digitalPinToInterrupt(BUTTON_PIN),ISR,FALLING);您需要定义ISR（中断服务例程），您可以通过将以下函数添加到您的草图来完成。voidISR(void){serialDebug.println("Buttonpressed");locationRequested=true;}locationRequested当用户按下Swan的用户按钮时，您的程序现在会更改布尔值。要响应该更改，您需要在Arduinoloop()函数中监视该布尔值。您可以使用下面的代码来做到这一点。voidloop(){if(!locationRequested){return;}J*req=notecard.newRequest("card.location");J*resp=notecard.requestAndResponse(req);serialDebug.println("Location:");doublelat=JGetNumber(resp,"lat");doublelon=JGetNumber(resp,"lon");serialDebug.println(lat,10);serialDebug.println(lon,10);if(lat==0){serialDebug.println("TheNotecarddoesnotyethavealocation");//Waitaminutebeforetryingagain.delay(1000*60);return;}//http://maps.google.com/maps?q=,charbuffer[100];snprintf(buffer,sizeof(buffer),"Yourkidsarerequestingyou.https://maps.google.com/maps?q=%.8lf,%.8lf",lat,lon);serialDebug.println(buffer);J*req2=notecard.newRequest("note.add");JAddStringToObject(req2,"file","twilio.qo");JAddBoolToObject(req2,"sync",true);J*body=JCreateObject();JAddStringToObject(body,"message",buffer);JAddItemToObject(req2,"body",body);notecard.sendRequest(req2);locationRequested=false;serialDebug.println("Locationsentsuccessfully.");}这里有很多，所以让我们分解这段代码。首先，请注意这里的所有逻辑都由if(!locationRequested){return;}检查门控。也就是，如果用户没有按下按钮，在loop().如果用户请求了一个位置，我们接下来使用Notecard的card.location请求来获取当前位置并将其打印出来。J*req=notecard.newRequest("card.location");J*resp=notecard.requestAndResponse(req);serialDebug.println("Location:");doublelat=JGetNumber(resp,"lat");doublelon=JGetNumber(resp,"lon");serialDebug.println(lat,10);serialDebug.println(lon,10);Notecard可能还没有位置（项目启动时需要几分钟才能获取GPS位置），因此我们接下来检查是否card.location返回了有效位置。如果没有，我们会记录另一条消息，并等待一分钟后再重试。if(lat==0){serialDebug.println("TheNotecarddoesnotyethavealocation");//Waitaminutebeforetryingagain.delay(1000*60);return;}如果我们确实有一个有效的位置，我们接下来会格式化一条消息，其中包含指向跟踪器当前位置的Google地图链接。charbuffer[100];snprintf(buffer,sizeof(buffer),"Yourkidsarerequestingyou.https://maps.google.com/maps?q=%.8lf,%.8lf",lat,lon);serialDebug.println(buffer);之后，我们使用Notecard的note.add请求将消息发送到Notehub。J*req2=notecard.newRequest("note.add");JAddStringToObject(req2,"file","twilio.qo");JAddBoolToObject(req2,"sync",true);J*body=JCreateObject();JAddStringToObject(body,"message",buffer);JAddItemToObject(req2,"body",body);notecard.sendRequest(req2);最后，我们将布尔值翻转回false，因为我们现在已经完成了按钮按下的处理。locationRequested=false;serialDebug.println("Locationsentsuccessfully.");这样，您就完成了编写运行该项目所需的代码！在最后一次将代码推送到设备之前，进入ArduinoIDE的工具菜单，并将C运行时库切换到支持浮点打印和扫描的库，因为我们在放置纬度和经度的逻辑中使用它进入谷歌地图网址。完整代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：TJVanToll，如涉及侵权，可联系删除。

我一直在从事一个项目，通过该项目我可以整理来自MQ-135空气质量传感器的空气质量信息，以检测我工作场所空气质量恶化的情况。然而，MQ-135空气质量传感器的位置在从传感器收集原始信息时具有巨大的重要性。因此，我决定通过开发一个用户友好的界面，通过选定的角度制作一个可移动的传感器底座。为了实现这一目标并添加一些确凿的功能（例如可调节背景光），我使用Python中的guizero模块为我的RaspberryPi开发了一个GUI，名为AirQualityModule。通过空气质量模块，您可以通过选择给定角度之一-0、30、45、90、135、180-来控制连接到迷你云台套件的两个伺服电机，并以RGB格式调整背景光-255，255,255.而且，最重要的是，您可以监控MQ-135传感器生成的当前空气质量范围：如果空气质量恶化，GUI会通过警告消息通知您。本项目中提到的一些产品和组件：树莓派3板壳3B树莓派4B/3B+SD卡32GB树莓派3BMicro-HDMIVGA转换器电缆补给品：树莓派3型号B+×1DigitSpaceRaspberryPi3板壳×1SD卡32GB×1DigitSpaceRaspberryPi3BMicro-HDMIVGA转换线×1AdafruitMCP3008×1MQ-135空气质量传感器×1PimoroniPan-Tilt帽子×1SG90微型伺服电机×2RGB扩散共阳极×1SparkFun可焊接面包板-迷你×2电阻220欧姆×3跳线（通用）×1在这个项目中，你将学到：如何使用RaspberryPi的角度控制伺服电机如何使用RaspberryPi调整RGBLED的颜色如何使用MCP3008和RaspberryPi读取模拟传感器如何使用guizero模块开发GUI如何编写范围函数来排列值，如Arduino中的map函数第1步：使用MCP3008读取模拟传感器与Arduino相比，RaspberryPi没有内置的ADC（模数转换器），我们可以通过它轻松地从模拟传感器收集信息。因此，我们需要在我们的电路中实现一个外部ADC，以整理来自模拟传感器（如MQ-135空气质量传感器）的数据。我使用了MCP30088通道ADC，因为它效率高且使用简单。我使用RaspberryPi上的AdafruitCircuitPythonMCP3xxx库来读取带有MCP3008的模拟传感器。但是，您需要安装在Python中提供CircuitPython支持的Adafruit_Blinka库才能使用上述库。sudopip3installadafruit-blinka如果需要，您必须在执行命令之前在RaspberryPiConfigurationSettings上启用SPI。完成后，从命令行运行以下命令来安装AdafruitCircuitPythonMCP3xxx库。sudopip3installadafruit-circuitpython-mcp3xxx然后，按如下方式进行引脚连接。尽管在项目原理图和代码中对引脚连接进行了很好的解释，但除此之外，我将保留MCP3008的以下引脚连接原理图。MCP3008CLK转PiSCLKMCP3008DOUT转PiMISOMCP3008DIN转PiMOSIMCP3008CS转PiD5MCP3008VDD至Pi3.3VMCP3008VREF至Pi3.3VMCP3008AGND到PiGNDMCP3008DGND到PiGNDMCP3008CH0到模拟传感器的信号引脚CH0指的是MCP3008上的第一个输入引脚-从0到7。第2步：开发GUI（空气质量模块）和编程RaspberryPi为了能够在Python中创建GUI，您需要在RaspberryPi上安装guizero模块。然后，您可以使用模块提供的所有小部件和事件。从您的命令行运行以下命令来安装guizero模块。sudopip3installguizero导入所需的库和模块。不要忘记包含所有GUI小部件-App、Box、Text、TextBox、PushButton、ButtonGroup、MenuBar、info、yesno、warn。创建SPI总线、cs（片选）和mcp对象。创建连接到MCP3008输入引脚的模拟输入通道——我只使用了通道0。定义GPIO引脚设置-GPIO.setmode(GPIO.BCM)。定义RGB引脚并设置PWM频率-100。在100-OFF处启动RGBPWM引脚。定义伺服电机引脚并设置PWM频率-50。在0-OFF处启动伺服底座和臂销。定义菜单栏选项命令（功能）：在Tutorial()函数中，如果需要，打开一个yesno消息以转到项目教程页面。在Components()函数中，打开一条信息消息以显示组件。在About()函数中，打开一条信息消息以显示电梯间距。定义小部件命令和功能：在_range()函数中，复制Arduino映射函数以在Python中排列给定范围内的值。在evaluateSensorValue()函数中，从测试范围内的MQ-135空气质量中获取空气质量值-从0-60000到0-1023。测试您的模块，然后在本例中定义0到60000之间的值范围。如果超过阈值(300)，则通过警告消息通知-空气质量恶化-并将状态更改为危险。在adjust_color()函数中，通过使用ChangeDutyCycle()更改PWM频率（在0到100之间）来调整RGBLED的颜色。将输入的颜色值从0-255排列到0-100。在base_tilt_move()和arm_tilt_move()函数中，通过选择的角度控制伺服电机-0,30,45,90,135,180-运行ChangeDutyCycle(selected_angle)。2到12之间的循环值精确地适用于0到180之间的角度。调整伺服电机位置后不要忘记执行以下行以关闭伺服PWM引脚。改变工作周期（0）创建名为AirQualityModule的GUI应用程序。定义菜单栏选项-教程、组件、关于。使用box小部件设计界面RGB颜色接口使用布局网格对齐部件。将相关命令（功能）分配给调整按钮-adjust_color。空气质量界面定义传感器和状态文本变量。使用repeat()函数每秒更新MQ-135空气质量传感器生成的传感器值。注意：在执行app.display()函数时，While循环不起作用。迷你云台底座接口在按钮组小部件中定义角度-0、30、45、90、135、180。分配相关命令（函数）-base_tilt_move。迷你云台臂接口在按钮组小部件中定义角度-0、30、45、90、135、180。分配相关的命令（函数）——arm_tilt_move。启动循环app.display()。特征1)改变仪器的背景颜色（RGB）。2)通过选择中间角度-0、30、45、90、135、180来调整迷你云台套件上伺服电机的位置。3)当传感器(MQ-135)检测到空气质量恶化时收到通知-状态：危险。在菜单栏上：4)进入教程页面。5)检查组件。6)显示电梯间距。连接引脚连接在代码和下面的项目示意图中得到了很好的解释。将树莓派连接到屏幕。将MCP3008和RGBLED连接到迷你面包板上。在将MCP3008连接到RaspberryPi之前，我使用了一个电位器来测试值范围。组装迷你云台套件并将MQ-135空气质量传感器粘在迷你云台套件（臂）上。总结完成所有步骤后，我将所有部件固定在一个旧塑料盒上，并将设备放在我的桌子上，以收集空气质量数据并使用树莓派上的空气质量模块(GUI)调整其背景颜色示意图代码#RaspberryPiAdjustableAirQualityDetectorControlledviaGUI##RaspberryPi3B+##ByKutluhanAktar##LearnhowtodevelopaGUI,namedAirQualityModule,tocontrolaminipan-tiltkitandgetinformationfromanMQ-135AirQualitySensor.#Also,youcanchangethebackgroundlight(RGB)viatheGUI.##Getmoreinformationontheprojectpage:#https://theamplituhedron.com/projects/Raspberry-Pi-Adjustable-Air-Quality-Detector-Controlled-via-GUI/fromguizeroimportApp,Box,Text,TextBox,PushButton,ButtonGroup,MenuBar,info,yesno,warnfromtimeimportsleepfromsubprocessimportcallimportRPi.GPIOasGPIOimportbusioimportdigitalioimportboardimportadafruit_mcp3xxx.mcp3008asMCPfromadafruit_mcp3xxx.analog_inimportAnalogIn#CreatetheSPIbusspi=busio.SPI(clock=board.SCK,MISO=board.MISO,MOSI=board.MOSI)#Createthecs(chipselect)cs=digitalio.DigitalInOut(board.D5)#Createthemcpobjectmcp=MCP.MCP3008(spi,cs)#CreateanaloginputsconnectedtotheinputpinsontheMCP3008.channel_0=AnalogIn(mcp,MCP.P0)#DefineRGBpinssettingsandPWMfrequenciesGPIO.setmode(GPIO.BCM)red_pin=2green_pin=3blue_pin=4GPIO.setup(red_pin,GPIO.OUT)GPIO.setup(green_pin,GPIO.OUT)GPIO.setup(blue_pin,GPIO.OUT)red_value=GPIO.PWM(red_pin,100)blue_value=GPIO.PWM(blue_pin,100)green_value=GPIO.PWM(green_pin,100)red_value.start(100)blue_value.start(100)green_value.start(100)#DefineservomotorpinsettingsandPWMfrequenciesservo_base_pin=20servo_arm_pin=21GPIO.setup(servo_base_pin,GPIO.OUT)GPIO.setup(servo_arm_pin,GPIO.OUT)servo_base_value=GPIO.PWM(servo_base_pin,50)servo_arm_value=GPIO.PWM(servo_arm_pin,50)servo_base_value.start(0)servo_arm_value.start(0)#Definemenubaroptions'commands(functions).defTutorial():#Opentheprojectpageifrequested.go_to_tutorial=yesno("OpenTutorial","Getmoreinformationabouttheproject!")ifgo_to_tutorial==True:command="chromium-browserhttps://theamplituhedron.com/projects/"call([command],shell=True)print("ProjectTutorial!")else:warn("Close","Returntotheapplication!")defComponents():info("Components","RaspberryPi3B+\nMQ-135Sensor\nMiniPan-TiltKit\n2xServoMotor\nRGBLED\n2xMiniBreadboard\nMCP3008")defAbout():info("About","DevelopaGUI,namedAirQualityModule,tocontrolaminipan-tiltkitandgetinformationfromanMQ-135AirQualitySensor.Also,youcanchangethebackgroundlight(RGB)ontheGUI.")#Defineapplicationcommandsandfeatures:def_range(x,in_min,in_max,out_min,out_max):returnint((x-in_min)*(out_max-out_min)/(in_max-in_min)+out_min)defevaluateSensorValue():#Testyourmodule,thendefinethevaluerange-inthiscasebetween0and60000.sensorValue=_range(channel_0.value,0,60000,0,1023)sensor_value.value=sensorValue#Thresholdif(sensorValue>300):status_text.value="Status:DANGER"status_text.text_color="yellow"warn("!!!DANGER!!!","AirQualityDeteriorating!")else:status_text.value="Status:OK"status_text.text_color="green"defadjust_color():red=_range(int(r_input.value),0,255,1,100)green=_range(int(g_input.value),0,255,1,100)blue=_range(int(b_input.value),0,255,1,100)red_value.ChangeDutyCycle(101-red)blue_value.ChangeDutyCycle(101-blue)green_value.ChangeDutyCycle(101-green)defbase_tilt_move():#Cyclevaluesbetween2and12areworkingprecisely:selected_angle=2+(int(base_angle.value)/18)servo_base_value.ChangeDutyCycle(selected_angle)sleep(0.5)servo_base_value.ChangeDutyCycle(0)defarm_tilt_move():selected_angle=2+(int(arm_angle.value)/18)servo_arm_value.ChangeDutyCycle(selected_angle)sleep(0.5)servo_arm_value.ChangeDutyCycle(0)#CreatetheGUIapplication.appWidth=1200appHeight=500app=App(title="AirQualityModule",bg="#eb2e00",width=appWidth,height=appHeight)#Definemenubaroptions.menubar=MenuBar(app,toplevel=["Tutorial","Components","About"],options=[[["View",Tutorial]],[["Inspect",Components]],[["About",About]]])#Designtheinterfaceusingtheboxwidget.top=Box(app,width="fill",height=appHeight/2,align="top")bottom=Box(app,width="fill",height=appHeight/2,align="bottom")color_interface=Box(top,width=appWidth/2,align="left",layout="grid",border=True)quality_interface=Box(top,width=appWidth/2,align="right")base_interface=Box(bottom,width=appWidth/2,align="left")arm_interface=Box(bottom,width=appWidth/2,align="right")#RGBColorInterfacecolor_header=Text(color_interface,text="AdjustRGBBackgroundColor",color="#002699",size=20,grid=[0,0])r_label=Text(color_interface,text="R:",color="#1a53ff",size=15,grid=[0,1])r_input=TextBox(color_interface,grid=[1,1])r_input.bg="#ff5c33"r_input.text_color="#1a53ff"g_label=Text(color_interface,text="G:",color="#1a53ff",size=15,grid=[0,2])g_input=TextBox(color_interface,grid=[1,2])g_input.bg="#ff5c33"g_input.text_color="#1a53ff"b_label=Text(color_interface,text="B:",color="#1a53ff",size=15,grid=[0,3])b_input=TextBox(color_interface,grid=[1,3])b_input.bg="#ff5c33"b_input.text_color="#1a53ff"adjust_button=PushButton(color_interface,grid=[2,4],width="20",text="Adjust",command=adjust_color)adjust_button.bg="#002699"adjust_button.text_color="white"#AirQualityInterfacequality_header=Text(quality_interface,text="AirQualitySensor",color="#002699",size=20,align="top")sensor_value=Text(quality_interface,text="TEST",color="#002699",size=120)status_text=Text(quality_interface,text="Status:OK",color="green",size=15,align="bottom")#Updatethesensorvalue.sensor_value.repeat(1000,evaluateSensorValue)#MiniPan-TiltBaseInterfacebase_header=Text(base_interface,text="Pan-TiltBase",color="#002699",size=20)base_angle=ButtonGroup(base_interface,options=["0","30","45","90","135","180"],selected="0",width=20,command=base_tilt_move)base_angle.text_size=15base_angle.text_color="white"#MiniPan-TiltArmInterfacearm_header=Text(arm_interface,text="Pan-TiltArm",color="#002699",size=20)arm_angle=ButtonGroup(arm_interface,options=["0","30","45","90","135","180"],selected="0",width=20,command=arm_tilt_move)arm_angle.text_size=15arm_angle.text_color="white"#Starttheloop.app.display()*以上内容翻译自网络，原作者：KutluhanAktar，如涉及侵权可联系删除。

在新冠期间，人们对创造更多创新医疗设备的兴趣高涨，因为近年来表明医疗保健的情况是多么不可预测。我们以前从未面临过如此迫切地需要口罩、呼吸机、氧气瓶和其他必须具备的设备来战胜这一流行病。所有这些都成为开发可以长时间自主工作的设备的触发因素，无需访问互联网或云，只需使用超低功耗的电池即可。在本教程中，我想提供一个生动的示例，说明微型ML方法如何通过在微控制器上运行推理来帮助预测是否存在即将发生的心律失常，而无需将相应的传感器数据发送到云端。让我们学习如何训练一个紧凑的机器学习模型并将其嵌入到8位ATmega2560微控制器中。我特意选择了这种内存受限且原始的微控制器，以展示微型机器学习设备的简单和智能。特点、目标：0...186-示例说明目标-样本类别（0-正常心跳，1-受心律失常或心肌梗塞影响的心跳）我将所有案例合并到一个CSV文件中，并将其拆分为一个用于训练的数据集（11,641行）和一个用于推理的文件（2,911行）。心肌收缩幅度作为训练模型的特征。在这里，您可以下载我们用于对新数据进行模型训练和预测的预处理训练和测试数据集。Procedure.Step1：TinyML模型训练对于我项目的AI部分，我选择了NeutonTinyML平台。Neuton拥有一个特殊的算法，可以在准确性和紧凑性方面自动创建一个最佳模型。最好的部分-模型不需要压缩（这是完美的，因为我需要一个支持8位架构的非常小的模型）。接下来，我上传了一个CSV文件并选择了应该训练预测的列。就我而言，这是一列，它表明心电图上是否存在心律失常（1-是，0-否）。由于我需要将模型嵌入到8位微控制器中，因此我在界面中选择了这样的设置（8位支持）并开始训练。一切都是自动发生的。让我们从训练模型开始。我从这个资源中获取了原始数据集：https://www.physionet.org/content/ptbdb/1.0.0/。该数据集包含心率振荡的信号。这些信号对应于正常病例和受不同心律失常和心肌梗塞影响的病例的心电图(ECG)形状。目标是根据心电图形状检测受心律失常和心肌梗塞影响的异常心跳。如有必要，所有样本都被裁剪、下采样并用零填充到固定尺寸187。每行的最后一个元素表示该示例所属的类。模型经过训练。为了评估它的质量，我选择了曲线下的区域。我的模型变得非常小而准确：曲线下面积=0.96，模型大小=0.7Kb，系数数=253。第2步：嵌入微控制器之后，我下载了存档。它在训练完成后立即出现。档案包含：关于模型的信息在计算过程中使用二进制和十六进制两种格式的权重和元信息文件。计算器一组函数，是Neuton算法的附加功能，可提供推理。例如，计算器包括加载模型、调用回调函数（如传输数据、接收计算结果等）。纽顿图书馆一种执行计算的算法。实施文件一个文件，您可以在其中根据业务需求为计算结果设置操作逻辑。如您所见，存档文件夹包含所有必要的文件，这些文件可以简单地转移到微控制器固件项目中。由于我没有真正的心电图仪，我从计算机传输数据。为此，我开发了一个由标头、数据部分和校验和组成的简单协议。包头结构如下：类型定义结构{uint16_t序言；uint16_t大小；uint8_t类型；uint8_t错误；uint8_t保留[2]；}包头；我还提供了数据包，其中包含有关模型输入数量、执行预测的数据传输以及计算器RAM和闪存消耗的内存和预测时间的报告：类型定义枚举{TYPE_ERROR=0,TYPE_MODEL_INFO，TYPE_DATASET_INFO，TYPE_DATASET_SAMPLE，TYPE_PERF_REPORT，}数据包类型；然后我开发了一个数据包解析器，它将从系统板的USB-UART接口接收字节流作为输入，并在接收到具有正确校验和的数据包后，将激活回调函数以处理数据包。让我们打开user_app.c文件并创建一个神经网络对象：静态神经网络神经网络={0};为了初始化神经网络对象，我调用了CalculatorInit函数。初始化成功后，回调函数CalculatorOnInit被调用，我从model.c文件中加载了模型。对于预测，我调用了CalculatorRunInference函数。该函数反过来激活三个回调函数：预测之前和之后，以及包含预测结果的回调函数。我填写了它们：在我启动的CalculatorOnInferenceStart函数中，在CalculatorOnInferenceEnd函数中我停止了计时器并计算了预测时间的最小值、最大值和平均值。在CalculatorOnInferenceResult函数中，我分析了存在/不存在心律失常的类概率。当它不存在时，我打开绿色LED，但如果检测到心律失常，它是红色的。我将LED连接到GPIO端口52和53，并将预测结果发送到计算机。在草图文件中，我初始化了神经网络对象、数据包解析器、GPIO和UART端口：无效设置（）{pinMode（LED_RED，输出）；pinMode（LED_GREEN，输出）；led_red(1);led_green(1);初始化=(0==app_init());初始化&=(0==parser_init(channel_on_valid_packet,app_inputs_size()));序列号.开始（230400）；}我写了一个代码来在从UART接收数据时调用解析器：无效循环（）{如果（！初始化）{而（1）{led_red(1);led_green(0);延迟（100）；led_red(0);led_green(1);延迟（100）；}}而(Serial.available()>0)parser_parse(Serial.read());}让我们编译并将草图上传到系统板（“验证”和“上传”按钮）。成功！第3步：在微控制器上运行推理为了模拟心电图仪的工作，我使用libuv库编写了一个简单的桌面应用程序。该应用程序执行了以下操作：将向量发送到发生预测的设备从设备接收响应，关于发送的心电图是否包含心律失常，并显示响应运行应用程序的计算机与执行预测的微控制器之间的交互是通过本文上面描述的协议发生的。由于该设备通过串行端口连接到计算机，因此通信以二进制格式进行。我对微控制器进行了编程，以便当检测到心律失常时，我可以看到红灯，如果没有，然后绿灯亮起.在下面找到一个视频链接，展示它是如何工作的。未检测到心律失常检测到心律失常注意：在使用TensorFlow执行类似操作时，我们大部分时间都花在手动选择神经网络架构及其参数、模型转换、压缩和减少操作次数上，但我仍然没有设法嵌入模型成一个8位微控制器。总结新冠疫情表明医疗保健需要创新，我希望医疗边缘设备的巨大繁荣等待着我们。我们需要更多不怕电力和互联网中断的设备。非常便宜的设备，办公室里的任何人都可以轻松创建。*以上内容翻译自网络，原作者：亚历克斯·米勒，如涉及侵权，可联系删除。

在这个项目里我想出了一个双通道示波器的想法。这个有主要的微控制器作为Arduino和1.3英寸OLED显示器。这次我也有电池操作选项和板载充电电路。你可以先在面包板上做这个，然后再使用下面给出的我的PCB布局。这不仅是示波器，还具有DDS_PWM（具有8种不同波形的函数发生器）、脉冲发生器和频率计数器的一些额外功能。我在一个日本网页上找到了这个项目，但所有的解释都在这里。补给品：ArduinoNanoR3×1JLCPCBEasyEDAArduinoIDE特点：最大实时采样率为17.2ksps（2通道）和307ksps（1通道）。单通道最大等效时间采样率为16Msps。单通道-30Khz带宽屏幕上-Volt/Div和Time/Div占空比监控小型1.3英寸I2CAC/DC测量选项模式改变，保持状态功能双通道切换模式脉冲发生器选项DDS_PWM波形发生器频率计数器低电池消耗便携和袖珍型重要提示：该项目仅用于教育目的，并展示了16Mhz8位微控制器板的功能。这个MCU可以支持50KHz以下的频率，所以它不能用于商业和专业用途。那样的话，这个项目对我来说也可以命名为POORMANOSCILLOSCOPE。我还发现这对下面与音频相关的项目很有帮助。展示：1.3寸带I2C功能的OLED显示屏，有SSD1306和SH1106两种型号，可根据需求更改代码。我们必须取消注释我们在这个项目中使用的LCD版本。屏幕能够以两个通道的占空比和频率来表示波形的性质。使用的组件：Arduino纳米1M电阻10k电阻1.3英寸OLED显示屏100nF电容4个触觉按钮5v电源实物电路图：与往常一样，这是图形电路，我将电路最小化为一个通道的操作。如果您想同时使用这两个通道，请按照下面给出的主电路图进行操作。非常感谢“CirkitDesigner”软件提供了如此出色的工具来以图片格式展示电路和接线。对于新手或学生来说，这将是一种更容易理解的方法。目前cirkitDesigner可供所有人免费使用（从此处下载），因此没有理由不利用此优惠。作为评论，我发现这对我的项目非常有帮助。该软件的一些特殊功能是：代码编译、BOM管理器、面包板和自定义组件创建。电路原理图：电路说明：PinusageA0oscilloscopeprobech1A1oscilloscopeprobech2A4I2CSDAA5I2CSCLD3PWMoutputfortriggerlevelD4UpbuttonD6triggerlevelinputD8DownbuttonD9RightbuttonD10PulsegeneratoroutputD11PWMDDSoutputD12Leftbutton这款小型示波器可以使用5volts@200mA供电。您可以在上面看到两个不同的电路，两者都很好，但我制作的一个被简化并且在所有情况下都最有用。您可以根据自己的修改电路。看看示波器中那些漂亮的波。这次电路还具有外部频率测量和PWM、DDS脉冲输出选项，具有2个通道。4触觉按钮在下拉时触发。所有电阻器都是为了适当的基础。作为一项改进，您可以制作电路的PCB布局，并从JLCPCB以2美元的价格订购它们。顺便说一句，如果你想使用我的，下面给出你可以下载。探索菜单：完整菜单比以前的arduscope项目有更多的选项。然而，我没有得到大屏幕。可能是下次我会用TFT和mega2560板构建一个。频道切换选项：不使用时关闭第二个通道，因为这也会增加采样率。电压读数：还将显示信号的最大值和最小值，即幅度。电压/分区：时间/部门：代码：我得到了十六进制格式的代码，但确认在INOArduino文件中有一些支持文件。我得到了这些支持文件的ArduinoINO代码。一旦我得到完整的代码，我会分享，你会自己改变它。HEX文件仍然可以正常工作。如果您不知道如何使用HEX文件对Arduino进行编程，请查看本教程。从这里下载这个项目的代码。频率计数器：//intdataMin;//bufferminimumvalue(smallest=0)//intdataMax;//maximumvalue(largest=1023)//intdataAve;//10xaveragevalue(use10xvaluetokeepaccuracy.so,max=10230)//intdataRms;//10xrms.valuevoiddataAnalize(){//波形の分析getvariousinformationfromwaveformlongd;longsum=0;byte*waveBuff=data[sample+0];//searchmaxandminvaluedataMin=255;//minvalueinitializetobignumberdataMax=0;//maxvalueinitializetosmallnumberfor(inti=0;id=waveBuff[i];sum=sum+d;if(ddataMin=d;}if(d>dataMax){//updatamaxdataMax=d;}}//calculateaveragedataAve=(10*sum+(SAMPLES/2))/SAMPLES;//Averagevaluecalculation(calculatedby10timestoimproveaccuracy)//実効値の計算rmsvaluecalc.//sum=0;//for(inti=0;i//d=waveBuff[i]-(dataAve+5)/10;//オーバーフロー防止のため生の値で計算(10倍しない）//sum+=d*d;//二乗和を積分//}//dataRms=sqrt(sum/SAMPLES);//実効値の10倍の値getrmsvalue}voidfreqDuty(){//周波数とデューティ比を求めるdetectfrequencyanddutycyclevaluefromwaveformdataintswingCenter;//centerofwave(halfofp-p)floatp0=0;//1-stposiedgefloatp1=0;//totallengthofcyclesfloatp2=0;//totallengthofpulsehightimefloatpFine=0;//fineposition(0-1.0)floatlastPosiEdge;//lastpositiveedgepositionfloatpPeriod;//pulseperiodfloatpWidth;//pulsewidthintp1Count=0;//wavecyclecountintp2Count=0;//Hightimecountbooleana0Detected=false;//booleanb0Detected=false;booleanposiSerch=true;//truewhenserchingposiedgeswingCenter=(3*(dataMin+dataMax))/2;//calculatewavecentervaluefor(inti=1;iif(posiSerch==true){//posislope(frequencyserch)if((sum3(i)swingCenter)){//ifacrossthecenterwhenrising(+-3datausedtoeliminatenoize)pFine=(float)(swingCenter-sum3(i))/((swingCenter-sum3(i))+(sum3(i+1)-swingCenter));//finecrosspointcalc.if(a0Detected==false){//if1-stcrossa0Detected=true;//setfindflagp0=i+pFine;//savethispositionasstartposition}else{p1=i+pFine-p0;//recordlength(lengthofn*cycletime)p1Count++;}lastPosiEdge=i+pFine;//recordlocationforPwcalcrationposiSerch=false;}}else{//negaslopeserch(durationserch)if((sum3(i)>=swingCenter)&&(sum3(i+1)pFine=(float)(sum3(i)-swingCenter)/((sum3(i)-swingCenter)+(swingCenter-sum3(i+1)));if(a0Detected==true){p2=p2+(i+pFine-lastPosiEdge);//calucuratepulsewidthandaccumurateitp2Count++;}posiSerch=true;}脉冲发生器：voiddataAnalize(){//波形の分析getvariousinformationfromwaveformlongd;longsum=0;byte*waveBuff=data[sample+0];//searchmaxandminvaluedataMin=255;//minvalueinitializetobignumberdataMax=0;//maxvalueinitializetosmallnumberfor(inti=0;id=waveBuff[i];sum=sum+d;if(ddataMin=d;}if(d>dataMax){//updatamaxdataMax=d;}}//calculateaveragedataAve=(10*sum+(SAMPLES/2))/SAMPLES;//Averagevaluecalculation(calculatedby10timestoimproveaccuracy)//実効値の計算rmsvaluecalc.//sum=0;//for(inti=0;i//d=waveBuff[i]-(dataAve+5)/10;//オーバーフロー防止のため生の値で計算(10倍しない）//sum+=d*d;//二乗和を積分//}//dataRms=sqrt(sum/SAMPLES);//実効値の10倍の値getrmsvalue}voidfreqDuty(){//周波数とデューティ比を求めるdetectfrequencyanddutycyclevaluefromwaveformdataintswingCenter;//centerofwave(halfofp-p)floatp0=0;//1-stposiedgefloatp1=0;//totallengthofcyclesfloatp2=0;//totallengthofpulsehightimefloatpFine=0;//fineposition(0-1.0)floatlastPosiEdge;//lastpositiveedgepositionfloatpPeriod;//pulseperiodfloatpWidth;//pulsewidthintp1Count=0;//wavecyclecountintp2Count=0;//Hightimecountbooleana0Detected=false;//booleanb0Detected=false;booleanposiSerch=true;//truewhenserchingposiedgeswingCenter=(3*(dataMin+dataMax))/2;//calculatewavecentervaluefor(inti=1;iif(posiSerch==true){//posislope(frequencyserch)if((sum3(i)swingCenter)){//ifacrossthecenterwhenrising(+-3datausedtoeliminatenoize)pFine=(float)(swingCenter-sum3(i))/((swingCenter-sum3(i))+(sum3(i+1)-swingCenter));//finecrosspointcalc.if(a0Detected==false){//if1-stcrossa0Detected=true;//setfindflagp0=i+pFine;//savethispositionasstartposition}else{p1=i+pFine-p0;//recordlength(lengthofn*cycletime)p1Count++;}lastPosiEdge=i+pFine;//recordlocationforPwcalcrationposiSerch=false;}}else{//negaslopeserch(durationserch)if((sum3(i)>=swingCenter)&&(sum3(i+1)pFine=(float)(sum3(i)-swingCenter)/((sum3(i)-swingCenter)+(swingCenter-sum3(i+1)));if(a0Detected==true){p2=p2+(i+pFine-lastPosiEdge);//calucuratepulsewidthandaccumurateitp2Count++;}posiSerch=true;}}印刷电路板文件：下载我的Gerber文件，转到JLCPCB，然后选择厚度颜色参数，只需2美元即可订购5pcb。测试调试1：这里的大问题是获得正确的频率，正如我所说，首先使用音频是好的。所以我将它与在线音源工具配对。这将使我们能够检查精度以及不同的波形。此处显示了不同频率的正弦波测量值。测试调试2：测试调试3：观察：回到最大频率和幅度，它能够以5Khz的最大频率测量高达50v的电压。是的，波在这个频率以上被扭曲了。后续计划下次我们将使用更大的微控制器(2560)和TFT屏幕。原理图PDF下载点击完整代码/**Copyright(c)2009-2014,NoriakiMitsunaga*///intdataMin;//bufferminimumvalue(smallest=0)//intdataMax;//maximumvalue(largest=1023)//intdataAve;//10xaveragevalue(use10xvaluetokeepaccuracy.so,max=10230)//intdataRms;//10xrms.valuevoiddataAnalize(){//波形の分析getvariousinformationfromwaveformlongd;longsum=0;byte*waveBuff=data[sample+0];//searchmaxandminvaluedataMin=255;//minvalueinitializetobignumberdataMax=0;//maxvalueinitializetosmallnumberfor(inti=0;id=waveBuff[i];sum=sum+d;if(ddataMin=d;}if(d>dataMax){//updatamaxdataMax=d;}}//calculateaveragedataAve=(10*sum+(SAMPLES/2))/SAMPLES;//Averagevaluecalculation(calculatedby10timestoimproveaccuracy)//実効値の計算rmsvaluecalc.//sum=0;//for(inti=0;i//d=waveBuff[i]-(dataAve+5)/10;//オーバーフロー防止のため生の値で計算(10倍しない）//sum+=d*d;//二乗和を積分//}//dataRms=sqrt(sum/SAMPLES);//実効値の10倍の値getrmsvalue}voidfreqDuty(){//周波数とデューティ比を求めるdetectfrequencyanddutycyclevaluefromwaveformdataintswingCenter;//centerofwave(halfofp-p)floatp0=0;//1-stposiedgefloatp1=0;//totallengthofcyclesfloatp2=0;//totallengthofpulsehightimefloatpFine=0;//fineposition(0-1.0)floatlastPosiEdge;//lastpositiveedgepositionfloatpPeriod;//pulseperiodfloatpWidth;//pulsewidthintp1Count=0;//wavecyclecountintp2Count=0;//Hightimecountbooleana0Detected=false;//booleanb0Detected=false;booleanposiSerch=true;//truewhenserchingposiedgeswingCenter=(3*(dataMin+dataMax))/2;//calculatewavecentervaluefor(inti=1;iif(posiSerch==true){//posislope(frequencyserch)if((sum3(i)swingCenter)){//ifacrossthecenterwhenrising(+-3datausedtoeliminatenoize)pFine=(float)(swingCenter-sum3(i))/((swingCenter-sum3(i))+(sum3(i+1)-swingCenter));//finecrosspointcalc.if(a0Detected==false){//if1-stcrossa0Detected=true;//setfindflagp0=i+pFine;//savethispositionasstartposition}else{p1=i+pFine-p0;//recordlength(lengthofn*cycletime)p1Count++;}lastPosiEdge=i+pFine;//recordlocationforPwcalcrationposiSerch=false;}}else{//negaslopeserch(durationserch)if((sum3(i)>=swingCenter)&&(sum3(i+1)pFine=(float)(sum3(i)-swingCenter)/((sum3(i)-swingCenter)+(swingCenter-sum3(i+1)));if(a0Detected==true){p2=p2+(i+pFine-lastPosiEdge);//calucuratepulsewidthandaccumurateitp2Count++;}posiSerch=true;}}}if(p1Count>0&&p2Count>0){pPeriod=p1/p1Count;//pulseperiodpWidth=p2/p2Count;//pulsewidth}else{pPeriod=1.0e+37;//sethugeperiodtoget0HzpWidth=0;//pulsewidth}floatfhref;if(rate>RATE_MAX){//EquivalentTimesamplingfhref=ethref();}else{fhref=(float)pgm_read_dword(HREF+rate);}waveFreq=10.0e6/(fhref*pPeriod);//frequencywaveDuty=100.0*pWidth/pPeriod;//dutyratio}intsum3(intk){//Sumofbeforeandafterandownvaluebyte*waveBuff=data[sample+0];intm=waveBuff[k-1]+waveBuff[k]+waveBuff[k+1];returnm;}floatethref(){floathref=0.625;//microsecondif(rate==RATE_MAX+2)href*=2.0;elseif(rate==RATE_MAX+3)href*=5.0;elseif(rate==RATE_MAX+4)href*=10.0;elseif(rate==RATE_MAX+5)href*=20.0;elseif(rate==RATE_MAX+6)href*=50.0;elseif(rate==RATE_MAX+7)href*=100.0;returnhref;}*以上内容翻译自网络，原作者：sagarsaini，如涉及侵权，可联系删除。

一种基于物联网的智能水管理系统，设计用于使用远程控制的水传感器进行用水数据库和管理。项目背景：这个项目的源头是使用智能水龙头的智能水管理。通过自动化水龙头，我们可以测量个人使用的水量。该金额显示在网站上。如果使用的水超过给定的阈值，则会在网站上发布通知，显示过度使用。用户可以使用网站远程打开或关闭水龙头。水龙头连接到伺服电机，通过在线网站控制。此外，如果超过另一个指定的配额，则水龙头会自动关闭。如果水龙头关闭并且流量传感器检测到流量，则通过水龙头通知用户水龙头中存在泄漏。流量传感器计算水流过管道的速率，以及流过水龙头的水量。它根据霍尔效应传感器的原理起作用。这个想法可以扩展到宿舍里的水龙头，因为校园里的学生对他们每天使用的水量一无所知。通知他们他们的使用情况可以大大防止浪费。一个漏水的水龙头会浪费4000滴水，相当于一升水。平均一个人每天浪费大约0-45升水。为了更好地理解它，它是每人每天需水量的30%。许多物联网智能水管理系统是为主要城市或房屋量身定制的，但不存在为旅馆（拥有大量用户）量身定制的系统，并且该系统被创建为用户友好型。实施步骤第1步：进行连接。将舵机的数据引脚连接到启动板上的引脚3，将流量传感器的数据引脚连接到引脚4第2步：在编辑WiFi连接的SSID和密码后，将草图上传到启动板。第3步：打开串行监视器并将IP地址复制到Web浏览器。第4步：通过流量传感器倒水，刷新页面查看用水量值是否发生变化。单击关闭和打开按钮以移动伺服。关于所用硬件的进一步评论CC3220应用MCU子系统包含一个运行频率为80MHz的行业标准ARMCortex-M4内核。用于Wi-Fi网络处理器服务包、Wi-Fi证书和凭证的SPI闪存。借助片上Wi-Fi、互联网和强大的安全协议，无需任何Wi-Fi经验即可加快开发速度。CC3220MOD将所有必需的系统级硬件组件（包括时钟、SPI闪存、RF开关和无源器件）集成到LGA封装中，以实现轻松组装和低成本PCB设计。CC3220MOD作为一个完整的平台解决方案提供，包括软件、示例应用程序、工具、用户和编程指南、参考设计CC3220Sketch（代码）使用CC3200引脚（P03）上的外部中断（int0）。这用于读取来自水流量传感器的输出脉冲。当CC3220检测到脉冲时，它会立即触发pulseCounter()函数。然后，此函数计算检测到的脉冲总数（中断）。流量传感器有效的水管理涉及根据实际需求供水，因此测量水是水管理系统中非常重要的一步。有许多水流量测量技术以及用于测量管道中水流量的不同类型的水流量计，但这些都太昂贵了。本文介绍了在现成的低成本水流量传感器的帮助下设计和开发低成本自动水流量计的想法。霍尔效应水流量传感器从定性和经济角度来看，准确的流量测量都是必不可少的步骤。流量计已被证明是用于测量水流量的优秀设备，现在使用著名的水流量传感器YF-S201构建水管理系统非常容易。该传感器与水线对齐，并包含一个风车传感器，用于测量通过它的水量。有一个集成的磁性霍尔效应传感器，每转一圈都会输出一个电脉冲。“YFS201霍尔效应水流量传感器”带有三根线：红色/VCC（5-24VDC输入），黑色/GND（0V）和黄色/OUT（脉冲输出）。通过计算脉冲根据传感器的输出，我们可以使用合适的转换公式轻松计算出水流量（升/小时-L/小时）。流速可以通过不同的技术推断确定，例如速度或动能的变化。在这里，我们通过水速的变化来确定流量。速度取决于迫使管道通过的压力。由于管道的横截面积是已知的并且保持不变，因此平均流速是流速的一个指标。在这种情况下确定液体流量的基本关系是Q=VxA，其中Q是流量/通过管道的水的总流量，V是流量的平均速度，A是管道的横截面积(与管道接触的液体的粘度、密度和摩擦力也会影响水的流速）。•脉冲频率(Hz)=4.5Q，Q是以升/分钟为单位的流量•流速（升/小时）=（脉冲频率x60分钟）/4.5Q换句话说：•传感器频率(Hz)=4.5*Q(升/分钟)•升=Q*经过的时间（秒）/60（秒/分钟）•升=（频率（脉冲/秒）/4.5）*经过的时间（秒）/60•升=脉冲/(4.5*60)将水流传感器连接到CC3220需要最少的互连。将水流传感器的VCC（红色）和GND（黑色）线连接到CC3220的5v和Gnd，并将水流传感器的脉冲输出（黄色）线连接到CC3220引脚P03。请注意，水流量传感器不是耗电型；它在5VDC输入时最大消耗15-20mA！伺服电机FutabaS3003-伺服标准规格调制：模拟扭矩：4.8V：44.00oz-in(3.17kg-cm)；6.0V：57.00盎司英寸（4.10公斤-厘米）速度：4.8V：0.23秒/60°；6.0V：0.19秒/60°尺寸：长度：1.57英寸（39.9毫米）宽度：0.79英寸（20.1毫米）高度：1.42英寸（36.1毫米）齿轮类型：塑料旋转/支撑：衬套旋转范围：60°脉冲周期：30ms脉冲宽度：500-3000µs连接器类型：J因为伺服电机使用反馈来确定轴的位置，所以您可以非常精确地控制该位置。因此，伺服电机被用于高精度地控制物体的位置、旋转物体、移动机器人的腿、手臂或手、移动传感器等。伺服电机体积小，并且由于它们具有控制其运动的内置电路，它们可以直接连接到CC3220。大多数伺服电机具有以下连接：•黑色/棕色地线。•红色电源线（约5V）。•黄色或白色PWM线。在本实验中，我们将电源和接地引脚直接连接到CC32205V和GND引脚。PWM输入将连接到CC3220数字输出引脚之一。项目流程图：代码：#ifndef_CC3200R1M1RGC_//DonotincludeSPIforCC3200LaunchPad#include#endif#include//yournetworknamealsocalledSSIDcharssid[]="Nikhil";//yournetworkpasswordcharpassword[]="m3ch4l1f3";//yournetworkkeyIndexnumber(neededonlyforWEP)intkeyIndex=0;intservo=3;intangle;intpwm;inttotal=0;intwater=0;volatileintflow_frequency;//Measuresflowsensorpulsesunsignedintl_hour;//Calculatedlitres/hourunsignedintflowsensor=4;//SensorInputunsignedlongcurrentTime;unsignedlongcloopTime;intflag=0;//variablethattrackscurrentstatusoftap(ON/OFF)intleak=0;//countsleakagesWiFiServerserver(80);//connectservertoport80voidflow()//Interruptfunction{flow_frequency++;}voidsetup(){Serial.begin(115200);//initializeserialcommunicationpinMode(RED_LED,OUTPUT);//settheLEDpinmodepinMode(servo,OUTPUT);//setservopintooutput//attempttoconnecttoWifinetwork:Serial.print("AttemptingtoconnecttoNetworknamed:");//printthenetworkname(SSID);Serial.println(ssid);//ConnecttoWPA/WPA2network.ChangethislineifusingopenorWEPnetwork:WiFi.begin(ssid,password);while(WiFi.status()!=WL_CONNECTED){//printdotswhilewewaittoconnectSerial.print(".");delay(300);pinMode(flowsensor,INPUT_PULLUP);//digitalWrite(flowsensor,HIGH);//OptionalInternalPull-UpattachInterrupt(digitalPinToInterrupt(4),flow,RISING);//SetupInterrupt//Enableinterrupts}Serial.println("\nYou'reconnectedtothenetwork");Serial.println("Waitingforanipaddress");while(WiFi.localIP()==INADDR_NONE){//printdotswhilewewaitforanipaddresssSerial.print(".");delay(300);}Serial.println("\nIPAddressobtained");//you'reconnectednow,soprintoutthestatusprintWifiStatus();Serial.println("Startingwebserveronport80");server.begin();//startthewebserveronport80Serial.println("Webserverstarted!");}voidloop(){flow_frequency=0;interrupts();delay(1000);//Wait1secondnoInterrupts();//DisabletheinterruptsontheArduino//Startthemathl_hour=(flow_frequency*2.25);//Takecountedpulsesinthelastsecondandmultiplyby2.25mL//l_hour=l_hour*60;//Convertsecondstominutes,givingyoumL/Minute//l_hour=l_hour/1000;//ConvertmLtoLiters,givingyouLiters/Minutetotal+=l_hour;//assumingflowrateisequaltotheaverageamountofwaterthatleavesthetappersecond,weaddtheflowratesofeachindividualsecondandstoretheminthisvariablewater+=l_hour;//Serial.println(flowRate);//PrintthevariableflowRatetoSerialSerial.print("Flowfrequencyis:");Serial.println(flow_frequency);Serial.print("Flowrateis:");Serial.println(l_hour,DEC);//Printmlitres/hourSerial.print("Total:");Serial.println(total);//Serial.println("L/hour");if(flag==0&&l_hour>0){leak=1;}if(water>=2000){//switchofftapifwaterthatleavesexceedsathresholdfor(angle=60;angle>=0;angle-=5){servoPulse(servo,angle);}water=0;flag=0;}inti=0;WiFiClientclient=server.available();//listenforincomingclientsif(client){//ifyougetaclient,Serial.println("newclient");//printamessageouttheserialportcharbuffer[150]={0};//makeabuffertoholdincomingdatawhile(client.connected()){//loopwhiletheclient'sconnectedif(client.available()){//ifthere'sbytestoreadfromtheclient,charc=client.read();//readabyte,thenSerial.write(c);//printitouttheserialmonitorif(c=='\n'){//ifthebyteisanewlinecharacter//ifthecurrentlineisblank,yougottwonewlinecharactersinarow.//that'stheendoftheclientHTTPrequest,sosendaresponse:if(strlen(buffer)==0){//HTTPheadersalwaysstartwitharesponsecode(e.g.HTTP/1.1200OK)//andacontent-typesotheclientknowswhat'scoming,thenablankline:client.println("HTTP/1.1200OK");client.println("Content-type:text/html");client.println();//thecontentoftheHTTPresponsefollowstheheader:/*client.println("SmartWaterManagement");client.println("WelcometotheCC3200WiFiWebServer");client.print("REDLEDHIGH");client.println("LOW");*/client.println("SmartWaterManagment");client.println("Imagineer2019WelcometoSW(a)MP!");client.println("");client.println("Althoughwearenearthebeachandsurroundedbywater,wefallshortofwaterinsummers,oh,theirony.SW(a)mppresentssmallsolutionstocountertheseproblems.");client.println("ControlthetapSwitchonSwitchoff");client.println("Leakagesdetected:");client.println(leak);client.println("Amountofwaterused:");client.println(total);client.println("ml");if(total>6000){client.println("Pleasenote:ExcessiveUsage");}client.println("");//TheHTTPresponseendswithanotherblankline:client.println();//breakoutofthewhileloop:break;}else{//ifyougotanewline,thenclearthebuffer:memset(buffer,0,150);i=0;}}elseif(c!='\r'){//ifyougotanythingelsebutacarriagereturncharacter,buffer[i++]=c;//addittotheendofthecurrentLine}//Checktoseeiftheclientrequestwas"GET/H"or"GET/L":if(endsWith(buffer,"GET/H")){digitalWrite(RED_LED,HIGH);//GET/HturnstheLEDonfor(angle=0;angleservoPulse(servo,angle);}flag=1;}if(endsWith(buffer,"GET/L")){digitalWrite(RED_LED,LOW);//GET/LturnstheLEDofffor(angle=140;angle>=0;angle-=5){//switchestapoffservoPulse(servo,angle);flag=0;}}}}//closetheconnection:client.stop();Serial.println("clientdisonnected");}}////awaytocheckifonearrayendswithanotherarray//booleanendsWith(char*inString,char*compString){intcompLength=strlen(compString);intstrLength=strlen(inString);//comparethelast"compLength"valuesoftheinStringinti;for(i=0;ichara=inString[(strLength-1)-i];charb=compString[(compLength-1)-i];if(a!=b){returnfalse;}}returntrue;}voidprintWifiStatus(){//printtheSSIDofthenetworkyou'reattachedto:Serial.print("SSID:");Serial.println(WiFi.SSID());//printyourWiFiIPaddress:IPAddressip=WiFi.localIP();Serial.print("IPAddress:");Serial.println(ip);//printthereceivedsignalstrength:longrssi=WiFi.RSSI();Serial.print("signalstrength(RSSI):");Serial.print(rssi);Serial.println("dBm");//printwheretogoinabrowser:Serial.print("Toseethispageinaction,openabrowsertohttp://");Serial.println(ip);}voidservoPulse(intservo,intangle){//servo.hlibrarywasn'tfunctioning,sothisfunctionisusedtocontroltheservousingpwmpwm=(angle*11)+500;digitalWrite(servo,HIGH);delayMicroseconds(pwm);digitalWrite(servo,LOW);delay(50);}*以上内容翻译自网络，原作者hrithikbhat,LinuGeorge,NikhilVarghese,abhishekchoudhary,TexasInstrumentsUniversityProgram，如涉及侵权可联系删除

我发现的LED标志是一个Pro-LitePL-M2014R，由16个字符组成，每个字符大小为5像素宽x7像素高，总显示区域为80像素宽x7像素高（物理尺寸为24英寸宽x2英寸）高，多色）。我从当地一家电子回收公司以10美元的价格买到了这个！他们原本要40美元，但没有任何配件：没有电源、没有遥控器、没有通讯线、没有使用说明书。运行状况未知，但我买它是为了好玩；据说它还有一个Z80微处理器，它也存在于我的Commodore128中（我从未使用过它！）补给品Pro-LitePL-M2014R二手LED标牌至少2.5A的9VAC/DC电源适配器，带5.5mm/2.1mm筒形连接器，中心负极端子ESP-12Wi-Fi模块4针RS232分线模块4芯RJ14电话线第1步：首先检查标志是否有效背面的贴纸上写着这个标志需要30W的9VAC（我看过其他照片说31W）。功率是伏特乘以安培，因此所需的安培数为30W÷9V=3.33A，或者实际上是3.5A。然而，即使在Pro-Lite网页上，他们也只提供2.5A的9VAC适配器，这是这些标志随附的唯一电源适配器。9V乘以2.5A就是22.5W的功率容量。我不知道为什么电源适配器可以提供的功能与贴纸上提到的要求之间存在差异。但是：如果你看一下标志的筒形插孔连接器，它也是模制的“DC-IN”。这个标志也可以在DC上使用吗？因为我没有交流电源适配器。所以我将我的2.5A可调直流电源设置为9.06V（足够接近）并将其插入。标志亮了！如果标志有效，那么值得继续。第2步：构建ESP-link接口首先，注意4芯RJ14电话线中电线的方向。我的是（从顶部）：黑色；红色的;绿色;和黄色。无论如何，这并不重要：顶部和底部是接地的，中间两个是RX和TX。参考图2，Pro-Lite手册中的“系列II接线分配”：基于锁定柄位于我的手机插头背面的事实，我认为这意味着黑线是较低的接地线；红色是RX；绿色是TX；黄色是高地。（你会认为这就是那个意思。我认为这些可能是倒退的，根据我实际工作的实际连接。无论如何！如果一开始你的连接不起作用，请尝试交换RX和TX。）还要注意RJ12和RJ14之间的区别。手册中的图表提到了“RJ12”，它是6芯电话连接器，但是您会清楚地看到Pro-Lite标志仅使用中间的4芯。这就是RJ14线工作正常的原因。好之后，我们需要在ESP-12模块上安装JeelabsESP-link固件。我最终使用了ESP-link版本3.0.14，因为显然，截至2021年6月，最新版本存在某种错误或不稳定。在这里捡起来。刷新固件的说明在这里。闪烁在概念上并不困难，但似乎有很多材料需要通读。主要的复杂性是您需要安装Python，然后您需要安装esptool.py。您可能还需要ArduinoIDE/flash实用程序，我只用它来找出哪个COM端口已分配给ESP-12模块（我的是COM3）。刷新固件的最终命令是这种形式：python"../esptool/esptool.py"--portCOM3--baud115200write_flash--flash_freq80m--flash_modeqio--flash_size32m0x0000boot_v1.6.bin0x1000user1.bin0x3FC000esp_init_data_default.bin0x3FE000blank.bin（但确切的细节取决于你有python的文件夹，你放置esptool.py和esp-link固件的位置，以及为你的ESP-12模块分配的COM端口。）一旦你在模块上运行了ESP-link，你需要用你的手机登录它（它首先会在“AP”或“接入点”模式下运行）。您必须浏览wi-fi路由器，您会发现它的SSID为“ESP-xxxxxxxx”（类似这样，即ESP加上它的Mac地址）。您无需任何Wi-Fi密码或任何安全措施即可连接。然后使用浏览器访问ESP-link配置页面：http://192.168.4.1/使用Web界面配置模块以登录您自己的Wi-Fi路由器，因此您必须为此准备好Wi-Fi路由器密码。然后重新启动ESP模块并找出它通过DHCP获得的IP地址，然后通过您自己的Wi-Fi网络再次登录。我做的第一件事是为ESP-12模块分配一个静态IP地址，然后再次重新启动它，然后将我的浏览器定向到该静态IP地址。最后......在“主页”菜单（从浏览器页面的左侧选择）中，您将选择引脚分配预设“esp-12swap”。此预设将包含以下特定设置：复位(gpio1/TX0)ISP/闪存(gpio3/RX0)连接LED(gpio0)串行LED(gpio2/TX1)UART引脚（交换）RX上拉（选中）第3步：添加RS232分线模块ESP-12模块确实通过UART进行通信，但是这是在“TTL”电压电平下实现的。TTL电压电平不足以与LED标志等RS232设备通信。这就是RS232分线板的原因：它用于放大信号，以便标牌能够识别信息。连接非常简单，在这里我用面包板完成了它。RS232分线模块使用4针连接：VCC；德克萨斯州；接收；和地。您需要做的是跳线（从ESP-12模块到RS232分线模块）：3.3V至VCC地到地GPIO15到RXGPIO13到TX现在至于电话线的连接，只有3个连接：黄色或黑色，连接到DB9引脚#5（接地）绿线（标志TX），连接到DB9引脚#3(TXD)红线（符号RX），连接到DB9引脚#2(RXD)原谅我糟糕的焊接工作！我还没有公的DB9连接器，它正在邮寄中。同时这足以确认通信。第4步：连接配置因此，使用您的网络浏览器，重新登录ESP-12模块并选择网页左侧的“μCConsole”（微控制器控制台）。对于通信，您需要将波特设置为9600，并将“Fmt”格式设置为8N1。确保添加CR和LF（控制台窗口的右下角）。然后在ConsoleEntry行中按Enter几次，然后向签名发出命令“”。如果一切顺利，您将得到“S”的回答。您必须对所有以前的工作进行任何必要的故障排除，直到您从标志那里得到答案，因为在此之前您仍然没有与标志进行通信。这个“μC控制台”足以对标志进行编程，但您可能会考虑几个后续步骤。一个是用于Windows的PuTTY，另一个是com0com（为标志分配一个虚拟COM端口）。（注意：我不知道“com0com”实际上是如何工作的，我只是为了完整起见才提到它。我在其他地方读到过你会使用它来创建虚拟com端口，然后你可以将其与你自己的自定义程序一起使用，如果你想走那么远。）我只是为Windows下载了64位PuTTY并运行它，然后设置一个telnet连接（端口23）到我分配给ESP-12模块的静态IP地址。Telnet本质上是一个终端仿真，你无法真正分辨出发出了什么命令和收到了什么响应，但这里我将解释在黑屏上发生了什么通信。首先，我向标志发送了一个Enter（空白行），然后发出“”。该标志响应“S”，这是它的标准响应。“”是标志的识别码，码“S”表示“发送成功”。其他可能性是“E”（错误）或“F”（缓冲区已满）。最后，我向签名发送了这个命令：COLOR-这告诉带有识别码“01”的标志唤醒并用以下内容重新编程页面“A”：-“出现”（没有动画效果）-“粗斜体”（粗体表示2x宽度）C-“红色”和字母“C”O-“亮橙色”和字母“O”L-“亮绿色”和字母“L”O-“橙色”和字母“O”R-“黄色”和字母“R”最后，互联网上发布了各种标志的编程资源。坦率地说，我发现它们普遍令人失望：不要浪费你的时间。相反，这里是Pro-Lite自己发布的简单协议，具体取决于您的ROM版本。您可能已经看到，在我的标牌背面的铝箔贴纸上是V6贴纸，表示版本6rom。您可能有较早的V5rom或较晚的V8rom。无论您拥有哪种，这里都是Pro-Lite协议指南的副本。遵循Pro-Lite自己发布的协议文档即可，不要关注其他人在互联网上发布的观点和错误信息。协议_TruColorII_5.24.pdf点击下载协议_TruColorII_6.0.pdf点击下载协议_TCXP_8.0.pdf点击下载*以上内容翻译自网络，原作者：Barkfin，如涉及侵权可联系删除。

大家好，在这个教程中，您将学习如何在家中几乎不花钱制作FLEX传感器。这类传感器在市场上的成本很高，从60到200元不等。它们在行业层面上很有用，但对于在家制作DIY技术项目来说，成本太高了。因此，我为您带来了传感器的替代解决方案，我将向您展示如何在家中轻松构建一个。第1步：故事、研究和工作1.1弯曲传感器弯曲传感器或弯曲传感器是测量偏转或弯曲量的传感器。它也被称为灵活电位器。它根据电阻原理工作，并根据电阻的变化给出各种值。它的工作非常简单。由于传感器中存在的导电颗粒之间的距离非常短，因此它在保持笔直时具有低电阻。当它弯曲时，颗粒之间的距离会增加，从而导致更高的电阻和更低的电流通过传感器。这样我们就可以很容易地使用像Arduino这样的微控制器板，因为我们需要做的就是使用传感器作为输入，我们将得到一个介于0和1023之间的值，其中0表示笔直，1023表示弯曲.有关flex的更多信息，传感器从Sparkfun电子产品中阅读此pdf！1.2入侵传感器：现在我们将在这里做的是我们将用铅笔完全遮蔽的纸替换内部的电阻碳元素。铅笔芯导电，我们将利用它来发挥我们的优势。对于传感器的主要导电板，我们将使用两条锡箔/铝箔，因为它们的导电性非常好，而且我们将再次使用这些在每个家庭中都可以找到的易于使用的材料，这对我们有利。传感器将有两个终端，我们可以很容易地将它连接到Arduino板。柔性传感器具有广泛的应用：汽车控制医疗设备工业控制电脑周边健身产品乐器测量设备虚拟现实游戏消费产品物理治疗等这一切都是关于一个简单的柔性传感器，以及我们将如何破解传感器以满足我们的需求，并使用易于访问和低成本的材料大幅降低成本！现在，让我们继续收集所需的材料，真正开始构建它！第2步：收集所需的东西2.1所需材料：2x纸板条（10厘米x1.5厘米）1x纸条(10cmx1.5cm)2x锡箔/铝箔条(9cmx1cm)一些胶水铅笔2x小跳线2.2工具（可选）：热胶枪收集上面的东西，然后继续下一步！第3步：将锡箔条粘贴到纸板条上这是一个非常简单的步骤。您在这里需要做的只是将两条锡纸条粘贴到您之前剪下的两条纸板条上。您可以使用任何类型的胶水将锡箔条粘在纸板条上。确保锡纸条相对于纸板条居中，并且不会伸出条的边缘。这有一个非常重要的原因，您稍后会看到！您甚至可以使用上面的图像来跟随。现在继续下一步！第4步：为纸条着色这一步也很容易。我重复这个声明的原因是这个项目确实很容易制作，任何人都可以在没有任何技术经验的情况下完成它。现在来到这一步，我们只需要在两边遮住我们之前采取的纸条。您可以使用任何类型的铅笔。只要确保你把纸条遮得很暗。我敢肯定，在你到处都用黑色碳打印完成后，会变得一团糟，但我想这没关系:)事不宜迟，让我们继续前进！第5步：将线端连接到条带现在我们需要做的是我们需要“创建”传感器终端，使用这些终端传感器实际上能够与其他电子元件进行交互。我们只需要两根电线。我拿了两根母头跳线并在母线接头附近切断它们，以便稍后我们可以将两根跳线插入传感器端子。您也可以根据需要使用任何普通的导线。现在我们只需要将这些线端粘贴到我们之前准备的每个卡片箔条上。您可以像我一样使用热胶，也可以使用一些胶带来完成任务。只需确保将电线末端正确地压在锡箔上，因为如果没有适当的传导，它将无法正常工作。继续下一步！第6步：堆叠材料现在我们只需要将之前制作的单个组件组合在一起。堆叠将按以下顺序：任何卡片箔条阴影纸任何卡片箔条但是，请确保卡片箔条朝内。现在只需使用一些热胶或胶带确保两端连接在一起，这样传感器就可以牢固地固定在一起并且不会散开。第7步：最终外观这就是构建这个DIYFlex传感器的过程。确保在完成制作后将其弯曲几次，然后查看热胶是否停留在应有的位置，因为有时可能会发生弯曲传感器时热胶可能会撕裂的情况。正如您在上面的图片中看到的，我们的传感器非常整洁。如果你有艺术的天赋，你也可以去定制美化它现在是最后一部分的时候了。测试第8步：构建测试电路现在我们需要测试传感器，看看它是否真的值得制造。我们需要一个Arduino板和一个LED来测试我们的柔性传感器。我们还需要一个22kΩ电阻。如果我们使用面包板会更好，因为这将使电路构建过程变得简单快捷。我附上了所有必需的资源，如原理图和代码，它们将帮助您测试自己的柔性传感器并查看它是否有效。只需按照电路图使用我的代码或自己编写并希望它有效。代码：//////////////////////////////////////////////////////////DIYFlexSensor////ByAaravGarg-TechNuttiez////////////////////////////////////////////////////////////definingledandflexsensorpins#defineled_pin9#defineflex_pinA0//variablesforflexsensorreadingsandledbrightnessoutputintflex_reading;intled_brightness;voidsetup(){//putyoursetupcodehere,torunonce:Serial.begin(9600);//setupserialmonitor}voidloop(){//putyourmaincodehere,torunrepeatedly:flex_reading=analogRead(A0);Serial.println(flex_reading);led_brightness=map(flex_reading,0,300,0,1023);analogWrite(9,led_brightness);delay(200);}FlexSensor_TechNuttiez.ino（点击下载）最后，如果您的传感器不起作用，请尝试执行以下一些操作作为故障排除措施：尝试使用质量更好的锡纸确保电线末端牢固地压在条带上，您甚至可以进行小型传导测试来测试它们。确保两个箔条不相互接触。确保您已将纸张用铅笔涂得很暗。*以上内容翻译自网络，原作者：AaravG，如涉及侵权，可联系删除。

本文将向你展示如何使用Arduino和两个按钮对大型线性执行器进行基本的手动控制。在第一组代码中，第一个按钮伸出执行器，第二个按钮缩回执行器。在第二组代码中，两个按钮将线性执行器移动到预设位置。大型线性致动器传统上具有五根导线。两根线用于为电机供电，三根线连接到内部电位计以读取位置。这两个继电器用于切换电机的正负电源，以确定活塞的行进方向。代码的第一位不使用这个，第二个使用这个来达到目标​​位置。让我们开始吧。第1步：接线第2步：代码1-手动控制此部分代码显示了如何使用Arduino和两个按钮对大型线性执行器进行基本手动控制。第一个按钮伸出致动器，第二个按钮缩回致动器。constintbutton1Pin=2;//thenumberofthepushbutton1pinconstintbutton2Pin=4;//thenumberofthepushbutton2pinconstintrelay1Pin=7;//thenumberoftheRealy1pinconstintrelay2Pin=8;//thenumberoftheRelay2pin//variableswillchange:intbutton1State=0;//variableforreadingthepushbuttonstatusintbutton2State=0;//variableforreadingthepushbuttonstatusconstintsensorPin=0;//selecttheinputpinforthepotentiometerintsensorValue=0;//variabletostorethevaluecomingfromthesensorvoidsetup(){//startserialconnectionSerial.begin(9600);//initializethepushbuttonpinasaninput:pinMode(button1Pin,INPUT);pinMode(button2Pin,INPUT);//initializetherelaypinasanoutput:pinMode(relay1Pin,OUTPUT);pinMode(relay2Pin,OUTPUT);}voidloop(){//readthevaluefromthesensor:sensorValue=analogRead(sensorPin);//printoutthevalueofthepushbuttonSerial.println(sensorValue);//readthestateofthepushbuttonvalues:button1State=digitalRead(button1Pin);button2State=digitalRead(button2Pin);//checkifthepushbutton1ispressed.//ifitis,thebuttonStateisHIGH://wealsoensurethatheotherbuttonisnotpushedtoavoidconflictif(button1State==HIGH&&button2State==LOW){//turnrelay1on:digitalWrite(relay1Pin,HIGH);}//Whenweletgoofthebutton,turnofftherelayelseif(digitalRead(relay1Pin)==HIGH){//turnrelay1off:digitalWrite(relay1Pin,LOW);}//repeatthesameprocedureforthesecondpushbuttonif(button1State==LOW&&button2State==HIGH){//turnrelay2on:digitalWrite(relay2Pin,HIGH);}//Whenweletgoofthebutton,turnofftherelayelseif(digitalRead(relay2Pin)==HIGH){//turnrelay2off:digitalWrite(relay2Pin,LOW);}}第3步：代码2-使用位置反馈预设位置此部分代码显示了如何使用Arduino和两个按钮对大型线性执行器进行基本控制，每个按钮预设到一个位置。constintbutton1Pin=2;//thenumberofthepushbutton1pinconstintbutton2Pin=4;//thenumberofthepushbutton2pinconstintrelay1Pin=7;//thenumberoftheRealy1pinconstintrelay2Pin=8;//thenumberoftheRelay2pinconstintsensorPin=0;//selecttheinputpinforthepotentiometer//variableswillchange:intbutton1State=0;//variableforreadingthepushbuttonstatusintbutton2State=0;//variableforreadingthepushbuttonstatusintsensorValue=0;//variabletostorethevaluecomingfromthesensorintgoalPosition=350;intCurrentPosition=0;booleanExtending=false;booleanRetracting=false;voidsetup(){//startserialconnectionSerial.begin(9600);//initializethepushbuttonpinasaninput:pinMode(button1Pin,INPUT);pinMode(button2Pin,INPUT);//initializetherelaypinasanoutput:pinMode(relay1Pin,OUTPUT);pinMode(relay2Pin,OUTPUT);//presettherelaystoLOWdigitalWrite(relay1Pin,LOW);digitalWrite(relay2Pin,LOW);}voidloop(){//readthevaluefromthesensor:CurrentPosition=analogRead(sensorPin);//printtheresultstotheserialmonitor:Serial.print("Current=");Serial.print(CurrentPosition);Serial.print("\tGoal=");Serial.println(goalPosition);//readthestateofthepushbuttonvalues:button1State=digitalRead(button1Pin);button2State=digitalRead(button2Pin);if(button1State==HIGH){//setnewgoalpositiongoalPosition=300;if(goalPosition>CurrentPosition){Retracting=false;Extending=true;digitalWrite(relay1Pin,HIGH);digitalWrite(relay2Pin,LOW);Serial.println("Extending");}elseif(goalPositionRetracting=true;Extending=false;digitalWrite(relay1Pin,LOW);digitalWrite(relay2Pin,HIGH);Serial.println("Retracting");}}if(button2State==HIGH){//setnewgoalpositiongoalPosition=500;if(goalPosition>CurrentPosition){Retracting=false;Extending=true;digitalWrite(relay1Pin,HIGH);digitalWrite(relay2Pin,LOW);Serial.println("Extending");}elseif(goalPositionRetracting=true;Extending=false;digitalWrite(relay1Pin,LOW);digitalWrite(relay2Pin,HIGH);Serial.println("Retracting");}}if(Extending=true&&CurrentPosition>goalPosition){//wehavereachedourgoal,shuttherelayoffdigitalWrite(relay1Pin,LOW);booleanExtending=false;Serial.println("IDLE");}if(Retracting=true&&CurrentPosition//wehavereachedourgoal,shuttherelayoffdigitalWrite(relay2Pin,LOW);booleanRetracting=false;Serial.println("IDLE");}}以上就是该项目所需的全部功能代码，到这一步就可以验收了。第4步：拓展在可以控制大型线性执行器之后，你打算用它做什么？您可以制作一张可以变形的桌子，以变换坐姿或站姿。同时你还可以使用一些光传感器，制作一个跟踪太阳的太阳能电池板。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：WadeFilewich，如涉及侵权，可联系删除。

背景在过去，我在开车的时候往往会不时出现“小”问题，比如行驶时车速表突然显示降至0Km/h（过一段时间后又恢复）。通常来说这不是一个大问题，因为如果你知道如何驾驶汽车，不会总是盯着车速表看。速度的话会有一个大概的把握，因为你正在驾驶。但是，当你需要将速度降低到允许进入的道路限制范围内，并且你想使用注意到车速表的时候，这个问题就会显著放大。所以这为建立一个新项目“GPS车速表”提供了一个很好的机会。当然，理想的解决方案是，真正修理汽车或使用普通的GPS或使用具有此功能的应用程序。微控制器我选择了DFRobotDreamerNanoV4.1，因为它有一个我可以用来供电的USB插头和一个兼容的面包板引脚排列。全球定位系统我正在使用带有集成天线的UBX-G7020-KT，它允许将反射率更改为10Hz（对于这个项目，这个特性可以派上用场）。展示我想在不花完所有预算的情况下拥有一个好的显示器，所以我选择的是OLED2828显示模块。电源系统的电源由汽车点烟器插座提供。外壳我设计了一个外壳并进行了3D打印。经过一些尝试后，最后我希望得到下图这样的成品：组件：连接组件带有LED的设计不是我的第一选择，所以最初我为电路设计了这个连接示意图：但最终考虑了其他综合因素后，结果是这样的：所有东西都组装在预制板上，一侧是oled显示器，另一侧是微控制器和连接。为了方便起见，请把oled显示屏留到最后，因为一些连接将在其背面完成。代码为了运行代码，您需要在Arduino库文件夹中安装以下库。U8glib：用于oled显示器TinyGps++：用于GPS该代码包含速度、航向、卫星数量、纬度和经度。还可以显示更多信息，例如：时间、日期、到点的距离。检查TinyGPS++库的完整示例，以查看您可以拥有的关于GPS检索信息的所有可用选项。另一个特色是LED灯条。我已经把它设置为最大值。190公里/小时。只需将“地图”功能中的限制更改为适合您需要的限制。结论由于我在3D打印领域的技术不太成熟，所以我对自己的打印结果并不满意。归纳总的来说，我在这方面还有很多需要改进的地方。背板目前没有像一开始那样修复得很好，因此需要进行更多的设计更新。我也省略了背板中的GPS天线，这是我在下一个设计中不会做的事情。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：HugoGomes，如涉及侵权，可联系删除。

该项目将向你介绍一个可以通过本地WiFi上的网络浏览器进行控制的恒温器的制作。起初，我建立这个项目是因为我需要这样的设备，而且我也想了解网络技术。我想用我的智能手机从家里打开车库加热器，这样我就可以在进去之前让它暖和起来。我还想看看我是否可以为ESP32网络服务器构建一个外观漂亮的移动网络应用程序，该应用程序足够简单且重量轻。这是我使用HTML5、Javascript、JSON、Bootstrap、Knockout和其他网络技术的学习过程。我大部分时间都在这里，进行网络研究和反复试验。我将分享我的调试设置。ESP32Arduino代码使用ESP32库，并不复杂，让您了解HTML协议的具体细节。虽然这是一个完整的工作系统（除了外壳）和一个功能齐全的Web应用程序，但它也是破解其他应用程序的一个很好的起点。关于这个项目的一些警告：该项目只能用于低压（24v或更低）低电流（2A或更低）两线恒温器应用，其中加热单元中的单独继电器控制电源电流，并且加热单元本身具有自己的安全系统。它不应用于直接控制任何加热元件。由于它没有按照任何安全标准设计，因此建造者可以将其安全地用作恒温器并监控其运行。如果它由于某种原因失败并保持打开状态，并且它在您房间外的冰点以下会冻结。如果它发生故障并保持关闭状态，加热器可能会持续运行并产生高温。一种选择是将其与现有恒温器串联（或并联），以便在项目卡在关闭（或打开）位置时有备用。这有助于避免一种故障模式，但不能避免另一种，因此需要进行监控。先决条件熟悉Arduino环境和电路板管理使用跳线和无焊面包板的原型设计实践对Web技术概念的基本了解步骤1.将ESP32的板定义加载到ArduinoIDE中。2.编辑Arduino代码，配置WiFi访问名称、安全代码和温控器名称。3.编译代码并加载到ESP32开发板中。（可以使用WiFi远程编程）4.按照原理图连接电路。5.找到IP地址并在网络浏览器中打开6.打开恒温器并更改设定点。它是如何工作的-硬件ESP32板支持WiFi连接，具有IO功能，可与继电器板连接，打开和关闭继电器，并与DHT22温湿度传感器连接。继电器触点连接到加热系统的2线恒温器端子。当继电器闭合时，它会完成2线恒温器电路并导致加热系统加热。继电器板接受两个低电平有效的输入来控制每个单独的继电器。本项目仅使用一个继电器。另一个可以用于其他目的。继电器板使用两级光隔离器和继电器本身将敏感的MCU数字I/O引脚与加热系统电隔离。对于现实世界的MCU项目，确保隔离对于可靠和稳健的运行非常重要。静电、交流噪声、电源噪声/可变性会导致MCU获得虚假输入信号、锁定，或者最糟糕的是永久损坏。调试这些类型的问题是一件令人头疼的事情，因此隔离很重要。光隔离器将来自MCU的数字输出转换为光（通过LED），然后光检测器拾取光并将其转换为隔离电路上的电压。这样，MCU引脚与驱动继电器的电位电绝缘。在此电路中，驱动继电器的电源仍由与ESP32板电源（USB电源）相同的电源提供。也可以使用单独的电源，这就是板上有跳线的原因。继电器本身作为一个机械开关，还在双线加热系统恒温器端子和该项目的电源之间提供了第二阶段的电气隔离。在此电路中，驱动继电器的电源仍由与ESP32板电源（USB电源）相同的电源提供。也可以使用单独的电源，这就是板上有跳线的原因。继电器本身作为一个机械开关，还在双线加热系统恒温器端子和该项目的电源之间提供了第二阶段的电气隔离。在此电路中，驱动继电器的电源仍由与ESP32板电源（USB电源）相同的电源提供。也可以使用单独的电源，这就是板上有跳线的原因。继电器本身作为一个机械开关，还在双线加热系统恒温器端子和该项目的电源之间提供了第二阶段的电气隔离。DHT22温湿度传感器具有我们应用所需的测量范围和精度：它使用串行单线通信接口发送代表温度和湿度的5字节数据。在正常操作期间（初始编程后），ESP32板通过5vUSB充电器供电。该5v电源也分配给其他板。在这个项目中，跳线用于连接组件，但在原型设计阶段之后，焊接连接将提高长期可靠性。工作原理-软件ESP32实现了一个简单的温度控制器和一个Web服务器。简单的温度控制器执行以下功能：1.通过单线接口从DHT22传感器串行采集温度和湿度数据。2.根据温度是低于还是高于设定点打开和关闭继电器。控制器具有一定的滞后性，因此当温度接近设定点时，控制器不会因测量误差而反复开关。3.从Internet上的服务器获取时间数据，以便将内部ESP32时钟与该Internet服务器同步以获得官方时间。4.维护一个看门狗定时器来检测系统锁定或故障并自动重启。只要主程序循环正常运行，此计时器就会不断重置。如果由于某些错误或故障导致主循环不重复，则计时器倒计时并重置MCU。Web服务器可以响应来自客户端浏览器的四种不同类型的请求：1.HTTP-当它收到这个请求时，ESP32将HTML文件以长字符串的形式发送到浏览器。HTML文件包含在浏览器客户端上运行的javascript，并向Web服务器发出其他类型的请求。2.GET-当它收到这个请求时，ESP32以JSON消息的形式发送温度、湿度、继电器状态（开/关）、设定点、时间和其他信息。一般来说，JSON是具有层次结构的键值对的文本消息。在这个应用程序中，我们保持简单，不使用任何层次结构。{Type:"TH&Relay",Name:"Cave",Temp:"69.44",RelH:"34.60",Tset:"40",Heater:"0",Control:"0",StartTime:"1552185144",CurrentTime:"1552185151",Wifi_ssi:"-42"}浏览器客户端上的javascript接收并解析它以更新浏览器中保存的数据对象。这些可以在客户端上显示和操作。3.OPTIONS-这是在POST操作之前完成的必需请求，以进行安全检查，以确保客户端可以将信息发布到服务器。4.POST-当Web服务器收到此请求时，它会收到来自客户端的JSON消息，其中包含设定点温度以及是否应激活温度控制。{Control:"1",Tset:"72"}Web服务器解析这些数据并设置内部变量以供进一步处理。网页设计与调试这个项目使用了一些Web技术和标准，使我能够保持HTML文件内容静态和小，同时仍然提供动态和响应式网页。这是我在这个项目上学习的重点，也是我花最多时间研究网络和通过反复试验学习的地方。调试设置我认为学习Web界面的最佳方式是在浏览器中使用开发人员调试功能。我用火狐。在菜单中有一个名为“WebDeveloper”的选项，然后是“WebConsole”。这允许您查看传递给服务器的消息、错误消息、javascript异常等。由于ESP32上的Web服务器只处理上述4个不同的请求，它并不真正关心是哪个网页发出这些请求。它可能是使用请求1加载的网页。但它也可能是另一个网页-例如您在本地计算机上打开的“index.html”文件。因此，这允许您在文本编辑器中对此文件进行小幅更改（我使用Notepad++，因为它知道html格式），然后刷新浏览器并查看呈现的页面会发生什么：网页设计HTML文件在一个文件中包含嵌入的CSS、HTML和Javascript。它使用Bootstrap来设计响应式网站，它是CSS（层叠样式表）、HTML和Javascript的集合。它使用javacript库KnockoutJS在发生数据更改时动态更新浏览器视图。为了保持HTML文件较小，这些库不保存在HTML文件本身中。它们使用所谓的CDN（内容交付网络）提供商链接。此外，javascript使用新的原生fetch()函数来实现服务器调用2-4。最后它在fontawesome中使用了一些glyphicon字体用于重新加载按钮（圆形箭头）和火焰图标-表示正在要求打开加热器。Bootstrap简化了网页的布局，并且布局可以适当地适应移动屏幕或更大的屏幕。它有一系列小部件和样式来帮助制作一个看起来干净的网站。KnockoutJS是javascript中的一个轻量级框架，似乎在某种程度上已经失宠，但对于我的要求来说似乎很完美。我在研究中了解到的是，现在人们使用Angular和react，这似乎需要他们自己的开发工具，并且似乎需要大量学习。当数据发生变化时，KnockoutJS框架会自动更新UI。它旨在将UI与保存在浏览器DOM（数据对象模型）中的底层数据隔离开来。对我来说，这是网页设计中最具挑战性的部分，因为它依赖于Javascript的许多面向对象的概念。淘汰赛网站提供了一些教程和示例供您学习。幸运的是，一旦它起作用了，我就不必做任何进一步的改进，因为它与UI更改无关，这就是重点。fetch()是javascipt原生的一个新函数，用于处理GET、OPTIONS和POST等http协议的客户端-服务器通信。另一种方法是使用额外的jQueryAJAX调用或其他javascript库。这是更多信息。https://davidwalsh.name/fetchCDN用于向浏览器提供CSS和javascript库和代码，以便ESP32Web服务器不必提供这些。内容交付网络是提供此内容的地理上分散的服务器的集合，通常需要为大容量或快速响应付费。对于这个项目，我们使用免费服务，这些服务可以很好地满足我们所需的数量和响应时间。如果您查看“index.html”文件，您将看到这些服务器的url链接，例如boostrap4.3.1使用下面的链接合并。fontawsome用于向UI添加一些漂亮的字形图标以反映加热器状态和刷新按钮。在HTML中，这是：从Arduino代码提供网页-HTML文件存储了一个字符串常量，以便在Web服务器中处理它。但是为了调试，我将文件作为“index.html”保存在PC的本地驱动器上，并在浏览器中打开该文件。浏览器并不真正关心它如何接收这个文件（本地或从ESP32Web服务器），因此我可以在这个文件中快速更改HTML，刷新浏览器，然后查看结果。完成后，我使用在线工具将index.html转换为字符串。然后将此字符串粘贴到Arduino代码中。最终成果：我设计了一个可以3D打印的外壳，并用两个螺丝将它固定在墙上，板之间可以用热熔胶粘合。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Filipmu，如涉及侵权，可联系删除。

在本文中，我们将有一个关于如何设计太阳能稳压器印刷电路板的初学者项目。这个太阳能充电器是一个非常重要的电路板，它可以让您将太阳能充电到预期的最大功率输出。项目所需组件电阻10K/1K×1电阻2200603国巨×1电阻47k1206斯塔克波尔电子公司×110uF电容×2476CKR025M伊利诺伊电容器×11N4007GP-E3/73威世通用半导体×1电源插座×1背景说明在现代技术中，太阳能电池板通过使用最大功率点跟踪来充电(MPPT)技术。这是一项通过跟踪太阳方向为我们的太阳能电池板充电的技术，以确保太阳能集中在最大功率输出的点。有时，这项技术证明是不够的，尤其是在没有太阳的情况下，例如在阴天和雨天。由于我们仍然需要使用我们的太阳能，我们必须给它们充电。因此，在这种情况下，这款太阳能充电器将具有非常重要的意义。LT3652是DC到DC转换器微控制器，它将帮助我们为太阳能电池提供最有效的充电跟踪。这将使太阳能电池板在为我们的家庭提供电力方面最有效和最可靠。LT3652的工作原理与其他充电调节器相比，这恰好是最有效的。它可以做直流到直流的功率调节。首先，它们接收来自太阳能电池板的直流输入，将其转换为高频交流信号，然后最终根据电池充电规格将其转换回直流电压和电流。输入调节用于确保面板保持在峰值功率输出。这种类型的转换器可以配置为确保在充电电流低于设定电流的1/10时停止充电。示意图下面的原理图采用了LT3652，这是设计中非常关键的组件。转换器将起到降低、增加和改变直流到交流然后再回到直流来给太阳能电池充电的关键作用。桶形插孔是我们的开关，我们断开面板内的电池并连接外部电池，这将在太阳能电池板未充电时为内部电池充电。下面的示意图是使用KiCADEDA完成的，这是一个非常关键的设计工具PCB设计上面的原理图文件被转换成PCB文件。在设计过程中，我们可以根据设计规范或要求选择组件的尺寸或电路板的尺寸。我们还可以借助KiCAD中的设计检查规则检查PCB中的错误，使其能够识别所有设计错误。太阳能充电控制器是为我们的电池充电，我们在连接时应该非常小心，以确保我们不会错过任何连接，因为任何错误都可能导致我们的太阳能电池板或非常昂贵的电池丢失。下图是完全布线的PCB板，可用于布局。在我们设计的3D视图的布局和生成之后，我们得到了下图。设计制造设计完成后，我需要制作它。现在我必须与可以帮助我进行制造的制造商沟通。我在制造中使用PCBWAY。您访问订购-我如何提交询价并下订单(pcbway.com)并询问有关如何订购要制造的PCB的更多信息。您需要将EDA工具生成的所有制造文件发送给制造商。对我来说，我必须上传Gerber文件、BOM文件和PickandPlace文件才能使过程成功。物料清单要焊接我在PCB中使用的组件，我需要订购它们以进行购买。为了完美地做到这一点，通常称为BOM的物料清单将发挥关键作用。这可以从您使用的相同设计工具生成。从KiCAD生成此文件；转到文件，然后制造输出，然后选择BOM文件，如下所示点击它生成一个excel文件保存它。当你打开excel文件时，这就是你得到的。您需要对其进行编辑以符合制造商的要求。Gerber文件要生成Gerber文件，请转到Pot，如下所示点击图标，打开下面的弹窗，然后点击您将生成您的Gerber文件这使我们结束了这个简单的太阳能稳压器PCB设计相关电路图、原理图点击下载CAD-定制零件和外壳点击下载

本文旨在帮大家了解如何在运行Ubuntu桌面的XilinxKV260VisionAI入门套件上轻松设置机器学习推理功能。硬件部件KriaKV260VisionAI入门套件AMD-XilinxKriaKV260VisionAI入门套件×1AMD-XilinxXilinxKriaKV260电源和适配器×1AMD-XilinxXilinxKriaKV260基本附件包（可选）×13D打印KV260支架（可选）×1概述用于Xilinx开发板的UbuntuDesktop20.04.3LTS的发布，包括KriaKV260VisionAIStarterKit，开启了原型设计和开发机会的世界。Ubuntu是用于创建机器学习和计算机视觉应用程序的绝佳开发环境，现在Canonical在多个Xilinx开发板上正式支持它。该项目将研究如何使用XilinxKriaKV260VisionAIStarterKit上的Ubuntu20.04.3在Xilinx硬件上轻松实现加速机器学习应用。要求KV260带电源的入门套件USB网络摄像头或KV260基本附件包项目设立该项目的设置非常简单，并分为以下步骤，大致遵循此处的入门说明。第1步：从Canonical下载页面下载KriaKV260VisionAIStarterKit的Ubuntu桌面映像可以在此处找到下载，或者如果您使用LinuxPC下载桌面映像文件，您可以从终端使用以下命令：wgethttps://people.canonical.com/~platform/images/xilinx/kria/iot-kria-classic-desktop-2004-x03-20211110-98.img.xz?_ga=2.188245288.188752909.1641824366-54830457.1604064728-O~/Downloads/iot-kria-classic-desktop-2004-x03-20211110-98.img.xz第2步：将下载的Ubuntu桌面映像文件刻录到空白SD卡可以使用BalenaEtcher之类的映像实用程序或在Linux上使用该命令将映像文件写入SD卡。如果在Linux上使用该命令，请确保在继续之前阅读以下免责声明：以下命令可用于使用Linux写入SD卡映像：注意：上面提到的SD卡/dev/sd对于您的系统来说是唯一的。您需要将替换为sd适合您系统的驱动器映射。例如，sd可能等于sda、sdb、sdc等，具体取决于您的系统如何枚举SD卡设备。确保of=上面参数中指定的名称是设备枚举，而不是分区（即of=/dev/sd正确，但of=dev/sd1不正确）。SD卡写入过程完成后，您可以使用以下命令弹出设备sudoeject/dev/sd注意：上一步中的SD卡设备枚举也适用于此步骤。第3步：设置硬件应按照https://www.xilinx.com/products/som/kria/kv260-vision-starter-kit/kv260-getting-started-ubuntu/connecting-everything上的入门指南中的说明连接KV260第4步：在KriaKV260上启动UbuntuXilinx入门页面描述了如何在KV260上启动Ubuntu，以及使用Xilinx实用程序初始化Ubuntu映像。请按照https://www.xilinx.com/products/som/kria/kv260-vision-starter-kit/kv260-getting-started-ubuntu/booting-your-starter-kit.html上的说明进行操作第5步：在KV260上安装机器学习加速器覆盖KV260的可编程逻辑（FPGA结构）可以通过用户可定制的硬件加速器动态加载。预建快照可用于安装基本功能，包括可编程逻辑覆盖。预构建的叠加层与KriaAppStore的NLP-SmartVision加速应用程序中使用的叠加层相同。NLP-SmartVision应用程序具有用于加速机器学习推理应用程序的B3136DPU，以及用于与板载AP1302ISP接口的MIPI捕获管道。即使我们正在安装NLP-SmartVision应用程序，我们仍然可以使用它提供的覆盖来创建我们自己的自定义应用程序。以下来自XilinxWiki的命令将安装NLP-SmartVisionsnap。sudoxlnx-config--snap--installxlnx-nlp-smartvision注意：该xlnx-config实用程序是在上面的步骤4中安装的。我们还可以使用预构建的snap安装Vitis-AI库示例。Vitis-AI库snap安装预编译的测试应用程序，用于运行与XilinxVitis-AIModelZoo中的模型相关的各种机器学习任务。以下命令将安装Vitis-AI库snap。sudosnapinstallxlnx-vai-lib-samples安装Vitis-AI库示例snap后，我们现在已设置好并准备好创建我们自己的自定义机器学习应用程序。第6步：加载NLP-SmartVision覆盖在我们可以运行Vitis-AI库示例之前，我们需要加载包含机器学习推理加速器（即DPU）的可编程逻辑(PL)覆盖。以下命令将卸载当前的PL覆盖并加载NLP-SmartVision覆盖。sudoxlnx-config--xmutilunloadappsudoxlnx-config--xmutilloadappnlp-smartvision接下来，创建一个指向加载的dpu.xclbin的软链接sudoln-sf/var/snap/xlnx-config/current/assets/dpu.xclbin/usr/lib/dpu.xclbin注意：dpu.xclbin软链接用于dexplorer实用程序-运行推理应用程序不需要它。然后，验证DPU加速器信息dexplorer-w第7步：运行人员检测示例为了在实时视频上运行人员检测，我们需要使用v4l2-ctrl库确定摄像头设备枚举。以下命令将列出系统中的视频捕获设备v4l2-ctl--list-devices您应该看到类似于以下内容的内容网络摄像头设备是/dev/video0，我们可以将其作为参数传递给人员检测测试应用程序，以使用来自摄像头的实时视频。xlnx-vai-lib-samples.test-videorefinedetrefinedet_pruned_0_96/dev/video0注意：如果您使用远程终端（SSH或串行端口），您需要解锁Ubuntu桌面才能看到应用程序输出。此外，您需要使用命令设置XAUTHORITY和DISPLAY环境变量exportXAUTHORITY=$HOME/.XauthorityexportDISPLAY=:1.0KV260基本附件包中的MIPI摄像头列举如上/dev/video2图2，媒体管道列举为/dev/media1.MIPI摄像头需要进行额外设置才能使用。以下命令将设置KV260以使用MIPI摄像头-确保为您的系统使用正确的/dev/video*和/dev/media*。设置媒体捕获管道分辨率和格式media-ctl-d/dev/media1-V'"ap1302.4-003c":2[fmt:UYVY8_1X16/1280x720field:none]'media-ctl-d/dev/media1-V'"b0100000.scaler":0[fmt:UYVY8_1X16/1280x720field:none]'media-ctl-d/dev/media1-V'"b0100000.scaler":1[fmt:RBG24/1280x720field:none]'上面的命令为1280x720BGR数据设置MIPI捕获管道。使用MIPI摄像头输入运行示例人脸检测应用程序（需要KV260基本附件包）xlnx-vai-lib-samples.test-videorefinedetrefinedet_pruned_0_96"v4l2srcdevice=/dev/video2!video/x-raw,width=1280,height=720,format=BGR,framerate=30/1!queue!appsink"创建并运行自定义机器学习应用程序KV260上的Ubuntu映像用作开发环境，因此可以直接在目标硬件上编码和编译应用程序。为了帮助我们的开发过程，我们可能需要安装OpenCV开发库。以下命令将安装OpenCV开发包。sudoapt-getinstalllibopencv-devpython3-opencv要使用Vitis-AI库编译应用程序，我们还需要安装glog包。以下命令安装glog。sudoapt-getinstalllibgoogle-glog-dev下面的简单代码示例可用于执行人员检测。#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){if(argc{coutcout"return-1;}cv::VideoCapturevid(argv[1]);autoperson_detect=vitis::ai::RefineDet::create("refinedet_pruned_0_96");while(1){cv::Matframe;vid>>frame;autodetections=person_detect->run(frame);floatwidth=frame.cols;floatheight=frame.rows;for(auto&roi:detections.bboxes){intxmin=std::min(std::max(roi.x*width,0.0f),width);intymin=std::min(std::max(roi.y*height,0.0f),height);intxmax=std::min(std::max(xmin+(roi.width*width),0.0f),width);intymax=std::min(std::max(ymin+(roi.height*height),0.0f),height);cv::rectangle(frame,cv::Point(xmin,ymin),cv::Point(xmax,ymax),cv::Scalar(0,255,0),1,1,0);}cv::imshow("PersonDetection",frame);if(cv::waitKey(1)=='q')break;}return0;}您还可以使用以下命令在您的Kria上下载示例代码mkdir~/person_detectcd~/person_detectwgethttps://www.hackster.io/code_files/574226/download-Omain.cpp使用以下命令编译上面的C++应用程序g++-std=c++17-O3~/person_detect/main.cpp-o~/person_detect/person_detection\-I/usr/include/opencv4\-lpthread\-lopencv_core\-lopencv_video\-lopencv_videoio\-lopencv_imgproc\-lopencv_imgcodecs\-lopencv_highgui\-lvitis_ai_library-refinedet创建指向在运行Vitis-AIsnap时下载的人员检测模型的符号链接。这是必要的，因为Vitis-AI-LibraryAPI会在当前目录中查找ML模型，/usr/share/vitis_ai_library/models如果在当前目录中找不到该目录，则查找该目录。ln-sf~/snap/xlnx-vai-lib-samples/current/models/refinedet_pruned_0_96~/person_detect/refinedet_pruned_0_96注意：如果您没有运行Vitis-AI快照人员检测示例，则可以从此处下载模型。下载模型后，将其解压缩到~/person_detect目录中。以下命令将使用USB网络摄像头运行自定义人员检测应用程序（假设USB网络摄像头被枚举为/dev/video0）cd~/person_detect./person_detection/dev/video0以下命令将使用MIPI摄像头运行自定义人员检测应用程序（假设MIPI摄像头被枚举为/dev/video2，并且媒体管道已使用media-ctl前面显示的命令设置为720p分辨率）cd~/person_detect./person_detection"v4l2srcdevice=/dev/video2!video/x-raw,width=1280,height=720,format=BGR,framerate=30/1!queue!appsink"创建并安装新的自定义可编程逻辑覆盖使用赛灵思wiki中描述的平台资产容器(PAC)格式打包自定义PL覆盖非常简单。PAC是一个目录结构，它使用来自自定义覆盖构建的产品。要创建自定义覆盖，请参阅我的创建自定义KriaKV260加速ML应用程序项目。本节中的说明假设您已按照创建自定义KriaKV260加速ML应用程序项目，并且仍然保留项目目录。注意：KV260Ubuntu映像基于2020.2，因此请确保使用创建自定义KriaKV260加速ML应用程序项目中的2020.2构建产品。我们要创建的PAC目录结构如下所示：在您的构建机器上执行以下命令（具有创建自定义KriaKV260加速ML应用程序项目的构建产品的机器）mkdir-p~/kv260_ml_accel/kv260-pac/hwconfig/ml-accel/kv260使用以下命令将构建产品复制到PAC目录。构建产品包括比特流二进制文件(kv260-ml-accel.bit.bin)、设备树blob覆盖文件(kv260-ml-accel.dtbo)和加速器二进制覆盖文件(kv260-ml-accel.xclbin).cp~/kv260_ml_accel/xilinx-k26-starterkit-2020.2.2/build/tmp/sysroots-components/zynqmp_generic/kv260-ml-accel/lib/firmware/xilinx/kv260-ml-accel/*~/kv260_ml_accel/kv260-pac/hwconfig/ml-accel/kv260/.使用以下命令创建一个shell.json文件。shell.json文件通知DFX管理器覆盖类型。DFX管理器处理加载叠加。echo'{"shell_type":"XRT_FLAT","num_slots":"1"}'>~/kv260_ml_accel/kv260-pac/hwconfig/ml-accel/kv260/shell.json使用以下命令创建清单文件。清单文件包含描述硬件配置的元信息。echo"name:ml-acceldescription:KV260MLinferenceaccelerator(B4096DPU+VitisVisionxf::cv::resize)revision:1.0assets:kv260:kv260">~/kv260_ml_accel/kv260-pac/hwconfig/ml-accel/manifest.yamlPAC目录结构现在应该类似于上面的图5。现在PAC已创建，我们需要将其复制到KV260。以下命令将通过以太网将PAC目录从构建机器复制到KV260。scp-rp~/kv260_ml_accel/kv260-pacubuntu@:~/Downloads/.注意：您需要将替换为KV260的IP地址。在KV260上执行可以找到KV260的IP地址ipaddressshoweth0，然后查看inet地址。从此时起，所有命令都将在KV260上执行。将PAC复制到KV260后，您需要将PAC目录移动到/usr/local/share/xlnx-config或/boot/firmware/xlnx-config目录中。以下命令可用于将PAC移动到KV260上的正确位置。sudomkdir-p/usr/local/share/xlnx-configsudomv~/Downloads/kv260-pac/usr/local/share/xlnx-config/.我们现在可以查询系统以确定哪些PAC可用。以下命令执行查询xlnx-config--query您应该会看到类似于下面图6的查询响应。请注意，我们刚刚复制到目录的ml-accelPAC旁边没有星号。/usr/local/share/xlnx-config缺少星号表示未安装PAC。然后我们可以使用命令安装PACsudoxlnx-config--installml-accel再次运行查询以查看现在已安装ml-accelPACxlnx-config--query执行上面的命令应该会显示类似于下面的图7的内容。现在ml-accelPAC旁边有一个星号，表示它已安装并可以使用。您现在可以使用以下命令加载新的PL覆盖sudoxlnx-config--xmutilunloadappsudoxlnx-config--xmutilloadappml-accel我们可以通过使用该实用程序检查DPU配置来验证新的覆盖是否已加载dexplorer图8显示B4096DPU现在已加载到可编程逻辑中。下载B4096DPU的人员检测模型并将其解压缩到B4096模型目录mkdir-p~/xilinx_models/B4096wgethttps://www.xilinx.com/bin/public/openDownload?filename=refinedet_pruned_0_96-zcu102_zcu104-r1.3.1.tar.gz-O~/Downloads/refinedet_pruned_0_96-zcu102_zcu104-r1.3.1.tar.gztar-xvzf~/Downloads/refinedet_pruned_0_96-zcu102_zcu104-r1.3.1.tar.gz-C~/xilinx_models/B4096更新人员检测应用程序目录中的符号链接以指向B4096模型cd~/person_detectln-sf~/xilinx_models/B4096/refinedet_pruned_0_96我们现在可以像以前一样使用命令运行行人检测应用程序cd~/person_detect./person_detection/dev/video0总结该项目着眼于在XilinxKriaKV260VisionAIStarterKit上执行机器学习推理。使用KV260的Ubuntu映像，我们可以轻松地对机器学习推理解决方案进行原型设计，并使用自定义硬件加速器创建可编程逻辑覆盖。这种方法是在熟悉的Ubuntu环境中工作时快速开始使用Xilinx平台的好方法。参考代码点击下载*以上内容翻译自网络，原作者：TomSimpson，如涉及侵权，可联系删除。

这款智能水表有一个连接到ESP32的感应式接近传感器，在ARDUINO中编程并使用BLYNKIoT平台。最近油价天然气价格几乎一直都在上涨，但与天他们相比，水的价格（仍然）适中，但我们仍然要注意节约用水。虽然您可能可以在普通水表本看到用水量，但它并不能告诉您淋浴或冲马桶或浇灌花园里的植物所用的水量。在互联网上，您可以找到几种出售的水表（有时价格不菲），也有一些DIY水表的出版物。这些DIY设计为制作提供了很好的指导，但始终基于设计师的特定知识、技能和可用手段。这就是为什么我开始这个项目是为了自己设计和建造一个智能水表，不过也在过程里参考了一些他人的设计。这个项目里的水表由我自己可用的手段和技能驱动的，但我希望它可以帮助您构建自己的版本，或者至少它可以激发您进行自己的设计。补给清单：烙铁×13D打印机×1ArduinoIDE钻头第1步：开始设计智能水表的设计基于以下要求：它应该提供以升为单位的每分钟用水量以及每日和总用水量的在线数据数据应在具有可选时间轴缩放的图表中显示，并且应可通过PC/笔记本电脑、平板电脑或智能手机访问它应该能够测量以升/分钟为单位的瞬时水流量它应该在离家时提供水流警报它应该被包装成一个简单的夹在现有水表上，不需要对水表进行任何物理修改。这些要求是开发完整智能水表的基础，因此产生了以下硬件产品：嵌入式软件已使用ARDUINOIDE进行编程并闪存到ESP32微控制器，内置于上述外壳中，该外壳只是作为现有水表的夹子制成。该项目的一个基本要素是使用BLYNK作为IOT服务器。使用Blynk，该设备连接到Internet，并创建了一个Web仪表板以及在手机上使用的仪表板。因此，智能水表可以在世界任何地方进行监控。在PC/笔记本电脑或平板电脑上生成的Blynk仪表板示例如下所示：为了在手机上使用，创建了以下仪表板：在这两种类型的仪表板上，可以观察到以升/分钟为单位的瞬时水流以及目前使用的以升为单位的水量。如果您不在家并且有水流，可以生成警报，作为平板电脑或手机上的推送通知：第2步：基础水表说明我项目中使用的现有水表是SENSUS620型号，如下图：该水表最显着的特点是：最小计量单位是1升（见小红圈）升指示器上有一块金属板（1转为1升）透明盖上有2个“存根”（蓝色箭头）最大流量2.5m³每小时（2500/60=41,6Lit/minor0,6944lit/sec）旋转表盘上的金属板是这个项目最重要的项目，因为它开启了在设计中使用以下传感器的可能性：这是一款能够在距离顶部最大8毫米处感应金属的传感器。它最重要的特点是：3线连接（+电源，-电源或GND，数据）电源：5VDC（这是我订购的，但收到的是6V-36V型号，幸好它也可以在5V上工作，所以我可以保持电子设计简单，并使用5V手机充电器作为电源）数据引脚给出一个信号，当传感器附近检测到金属时为“高”，没有时为“低”直径：18毫米螺纹(M18)长度45毫米我在自行设计的3D打印支架中构建传感器。支架可以放在现有水表的“2根”顶部。对于初始实验，传感器连接到带有MiniESP32TTGOT7V1.3的面包板设置。一个重要方面是传感器与旋转金属板的正确对齐。为此，支架设计有一个槽，可以将传感器定位在支架内。为了正确的检测行为，传感器不应正好位于旋转板上方。传感器的轴心应稍微偏离升数刻度盘的旋转轴：此图在Fusion360中制作，构成传感器支架的基础草图。设计的3D打印结果如下所示：为了测试正确的定位，可以将传感器连接到5VDC并监控当升表盘的金属部分从下方通过时传感器顶部的红色LED是否闪烁。第3步：系统设计水表设备将通过MiniESP32微控制器(MCU)的板载Wi-Fi功能持续连接到互联网。因此，在此应用中使用电池并不是一个非常实用的解决方案。传感器和MCU的功率要求很低，因此使用1A（最大电流）的5VDCUSB充电器绰绰有余。在测试期间使用连接到USB充电器的简单USB功率计显示，在正常情况下电流低于10mA。在通过WiFi测量和传输数据流期间，在20mA和最大50mA之间会有短暂的波动。该系统的主要元件是ESP32微控制器(MCU)、接近传感器和5V电源。蓝色LED用于指示与最近的接入点(AP)的Wi-Fi连接状态。红色LED用作开机指示灯，黄色LED将指示传感器何时被触发。除5V充电器外，所有电子设备都将构建在3D打印外壳内。外壳有一个开口，用于将微型USB插头连接到MCU，以便在需要时修改软件。BOM清单：第4步：电路图设计电路图设计如下图所示：上图是使用EasyEDA制作的。请注意，ESP32的管脚布局，如上图所示，与实际不同。它已被修改以使图表更易于理解。实际管脚分配如下图所示：请注意，引脚27实际上是GPIO27（而不是打印的GPIO17）用于使用ARDUINOIDE测试和构建软件的面包板设置如下图所示：迷你ESP32：让我们仔细看看结合光电耦合器（PC817）的电感式接近传感器LJ18A3-8ZBX（检测金属或不检测金属）金属传感器。电路图的相关部分如下所示。如果没有金属检测，传感器的数据输出将为LOW，这意味着在PCF817光耦合器内部，IR二极管将不会辐射，因此IR接收“晶体管”将不会导通。由于GPIO04使用“上拉”电阻进行编程，因此ESP32MCU上运行的固件会将GPIO04视为高电平。当有金属检测时，会发生相反的过程。换句话说，当水表中的刻度盘顺时针旋转时，GPIO04的状态会从HIGH变为LOW，然后过一会儿又回到HIGH。可以使用特定的Arduino代码以微秒为单位测量两次转换之间的持续时间。该持续时间取决于刻度盘的旋转速度，因此是瞬时水流（流速）的量度。此属性可用于确定以升/秒或升/分钟为单位的瞬时水流量！当然，同时可以通过计算GPIO04从HIGH变为LOW的次数来测量用水量（以升为单位）。这种方法有一个问题，那就是当表盘停止旋转，传感器下方的金属板时，GPIO04保持低电平。幸运的是，这可以在软件中解决。同时，光耦有助于解决传感器数据输出端5V高电平的问题。当直接连接到ESP32GPIO引脚时，5V会立即炸掉该GPIO。光耦合器将5V电平降至3.3V，可由GPIO引脚（使用内部PULLUP编程）处理。另一个需要注意的方面是RST引脚和GND之间的10uF电容。这可以在将新代码从PC上的ArduinoIDE刷新到ESP32时启用启动过程（无需按下其板载启动按钮）。第5步机电组装：可焊接原型板(5*7cm)可安装在外壳内：面包板上的组件被转移到一个小的（5*7厘米）单面原型板上，然后安装在3D打印外壳内。然后用2个螺钉将外壳和传感器支架固定在一起，并定位在现有水表的2个短柱上。第6步软件设计：该项目的关键要素是使用BLYNK作为物联网服务器。使用Blynk，您可以将您的设备连接到Internet，并创建移动和Web仪表板，以便从世界任何地方控制您的设备。设备通常是ESP32、Arduino等微控制器(MCU)。它们可以使用Wi-Fi连接到Internet。您可以将传感器和执行器连接到此MCU，并使用Blynk远程监控或控制它们。如果您是Blynk的新手，则需要创建一个Blynk帐户才能将其用于此项目。免费的Blynk帐户使您可以使用其基本功能和最多2个在线设备（这对于本项目中的应用程序来说已经足够了）。事实上，你可以用Blynk做一些令人惊奇的事情，它有很好的文档记录，甚至还有一个示例代码生成器可以帮助你快速入门。要获得免费帐户，请访问：https://blynk.io/并按照免费帐户的步骤操作。成为有经验的用户后，有可能以合理的费用获得很多额外的功能。然后转到：https://docs.blynk.io/en/getting-started/what-do-i-need-to-blynk快速入门。按照指示执行步骤。此后，您应该对仪表板上的模板、设备、数据流和小部件之间的关系有更多的了解。复制模板ID、设备名称和身份验证令牌并将数据存储在临时TXT文件中，保存此文件以备后用。现在打开为此项目提供的Arduino草图，并在创建自己的模板时填写前3行代码，其中包含从Blynk获得的日期：#defineBLYNK_TEMPLATE_ID"OwnTMPL-code"//puthereyourowntemplatecodeasobtainedfromBLYNK#defineBLYNK_DEVICE_NAME"MySmartWatermeter"//putherethenameofyourowndevice#defineBLYNK_AUTH_TOKEN"Mytemplatetokencode"//puthereyourTOKENcode此后，Arduino中包含以下库：#include#include#include接下来，您必须在Arduino草图中填写以下几行：charauth[]=BLYNK_AUTH_TOKEN;//variableusingtheabovedefinedTOKENcodespecifictoyourdevicecharssid[]="myWIFI";//yourownWiFicredentialscharpass[]="mypassword";//SetthepasswordofyourownWiFi,setas""foranopennetwerk在Blynk中，您必须按照Blynk提供的说明创建一组数据流：https://docs.blynk.io/en/getting-started/template-quick-setup/set-up-datastreams下表给出了为您的智能水表制作的数据流的数据，这些数据与ArduinoSketch中使用的代码相匹配。必须先定义这些数据流，然后才能开始使用自己的Web仪表板版本。下面是我为自己的智能水表创建的仪表板示例。我没有找到制作仪表板副本并将其作为文件提供的方法，因此这是您必须自己完成的工作。习惯UI需要一些时间，但经过一段时间的使用后，您会发现制作漂亮的仪表板实际上是多么容易（您可以在世界任何地方的笔记本电脑或平板电脑上看到））。在这里您可以找到制作自己的仪表板所需的所有信息：https://docs.blynk.io/en/getting-started/template-quick-setup示例Web仪表板。移动仪表板示例为了在手机上使用，Blynk中还有另一个工具“MobileDashboard”，它使您能够创建一个适合手机小显示屏的漂亮仪表板。这个工具使用起来有点困难，但是经过一段时间的演奏，您将能够获得良好的结果。要使用它，您必须下载移动应用程序：https://docs.blynk.io/en/downloads/blynk-apps-for-ios-and-android在Blynk中，还可以进行“自动化”，例如，可用于向您的手机发送推送通知和/或向您在Blynk个人资料中设置的电子邮件地址发送电子邮件。例如，如果在WebDashboard中设置了离开家的开关按钮时检测到水流。以下是如何做到这一点：https://docs.blynk.io/en/getting-started/notification-management推送通知示例或者这个：示例电子邮件第7步：代码部分现在是时候仔细看看ArduinoSketch。使用以下常量：constintLiter_count_Pin=4;constintB_LEDPin=27;constintOr_LEDPin=25;floatFlowrate_factor=288330.00;前3个用于将所需的GPIO引脚分配给命名参数。Flowrate_factor是一个数字，用于计算以升/秒或升/分钟为单位的正确水流量。正确校准后，需要调整此数字。这是如何完成的，将进一步解释。接下来定义以下全局变量：intLitCount=0;intPastMinuteUse=0;intPrevLitCount=0;intStopcount=0;floatFlowLitPerSec=0.00;floatFlowLitPerMin=0.00;intUpTimeMin=0;doubleUpTimeHr=0.00;doubleUpTimeDay=0.00;intDayCount=1;intTodayUse=0;intPastDayUse=0;intPrevDayLitCount=0;intPastYearCub=0;booleanWaterFlow_state=false;booleanHome=true;unsignedlongCount_Duration=0.00;BlynkTimertimer;ArduinoSketch中列出的注释更详细地进一步阐明了这些变量的目的和含义。最重要的变量是最后一个变量：“Count_Duration”，它将保持“Liter_count_Pin”变为“LOW”和再次返回“HIGH”之间的时间（以微秒为单位）。这个测量的时间在草图中用于计算以升/秒为单位的瞬时水流。这是一种独特的方法，因为它可以即时测量水流量，从而计算“FlowLitPerSec”和“FlowLitPerMin”的值。同时，当检测到从HIGH到LOW时，将通过将变量“LitCount”增加+1来计算一升水。接下来，将创建一个BlynkTimer对象：BlynkTimertimer;这似乎是一个简单的陈述，但实际上它是BLYNK巨大优势的关键，即能够为许多不同的功能创建单独的计时器。在此草图中，以下计时器用于以下功能：timer.setInterval(10000L,MEASUREWATER);//SetthefunctionMEASUREWATERtoexcuteevery10secondstimer.setInterval(60000L,SendPeriodicWaterUse);//SetthefunctionSendPeriodicWaterUsetoexcuteevery60stimer.setInterval(86400000L,SendDailyUseData);//SetthefunctionSendDailyUseDatatoexcuteevery24hours函数“MEASUREWATER”每10秒调用一次，同样，函数“SendPeriodicWaterUse”每60秒调用一次，函数“SendDailyUseData”每24小时（或86400000毫秒）调用一次。在每个函数中，许多全局变量都会收到一个新值。这些变量被分配给所谓的“VirtualPins”编号，例如“LitCount”的“V5”，然后发送到BLYNK云进行定期更新。测试水功能此功能是草图中最重要的功能。它检测是否有水流，以升/秒和升/分钟为单位计算流量，并在云端设置“不在家”指示器时触发“水警报”。函数的第一部分，负责升数和流量计算：这个函数的一个重要部分是这一行：Count_Duration=pulseInLong(Liter_count_Pin,LOW,9000000);pulseInLong函数在ARDUINO参考中得到了很好的定义：https://www.arduino.cc/reference/en/language/functions/advanced-io/pulseinlong/在这种情况下，函数将读取Liter_count_Pin上的脉冲（变为低电平）。该函数测量引脚转换为低电平和再次变为高电平之间的时间（以微秒为单位）。当引脚在9秒（9000000微秒）的超时限制内没有变为高电平时，函数将放弃并返回值0。elseif(Count_Duration==0){这种情况可能发生在低于33毫升/秒(2L/min)的非常低的水流量或旋转升刻度盘停止在传感器下方的情况下，if(digitalRead(Liter_count_Pin)==LOW){这很容易发生。在这两种情况下，这种效果都会导致1升被计算一次：if(Stopcount==0){为了指示一升的计数，橙色LED（连接到GPIO25的330欧姆的黄色LED）通过以下方式“打开”：digitalWrite(Or_LEDPin,HIGH);并在函数结束时切换到“关闭”：digitalWrite(Or_LEDPin,LOW);每次向Blynk传输数据之前，蓝色LED都会“打开”，其中：digitalWrite(B_LEDPin,HIGH);并在此类传输结束时“关闭”。“MEASUREWATER”功能的第二部分负责设置水流警报。if(!Home&&WaterFlow_state){Blynk.virtualWrite(V4,true);Blynk.logEvent("WaterAlarm","Thereiswaterflowandnobodyishome");}else{Blynk.virtualWrite(V4,false);}如果检测到水流（“WaterFlow_state”==“true”），而布尔“Home”为“0”，换句话说，当条件“!Home”（不是Home）==“true”时，在Blynk云中，VirtualPinV4将设置为“true”。将创建一个logEvent以使Blynk能够向智能水表的所有者发送推送通知或电子邮件。如果“Home”为“true”或“WaterFlow_state”为“false”，V4将设置为“false”“Home”状态如下：使用Blynk控制台构建Blynk仪表板时，可以将“切换”小部件添加到仪表板。完成后，转到小部件的“设置”并设置以下属性：不要忘记“保存并应用”更改。现在“V0”的值已经与DataStream名称“Home”连接，可以控制为“Home”或“NotHome”，并赋予值“1”或“0”。在ArduinoSketch中，您将看到以下代码行：BLYNK_WRITE(V0){intvalue=param.asInt();//assignincommingvalueofpinV0tovariable"value"if(value==1)//excutethiscodeincasevalueis"1"(meaningHomeison){Home=true;}//makebooleanHometrueelse//excutethiscodeincasevalueis"0"(meaningHomeisoff){Home=false;}//makebooleanHomefalseBlynk.virtualWrite(V1,value);//UpdateHomestateontheBlynkdashboard}此代码的效果是，每当通过PC/笔记本电脑或平板电脑上的Blynk仪表板更改开关状态时，V0的更改值将发送到智能水表设备，其布尔变量“Home”的值将进行相应修改。如果完成，更改将通过虚拟引脚“V1”报告回Blynk云。在仪表板上，分配给V1的“LED”小部件将更改其状态（在本示例中，从“绿色”变为“白色”，反之亦然。在“测量水”功能结束时，橙色LED和蓝色LED都将关闭digitalWrite(Or_LEDPin,LOW);digitalWrite(B_LEDPin,LOW);第8步SendPeriodicWaterUse函数这个函数负责每分钟向Blynk发送最重要的数据：“UpTimeMin”，即设备上线后（或重置后）经过的时间，使用毫秒()/60000计算，从而导致正常运行时间分钟数。UpTimeHr和UpTimeDay的后续计算应该是显而易见的。过去一分钟使用的升量计算如下：PastMinuteUse=LitCount-PrevLitCount;其中LitCount是自设备启动以来计算的总升数，PrevLitCount是1分钟前的总数量。今天使用的金额是通过以下方式计算的：TodayUse=TodayUse+PastMinuteUse;SendDailyUseData函数最后，函数SendDailyUseData负责向Blynk发送关于过去24小时内使用的公升总量(PastDayUse)的每日报告。变量“DayCount”在此函数中起着重要作用。365天过去后，计算过去一年的总用水量并作为V13发送到Blynk。只有在整年未重置设备时才会发生这种情况（因此不会断电）。当前版本的Sketch还没有针对这种情况的内置补救措施，但这可以通过添加额外的代码来完成，该代码在断电后从Blynk读取最新值。根据功率下降持续的时间，将不考虑更多或更少的数据（升）。另一种可能性是使用ESP32的内置EEPROM存储器或SPIFFS。校准WaterFlow功能在“MEASUREWATER”函数的代码中，您可以找到以下行：FlowLitPerSec=Flowrate_factor/Count_Duration;Flowrate_factor的值最初设置为：floatFlowrate_factor=300000.00;这意味着如果Count_Duration测量值为300毫秒(=300000µSec)，“FlowLitPerSec”的值将为1l/S（相当于60升/分钟），这是一个相当高的流速，通常甚至无法达到冲马桶时。然而，300000的“Flowrate_factor”是一个估计值，需要通过校准来验证。该估计是基于假设水表升刻度盘上的金属板约为.一整圈时间的1/3（对于1升）位于传感器头下方。如果估计正确，那么1秒内1升（1转）将导致“Count_Duration”为333333µSec。“Flowrate_factor”取决于传感器相对于带有金属板的旋转刻度盘的精确位置。甚至金属板的尺寸和形状也会产生影响。获得正确“Flowrate_factor”值的最佳方法是校准。为此，取一桶10升水，将其放在水龙头下，并使用秒表记录注满10升水所需的时间（在恒定的最大水流量下）。在Blynk仪表板上，您应该看到当前测量的流量（以lit/min为单位）（在10秒的响应时间之后）。将此值记为“measuredFlow”在装满水桶后，还要检查仪表板上的升数是否确实增加了10。（如果没有，请验证您的传感器位置并根据需要进行调整）。10升的时间（以秒为单位）用于计算实际水流量，如下所示：RealFlow(X)=10/timeinseconds(inL/sec)“adjustedFlowrate_factor”现在可以计算如下：“adjustedFlowrate_factor”=(measuredFlow*300000)/RealFlow(X)校准后，Excel工作表中的计算结果如下所示：这会导致调整后的Flowrate_factor，然后将其作为288330.00放入Arduino代码中。现在您的系统已校准！将修改后的代码闪烁到您的智能水表后，现在应该在Blynk仪表板上尽可能准确地生成瞬时水流。如有疑问，只需再次运行校准过程。完整的ARDUINO草图智能水表的完整ARDUINO草图包含188行代码。完整清单包含在本教程中，ARDUINO代码提供了大量注释，有助于理解程序。草图提供英文注释或选择荷兰文注释。在整个Sketch中包含了许多打印命令，以便在开发过程中提供帮助并能够在ArduinoIDE（在PC上运行）的串行监视器上监控过程。如果您想在ArduinoIDE的串行监视器上监控进程，请取消注释这些行。第9步使用说明当正确安装在现有水表顶部并连接到5V充电器并与您的Wi-Fi接入点建立连接时，设备应该可以启动并运行。在Blynk中构建美观的仪表板或在手机上使用的仪表板取决于您自己的创造力。可以通过断开5V充电器的连接并重新插入来重置系统。第10步最后的话这是一个非常有趣的项目，开发和构建它很有趣，尤其是当您在漂亮的BlynkDashboard上看到结果时。通过ESP32TTGOT7建立的Wi-Fi连接效果很好，但我必须承认我的水表设备靠近接入点。当然，总是有改进的余地。我想到的一些改进是：介绍在重置后设置现有水表的实际读数的可能性，以便在BlynkDashboard上也可以提供实际准备好的水表。添加对ESP32固件进行无线更新的可能性创造避免硬编码Wi-Fi凭据的可能性为您编写本教程也是一件令人愉快的事情。享受阅读和/或制作自己的智能水表的乐趣！*以上内容翻译自Pedro52，如涉及侵权，可联系删除。

前言HomeAssistant中的Tensorflow集成目前存在问题，这是由于在多个平台上支持Tensorflow的复杂性而出现的。除非您对调试安装问题非常有信心，否则我不建议您尝试遵循本指南。另请注意，Hassbian不再由HomeAssistant维护。概括在本文中，我们将介绍如何设置Home-Assistant以使用TensorFlow执行对象检测，然后在相机图像上执行对象检测的过程。希望这将使您能够以最少的精力将尖端的AI技术投入到您的家庭自动化项目中的生产中。TensorFlow是一种流行的开源机器学习框架，可用于图像处理中的广泛应用，特别是用于对象检测。家庭自动化项目中有许多对象检测应用，例如在摄像头馈送中定位车辆或宠物等对象，然后根据这些对象的存在执行操作（使用自动化）。Home-Assistant是一个流行的开源Python3家庭自动化平台，可以在RaspberryPi上运行。TensorFlow对象检测在一些设置后可在Home-Assistant中使用，允许人们在他们的家庭自动化项目中开始使用对象检测，而无需大惊小怪。Home-Assistant文档提供了开始使用TensorFlow的说明对象检测，但所描述的过程比典型的家庭助手组件要复杂一些。如文档所述，此组件需要下载文件，在您的计算机上编译，并添加到HomeAssistant配置目录。家庭助理设置我在RaspberryPi4上使用Home-Assistant版本0.98的Hassbian部署，但请注意，其他Home-Assistant部署的步骤应该相同（警告，Hassio还不允许安装TensorFlow，所以不要尝试它）。关于硬件的说明，TensorFlow模型需要大约1GB的RAM，因此虽然可以在RPI3上运行，但体验太差了，我什至不建议尝试。作为最低要求，我推荐具有>2GBRAM的RPI4。有关设置的更多信息，请参阅Hassbian文档，但基本过程是：将Hassbian磁盘映像闪存到SD卡（我使用Etcher）将您的Wifi凭据添加到SD卡上的文本文件中将SD卡插入您的Pi插入键盘并显示到Pi以监控安装过程您可以通过连接到Pi的键盘来完成整个TensorFlow设置，但我建议通过Hassbian脚本安装Cloud9WebIDE。此IDE允许您从网络上的任何计算机通过Home-Assistant前端执行TensorFlow设置过程。按照此处的说明安装Cloud9，然后导航到http://hassbian.local:8181您现在可以使用面板iframe在Home-AssistantGUI上显示Cloud9IDE，通过添加到Home-Assistantconfiguration.yaml文件进行配置（通过Cloud9IDE编辑）：panel_iframe:cloud9:title:cloud9icon:mdi:wrenchurl:http://hassbian.local:8181/ide.html编辑文件后，最好使用配置验证工具。要使用它，从侧面板，配置->常规->检查配置（在配置验证下））。如果您从配置检查工具中获得确定，则需要重新启动Home-Assistant以使更改生效（从侧面板配置->常规->重新启动（在服务器管理下））。重新启动时，您应该看到以下内容：TensorFlow设置确保您正在运行Home-Assistant的最新版本。我建议您阅读TensorFlow组件文档以了解设置过程，但在本指南中我们跳过了几个步骤，因为我在GitHub上提供了所需的代码。第1步：安装TensorFlow我们需要TensorFlow可用于Home-Assistant。从Cloud9IDE中的命令行：sudoapt-getinstalllibatlas-base-devlibopenjp2-7libtiff5从Pi切换到homeassistant用户->sudo-uhomeassistant-H-s激活homeassistantpython环境->cd/srv/homeassistant/然后sourcebin/activate从pypi->安装tensorflowpip3installtensorflow==1.13.2（检查当前版本要求）第2步：从我的GitHub获取TensorFlow需要的文件在任何计算机上，导航到：https://github.com/robmarkcole/tensorflow_files_for_home_assistant_component并下载ZIP文件或克隆存储库。使用Cloud9IDE将tensorflow/object_detection存储库中的文件夹复制到Home-Assistant的配置文件夹中。生成的文件夹结构如图2所示。第3步：为目标检测选择合适的模型型号选择TensorFlow“模型”是具有扩展名的二进制文件，.pb其中包含TensorFlow将用于执行对象检测的神经网络的权重。这是您无需担心的细节，但需要的是选择合适的模型并将其放置在配置目录中。正如组件文档所建议的那样，互联网上有一系列可用的模型，或者您甚至可以创建自己的模型。一般来说，模型的准确性和速度之间需要权衡取舍。由于RaspberryPi的CPU和RAM有限，我们应该选择轻量级的型号，例如为手机设计的型号。TensorFlow模型动物园提供可下载模型的列表，因此请导航至动物园自述文件并选择模型。在这里，我们将遵循文档建议并选择ssd_mobilenet_v2_coco模型。从命令行，并注意到我们仍在使用homeassistant用户配置文件：TENSORFLOW_DIR="/home/homeassistant/c9workspace/homeassistant/tensorflow"cd$TENSORFLOW_DIRcurl-OLhttp://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gztar-xzvfssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz请注意，我们设置环境变量TENSORFLOW_DIR以确保将下载的文件放在本文中配置说明所需的位置。现在我们有一个可用的模型文件，我们可以配置TensorFlow组件。TensorFlow组件配置您将需要一个相机源来提供图像。我只是设置了一个local_file相机，但您可以使用任何相机源。请注意您的相机的entity_id（我的是camera.local_file）并将以下内容添加到您的configuration.yaml文件中：image_processing:-platform:tensorflowscan_interval:20000source:-entity_id:camera.local_filemodel:graph:/home/homeassistant/c9workspace/homeassistant/tensorflow/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/frozen_inference_graph.pb再次检查您的配置更改是否有效并重新启动Home-Assistant。TensorFlow组件使用现在是有趣的部分，使用TensorFlow组件！请注意，在重新启动时Home-Assistant将在其日志中发出有关未安装OpenCV的警告，您可以忽略这一点，因为TensorFlow可以改用Pillow。另请注意，我们进行了配置scan_interval:20000，这意味着TensorFlow图像处理不会自动执行（默认每10秒一次），而是仅在我们通过调用scan服务触发它时执行，您可以从Home-Assistant前端的服务开发人员工具中执行此操作.下图向您展示了TensorFlow组件如何显示其结果：您现在可以在Home-Assistant自动化中使用对象检测数据。Home-Assistant论坛是获取自动化想法的好地方，请查看。可能遇到的故障排除当我使用Tensorflow时，Home-Assistant崩溃了，为什么？您可能没有足够的可用内存，因为模型需要约1GB的RAM。终止pi上的一些进程，然后重试如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：RobinCole，如涉及侵权，可联系删除。

背景我小时候真的很喜欢交易卡。最近在一个盒子里我发现了很多以前收藏的万智牌卡片，于是我转念一想——我一共有多少张卡片，它们一共值多少钱？手动记录和查找这些需要一段时间，所以我决定看看我是否可以自动化一些过程。而鉴别过程中我使用的是RaspberryPi，并且用乐高构建平台并利用好AWSS3/Rekognition！步骤使用树莓派、RPi相机和乐高平台拍摄卡片标题将图片上传到AWSS3存储桶进行存储和处理使用AWSRekognition从图片中提取文本并针对定价API进行查询以获取每张卡的市场价格乐高我不擅长木工，如果在外形设计方面使用木工产出，可能会导致项目最终比较粗糙。所以我决定使用乐高来制作项目的外形，并且你可以很容易的买到。这个项目不会展示如何一砖一瓦地建造它，但我会在这里使用过程中所拍下的图片来以达到重现的效果！这个设计的灵感来自我几年前买的一个便宜的7美元卡片分类器。后面的伺服系统能够以简单的齿轮状设置连续旋转并向前移动轮胎。前面的轮子从深绿色部分伸出来​​，是为了防止其他卡片滑出。只有足够的空间一次推出一张卡。我还用了几张贴在一起的卡片来保持卡片足够的重量，以确保只有一张出来。相机位于距离平台几英寸的一堆砖块上，倾斜的角度与卡片的位置对齐。分辨率已用代码修改以捕获卡的顶部。硬件RaspberryPi是这个项目的最佳选择，因为我需要为外围设备运行python。我们需要的其他东西是两个伺服电机和一个相机。我有一个连接到面包板的5V电源-不是强制性的，但很有帮助。编码代码完全用python2.7编写。一个脚本用于为伺服系统供电并拍照；另一种是针对Rekognition处理存储在S3中的图片。一旦我们将卡片加载到乐高平台上，我们可以简单地执行以下操作：pythonmtg_servo.py这将启动伺服系统并扫描卡片。完成后，我们可以退出脚本并加载更多内容。我一分钟能做大约20-25张牌。是卡组的三个字母代码。这有助于我们在图像处理和定价API方面保持井井有条，例如“M13”集的所有.jpg文件都写入路径。AWSS3和Rekognition我尝试使用tesseract和OpenCV进行OCR。虽然两者都是很棒的工具，但事实证明Rekognition更易于使用。它为定位、照明、距离等提供了很大的灵活性。您需要一个免费的AWS帐户才能执行此操作。亚马逊的AWS免费套餐非常慷慨——您每月可以处理5,000张图片。由于时间原因，我手动上传了S3文件（未显示，但这里有一个指南）。s3存储桶的设置与当前目录-/set_name/file.jpg完全相同。下面的屏幕截图显示了Rekognition的演示版处理一些拍摄的照片。我们可以自动化这个过程！将所有卡片上传到存储桶后，我们可以运行以下代码将检测到的文本输出到csv中：pythonRekognize_S3.py这是图像处理的结果。如果图片质量更好，我毫不怀疑这会更高。我遇到的另外两个主要问题是(1)字体-许多字体的字符看似接近我很难破译它们的位置和(2)照明。在我扫描的920张卡片中：619张是准确的(67.3%)201张相比少了(21.8%)100张多了（10.9%）到此就是最终结果了！如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：MichaelPortera，如涉及侵权，可联系删除。

我经常难以专注于我应该做的事情。该设备可以很好的帮助我解决这个问题！补给品微芯科技ATtiny85×1ArduinoIDE电烙铁（通用）什么是番茄钟我经常难以专注于我应该做的事情。有时是由于：体力活动不足，睡眠不足，或智能手机干扰。这个问题开始困扰我，所以我试图找到解决办法，于是了解到了番茄钟原理，这是通过将您的工作时间分为几个系列的25分钟专注和5分钟休息来完成的。在专注期间，您需要关闭互联网，以便您不会收到通知并能够完全专注于应该做的事情。另一方面，在5分钟的休息时间里，可以完全的专注。因此我决定造一个这样的物理设备来帮助我。第1步：原型我打开Tinkercad，创建了一个原型电路。第2步：印刷电路板我将所有组件放在PCB上，创建了轨道，并添加了一个多边形。我将项目导出到Gerber文件，创建了一个新文件夹，并将这些文件添加到其中，然后将它们压缩为.zip扩展名，以便我可以轻松地将它们传递到生产环境。第3步：组装与此同时，我得到了零件，即LED、电阻器、服装和其他元件。板子是双层的，元件多的部分用热风台焊接，另一部分用普通烙铁焊接。第4步：设备运行原理及演示视频此时，MadinaMe的工作方式是，当您单击按钮时，会开始25分钟倒计时，并且每5分钟一个LED会熄灭并通知您经过的时间。时间过去后，会激活一个迷你动画，通知休息时间，从休息时间返回后，再次按下按钮。演示视频项目代码：(ST_CP)of74HC595constintlatchPin=1;//Pinconnectedtoclockpin(SH_CP)of74HC595constintclockPin=2;//PinconnectedtoDatain(DS)of74HC595constintdataPin=0;boollightOn;voidsetup(){pinMode(latchPin,OUTPUT);pinMode(dataPin,OUTPUT);pinMode(clockPin,OUTPUT);pinMode(3,INPUT);lightOn=false;light(false);Serial.begin(9600);}voidloop(){pomodoro();Serial.println(digitalRead(3));}voidlight(boolstate){byteval=255;if(state==false)val=0;digitalWrite(latchPin,LOW);shiftOut(dataPin,clockPin,MSBFIRST,val);digitalWrite(latchPin,HIGH);}voidregisterWrite(intwhichPin,intwhichState){//thebitsyouwanttosendbytebitsToSend=0;//turnofftheoutputsothepinsdon'tlightup//whileyou'reshiftingbits:digitalWrite(latchPin,LOW);//turnonthenexthighestbitinbitsToSend:bitWrite(bitsToSend,whichPin,whichState);//shiftthebitsout:shiftOut(dataPin,clockPin,MSBFIRST,bitsToSend);//turnontheoutputsotheLEDscanlightup:digitalWrite(latchPin,HIGH);}voidpomodoro(){if(digitalRead(3)==1){delay(500);for(inti=0;idelay(10);light(true);}if(digitalRead(3)==0){for(inti=5;i>=0;i--){if(digitalRead(3)==1){break;}delay(10000);light(false);}}for(inta=0;a{for(inti=5;i>=0;i--){delay(100);light(true);}for(inti=5;i>=0;i--){delay(100);light(false);}}}}以上就是这个项目的全部内容了，有问题欢迎留言交流。*以上内容翻译自网络，原作者：ardutronic，如涉及侵权，可联系删除。

本文介绍的是一个2x260W@4Ohm音频放大器，配有前置放大器和一些基本的数字控制/监控。特征放大器：3e-AudioTPA3255放大器模块配置为2x260W(1%THD+N)@4Ohm模式。它使用德州仪器(TexasInstruments)的D类放大器芯片，其额定动态范围约为111dB，对于0.3W-200W，THD+N前置放大器：前置放大器和MCU板是我不久前设计的定制PCB。如果选择3.5mm输入，前置放大器会从3.5mm插孔获取单端输入信号并将其转换为差分信号。输入选择基于PCB上的一些小信号机械继电器。来自转换后的3.5mm输入的差分信号或来自XLR输入的差分信号然后根据机箱正面的音量控制电位器的值进行放大，并发送到放大器模块以驱动扬声器。MCU读取的音频信号来自于差分转换和电位器之间。这意味着MCU读取的信号幅度完全取决于输入信号的幅度，不会根据电位器上的电阻值而变化。我不会公开发布此PCB的设计，因为它不是一个值得去模仿的设计。这是我的第一个PCB设计，自从打印出来后，我对电路板进行了一些修改。输入/输出：有两组输入和输出。对于输入，可以使用立体声3.5毫米辅助线或一对XLR连接器。输出由一对SpeakOn连接器和一对扬声器接线柱组成。使用显示器，用户可以在各种输入和输出之间切换。切换机制使用机械继电器而不是固态继电器/开关，以获得更好的音频性能。显示：触摸屏显示器用于控制I/O选择和风扇速度、重置放大器、显示故障和削波状态、显示vu-meter以及使用FFT显示实时分析仪。每个菜单页面都在本项目文章的“菜单”部分进行了说明。编程/MCU：该项目使用Teensy4.0作为显示器和放大器其余部分之间的接口。由于FFT和vu-meter主要是为了有趣的视觉效果，因此使用Teensy的内置ADC读取来自两个通道的音频。Teensy的代码利用DMA从ADC读取值，所有主要的数学运算都使用CMSISDSP库函数执行。vu-meter使用A或C加权滤波器，以显示更接近人类感知不同频率相对响度的RMS电平。可以在编译时选择A或C滤波器系数。Teensy上的内置EEPROM用于存储配置的风扇速度、选定的输入和选定的输出。这使放大器即使在断电后也能记住和恢复设置。外部设备展示：机壳：我从eBay上买了这个机箱，并使用Dremel和钻床在前后面板上切出孔以及底板上电子模块的安装孔。前面板：前面板包括一个电源开关、两个电位器（每个通道一个）和显示屏。后面板：后面板包含输入、输出和交流电源连接。输入包括一个3.5毫米立体声插孔和两个平衡XLR输入。输出由一对4极SpeakOn连接器和一对扬声器接线柱组成。带有8A保险丝的C13/14电源插座用于将电源连接到墙上电源。内件展示：菜单/显示主菜单：主菜单具有用于访问子菜单的按钮以及用于启动放大器模块中的重置模式的按钮。当放大器检测到它正在削波或处于故障状态时，还有一些指示器可以显示。在最右边，两个条形图是左右声道的加权vu-meter。vu-meter的幅度以dB为单位测量。输入菜单：输入菜单允许用户在3.5mm辅助输入和XLR输入之间进行选择。改变输入会导致放大器进入复位状态并且输入选择继电器切换。这可以防止继电器在不同输入之间切换时弹出。绿色框表示当前选择了哪个输入。输出菜单：输出菜单允许用户在扬声器接线柱和SpeakOn输出之间进行选择。改变输出会导致放大器进入复位状态并且输出选择继电器切换。这可以防止继电器在不同输出之间切换时弹出。绿色框表示当前选择了哪个输出。FFT菜单：FFT页面显示了（大约）1/2倍频程的输入信号的频率组成。页面右上角的复选框启用和禁用频道。当两个通道都启用时，频带的紫色部分表示两个通道在该频带中的信号幅度。当其中一个通道对某个频带具有较高幅度的信号时，该频带紫色部分上方的频带颜色将指示该通道在该频带中的信号幅度。IE每当左声道在特定频段的幅度高于右声道时，该频段的紫色部分将指示该频率右频段的信号幅度，紫色上方的蓝色框将指示该频率的幅度左声道。仅选择一个通道时，每个频段的信号幅度以一种颜色显示。左通道显示为蓝色，右通道显示为红色。如果您在项目中使用任何FFT显示代码，则在代码中更改这些颜色非常简单。改变。FFT_COMBINED_COLOR_AmpDisplay.h颜色代码采用RGB565格式。FAN菜单：风扇页面用于控制12V风扇的速度。滑块用于更改PWM占空比，从而改变风扇速度。仪表显示当前风扇速度百分比。最终成果：放大器性能这个放大器是迄今为止我听过的最好的之一。它具有出色的动态范围、听不见的本底噪声，并且可以很好地驱动中等大小的扬声器。它可能不足以真正驱动更大音量的大型扬声器，但对于我拥有的扬声器来说，它是完美的。在最大音量下，会有一点高频嘶嘶声，但在安静的聆听环境中，它实际上只能在扬声器约一英尺的范围内听到。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：MasonFleck，如涉及侵权，可联系删除。

在本文中，我将在Wio终端上制作一个带有内置麦克风的声控机器人车，以通过TinyML识别行驶、停止和背景噪音。使用由EdgeImpulse提供支持的Codecraft训练了一个唤醒词识别模型！在这篇详细的博客文章中，我将介绍以下内容：什么是UART串​​行通信？Wio终端和uKit之间的UART串行通信探索1.0使用Codecraft训练嵌入式机器学习模型2.0Arduino文本代码修改3.0对机器人汽车进行编程（uKit探索-基于ArduinoMega2560）4.0预期结果什么是UART串​​行通信？通俗地说，UART允许嵌入式设备（例如Arduino）通过TX（发送）和RX（接收）线将数据发送到另一个Arduino，如下所示。举一个具体的例子：ArduinoUNO没有内置的WiFi，因此不可能做IOT相关的项目。通过了解基本的UART串​​行通信，我能够利用ESP8266/ESP32作为ArduinoUNO的协处理器，以便从连接到ArduinoUNO的传感器收集的数据将发送到ESP8266/ESP32发送转移到云平台，例如Web服务器、Blynk或FAVORIOT。Wio终端和uKit之间的UART串行通信探索Wio终端的TX和RX引脚在引脚8和10上可用。TXD-引脚8RXD-引脚10而对于uKitExplore，引脚D0和D1上也有可用的TX/RX引脚。您可以在此处查看完整的uKit探索引脚排列RX0-D0TX0-D1对于硬件连接，基本上，您只需要如下连接：Wio终端（引脚8）到uKit探索（引脚0）-TXD到RXDWio终端（引脚10）到uKit探索（引脚1）-RXD到TXD我将详细解释软件编程如何在3.0ProgramtheRobotCar（uKitExplore-ArduinoMega2560based）上完成。第1步：使用Codecraft训练嵌入式机器学习模型在第一部分中，我们的目标是使用Codecraft平台创建一个嵌入式机器学习模型（语音识别）。使用Codecraft训练嵌入式机器学习模型涉及4个步骤。1.创建“唤醒词识别（内置麦克风）”模型2.数据采集（车载）3.培训和部署4.编程与模型使用创建“唤醒词识别（内置麦克风）”模型转到https://ide.tinkergen.com/。选择“（对于TinyML）Wio终端”。点击左中嵌入式机器学习框上的“模型创建”。然后选择“Wake-UpWordsRecognition（内置麦克风）”，如下图。根据需求输入模型名称。点击确定，窗口会自动切换到“数据采集”界面。第2步：数据采集（车载）系统会自动为您创建3个默认标签（hiwio、background和其他词）。除非您想为标签使用不同的名称，否则您可以不加任何更改地使用它。就我而言，我更改了两个默认标签，如下所示：hiwio删掉其他词改成停止重要提示：现在，您必须记住更改默认数据采集程序上的标签以反映正确的修改标签连接Wio终端和上传数据采集程序。注意：您需要下载“CodecraftAssistant”才能在Codecraft在线IDE上连接和上传代码。数据采集​​：在右上角的超链接中，您将找到数据采集的分步介绍。按照说明根据修改后的标签收集数据。第3步：培训和部署点击“Training&Deployment”，您将看到如下图所示的模型训练界面。选择神经网络和参数。选择合适的神经网络大小：小、中、大设置参数：训练周期数（正整数），学习率（从0到1的数字）最小置信度（从0到1的数字）接口提供了50个训练周期的默认参数值，但是准确度不是很好。因此，我将训练周期更改为100。点击“开始训练”。单击“开始训练”时，窗口将显示“正在加载..”！等待训练完成！观察模型性能以选择理想模型。在“模型训练报告”窗口中，您可以观察训练结果，包括模型的准确率、损失和性能。在“模型训练报告”窗口中，点击“模型部署”。部署完成后，单击“确定”进入“编程”窗口，这是我们将模型部署到Wio终端之前的最后一步。第4步：编程和模型使用好的，现在我们完成了使用UART通信协议将人工智能（在本例中为机器学习）与机器人（机器人汽车）集成的模型和有趣的部分。这是从块编程接口创建的示例程序：我们使用if-else条件语句来评估标签的置信度。如果“go”的置信度大于0.8（80%），我会在串口终端打印“1”。如果“停止”的置信度大于0.8（80%），我会在串口终端上打印“2”。否则，如果“背景”的置信度大于0.8（80%），我会在串口终端上打印“0”。好的，所以现在，只需记住3个不同的条件："go">0.8，命令为'1'“停止”>0.8，命令为“2”“背景”。命令是'0'2.0Wio终端Arduino文本代码修改好的，所以请注意以下两个重要发现，因为这将是我们项目的关键部分！您可以从WioTemrinal的40针接头访问的串行线是Serial1，而不是通常的Serial，后者基本上通过串行终端显示输出。我们在引脚8和10上提供了TX/RX引脚，可用于连接到另一块电路板（本例中为uKit探索）。如果我们查看相应块代码的文本编码，您会注意到Serial.print没有使用Serial1行。因此，这导致我们进入第二步，即继续在ArduinoIDE上进行编码以进行定制。切换到文本代码区域并复制文本代码在文本代码区域，按CTRL+A复制所有代码以选择所有代码。打开ArduinoIDE，创建一个新文件，按CTRL+V将代码粘贴到空草图中。继续以所需名称保存草图。复制EdgeImpulseTinyMLArduino库导航到C:\Users\\AppData\Local\Programs\cc-assistant\resources\compilers\Arduino\contents\libraries找到与Arduino文本代码顶部的EdgeImpulse头文件具有相同编号的文件夹名称（在我的情况下为47606）。复制整个ei-project_47606文件夹并将其粘贴到C:\Users\\Documents\Arduino\libraries\修改Serial.println函数改为将Serial.println函数修改为Serial1.println。上传代码确保您已安装Wio端子板支持包。如果没有，请参阅SeeedWiki上的“Wio终端入门”指南。在将代码上传到Wio终端之前，请确保选择了正确的板和COM端口。第4步：对机器人汽车进行编程（uKit探索-基于ArduinoMega2560）我们将对基于uKitExplore的RobotCar进行编程。uKit简介探索让我让您了解一下这个uKitExplore的内容。uKitExplore是UBTECHRobotics制造的机器人套件，它基于Arduino生态系统（芯片组为Arduino2560）。“uKitExplore有一个主控箱，配备Arduino开源平台，提供来自全球用户贡献的大量电子和编程学习资源。”编程uKitExplore以读取UART数据现在，我们需要对RoboCar进行编程，使其在收到来自WioTerminal的命令“1”、“2”和“0”时根据不同的条件采取行动。这里的关键概念是，如果它包含任何数据，我们将需要让uKitExplore继续侦听串行线。如果它确实包含串行数据，则串行读取数据并将其分配给一个变量。最后一步是我们将比较变量并执行不同的操作。对于我们的案例，当uKit探索收到命令“1”（go），RoboCar将向前移动；收到命令'2'（停止），它将停止；收到命令'0'（背景），它也会停止。上传代码最后，我们将代码上传到板上。与往常一样，请确保在上传之前选择了正确的板和COM端口。最后，RoboCar可以通过语音“go，go，go”激活，并通过“stopppps....”或“background”停止。达到我们想要的目标！结论Codecraft是一个非常简单的工具，可用于训练简单的嵌入式机器学习模型并将其与您自己的机器人系统集成，该系统由EdgeImpulse和WioTerminal支持的技术提供支持。如果您对文章有任何建议，请告诉我。谢谢！GitHub源代码：https://github.com/VincentK16/voicerecognitionrobocar*以上文章翻译自网络，原作者文森特·科克，如涉及侵权可留言联系删除。

超声波测距仪是各种现实生活和机器人应用中的有用工具，例如避障和距离测量系统。超声波测距仪通过发射一个40KHz的超声波脉冲来测量距离，该脉冲在空气中传播直到它击中一个物体，然后它测量反射信号的延迟并向其他单元发送适当的命令。我使用了一个SRF05超声波传感器和一个ATtiny85微控制器。距离数据显示在128*64OLED屏幕上，以厘米和英寸为单位。此外，水平条形图提供了距离的视觉估计。MCU代码是使用ArduinoIDE开发的。为了设计原理图和PCB，我使用了AltiumDesigner22和SamacSys组件库（Altium插件）。为了获得高质量的PCB板，我将Gerber发送到PCBWay，并使用componentsearchengine.com购买了原始组件。为了检查电路的电流消耗，我使用了SigilentSDM3045X万用表。规格输入电压：6-24VDC电流消耗：24mA检测范围：2-400cm（见正文）距离数据：厘米、英寸、条形图显示：128*64-黄蓝OLED下载Gerbers电路分析图1为超声波测距仪装置示意图。很明显，该电路由四个主要部分组成：传感器、电源、MCU和显示器。我分别解释每个部分。图1-超声波测距仪（Altium）示意图SRF05超声波传感器我在电路中使用了SRF05超声波模块。市面上的SRF05模块有很多种，我用的是图2所示的那个。模块的质量可能会有所不同，因此无法保证最大检测范围。其中一些有蓝色阻焊层，一些是绿色的，不同的制造商也提供这样的模块。根据SRF05模块数据表：“SRF05是SRF04的进化步骤，旨在提高灵活性、扩大范围并进一步降低成本。因此，SRF05与SRF04完全兼容。射程从3米增加到4米。一种新的操作模式（将模式引脚接地）允许SRF05使用单个引脚来触发和回波，从而节省控制器上宝贵的引脚。当模式引脚未连接时，SRF05使用单独的触发和回波引脚运行，如SRF04。SRF05在回波脉冲之前包含一个小延迟，以便为较慢的控制器（例如BasicStamp和Picaxe）提供时间来执行它们的脉冲命令。”图2-SRF05超声波模块（蓝色阻焊层）电源供应电源的主要元件是TS2937CW50[1]稳压器（REG1）。它是一个+5VSOT-223LDO稳压器。根据TS2937数据表：“TS2937固定电压单片微功率稳压器专为广泛的应用而设计。该器件是电池供电应用的绝佳选择。此外，静态电流在压降时略有增加，从而延长了电池寿命。该系列固定电压稳压器具有极低的接地电流（典型值200uA）和极低的压降输出电压（典型值在轻负载时为60mV，在500mA时为600mV）。这包括2%的严格初始容差、0.05%典型值的极好线路调节以及非常低的输出温度系数。”FB1和C5降低输入电压噪声。D1是蓝色0805LED，用于指示电源连接正确，R2限制D1的电流。C4和C6用于降低+5V电源轨的噪声。P1是一个XH-2P母连接器，用于将电源线连接到电路板。微控制器IC1是一个ATtiny85MCU[2]，它是电路的核心。我选择了这款芯片的贴片封装。根据Tiny85数据表：“ATtiny25/45/85提供以下特性：2/4/8K字节系统内可编程闪存、128/256/512字节EEPROM、128/256/256字节SRAM、6个通用专用I/O线、32个通用工作寄存器、一个8位定时器/计数器（带比较模式）、一个8位高速定时器/计数器、通用串行接口、内部和外部中断、一个4通道、10-位ADC、带内部振荡器的可编程看门狗定时器和三种软件可选的省电模式。空闲模式停止CPU，同时允许SRAM、定时器/计数器、ADC、模拟比较器和中断系统继续工作。掉电模式保存寄存器内容，禁用所有芯片功能，直到下一次中断或硬件复位。ADC降噪模式会停止CPU和除ADC之外的所有I/O模块，以最大限度地减少ADC转换期间的开关噪声。该器件采用Atmel的高密度非易失性存储器技术制造。片上ISP闪存允许程序存储器通过SPI串行接口、传统的非易失性存储器编程器或运行在AVR内核上的片上引导代码在系统内重新编程。”C1、C2和C3是去耦电容，用于降低噪声。R1是一个上拉电阻，用于避免不必要地触发MCU的RESET引脚。OLED显示器该显示器由一个0.96”128*64OLED模块和一个SSD1306控制器芯片组成。模块的数据/命令接口为I2C。图3显示了该模块的图片。I2C由需要使用两个电阻上拉的SDA和SCL线组成。该模块已经实现了上拉，因此无需在线路上添加更多电阻。图3-设备OLED显示屏（0.96”,128*64,I2C）PCB布局图4显示了电路的PCB布局。它是一个两层PCB板，所有组件都是SMD。显示器应位于PCB上方几毫米处，以保持组件与显示器背面之间的距离，以避免短路等。PCB设计紧凑且易于使用。图4-超声波测距仪（Altium）的PCB布局当我决定为这个项目设计原理图和PCB时，我意识到我的组件库存储中没有REG1[3]和IC2[4]的组件库。因此，像往常一样，我选择了IPC级SamacSys组件库，并使用免费的SamacSys工具和服务安装了缺少的库（原理图符号、PCB封装、3D模型）。导入库有两种方法：您可以访问componentsearchengine.com并手动下载和导入库，或者您可以使用SamacSysCAD插件并自动将库导入/安装到设计环境中。图5显示了所有支持的电子设计CAD软件[5]。很明显，所有著名的球员都得到支持。我使用AltiumDesigner，所以我使用SamacSysAltium插件安装了缺少的库（图6）[6]。图5-SamacSys插件支持的所有电子设计CAD软件图6-SamacSysAltium插件中的选定组件库图7-PCB板的3D视图和两个组装图代码MCU的代码编写如下。您需要安装ATtinyCoreBoardManager[7]并从菜单中选择ATtiny25/45/85（无引导加载程序）（图8）。然后选择芯片为ATtiny85并选择8MHz(Internal)作为时钟源（图9）。然后您需要安装NewPing[8]和Tiny4KOLED[9]库。之后，只需转到“Sketch”菜单并选择“Exportcompiledbinary”（图10）。就是这样。您可以在与您的代码相同的文件夹中找到已编译的HEX文件。只需使用AVRISP编程器（例如USBasp或其他）使用PCB背面的可用引脚（GND、RESET、MISO、MOSI、SCK）对芯片进行编程。按照程序对保险丝位进行编程，如图11所示。从板上断开编程器和电线，就是这样:-)。代码在这里#include#includeunsignedlonguS=0;#defineTRIGGER_PIN3#defineECHO_PIN4#defineMAX_DISTANCE41NewPingsonar(TRIGGER_PIN,ECHO_PIN,MAX_DISTANCE);unsignedintCM=0,IN=0;unsignedcharcnt=0;voidsetup(){oled.begin(128,64,sizeof(tiny4koled_init_128x64br),tiny4koled_init_128x64br);oled.on();oled.setCursor(0,1);oled.setFont(FONT8X16);oled.clear();oled.print("ULSRangeFinder");}voidloop(){uS=sonar.ping();CM=sonar.convert_cm(uS)+CM;IN=sonar.convert_in(uS)+IN;cnt++;if(cnt==10){oled.setCursor(0,2);oled.print(CM/10);if(CM/10{oled.setCursor(9,2);oled.print("Centimeter");}else{oled.setCursor(17,2);oled.print("Centimeter");}oled.setCursor(0,4);oled.print(IN/10);if(IN/10{oled.setCursor(9,4);oled.print("Inches");}else{oled.setCursor(17,4);oled.print("Inches");}switch(CM/10){case0:oled.setCursor(0,6);oled.print("[outofrange]");break;case1...4:oled.setCursor(0,6);oled.print("==");break;case5...9:oled.setCursor(0,6);oled.print("====");break;case10...14:oled.setCursor(0,6);oled.print("=====");break;case15...19:oled.setCursor(0,6);oled.print("=======");break;case20...24:oled.setCursor(0,6);oled.print("=========");break;case25...29:oled.setCursor(0,6);oled.print("===========");break;case30...34:oled.setCursor(0,6);oled.print("=============");break;case35...39:oled.setCursor(0,6);oled.print("===============");break;case40...41:oled.setCursor(0,6);oled.print("================");break;}CM=0;IN=0;cnt=0;}delay(10);}图8-从菜单中选择合适的芯片系列（ATTiny25/45/85（无引导加载程序））图9-ATtiny85时钟源选择（8MHz，内部）图10-找到和导出HEX文件（草图菜单）图11-使用AVRISP编程器对电路板进行编程组装和测试图12显示了组装好的PCB板。我在显示器和PCB之间放了一块双面胶带，以避免任何可能的短路。从图片中可以清楚地看到，OLED屏幕上的文字非常鲜艳生动。图12-超声波测距仪的组装PCB板如果您计划使用电池为电路板供电，则设备的电流消耗很重要。所以我使用了SiglentSDM3045X台式万用表[10]并测量了24mA的电流。图13显示了万用表屏幕。图13-超声波测距仪电路的电流消耗材料清单图14显示了该项目的材料清单。图14-材料清单*以上文章翻译自PCBWAY，原作者：HesamMoshiri,AnsonBao，如涉及侵权，可联系删除。

这是一个由Arduino提供支持可以直接读数，并可以播报准确电压读数的项目。项目背景：今天我们要制作一个智能读数电压表。因为当我们在实际工作中，我们必须一次又一次地查看电压表读数，然后切换电压表的引线再次测量电压，因此我构想了这个项目来减少开发测试过程中不必要的麻烦。在本项目中我们将学习如何添加支持的库以及从何处获取它们、Arduino的通话功能如何工作、它如何读取电压以及我们应该做哪些更改以增加范围和精度。补给品所需组件：Arduino纳米Pam8403（D类放大器）100k电阻扬声器100nf电容面包板和电线所需工具：烙铁和其他焊接设备胶枪特别提示：目前我们正在考虑0-5伏的低电压范围。这得到了Arduino的适当支持。要测量高电压，我们必须添加一个电阻分压器网络并相应地更改代码以更改电阻值。具体可以参考下面给出的代码。第1步：电路图第2步：电路描述我们在这个项目中使用ArduinoNano，它是基于RISCAVR的8位微控制器，在这里我们使用对讲机库来操作音频功能。和一个D类音频立体声3W模块（PAM8403）为扬声器放大信号。Arduino的数字引脚中有一个电压，该电压可通过代码感知，因此与引线并联使用100k-1M（高值）电阻。传感器上应该有一些电压降，因此请尝试使用更大值的电阻器。第3步：面包板示意图第4步：代码代码分为3个不同的部分（2个支持的文件和一个主文件）。#include#include#include#include#ifdefined(__AVR__)#include"ADCUtils.h"//forgetVCCVoltage()#elifdefined(ARDUINO_ARCH_SAMD)//OntheZeroandothersweswitchexplicitlytoSerialUSB#defineSerialSerialUSB#endif#ifdefined(ESP32)/**SendserialinfooverBluetooth*UsetheSerialBluetoothTerminalappandconnecttoESP32_Talkie*/#include"BluetoothSerial.h"BluetoothSerialSerialBT;#defineSerialSerialBT//redirectallSerialoutputtoBluetooth#endif/**VoicePWMoutputpinsfordifferentATmegas:*ATmega328(UnoandNano):noninvertedatpin3,invertedatpin11.*ATmega2560:noninvertedatpin6,invertedatpin7.*ATmega32U4(Leonardo):noninvertedatpin10,invertedatpin9.*ATmega32U4(CircuitPlaygound):onlynoninvertedatpin5.*你可以从这里下载这个项目的完整代码。第5步：引脚映射：此代码是为多个微控制器板设计的，因此如果使用任何其他受支持的MCU，则引脚映射将为：*PlatformNormalInverted8kHztimerPWMtimer*-------------------------------------------------------*AVR31112*ATmega25606/PH37/PH414*Leonardo9/PB510/PB614*ProMicro5/PC6%14-orAdafruitCircuitPlaygroundClassic*Esplora6/PD7%14*Zero(SAMD)A0%TC5DAC0*ESP3225%hw_timer_tDAC0*BluePill3%timer3analogWriteRogerClarkscore*BluePillPA3%timer4analogWriteSTMcore*Teensy12/14721%IntervalTimeranalogWrite*AsdefaultbothinvertedandnotinvertedoutputsareenabledforAVRtoincreasevolumeifspeakerisattachedbetweenthem.*UseTalkieVoice(true,false);ifyouonlyneednotinvertedpinorifyouwanttouseSPIonATmega328whichneedspin11.*Theoutputscandriveheadphonesdirectly,oraddasimpleaudioamplifiertodrivealoudspeaker.第6步：工作原理说明通过微控制器的模拟功能，我们可以使用它来读取电压。但是没有电阻分压器网络，只能测量很小的电压（在微控制器的范围内）。使用Arduino测量电压相对简单。在Arduino内部，有多个模拟输入引脚连接到模数转换器(ADC)。ArduinoADC是一个十位转换器，输出值范围为0到1023。我们将使用analogRead()函数获得这个值。第7步：库所有库都可以从ArduinoIDE的工具部分下的库管理器下载。第8步：PCB设计资料下载从这里下载该项目所需的所有文件（Gerber、代码、电路）。以上就是这个项目的全部内容了，有问题欢迎留言交流。*以上内容翻译自网络，原作者：sainisagar7294，如涉及侵权，可联系删除。

一个带有手势控制的3D全息音频可视化器绝对可以为您的生活增添趣味并给您的朋友留下深刻印象。该显示器将来自监视器的图像向下投射到丙烯酸金字塔或“平截头体”上，然后创建3D效果。具有音频可视化器，可实时响应从SoundCloud播放列表播放的音乐。显示器还有一个手势控制接口板，可以在不被触摸的情况下检测各种手部动作。这意味着在空中比划或转动您的手将可以控制播放下一首歌曲、暂停、调整音量、切换可视化器以及其他很酷的功能。当然，这个项目最方便的是所需的电子硬件非常少，而且我们已经为您编写了代码。您只需要设置软件并构建一个框架即可将它们组合在一起。构建顶部框架首先，我们构建了框架的顶部，用于放置投影图像的监视器。我们使用了一个24英寸屏幕的电脑显示器，整体尺寸约为13.38英寸x21.88英寸。您可能需要根据显示器的大小调整框架的大小。顶部框架只是一个矩形，框架内侧有一个唇缘，用于放置显示器的边缘。我们使用1.5"x0.5"木材制作框架，并使用0.75"x0.75"木材作为内唇。使用手钻，我们使用两个#6木螺钉一次将内唇连接到框架上，然后将这些组合件中的每一个排列成一个矩形，并通过将末端拧在一起将它们组装在一起。构建底部框架底部框架类似于顶部框架，除了没有内唇。我们使用1英寸x2英寸（实际上是1.5英寸x0.75英寸）的木板制作了底部框架，其外部尺寸与顶部框架相同。尽管外部尺寸相同，但由于木板的厚度不同，碎片的长度略有不同。我们将这些部件排列成一个矩形并将它们拧在一起，如下图所示：然后我们将两个额外的垂直部件拧到底部框架的背面。这些部件是支撑顶部框架的柱子。这件作品的高度也将取决于您的显示器尺寸，因为我们要制作的亚克力截头体以45度角从顶部框架延伸到底部框架，并且您的显示器将不再投射到截头体的某些部分上，如果它太高太宽的话。当然，如果它只是未完成的木头，组装看起来不会很好。在将顶部和底部框架连接在一起之前，我们用一些黑色的半光泽喷漆喷涂它。切割亚克力平截头体制作截锥体是构建中更具挑战性的部分之一。平截头体是三块亚克力板组合在一起形成一个具有45度坡度的三边金字塔。这被称为截锥体。我们必须对亚克力板进行评分并将其折断到精确的尺寸。如果处理不当，亚克力板可能会以意想不到的方式断裂，边缘可能不直，截头锥体可能无法很好地结合在一起。尺寸也高度依赖于您的显示器尺寸。如果不构建3D模型来获得所需的确切尺寸的话，则尺寸也很难确定。我们建议在您的计算机上对其进行建模，或者构建一个纸板模型以确保它能够正确组合在一起。用钢笔或记号笔在亚克力板上尽量精确的描出形状。然后，使用评分工具对丙烯酸进行20-50次评分。使用直尺（如长木头）引导您的评分工具笔直。最好将导向直尺放置在您要切割的零件的一侧，以防止刻痕工具无意中偏离预期路径并越过工件表面。组装现在大部分零件都制作好了，我们可以开始组装设备了。因为框架顶部会有一个很重的显示器，所以我们3D打印了一些支架放在角落里。我们附上了3D文件供您打印，但您也可以从五金店获得支架。首先我们需要使用一些黑色PVC板或其他类似材料覆盖组件的底部和背面。它们还通过阻挡光线并为全息图创建深色背景来增加3D全息效果。我们使用美工刀切出一些0.118英寸的PVC板。我们还需要更多的3D打印部件来完成其余的构建。附加了3D.stl文件。如果您没有自己的3D打印机，请尝试您的大学或当地图书馆借用。还有一些在线服务可以接受.stl文件，并且可以打印并将零件邮寄给您。在顶部框架的中心，我们连接了一个3D打印的平截头体关节，以适当的角度将三块亚克力固定在一起。我们还使用了一些3D打印支架将显示器固定在顶部框架中并将其居中。最后，我们现在准备组装截锥体。将三块丙烯酸滑入平截头体接头的槽中。接下来，我们要构建全息显示的手势控制界面。我们的3D打印机不够大，无法将控制接口外壳打印成一体，因此我们不得不将其分成四部分。只需将Flick手势控制板拧入外壳，将其连接到RaspberryPi，然后将Pi塞入外壳内。然后将其拧入底部全息显示框架的前部。将HDMI电缆从Pi连接到显示器，然后将电源插入Pi和显示器。运行代码该项目在两个不同的设备上运行。RaspberryPi控制Flick手势识别板，该板将命令发送到运行在更强大的Mac/Windows/Linux计算机上的可视化器，支持webGL以运行图形。首先，请确保在要运行可视化工具的计算机和RaspberryPi上下载此存储库。展示台可视化器必须在普通计算机上运行，​​因为3d可视化器动画滞后于RaspberryPi。可视化动画在Electron环境中运行，并使用Three.js（一个WebGL库）制作3d图形。运行Node.js的服务器允许与手势板通信。首先在您的计算机上安装最新的稳定版本的Node.js。我使用的是6.x版本。接下来，导航到存储库目录并运行sudonpminstall以安装项目的依赖项。使用以下命令启动可视化器：npmstart可以通过修改文件constplaylist='path/to/playlist';中的const来更改Soundcloud播放列表renderer.js。可以通过提取Soundcloud播放列表的url结尾来找到该路径。例如，如果播放列表的url是：https://soundcloud.com/someartist/sets/aplaylist常量：constplaylist='someartist/sets/aplaylist';控件首先，确保在RaspberryPi上为Flick手势板安装了必要的依赖项。首先在终端中运行以下命令：curl-sSLhttps://pisupp.ly/flickcode|sudobash确保重新启动您的Pi，然后在终端中运行以下命令来测试您的Flick板。在测试之前，您需要确保其接线正确。flick-demo该项目的控制部分在带有python程序的RaspberryPi上运行。您需要确保您的RaspberryPi使用python2.7，以便程序正常运行。您可以通过运行以下命令检查系统上运行的python版本：python--version导航到存储库目录中的控制文件夹并执行以下命令以安装所有依赖项：sudopipinstall-rrequirements.txt在运行控制程序之前，通过将变量的一部分swipe-controller.py替换为运行可视化器的计算机的本地IP来修改文件。host='http://:3000'注意：两台计算机必须在同一个网络上。您可以通过在终端中键入(在windows上)并查找inet地址来找到您计算机的IP地址。ifconfigipconfig/all运行程序：pythonswipe-controller.py当两个程序都运行后，就可以对其进行测试了！本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：HackerShack，如涉及侵权，可联系删除。

在这个项目里，我大约花了60欧元（合计410人民币）构建了这个带有简单用户界面的任意波形发生器工具(AWG)。用户可以选择基本波形，设置频率、幅度、偏移和其他一些参数。基本规格：频率范围：20Hz-15MHz正弦波（并非所有波形都能很好地工作到15MHz）DAC分辨率8位或10位用于AC/DC耦合和输出电阻的输出开关Zoutlow/50Ohm输出电压6Vpp无负载，2.8Vpp带Zout开关至50Ohm和50Ohm终端波形：正弦波、脉冲（锯齿波、三角波、方波）、高斯、sinc、指数、噪声（全部重复使用rgco的软件）我在一个6.5厘米x13厘米的带有铜条纹的原型板上构建。在这个教程中，我将专注于如何构建一个独立的AWG，如果您按照说明构建自己的AWG工具，您应该具备一些手工焊接电子元件的基本技能。如果需要调试，使用（简单）示波器很方便。我建议你在他的github网站上阅读rgco的教程和PeterHinch的自述文件。补给品构建AWG的主要部分是：1个树莓派Pico板12.8"彩色LCDTFT显示屏，带SPI接口19个精密电阻器10x2k.1%和9x1k.1%1AD8055（300MHz电压反馈放大器）NTE2633和NTE2634晶体管各1个。作为替代方案，我测试了2N2219和2N2905晶体管，它们也运行良好。频率上限为~5MHz2个晶体管散热器1个79L05和78L05稳压器为AD8055供电+-12V电源16.5cmx13cm原型板用于连接显示器、开关和编码器的面包板线还有一些小零件电阻、电容、排针、电线……请参阅随附的所有电子元件材料清单。我正在使用通孔组件，因为它们更容易焊接，而且大部分都在我的“组件库存”中。最终，我选择将所有部件放在一个漂亮的外壳中。关于电源的备注：我开始使用Meanwell5V，+-12V开关电源，只是为了得知发电机的信号被电源的开关噪声严重失真。我最终使用2x15V变压器构建了一个简单的线性电源，两个桥式整流器带有两个1000uF电解电容器和稳压器7812,7912（输出缓冲器为+-12V）和Pico的L7805CV。我在所有三个稳压器上都放了一个散热器。第1步：概念概述AWG由三个主要功能块组成：用户界面，选择波形并可以输入/调整波形的所有参数。选择波形时，将相应的参数设置为默认值。AWG内核，用于计算波形样本并将其存储在内存中。使用RP2040的PIO和DMA功能从内存开始输出波形。输出缓冲级，其中信号被放大2倍，AB类输出级将提供低输出阻抗和短路保护。通过开关，输出阻抗可以在低阻抗和50欧姆之间切换，也可以选择交流或直流耦合。对于低频，建议使用直流耦合。用户界面和AWG内核在运行于Pico的RP2040CPU上的micro-python中实现。备注：我正在使用RP2040的两个内核进行实验，一个用于生成器，一个用于用户界面。这工作正常，但没有优势。所以，为了简单起见，我决定在一个内核上运行整个程序。（AWG_overview.pdf）第2步：构建硬件在示意图中，您可以找到被“蓝框”包围的三个功能块。使用AWG的8位或10位版本的原理图来构建您自己的。所有部件都焊接到原型板上。按照示意图从左到右。确保有一个中央接地点，将电源的接地线连接到Pico板的接地引脚、两个稳压器和输出连接器。我在开始时创建了接地回路，这会在输出信号上产生额外的噪声。注意事项：如果您不需要输出缓冲级的全部20MHz带宽，请将Q1和Q2替换为2N2219和2N2905。这些晶体管更便宜并且具有更好的可用性。测试显示带宽上限约为5MHz。还要为这些晶体管添加散热器。如果您不需要低输出阻抗，您可以简化输出级，只使用AD8055。取R6之后的信号（参见示意图中的“TP1”）。然后，AWG可以将负载驱动至约50欧姆。相关附件下载：AD8055.pdfAWG10bit_schematics.pdfAWG8bit_schematics.pdf第3步：安装软件包AWG是使用micro-python实现的。作为第一步，请将micropython加载到Pico。使用版本1.17(rp2-pico-20210902-v1.17.uf2)或更新版本。旧版本无法使用，因为它们缺少micro-gui所需的功能。本教程假设您对如何使用Pico板、将micro-python和python模块加载到Pico有一些基本知识。如果您需要帮助，请在raspberrypipico上找到开始使用micropython的分步指南。由于我无法在此处附加档案或压缩文件，请安装以下软件包：1.安装micro-gui。如果您使用的是Linux，请创建一个项目目录并使用git将micro-gui复制到项目目录。例如：gitclonehttps://github.com/peterhinch/micropython-micro-gui。使用mpfshell、rshell或您喜欢的micropythonIDE将micro-gui模块复制到Pico。如果您使用的是Windows，请访问micro-guigithub站点，单击“代码”按钮并下载zip文件（见图）。您可以使用您喜欢的工具将文件下载到Pico。2.安装硬件驱动程序。将AWG驱动程序文件复制到Pico：hardware_setup.py-复制到根目录，包含按钮、编码器和显示驱动程序的信息colors.py-替换原始模块，因为AWG使用更多颜色，将附件复制到Pico上的gui/core目录3.安装AWG文件：8位和10位版本的AWG文件不同。由于我无法附加包裹，因此我将包裹分成了这个教程的两个步骤。从第8步下载8位版本的软件从第9步下载10位版本的软件然后将文件复制到pico。10位版本的文件名显示在下面的文本中的括号[]中。ui.py[ui10.py]-复制到根目录，这是AWG主程序wave_gen.py[wave_gen10.py]-复制到根目录，该模块计算波形并对Pico的PIO和DMA进行编程main.py-复制到根目录，启动后调用模块，导入ui.py[ui10.py]启动AWG我添加了一张图片来显示Pico上文件和目录结构的图形表示。图片仅显示AWG所需的文件。如果您将micro-gui作为一个整体下载，您将获得更多文件，例如micro-gui的演示或其他字体，这些文件不被AWG使用。您可以只复制所需的文件，如图所示。备注：我已经清理了这个教程，只附上了最新版本的文件。如果您已经构建了AWG，建议您升级到具有8位DAC或10位DAC的版本的最新版本。代码下载：hardware_setup.py颜色.py第4步：AWG的核心python模块wave_gen.py[wave_gen10.py]包含用于计算波形和对Pico的PIO和DMA进行编程的代码。我重用了Rgco创建的代码。附加的模块支持六种基本波形。AWG可以做更多事情，例如将两个波相加或相乘，如果您需要更多功能，请参阅Rcgo的教程。对原代码的改动：代码有两种版本，一种用于8位DAC，一种用于10位DAC。Pico超频了，CPU运行在250MHz而不是125MHz我正在使用DMA通道2和3而不是0和1。DMA通道0和1由其他功能使用，例如TFT显示器的SPI接口在测试时，我观察到“内存不足错误”，因此我在计算完成后调用垃圾收集器(gc)模块并填充波缓冲区以释放未使用但仍分配的内存。备注：Pico的CPU和USB连接在250MHz下运行非常可靠第5步：用户界面用户界面(UI)由两个按钮、一个带按钮的旋转编码器、2.8"TFT显示器和python模块ui.py[ui10.py]组成。该模块定义了屏幕布局和AWG控件。在简而言之，当按下按钮或旋转编码器时会发生什么。在以下UI元素中以斜体字母显示，例如setup指向屏幕上的设置按钮。您可以在下一步。用户界面原则：所有用户输入都被收集并存储在一个名为“wave”的字典中。按下设置生成器按钮后，模块wave_gen[wave_gen10]使用存储在字典中的数据来计算和输出波形。AWG在屏幕上显示其当前状态。状态是以下之一——初始化——、计算波、运行或停止。每个状态都非常自我解释，并在模块ui.py[ui10.py]中进行了简要描述。UI允许通过功能下拉菜单选择波形。Whenawaveisselectedtheparametersofthewavearesettodefaultvalues,whichare"midpoints"oftheparameters.如果您使用默认值按下设置生成器按钮，您会得到一个工作正常的波形。通常，您希望根据需要调整频率。如果您选择不同的波形，频率不会改变，但所有其他参数都设置为默认值。在UI中，只有与所选波形相关的参数处于活动状态并且可以更改。不需要的参数是“灰色的”。显示使用的样本数和波形的结果输出频率。备注：AWG是一种数字波发生器。这意味着例如频率、幅度和偏移量会逐步变化，这会导致一些限制：输出频率可能会偏离UI中设置的频率，例如，如果设置频率“介于”两个数字频率步长之间。第6步：AWG快速参考指南用户界面硬件由硬件中的两个按钮和一个旋转编码器组成。AWG控件和设置/停止发生器按钮在UI软件中实现。Next按钮将焦点移动到下一个控件，该控件变为活动状态。焦点由白色边框表示。例如，在图片中，您可以看到具有焦点的功能下拉列表。上一个按钮将焦点移回上一个控件。旋转编码器必须起作用。(a)按下编码器作为输入按钮，(b)转动编码器增加或减少一个值或在下拉列表中上下移动。有关详细信息，请参阅随附的快速参考指南。备注：如果输出信号被削波或失真，请尝试调整幅度、偏移或参数。这样做通常会减少削波或失真。微调参数以优化输出，例如对于脉冲：不要将上升和下降时间设置为0，而是将其设置为较小的值，例如0.05。这通过限制压摆率来减少信号的过冲。第7步：限制和改进AWG的设计易于使用、易于复制和低成本。实施了六个基本波。如果Pico板连接到PC上，基本上任何波形都可以通过在模块wave_gen.py中添加波形的公式来产生。如果波形应该在AWG中持久存在，请将波形名称和控件添加到ui.py模块。AWG的输出级是基本的AB类设计。它经过短路验证并提供6Vpp摆幅。可以添加一个输出滤波器来降低较高频率的数字噪声。为AWG10位实施了包围。根据要求可以移植到AWG8位。在最近的软件中，显示更新（SPI接口）在AWG启动时会关闭。这显着降低了输出信号上的数字噪声（见图）。在原型板上构建或进行PCB布局时，请注意避免走线或电缆之间的串扰，从而进一步降低噪声。为了进一步降低噪音，使用两个Pico板也可以降低输出噪音。一个用于发生器的Pico板和一个用于用户界面的Pico板，将它们与例如串行接口连接。非常欢迎任何改进和评论。第8步：用于AWG的软件，带有8位DAC附上使用8位DAC实现AWG时要上传到Pico的三个文件。（参见第3步）在停止生成器时保留参数值，而不是每次都初始化它们。sinc和指数参数现在被“括起来”，因此它们无法设置为导致波形不可用的值。ui.pywave_gen.py主文件第9步：带10位DAC的AWG附上使用10位DAC实现AWG时要上传到Pico的三个文件。（参见第3步）一些用户要求在停止生成器时保留参数值，而不是初始化它们。sinc和指数参数现在被“括起来”，因此它们无法设置为导致波形不可用的值。ui10.pywave_gen10.py主文件以上就是这个项目的全部内容了，感谢你的关注和阅读。*以上内容翻译自网络，原作者：wolf2018，如涉及侵权可联系删除。

成本仅需200元的智能小车，控制软件以Arduino库的形式提供。补给品回避跟踪电机智能小车TB6612双电机驱动器1A（替换糟糕的LM298驱动器）用于HC-SR04连接的4线20厘米母对母杜邦电缆（在我的瓷器套装中缺失）拨动开关（套装中没有）两个M3沉头螺钉、两个M3螺母和一个m3垫圈用于TB6612连接的10线12厘米母对母杜邦电缆（如果您不想使用用于IR传感器的15厘米电缆，我们在这里不使用）可选：AC2208压电蜂鸣器（用于音频反馈）可选：10kOhm+100kOhm1%电阻器，用于蓝牙控制GUI中的可选欠压保护和电源电压显示。可选：用于蓝牙控制的HC-05蓝牙模块可选：用于红外控制的TL1838红外接收器可选：20针母头排，用于为蜂鸣器、IR接收器和可选的电机电源连接器和BT模块构建适配器。组装需要一把十字螺丝刀、一个烙铁、一个钻头和几厘米的电线（和一个镊子）。第1步：电机布线和组装对于4WD汽车，一侧的所有电机应以相同的速度运行，因此两个电机由同一电源供电。我将电机与端子并排安装，因此必须在前电机和左电机之间交换正负连接。左右电机之间也必须交换正负。如果没有安装插槽式光断续器和精心设计的软件支持，光断续器将毫无用处。第2步：底盘方案底盘可以有2种方案，带有一层或两层甲板。两层版本可能更坚固，而一层版本看起来更运动。它还允许将距离传感器安装在甲板下方，从而使其能够检测到甚至很小的障碍物。对于2层版本，电机安装在底部甲板上，所有其他部件都安装在顶部甲板上。您可以查看下方视频（2层版本）第3步：超声波距离伺服安装安装交付的伺服和超声波距离传感器需要手动工作，因为它不支持开箱即用。修剪伺服连接器的两个较长的臂，使它们只有3个孔，并且它们的末端足够窄以适合底座。使用两个3毫米沉头自攻螺钉将其固定在底座上。通过使用程序或选择两个末端挡块之间的中间位置将伺服设置为90度-连接两臂伺服连接器有助于找到正确的位置。使用平头螺钉将伺服系统连接到底座上。使用两个7mm螺钉连接两半以夹紧伺服。用热胶或扎带将超声波传感器固定在底座上，将针向上固定。用剪刀、镊子或类似工具加宽底座的前孔，以便M3螺钉穿过。用2个螺钉将底座固定在前槽中，并将其定位在中心。标记后孔的位置，在顶部甲板上钻两个2毫米的孔，并使用伺服套件的M2螺钉。如果您不小心对传感器/伺服结构施加过大的力，仅使用2个前螺钉有损坏前槽的风险。第4步：电池座和电源开关​如果您使用提供的M3螺丝固定电池座，最外面的2节电池将不再无缝安装。因此，使用例如8毫米钻头为M3埋头螺钉钻一个凹口，并使用顶部甲板背面的矩形孔安装支架。最外面的矩形孔必须加宽，例如用烙铁:-)以便拨动开关穿过。如果您有可能为18650锂离子电池充电，您应该考虑使用一个电池盒来代替两个18650锂离子电池。​​​​​​第5步：电机和Arduino电源由于我们有6伏甚至4.8伏-使用NIMH电池-作为电源电压，因此使用L298电机驱动器很不划算，它有2伏的损耗。TB6612驱动器分线板的成本约为3到4欧元，而且没有任何电源损耗！尽管如此，电机控制库也支持L298驱动程序。为避免在将TB6612连接到UNO板时出错，您可以在焊接前移除未使用的排针引脚，如图所示。为减少额外损耗，请将电池正极和负极电缆直接焊接到TB6612驱动器分线板的VM（电机）和GND端子。如果您将电机线焊接到(A|B)O1和(A|B)O2端子上，您可能会进一步降低电压损失，但是在焊接后您无法轻松地将两层板分开。为此，将电机线焊接到母排针。不要忘记将STBY端子连接到TB6612驱动器分线板上的VCC端子，因为我们不需要此功能，也不想为其使用额外的连接。ArduinoUNO板不能直接由6伏供电，它只能指定到5伏。因为我们想使用SensorShield的GND和VCC端子进行电源连接，所以我们必须移除SEL桥，它将VCC与Arduino的内部5伏轨连接。我们改为将外部VCC端子与ArduinoUNOVIN引脚连接。请记住，传感器屏蔽上数字输出行的V引脚现在与VIN连接，而不是与UNOVCC(5V)连接。这提高了伺服性能，但如果将其用作电源，则可能会破坏任何5伏逻辑电路。对于可选的VCC读数，您可以在VIN和A2之间焊接100kOhm，在A2和接地之间焊接10kOhm。Arduino提供VIN-0.9伏，并运行到大约3.5伏。第6步：控制连接SensorShield与伺服、超声波传感器和电机驱动器之间的实际连接当然取决于软件。以下是PWMMotorControlArduino库使用的定义。标有AVR(UNO)的行（第37行）为我们显示了相关的连接。要连接电机驱动器，您可以使用用于IR障碍物检测电路的15厘米电缆或使用额外的12厘米母头杜邦线。不要忘记将ArduinoVCC和GND与TB6612板的VCC和GND端子连接。代码下载：RobotCarPinDefinitionsAndMore.h第7步：电机测试为了测试您的工作，您应该在引脚12处连接一个压电体，用于声学引导和距离反馈。将ArduinoPWMMotorControl库的Start示例上传到UNO板。观察串行输出（115200波特）并将其与车轮的实际运动进行比较。代码下载：启动.ino第8步：距离传感器和伺服测试要测试您的距离传感器，请将SmartCarFollowerSimple示例上传到UNO板。启动后伺服应该移动到135和45度，然后回到90度。对于40厘米以上的距离，您应该在此处使用1500赫兹的音调，对于30厘米以下的距离，666赫兹，以及1000赫兹之间的距离。电机前后移动，以便与障碍物保持30到40厘米的距代码下载：SmartCarFollowerSimple.ino第9步：基本IR控制BasicIRControl示例中实现了基本的IR远程汽车控制，例如移动和转弯。在IRCommandMapping.h中可以轻松完成任意IR远程发送NEC协议（所有便宜的中国协议）和汽车命令的键之间的映射。为了支持您的映射，如果定义了“INFO”（默认），接收到的IR代码将打印在串行输出中。相关代码下载：基本IRControl.inoIRCommandMapping.h第10步：蓝牙控制如果您添加蓝牙模块，您可以通过智能手机使用BlueDisplayArduino库和AndroidBlueDisplay应用程序使用RobotCarBlueDisplay示例来控制您的汽车。我使用了HC05蓝牙模块并将其连接到SensorShield的UART引脚。可以通过BlueDisplaylibrary中的BTModuleProgrammer示例对其进行修改，使其具有唯一的名称并支持115200baud。在UNO的编程过程中不要忘记移除蓝牙模块，否则会出现类似错误。avrdude:stk500_getsync()attempt1of10:notinsync:resp=0xa5第11步：结束我希望你喜欢这个项目，我特别喜欢蓝牙的传感器驱动功能。如果您有改进请求，请毫不犹豫地使用库的github讨论功能，如果您将本说明或库用于您自己的项目，很高兴收到您的来信。*以上内容翻译自网络，原作者：DerGlorreiche，如涉及侵权，可联系删除。

今天，我将构建一个基于RaspberryPiPico的数字键盘。我将构建一个带有20个开关的简单正交数字键盘。然后我将介绍如何在其上安装KMK固件。KMK可以安装在基于python的微控制器上。用于一些简单的永固，从数字键盘一直到全键盘。补给品树莓派Picox1钥匙开关x20二极管x20键帽x20金属丝机箱和硬件焊接工具3D打印机（案例）剪线钳钳镊子砂纸（可选）烙铁计算机USB线第1步：准备外壳我在Ender3Pro上用PLA设计并打印了这个外壳。(点击可下载）外壳设计为最多使用6个M3螺钉，但对于数字键盘，我只会使用其中的4个。边缘有点粗糙，所以我将底座拧到顶部并湿磨边缘以使其平滑。在短短几分钟内，我就可以摆脱颠簸，并给表壳带来漂亮的哑光效果。第2步：安装硬件组件：我将把所有硬件集中到一个步骤中。正如我在第1部分视频中提到的，我在这里有一些建议，希望你能比我更轻松。我已经包含了上面的电路图。安装开关将所有开关放在同一方向。这样可以更轻松地在下一步中安装二极管。弯曲二极管弯曲二极管的一条腿，使其与二极管的其余部分成45度角。在引脚上设置这个角度，使二极管沿着开关的一侧向下流动将另一条腿弯曲90度。这可以用来连接到其余的二极管行请查看此步骤中的另一个图表，以更好地了解我的意思。安装二极管将二极管放置到位，然后先将二极管焊接到开关上将90度腿焊接到其余的二极管行每次都仔细检查二极管的方向，方向并不重要，重要的是它们都相同修剪掉多余的引线连接列我使用了一根实芯线，每隔14毫米切割一次绝缘层，然后你可以滑动绝缘层，为开关上的另一个引脚留出小间隙。我还从一端移除了大约1英寸（25毫米）的绝缘层，以腾出足够的空间来移动绝缘层将电线放置到位时，我在要连接的引脚之间曲折。这有助于在我焊接时将其固定到位剪掉多余的电线将行和列连接到Pico我使用了一些长段绞合线连接到每一行和每一列然后将它们连接到Pico。引脚号不是超级导入，只是跟踪它们，以便以后在代码中使用它们第3步：什么是KMK？“KMK是一款功能丰富且对初学者友好的固件，适用于在CircuitPython中编写和配置的计算机键盘。”这是他们的GitHub的链接，其中包含更多信息。我使用它是因为我发现使用QMK（大多数键盘的标准）要容易得多。可以在任何计算机上以纯文本形式完成。第4步：在Pico上安装软件有了所有硬件，我们需要在Pico上安装一些软件。这一切都可以在不安装任何其他软件的情况下完成。我从KMKGitHub入门页面了解了如何完成所有这些操作。如果您想要更多信息或功能，那里有大量有用的信息。需要的第一个软件是来自Adafruit的最新CircutPythonUF2。只需下载文件按住Pico上的启动按钮并将其插入计算机（如果它一直提示错误，请尝试在不按住启动按钮的情况下将其插入）Pico应显示为外部存储设备将下载的UF2文件拖到Pico。它本身应该弹出，然后在几分钟后重新连接一个新名称接下来是KMK固件“安装”。从他们的GitHub获取最新版本的KMK（从入门页面获取此链接）。它将下载一个.zip文件。提取所有文件。在文件夹中找到KMK文件夹和boot.py文件。从文件夹中复制这些项目并将它们粘贴到Pico第5步：添加Code.py到目前为止，KMK的舞台刚刚准备好，现在我需要告诉它实际要做什么。这是使用code.py文件完成的。Pico上应该有一个，如果不只是创建一个名为code.py的新文件。幸运的是，大部分的辛勤工作已经完成。我只需要从GitHub页面复制示例代码并将其粘贴到code.py文件中。我使用NotePad++编辑此文件，但这也可以在NotePad中完成我需要给这个文件我的数字键盘的所有细节。为此，我首先需要为代码提供第11行和第12行中行和列的引脚号。接下来我需要更改二极管方向，因为代码需要知道一切是如何设置的。我将它从COL2ROW更改为ROW2COL。现在大部分方法都完成了，我只需要添加键映射。或者什么键应该在哪里。我参考了这个网页来找到我可以使用的所有关键代码。我不会详细介绍这一点，但请看一下我使用的内容并进行您想要的任何更改。代码：（可点击下载）print("Starting")importboardfromkmk.kmk_keyboardimportKMKKeyboardfromkmk.keysimportKCfromkmk.matriximportDiodeOrientationkeyboard=KMKKeyboard()keyboard.col_pins=(board.GP0,board.GP1,board.GP2,board.GP3)#tryD5onFeather,keeboarkeyboard.row_pins=(board.GP4,board.GP5,board.GP6,board.GP7,board.GP8)#tryD6onFeather,keeboarkeyboard.diode_orientation=DiodeOrientation.ROW2COLkeyboard.keymap=[[KC.A,KC.LSHIFT,KC.TAB,KC.KP_PLUS,KC.N7,KC.N8,KC.N9,KC.KP_ASTERISK,KC.N4,KC.N5,KC.N6,KC.KP_MINUS,KC.N1,KC.N2,KC.N3,KC.KP_SLASH,KC.BSPC,KC.N0,KC.KP_DOT,KC.KP_ENTER,]]if__name__=='__main__':keyboard.go()*以上就是这个项目的全部内容了，有问题欢迎留言评论。以上内容翻译自网络，原作者：tinyboatproductions，如涉及侵权，可联系删除。

我从零开始设计了这个的发光魔法LED立方体，可以用于灯光动画，也可以用于电子实验室的装饰。本项目基于RP2040微控制器设计，所有使用过的项目都通过这篇文章完整记录，您拥有重建此项目所需的所有必要文件，因此只需按照步骤操作即可。主要内容包括：RP2040MCU的基本电路设置一些电子组装技巧使用WS28xxLED的优势当然，你会从这个项目中获得更多的创意灵感补给品所需工具：焊盘（您可以使用Uyue948S+型号）烙铁低温型材焊膏锡膏沉积刮刀所需软件：Altium设计师作为ECAD用于PCB绘图Solidworks作为CAD用于房屋设计Cura作为3D打印的切片机ArduinoIDE第1步：电路设计第一步也是最重要的一步是选择合适的组件来建立工作电路设计。由于我正在处理RaspberryPi的RP2040MCU，因此我转到了他们的网站，在那里我找到了推荐电路设置的有趣链接文档，您可以通过单击此链接查看文档链接。然后我按照推荐的设置在AltiumDesigner上创建了一个电路设计（我附上了原理图的屏幕截图），下面提供了电路原理图的支持PDF文件。我将原理图分为四个主要块：RP2040设置：在这个模块中，您可以可视化微控制器周围所需的组件，我强烈建议您不要忽略MCU电源线的去耦电容，并使其更靠近PCB设计中的电源引脚（推荐100nF每个电源引脚电容）。内存芯片：也许这个微控制器看起来与其他微控制器有点不同，因为它需要一个外部存储芯片来加载程序代码，这就是我使用QSPI存储芯片的原因（推荐W25Q128JVS设备）。电压调节器：该MCU需要MCU自身内部产生的1.1V电压和必须通过稳压器从外部提供的3.3V电压，这就是我原理图中稳压器的使用。USBC：我收到了几个关于“用于串行编程的USBC连接器的最佳设置是什么”的请求，在这里我使用了TypeC连接器，因此如果您愿意在您的任何设计设计中使用此连接器，那么您可以按照设置我原理图中的USBC块。然后我将25个WS2812类型的RGBLED串联起来，并配有一些100nF去耦电容。关于PCB设计，您可以决定您选择的形状，在我的情况下，它是一个立方体形状，这就是为什么所有Cube部件都必须具有矩形形状（40毫米x40毫米），您可以选择更大的尺寸，但40x40毫米是合适的尺寸以均匀分布RGBLED。第2步：零件组装在生产和交付PCB设计后，我需要将电子元件焊接到一个单件的顶部和底部，然后我只在五件的底部焊接RGBLED，总共有六件创建立方体形状。我使用了与PCB一起订购的模板，这将有助于在PCB点上均匀分布焊膏。可能你们中的一些人不熟悉PCB组装，您可以订购由您选择的任何PCB制造商完全组装的设计，此处我已经添加了项目中的GERBER文件BOM和P&P文件.（GERBER可以点击下载）我使用热板组装立方体部件，由于我的热板温度低，我使用了低温焊膏。注意：完成组装后不要忘记清洁组装板上的助焊剂拾取和放置文件.csvBOM文件.csv第3步：代码准备使用这款RP2040MCU的最大优势是您可以通过ArduinoIDE对其进行编程（除了其便宜的价格），所以我搬到了ArduinoIDE并带来了Neopixel库，它允许我探索一些预设的API来控制WS2812LED通过一个输出引脚，是的，这是使用这些RGBLED类型的积极点，您可以将它们串联在一起并通过单个输出控制它们（意味着仅使用一个引脚控制150个LED）。我创建了一些轻动画并通过一些功能对它们进行排序，然后我通过板管理器将RaspberryPiPico板添加到我的IDE，因为这个Raspberry板具有与我正在使用的相同的MCU。您可以通过下面的文件下载我在Cube上运行的代码。注意：第一次运行时，当您通过USB连接板时，板不会出现在Arduino的端口列表中，但只需单击上传，它将接受代码，然后它将出现在端口列表中LED_Cube_RP2040.ino第4步：CAD设计组装好立方体后，我们必须将它们连接在一起以完成立方体形状，我设计了一个组装辅助工具并3D打印了它来帮助我实现立方体碎片的组装（查看随附的图像，粉红色的立方体）然后，我使用Solidworks为Cube设计了一个很好的支架，我将在组装后放置我的Cube。设计零件的所有STL文件都可供下载。RP2040立方体组装辅助工具.STL支架Part1.STL展台Part2.STL展台Part3.STL第5步：组装和测试由于我们制作的PCB设计有一个用于VDD、VSS、Din和Dout的侧引脚，因此我们可以使用这些侧引脚将立方体块连接在一起，如下所示：VDD---->VDDVSS---->VSSDout---->Din然后通过将一块的一个串行侧连接到下一块的Din侧来继续其他部分注意：第一块是有微控制器的。然后，我在3D打印支架上添加了一个电源开关和电源插孔连接器，并将电源线连接到我的Cube的VDD和VSS。确保您使用的电源适配器能够提供5V和高达2A的电流，因为这些LED在全亮度运行时可能会下降高达1.3A。一旦我打开电源开关，立方体就会发光，我的RGBLED就会显示些美妙的彩色动画。感谢您的阅读！*以上内容翻译自网络，原作者：DIYGUYChris，如涉及侵权，可联系删除。

介绍在本文中，我将向您展开介绍我是如何用一个简单的宜家桌子来制作一个使用蓝牙、物理控件和LED矩阵的廉价交互式桌子。同时桌面能够显示音频频谱可视化器、一些游戏和动画。1.准备项目——Java仿真有了项目的想法后，首先要做的就是定义一个详尽的待办事项清单、材料清单，并对代码的外观有一个深刻的了解。为了应对这一挑战，我为我的LEDMatrixonJava设计了一个模拟器。此步骤的目的是设置使设备正常工作所需的主要功能和算法。这样做还能让我更具体地知道完成我的项目需要哪些硬件（尤其是输入）。该程序显示一个12x12的颜色网格，并使用类似于“FastLED.show();”的方法刷新此网格ArduinoFastLED库用来控制矩阵的函数。该程序显示菜单并能够启动几种模式：显示图像/动画/文本，运行康威的生活游戏，俄罗斯方块，蛇，乒乓球，西蒙游戏等。在制作中我遇到的第一个问题，是需要在程序中定义一些静态图像。Arduino的规范不允许我使用.jpg或.png图像，我必须处理24位像素的二维数组（以十六进制定义为0xRRGGBB）。为了让制作过程变得更容易，我编写了另一个Java程序，它将12x12位图图像转换为所需的2D数组。只要最终仿真模拟器符合我的期望，就可以开始着手购买该项目所需的所有组件。2.如何读取音频信号？我的桌子的主要功能之一是能在我听音乐时在屏幕上实时显示音频频谱。为了实现这一点，我使用了一个运算放大器（TL072）将电压集中在2.5V左右并对其进行放大。Arduino现在能够读取和分析提供的音频信号，该电路焊接在原型板上。3.布线和3D打印我购买了150个LED灯条长5米（或16.4英尺）。这意味着我的12x12屏幕至少是(500/150*12)=40cm宽和长。为了以后有更充足的灵活性，我订购了一块405x405mm的白色亚克力玻璃，并用钻头和锯子在桌子上打了一个410x410mm的孔。7欧元的IkeaLack桌子非常便宜，并且里面是空的，这对于我们的项目来说很有帮助。（顺便说一句，制作过程中在你身边放一个真空吸尘器可以防止你吸入木屑）完成主孔后，我在桌子的侧面钻了4个40毫米的圆形孔，用于放置4个控制按钮，并在桌子底部钻了一个小孔，用于放置母电源插头。之后，我在主控制界面的位置上做了一个方孔。这个界面上的按钮非常小并且彼此靠近，这点需要格外注意。为了解决这个问题，我在Fusion360上设计了我的界面并通过3D打印的方式制作。接下来我在上面涂了一层底漆，看到这种饰面，我非常满意。再接着是时候进行布线工作了，我已经将所有东西焊接并粘合到位，如下图所示。4.制作画面我认为这是我最不引以为豪的部分。我强烈建议您使用非常柔软的泡沫板甚至激光切割机来制作像样的网格。我每12个LED切割一次LED灯带，制作12个小灯带，然后将它们粘在410x410mm泡沫板上（接线完成）。然后我粘上了一个用美工刀制作的泡沫板网格。最后，我将丙烯酸玻璃粘在网格顶部并为LED矩阵供电以进行测试。美工刀的问题在于顶部的网格不是很平坦，并且像素没有完全对齐。一旦在表格中安装并接线，矩阵就可以执行我们通过USB端口提供给Arduino的代码。5.安卓控制器我使用MITAppInventor软件制作了一个非常简单的Android应用程序来通过蓝牙控制我的桌子。6.拓展之后我可能还会调试一些功能，改进一些功能，并且对其他一些功能进行重编程。我还想在屏幕和桌子之间的缝隙中切割并安装一些L型铝条，使其看起来更漂亮、更干净如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AntoineRochebois，如涉及侵权，可联系删除。