大家好，在这个教程中，我将向您展示如何使用非常著名的ESP32和3个传感器制作气象站，这些传感器可以测量和显示实时值，包括：温度湿度气压紫外线指数红外线辐射可见光参数以实时值和图表的形式显示在BlynkIoT平台的Web仪表板和电话应用程序上。这可能是开始使用物联网的好项目。硬件和连接部分很容易。代码和设置部分有点长，所以请仔细阅读说明直到最后，以确保一切正常。您还可以在下方观看此项目的完整演示视频。演示视频补给品ESP32开发板DHT11/21/22温湿度传感器SI1145阳光传感器BMP180气压传感器穿孔板或面包板（用于连接）公对母跳线Grove连接器电缆（仅当您使用Grove传感器时）微型USB数据线第1步：连接首先，我们首先将所有传感器连接到ESP32。我已附上接线图图像，以便您查看。您也可以下载下面的pdf文件。由于我使用的是Grove传感器，我首先将Grove电缆连接到所有传感器，并使用公对母跳线进一步将它们连接到ESP32。您可以使用电路板放置ESP32，也可以焊接一个非常简单的屏蔽，就像我在ESP32上的每个引脚上并联连接公头所做的那样。我为Vin、Gnd、D21和D22等引脚添加了一些额外的公头，因为这些引脚使用最多。尽管连接非常简单，但我将它们写在下面以便于理解。温度和湿度传感器仅使用一个数字引脚进行通信（将连接到引脚D5），而其他两个传感器使用I2C通信，因此它们都将连接到ESP32上的D21（SDA）和D22（SCL）引脚.DHT温度和湿度传感器的连接：Vcc（红色）→ESP32上的Vin接地（黑色）→ESP32上的接地NC（白色）→未连接SIG（黄色）→ESP32上的D5BMP180气压传感器的连接：Vcc（红色）→ESP32上的Vin接地（黑色）→ESP32上的接地SDA（白色）→ESP32上的D21SCL（黄色）→ESP32上的D22SI1145阳光传感器的连接：Vcc（红色）→ESP32上的Vin接地（黑色）→ESP32上的接地SDA（白色）→ESP32上的D21SCL（黄色）→ESP32上的D22示意图-ESP32气象站.pdf第2步：清理布线完成连接后，我将所有传感器和ESP32用一些双面胶带放在一块硬板上，然后用胶带清理布线，使它看起来很整洁。第3步：代码从下面下载此项目的代码并在您的ArduinoIDE中打开它。Code_ESP32_Weather_Station.ino第4步：在ArduinoIDE上设置ESP32如果您是第一次使用ESP32，则默认情况下不会在ArduinoIDE上添加它。所以为了让它与ArduinoIDE兼容，我们需要先将它添加到IDE中。如果您之前已经将ESP32与ArduinoIDE一起使用，则可以跳过此步骤。首先去官方的Espressif文档并复制稳定的发布链接。我在下面提到了它，所以你也可以从这里复制https://raw.githubusercontent.com/espressif/arduino-esp32/gh-pages/package_esp32_index.json现在在您的ArduinoIDE上：转到文件>首选项在“其他董事会经理URL”下粘贴上面复制的链接如果已经提到了其他链接，请用逗号分隔此链接和其他链接点击确定现在转到工具>董事会>董事会经理在搜索栏下，输入ESP32并回车您将看到EspressifSystems的ESP32点击它下面的安装点击关闭现在，如果您转到Tools>Board，您现在将能够看到添加的所有ESP32变体。第5步：安装所需的库为了使我们的代码正常工作，我们必须安装必要的库。现在去Sketch>IncludeLibrary>ManageLibraries在搜索栏中输入“Blynk”并安装VolodymyrShymanskyy的Blynk库同样下载以下库：Adafruit的DHT传感器库SeeedStudio的Grove气压计传感器SeeedStudio的Grove阳光传感器第6步：创建Blynk帐户转到blynk.io并创建一个新帐户或直接登录已有账户。第7步：创建新模板完成登录后，它会显示“首先创建您的第一个模板”，因此单击“新建模板”。在名称下，您可以输入任何内容。我将其命名为“气象站”在“硬件”下选择ESP32在“连接类型”下选择WiFi如果需要，您还可以添加描述点击“完成”现在您将看到提供的唯一模板ID和名称第8步：创建数据流要从ESP32接收Blynk上的数据，您必须创建数据流。首先转到“数据流”在“新数据流”下选择“虚拟引脚”第一个数据流被命名为“温度”在引脚下选择“V0”数据类型将是“双”，因为我们收到带小数位的准确值单位为摄氏度(°C)“最小值”可以保持为0，“最大值”可以保持为100在“小数”下选择“#.##”，因为我们希望我们的值最多保留2个小数位默认值可以保持为0点击“创建”现在同样我们需要添加5个其他数据流：湿度：引脚-V1数据类型-双单位-百分比(%)最小值-0最大值-100小数点-＃。＃＃默认值-0压力：引脚-V2数据类型-双单位-无（因为毫巴不可用）最小值-0最大值-2000小数点-＃。＃＃默认值-0可见光：引脚-V3数据类型-双单位-无最小值-0最大值-300小数点-＃。＃＃默认值-0红外辐射：引脚-V4数据类型-双单位-无最小值-0最大值-300小数点-＃。＃＃默认值-0紫外线指数：引脚-V5数据类型-双单位-无最小值-0最大值-300小数点-＃。＃＃默认值-0添加所有这些数据流后，单击保存。第9步：配置Web仪表板：添加标签WebDashboard是显示所有数据的地方。我们可以将许多类型的小部件添加到WebDashboard-一些用于显示数据，一些用于提供信号首先我们必须放置一个标签将其拖放到仪表板上你甚至可以调整它的大小现在为每个值再放置5个标签小部件要配置小部件，请单击其上的齿轮图标第一个将被命名为温度然后选择数据流（从中获取并显示数据）作为温度（V0）您可以探索其他几个选项您可以设置标签颜色并根据值进行更改您可以选择“显示级别”，它将在标签旁边显示温度级别完成后点击保存现在对其他5个标签重复相同的过程只需为相应的标签选择正确的数据流第10步：配置Web仪表板：添加图表现在我们已经完成了标签，我们可以添加图表来查看过去的数据。拖放图表小部件在免费版Blynk中，我们无法在同一张图表上显示2个不同的数据流，因此我们需要为所有值添加6个不同的图表配置图表也类似，只需选择正确的数据流选择图表颜色选择图表类型，例如线条、面积、柱形或阶梯线如果需要，打开“显示Y轴”和“自动缩放”点击保存对所有其他图表重复相同的操作现在我们的WebDashboard已经完成，我们可以点击Save。请记住，它现在显示的值将是完全随机的。这只是为了显示一些示例数据。第11步：创建新设备配置模板后，现在我们将添加我们的设备。操作步骤：首先转到左侧的“搜索”点击“新设备”选择“从模板”选择我们创建的模板（在我的例子中是气象站）设备名称可以根据您的选择保留（我保持与模板名称相同）点击创建现在我们的设备已经创建，但它会显示离线，因为它仍然没有连接第12步：将凭证复制到代码中创建设备后，您将在页面右上角看到一些凭据。这些是：模板编号设备名称身份验证令牌将它们一一复制，并在各自位置的代码中替换它们。在#defineBLYNK_TEMPLATE_ID之后，在“”下添加您的模板ID在#defineBLYNK_DEVICE_NAME之后，在“”下添加您的设备名称下charauth[]="";在“”下添加您的身份验证令牌下charssid[]="";在“”下添加您的WiFi名称(SSID)下charpass[]="";在“”下添加您的WiFi密码第13步：设置DHT传感器类型可能需要在代码中再做一点小改动。如果您使用的是DHT11或DHT21温度和湿度传感器而不是DHT22（默认设置），请取消注释相应的行。例如，如果您使用的是DHT11：#defineDHTTYPEDHT11//#defineDHTTYPEDHT22//#defineDHTTYPEDHT21如果您使用的是DHT21：//#defineDHTTYPEDHT11//#defineDHTTYPEDHT22#defineDHTTYPEDHT21如果您使用的是DHT22，请不要进行任何更改！第14步：将代码上传到ESP32使用Micro-USB电缆将ESP32连接到PC。在工具中选择正确的板子和com端口。板取决于您使用的是什么型号的ESP32，比如我的是ESP32开发套件。最后，点击上传。一旦显示“正在连接...”，请按住ESP32上的启动按钮几秒钟然后松开。它应该就可以成功上传了。第15步：测试和故障排除上传完成后：打开串行监视器将波特率设置为115200按下ESP32上的重置按钮如果已成功连接到WiFi，您应该会看到串行监视器上显示Blynk徽标如果未连接，请检查您是否在代码中正确输入了WiFi凭据以及AuthToken、设备名称和模板ID现在回到Blynk仪表板您应该可以在线看到您的设备并且正确显示值如果某些值未正确显示，请首先编辑仪表板并检查您是否选择了正确的数据流如果仍然无法正常工作，请检查传感器连接并重新连接。为确保所有传感器都正常工作，您可以首先上传每个传感器的示例草图，以在串行监视器上显示值并逐个检查它们你可以看看上面的图片。就我而言，一切都像魅力一样运作。我什至让设备打开了几个小时，它没有任何连接问题。我附上了过去一小时和过去​​6小时的图表数据的一些图片。为了证明它确实有效，我将空气吹到温度和湿度传感器上。由于我们呼出的空气比周围的空气潮湿且温暖，因此您可以在其中一张图片中看到值的峰值。该图表还显示了温度和湿度的突然增加以及压力的一些下降，因为温度和压力成反比。第16步：设置移动仪表板在这里，我将解释如何将气象站连接到手机。这是完全可选的。首先从PlayStore/AppStore下载BlynkIoT应用程序使用您之前使用的相同凭据登录我们的设备将默认添加，因为它与网络同步，但我们仍然需要设置移动仪表板这几乎类似于设置Web仪表板如果您单击小部件框上屏幕的右上角，您将看到所有可用的小部件以及一些新的小部件，以及网络仪表板中不存在的一些小部件我们对标签值感兴趣，因此选择它，将其放在仪表板上并根据需要调整大小现在再放5个单击标签进行配置，并遵循与WebDashboard相同的过程在这里您可以在显示的值之前和之后添加文本，因此我在值之后添加了相应的单位如果需要，您还可以添加超级图表同样，对于免费版本，您只能在图表中显示一个数据流您甚至可以编辑过去数据的范围，例如15分钟、30分钟、1小时等。第17步：测试移动仪表板如果您的设备已打开并且您已正确完成所有操作，您将看到显示的所有值。该应用程序有一些错误，例如它会自动删除小部件名称和数据流，因此请继续检查。该应用程序在黑暗模式下也能正常运行。第18步：结论了解工作原理后，您可以尝试在此项目中添加更多传感器（例如风速传感器、雨量传感器等）。这并不难。你只需要更多的虚拟别针，你将不得不添加更多的标签和图表。您还可以添加LCD显示屏以在设备本身上显示数据。如果您购买高级版Blynk，数据也可以存储在云端。如果您有任何疑问，可以在下面发表评论或给我发送电子邮件：saiyamagr@gmail.com以上内容翻译自网络，原作者Saiyam，如涉及侵权，请联系删除。

项目说明AutoBill是一个人工智能驱动的零售商店自动结账系统，它结合了计算机视觉和机器学习的力量，提供了令人惊叹的购物体验。AutoBill提供更快的结账购物体验，以最大限度地减少商店中的人际互动，从而在大流行期间保证购物者和员工的安全。AutoBill使用计算机视觉和机器学习来视觉检测并立即识别放置的物品，重量传感器测量放置在台面上的物品的重量。一旦物品被识别，物品就会自动添加到购物车中，并立即生成账单。生成支付二维码，用户可以通过扫描二维码支付账单设备特点人工智能驱动即时结账无接触结账易于部署演示视频硬件组件树莓派3B型×1种子重量传感器（称重传感器）0-3kg×1SparkFun称重传感器放大器-HX711×15V2A电源×1REES525百万像素160°广角鱼眼相机×1WS2812BRGB灯条×1DCPOWERJACK2.1MM桶式PCB安装座×1胶合板×1工具清单钳子激光切割机（通用）剥线钳和切割机，18-10AWG/0.75-4mm²容量电线烙铁（通用）运行流程让我们看一下AutoBill的逻辑流程。物体检测EdgeImpulse是领先的边缘设备机器学习开发平台之一，对开发人员免费，并受到企业的信赖。在这里，我们正在使用机器学习来构建一个可以识别商店中可用产品的系统。然后我们将系统部署在RaspberryPi3B上。数据采集要制作机器学习模型，拥有大量产品图像非常重要。在训练模型时，这些产品图像用于让模型区分它们。确保您拥有商店中提供的各种角度和缩放级别的产品。对于数据采集，您可以从任何设备或开发板上捕获数据，或上传您现有的数据集。所以在这里我们正在上传我们现有的数据集。对于上传，只需转到数据采集​​选项卡并选择一个文件。然后将其标记并上传到培训部分。EdgeImpulse只接受JPG或PNG图像文件。如果您有任何其他格式，只需使用在线转换器将其转换为JPG或PNG格式。因此，我们上传了所有带有AppleLays和Coke等四个不同标签的数据。所以系统只会在结账时识别这些对象。如果您想识别除这些之外的任何其他对象，您需要上传它们的数据集。在这里，我们为每个对象上传了大约40张图片。神经网络需要学习数据集中的模式，数据越多越好。标签数据标记队列向您显示数据集中所有未标记的数据。标记对象就像在对象周围拖动一个框并输入标签一样简单。为了让生活更轻松，我们尝试通过在后台运行对象跟踪算法来自动化这个过程。如果您在多张照片中有相同的对象，我们可以为您移动盒子，您只需要确认新盒子。拖动框后，单击保存标签并重复此操作，直到标记整个数据集。设计脉冲有了训练集，您就可以设计一个脉冲。脉冲获取原始数据，调整图像大小，使用预处理块来处理图像，然后使用学习块对新数据进行分类。预处理块总是为相同的输入返回相同的值（例如将彩色图像转换为灰度图像），而学习块从过去的经验中学习。对于这个系统，我们将使用“图像”预处理块。该块接收彩色图像，可选地使图像灰度化，然后将数据转换为特征数组。然后我们将使用“迁移学习”学习块，它将所有图像都输入并学习区分两个（“咖啡”、“灯”）类。在工作室中转到创建脉冲，将图像宽度和图像高度设置为96，将“调整大小模式”设置为适合最短轴，并添加“图像”和“对象检测（图像）”块。然后点击保存冲动。然后在图像选项卡中，您可以看到每张图像的原始特征和处理后的特征。您可以使用选项在“RGB”和“灰度”模式之间切换，但现在，将颜色深度接下来您需要：调整所有数据的大小。对所有这些数据应用处理块。创建完整数据集的3D可视化。单击生成功能以启动该过程。之后将加载“功能浏览器”。这是数据集中所有数据的图。因为图像有很多维度（这里：96x96x3=27648个特征），我们在可视化之前在数据集上运行一个称为“降维”的过程。在这里，27648个特征被压缩到只有3个，然后根据相似度进行聚类。即使我们的数据很少，您也可以看到集群形成，并且可以单击这些点来查看哪个图像属于哪个点。处理完所有数据后，就该开始训练神经网络了。神经网络是一组算法，松散地模仿人脑，旨在识别模式。我们在这里训练的网络将图像数据作为输入，并尝试将其映射到三个类之一。从头开始构建一个良好的工作计算机视觉模型非常困难，因为您需要各种各样的输入数据才能使模型很好地泛化，并且在GPU上训练此类模型可能需要数天时间。为了使这更容易和更快，我们正在使用迁移学习。这使您可以搭载经过良好训练的模型，只重新训练神经网络的上层，从而生成更可靠的模型，这些模型可以在很短的时间内进行训练，并且可以使用更小的数据集。要配置迁移学习模型，请单击左侧菜单中的对象检测。在这里，您可以选择基本模型（默认选择的模型将起作用，但您可以根据您的大小要求进行更改），并设置网络学习的速率。保持所有设置不变，然后单击Starttraining。模型完成后，您将在训练输出下方看到准确度数字。我们现在已经训练了我们的模型。随着模型的训练，让我们在一些测试数据上进行尝试。在收集数据时，我们将数据分为训练数据集和测试数据集。该模型仅在训练数据上进行训练，因此我们可以使用测试数据集中的数据来验证该模型在现实世界中的运行情况。这将帮助我们确保模型没有学会过度拟合训练数据，这是一种常见的情况。要验证您的模型，请转到模型测试并选择Classifyall。在这里，我们达到了93.75%的精度，这对于数据如此少的模型来说非常棒。要详细查看分类，请单击项目旁边的三个点，然后选择显示分类。这会将您带到实时分类屏幕，其中包含有关文件的更多详细信息（您也可以从此处直接从开发板捕获新数据）。此屏幕可以帮助您确定项目被错误分类的原因。通过设计、训练和验证的冲动，您可以将此模型部署回您的设备。这使得模型在没有互联网连接的情况下运行，最大限度地减少延迟，并以最低的功耗运行。EdgeImpulse可以将完整的脉冲（包括预处理步骤、神经网络权重和分类代码）打包到单个C++库或模型文件中，您可以将其包含在嵌入式软件中。树莓派3BRaspberryPi3B是非常成功的信用卡大小的计算机系统的强大开发。该设备的大脑是RaspberryPi。所有主要过程都由该设备执行。如果您不知道如何设置Pi，请前往此处。要在EdgeImpulse中设置此设备，请运行以下命令：curl-sLhttps://deb.nodesource.com/setup_12.x|sudobash-sudoaptinstall-ygccg++makebuild-essentialnodejssoxgstreamer1.0-toolsgstreamer1.0-plugins-goodgstreamer1.0-plugins-basegstreamer1.0-plugins-base-appsnpmconfigsetuserroot&&sudonpminstalledge-impulse-linux-g--unsafe-perm如果您有RaspberryPi摄像头模块，您还需要先激活它。运行以下命令：sudoraspi-config使用光标键选择并打开接口选项，然后选择摄像头并按照提示启用摄像头。然后重启树莓派。设置好所有软件后，将相机连接到RaspberryPi并运行。edge-impulse-linux这将启动一个向导，要求您登录并选择一个EdgeImpulse项目。如果要切换项目，请使用--clean运行命令。就这样！您的设备现在已连接到EdgeImpulse。要验证这一点，请转到您的EdgeImpulse项目，然后单击Devices。该设备将在此处列出。要在本地运行您的冲动，只需再次连接到您的RaspberryPi，然后运行。edge-impulse-linux-runner这将使用全硬件加速自动编译您的模型，将模型下载到您的树莓派，然后开始分类。在这里，我们使用LinuxPythonSDK将模型与系统集成。要使用PythonSDK，您需要拥有最新版本的Python(>=3.7)要安装Raspberrypi的SDK，您需要运行以下命令。sudoapt-getinstalllibatlas-base-devlibportaudio0libportaudio2libportaudiocpp0portaudio19-devpip3installedge_impulse_linux-ihttps://pypi.python.org/simple要对数据进行分类，您需要一个模型文件。我们已经训练了我们的模型。此模型文件包含所有信号处理代码、经典ML算法和神经网络-通常包含硬件优化以尽可能快地运行。要下载模型文件，请运行以下命令。edge-impulse-linux-runner--downloadmodelfile.eim这会将文件下载到modelfile.eim。摄像头模组在这里，我使用REES525百万像素160°广角鱼眼相机进行物体检测。由于其高视角，它可以覆盖比普通相机模块更多的区域。该摄像头模组的主要特点是Omnivision5647传感器在一个定焦模块中。该模块通过15针带状电缆连接到RaspberryPi，连接到专用的15针MIPI相机串行接口(CSI)。CSI总线具有极高的数据速率，并且专门将像素数据传输到BCM2835处理器。传感器本身具有5兆像素的原始分辨率，并具有板载定焦镜头。该相机支持1080p@30fps、720p@60fps和640x480p60/90视频录制，最新版本的树莓派首选操作系统Raspbian也支持它。为了将相机模块连接到Raspberrypi，我们使用了18英寸柔性电缆。树莓派和摄像头模块之间有相当大的距离。重量传感器（称重传感器）在这里，我们使用的是电阻式称重传感器。电阻式称重传感器根据压阻原理工作。当向传感器施加负载/力/应力时，它会改变其电阻。当施加输入电压时，电阻的这种变化会导致输出电压的变化。电阻式称重传感器是通过使用附有多个应变仪的弹性构件（具有非常高度可重复的偏转模式）制成的。在这里，我们使用的称重传感器有四个应变计，它们粘合到称重传感器的上表面和下表面。当负载施加到电阻式称重传感器的主体上时，如上所示，弹性构件如图所示发生偏转，并由于施加的应力而在这些位置产生应变。结果，其中两个应变仪处于压缩状态，而另外两个处于拉伸状态。在测量过程中，重量作用在称重传感器的金属弹簧元件上并引起弹性变形。该应变（正或负）通过安装在弹簧元件上的应变仪(SG)转换为电信号。最简单的称重传感器类型是带有应变仪的弯曲梁。我们使用惠斯通电桥电路将这种应变/电阻变化转换为与负载成比例的电压。四个应变仪配置为惠斯通电桥配置，四个独立的电阻器连接，如所谓的惠斯通电桥网络所示。激励电压——通常是5V施加到一组角上，并测量其他两个角之间的电压差。在没有施加负载的平衡状态下，当四个电阻值紧密匹配时，电压输出为零或非常接近零。这就是为什么它被称为平衡桥电路。当应变仪连接到的金属构件受到力的作用时，产生的应变会导致一个（或多个）电阻器的电阻发生变化。电阻的这种变化会导致输出电压的变化。在将小的毫伏级信号仔细放大为更高幅度的0-5V信号后，可以测量和数字化输出电压的这种微小变化（通常为响应​​满负载的总变化的20mv左右）。HX711舷外机HX711模块是称重传感器放大器分线板，可让您轻松读取称重传感器以测量重量。本模块采用24片高精度A/D转换芯片HX711。它专为高精度电子秤设计，具有两个模拟输入通道，内部集成128倍可编程增益放大器。输入电路可配置为提供桥式压力桥（如压力、称重传感器模式），是一种高精度、低成本的理想采样前端模块。HX711是一款IC，可让您轻松地将称重传感器集成到您的项目中。无需任何放大器或双电源，只需使用此板，您就可以轻松地将其连接到任何微控制器以测量重量。HX711使用两线接口（时钟和数据）进行通信。与其他芯片相比，HX711增加了高集成度、快速响应、抗扰度等优势，提高了整体性能和可靠性。最后，它是电子爱好者的最佳选择之一。该芯片降低了电子秤的成本，同时提高了性能和可靠性。它的规格是差分输入电压：±40mV（满量程差分输入电压为±40mV）数据精度：24位（24位A/D转换芯片。）刷新频率：10/80Hz工作电压：2.7V至5VDC工作电流：尺寸：24x16mm校准按照原理图将称重传感器、HX711模块连接到树莓派，并在树莓派中运行calibration.py代码。然后你会得到你自己的称重传感器的比率，然后把你的主要代码放进去。每个称重传感器的比率在不同的场合会有所不同。下面是我对称重传感器的校准。所以用我的称重传感器称重是90%准确的。为了使用HX711连接称重传感器和树莓派，我使用了MarcelZak的代码片段。你可以在这里找到他的存储库。WS2812BRGBLED灯条WS2812B5V可寻址RGB防水LED灯条非常灵活，易于使用，灯条的每个LED都可以使用微控制器单独控制。每个LED都配备了一个集成驱动器，可让您独立控制每个LED的颜色和亮度。为了点亮系统中的商品，我们使用了这个RGBLED灯条。这些灯条上的组合LED/驱动器IC是极其紧凑的WS2812B（本质上是直接集成到5050RGBLED中的改进型WS2811LED驱动器），可实现更高的LED密度。WS2812B使用专用的单线控制接口，需要严格的时序。电源供应在这里，我们使用了一个5V2A的电源为整个项目供电。我们还使用了直流电源插孔来插入此适配器。收银台搭建我使用了4块具有以下尺寸的胶合板。这些胶合板用100号砂纸打磨以获得光滑的表面。为了将称重传感器放置在胶合板上，我在正确测量组件空间后用钻头在木头上打了必要的孔。这些胶合板是用钉子制成的。给橱柜上底漆后，我用木材填充物来填充橱柜中的空隙。最后为橱柜涂上缎面漆。固定组件最初，我们在螺母和螺栓的帮助下将称重传感器安装在机柜上。称重传感器的一端应刚性连接，另一端应漂浮在空中，这样我们才能得到合适的物体重量。然后我们通过安装将称重传感器连接到HX711分线模块。然后我们通过它附近的一个孔从HX711模块中拉出电线。然后我们将摄像头模块安装在称重传感器的另一面。然后我们将LED灯带平行于相机模块。然后将这些条平行连接。相机模块的柔性电缆和条带上的电线被拉出。为了放置树莓派，我们使用了一个白色的黑盒子。然后用螺丝固定在柜子上。我们还在白盒上制作了必要的孔，用于将组件与树莓派连接起来​​。首先，我们将直流电源插孔连接到盒子中。然后我们连接树莓派并按照原理图连接整个组件。然后我们盖上盖子。然后固定底座。在这里，我们使用基片作为切割适当尺寸的亚克力板。最终成品是这样的。结账界面结账界面有两部分，前端使用HTML、JS开发，使用NodeJS和Express开发的后端API1.前端使用HTML、JS开发前端不断检查后端API中发生的更改并将更改显示给用户。将商品添加到API后，前端将显示为添加到购物车的商品。2.使用NodeJS和Express开发的后端API后端RESTAPI是使用NodeJS和Express开发的。ExpressJS是Node.js最流行的HTTP服务器库之一，它带有非常基本的功能。后端API保留直观识别的产品详细信息。为了设置我们的界面，我们使用了一个带有小支架的触摸界面的小型平板电脑。后续改进计划生成数字收据保留交易历史屏幕促销和优惠集成多个商店以便于分析定制零件和外壳-3D模型原理图-带称重传感器和LED灯条的RPI原理图-带摄像头模块的Rpi完整代码感谢您的关注。以上内容翻译自网络，原作者Nekhil（CEO@CodersCafe），如涉及侵权可联系删除。

通常，我们需要在家中或办公室（可能是秘密灵巧的实验室）确保一个房间的安全，以便任何人未经我们的许可不得进入房间，并确保我们的重要配件和资产不会被盗或丢失。今天有很多现成的安全系统，但在幕后，为了进行身份验证，它们都依赖于指纹、视网膜扫描仪、虹膜扫描仪、面部识别码、舌头扫描仪、RFID阅读器、密码、PIN、图案等。在所有解决方案中，低成本的一种是使用密码或基于密码的系统。-尼兰詹·罗伊制造者自己制作东西总是很高兴的。在这个项目中，我将与您分享我如何制作RFID/NFC控制安全门锁的原型。通过遵循这个项目，您将能够很容易地自己制作一个安全的门锁。视频演示：补给品：RYRR10S_LiteUART接口评估板：这是一款支持UART协议的NFC/RFID阅读器，这意味着您可以仅使用2个引脚将其与任何微控制器连接。该板还能够与任何使用SPI协议的微控制器进行通信。它支持大多数近场通信(NFC)和RFID协议，如ISO/IEC18092、ISO/IEC15693、ISO/IEC14443A、ISO/IEC14443B。该评估板带有集成PCB天线。ArduinoUNO：ArduinoUNO微控制器板将用于连接NFC阅读器、LCD显示器和电磁锁。其他Arduino而不是UNO也可以工作。LCD显示：项目中使用了一个16x2字符的LCD来显示锁定和认证状态。电磁锁：这是一种基于电磁原理制作的锁。您可以通过向锁的输入端施加电压来操作这种类型的锁。可以锁定不同的电压范围。我们为我们的项目使用了12V类型。可调升压转换器：因为我们需要12V来驱动3.7V上提供的电磁锁和锂离子电池。因此，我们需要一个可以将3.7V转换为12V的DC-DC转换2X18650锂离子电池盒：锂离子电池为电路提供电源，我们可以为锂离子电池充电。为了放置电池，我们需要一个电池座。18650锂离子电池第1步：电路图和说明电路的主要部分是Arduino微控制器板。Reyax13.56MHzNFC阅读器使用软UART端口连接到Arduino以读取NFC或RFID卡。16x2LCD用于显示锁状态和卡授权信息。为了向系统提供电源，使用了3.7V锂离子电池，但单个锂离子电池只有3.7V输出，不足以驱动电路。此外，电磁锁需要12V才能操作。为此，使用DC-DC升压转换器模块将3.7V转换为12V。由于Arduino引脚无法直接打开或关闭电磁锁，因此使用电源BJT进行切换。您必须在BJT的底部使用1K电阻器以防止其燃烧。通用二极管以反并联方式连接，以保护电子设备免受开关过程中锁线圈产生的高压尖峰的影响。Arduino与ReyaxNFC读写器的连接如下：将NFC阅读器的TX引脚连接到ArduinoD4将NFC阅读器的RX引脚连接到ArduinoD5将Reyax阅读器的VDD引脚连接到Arduino5V将GND连接到ArduinoGNDLCD与Arduino的连接如下：将LCD的RS引脚连接到ArduinoD13将LCD的E引脚连接到ArduinoD12将LCD的D4引脚连接到ArduinoD11将LCD的D5引脚连接到ArduinoD10将LCD的D6引脚连接到ArduinoD9将LCD的D7引脚连接到ArduinoD8将LCD的LED-、R/W、GND引脚连接到ArduinoGND将LCD的VDD连接到Arduino5V通过220欧姆电阻将LED+连接到Arduino的5V通过1K电阻将Vo连接到GND通过10K电阻将Vo连接到5V1K和10K电阻决定了LCD的对比度。更改该值将更改LCD对比度。本项目可以使用单节或双节锂离子电池。如果您使用双电池，则它们应串联连接。连接串联会将电压增加到8V左右。某些升压转换器无法将3.7V正确转换为12V。在这种情况下，串联连接的两个电池将是一个很好的解决方案。如果您使用双节电池，您可以将电池输出直接连接到Arduino的Vin引脚，以便为Arduino供电。如果您使用单节电池，则必须从升压转换器输出中获取Arduino的电源。也可以通过Arduino的5V引脚给Arduino板供电。在这种情况下，您必须使用7805稳压器从升压转换器产生5V输出。RYRR10S_Lite.pdfRYRR10S_EN.pdf第2步：准备LCD本项目中使用的LCD是16X2字符LCD。这是一个并行LCD意味着来自微控制器的数据并行发送到LCD。它可以在4位和8位模式下工作。在这个项目中，我用它作为4位模式来节省Arduino的4个引脚。在4位模式下，我们需要将LCD的RS、EN、D4-D7（共6个）引脚连接到Arduino。为了将LCD与Arduino连接起来，我使用了8线跨接电缆。一个端子与Arduino焊接，另一个端子与8针公针头焊接，以便我们可以非常轻松地将其放置到Arduino的母针头上。上图说明了焊接和跳线。第3步：准备电磁阀驱动器Arduino引脚无法提供驱动电磁锁线圈所需的电流和电压。因此，我们需要使用晶体管或继电器来使用Arduino信号间接驱动线圈。为此，可以使用任何通用功率晶体管。我试过D880和2N2222。如果您使用单个2N2222晶体管，它会变得非常热。所以，我并联使用了两个2N2222晶体管，它也能正常工作。如果您使用BJT，则必须在晶体管的基极上放置一个限流电阻器。为了用这个晶体管连接螺线管，我使用了一个2针公头。第4步：连接升压转换器我们正在为我们的项目使用电池。我的项目使用了2节锂离子电池。如果您愿意，也可以使用4个1.5V原电池。在这两种情况下，您都必须使用升压转换器将电池电压转换为12V。驱动锁需要12V电源。但是对于您的Arduino，您只需要一个5V电源。虽然您可以通过Vin引脚为Arduino提供7-24V电压。如果您愿意，您可以使用7805稳压器将升压转换器或电池电压转换为5V，并通过5V引脚提供给Arduino。最好使用开/关开关，以便我们可以轻松打开或关闭设备。第5步：上传程序这是我们项目的程序。我们使用软件串行库通过软件定义的串行端口与NFC阅读器通信。硬件串口用于调试目的。该程序可以选择读取不同类型的NFC/RFID卡。根据您的卡类型启用或禁用语句。Rfid_door_lock.ino第6步：连接ReyaxRFID/NFC阅读器我们正在制作RFID控制锁。所以，要读取RFID卡，我们必须使用RFID阅读器。可以使用不同类型的RFID阅读器和卡。我使用的是Reyax制造的UARTRFID阅读器，它基于ST半导体流行的CR95HF芯片。我发现这款读卡器可以检测距离最远10厘米的卡片，这为基于RFID的系统设计提供了巨大的灵活性。第7步：组装和测试这是制作此演示项目的最后阶段。我们在项目中使用了几个模块和组件。所以，我们需要把所有的东西放在一起。为此，我选择了一块硬橡胶板并固定了所有模块，并使用双面胶带和热胶将其固定在板上。修复所有部件后，我为设备通电。我发现它完美地工作。上面添加了图像,以上就是本项目的全部内容啦，感谢阅读本文转载自网络，如涉及侵权，可联系删除。原作者：taifur

该设备允许我检测线轴是否用完灯丝或打印头是否堵塞！设计初衷：因为我一台Creality3D打印机，我很担心一个巨大的打印件因为问题而停在中间。这台打印机已经配备了灯丝检测器，但它只是一个小型微动开关，仅用于检测此池何时为空。问题是，如果头部被堵塞，那么我无法检测是否是这种情况，这让我很紧张。我打算为我未来的R2-D2打印巨大的部件，我不想在打印失败并破坏我的打印件之前打印几天，因为打印头被堵塞了。视频演示：解决方案我带来的解决方案是设计一个电路来检测线轴何时转动，这样，我将能够看到灯丝是否在移动。预期功能在考虑这个项目时，我想出了一个在创建这个设计时我想要的功能列表。这是清单：最重要的功能是将打印状态发布到云端，作为物联网设备，我可以远程监控打印状态一个用于查看打印状态的网络界面……对我来说，一个不断增长的图表就足够了一个或多个LED显示检测到的活动1个LED显示Wifi连接状态有问题时发出警报的蜂鸣器如果出现任何问题，可以暂停打印机该设备应在小型USB电源上工作电路对于那个电路，我想使用我已经拥有的组件组件以下是我决定使用的组件列表以及一些解释和注意事项光传感器：我手头的那些是可变的10k电阻器使用的微控制器是WemosD1MiniPro-这个控制器的问题是只有1个模拟引脚因为光传感器是“模拟设备”，而且因为Wemos只有一个模拟引脚，所以我必须找到一种方法将模拟信号转换为数字信号并使用数字引脚。-为此我使用了MCP602A双运放目的电路细节该电路使用手工制作的“旋转编码器”：我的目标是，最初，不仅要检测灯丝正在移动，还要检测方向。我注意到打印机的回缩动作将灯丝向上推，但是，因为我将打印机转换为直接驱动，我不再有鲍登管，并且这种回缩动作不再将灯丝推回线轴。无论如何，我保留了旋转编码器的想法，并使用了2个LED和2个光电阻器来评估旋转。此处显示的电路显示了2个“通道”；每个LED光敏电阻对一个架构正如我们在电路中看到的那样，两个通道由MCP602A芯片中包含的两个运算放大器驱动。这些通道的目标是翻转一点，以便我可以从数字引脚读取它。电路说明当光线照射到其中一个光电阻器时，运算放大器会将光电阻器和10K电阻器创建的分压器与10k和4.5k电阻器创建的另一个分压器进行比较，当它超过阈值时，它翻转位，然后通过Wemos的引脚D5和D6读取值。然后，在内部，只要D5或D6发生变化，计数器就会被重置，并且一旦它大于预定义的值（由网页控制）（50秒左右），就会触发蜂鸣器并触发继电器在打印机上触发PAUSE操作。外壳我喜欢“老派”或“复古”的设计，所以我设计了一个让我想起这个时代的外壳。探测器小电路是用我的数控切割的。它们是不同的：其中之一包括2个LED和2根连接到电路板的电线（5v和地）另一块板包括2个光电阻器，需要3根电线：1个接地，第一个光电阻器的1个引脚和第二个光敏电阻器的另一个引脚电路图板子由三部分组成：最大的部分包含主电路其他2个部分用于旋转编码器的2个部分网络活动打印时，我可以通过检查图表来查看打印件。打印时，图形上的值会增加。上一张图片显示了打印开始而不是崩溃，因为我停止了线轴转动。我更换了线轴，重置了Wemos并重新启动了打印，这就是图表看起来像这样的原因。Web界面允许我更改蜂鸣器和继电器反应延迟。我还添加了一个“原始”部分，在那里我可以看到数据条目和每个条目的相关日期时间，这让我随时了解情况。

这款WiFi智能血氧仪可帮助您使用MAX30102和ESP32扫描血氧饱和度和BPM并在智能手机上显示值。第1步：项目演示在本教程中，我将详细解释如何使用MAX30102和ESP32构建您自己的基于WiFi的智能血氧仪。该项目简单且易于构建。您只需要两个组件——ESP32和MAX30102传感器。您只需将传感器连接到指尖，即可在几秒钟内在智能手机上查看SPO2（氧饱和度）和心率（BPM）读数。对于这个项目，ESP32板将使用Arduino内核进行编程。您可以使用ArduinoIDE、VSCode和PlatformIO或任何其他兼容的IDE。第2步：项目概述展示了如何构建这个项目。一定要看看第3步：它是如何工作的？我们使用ESP32读取原始MAX30102传感器读数——红外和红光被传输和读取ESP32然后处理这些原始值以计算SPO2和心率使用Blynk将最终读数发送到手机进行显示该应用程序可以根据需要进行定制。如果需要，可以在应用程序上实现历史数据的存储、记录和检索第4步：先决条件在继续本教程之前，请确保您有以下装置-1.所需零件要完成此项目，您需要：a)MAX30102脉搏血氧计：任何MAX30102传感器都可以工作，但要确保传感器和I2C信号在正确的电压下工作。有许多劣质电路板无法确认Maxims规格，并且会给出不正确的值并且可能无法工作。我发现这个传感器效果最好——MAX30102脉搏血氧仪。其他传感器在I2C通信期间出现故障或通信线路上的电压不正确。b)ESP32NodeMCU开发板：仅使用ESP32。由于内存限制，ArduinoUNO将无法运行Maxim算法。c)跳线：用于在ESP32和传感器之间建立连接点击以上链接购买产品或直接访问www.probots.co.in查找该项目的所有零件！我们为您的所有DIY项目提供5000多种此类产品。第5步：ArduinoIDE和ESP32开发板插件我们将使用ArduinoIDE对ESP32进行编程。因此，您必须在ArduinoIDE中安装ESP32插件。请按照本文了解详细说明：在ArduinoIDE中安装ESP32开发板（Windows、MacOSX、Linux）3.库要构建此项目，您需要在ArduinoIDE上安装以下库：a)SparkFun_MAX3010x_Sensor_Library（可在ArduinoLibraryManager和GitHub上安装）b)Blynk（可在ArduinoLibraryManager和GitHub上安装）4.Blynk应用程序安装了Blynk应用程序的智能手机您可以使用Arduino库管理器安装第一个库。转到Sketch>IncludeLibrary>ManageLibraries并搜索库名称。第6步：连接连接简单明了第7步：准备好应用程序我们将使用Blynk平台创建一个应用程序，该应用程序将从ESP32获取数据并将其显示在智能手机上。创建应用程序的步骤-1.在您的手机上创建一个新的Blynk应用程序2.添加2xGauge和2xLabeledValueWidgets，并将每一个与VirtualPinsV3和V4相关联。您可以根据需要标记和格式化数据。我们对BPM使用V3，对SPO2使用V4。ESP32会将脉冲读数传输到V3引脚，将SPO2读数传输到V4引脚。在创建应用程序时，您将获得一个Blynk身份验证令牌。记下它，因为您稍后在对ESP32进行编程时会需要它。第8步：代码的工作原理此项目的代码可在GitHub页面上找到：WiFiOximeter让我们快速浏览一下这段代码的相关部分。将您的Blynk应用程序身份验证密钥插入auth[]字符数组中。这用于在Blynk服务器上识别您的ESP32和应用程序。在上一步中创建Blynk应用程序后，您将收到身份验证密钥。字符验证[]=“”；//您应该在Blynk应用程序中获得AuthToken。将您的网络凭据插入以下变量中，以便ESP32连接到您的本地wifi网络：字符ssid[]="";//在此处输入您的WiFiSSIDcharpass[]="";//在此处输入您的WiFi密码第9步：演示上传程序，你应该开始在你的Blynk应用程序上看到值。将传感器连接到指尖后，您将立即开始看到BPM和SPO2读数。请注意，只要有变化，读数几乎会立即更新。如果您热衷于构建此项目，阅读以下两篇文章将帮助您了解MAX30102血氧计的工作以及如何从中获得最佳精度。我强烈建议您阅读它们。MAX30102入门：第1部分MAX30102入门：第2部分

近年来，我们可以看到美国宇航局向火星发送了不同的机器人，如机遇号和好奇号。两辆火星车都有轮子。然而，我认为在火星上使用四足或六足机器人你会更加灵活，因为地球上的许多动物都是用腿移动的。这意味着机器人仅依赖于火星上的重力，而不依赖于大气的成分。出于这个原因，在这个项目中，我将描述一个火星上四足机器人的模型。视频演示：补给品对于基本四足机器人：1xArduinoNano12x伺服电机1x伺服控制板PCA96851x稳压器(UBEC3A2-6LiPo)4x脚4x腿4x髋关节1x身体1x9伏电池1x14.8伏电池（或4x3.7伏电池）螺丝和螺母（用于伺服电机和板）电线一些公头对于高级四足机器人（上面的材料加上下面描述的材料）：2x伺服电机1x超声波传感器(HY-SRF05)1x气体传感器(MQ-2)1xnRF24L011x温湿度传感器(CNT5)很多电线更多公头对于接收器：1xnRF24L011x"Arduino"Promicro（就像ArduinoLeonardo）1x电阻100欧姆1x电阻200欧姆软件：ArduinoIDE加工第1步：有关四足机器人的更深入信息作为介绍，我想先解释几个术语。四足动物是四足动物。机器人是机器，最初是自动机，执行机械工作。因此，四足机器人是具有四条腿的机器人。机器人存在于许多不同的应用领域。他们快速、准确、不间断地工作。这就是为什么它们在工业中很受欢迎，例如，被用作自动化生产过程的一部分。但机器人也可以为私人家庭提供有价值的服务。例如，近年来，在花园中使用机器人割草机或在家庭中使用机器人吸尘器变得流行。另一方面，四足机器人主要用于开辟无法通行的地形以及有时会危及生命和肢体的操作。人的生命非常宝贵，紧急情况下的救援人员会为他人冒生命危险。因此，这项任务可以由现场的机器人执行，而人类则可以在安全的位置对其进行控制。例如，四足机器人可以在地震后或火灾中寻找人，或者在太空探险中从外星球上采集岩石样本-如图所示。然而，对于传统机器人而言，此类任务会带来问题，因为它们通常是为平面或固定应用而设计的。例如，工业机器人通常是静止的，通常只移动一只手臂来执行重复的制造步骤。或者其他机器人在轨道上移动。另一方面，割草机器人更具机动性。它可以用轮子在平坦的草地上移动。然而，这些类型的机器人都不能在整洁的环境之外移动。轮子的使用也限制了运动。例如，对于这种类型的机器人来说，台阶通常是一个不可逾越的障碍。另一方面，我们人类可以轻松克服这些障碍，因为我们用两条腿移动。然而，用两条腿走路需要复杂的过程来在运动过程中动态地建立平衡。由于我们的平衡感、我们的关节和我们的肌肉，我们人类从孩提时代就已经完善了这一点。另一方面，对于双足机器人来说，这很难实现。所以很明显，通过四条腿可以达到更高的动态平衡，因为机器人总是可以用三条腿站立并用第四条腿移动。这大致相当于三腿椅子，只要重心在腿内，就不会在静止状态下翻倒。从本质上讲，这解释了四足机器人的基本运动。因为机器人总是可以用三条腿站立并用第四条腿移动。这大致相当于三腿椅子，只要重心在腿内，就不会在静止状态下翻倒。从本质上讲，这解释了四足机器人的基本运动。因为机器人总是可以用三条腿站立并用第四条腿移动。这大致相当于三腿椅子，只要重心在腿内，就不会在静止状态下翻倒。从本质上讲，这解释了四足机器人的基本运动。在上图中，您可以看到我的没有传感器的四足机器人-所以在早期版本中。您可以很好地看到四个腿和基本组件，这就是我认为图片合适的原因。第2步：打印所有部件要做的第一件事是打印出所有部件。关于这一点我不想说太多，因为我想为个人喜好在层高或支撑方面留出空间。尽管如此，这一步很重要，因为我已经附加了为此所需的文件。除了脚、腿和髋关节，我自己创建了所有模型。即使是我自己没有制作的三个模型，我也不得不调整，因为它们不适合我的电机尺寸。根据您正在构建的四足机器人中的哪一种，您必须查看必须打印出哪些模型的耗材列表。四足-robot_body(2).stl下载脚.stl下载腿.stl下载髋关节.stl下载电池座.stl下载电路高度.stl下载超声波传感器部分1.stl下载超声波传感器第2部分.stl下载第3步：展示电路并构建机器人第4步：超声波传感器如果四足机器人没有传感器，它会遇到任何事情。为了解决这个问题，我在上面安装了一个超声波传感器，它可以通过两个电机在两个轴上旋转。这应该允许机器人检测障碍物并避开或走过它们。此外，它应该向两个方向看，并识别哪个方向有更多的空间在那里转弯并走得更远。为了使该原理也适用于火星，有必要了解或测量火星上的大气是如何组成的，以便尽可能准确地计算声速，从而使超声波传感器可以提供尽可能准确的值尽可能。为了将它也应用于模型，我在计算速度时包括了温度。为此，我使用了将速度显示为温度函数的函数。我在这个来源中找到了这个。代码中的行如下所示：distance_cm=((0.03316+temperatureC*0.00006)/2)*duration_us2;//sounddependingonthetemperature运行时超声波传感器将向下定向以检测任何障碍物。当这个事件发生时，传感器会上升并首先测量四足机器人是否会越过障碍物。如果翻不过去，就左右看看，看看还有多少空间，选择空间大的那一边。你可以从一开始就在视频中看到整个说明。第5步：气体传感器气体传感器可以测量空气中的至少一种气体。根据传感器的不同，这可能会有所不同。MQ-2气体传感器可以测量三种气体：LPG（液化的pertoleumgas），存在于加热器中，具有高度易燃性和致癌性。CO（一氧化碳），一种透明、无味且有毒的气体，由不完全燃烧产生，即燃烧时氧气不足。烟是由火产生的，是一种浓稠的雾化气体。我选择了MQ-2气体传感器，因为我可以在不同的地方运行四足机器人，看看某处是否有火或加热器是否泄漏。然而，我也很清楚火星上还需要其他气体传感器。在火星上寻找生命的过程中，气体传感器可能被证明是非常有用的，因为它可以测量空气的成分。如果你再测量火星上土壤或流体的成分，你可以结合有价值的信息，并尝试通过米勒-尤里实验创造生命。第6步：温湿度传感器了解您周围的温度至关重要。在我的模型中，我需要它来确定声音的速度。有了空气湿度，也可以从“远处”判断下雨与否。“从远处”意味着我不一定要看到四足机器人，而只需要有一个连接，以便在计算机上向我显示这些值。在火星上测量温度很重要，因为高于某个温度，一些组件需要冷却。根据这个消息来源，火星上的湿度似乎足够高，可以想象生命存在。这些信息与气体相结合提供了大量信息，这些信息相结合将使未来在火星上生活成为可能。所以，火星上符合条件的地方还需要找到。这几乎是最艰巨的任务，为此研究需要时间，我们作为感兴趣的人需要耐心。第7步：（反向）运动学运动学通常处理对物体运动的描述，而不是运动的原因。在机器人技术中，运动学也起着非常重要的作用，因为它是描述由执行器（例如电机）执行的运动的问题。在四足机器人的情况下，它是关于腿运动的描述。有三个电机，所以三个DOF（自由度）。您有一个起点和一个终点，并且想要计算电机的角度。有alpha、beta和gamma。点和角度绘制在图片的顶部。接下来我选择了一个坐标系，因为有了它我可以将坐标视为位置向量，并且可以很好地计算向量角度。我是如何精确计算的，您可以在我附上的程序中查找。它是用Java编写的，但由于上传时出现问题，它现在是一个.txt文件。该程序可以自动执行计算，您只需指定终点，如上图所示。对于每条腿，您必须将坐标输入到程序中，就好像身体不存在一样。所以你必须计算每条腿相对于坐标原点的角度，以便它们是正确的。你可以在上面的图片中看到这个，它有身体在中心，外面有很多坐标。蓝色坐标显示身体相对于起始位置的位置。橙色坐标显示腿相对于身体坐标的位置。如果黄色+50在那里，这条腿已经迈出了一步，在进一步的计算中必须计算x+50。腿的各个坐标（橙色的）必须输入到程序中，插入到Arduino程序中，然后由Arduino程序中的另一个函数计算。与Arduino计划有关的一切都可以在第9步中获得资金。在Arduino程序中输入alpha角度时，必须注意它是正确的距离。对于前腿，您必须计算值-180。由于保持重心，因此必须移动四足机器人的身体以稳定抬起一条腿。单腿.txt第8步：有效的步行方式我可以输入PWM值，然后测量地理三角形的角度并更改值，直到它们正确为止。但问题是时间长，效率不高。所以我考虑测量最大值和最小值，然后使用map()函数将角度转换为PWM值。这个函数看起来像这样：//youprobablyhavetochangethesevaluesaccordingtoyourmotorsintmap_values(intindex){//frontrightif(index==0)pwm[0]=map(angle[0],20,270,550,100);if(index==1)pwm[1]=map(angle[1],35,325,100,680);if(index==2)pwm[2]=map(angle[2],35,210,130,650);//frontleftif(index==8)pwm[8]=map(angle[8],20,300,100,600);if(index==9)pwm[9]=map(angle[9],35,320,650,100);if(index==10)pwm[10]=map(angle[10],45,210,650,170);//backrightif(index==4)pwm[4]=map(angle[4],40,270,180,650);if(index==5)pwm[5]=map(angle[5],45,320,650,100);if(index==6)pwm[6]=map(angle[6],85,215,650,250);//backleftif(index==12)pwm[12]=map(angle[12],20,300,650,200);if(index==13)pwm[13]=map(angle[13],25,325,100,650);if(index==14)pwm[14]=map(angle[14],80,210,100,520);//ultrasonicsensorif(index==7)pwm[7]=map(angle[7],45,200,100,600);if(index==3)pwm[3]=map(angle[3],-90,65,170,650);//returnavaluereturnpwm[index];}多亏了这个功能，你只需要输入相应的角度，即angle[0]=200；并且程序有效。这对于快速从向前跑到向后跑和向侧跑非常方便。第9步：四足机器人的最终Arduino代码该代码的工作方式是测量温度、湿度和三种气体并将其发送到接收器。之后，测量距离并决定机器人是向前还是向后运行。如果它返回，它会在两个方向上转动超声波传感器，并测量哪一侧有更多空间可以转动。代码被拆分成尽可能多的函数，以使循环中的代码尽可能小，从而更易于管理。现在我想谈谈所需的库。I2C连接到伺服控制板需要线库。控制板也有自己的库，允许电机保持其位置，因此强烈推荐。MQ2是气体传感器，通过它可以单独测量不同的气体。nRF24L01模块的连接需要SPI以及它自己的库来建立连接。DHT库用于温度和湿度传感器。Autonomous_quadruped-robot2.ino第10步：接收器原理和电路要接收四足机器人在远方（即在火星上）收集的数据，您需要一个接收器。该接收器由一个ArduinoProMicro、一个nRF24L01模块和一个分压器组成，将Arduino的输出电压降低到3.3伏，使模块不会损坏。第11步：接收器Arduino代码接收器从机器人获取数据，然后将其放到串行接口上​​。处理程序从那里访问它并可以为用户输出数据。目标是将大部分值放在接口上，以便它们可以被Processing直接读取和输出。receiver_autonomous.ino第12步：处理处理应该用于以这样一种方式处理数据，即用户可以阅读最后呈现的所有内容。为此，我设计了如上图所示的窗口。与蓝色字体有关的一切都是直接来自传感器的值。黄色的文字看起来总是不同的，因为它会根据四足机器人的动作而变化。这样你就可以关注它在做什么。右下方的图片显示超声波传感器是向上还是向下。这里要知道的重要一点是，Processing运行一系列串行端口并从列表中选择一个。代码中的相应行如下所示：//opentheportport=newSerial(this,Serial.list()[2],9600);//youmighthavetoadjustthis您可以在笔记本电脑的设备管理器中查找，然后尝试一下。这可能需要多次尝试。ArduinoProMicro应该是最后一个。计算公式为n-1，其中n是可用端口的数量。在完成所有这些步骤和紧张的工作之后，您可以坐下来享受您的自主四足机器人，有朝一日可能会在火星上四处走动。Quadruped_Robot.pde

在这个项目中，我将解决我在现代电影中遇到的最大问题之一。问题是与音乐音量相比，对话音量太低了。这就是为什么我将Arduino微控制器与麦克风和IRLED结合起来以创建自动音量调节器。它基本上检测大声电影音乐何时开始播放，降低音量，然后在音乐结束时将音量调高。让我们开始吧！第1步：项目演示第2步：订购您的组件！锂电池：充电/保护板：开关：3.3V稳压器：电容器：电阻：驻极体麦克风：运算放大器：电位器：ArduinoProMini：红外灯：红色LED：第3步：建立电路！原理图：请点击下载第4步：将代码上传到Arduino！在这里您可以找到Arduino的代码。使用FTDI分线板上传它。确保使用3.3V8MHz设置。您还需要下载这个库：https://www.arduino.cc/reference/en/libraries/irremote/代码：MovieVolumeAdjust.ino：请点击下载第5步：成功！你做到了！您刚刚为LOUDMOVIEMUSIC创建了自己的自动音量调节器！如有任何问题，欢迎留言评论交流。

系统信息监视器很受欢迎。一眼就能看到有关计算机的所有重要信息。CPU温度、风扇速度、内存使用量等。如果我告诉您，您可能已经拥有自己制作所需的一切，该怎么办？甚至让它通过蓝牙发送数据，这样你就不需要长长的电缆连接到你的电脑上。或者将它与您的笔记本电脑一起使用，但不必随身携带。在这个项目中，您将学习如何将ILI9488屏幕连接到ESP32。上传代码，并在您的计算机上运行主机脚本以发送数据。最后，您的办公桌上将有一个方便的小型系统信息监视器。补给品38针ESP32-WROOM-32开发板一块ILI9488TFT屏幕XPT2046触摸控制器一个可选的ESP32+TFT合PCB工具：烙铁和焊锡剥线钳冲洗刀具第1步：观看视频第2步：获取您需要的零件准备ESP32和ILI9488TFT+触摸屏第3步：硬件：将TFT屏幕连接到ESP32接线起初可能看起来有点令人生畏。但不要让所有的电线吓到你。这是非常直接的。当您将TFT+触摸屏连接到ESP32时，上图将对您有所帮助。这也是决策时间。将两者连接在一起时几乎没有选择。您可以使用面包板，也可以使用原型板，也可以专门订购PCB来将ILI9488+touch连接到38针ESP32DevKitC。我想指出的是，面包板选项只是用于测试连接和屏幕的选项。放在办公桌上不太实用，连接松动可能会导致问题。重要的是要知道这些屏幕在3.3V下运行。将它们连接到5V会造成损坏！这些是您需要从ESP32->ILI9488进行的连接：3.3V->VCC地->地GPIO15->CSGPIO4->复位GPIO2->DC/RSGPIO23->SDI(MOSI)和T_DINGPIO18->SCK和T_CLKGPIO32->LEDGPIO21->T_CSGPIO19->T_DOGPIO27->T_IRQSDO(MISO)不用于TFT屏幕，因此在TFT模块上留下一个未连接的引脚。没关系！如果您想订购一个PCB设计，以便于将ESP32连接到TFT屏幕Gerber文件：点击下载第4步：软件：安装ArduinoIDE库安装ArduinoIDEESP32内核。转到Arduino->首选项，然后单击其他板管理器URL输入字段后面的图标。接下来，将以下链接（不带引号）复制并粘贴到弹出框中：“https://raw.githubusercontent.com/espressif/arduino-esp32/gh-pages/package_esp32_index.json”单击确定和确定。接下来，转到Tools->Board:->BoardManager并搜索“ESP32”。安装最新版本并单击“关闭”。安装必要的库。这个项目使用了一些库。可以通过库管理器安装其中两个库。转到Sketch->IncludeLibrary->ManageLibraries并搜索并安装以下库：Adafruit-GFX-库TFT_eSPI如果您使用的是ESP32TouchDown(esp32touchdown.com)，那么您还需要电容式触摸库：转到“https://github.com/DustinWatts/FT6236”，点击“代码”和“下载.ZIP”。在ArduinoIDE中，转到Sketch->IncludeLibrary->Add.ZIPlibrary第5步：TFT屏幕配置在编译和上传Bluetooth-System-Monitor.ino草图之前，您必须编辑TFT_eSPI库中包含的User_Setup.h文件。这可以在“库”下的Arduino素描本文件夹中找到。如果您尚未重命名TFT_eSPI库文件夹，则可以在TFT_eSPI-master中找到文件User_Setup.h。在这里，您必须取消注释适用于您的硬件配置的行。为方便起见，您可以在“user_setup.h示例”文件夹中下载的存储库中找到此项目所需的user_setup.h文件。将文件“ESP32_Dev_Kit_V1_ILI9488_Resistive.h”复制到“/TFT_eSPI-master/”。将已经存在的“User_Setup.h”重命名为“User_Setup.old”（这样可以保留原始文件以防出现问题）。现在将“ESP32_Dev_Kit_V1_ILI9488_Resistive.h”重命名为“User_Setup.h”。（如果您使用的是ESP32TouchDown，同样的配置适用！第6步：下载ArduinoSketch并上传到ESP32ESPSketch数据上传工具该项目使用SPIFFS（ESP32闪存）来存储用作背景的图像。在将草图上传到ESP32之前，您需要将这些上传到ESP32。为此，您需要ESP32Sketch数据上传工具。您可以从Github下载：“https://github.com/me-no-dev/arduino-esp32fs-plugin”。按照Github上的说明安装该工具：从发布页面下载工具档案。在您的Arduino素描本目录中，如果工具目录尚不存在，请创建该目录。将工具解压到工具目录中（路径类似于/Arduino/tools/ESP32FS/tool/esp32fs.jar）。重启ArduinoIDE。（在MacOS上，在~/Documents/Arduino/中创建工具目录并在那里解压文件）。上传数据文件夹在将数据文件夹上传到ESP32之前，您首先必须选择正确的分区方案。转到Tools->Board并选择ESP32DevModule。仍然在工具下，选择分区方案。->“默认4MB，带有spiffs”。插入ESP32。单击工具并选择“ESPSketch数据上传”。提示！：如果数据上传失败，可能是您打开了串行监视器。如果发生这种情况，请关闭串行监视器并重试。蓝牙-系统-Monitor.ino在Github上，您可以找到该项目的完整源代码。转到Bluetooth-System-MonitorGithub存储库，然后单击“代码”和“下载.ZIP”：https://github.com/DustinWatts/Bluetooth-System-M...提取提取的文件夹并将其重命名为"Bluetooth-System-Monitor"。这样ArduinoIDE就不会抱怨文件夹和草图的名称不同。如果发生这种情况，您将收到一个弹出窗口，询问您是否应该移动草图。这里的危险在于，它只会移动草图而不是数据文件夹。这会导致上传时出错！在ArduinoIDE中打开Bluetooth-System-Monitor.ino草图。草图中的一些设置首先，根据您使用的电路板（电阻式触摸、电容式触摸或无触摸），您必须取消对正确的注释。例如，如果您使用ESP32TouchDown取消注释："#defineENABLE_CAP_TOUCH"。如果您使用带有单独TFT的DevKitC，请取消注释"#defineENABLE_RES_TOUCH"。在草图中，您可以设置一些警告级别。这将使图标下的文本变为红色。向下滚动，直到看到“//定义警告级别，随意更改”。在这里您可以设置一些警告级别。您还可以设置图形y轴的比例。这是在"//ThescaleoftheY-axispergraph"下完成的。如果这些太大或太小，数据将无法正确显示在图表上。您可能需要尝试这些。将草图上传到ESP32继续将Bluetooth-System-Monitor.ino草图上传到ESP32。除分区方案外，工具下的设置可以保留为默认值（见图）。转到“草图”并选择“上传”。这可能需要一段时间，因为它是一个大草图。现在完成了，让我们让我们的计算机将数据发送到我们的系统监视器！第7步：首次连接在我们可以在我们的计算机上使用蓝牙系统监视器之前，我们必须让它知道我们有一个串行蓝牙连接。确保ESP32已通电。在Windows上：右键单击开始菜单，单击设置，然后单击设备。点击“添加蓝牙或其他设备”。选择“蓝牙”。等待它找到“ESP32”或“MyDisplay”。点击它。现在应该已连接。在此之后，您可以单击完成。打开设备管理器（右键单击开始菜单）并单击端口旁边的箭头。现在应该有一个名为“StandardSerialoverBluetoothlink”的设备。这是您在下一步中必须使用的COM端口。注意：在我的设置中，出现了两个新设备。我用了两个中的第一个。但是您可能必须对此进行试验。在MacOS上：打开首选项并单击“蓝牙”。它应该已经显示“ESP32”或“MyDisplay”，但您可能需要等到它完成搜索。选择“ESP32”或“MyDisplay”，然后点击“连接”。要查看实际设备名称是什么，您可以打开终端并输入：“ls/dev/tty.*”这将为您列出所有串行端口。第8步：将数据发送到系统监视器的Python脚本我提供了两个python脚本，它们会将数据发送到您的系统监视器。一种用于Windows，一种用于MacOS。两者都要求您安装最新版本的Python。如果您还没有，可以从这里下载并安装：https://www.python.org/downloads/视窗为了使脚本正确运行，您需要安装一些Python模块。这些模块是`psutil`、`pyserial`和`pythonnet`。您可以使用PIP来安装这些。以管理员身份打开命令提示符，通过单击开始菜单并键入“cmd”，然后右键单击命令提示符并选择“以管理员身份运行”。导航到文件夹“Bluetooth-System-Monitor/host_python”，即您下载Sketch的文件夹。在这里安装所需的Python模块：`pip安装pyserial``pip安装psutil``pip安装pythonnet`正确安装模块后，在您喜欢的代码编辑器中打开“windows_host.py”。我正在使用VSCode，但SublimeText或其他也可以使用。在这里，您必须至少编辑一行代码。表示`connection=serial.Serial('COM16')`的行。上面的图片会给你一个线索。这是脚本将向其发送数据的COM端口。确保它在引号之间并使用大写字母。您可以将驱动器号更改为另一个驱动器以报告其可用空间。但这是可选的。保存更改，您就完成了！确保无论您从何处运行此脚本，所包含的.dll文件都位于同一文件夹中。要运行此脚本，您需要以管理员身份运行它！苹果系统MacOs比Windows更容易一些。这主要是因为您不需要更改COM端口，因为所有Mac的名称都相同。因此无需编辑脚本，但如果您愿意，您可以更改报告可用空间的硬盘，并且您可以编辑轮询时间。另一件事是，在Windows上，您需要一个.dll来从您的计算机读取一些信息，但在MacOS上，这一切都可以用纯Python完成。在这种情况下，您唯一需要做的就是安装两个模块。打开终端并导航到Python脚本所在的文件夹。在那里，安装：`pip安装pyserial``pip安装psutil`在MacO上，您还需要以管理员身份运行此脚本。所以使用`sudopythonmacos_host.py`来运行。第9步：制作案例这个项目与我制作的另一个项目FreeTouchDeck使用相同的屏幕。您也可以将此案例用于该系统监视器。此设计适用于带或不带组合器PCB的屏幕和ESP32。表壳设计为压入式。但是，您可以添加一点CA胶（疯狂胶）以将顶部牢固地连接到底部。你可以在Thingiverse上找到这个案例：https://www.thingiverse.com/thing:4661069我用PLA打印，层高为0.2毫米。如果正面朝下打印，顶部不需要支撑。如果您在开口朝下打印，底部需要一些最小的支撑。如果您想根据自己的喜好修改案例，可以在Github上找到Fusion360文件：https://www.thingiverse.com/thing:4661069到目前为止，Thingiverse上有很多我的原始设计的混音。在这里查看它们：https://www.thingiverse.com/search?q=FreeTouchDeck对于ESP32TouchDown，您可以在此处找到案例：https://github.com/DustinWatts/esp32-touchdown/tre...第10步：完成！如果一切顺利，您现在的办公桌上就有了一个方便的小系统监视器！随意挖掘所有代码，并在您认为合适的地方进行改进。

在这个项目中，我们将使用在线天气服务在图形LCDPhidg​​et(LCD1100)上显示当地天气和时间。此项目的代码可用C#和Python编写。补给品使用以下硬件：VINT集线器Phidg​​et(HUB0000_0)图形LCD小工具(LCD1100_0)第1步：设置将您的图形LCDPhidg​​et连接到任何端口上的VINT集线器。第2步：概述如上图，这个项目主要有两个部分：访问天气数据显示天气数据让我们先来看看访问数据。第3步：访问天气数据我们将使用OpenWeather访问我们当地的天气预报。他们提供免费访问超过200,000个城市的天气预报。支持以下格式：JSONXMLHTML对于这个项目，我们将使用XML格式。为了访问天气数据，您必须创建一个免费帐户并获得一个API密钥。第4步：创建您的帐户按照此链接创建一个免费帐户并获取API密钥。获取API密钥后，您将可以通过此URL访问数据：api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={cityname}&appid={APIkey}将{cityname}替换为您的城市，将{APIkey}替换为您的API密钥。例如，这就是我们的样子：http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Calgary&APPID=fakeid111111111111111111111111111&units=metric&mode=xml尝试在任何网络浏览器中输入您的URL。您将看到如上所示的XML格式的天气数据。下一步是创建一个程序，该程序可以解析数据以便显示。第5步：读取/解析天气数据-C#对于C#，您可以使用XMLTextReader类来快速解析XML数据：staticstringreadXML(stringarg1,stringarg2){StringURLString="http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Calgary&APPID=fakeid111111111111111111111111111&units=metric&mode=xml";XmlTextReaderreader=newXmlTextReader(URLString);reader.ReadToFollowing(arg1);reader.MoveToAttribute(arg2);returnreader.Value;}您可以像这样使用上面的函数：staticvoidupdateWeather(LCDlcd){stringcity=readXML("city","name");stringtemperature=readXML("temperature","value");stringhumidity=readXML("humidity","value");stringwindspeed=readXML("speed","value");stringdescript=readXML("weather","value");stringiconID=readXML("weather","icon");}还有其他可用的值（日出时间、日落时间、压力等），但对于这个项目，我们将只显示值的一个子集。第6步：读取/解析天气数据-Python对于Python，您可以使用ElementTreeXMLAPI来快速解析数据：importxml.etree.ElementTreeasETfromurllib.requestimporturlopenurl=urlopen('http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Calgary&APPID=fakeid111111111111111111111111111&units=metric&mode=xml')tree=ET.parse(url)root=tree.getroot()defreadXML(arg1,arg2):foriteminroot.iter(arg1):returnitem.get(arg2)print(readXML('city','name'))print(readXML('temperature','value'))print(readXML('humidity','value'))print(readXML('speed','value'))print(readXML('weather','value'))print(readXML('weather','icon'))还有其他可用的值（日出时间、日落时间、压力等），但对于这个项目，我们将只显示值的一个子集。第7步：OpenWeather图标您可能已经注意到我们存储了上面的iconID。该值表示描述当前天气的图像。您可以在此处查看图标。GraphicLCDPhidg​​et能够显示位图，我们可以在我们的程序中轻松实现这些图标。如果您还没有在GraphicLCDPhidg​​et上探索位图，请查看此项目。网上有很多像素艺术程序，我们使用了Piskel。由于简单的导出到C文件选项，重新创建OpenWeatherMap图标很容易。位图的结果在下面的github存储库中提供。第8步：显示数据-C#现在我们已经收集了天气数据，最后一步是将其显示在GraphicLCDPhidg​​et上：staticvoidupdateWeather(LCDlcd){stringcity=readXML("city","name");stringtemperature=readXML("temperature","value");stringhumidity=readXML("humidity","value");stringwindspeed=readXML("speed","value");stringdescript=readXML("weather","value");stringiconID=readXML("weather","icon");if(temperature.Length>5){temperature=temperature.Remove(5);}//Temperatureboxintx=(44-((temperature.Length*6)+12))/2;lcd.WriteText(LCDFont.Dimensions_6x12,x,15,temperature);lcd.WriteText(LCDFont.User1,x+temperature.Length*6,15,"0");lcd.WriteText(LCDFont.Dimensions_6x12,x+temperature.Length*6+6,15,"C");//Weatherimage+descriptboxbyte[]temp;if(iconID=="01d")temp=_01d;elseif(iconID=="02d")temp=_02d;elseif(iconID=="03d")temp=_03d;elseif(iconID=="04d")temp=_04d;elseif(iconID=="09d")temp=_09d;elseif(iconID=="10d")temp=_10d;elseif(iconID=="11d")temp=_11d;elseif(iconID=="13d")temp=_13d;elseif(iconID=="50d")temp=_50d;elseif(iconID=="01n")temp=_01n;elseif(iconID=="02n")temp=_02n;elseif(iconID=="10n")temp=_10n;elsetemp=unknown;lcd.WriteBitmap(2,31,32,32,temp);lcd.WriteText(LCDFont.Dimensions_5x8,40,42,descript);//Extrainfoboxlcd.WriteText(LCDFont.Dimensions_5x8,50,11,"Humidity:"+humidity+"%");lcd.WriteText(LCDFont.Dimensions_5x8,50,20,"Wind:"+windspeed+"km/h");}staticvoidredraw(LCDlcd){lcd.Clear();//drawbordersaroundoutsidelcd.DrawLine(0,0,127,0);lcd.DrawLine(0,0,0,63);lcd.DrawLine(127,0,127,63);lcd.DrawLine(0,63,127,63);//drawbordersinsidelcd.DrawLine(0,10,128,10);lcd.DrawLine(43,10,43,30);lcd.DrawLine(1,30,127,30);lcd.WriteText(LCDFont.Dimensions_5x8,1,1,DateTime.Now.ToString("ddd,MMMdhh:mm:sstt"));updateWeather(lcd);lcd.Flush();}下面是对上面代码的快速回顾：重绘此函数在图形LCD上绘制主要边界。它还打印当前时间并调用updateWeather程序。更新天气此函数将来自OpenWeather服务的数据排列到图形LCD上。第9步：显示数据-Python现在我们已经收集了天气数据，最后一步是将其显示在GraphicLCDPhidg​​et上：defupdateWeather():city=readXML('city','name')temperature=readXML('temperature','value')humidity=readXML('humidity','value')windspeed=readXML('speed','value')descript=readXML('weather','value')iconID=readXML('weather','icon')if(len(temperature)>5):temperature=temperature[:-1:]#removelastcharsoitfits#temperatureboxx=(44-((len(temperature)*6)+12))/2x=int(x)#forcetointlcd.writeText(LCDFont.FONT_6x12,x,15,temperature)lcd.writeText(LCDFont.FONT_User1,x+len(temperature)*6,15,"0")lcd.writeText(LCDFont.FONT_6x12,x+len(temperature)*6+6,15,"C")#Weathericon+descriptboxtemp=[]if(iconID=="01d"):temp=_01delif(iconID=="02d"):temp=_02delif(iconID=="03d"):temp=_03delif(iconID=="04d"):temp=_04delif(iconID=="09d"):temp=_09delif(iconID=="10d"):temp=_10delif(iconID=="11d"):temp=_11delif(iconID=="13d"):temp=_13delif(iconID=="50d"):temp=_50delif(iconID=="01n"):temp=_01nelif(iconID=="02n"):temp=_02nelif(iconID=="10n"):temp=_10nelse:temp=unknownlcd.writeBitmap(2,31,32,32,temp)lcd.writeText(LCDFont.FONT_5x8,40,42,descript)#Extrainfoboxlcd.writeText(LCDFont.FONT_5x8,50,11,"Humidity:"+humidity+"%")lcd.writeText(LCDFont.FONT_5x8,50,20,"Wind:"+windspeed+"km/h")defredraw():lcd.clear()#Drawbordersaroundoutsidelcd.drawLine(0,0,127,0)lcd.drawLine(0,0,0,63)lcd.drawLine(127,0,127,63)lcd.drawLine(0,63,127,63)#drawbordersinsidelcd.drawLine(0,10,128,10)lcd.drawLine(43,10,43,30)lcd.drawLine(1,30,127,30)timeStr=datetime.now().strftime("%a,%b%d%I:%M:%S%p")lcd.writeText(LCDFont.FONT_5x8,1,1,timeStr)updateWeather()lcd.flush()下面是对上面代码的快速回顾：重绘此函数在图形LCD上绘制主要边界。它还打印当前时间并调用updateWeather程序。更新天气此函数将来自OpenWeather服务的数据排列到图形LCD上。第10步：主循环最后要做的是创建一个主循环，按设定的时间表更新LCD。以下是我们的建议：每秒：更新LCD上的时间每15分钟：更新LCD上的天气状态创建一个每秒循环一次的无限循环。创建一个计数器来跟踪循环，当计数器达到900（900秒是15分钟）时更新天气。第11步：完成该项目的完整代码可在此处获得：https://github.com/phidgeteer/LCDWeather.git如果您有任何问题，请在下面发表评论！

在这个项目中，我们将创建一个无线风扇，您可以通过WiFi使用手机完全控制它。您可以左右旋转，上下倾斜，选择风扇转速和转速。我们将使用带有台式PC风扇和几个电机的ESP32来轻松实现这一目标。我制作了一个视频，其中介绍了整个项目，并非常清楚地解释了每个步骤。因此，如果您想要视频版本，我强烈建议您观看视频，因为它更容易理解。让我们开始吧！项目演示：补给品以下是此项目所需的所有组件的列表：140mm风扇，我使用的是NoctuaNF-A14。我建议使用尽可能高的RPM。此处使用的风扇转速为3000RPM。Nema17步进电机，用于风扇的旋转。A4988步进电机驱动器，用于驱动和控制步进电机。DS04-NFC伺服电机，用于倾斜运动。ESP32作为微控制器，它内置了无线连接所需的WiFi。可提供5安培电流的12伏电源。我使用了带有电源插孔DC电缆的电源线。LM2596降压转换器，将12v降压到5v，因为伺服和微控制器在5v上运行。风扇和步进电机需要12v。100uF电容，用于过滤任何电压尖峰的电源。2个开关。第1步：面包板接线第一步是在面包板上将所有东西连接在一起。按照接线图小心地将所有东西连接在一起。第2步：电话设置（Blynk）为了使用手机控制风扇，我们将使用Blynk。这是一个非常易于使用的平台，允许您使用WiFi从手机控制Arduino板。首先，您需要在手机上安装Blynk应用程序。第3步：创建一个新的Blynk项目在您的手机上安装Blynk应用程序后。创建一个新项目。选择一个项目名称。选择“ESP32DevBoard”作为设备。选择Wi-Fi作为连接类型。第4步：添加所有小部件插入您在图像中看到的相同小部件，并确保所有虚拟引脚与图像匹配。您将需要两个按钮用于向上和向下倾斜。风扇速度滑块。确保滑块范围从0到4095。用于打开和关闭自动模式的按钮。确保它是一个开关而不是一个按钮。另一个用于旋转速度的滑块。确保滑块范围在50到300之间。左右转动风扇的两个按钮。两个最终按钮用于设置旋转的开始和结束位置。请记住，所有虚拟引脚都需要与您在图像中看到的内容相匹配。添加所有这些小部件后，转到项目设置并确保“连接应用程序时通知设备”已打开。第5步：Arduino草图需要的代码库所有这些库都可以使用ArduinoIDE库管理器轻松安装。Blynk由弗拉基米尔Shymanskyy。ESP32Servo由KevinHarrington和JohnK.Bennett编写。从这个存储库中获取Arduino草图。您只需要在草图中更改3个变量：auth这是您在手机上的Blynk应用程序上创建项目时通过电子邮件收到的Blynk身份验证代码。ssid你的WiFi名称。传递您的WiFi密码。完成这些更改后，将草图上传到ESP32。第6步：面包板演示/测试一旦代码被上传并且所有东西都连接到面包板上。连接电源并使用开关打开它。您现在可以打开您创建的Blynk应用程序并连接到ESP32。连接后，您将能够使用所有小部件并控制风扇！第7步：条板版一旦您确认在面包板版本上一切正常。您可以创建一个条板版本。这将使它具有更小的占地面积并且非常易于使用，因为您只需将组件连接到条形板，而不必担心到处都有电线。第8步：3D打印！如果你有一台3D打印机。您可以在此处下载所有3D模型。打印所有部分。对于电机轴连接器、顶部和左侧风扇附件，在孔中使用3毫米螺纹插入螺母以增加稳定性。从照片中可以看到，组装风扇。第9步：完成！您现在已经创建了自己的无线风扇！您可以使用手机轻松控制。如果有任何不清楚的地方，我强烈建议您观看视频，如果您有任何问题，欢迎留言评论交流。

植物无线电旨在通过能够利用植物的电生理信号并将数据输出为声音、脉动光和图表来增强人们与植物的关系。它是作为一个名为GrowingCoDesign的研究项目的一部分而制作的，我们希望它能够继续存在于教学中，让其他人拥有与植物交流的相同体验。在视频中，您可以听到收音机的声音。外壳：收音机的主体由激光切割胶合板制成。我们已经3D打印了旋钮和一个位于收音机内部的支架，用于固定LED灯条。在我们的版本中，我们还在收音机上连接了一条皮带以使其便于携带，但您可以选择这样做。软件：无线电在raspberrypi3+上运行，其中数据来自EMG传感器到Arduino草图，该草图控制LED灯并将数据转发到绘制图形的处理草图，以及处理数据的OpenData补丁声音。补给品设备和工具：激光切割机3D打印机烙铁电工螺丝刀扳手胶带、木胶和胶枪螺丝M2,53mm螺栓M2,525mm用于涂抹木胶的小画笔（可选）电缆套管（可选）套管：1片用于激光切割的胶合板用于激光切割的透明亚克力板（可选，可以用羊皮纸代替）皮带和纽扣（可选）技术：1x电位器1K电阻1x电位器100K电阻电源板音板树莓派+带有操作系统的微型SD卡Arduino饰品扬声器反抗灯带屏幕USB电缆（用于为树莓派供电）USB端口扩展（用于充电）USB串行适配器（用于饰品和树莓连接）电线第1步：准备套管激光切割在Github存储库中获取SVG文件并激光切割收音机的主体，它由前面板和后面板以及形成侧面的可弯曲丝带组成。激光切割亚克力板以制作收音机顶部的LED“窗口”。3D打印在Github存储库中获取STL文件并打印2x旋钮和将安装在收音机内以支撑LED灯条的“LED桥”。第2步：组装外壳-色带如图所示，将亚克力板粘在色带上。如果您希望光线变暗，您可以将羊皮纸（或其他哑光材料）贴在亚克力窗上，或者使用砂纸打磨亚克力。使用胶枪，将USB端口粘在用于充电的孔中（旁边刻有电池的孔）。然后将EMG传感器“插孔”粘在圆孔中，圆孔位于USB端口的另一侧。可选：如果您想要系上皮带，现在是安装按钮的好时机，因为这将是技术阻碍的挑战。将双面胶带放在3D打印的LED桥上，这是LED灯条稍后粘贴的地方。用小螺钉和一些垫圈，将LED桥装在色带上。第3步：组装外壳-前面板用小螺丝将扬声器安装到前面板上。将电线和电阻焊接到扬声器上。确保扬声器的电线指向屏幕所在的位置。安装电位器。声音为1K，光为100K。用扳手拧紧。（对于一些电位器，您可能需要在木头中腾出一点空间，如图所示）第4步：组装外壳-胶正面和色带现在准备好色带和前面板，您可以用木胶将它们粘在一起。在接缝处涂上一些胶水（提示：使用画笔来减少混乱）但等待色带末端，直到技术完成使用夹子将所有东西固定到位，同时让胶水干燥。第5步：准备技术-RaspberryPi使用操作系统刷新微型SD卡将SD卡插入你的树莓派启动Pi，将其连接到wifi，然后下载这些软件：Processing、ArduinoIDE和OpenData图书馆第6步：组装技术-饰品Arduino饰品正在接收来自EMG传感器的数据并控制LED灯。所以我们需要在这些东西之间焊接一些电线。除此之外，因为raspberrypi没有串行连接，我们必须通过将串行USB焊接到饰品上来做一个解决方法。第7步：组装技术-板栈使用螺栓和螺母，按以下顺序创建一堆板：电源板树莓派音板屏幕将上一步中的串行USB和饰品插入树莓派的USB端口。第8步：组装技术-连接一切现在，您可以将整个堆栈放入前面板的框架中，屏幕应该在那里舒适地贴合。仍然需要连接和安装一些东西。将EMG传感器板与饰品中的电线连接。将LED灯条安装到琴桥上，即双面胶带所在的位置。为了使其更加安全，您可以在条带上贴更多胶带。将声音电位器(1K)的电线直接连接到扬声器和电源（通过焊接或使用电缆鞋）：电位器左脚电源（红线）电位器中脚喇叭电压（红线）电位器右脚电源和喷头接地（黑线）通过短的USBC电缆将RaspberryPi与电源连接。将USB充电端口（来自第2步）插入电源板。将EMG传感器板连接到其插孔（从步骤2开始）。盖上后面板关闭收音机。第9步：使用说明+其他备注如何使用：将两个垫子放在植物的两个不同位置（例如叶子或茎）将金属棒插入土壤(GND)确保收音机有电-通过电池或USB-C线将音量和光强度调至所需量其他说明：收音机不是完美的，还有很多改进的空间。以下是您应该注意的一些注意事项：如果需要，更换传感器垫（多次使用时它们会变得不那么粘）电池可持续约8小时没有开/关按钮音量可能无法完全调低，具体取决于工厂插入电源会给传感器数据增加噪音插上电源时出现“低电量”警告，可以忽略拔掉电源重启收音机，给它一分钟重启重新启动时，会打开不同的后端程序-重新启动时不要触摸屏幕

这是一个快速而简单的项目，我们在Arduino微控制器的帮助下，通过在PS/2触摸板上滑动手指来控制数字伺服电机。补给品对于这个项目，你需要：PS/2触控板一个Arduino微控制器H桥电机驱动器（例如：DRV8833、L293D、L298N等）带有旋转编码器的直流电机一个5伏电源（用于Arduino微控制器）电机的直流电源（如果打算在>5伏的电压下运行）几根公对公跳线第1步：对微控制器进行编程您可以从这里获取所有固件资源，包括Arduino代码和所需的库。第2步：将微控制器连接到电机驱动器如果您使用更大的电机，请将电机驱动器的+ve输入连接到5伏引脚或外部电源。将电机驱动器的GND连接到微控制器的GND（以及外部电源的GND，如果使用）。在微控制器和电机驱动器之间进行以下连接：D9-IN1D10-IN2许多电机驱动器都有一个“启用”引脚(EN)，需要连接到逻辑电压的+ve。如果您有这样的引脚，请将其连接到微控制器的5伏引脚。第3步：将电机连接到电机驱动器和微控制器检查连接到电机的PCB下侧，显示连接器的针脚标签。将引脚M1和M2连接到电机驱动器标有OUT1和OUT2的输出引脚。将GND引脚连接到Arduino微控制器的GND，将VCC引脚连接到Arduino微控制器的5伏引脚。在编码器和微控制器之间进行以下连接：C1->D2C2->D3如果您希望更改连接到编码器的微控制器的引脚，请确保您使用的是中断引脚。第4步：找出触摸板的连接如果你有一个像上面那样的Synaptics触摸板，“T22”是+5V(VCC)，“T10”是“时钟”，“T11”是“数据”，“T23”是“GND”。您还可以将“GND”线焊接到大裸露的铜上，如上所示。点击上图了解更多。如果您有不同的触摸板，请尝试在Internet上使用“pinouts”搜索其部件号。第5步：将触摸板连接到微控制器在触摸板和微控制器之间进行以下连接：VCC->5V地->地时钟->D6数据->D5第6步：将电机安装在支架上尽管此步骤是可选的，但这有助于防止电机在旋转时四处移动。第7步：向电机添加位置标记您可以使用诸如轮子、齿轮、轴附件，甚至是一块胶带之类的东西来查看电机的运动。第8步：启动设置并测试控件检查您的设置是否与视频中所示的工作方式相同。开始时，手指在任何方向上缓慢滑动一小段距离。如果电机长时间保持旋转，则反转电机电线的极性。第9步：尝试向项目添加更多内容微控制器仅使用手指单轴运动来控制电机。为什么不尝试添加另一个电机并一起控制它们，一个使用水平移动，另一个使用手指的垂直移动。您还可以尝试在这些电机的帮助下制作由触摸板控制的车辆。不论你计划对此项目进行什么升级，祝你一切顺利！

这个项目是一个带手电筒/手电筒的电动螺丝刀，它有可充电的锂离子电池。外壳可以使用3D打印机轻松打印。它有一个DPDT开关来控制顺时针/逆时针旋转，一个大的触觉/按钮可以打开/关闭电机。还有一个小型触觉开关，用于打开/关闭手电筒/手电筒。此外，它的电池可以通过任何移动充电器轻松充电。所有组件都很容易获得。第1步：所需组件1.USB充电器模块134N3P2.LED5mm3.DPDT6针开关4.TactitleSwitchBig5.Tactitle开关小6.N20减速电机7.18650电池电子螺丝刀盒可以用3D打印机进行3D打印。您可以下载该文件。（点击下载）第2步：焊接组件根据电路图焊接元件。首先，您需要从充电器模块上移除USB端口。我们将使用USB端口+/-引脚作为输出电源。您可以查看视频以获取详细说明。第3步：组装组件现在只需组装组件并完成。首先是电机，然后是电池和其他组件。查看视频了解详细说明。第4步：视频说明以上就是该项目的全部说明了，感谢您的收看。

CLI，也称为来电显示和主叫号码传送(CND)，是电话服务提供商向客户提供的一项服务，用于获取呼叫方号码和通话日期/时间。CLI的服务激活和信息格式因电话网络运营商而异在这个项目中，我们将使用ArduinoUNO和定制的HT9032D模块创建一个简单的来电显示解码器该项目的核心组件是HT9032D，它可以解码通过电话连接的来电ID数据。该IC支持Bell202FSK和ITU-T2.3版CLI协议规范此来电显示单元由2行字符LCD组成，用于显示电话交换机发送的来电显示和日期/时间信息。本机还具有未接来电指示和用于调用上次通话信息的选项第一步：HT9032D模块PCBHT9032D模块设计文件位于Github存储库的/ht9032d-module目录中。PCB生产的Gerber文件位于此存储库的发布部分HT9032D模块由标准的通孔型组件组成。组装这个模块不需要特殊的焊接设备第2步:HT9032D模块组件列表C1,C3:0.01μF/400V麦拉电容C2:0.1μF/50V聚酯薄膜电容器C4,C5:33pF陶瓷电容器C6,C7:0.22μF/400V聚酯薄膜电容器D1:2W10桥式整流器R1、R2：200KΩR3:22KΩR4:10MΩR5:470KΩR6:18KΩR7:15KΩU1:HT9032D(DIP-8)Y1:3.58MHz(HC49)晶体J1:Molex52018-6616或等效的RJ11/6P6CPCB插座J2:5-pin2.54mm排针所有电阻器均为¼W碳膜电阻器，公差为5%第3步：构建来电显示单元所需的组件组装呼叫ID显示单元需要以下组件和模块。组装好的HT9032D模块ArduinoUNO板16x2HD44780字符液晶面板2N3904（或等效NPN）晶体管50KΩTrimpot（RM-063或同等产品）560Ω(¼W)电阻22KΩ(¼W)电阻一些迷你/小型面包板第4步：原理图和Arduino草图两个图形和符号在GitHub的储存库中提供的接线图，以最小化组装的复杂性。此来电显示所需的Arduino草图可在此处获得。ArduinoUNO用于处理解码的CLI数据流并操作LCD。在空闲状态下，解码器和LCD处于非活动状态。如果系统检测到振铃信号，Arduino将通过UART通道启动数据处理以定位传入的CLI信息。成功解码的数据显示在液晶屏上。为该项目准备的Arduino草图可以处理呼叫方线路ID、名称和日期/时间MDMF（多数据消息格式）数据包ID。正如我们所观察到的，这些MDMFID几乎可以在所有CLI数据流中找到。arduino-uno-caller-id.pdf第5步：构建HT9032D模块和来电显示单元本节提供的视频显示了构建HT9032D模块和来电显示单元的所有步骤。本项目中的HT9032D模块结构由标准通孔型组件组成。组装这个模块不需要特殊的焊接设备。希望您能喜欢这个项目！

特征：识别假锂离子/锂聚合物/镍镉/镍氢电池可调恒流负载（也可由用户自行修改）几乎可以测量任何类型电池的容量（5V以下）易于焊接、构建和使用，即使对于初学者也是如此（所有组件都是浸入式的）LCD用户界面规格：电路板电源：7V至9V（最大值）电池输入：0-5V(max)–无反极性恒流负载：37mA至540mA(max)–16步–可由用户修改在许多情况下，对电池容量的真实测量是必不可少的。容量测量装置也可以解决发现假电池的问题。如今，假锂电池和镍氢电池随处可见，它们无法处理其宣传的容量。有时很难区分真假电池。这个问题存在于备用电池市场，比如手机电池。此外，在许多情况下，确定二手电池（例如笔记本电脑电池）的容量至关重要。在本文中，我们将学习使用著名的Arduino-Nano板构建电池容量测量电路。我设计了用于浸渍组件的PCB板。因此，即使是初学者也可以焊接和使用该设备。视频：1：电路分析图1显示了该设备的示意图。电路的核心是一块Arduino-Nano板。图1-电池容量测量装置示意图IC1是LM358[1]芯片，其中包含两个运算放大器。R5和C7构建了一个低通滤波器，将PWM脉冲转换为直流电压。PWM的频率约为500Hz。我使用了SiglentSDS1104X-E示波器来检查PWM和滤波器的行为。我将CH1连接到PWM输出(Arduino-D10)，将CH2连接到滤波器的输出（图2）。您甚至可以通过波特图“在实践中”检查滤波器的频率响应及其截止频率，这是SDS1104X-E引入的不错功能之一。图2-PWM信号（CH1：2V/div）和经过R5-C7RC滤波器后的结果（CH2：50mV/div）R5是一个1M电阻器，它极大地限制了电流，但是，滤波器的输出通过电压跟随器配置中的运算放大器（IC1的第二个运算放大器）。IC1、R7、Q2的第一个运算放大器构成恒流负载电路。至此，我们已经搭建了一个PWM可控恒流负载。2*16LCD用作用户界面，使控制/调整变得容易。R4电位器设置LCD对比度。R6限制背光电流。P2是一个2针Molex连接器，用于连接5V蜂鸣器。R1和R2是触觉开关的上拉电阻。C3和C4用于消除按钮的抖动。C1和C1用于过滤电路电源电压。C5和C6用于滤除恒流负载电路噪声，以免降低ADC转换性能。R7充当Q2MOSFET的负载。1-1：什么是恒流直流负载？恒流负载是一种始终吸收恒定电流的电路，即使施加的输入电压发生变化。例如，如果我们将恒流负载连接到电源并将电流设置为250mA，即使输入电压为5V或12V或其他任何电压，电流消耗也不会改变。恒流负载电路的这一特性使我们能够构建电池容量测量装置。如果我们用一个简单的电阻作为负载来测量电池容量，随着电池电压的降低，电流也随之降低，这使得计算变得复杂和不准确。2：PCB板图3显示了电路的设计PCB布局。板的两侧用于安装元件。当我打算设计原理图/PCB时，我总是使用SamacSys组件库，因为这些库遵循工业IPC标准并且都是免​​费的。我将这些库用于IC1[2]、Q2[3]，甚至我还可以找到Arduino-Nano(AR1)[4]库，这大大节省了设计时间。我使用AltiumDesignerCAD软件，所以我使用Altium插件来安装组件库[5]。图4显示了选定的组件。图3-电池容量测量电路PCB板当我打算设计原理图/PCB时，我总是使用SamacSys组件库，因为这些库遵循工业IPC标准并且都是免​​费的。我将这些库用于IC1[2]、Q2[3]，甚至我还可以找到Arduino-Nano(AR1)[4]库，这大大节省了设计时间。我使用AltiumDesignerCAD软件，所以我使用Altium插件来安装组件库[5]。图4显示了选定的组件。图4-从SamacSysAltium插件安装的组件PCB板比2*16LCD稍大，以适合三个触觉按钮。图5、6和7显示了电路板的3D视图。图5-组装好的PCB板的3D视图（顶部）图6-组装好的PCB板的3D视图（侧面）图7-组装好的PCB板的3D视图（底部）3：组装和测试我使用半自制的PCB板来构建快速原型并测试电路。图8显示了电路板的图片。你不需要跟着我，只需向专业的PCB制造公司订购PCB并构建设备即可。您应该为R4使用立式电位计类型，它允许您从板的侧面调整LCD对比度。图8-第一个原型的图片，在半自制的PCB板上焊接完元件并准备好测试条件后，我们就可以测试我们的电路了。不要忘记在MOSFET(Q2)上安装一个大散热器。我选择R7作为3欧姆电阻。这使我们能够产生高达750mA的恒定电流，但在代码中，我将最大电流设置为500mA左右，这足以满足我们的目的。降低电阻值（例如1.5欧姆）可以产生更高的电流，但是，您必须使用更强大的电阻并修改Arduino代码。图9显示了电路板及其外部接线。图9-电池容量测量装置的接线为电源输入准备一个大约7V到9V的电压。我使用了Arduino板的稳压器来制作+5V电压轨。因此，切勿在电源输入端施加高于9V的电压，否则可能会损坏稳压芯片。电路板将通电，您应该会在LCD上看到一个文字，与图10相同。如果您使用蓝色背光2*16LCD，电路将消耗大约75mA。图10-LCD上的正确电路上电指示大约3秒后，文本将被清除，在下一个屏幕中，您可以通过上/下按钮调整恒流值（图11）。图11-上/下按钮恒流负载调整在将电池连接到设备并测量其容量之前，您可以使用电源检查电路。为此，您应该将P3连接器连接到电源。重要提示：切勿对电池输入施加任何高于5V或反极性的电压，否则您将永久损坏Arduino的数字转换器引脚。设置所需的电流限制（例如100mA）并调整电源电压（保持在5V以下）。正如您所看到的，对于任何输入电压，电流都保持不变。这正是我们想要的！（图12）。图12-即使在电压变化之前，电流仍保持恒定（使用4.3V和2.4V输入测试）第三个按钮是重置。这意味着它只是重新启动板。当您计划重新启动程序以测试不同的黄油时，它很有用。无论如何，现在您确信您的设备可以完美运行。您可以断开电源并将电池连接到电池输入端并设置所需的电流限制。为了开始我自己的测试，我选择了一个全新的8,800mA额定锂离子电池（图13）。这看起来很棒，不是吗？！但我无法以某种方式相信这一点:-)，所以让我们测试一下。图13-额定8,800mA的锂离子电池锂电池接板前，必须先充电，所以请准备一个固定的4.20V（500mACC限制或更低）与您的电源（例如使用上一篇文章中的可变开关电源）并充电直到电流达到低水平。不要用大电流为未知电池充电，因为我们不确定它的实际容量！高充电电流可能会导致电池爆炸！当心。结果，我遵循了这个程序，我们的8,800mA电池已准备好进行容量测量。我使用电池座将电池连接到电路板上。确保使用会引入低电阻的粗线和短线，因为线中的功耗会导致电压下降和不准确。让我们将电流设置为500mA并长按“UP”按钮。然后您应该会听到蜂鸣声，程序开始（图14）。我已将截止电压（低电池阈值）设置为3.2V。如果您愿意，可以在代码中修改此阈值。图14-电池容量计算程序基本上我们应该在电池电压达到低电平阈值之前计算电池的“寿命”。图15显示了设备将直流负载与电池(3.2V)断开并进行计算的时间。该设备还会发出两声长哔声以指示程序结束。正如您在LCD屏幕上看到的，真正的电池容量为1,190mAh，与声称的容量相差甚远！您可以按照相同的步骤测试任何电池（低于5V）。图15-8.800mA额定锂离子电池的真实计算容量下图显示了该电路的物料清单。以上就是关于这个项目的全部分享了，有问题欢迎留言评论交流。

使用微控制器时经常出现的一个常见问题是，项目所需的所有输入的IO都用完了。所以我想出了这个解决方案，它允许用户只使用4行IO就有多达4096个按钮输入。这是通过使用SN74Hc595移位寄存器发送数据并从CD4021BE读取数据来完成的。零件清单：Arduino轻触开关印刷电路板CD4021BE移位寄存器SN74Hc595移位寄存器第1步：工作原理该键盘的硬件是3个移位寄存器。两台74HC595和一台CD4021BE。它们连接到10X3按钮矩阵。第一个74HC595的引脚15变为高电平。这将第一列中的每个按钮连接到正5V。如果按下第一列中的三个按钮中的任何一个，它会将CD4021BE上的相应引脚设置为高电平。然后将来自CD4021BE的数据移入。因此此时Arduino知道当时哪一列高，哪一行变高。该信息为我们提供了按下按钮的坐标。CD4021BE然后复位，下一个输出引脚脉冲为高电平。仅使用了Arduino的四个IO引脚DataOut-移出的位。仅74HC595DataIn-移入的位。仅CD4021BE我能想到的最有用的应用程序是键盘。显然这只有30个输入，而不是规定的4096。然而，这种方法可以通过添加更多的移位寄存器轻松扩展。您可以将8个移位寄存器连在一起。每个移位寄存器有8个移出或移入的引脚。因此，如果有8个移位寄存器移入和8个移出，则总共提供(8*8)^2=4096个输入，同时仍仅使用4个IO。第2步：在面包板上安装电路像大多数电子项目一样，这个项目是从面包板上开始的。在我开始插入东西之前，我画了一个示意图。我有一些使用移位寄存器的经验，只用了一点谷歌搜索，我在第一次尝试时就绘制了最终的工作原理图。我将74HC595移位寄存器上的每个引脚都连接到LED上。这使得故障排除变得非常容易，能够在任何给定时刻看到移位寄存器上的哪个引脚为高，在这个阶段我只需要连接一个按钮，只需移动一个跳线来测试引脚CD4021BE第3步：编写代码在大多数情况下，代码的编写相当容易。它真正做的只是将一列调高，然后检查该行以查看是否按下了按钮来完成电路。根据该数据，它知道按下按钮的行和列。然后将行和列值插入一个2位十进制数组，然后在键盘上吐出字母。在编写这段代码时，我只有一个主要问题。这是随着CD4021BE上数据的转移。当我测试输入时，我发现其中一个引脚没有返回任何值，而其他引脚返回一个值，它有点太高了。因此，如果pin7的值应该是1(00000001)，它将变成2(00000010)。而pin1(10000000)只会被推出。我上网，但找不到任何有用的东西。所以我把电路板连接到示波器上做一些调查。发生的事情是每个输入都向上移动了一点。这是因为缺少第一个输入的时钟脉冲和没有输入的末尾脉冲。解决方案：您需要先将clockPin设置为高，然后再将latch拉低，然后shiftIn，然后将latch拉高。以下链接仅供参考arduino_keyboard.ino第4步：焊接电路板现在我们知道电路可以工作了，它需要转移到一个永久性电路板上。这并不难，只是需要时间。我使用芯片插座以防万一我搞砸了我不必拆焊任何东西。我只能重新开始。但是，如果您打算使用插座，就知道这意味着您的电路板将占用更多的垂直空间。我还为电源和IO连接器使用了插头引脚，因此它不会硬连线到任何东西，并且可以轻松拆卸。第5步：构建按钮矩阵我没有将轻触开关焊接到PCB上，而是选择为轻触开关打印一个盒子，然后将它们强力粘合到位。打印盒子可以轻松地将开关准确放置在我想要的位置，并且轻而易举地将其安装在机箱内。对于所有接线，我只是直接焊接到开关的引线上。我使用电阻器的剩余引线焊接行，并且列与我从一些旧的以太网电缆获得的电线连接。然后每一行连接到CD4021BE，每一列连接到74HC595。第6步：3D打印外壳整个键盘采用360度融合和3D打印在我的Ender3上。为了让键盘更突出一点，我将按钮帽喷成红色。一旦电路板在外壳内，您将无法再接触到插头引脚。所以我做了一个头销支架。6个排针粘在支架上，连接到排针的电线焊接到排针背面。然后将支架超级粘在外壳上。第7步：最终组装在这一点上，唯一要做的就是把整个事情放在一起。按钮帽放在轻触开关上，而不是面板放在顶部。四个3毫米螺钉和螺母用于将面板固定在按钮盒上。完成后，Molex连接器从头针插头连接到电路板上的接头。然后将电路板放入盒子中。比按钮组件连接到顶部。最后是刻字。现在肯定有更好的刻字方法，但是，我这样做的方法是在inscape中输入线条并确保它们的大小合适。第8步：总结我唯一不喜欢它有点厚，但这可以通过不为芯片使用插槽并花更多时间规划布局来解决。对于需要大量用户输入的键盘的产品，我有很多想法，这是朝着构建它们迈出的重要一步。我希望你们中的一些人发现这个教程有用或有趣，非常感谢您的阅读。

你好！这是ATOMIC，一个6-padMIDI鼓控制器，由Arduino制成，用于音乐制作和娱乐！该按钮允许您更改在代码中定义为模式A（模式）和B（填充模式）的打击垫的音符。这背后的想法是您首先在DAW中录制基本模式，然后添加额外的声音，如嗵鼓或盘子。两个LED指示您使用的是哪种模式，还有一个用于踩镲踏板的连接。零件清单：带有16U2通信IC的ArduinoUNO用于Arduino的USBB电缆HIDUINO固件PCB原子鼓2.2kΩx4电阻器47kΩx6电阻器32x公针头压电传感器x6泡沫轴发泡聚苯乙烯木块、亚克力或铝块第1步：Arduino和HIDUINO此代码需要可以在此处获得的MIDI库：https://www.arduino.cc/reference/en/libraries/midi-library/HIDUINO修改了通信IC的固件，以便计算机将其识别为MIDI设备，正如我之前所说，这可以很大程度上解决解决延迟问题。重要提示：一旦修改了固件，您将无法重新编程Arduino，因此请务必在修改前正确加载程序。如果您不或不能使用Hiduino，您可以安装HairlessMIDI和OpenLoop以便能够通过USB与计算机中的DAW进行通信，或者使用DIN-5连接与鼓进行串行连接，但它有点复杂。以下代码仅供参考。MIDI_DRUM_ATOMIC.ino第2步：原理图和PCB组装示意图指示如何放置电阻器和组件。我使用带有标签的Eagle可以轻松指示连接，所以如果您不熟悉它，例如：A0用电线（绿色）连接到电阻器，但也是Arduino中一个点的名称，所以所有这些都连接在一起，并且与其他标签相同。我建议你使用这种盾形原型板（如图中的那个），它比使用原型板更坚固。您可以在图片中看到它在原型和最终版本中的样子。第3步：组装垫通常鼓垫由多层泡沫制成，然后是用固体表面保护的压电传感器，然后是使鼓棒弹跳的橡胶。在您可以在图片和我留下的视频中看到的原型版本中，您可以看到我使用发泡聚苯乙烯制作底座，然后使用泡沫材料制作了一个4角固定表面，将压电体粘在上面。在表面的顶部我再放一层泡沫，但理想情况下你应该放橡胶。这个想法是测试不同的材料，让你玩起来很舒服。就我而言，我尝试仅使用回收材料。第4步：演示我使用Cubase5来进行测试，这个小项目，希望您能够喜欢！

本文给大家介绍一个由树莓派为主体的项目，在这个项目中，我们使用一些按钮、RaspberryPiPico和步进电机驱动器制作一个简单的步进电机控制器。让我们开始吧！第1步：零件清单：对于这个项目，你需要：树莓派Pico基于step/dir的步进电机驱动器（如A4988、TMC2208、DRV8825、TB6600等）用于进行接线连接的公跳线。面包板3个常开按钮*面包板的连接线一个12伏直流电源（取决于步进电机和驱动器）一个5伏直流电源（也可以使用5伏稳压器代替单独的电源）*虽然您也可以使用公跳线，但建议使用连接线进行整洁的面包板接线连接。第2步：对Pico进行编程我使用ArduinoIDE对微控制器进行编程。原因是易于使用的AccelStepper库可用于电机控制。您可以从此处了解如何从ArduinoIDE对RaspberryPiPico进行编程。下面代码仅供参考：Button_Controlled_AccelStepper.ino第3步：进行接线连接在“GND”和以下引脚之间分别连接一个按钮：ADC0ADC1ADC2第4步：将电机驱动器连接到微控制器进行以下连接：Step/Pulse->GP16Dir->GP17此外，将微控制器的“GND”引脚与电机驱动器的“GND”端子连接。第5步：将电机驱动器和微控制器连接到电源将电机驱动器的“VCC”引脚连接到电源电压的+ve（此处为12伏，用黄色线显示），“GND”连接到电源的-ve（黑色）。将+5伏线连接到Pico的“VSYS”引脚，将黑线连接到Pico的“GND”引脚。第6步：启动设置并测试控件如果您连接正确，按照步骤一步步完成，您的电机应该如视频所示运行。确保所有接线都使用微控制器的正确引脚进行，并且按钮工作正常。

台式电源是每个电子爱好者都可以拥有的非常重要的设备。它有助于限制电压和电流。当我们测试电路、充电电池和测试组件以及小工具时，这是强制性的，但问题是这些电源并不便宜，初学者不想在一个一件设备。在这里，我们将设计一款极具成本效益且完全模块化的台式电源，因此每个人都可以通过一些基本的电子知识进行DIY。第1步：视频演示第2步：设计台式电源的零件清单您将需要很多组件。我们需要的最重要的一个，一个可以控制所有电压和电流限制的模块。我使用了LTC3780升压-降压转换器，它是一个非常强大的降压和升压转换器，可以处理高达130W的功率，并且具有适当的热分配系统，它可以超越这一点。接下来，我们需要一个可以提供5到30V之间任意电压的电源。所以，我使用了我的旧PC电源，您可能知道它有3.3V、5V、12V和-12V电源轨。我只使用了12V轨和-12V轨。此外，我们需要2个电压和电流表、6个接线柱、4个多圈电位器。2个DPST开关、1个SPST开关、交流插座、保险丝、12V风扇和风扇格栅。第3步：修改电源装置首先，我已经卸下了外壳并取出了所有不必要的电线。另外，我已经分别用0.5平方毫米的蓝色和黑色电线替换了4根12V承载黄线和4根接地线。我应该提到的是，我将绿线与GND短路以保持PSU（PC电源）永远开启。基本上，通过将绿色和黑色电线短接在一起，PSU打开并断开它们，PSU关闭。蓝线我没拆。通过这种方式，PSU可以提供-12伏的接地电压。我用1毫米厚的红线替换了这条线，以便从我的电源获得-12V电压轨。配置看起来像+12VGND&-12V。+12V不是降压-升压转换器模块的输出，这个+12是SMPS的直接输出。因此，我将一根1毫米黄线（用于+12V）和两根0.5毫米厚的黑线（用于GND）与SMPS焊接在一起。接下来，我从PCB上取出风扇并焊接了两根电线，以便稍后将风扇与其连接。就是这样。输出端子准备好，是时候输入了。就我而言，白线是“相位”，黑线是“中性”，而这条绿线是“地”。我已经用蓝色、黑色和绿色的电线代替了它们，它们分别是相线、中性线和GND。第4步：如何测量台式电源的输出？我在本文的“零件清单”部分提到了电压表和电流表。现在是时候使用它们了。我提供了接线图。请记住，切勿尝试将仪表的正极和负极电源线与PSU的输出连接。您的测量值可能会因此而失真，也就是不精确。您必须使用单独的电源进行精确测量。您可以比较仪表和万用表上的“电流”读数，使用PSU的输出会失真，但使用不同的电源，电流值非常准确。第5步：如何使用LTC3780模块首先，将PC电源的12V输出连接到LTC3780模块的输入端，并使用引脚上至少5V的电压来激活板子的输出。这在以后非常方便地打开/关闭模块的输出。现在我们可以修改三个电位器。最左边的一个控制输出电压——最高可达29V，最低可达0.7V。中间的微调器可以限制电流。最小值为0.11A，即110mA，最大值为7.61A（1V）。第三个微调器应该保持不变，因为它用于欠压保护，在这种情况下我们不关心。第6步：使用LTC3780模块进行修改这里没什么可修改的，我刚刚用多圈电位计替换了模块的500K和200K微调器，这些微调器是我自己在之前卸下的那些微调器的帮助下制作的。NB对于第二个电源通道，我使用了相同配置的第二个LTC3780。这一次，唯一的区别是；我只在模块的输入端使用了电源的另一组“蓝色”和“黑色”线。第7步：封闭工作台电源通过使用旋转工具和钻孔机，我在外壳的前面板上为显示器、接线柱和开关留出了位置。背面还有一些组件，如风扇、交流插座和保险丝座等，我的钻机，旋转工具就派上用场了。这次唯一的区别是，我使用了旋转工具的打磨附件。此外，我使用凿子从背板上露出风扇。第8步：组装零件除了电位器之外，我已经在前后面板上组装了所有组件，因为它们已经与LTC3780模块焊接在一起，因此我们稍后必须将它们放在前板上。现在，我们所要做的就是在外壳内设置所有电路板。我将它们放置在合适的位置，标记它们的螺丝孔，在这些孔上钻孔，并使用双面胶带作为绝缘体，用一些螺母和螺栓将所有电路板与外壳拧紧。第9步：前后面板接线让我们开始连接。我从后面板开始。我已将保险丝交流插座与前面板的开关和PSU的电路板焊接在一起。前面的ON/OFF开关有一个在AC220V上运行的指示灯，因此开关需要一根中性线。我从交流插座的中性线设置的。在前面板上，我从接线柱开始。首先，我用一对接线柱（红色为+12V，黑色为-12V）设置了+12V和-12V，并将单个接线柱设置为GND。接下来，我已将LTC2780模块的所有输出连接到接线柱。我有两组红线和黄线。红色应该接红色接线柱，因为它是正极，黄色会通过仪表的电流测量路径连接黑色接线柱（粗黑线接黄线，粗红线接黑色接线柱）。一切都在下图中描述。仪表的黄色电压感应线应与红色接线柱连接。当一切都设置好后，我还使用螺母设置了带有金属体的电位器。第10步：短体验证当然，身体短路的验证是非常重要的，所以我拿了我的万用表，确保主体和接线柱之间没有接触。第11步：电源的电压和电流表之后，我准备了DPST开关。一节控制LTC3780模块的开机信号，另一节打开前面的仪表。不要忘记为仪表使用单独的电源（我使用了6V电源适配器）。我先把它拆开，把它的电源切下来，把交流电源线焊接在它上面，哪一相接开关的输出，零线接交流插座。第12步：冷却我已将风扇线与PC电源连接。不要忘记在所有电线接头上使用绝缘体，否则系统可能会严重短路，整个系统可能会在几分之一秒内烧毁！第13步：让我们将所有部分连接在一起让我们把盒子的所有部分放在一起。这是一项非常简单的工作，但您必须对电线保持谨慎。他们不应该被盒子打孔。此外，您必须使用电位计上的旋钮以方便使用，尽管在那里，我必须切断电位计的轴以完美设置旋钮。将顶盖放回原位后，我已拧紧所有螺丝，我们就完成了。第14步：测试台式电源第一次运行时我需要一个2A的保险丝。将交流电源连接到插座后，我按下了电源开关，没有故障，一切正常。这个项目就此结束啦。

该项目将带大家一起制作一个基于树莓派的智能镜子，上面可以显示温度湿度等信息。这种智能镜构建旨在降低成本，并由现成的零件制成。这一切都依赖于使用常规相框和带镜面的窗膜将玻璃变成两面镜。然后将显示器装入木框内，然后将显示器安装到镜子上。最后，您让软件在树莓派上运行，并将其放在显示器后面。该项目还包括额外的Alexa语音助手安装。如果没有这个，也可以，但在你的镜子里有一个语音助手会更好。硬件组件树莓派3B型×1翻领麦克风×1USB声卡×116GBMicroSD卡×1大猩猩胶原×1STROMBY相框（50x70厘米）×1延长线×121"电脑显示器×1（尽量确保端口朝下（与屏幕平行）而不是朝外（垂直），以使壁挂安装更容易）3"x1"木材（12英尺）×1Gila镜面窗膜×1木螺丝×1USB扬声×6(任何长度小于2"的90度角支架都可以使用)软件应用程序和在线服务魔镜树莓派RaspbianJessie亚马逊AlexaAlexa技能套件手动工具和制造机器手锯精确刀喷雾瓶钻头或螺丝刀刮刀视频演示：材料清单：电脑显示器。可选择二手设备并注意输入接口需要在下方或侧面。推荐22"（我用的是AcerAL2216）适配显示器的视频线（我使用HDMI转DVI适配器）树莓派3，16GBMicroSD卡，5V的MicroUSB供电，任何情况下，RPI木头。我买了四个3英尺长的3"x1"8尖括号短木螺钉大猩猩胶电工胶带带多个插头的延长线50厘米x70厘米宜家STROMBY框架Gila镜面窗膜USB声卡、翻领麦克风、任何USB有源扬声器*第1步：创建双向镜像双向镜像是此构建中最重要的部分。要创建此组件，您只需将GilaMirroredWindowFilm应用于任何玻璃或亚克力片。这对玻璃和亚克力同样有效，并且只需要大约15分钟。应用薄膜：将喷瓶装满水并加入约0.5汤匙洗洁精。基本上只是一喷。在所有方向上切下一块比表面大1英寸的反光膜。清洁您的表面，然后用洗洁精混合物大量喷洒。在薄膜的两个角上贴上透明胶带，然后将其拉开以去除塑料保护衬里。剥下衬里，在保护衬里和薄膜片之间喷洒洗洁精混合物。将薄膜片大量涂上肥皂混合物，将其平放在您的表面上。从中间向下刮，然后从中间向外刮到两侧。继续喷涂和平滑，直到所有气泡都消失。使用剪刀或精确刀从边缘修剪多余的材料。完成！在移动之前让它静置一段时间，因为在所有肥皂混合物干燥之前它并没有真正卡在原位。第2步：建造木质监视器外壳这里的目标是在显示器周围放置4块木头。首先通过卸下螺钉并在显示器的接缝处刺入小刀或刮漆器来卸下显示器边框。如果显示器控件松动，请用电工胶带覆盖电路板暴露的背面，并将其贴在显示器背面。现在是构建框架的时候了。使用您最基本的木工技能来确定木框架的尺寸，然后使用90角支架连接内角。然后在前后角拧上4个小螺钉以将显示器固定到位。注意，出于美观目的，我在此之后不久将框架涂成了黑色。第3步：将所有内容粘在一起我们有宜家镜框和木制显示器外壳，我们需要将它们粘在一起。我通过在宜家框架的刚性框架背衬上切一个洞来做到这一点，然后大猩猩将一些角支架粘在背衬上以连接到框架的外部。框架背衬上的孔是使用精确刀的多次通过完成的。然后我将显示器平放在孔上，将所有东西居中，并使用全表面大猩猩胶在每个边缘周围固定4个角支架。一旦胶水凝固，您只需将支架拧入显示器框架，并想象如何在镜子后面布置电子设备。如何安排组件由您决定。我在框架上打了一些孔，用钻头为我的扬声器和麦克风铺设电线，并使用手锯为电源线铺设另一个槽。第4步：设置您的RaspberryPi所以你已经构建了你的硬件！太棒了，现在是让树莓派运行MagicMirror和Alexa软件的时候了。当然，第一步只是获得一个操作系统。我强烈推荐raspbianjessie，它已经有一个很好的安装指南。Pi启动后，在终端中运行以下命令以更新软件：sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade安装魔镜您还应该按照以下步骤启用VNC查看器，这是一种远程桌面工具，允许您从同一网络上的任何计算机访问您的RPi桌面。这使您可以在完成初始设置后远程工作，而无需插入键盘和鼠标。完成基本设置后，我们现在将安装名为MagicMirror的核心应用程序。网站上有安装MagicMirror的指南，但它并不完全适合我。首先，我必须通过运行以下命令来更新NodeJs和电子：curl-sLhttps://deb.nodesource.com/setup_4.x—Node.jsv4LTS"Argon"|sudobash-sudoapt-getinstallnodejssudonpminstallelectron然后我使用以下方法下载并安装了魔镜：curl-sLhttps://raw.githubusercontent.com/MichMich/MagicMirror/master/installers/raspberry.sh|bash如果这些运行成功，您只需导航到MagicMirror目录，然后运行npmstart这应该显示您将立即想要自定义的默认镜像仪表板。要编辑它，导航到MagicMirror/config/config.js文件并添加自定义位置、日历、模具等。还有一些关于屏幕方向、屏幕保护程序设置和wifi的额外配置细节。进阶步骤：安装Alexa如果你的墙上已经有一台电脑，你不妨添加一些语音交互。这也可以通过在你的树莓派上安装和运行Alexa来完成。这方面的说明可以在之前的帖子中找到。然后Alexa和MagicMirror将在同一个树莓派上同时运行（大约25-50%的CPU）。恭喜，现在你有了一个智能镜子，也许还有一个私人助理！玩得开心，再也不用看你的智能手机了。如果您想向Alexa添加一些自定义行为，请查看这篇文章了解如何操作。3D尖括号：设计图点击下载（用于将显示器外壳固定到镜子上）以上，就是关于这个项目的全部内容了，有问题欢迎留言交流。

脉冲电磁场​​(PEMF)疗法是一种安全、无创的减轻疼痛和炎症的方法。此外，脉冲电磁场​​疗法通过帮助身体细胞的能量输出和再生来改善睡眠、精神集中和身体的整体表现。临床研究表明，PEMF能够：增加流通量减少炎症加速骨骼愈合增强肌肉功能减少压力的影响改善血液氧合，等等。该设备的构造基于以数百至数千美元的价格出售的商业此类设备。我的目标是让更多负担不起的人可以使用这种易于构建且功能强大的设备。为此，我完全用现成的模块制作了该设备，因此它的生产只需要具备电子和焊接的基本知识。因此，不带电源的设备成本不超过10美元。硬件组件小信号发生器模块19V笔记本电源×1MOSFET触发开关驱动模块×1手动工具和制造机器烙铁（通用）焊锡丝，无铅它非常简单，只包含几个组件：旧笔记本电脑的19V电源电位器MOSFET触发开关驱动模块和小信号发生器模块电路图：视频演示：线圈制作技巧：根据我们使用设备的身体的哪个部分，可以制作不同的线圈。它们应该具有大约15微H的电感。我制作了两个不同的线圈：一个包含200根绕线铜线（从0.2到0.4平方毫米）在空气中直径为17厘米的磁芯，其次是为了获得更强和更集中的磁场，您可以制作直径更小的线圈，但具有相同的阻抗。例如，一个8厘米直径的线圈应该有大约300个绕组。您可以在给定的线圈计算器计算后创建自定义线圈哦下面的链接：https://www.66pacific.com/calculators/coil-inductance-calculator.aspx重要的是线圈的欧姆电阻不应小于4欧姆。磁通量的强度约为20高斯。尽管我个人在使用它时有很多积极的经验，但我不是医疗人员，无法讨论该设备的效果。我也可以肯定地说，低频磁场绝对没有负面影响，除非是禁忌人群（怀孕、心脏起搏器、出血、活动性肺结核、恶性肿瘤）。事实上，MRI成像使用的磁场比PEMF强数千倍，我们都知道这种成像是完全无害的。最后，将设备安装在涂有自粘墙纸的合适塑料盒中即可完成制作。

下面的文章我想给大家介绍一个小项目，“人工智能”标签制造机，这个人工智能标签制造机将如何运作？思路是这样的：给需要贴标签的东西拍一张照片，让AI检测图片中的物体，然后把标签打印在一张不干胶纸上。思路简单，实现起来操作难度不是很大，但是会是您学习人工智能非常容易上手的小项目，那就让我们开始吧！零件清单：RaspberryPi3B树莓派相机Adafruit迷你热敏收据打印机壁挂式交流适配器5V2A和匹配的电源插头端子适配器，适用于Adafruit迷你热敏收据打印机热敏贴纸纸卷纸板热胶枪管道胶带绳索跳线美工刀金属尺剪刀巨针第1步：项目视频第2步：硬件组装为了制作我们的标签制造机，我们将使用许多组件，所有组件都连接到RaspberryPi，如您在上图所见。对于这个项目，我们使用了RaspberryPi，但它也应该与RaspberryPi4完美匹配。如果您是RaspberryPi的新手，这里有一个很棒的入门教程。树莓派相机如上所述，这个想法是需要拍照的，使用RaspberryPi拍照的一个好方法是使用RaspberryPi相机。这里有一个关于连接和使用Pi相机的优秀入门指南。Adafruit迷你热敏收据打印机对于标签的打印，我们将使用Adafruit迷你热敏收据打印机，因为它是打印一些文本的绝佳方式。要了解有关打印机及其设置方法的更多信息，请查看Adafruit的这份出色的学习指南。按钮最后但并非最不重要的一点是，我们需要一些东西来触发照片制作和标签打印。我们选择了一个按钮，但您当然可以使用其他类型的按钮或东西来开始标签制作过程。很难找到有关按钮的好教程。我们最终使用了此的按钮指南中接线说明，并将它们与本按钮指南中提供的代码示例相结合。第3步：代码测试并连接好所有硬件后，我们需要编写一些Python代码，让一切都按照我们想要的方式进行。不过不用担心，完整的代码已添加到此步骤中！DeepAIDenseCapAPI到目前为止，我们还没有真正涉及到我们标签制造商的唯一部分，AI部分。为了标记图像中的对象，我们将使用DeepAIDenseCapAPI。我们的代码将拍摄的照片发送到DeepAI，我们会返回一组标签。要使用此API，您需要在DeepAI网站上创建一个免费帐户，并将您的API密钥复制粘贴到“您的API-KEY-HERE”部分的代码中。提供的代码执行以下操作：在一个的循环中，它会检查按钮是否被按下。如果按下按钮：街机按钮内的LED将亮起将使用当前日期和时间创建唯一的文件名Pi相机打开片刻并拍摄一张照片，该照片具有唯一的文件名图片发送到DeepAIDenseCapAPI我们等待接收包含图像中检测到的所有对象的标题的JSON数组我们取第一个标题，因为这是AI最确定的标题，然后使用热敏收据打印机打印出来如果没有按下按钮：关闭街机按钮内的LED以下链接是源代码，仅供参考LabelMakerClean.py第4步：组装纸箱（外壳）我们已经让我们的电子设备工作了，现在我们只需要把它们放在一起把所有的东西放在一起！我们测量了硬件的尺寸，并根据这个模板在一些废纸板上绘制了一个盒子图案。我们用金属尺子和美工刀尽可能精确地切割模板。我们折叠了盒子，找到了一个放置所有电子设备的好地方。要将盒子调整到标签制造商硬件，需要步骤如下：在树莓派相机的镜头前面打了一个洞用一根巨大的针将一根绳子穿过盒子的前部，穿过RaspberryPi相机的连接孔，将其固定到位在顶部为街机按钮做了一个大圆孔在顶部制作了一个矩形槽，以便标签出来添加了一个纸板平台以将热敏收据打印机放置在盒子的顶部在后面打了一个小孔，让两根电线退出完成所有孔和调整后，我们首先连接了RaspberryPi相机和街机按钮。设置好这些更复杂的部分后，我们将盒子的壁粘在一起，但要确保顶部保持打开状态。我们组装了硬件并使用一些火烈鸟胶带将顶部的盒子牢固地关闭第5步：进行产品测试首先，我们认为AILabelMaker应该给自己贴上标签。我们一直在为我们所有的财产贴上标签，在接下来的几周内，我们将在我们的Twitter和Instagram上提出建议来标记和分享更多生成的标签！希望您能喜欢我们这个小项目！

在控制您的PC（甚至手机和平板电脑）按键的时候，拥有一个矩阵键盘非常地方便。只需按一下按钮即可启动宏，从而加快您的工作流程。这些键盘随处可见。但是，如果您可以自己构建一个呢？在本教程中，我将使用RaspberryPiPico和带触摸屏的TFT制作一个属于自己地矩阵键盘。零件清单：用品：RaspberryPiPico带触摸屏的ILI9488TFT工具：烙铁和焊锡剥线钳冲洗刀具第1步：观看视频在开始这个项目开始之前，我的建议是先观看一下我的视频，可以让你更加直观的了解到制作的流程。第2步：获取您需要的零件该项目包含两个主要部分，RaspberryPiPico和带触摸屏的ILI9488TFT。您可以从各种经销商处购买这些产品。您还需要找到将屏幕连接到Pico的方法。您可以使用面包板和面包板电线，使用原型板并将所有东西焊接在一起。第3步：将TFT屏幕连接到Pico接线看起来可能让人望而却步，但是相信我，当你真正操作起来，很多问题就会迎刃而解。当您将TFT+触摸屏连接到PiPico时，希望上面的图片可以帮助到您。您可以使用面包板，也可以使用原型板，也可以专门订购PCB来将ILI9488+touch连接到PiPico。我想说明的是，面包板选项只是用于测试连接和屏幕的选项。放在办公桌上不太实用，连接松动可能会导致一些电路问题。重要的是要知道这些屏幕只能在3.3V下运行，将它们连接到5V会造成电路损坏！这些是从PiPico到TFT的连接：3.3V->VCCandLEDGND->GNDGP20->CSGP21->RESETGP22->DC/RSGP3->SDI(MOSI)andT_DINGP2->SCKandT_CLKGP14->T_CSGP0->T_DOGP15->T_IRQSDO(MISO)不用于TFT屏幕，因此可以在TFT模块上留下一个未连接的引脚。如果您使用的是Pico+TFT组合器，则只有一种适合它的方式。我建议它使用头针，这样你就可以拔掉你的Pico和屏幕，以便在不同的项目中使用它，或者如果由于某种原因屏幕或Pico不工作，你可以更换它们。第4步：软件：安装ArduinoIDE库安装ArduinoIDE'arduino-pico'内核。此版本使用EarlePhilhower的“arduino-pico”核心。要安装此核心，请转到Arduino->Preferences并单击AdditionalBoardManagersURLs输入字段后面的图标。接下来，将以下链接（不带引号）复制并粘贴到弹出框中：https://github.com/earlephilhower/arduinopico/releases/download/global/package_rp2040_index.json单击确定和确定。接下来，转到Tools->Board:->BoardManager并搜索“pico”。安装最新版本的“RaspberryPiPico/RP2040”。并单击“关闭”。安装TFT_eSPI库。在编写此Instructable时，TFT_eSPI中的PiPico支持无法通过库管理器获得。但是安装非常简单。前往https://github.com/Bodmer/TFT_eSPI，点击“代码”和“下载.ZIP”。在ArduinoIDE中，转到Sketch->IncludeLibrary->Add.ZIPlibrary。找到刚刚下载的库，点击“选择”，等待安装完成！第5步：下载代码并准备TFT_eSPI简单的代码可以从Github下载：https://github.com/DustinWatts/Pico-Matrix-Touch-K...为了让这个草图与PiPico一起工作，我们必须配置TFT_eSPI库。为此，请在您喜欢的文本编辑器中打开以下文件：/Documents/Arduino/libraries/TFT_eSPI/User_Setup.h选择所有内容（CTRL+A）并点击删除。您现在有一个空的User_Setup.h。复制下面的代码并将其粘贴到User_Setup.h文件中：//StrippeddownUser_Setup.hversionforthePico-Matrix-Touch-Keyboard//#defineILI9488_DRIVER//WARNING:DonotconnectILI9488displaySDOtoMISOifotherdevicessharetheSPIbus(TFTSDOdoesNOTtristatewhenCSishigh)#defineTFT_MISO0#defineTFT_MOSI3#defineTFT_SCLK2#defineTFT_CS20//Chipselectcontrolpin#defineTFT_DC22//DataCommandcontrolpin#defineTFT_RST21//Resetpin(couldconnecttoArduinoRESETpin)#defineTOUCH_CS14//Chipselectpin(T_CS)oftouchscreen#defineLOAD_GLCD//Font1.OriginalAdafruit8pixelfontneeds~1820bytesinFLASH#defineLOAD_FONT2//Font2.Small16pixelhighfont,needs~3534bytesinFLASH,96characters#defineLOAD_FONT4//Font4.Medium26pixelhighfont,needs~5848bytesinFLASH,96characters#defineLOAD_FONT6//Font6.Large48pixelfont,needs~2666bytesinFLASH,onlycharacters1234567890:-.apm#defineLOAD_FONT7//Font7.7segment48pixelfont,needs~2438bytesinFLASH,onlycharacters1234567890:-.#defineLOAD_FONT8//Font8.Large75pixelfontneeds~3256bytesinFLASH,onlycharacters1234567890:-.//#defineLOAD_FONT8N//Font8.AlternativetoFont8above,slightlynarrower,so3digitsfita160pixelTFT#defineLOAD_GFXFF//FreeFonts.Includeaccesstothe48Adafruit_GFXfreefontsFF1toFF48andcustomfonts//Commentoutthe#definebelowtostoptheSPIFFSfilingsystemandsmoothfontcodebeingloaded//thiswillsave~20kbytesofFLASH#defineSMOOTH_FONT#defineSPI_FREQUENCY70000000//OptionalreducedSPIfrequencyforreadingTFT#defineSPI_READ_FREQUENCY20000000//TheXPT2046requiresalowerSPIclockrateof2.5MHzsowedefinethathere:#defineSPI_TOUCH_FREQUENCY2500000不要忘记保存文件！这也是您可以在Github存储库中找到的文件(https://github.com/DustinWatts/Pico-Matrix-Touch-Keyboard/tree/main/User_Setup)第6步：调试代码打开“Pico-Martix-Touch-Keyboard.ino”后，转到“工具”->“板”并选择“RaspberryPiPico”。您可以将所有设置保留为默认值，“Flash大小”除外。代码需要一小部分文件系统存储空间来，存储代码第一次运行时创建的触摸校准数据。因此，在“FlashSize”下选择“2MB(Sketch:1984KB,FS:64KB)”接下来，在刷写代码之前，屏幕上的每个按钮都可以有它自己的一组击键，在您按下它后将发送到您的PC。您可以使用其他一些有意思的小功能（您可以在此处找到详细文档：https://www.arduino.cc/reference/en/language/functions/usb/keyboard/）第7步：设计打印一个精致的外壳因为在物体四周放置屏幕会显得产品不好看，而且使用起来也有点困难，所以需要给屏幕单独打印一个外壳。因为尺寸与FreeTouchDeck(https://www.instructables.com/A-Bluetooth-ESP32-TFT-Touch-Macro-Keypad/)完全相同，所以您可以使用相同的外壳。如果您使用接头引脚，请选择名为“Top_for_TFT_with_Headers.stl”的前端版本。（https://www.thingiverse.com/thing:4661069)由于尺寸相同，您可以使用任何专为FreeTouchDeck设计的外壳，但是需要注意的是必须与它有接头针脚配合使用的空间。组装完成之后，您就可以使用这款产品了，希望您能喜欢这个项目！

下面的教程我想给大家展示由喷气涡轮机提供动力的3D打印的迷你空气冷却器。所以这里的目标是制造一个小而强大的空气冷却器，它利用水来冷却由喷气涡轮机输送的空气。在这个项目中，我将通过几个简单的步骤向你们展示我如何准备这个空气-水冷却器。零件清单：Arduino无刷电机12V锂离子电池组电位器面包板3D打印零件盖子主体涡轮接头第1步：序言、基础知识和内容我想创造一个便携式迷你冷却器，它利用水来冷却，由直流风扇输送的空气。该项目利用蒸发冷却的概念，其中水的蒸发用于冷却空气。水从暖空气中提取热量并开始蒸发，留下凉爽、新鲜和潮湿的空气，这些空气通过风扇吹入房间。对于这个项目，我可以使用普通的电脑风扇，但它们很转速不高，不适合快速吹气，因此，我有一个想法，可以在几个月前制作的这个项目中使用我的3D打印喷气涡轮机。我首先在fusion360中设计了一个以方形为模型的基体，我将涡轮以一定角度放置在主体的一侧，这样空气就会直接吹入其中。在正面，我做了烤架让空气通过。基体将容纳水，涡轮机将从外部向其吹送热空气。我使用了15%填充的PLA，但您可以使用任何材料，因为我们不处理热量或可能使塑料翘曲或变形的东西。此外，这个项目需要一个防水和水密封的底座来保持水，所以层高是这里的一个重要因素。为了使这个模型水密封，我只是将层高从0.2毫米减少到0.16毫米。3D打印底座后，我通过将水倒入其中来测试其保水能力，并确定没有泄漏。此外，这里有一个防水3D打印件的快速技巧，只需用金属或塑料涂料喷涂即可！第2步：3D打印喷气涡轮机结构以下是您需要3D打印的JetTurbine部件。喷嘴压缩机电机座涡轮机这个JetTurbine由通用BLDC电机（橙色电机）提供动力，我首先在fusion360中建模了一个风扇叶片，然后我在它周围准备了一个电机。*以下源文件仅供参考。3d_printed_turbine_v2_v11.f3d基体LID.stl基体MainBody.stl基体涡轮连接器.stl第3步：总体设计和预组装至于这个项目的设计部分，我在Fusion360中建模了全部内容。我之前已经对JetTurbine进行了建模，所以我只是将它导入到我的设置中，并根据涡轮机的角度设计了主体。空气将通过涡轮机吹入主体内部，内部的水将使其冷却。第4步：组装过程这个项目的组装过程非常简单，我首先从基体的Grill中移除了支撑材料我在四颗2.2毫米螺丝的帮助下将涡轮机盖与基体连接到指定的位置/位置LID到水轮机顶盖使用两个2.2毫米X10毫米的螺钉举行LID在它的地方最后，我将之前准备的3DPrintedTurbine添加到此设置中该涡轮机将直接在水轮机顶盖部分。为了增加整个涡轮接头的强度，我在涡轮和它的固定部分之间添加了热胶现在我们将微控制器和ESC添加到此设置中以运行它。第5步：使用BLDC电机连接Arduino和ESC对于电子设置，我使用了一个与通用ESC连接的ArduinoNano来控制BLDC电机。我使用12V锂离子电池组为该设置供电根据以下引脚排列连接所有东西VCCofESCtoBattery+veGNDofESCtoBattery-veSignalwireofESCtoD6(useanyGPIOwithPWMoutforthisPin)5VofESCto5VofArduinoorVCCGNDofESCtoGNDofNANOPOTVCCto5VofArduinoPOTSignaltoA0POTGNDtoGNDofArduino接线后，将附加的代码上传到Arduino第6步：测试冷却器至于测试冷却器，我在基体中倒入了一些冷水和几块冰块，几乎将其填满了架子下方。我设置了一个恒温器来测量架子前面和冷却器背面的温度。首先我以最低速度为电机供电，然后慢慢增加涡轮机的速度。涡轮加速，这大大增加了气流。这会导致水从架子喷到基体外部。为了减少这种情况，我们可以减少基体内的水量但无论如何，在让冷却器运行2-3分钟后，我读取了温度读数。背面温度读数-19-20°C正面温度读数-17-18°C如果我们连续运行冷却器超过5分钟，前面的温度读数会少得多，但我想最终结果还可以。第7步：结果、结论和改进希望您能喜欢我的项目

Bidex是一种低成本的由亚克力制成的人类安全机器人，能使用AI来完成一些基本的应用。这个机械臂结合了一些人类手臂的特征，使得这个机械手臂看起来更加逼真。这个手臂采用创新的伺服电机驱动机制，仅重2.6公斤，确保与人类的任何互动都是安全的。该机器人具有广泛的应用，从简单的拿起物品到执行需要一些非常复杂的步骤。零件清单：Arduino板4x伺服电机MG966R金属齿轮4x微型伺服跳线面包板或ArduinoUno第1步：设计和材料这个机器人由SketchUp2017Pro以1:1的实际侧面比例设计，然后我使用激光切割机在3毫米厚的亚克力板上打印出来。实际上，仅使用四个伺服电机来使机器人具有灵活性很难，更难得是需要同时保持机器人的人形。第2步：电路连接按照上图所示的电路图进行连接。以下是我的电路源文件，仅供参考。BidexCir.brd第3步：夹持器我热衷于设计抓手，并尽可能地人性化。如图所示，它由三组部分组成，拇指、手掌和手指使用5毫米塑料垫片连接在一起。使用塑料垫片可以非常有效地减轻重量，从而增加电机的扭矩。*抓手设计可供下载夹爪.pdf第4步：手腕手腕运动的设计基于将前臂连接到手的伺服电机。使用强力丙烯酸粘合剂将电机支架发光到前臂。*手腕和前臂设计可供下载手腕.pdf第5步：肘部和手臂第6步：躯干基本上，躯干旨在包含电子元件，例如Arduino板和电机护罩。第7步：示例编码以下代码是仅移动固定在一只手臂上的4个舵机的示例，该代码上依赖于ArduinoIDEApp上的串行监视器，我们得工作任务是发送字节以调节舵机移动度。例如：W是将肩部向上移动2度。S是将肩部向下移动2度。A是将肘部向右移动2度。D是将肘部向左移动2度。O是打开抓手。C是关闭夹具。你可以使用任何其他方法来设计移动手臂的最佳方式。bidexSample.ino希望您能够喜欢这个项目

基于旧电子设备重新构想MIDI设备我讨厌扔掉仍然可以工作但不再受现代电器支持的旧电子产品。我对这个项目的想法是在找到一个我不再使用的旧PS/2端口滚珠电脑鼠标之后产生的。我在业余时间是一名音乐家，目前正在与我的金属乐队HELLSHEEP一起录制EP。我正在使用MIDI控制器在专业工具上为我们的轨道创建合成器部件。许多人使用MIDI键盘在计算机上编写MIDI部分。所以我一直在尝试不同的MIDI编写方法，包括使用国际象棋游戏和元胞自动机。试图想出一种方法来重新使用旧的计算机鼠标，我突然想到它可以与Arduino一起用作一个漂亮的MIDI控制器。以下这段视频是对MIDI的科普：ArduinoMIDI电脑鼠标控制器我决定控制器将利用我拥有的旧计算机鼠标的所有功能。这意味着将单独的MIDI命令映射到左键单击、右键单击、鼠标滚轮单击、鼠标滚轮滚动以及鼠标在X和Y轴上的移动。我决定将MIDI音高映射到X轴位置，将MIDI音量（称为“速度”）映射到Y轴位置。鼠标滚轮的位置将决定一个连续控制器的值。在默认设置中，这是CC1-调制轮值。该设备的操作基于两种模式，可以通过单击鼠标滚轮在两种模式之间进行切换。在Glissando模式下，设备一次只能播放一个MIDI音符。鼠标左键或右键单击映射到同一个音符。在点击的同时移动鼠标会导致音符之间的无缝移动。在间隔模式下，鼠标左键和右键单击映射到不同的音符，因此可以通过先单击一个鼠标按钮，然后移动鼠标的X轴位置，再单击另一个鼠标按钮来播放间隔。用户界面我想为控制器提供一个直观且完全建立的用户界面，这样用户就不必依赖计算机显示器来使用该设备。这意味着控制器可以与任何能够通过USB读取MIDI的设备一起使用。为了做到这一点，我使用了LED双色8*8矩阵和128*64单色I2C显示器。LED矩阵提供了鼠标X和Y轴位置的表示。X轴上的灯光模式基于C大调音阶的1个八度音阶。该模式如下图所示。它将在中间C以上从-5到+4个八度重复。与X轴不同，Y轴不会“循环”，因此127个可能的体积值映射到矩阵上的8个位置。这在下面的图像中得到了证明：在Glissando模式下，矩阵在按下音符前呈绿色亮起以显示鼠标的位置，在按下音符时呈红色。在间隔模式下，矩阵在鼠标左键被按下的点呈红色，在鼠标右键被按下的点呈橙色，在鼠标当前位置呈绿色除了LED矩阵，还有一个128*64OLED单色显示屏，可以显示当前音符和音量，以及鼠标滚轮的位置和操作模式。该显示器的注释图像如下所示。如何组装设备将您的组件连接到面包板上，如下面的面包板布局图所示。使用ArduinoIDE上的库管理器安装以下库：MIDIUSB（用于通过USB发送MIDI）Adafruit_LEDBackpack（用于与LED矩阵通信）Adafruit_GFX（由OLED显示器使用）Adafruit_SSD1306（与OLED显示器通信）从GitHub安装以下库以与PS/2鼠标适配器通信。ps2鼠标。从GitHub存储库下载代码并将其上传到您的Arduinomicro。用鼠标制作音乐连接电路并上传代码后，连接一个ps/2滚球鼠标并检查UI是否正常工作。如果是，则该设备现在已准备好用作MIDI控制器。如果您从未使用过MIDI控制器在您的PC上制作音乐，那么我建议您按照MIDI设备文档中的Windows上的MidiSoundGeneration说明进行操作。如果您以前使用过MIDI，则该设备可以像任何其他MIDI控制器一样使用。在下面的图片中，我展示了如何将设备与ProTools12配合使用。MIDI->MIDI输入设备"src="https://hackster.imgix.net/uploads/attachments/1320698/protools_screenshot2_2OzhUfrZ8w.png?auto=compress%2Cformat&w=740&h=555&fit=max"style="width:600px;height:337px;"/>在ProTools中，转到设置->MIDI->MIDI输入设备选择“ArduinoMicro”，如果您通过USB连接了Arduino，这将被自动检测到。原理图GitHub代码：下载arduino-midi-mouse.ino文件并将其上传到您的Arduino需要注意的一些事情：MIDI通道固定在通道1。如果要更改此设置，则必须更改代码中的midiChannel常量。同样，鼠标滚轮映射到CC1，这也可以在代码中更改。最后，如果您稍微修改一下代码，您可以尝试更改鼠标的灵敏度，或者X和Y位置或鼠标滚轮对应的MIDI参数。

近年来，自动驾驶汽车成为越来越受关注的话题，因为许多公司正在积极开发相关的硬件和软件技术，来实现无需人工干预的全自动驾驶能力。深度神经网络（DNN）已成功应用于各种感知和控制任务，它们也是自动驾驶汽车的重要工作负载。什么是DeepPiCar？DeepPicar是NVIDIA名为DAVE-2的真正自动驾驶汽车的小规模复制品。使用DeepPicar，我们分析了RaspberryPi的计算能力，支持基于端到端深度学习的自动驾驶汽车实时控制。项目理念：通过从人工驾驶切换到自动驾驶来控制车辆。零件清单：PiCar-S树莓派智能机器人车载套件树莓派3GoogleEdgeTPU协处理器微型SD卡16GB广角USB摄像头1.3兆像素，带170度鱼眼镜头适配器HDMI90度角电池18650充电器第1步：集齐所有零部件PiCar-S树莓派智能机器人车载套件https://www.banggood.com/SunFounder-PiCar-S-Raspbe...树莓派3https://ar.banggood.com/Raspberry-Pi-3-Model-B+-.....GoogleEdgeTPU协处理器https://saudi.desertcart.com/products/125589101-go...广角USB摄像头1.3兆像素，带170度鱼眼镜头https://etqan.sa/product/usb-camera/?gclid=CjwKCAi...适配器HDMI90度角https://www.banggood.com/Ug​​reen-HD112-HDMI-Male-to...电池18650https://etqan.sa/product/18650-battery-3-7v-recha...充电器微型SD卡16GB第2步：关于GoogleEdgeTPU加速器CoralUSBAccelerator是目前现有Linux系统带有强大机器学习功能的演算机器。USBAccelerator采用EdgeTPU（一种由Google设计和制造的小型ASIC），可通过USB3.0接口以低功耗提供高性能机器学习演算。EdgeTPU主要优点：-高速TensorFlowLite-低电量-占地面积小特点：GoogleEdgeTPUML加速器协处理器USB3.0Type-C插座支持主机CPU上的DebianLinux模型使用TensorFlow构建。尽管可以自定义架构，但完全支持MobileNet和Inception架构与GoogleCloud兼容。Coral是Google的一个拓展功能，通过本地AI平台帮助构建智能想法。第3步：树莓派设置要对RaspberryPi进行设置，您需要：微型SD卡微型USB数据线键盘鼠标HDMI显示器HDMI线设置步骤：连接好microSD卡后，开始从树莓派官网https://www.raspberrypi.org/downloads/下载obrution系统，使用NOBBS软件，通过copping下载到microSD卡上面的所有文件。之后，将microSD卡插入树莓派并插入所有电缆，所有选项都会在屏幕上看到。第4步：组装和安装使用说明书，我们开始安装PiCar套件，该套件包含：说明书皮卡车的主体直流电机直流电机驱动器（TRA9118A）降压DC-DC转换器模块伺服电机带调制模块的脉冲(PWMPCA9685)调节器USB摄像头USB模块电池18650(3.7V)电池盒车轮(4)电线螺丝刀（不同种类的）螺丝注1：在开始安装之前，请确保套件的每个电子部件都能正常工作，分别进行测试。注2：如果您使用的是树莓派3及以上版本，则无需安装天线，因为raspberry具有内部Wifi和蓝牙。零件的组装经过几个阶段：从背面组装亚克力板和车轮在车的主体上安装电机在树莓派上进行伺服校准注意：由于舵机在后部，因此需要进行一些配置以进行保护。我们需要在安装时使舵机旋转到90度，这样旋转范围才能与汽车中的应用相匹配。否则可能会损坏舵机。从正面组装亚克力板和车轮电气模块组装电路连接安装相关视频：安装#1-YouTube安装#2-YouTube安装#3-YouTube安装#4-YouTubepicar说明书.pdf第5步：手工制作模型制作交通标志并与项目配合使用的手工艺品很少。我们使用的标志：红色交通灯绿色交通灯停止标志速度标志人（我们用的是乐高玩具）此步骤的相关视频：手工艺品第6步：使用RaspberryPi设置Picar对于GoogleEdgeTPUAccelerator，将设置所需的所有计算机视觉和深度学习软件。我们使用的主要软件工具是Python、OpenCV（一个强大的计算机视觉包）和TensorFlow（谷歌流行的深度学习框架）。注意：我们在这里使用的所有软件都是免费和开源的。树莓派操作系统设置设置远程访问（IP地址/sudo/SSH/VNC）设置远程文件访问安装USB摄像头获取源代码，直接从Github下载源代码到您的PC上：https://github.com/sunfounder/Sunfounder_Smart_Vid...安装Python软件，访问Python网站www.python.org，找到最新的Python3并安装。安装完成后，重新启动计算机，然后按照说明书上的说明继续安装。运行cali_client开始校准马达调整车削调整安装调整现在我们有了一个可以通过Python控制的正在运行的机器人汽车。下面是我开源的代码和文件仅供参考：setup.pycamera.pyi2cHelper.py第7步：机器学习和实践在我们运行程序之前，我们应该给picar一个视觉处理（相机和OpenCV）和一个计算处理（TensorFlow），所以我们必须首先遵循：用于计算机视觉的OpenCV安装OpenCV和相关库为EdgeTPU安装张量流在这一步中，我们将使用单次射击多盒物体检测和迁移学习等深度学习技术来教DeepPiCar检测道路上的各种（微型）交通标志和行人。然后我们将教它在红灯和停车标志处停车，绿灯行驶，停车等待行人通过，并根据张贴的限速标志更改其限速，并为Picar进行大量练习。下面是一些机器学习和实践的相关视频：机器学习练习视频-1练习视频-2练习视频-3练习视频-4端到端深度学习笔记本“如何轻松免费地训练目标检测模型”第8步：最终产品演示在这一步中，我们展示了最终产品，一个无需人工干预即可控制车辆的仿真模型。下面是源代码仅供参考：importloggingimportpicarimportcv2importdatetimefromhand_coded_lane_followerimportHandCodedLaneFollowerfromobjects_on_road_processorimportObjectsOnRoadProcessorimporttime_SHOW_IMAGE=TrueclassDeepPiCar(object):__INITIAL_SPEED=0__SCREEN_WIDTH=340#__SCREEN_WIDTH=320__SCREEN_HEIGHT=240def__init__(self):"""Initcameraandwheels"""logging.info('CreatingaDeepPiCar...')picar.setup()logging.debug('Setupcamera')#self.camera=cv2.VideoCapture(-1)self.camera=cv2.VideoCapture(0)self.camera.set(3,self.__SCREEN_WIDTH)self.camera.set(4,self.__SCREEN_HEIGHT)self.pan_servo=picar.Servo.Servo(1)#self.pan_servo.offset=-30#calibrateservotocenterself.pan_servo.offset=0self.pan_servo.write(90)self.tilt_servo=picar.Servo.Servo(2)#self.tilt_servo.offset=20#calibrateservotocenterself.tilt_servo.offset=0self.tilt_servo.write(90)logging.debug('Setupbackwheels')self.back_wheels=picar.back_wheels.Back_Wheels()self.back_wheels.speed=0#SpeedRangeis0(stop)-100(fastest)###self.back_wheels.forward()logging.debug('Setupfrontwheels')self.front_wheels=picar.front_wheels.Front_Wheels()#self.front_wheels.turning_offset=-25#calibrateservotocenterself.front_wheels.turning_offset=0self.front_wheels.turn(90)#SteeringRangeis45(left)-90(center)-135(right)self.lane_follower=HandCodedLaneFollower(self)self.traffic_sign_processor=ObjectsOnRoadProcessor(self)#lane_follower=DeepLearningLaneFollower()self.fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')datestr=datetime.datetime.now().strftime("%y%m%d_%H%M%S")self.video_orig=self.create_video_recorder('../data/tmp/car_video%s.avi'%datestr)self.video_lane=self.create_video_recorder('../data/tmp/car_video_lane%s.avi'%datestr)self.video_objs=self.create_video_recorder('../data/tmp/car_video_objs%s.avi'%datestr)logging.info('CreatedaDeepPiCar')defcreate_video_recorder(self,path):returncv2.VideoWriter(path,self.fourcc,20.0,(self.__SCREEN_WIDTH,self.__SCREEN_HEIGHT))#returncv2.VideoWriter(path,self.fourcc,20.0,(self.__SCREEN_WIDTH,self.__SCREEN_HEIGHT))def__enter__(self):"""Enteringawithstatement"""returnselfdef__exit__(self,_type,value,traceback):"""Exitawithstatement"""iftracebackisnotNone:#Exceptionoccurred:logging.error('Exitingwithstatementwithexception%s'%traceback)self.cleanup()defcleanup(self):"""Resetthehardware"""logging.info('Stoppingthecar,resettinghardware.')self.back_wheels.speed=0self.front_wheels.turn(90)self.camera.release()self.video_orig.release()self.video_lane.release()self.video_objs.release()cv2.destroyAllWindows()defdrive(self,speed=__INITIAL_SPEED):"""Mainentrypointofthecar,andputitindrivemodeKeywordarguments:speed--speedofbackwheel,rangeis0(stop)-100(fastest)"""logging.info('Startingtodriveatspeed%s...'%speed)self.back_wheels.speed=speedself.back_wheels.forward()i=0whileself.camera.isOpened():_,image_lane=self.camera.read()image_objs=image_lane.copy()i+=1self.video_orig.write(image_lane)image_objs=self.process_objects_on_road(image_objs)self.video_objs.write(image_objs)show_image('DetectedObjects',image_objs)image_lane=self.follow_lane(image_lane)self.video_lane.write(image_lane)show_image('LaneLines',image_lane)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):self.cleanup()breakdefprocess_objects_on_road(self,image):image=self.traffic_sign_processor.process_objects_on_road(image)returnimagedeffollow_lane(self,image):image=self.lane_follower.follow_lane(image)returnimage#############################UtilityFunctions############################defshow_image(title,frame,show=_SHOW_IMAGE):ifshow:cv2.imshow(title,frame)defmain():withDeepPiCar()ascar:car.drive(17)if__name__=='__main__':logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(levelname)-5s:%(asctime)s:%(message)s')main()deep_pi_car.pydriver_main.py

据估计，打鼾影响了美国57%的男性和40%的女性。它甚至发生在高达27%的儿童身上。这些统计数据表明打鼾很普遍，但其严重程度和健康影响可能有所不同。打鼾可能是轻微的、偶尔的和无关紧要的，也可能是严重的潜在睡眠相关呼吸障碍的征兆。打鼾是由喉咙后部气道附近组织的嘎嘎声和振动引起的。在睡眠期间，肌肉松弛，使气道变窄，当我们吸气和呼气时，流动的空气会导致组织颤动并发出噪音。阻塞性睡眠呼吸暂停是一种呼吸障碍，在睡眠期间气道阻塞或塌陷，导致反复呼吸困难。打鼾是阻塞性睡眠呼吸暂停最常见的症状之一。除非有人告诉他们，否则大多数打鼾的人都没有意识到这一点，这也是睡眠呼吸暂停未被诊断出的部分原因。在这个项目中，我将建立一个非侵入性低功率边缘设备的概念证明，它可以在你睡眠期间监测你的打鼾情况，并发出振动。开发环境我们使用EdgeImpulseStudio进行特征生成以及TensorFlowLite模型的创建和训练。我们需要在https://studio.edgeimpulse.com注册一个免费帐户并创建一个项目才能开始。MacOS用于本地开发工作。数据采集我们使用了Audioset，一个手动注释的音频事件的大规模数据集，来下载夜间可能发生的打鼾和其他自然声音。AudioSet由632个音频事件类的扩展本体和从YouTube视频中提取的人类标记的10秒声音剪辑的集合组成。音频从选定事件的YouTube视频中提取，并转换为波形音频文件格式(wav)，具有16位深度的单声道，采样率为16KHz。下载了从AudiosetOntology中选择的以下类别。第一列是类别ID，第二列是类别标签。/m/01d3sdSnoring/m/07yv9Vehicle/m/01jt3mToiletflush/m/06mb1Rain/m/03m9d0zWind/m/07c52Television/m/06bz3Radio/m/028v0cSilence/m/03vt0Insect/m/07qjznlTick-tock/m/0bt9lrDog/m/01hsr_Sneeze/m/01b_21Cough/m/07ppn3jSniff/m/07pbtc8Walk,footsteps/m/02fxyjHumming/m/07q6cd_Squeak/m/0btp2Trafficnoise,roadwaynoise/m/09l8gHumanVoice/m/07pggtnChirp,tweet/t/dd00002Babycry,infantcry/m/04rlfMusic数据集分为两类，打鼾和噪声。通过过滤平衡训练、不平衡训练和评估数据集CSV文件创建了两个CSV文件snoring.csv和noise.csv，其中包含YouTube剪辑URL和其他元数据，可以从这里下载。下面的bash脚本(download.sh)用于下载视频剪辑并将音频提取为wav文件。请在运行以下命令之前安装youtube-dl和ffmpeg。#!/bin/bashSAMPLE_RATE=16000#fetch_youtube_clip(videoID,startTime,endTime)fetch_youtube_clip(){echo"Fetching$1($2to$3)..."outname="$1_$2"if[-f"${outname}.wav"];thenecho"Filealreadyexists."returnfiyoutube-dlhttps://youtube.com/watch?v=$1\--quiet--extract-audio--audio-formatwav\--output"$outname.%(ext)s"if[$?-eq0];thenyes|ffmpeg-loglevelquiet-i"./$outname.wav"-ar$SAMPLE_RATE\-ac1-ss"$2"-to"$3""./${outname}_out.wav"mv"./${outname}_out.wav""./$outname.wav"elsesleep1fi}grep-E'^[^#]'|whilereadlinedofetch_youtube_clip$(echo"$line"|sed-E's/,//g')done要执行脚本，请运行以下命令。$catnoise.csv|./download.sh$catsnoring.csv|./download.sh使用EdgeImpulseUploader将数据集上传到EdgeImpulseStudio。请按照此处的说明安装EdgeImpulseCLI工具并执行以下命令。$edge-impulse-uploader--categorysplit--labelsnoringsnoring/*.wav$edge-impulse-uploader--categorysplit--labelnoisenoise/*.wav上面的命令还将数据集拆分为训练和测试样本。我们可以在EdgeImpulseStudio的数据采集页面中看到上传的数据集。所述打鼾事件的音频剪辑有背景噪声在其中从通过分裂段夹子取出多个打鼾事件之间。该噪声类音频剪辑使用，无需任何修改。我们可以通过选择每个样本并从下拉菜单中单击“拆分样本”来进行拆分，但这是一项耗时且乏味的工作。幸运的是，有一个EdgeImpulseSDKAPI可用于自动化该过程。importjsonimportrequestsimportloggingimportthreadingAPI_KEY="Keys"projectId="headers={"Accept":"application/json","x-api-key":API_KEY}defsegment(tid,ids):forsampleIdinids:url1="https://studio.edgeimpulse.com/v1/api/{}/raw-data/{}/find-segments".format(projectId,sampleId)payload1={"shiftSegments":True,"segmentLengthMs":1500}response1=requests.request("POST",url1,json=payload1,headers=headers)resp1=json.loads(response1.text)segments=resp1["segments"]iflen(segments)==0:continuepayload2={"segments":segments}url2="https://studio.edgeimpulse.com/v1/api/{}/raw-data/{}/segment".format(projectId,sampleId)response2=requests.request("POST",url2,json=payload2,headers=headers)logging.info('{}{}{}'.format(tid,sampleId,response2.text))if__name__=="__main__":format="%(asctime)s:%(message)s"logging.basicConfig(format=format,level=logging.INFO,datefmt="%H:%M:%S")querystring={"category":"testing","excludeSensors":"true"}url="https://studio.edgeimpulse.com/v1/api/{}/raw-data".format(projectId)response=requests.request("GET",url,headers=headers,params=querystring)resp=json.loads(response.text)id_list=list(map(lambdas:s["id"],resp["samples"]))div=8n=int(len(id_list)/div)threads=list()foriinrange(div):ifi==(div-1):ids=id_list[n*i:]else:ids=id_list[n*i:n*(i+1)]x=threading.Thread(target=segment,args=(i,ids))threads.append(x)x.start()forthreadinthreads:thread.join()logging.info("Finished")训练转到ImpulseDesign>CreateImpulse页面，然后单击Addaprocessingblock并选择Spectrogram，这是一种表示信号强度或“响度”随时间在特定波形中存在的各种频率的可视化方式。此外，在同一页面上单击添加学习块并选择从数据中学习模式的神经网络（Keras），并将其应用于新数据。我们选择了1000毫秒窗口大小和125毫秒窗口增加。现在单击“保存冲动”按钮。现在转到ImpulseDesign>Spectrogram页面并更改参数，如下图所示，然后单击Saveparameters按钮。我们选择了FrameLength=0.02s，framestride=0.01538s和。频带=128（FFT大小），并且本底噪声=-54dB。本底噪声用于滤除频谱图中的背景噪声。它首先将窗口划分为多个重叠的帧。可以通过参数Framelength和Framestride调整帧的大小和数量.例如，窗口为1000毫秒，帧长为20毫秒，步幅为15.38毫秒，它将创建65个时间帧。然后使用FFT（快速傅立叶变换）将每个时间帧划分为频率区间，然后我们计算其功率谱。频率区间的数量等于频段参数除以2加1。频谱图块生成的特征等于生成的时间帧数乘以频率区间的数量。单击“保存参数”按钮重定向到另一个页面，我们应该在其中单击“生成特征”按钮。完成特征生成通常需要几分钟。我们可以在FeatureExplorer中看到生成的特征的3D可视化。现在转到ImpulseDesign>NNClassifier页面并从下拉菜单中选择SwitchtoKeras(expert)mode并定义模型架构。有许多现成的音频分类模型可用，但它们具有大量参数，因此不适用于256KB或更少内存的微控制器。经过大量试验，我们创建了如下所示的模型架构。importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportReshape,Conv2D,Flatten,ReLU,Dropout,MaxPooling2D,Densefromtensorflow.keras.optimizers.schedulesimportInverseTimeDecayfromtensorflow.keras.optimizersimportAdamfromtensorflow.keras.layers.experimentalimportpreprocessingsys.path.append('./resources/libraries')importei_tensorflow.trainingchannels=1columns=65rows=int(input_length/(columns*channels))norm_layer=preprocessing.Normalization()norm_layer.adapt(train_dataset.map(lambdax,_:x))#modelarchitecturemodel=Sequential()model.add(Reshape((rows,columns,channels),input_shape=(input_length,)))model.add(preprocessing.Resizing(24,24,interpolation='nearest'))model.add(norm_layer)model.add(Conv2D(16,kernel_size=3))#model.add(BatchNormalization())#model.add(Activation('relu'))model.add(ReLU(6.0))model.add(Conv2D(32,kernel_size=3))#model.add(BatchNormalization())#model.add(Activation('relu'))model.add(ReLU(6.0))model.add(MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2,padding='same'))model.add(Dropout(0.7))model.add(Flatten())model.add(Dense(64))#model.add(BatchNormalization())#model.add(Activation('relu'))model.add(ReLU(6.0))#model.add(Dropout(0.50))model.add(Dense(32))#model.add(BatchNormalization())#model.add(Activation('relu'))model.add(ReLU(6.0))#model.add(Dropout(0.50))model.add(Dense(classes,activation='softmax',name='y_pred'))BATCH_SIZE=64lr_schedule=InverseTimeDecay(0.0005,decay_steps=train_sample_count//BATCH_SIZE*15,decay_rate=1,staircase=False)defget_optimizer():returnAdam(lr_schedule)train_dataset=train_dataset.batch(BATCH_SIZE,drop_remainder=False)validation_dataset=validation_dataset.batch(BATCH_SIZE,drop_remainder=False)callbacks.append(BatchLoggerCallback(BATCH_SIZE,train_sample_count))#traintheneuralnetworkmodel.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=get_optimizer(),metrics=['accuracy'])print(model.summary())model.fit(train_dataset,epochs=70,validation_data=validation_dataset,verbose=2,callbacks=callbacks)在定义模型架构时，我们已尽力针对TinyML用例对其进行优化。由于64x65单通道频谱图特征将具有大量训练参数，并且编译后的模型不适合可用的微控制器RAM，我们将频谱图调整为24x24大小，这是模型大小与精度的最佳选择。此外，我们使用了受限范围激活(ReLU6)，因为ReLU6将输出限制为[0,6]，并且训练后量化不会降低准确性。模型概要如下。Model:"sequential"_________________________________________________________________Layer(type)OutputShapeParam#=================================================================reshape(Reshape)(None,64,65,1)0_________________________________________________________________resizing(Resizing)(None,24,24,1)0_________________________________________________________________normalization(Normalization(None,24,24,1)3_________________________________________________________________conv2d(Conv2D)(None,22,22,16)160_________________________________________________________________re_lu(ReLU)(None,22,22,16)0_________________________________________________________________conv2d_1(Conv2D)(None,20,20,32)4640_________________________________________________________________re_lu_1(ReLU)(None,20,20,32)0_________________________________________________________________max_pooling2d(MaxPooling2D)(None,10,10,32)0_________________________________________________________________dropout(Dropout)(None,10,10,32)0_________________________________________________________________flatten(Flatten)(None,3200)0_________________________________________________________________dense(Dense)(None,64)204864_________________________________________________________________re_lu_2(ReLU)(None,64)0_________________________________________________________________dense_1(Dense)(None,32)2080_________________________________________________________________re_lu_3(ReLU)(None,32)0_________________________________________________________________y_pred(Dense)(None,2)66=================================================================Totalparams:211,813Trainableparams:211,810Non-trainableparams:3现在单击开始训练按钮并等待大约一个小时直到训练完成。我们可以在下面看到训练输出。该模型具有94.6%的准确率。测试我们可以在测试中测试模型。数据集通过转到模型测试页面并单击分类所有按钮。该模型在测试数据集上的准确率为88.58%。部署由于我们将在ArduinoNanoBLEsense部署模型，因此在部署页面我们将选择创建库>Arduino选项。对于Selectoptimization选项，我们将选择EnableEONCompiler以减少模型的内存使用。此外，我们将选择量化(Int8)模型。现在单击Build按钮，几秒钟后库包将下载到本地计算机。硬件设置我们将使用带有板载麦克风的ArduinoNano33BLESense。由于ArduinoNano33BLESense上的5V引脚默认断开连接，要使用5V引脚为振动电机供电，我们需要在标记为VUSB的两个焊盘上制作一个焊桥（下图中的红色矩形突出显示）。振动电机使用直接焊接在ArduinoNanoBLE传感头引脚上的Grove连接器连接。原理图可以在下文原理图部分找到。运行推理请按照此处的说明下载并安装ArduinoIDE。安装后，打开ArduinoIDE并通过转到工具>开发板>开发板管理器为ArduinoNano33BLESense安装开发板包。搜索如下图的板子包并安装。板包安装完成后，从Tools>Board>ArduinoMbedOSNanoBoards菜单中选择ArduinoNano33BLE。另外，从工具>端口菜单中选择连接的开发板的串口。我们需要使用库管理器（工具>管理库...）安装RingBuffer库。下面是推理的代码。应用程序使用双缓冲区连续捕获音频事件。//Ifyourtargetislimitedinmemoryremovethismacrotosave10KRAM#defineEIDSP_QUANTIZE_FILTERBANK0/**Definethenumberofslicespermodelwindow.E.g.amodelwindowof1000mswithslicespermodelwindowsetto4.Resultsinaslicesizeof250ms.Formoreinfo:https://docs.edgeimpulse.com/docs/continuous-audio-sampling*/#defineEI_CLASSIFIER_SLICES_PER_MODEL_WINDOW3/*Includes----------------------------------------------------------------*/#include#include#include#include/**Audiobuffers,pointersandselectors*/typedefstruct{signedshort*buffers[2];unsignedcharbuf_select;unsignedcharbuf_ready;unsignedintbuf_count;unsignedintn_samples;}inference_t;staticinference_tinference;staticboolrecord_ready=false;staticsignedshort*sampleBuffer;staticbooldebug_nn=false;//Setthistotruetoseee.g.featuresgeneratedfromtherawsignalstaticintprint_results=-(EI_CLASSIFIER_SLICES_PER_MODEL_WINDOW);boolalert=false;RingBuflast_ten_predictions;intgreenLED=23;intvibratorPin=3;//VibrationmotorconnectedtoD3PWMpinboolis_motor_running=false;voidrun_vibration(){if(alert){is_motor_running=true;for(inti=0;i{analogWrite(vibratorPin,30);delay(1000);analogWrite(vibratorPin,0);delay(1500);}is_motor_running=false;}else{if(is_motor_running){analogWrite(vibratorPin,0);}}yield();}/**@briefPrintffunctionusesvsnprintfandoutputusingArduinoSerial@param[in]formatVariableargumentlist*/voidei_printf(constchar*format,...){staticcharprint_buf[1024]={0};va_listargs;va_start(args,format);intr=vsnprintf(print_buf,sizeof(print_buf),format,args);va_end(args);if(r>0){Serial.write(print_buf);}}/**@briefPDMbufferfullcallbackGetdataandcallaudiothreadcallback*/staticvoidpdm_data_ready_inference_callback(void){intbytesAvailable=PDM.available();//readintothesamplebufferintbytesRead=PDM.read((char*)&sampleBuffer[0],bytesAvailable);if(record_ready==true){for(inti=0;i>1;i++){inference.buffers[inference.buf_select][inference.buf_count++]=sampleBuffer[i];if(inference.buf_count>=inference.n_samples){inference.buf_select^=1;inference.buf_count=0;inference.buf_ready=1;}}}}/**@briefInitinferencingstructandsetup/startPDM@param[in]n_samplesThensamples@return{description_of_the_return_value}*/staticboolmicrophone_inference_start(uint32_tn_samples){inference.buffers[0]=(signedshort*)malloc(n_samples*sizeof(signedshort));if(inference.buffers[0]==NULL){returnfalse;}inference.buffers[1]=(signedshort*)malloc(n_samples*sizeof(signedshort));if(inference.buffers[0]==NULL){free(inference.buffers[0]);returnfalse;}sampleBuffer=(signedshort*)malloc((n_samples>>1)*sizeof(signedshort));if(sampleBuffer==NULL){free(inference.buffers[0]);free(inference.buffers[1]);returnfalse;}inference.buf_select=0;inference.buf_count=0;inference.n_samples=n_samples;inference.buf_ready=0;//configurethedatareceivecallbackPDM.onReceive(&pdm_data_ready_inference_callback);PDM.setBufferSize((n_samples>>1)*sizeof(int16_t));//initializePDMwith://-onechannel(monomode)//-a16kHzsamplerateif(!PDM.begin(1,EI_CLASSIFIER_FREQUENCY)){ei_printf("FailedtostartPDM!");}//setthegain,defaultsto20PDM.setGain(127);record_ready=true;returntrue;}/**@briefWaitonnewdata@returnTruewhenfinished*/staticboolmicrophone_inference_record(void){boolret=true;if(inference.buf_ready==1){ei_printf("Errorsamplebufferoverrun.Decreasethenumberofslicespermodelwindow""(EI_CLASSIFIER_SLICES_PER_MODEL_WINDOW)\n");ret=false;}while(inference.buf_ready==0){delay(1);}inference.buf_ready=0;returnret;}/**Getrawaudiosignaldata*/staticintmicrophone_audio_signal_get_data(size_toffset,size_tlength,float*out_ptr){numpy::int16_to_float(&inference.buffers[inference.buf_select^1][offset],out_ptr,length);return0;}/**@briefStopPDMandreleasebuffers*/staticvoidmicrophone_inference_end(void){PDM.end();free(inference.buffers[0]);free(inference.buffers[1]);free(sampleBuffer);}voidsetup(){Serial.begin(115200);pinMode(greenLED,OUTPUT);pinMode(greenLED,LOW);pinMode(vibratorPin,OUTPUT);//setsthepinasoutput//summaryofinferencingsettings(frommodel_metadata.h)ei_printf("Inferencingsettings:\n");ei_printf("\tInterval:%.2fms.\n",(float)EI_CLASSIFIER_INTERVAL_MS);ei_printf("\tFramesize:%d\n",EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE);ei_printf("\tSamplelength:%dms.\n",EI_CLASSIFIER_RAW_SAMPLE_COUNT/16);ei_printf("\tNo.ofclasses:%d\n",sizeof(ei_classifier_inferencing_categories)/sizeof(ei_classifier_inferencing_categories[0]));run_classifier_init();if(microphone_inference_start(EI_CLASSIFIER_SLICE_SIZE)==false){ei_printf("ERR:Failedtosetupaudiosampling\r\n");return;}Scheduler.startLoop(run_vibration);}voidloop(){boolm=microphone_inference_record();if(!m){ei_printf("ERR:Failedtorecordaudio...\n");return;}signal_tsignal;signal.total_length=EI_CLASSIFIER_SLICE_SIZE;signal.get_data=µphone_audio_signal_get_data;ei_impulse_result_tresult={0};EI_IMPULSE_ERRORr=run_classifier_continuous(&signal,&result,debug_nn);if(r!=EI_IMPULSE_OK){ei_printf("ERR:Failedtorunclassifier(%d)\n",r);return;}if(++print_results>=(EI_CLASSIFIER_SLICES_PER_MODEL_WINDOW)){//printthepredictionsei_printf("Predictions");ei_printf("(DSP:%dms.,Classification:%dms.,Anomaly:%dms.)",result.timing.dsp,result.timing.classification,result.timing.anomaly);ei_printf(":\n");for(size_tix=0;ixei_printf("%s:%.5f\n",result.classification[ix].label,result.classification[ix].value);if(ix==1&&!is_motor_running&&result.classification[ix].value>0.9){if(last_ten_predictions.isFull()){uint8_tk;last_ten_predictions.pop(k);}last_ten_predictions.push(ix);uint8_tcount=0;for(uint8_tj=0;jcount+=last_ten_predictions[j];//ei_printf("%d,",last_ten_predictions[j]);}//ei_printf("\n");ei_printf("Snoring\n");pinMode(greenLED,HIGH);if(count>=5){ei_printf("Triggervibrationmotor\n");alert=true;}}else{ei_printf("Noise\n");pinMode(greenLED,LOW);alert=false;}print_results=0;}}}#if!defined(EI_CLASSIFIER_SENSOR)||EI_CLASSIFIER_SENSOR!=EI_CLASSIFIER_SENSOR_MICROPHONE#error"Invalidmodelforcurrentsensor."#endif要运行推理草图，请使用以下命令克隆应用程序存储库。$gitclonehttps://github.com/metanav/Snoring_Guardian.git在ArduinoIDE中打开Arduino草图Snoring_Guardian/snoring_detection_inferencing/examples/tflite_micro_snoring_detection/tflite_micro_snoring_detection.ino。编译并上传固件到连接的开发板。我们可以使用波特率115200bps的Tools>SerialMonitor查看推理输出。视频演示：套管最终版本的设备被放置在一个带有移动电源的袋子里。小袋中有一个小开口，可以让位于开口附近的麦克风听到声音。现场演示原理图：源代码：点击下载总结这个项目为一个现实生活中的问题提供了一个解决方案，这个问题看起来很有趣但需要仔细关注。它是一种易于使用且方便的设备，通过在边缘运行推理来尊重用户的隐私。该项目还展示了一个简单的神经网络可以通过以正确的方式进行信号处理来解决复杂的问题，并且可以在低功耗资源受限的微型设备上运行。尽管TensorFlowLiteMicro模型运行良好，但仍有改进的空间。随着更多的训练数据，模型可以变得更加准确和健壮。

该项目将介绍如何基于蓝牙和蜂窝的监控系统来管理您的WFH压力。很幸运，在近期由于一些原因，我能够在家工作。在这段时间里，我做过的许多工作都需要出差，但我并不太介意，因为当我回家时，我可以冲早上的咖啡，穿起腰部以上的衣服，然后走进布局合理的家庭办公室，以最高的效率度过一天。刚开始我很享受这样的方式工作。但大多数时候，我都被Zoom的电话、电子邮件、短信通知以及其他外界因素干扰等不受欢迎的东西包围着。此外，在covid-19仍然存在的世界里，家庭和工作、生活和事业之间的界线比以往任何时候都更加模糊。渐渐地，这些干扰不仅影响了我的工作时间，还影响了我生活中的时时刻刻。这足以使一个人焦虑到极点!我不知道大家对于这种情况会怎么解决，但有时当我感到压力、焦虑或不知所措时，我需要外界的提醒来做一两次深呼吸。这就是为什么我建立了工作压力监测（蓝牙和手机物联网解决方案）可以观察我在工作时的的心率,温度,噪音等,通过现场仪表盘我展示对应的数据,并发送我提醒我需要休息,深呼吸,或远离干扰。在本文中，我将分享我创建的内容并向您展示如何：借助AdafruitFeenRF52840Sense和CircuitPython，将外部蓝牙传感器添加到任何项目中。在将数据发送到Notehub.io之前，使用BluesWirelessNotecard加密我敏感的健康和环境数据。在Notehub.io中创建路由以将加密数据发送到AzureServerlessFunctions，并向Twilio的SMS服务发送警报。解密健康数据并将其存储在AzureCosmosDB数据库中。构建一个简单的基于Svelte的Web应用程序，用于实时显示健康数据和警报。使用环境变量动态更新我办公室的心率、温度和声音级别的警报阈值。这个项目真的适合每个人！如果您想简要了解该项目，请查看下面的视频：视频演示：硬件组件：蓝调无线记事卡×1BluesWirelessFeather入门套件×1AdafruitFeatherBluefruitLE板×1PolarVeritySense心率监测器×1源代码组装硬件我为这个项目设置的硬件非常简单。我从PolarVeritySense心率监测器开始，这是一款简单、无屏幕、支持蓝牙的设备，可捕获心率读数。为了捕捉这些读数，我需要一个支持蓝牙的MCU，并决定使用AdafruitFeathernRF52840Sense。这款精美的小设备不仅具有板载NordicnRF52840的蓝牙功能，而且还包括一个9-DoF运动传感器、一个加速度计、磁力计、温度、压力、湿度、接近度、光线、颜色和手势传感器，以及一个PDM麦克风和声音传感器。最重要的是，它支持CircuitPython！最后，对于云连接，我添加了BluesWirelessNotecard。如果您还没有听说过Notecard，它是一款支持蜂窝和GPS的设备到云数据泵，以49美元的价格提供500MB的数据和10年的蜂窝数据。Notecard本身是一个带有m.2连接器的小型30x35SoM。为了更轻松地集成到现有原型或项目中，BluesWireless提供了称为Notecarriers的主机板。我在这个项目中使用了NotecarrierAF，因为它包含一组方便的标头，可与任何Feather兼容设备配合使用。使用CircuitPython读取BLE心率和环境数据SenseFeather包含很多传感器，但对于这个项目，我决定将自己限制在几个选择中：Polar手环的心率和电池电量；来自板载BMP280的温度和压力；SHT31D的湿度；来自PDM麦克风的声级为了使用板载传感器，我首先将每个这些的CircuitPython库添加到lib我的设备目录中，import为每个添加了语句，以及note-python库，它提供了一组简单的API用于使用Notecard.importadafruit_bmp280importadafruit_sht31dimportnotecard由于我也在从蓝牙设备读取数据，因此我需要包含用于捕获心率和其他设备信息的adafruit_ble库和相关服务。importadafruit_blefromadafruit_ble.advertising.standardimportProvideServicesAdvertisementfromadafruit_ble.services.standard.device_infoimportDeviceInfoServicefromadafruit_ble.services.standardimportBatteryServicefromadafruit_ble_heart_rateimportHeartRateService接下来，我通过I2C配置了与我的Notecard的连接，初始化了Feather上的BMP280、SHT31D、PDM麦克风和BLE无线电。productUID="com.blues.bsatrom:wfh_stress_detector"i2c=board.I2C()card=notecard.OpenI2C(i2c,0,0,debug=True)bmp280=adafruit_bmp280.Adafruit_BMP280_I2C(i2c)sht31d=adafruit_sht31d.SHT31D(i2c)microphone=audiobusio.PDMIn(board.MICROPHONE_CLOCK,board.MICROPHONE_DATA,sample_rate=16000,bit_depth=16)bmp280.sea_level_pressure=1013.25ble=adafruit_ble.BLERadio()在我的程序的主要部分，我从板载传感器读取数据并每60秒扫描一次BLE心率数据。BLE部分是最复杂的部分，所以我将它封装在一个辅助函数中，该函数返回dict来自Polar传感器的数据，包括制造商、型号、心率和设备的电池电量。defget_heart_rate_data(hr_connection,notify_hr):heart_rate={}print("ScanningforHeartRateService...")red_led.value=Trueblue_led.value=Falsetime.sleep(1)foradvinble.start_scan(ProvideServicesAdvertisement,timeout=5):ifHeartRateServiceinadv.services:print("foundaHeartRateServiceadvertisement")hr_connection=ble.connect(adv)time.sleep(2)print("Connectedtoservice")blue_led.value=Truered_led.value=Falsebreak#Stopscanningwhetherornotweareconnected.ble.stop_scan()print("StoppedBLEscan")red_led.value=Falseblue_led.value=Trueifhr_connectionandhr_connection.connected:print("FetchHRconnection")ifDeviceInfoServiceinhr_connection:dis=hr_connection[DeviceInfoService]try:manufacturer=dis.manufacturerexceptAttributeError:manufacturer="(ManufacturerNotspecified)"try:model_number=dis.model_numberexceptAttributeError:model_number="(Modelnumbernotspecified)"heart_rate["manufacturer"]=manufacturer.replace("\u0000","")heart_rate["model_number"]=model_numberelse:print("Nodeviceinformation")ifBatteryServiceinhr_connection:batt_svc=hr_connection[BatteryService]batt=batt_svc.levelheart_rate["battery_level"]=batthr_service=hr_connection[HeartRateService]whilehr_connection.connected:values=hr_service.measurement_valuesifvalues:bpm=values.heart_rateifbpmisnot0:pct_notify=round(100*(bpm/notify_hr))ifvalues.heart_rateis0:print("HeartRatenotfound...")breakelse:heart_rate["bpm"]=bpmheart_rate["pct_notify"]=pct_notifybreakreturnheart_rate,hr_connection当我运行程序时，使用上面未包含的一些日志记录代码，我将在串行终端上看到类似以下内容。Readings---------------------------------------------Temperature:27.9CBarometricpressure:995.314Humidity:56.7%Soundlevel:6HeartRate:64%ofCeilingRage:53---------------------------------------------使用Notecard加密数据有了读数，我准备将数据发送到Notecard，但对于这个项目，我决定尝试该产品的一个新功能：端到端数据加密。我的计划是在我的健康数据同步到云之前对其进行加密，然后在它到达我的无服务器功能进行存储时对其进行解密。这样，我就可以在数据不受我直接控制的整个过程中对其进行完整的监管。正如dev.blues.io上的本指南中所述，Notecard支持Notes的AES256加密，我能够通过创建RSA密钥对并将公钥保存为我的Notehub.io上的环境变量来利用此功能项目。然后，当通过note.addapi向Notecard添加读数时，我使用key参数来提供包含我的公钥的环境变量的名称。req={"req":"note.add"}req["file"]="sensors.qo"req["key"]="encryption_key"req["body"]={"temp":bmp280.temperature,"humidity":sht31d.relative_humidity,"pressure":bmp280.pressure,"sound_level":sound_level,"heart_rate":heart_rate}card.Transaction(req)当Notecard看到key参数时，它使用我的公钥生成一个随机的64位AES密钥，使用该密钥加密Note正文，使用AES密钥加密RSA公钥，对两者进行base64编码，并将两个值排队下一次同步的记事卡。在另一端，我传递给Notecard的数据显示在安全加密的Notehub中。将加密数据路由到Azure一旦我将健康日期输入Notehub，我就准备将读数路由到我的云应用程序以进行解密和存储。使用dev.blues.io上的本指南作为参考，我创建了一个新的Notehub.io路由，将其指向我为从Notehub接收数据而设置的Azure函数，并确保同时发送加密数据和JSONata转换中的加密AES密钥。在CosmosDB中解密和存储数据由于健康数据正在进入我的saveHealthDataAzure函数，因此我需要先对其进行解密，然后再将其保存到CosmosDB。为此，我将从请求正文中提取数据和加密的AES密钥，并将两者发送到我创建的解密辅助函数。constencText=msgBody.data;constencAES=msgBody.key;constdecryptedPayload=awaitaes_decrypt(encAES,encText);要解密我发送到Notecard的数据，我需要我之前生成的RSA密钥对中的私钥。由于我将Azure用于此解决方案，因此我将私钥PEM存储在AzureKeyVault中，并使用AzureNodeJS库中的密钥和加密客户端对象从保管库中检索密钥。constcrypto=require('crypto');const{DefaultAzureCredential}=require("@azure/identity");const{KeyClient,CryptographyClient}=require("@azure/keyvault-keys");constkeyVaultName=process.env["KEY_VAULT_NAME"];constkeyName=process.env["KEY_NAME"];constENC_ALGORITHM='AES-256-CBC';constIV_LENGTH=16;constKVUri="https://"+keyVaultName+".vault.azure.net";constcredential=newDefaultAzureCredential();constclient=newKeyClient(KVUri,credential);一旦我有了我的私钥，解密我的健康数据的过程就是反向加密：使用Node中的内置Crypto库，我用我的私钥解密随机AES密钥，然后使用该AES密钥解密Note正文。constaes_decrypt=asyncfunction(encryptedAES,cipherText){constkey=awaitclient.getKey(keyName);constcryptographyClient=newCryptographyClient(key,credential);//decrypttherandomaeswithRSAprivatekey(RSA)constaes=awaitcryptographyClient.decrypt({algorithm:"RSA1_5",ciphertext:Buffer.from(encryptedAES,"base64")});consttext=Buffer.from(cipherText,'base64');constiv=Buffer.alloc(IV_LENGTH,0);//CreateadecipherobjectusingthedecryptedAESkeyvardecipher=crypto.createDecipheriv(ENC_ALGORITHM,aes.result,iv);decipher.setAutoPadding(false);//DecrypttheciphertextusingtheAESkeyletdec=decipher.update(text,'base64','utf-8');dec+=decipher.final('utf-8');returndec.replace(/[\u0000-\u0010+\f]/gu,"");}一旦我解密了传感器数据，最后的步骤是：1)将时间戳附加event_created到正文以进行存储，以及2)将对象保存到CosmosDB。就这样，我成功地使用加密将敏感的健康数据从我的应用程序传输到我的云，并将原始数据保存在我自己的另一端数据库中。constjsonPayload=JSON.parse(decryptedPayload);jsonPayload["event_created"]=msgBody.event_created;context.bindings.healthDataStorage=jsonPayload;使用Svelte构建命令中心Web应用程序下一步是创建一个漂亮的仪表板和命令中心应用程序。对于这个应用程序，我使用Svelte、Bootstrap和Nivo构建了一个简单的仪表板。最终结果如下图所示，是我的心率、办公室温度、声级的实时视图，以及最近几十个心率和温度读数的历史视图。我的仪表板应用程序的完整源代码位于此项目的GitHub存储库中。使用Notehub和Twilio发送警报但是等等，还有更多！从BLE传感器捕获心率读数并配置端到端加密是一项有趣的练习，但该项目的真正意义在于帮助我在白天找到一些WFHZen。为此，如果我的心率过高或办公室太吵，我需要一种方法来发送通知。在固件方面，我向我的CircuitPython应用程序添加了一个send_notification函数，该函数向我的Notecard添加了一个警报注释。defsend_notification(message):req={"req":"note.add"}req["file"]="sensor_alert.qo"req["sync"]=Truereq["body"]={"message":message}card.Transaction(req)然后，在获得所有传感器值后，我可以根据我设置的阈值检查当前值，如果它们超出范围，则发送警报注释。ifheart_rate["bpm"]>notify_hr:send_notification("Yourheartrateishigh.Takeafewdeepbreaths,buddy.")ifsound_level>sound_max:send_notification("It'sprettyloudinthere.Maybestopyellingandyou'llfeelbetter.")在Notehub方面，我按照本指南配置了到TwilioSMS的路由，以便我的警报以文本消息的形式发送。因为没有什么比文字更加直观了。使用环境变量配置警报阈值有警报很棒，但要真正使这个项目达到完美，我决定让警报可配置，这意味着我希望能够从我的Web仪表板调整警报阈值，并让我的CircuitPython应用程序能够获取更改无需更新固件。值得庆幸的是，Blues通过名为EnvironmentVariables的功能使这变得容易。环境变量可以在设备、项目或车队级别设置，并且更改在同步时传播到设备，这意味着我可以使用我的仪表板应用程序更改这些变量，并且CircuitPython应用程序将在下一个之后通过请求看到这些更改env.get同步。notify_hr=int(get_env_var("notify_hr"))sound_max=int(get_env_var("sound_max"))defget_env_var(name):req={"req":"env.get"}req["name"]=namersp=card.Transaction(req)if"text"inrsp:returnrsp["text"]else:return0这是一个有趣的项目，即使有很多从硬件到固件、云和Web应用程序的移动部分，我还是能够在短短几周内完成端到端项目-兼职工作。如果您还没有制作，我鼓励您查看上述内容，看看使用免费蜂窝IoT进行原型设计是什么感觉。代码：WFH压力监测器以上就是关于这个项目的全部内容了，欢迎讨论交流。

有许多不同的方法来测量水位。使用超声波传感器可以轻松完成，但也有这些用于arduino的红色传感器模块，专门设计用于测量水位。在下面的文章中，我们将自己构建一个并学习它们的工作原理。需要零件：3D打印机Arduino0,8毫米线跨接电缆电阻器烙铁万用表连接到Arduino的计算机和电缆第1步：工作原理首先我们需要了解传感器的工作原理。如您所见，PCB上有几个平行的铜线。它们交替连接到VCC和GND。当传感器干燥时，它们之间没有电气连接，但随着水位上升，它们会连接起来。我们可以将它们视为可变电阻器。水位上升越高，阻力下降越低。可以使用分压器测量电阻，如上图所示。这是一个非常简单的电路，R1是一个固定电阻，R2是我们的可变电阻。由于通过连续所有电阻器的电流相同，因此每个电阻器的电压降取决于其电阻-或者它占电路总电阻的比例。因此，随着水位的增加，在“模拟输入”处测得的电压会增加，直到整个传感器都被水覆盖。通过传感器的总高度以及“模拟输入”处的最大值和最小值，我们可以计算水位。第2步：构建测量网格首先，打印附件。然后如图所示将电线穿过侧面的孔，将其切断并为所有其他孔重复该过程。始终让左右两侧交替伸出几厘米。现在弯曲伸出的电线，如图所示，并将两端焊接在一起。现在在每一端焊接一根跨接电缆。第3步：测量电阻使用万用表测量网格的电阻，而它仍然是干燥的。根据该值，选择您的固定电阻器-它的值应该与您的网格之一在同一范围内。我的网格为eample有几百万欧姆的电阻，所以我选择了一个1M欧姆的电阻器。第4步：构建电路并上传代码现在在面包板上构建电路并将附加的代码上传到arduino。请取消注释第25行'Serial.println(sensorVal);'现在打开串行监视器（在ArduinoIDE的右上角）并查看打印了哪些值。Arduino的模拟输入接受0-5V的电压并将它们转换为0-1024的值。因为我们自制的传感器直接连接到Arduino，但是没有电路来稳定这些值，所以它的数值可能会变得非常不稳定。您的上限应该大约是您可以从串行监视器读取的值。就我而言，它在550左右。将变量“upperLimit”更改为该值。现在将传感器完全放入水中，看看串行输出如何变化。将变量“lowerLimit”更改为您在串行监视器中看到的值。请注意，为了获得相当可靠的输出，在上限和下限之间设置更大的差异是有益的。如果它们真的靠得很近，由于漂移或不稳定而引起的很小的值变化就会大大改变输出。您希望上限和下限相距几分之一。要增加差异，请为您的固定电阻器尝试不同的电阻值。你做的越小，传感器值就应该越高。始终检查串行监视器以查看值如何变化以及它们是否在有用范围内。水位检测.ino第5步：测试现在我们完成了。你可以拿一个玻璃杯，装满水来测试传感器是否工作正常。如果没有，请返回上一步并重复校准过程。如果您将传感器从水中拉出，固定网格上仍有一些水滴，因此上限值可能与之前传感器完全干燥时的值不同。请注意，传感器相当不准确，大约有+/-1厘米，因为它没有稳定电路。也有可能它不适用于不同种类的水，因为水的导电性在很大程度上取决于其中的成分（矿物质、污垢等）。您可能需要再次拨入它或构建一个电路来解决该问题，例如使用晶体管。

在人工智能和技术的黄金时代，一个新的领域正在获得广泛的关注：群体机器人。群机器人有很多应用，例如自动化中的本地化任务完成、自主导航人类无法进入的区域的陆地测绘。这些机器人的基础是无线电控制(RC)汽车。一旦建造了多辆汽车，就可以实施群体机器人算法。这些汽车的处理器是RaspberryPi，这是一种用于实验动手机器人和编程的低入口点架构。本教程将介绍构建此类汽车的步骤。它将配备用于远程驾驶和GPS和指南针的摄像头模块，以便汽车知道自己的位置和航向。然后，汽车可以后台进行通信以执行群算法。这个项目也非常通用。除了群体机器人之外，您还可以将这些汽车用于其他应用。这绝对是一个很棒的入门级项目，可以教会你很多东西！此外，这些技能对于类似的项目也很有用。需要零件：对于汽车：1个树莓派板GPIO排针（40针）1个树莓派摄像头模块1汽车底盘组（包括车轮和电机）1或2个L298N电机驱动控制器板1个GPS模块（带嵌入式指南针）辅助工具：焊枪和电线跳线多条（双公、公母、双母）面包板（不是强制性的，但强烈建议在焊接前进行测试）鼠标、键盘、显示器（您至少需要一次，然后您可以根据需要运行Pi无头）一台笔记本电脑/电脑USB集线器、电源端口一个电源（它应该是便携式的）HDMI转迷你HDMI适配器第1步：安装操作系统映像材料：电脑（Mac、Ubuntu18.04或Windows）、microSD卡、SD适配器基本上，RaspberryPi运行Raspbian操作系统，因此我们必须在microSD卡上安装操作系统映像。为此，您需要一个SD适配器，以便将microSD卡插入普通笔记本电脑/计算机的SD端口（通过该端口安装图像）。然后，将microSD卡插入Pi内。按照此处的说明操作：https://www.raspberrypi.org/documentation/install...第2步：设置Pi我们需要能够在RaspberryPi上工作。树莓派是单板电脑，可以直接连接显示器。项目中确保连接HDMI、USB和电源端口，您还需要一个键盘和鼠标。可以参考图片熟悉树莓派桌面。您将看到一个manila文件夹图标，它相当于Finder(Mac)或Windows资源管理器。本质上，它是您的文件、下载、目录等操作端口，您可以在这里随意更改、修改代码，就我们的目的而言，它是您管理代码的方式。您还会看到一个黑屏图标，终端窗口，这是您编写代码的地方。打开一个终端窗口。运行sudoraspi-config以获取类似上面的菜单启用P6串口启用P5I2C您可以参考以下链接：https://www.raspberrypi.org/documentation/configu...接下来，您有两个选择：1.继续使用显示器连接外设，直接在pi上工作2.使用ssh运行pihttps://www.raspberrypi.org/documentation/remote-a...本质上，您可以从另一台机器远程登录pi以避免必须连接外围设备为此，您必须按照上面链接中的说明在pi上启用ssh为项目创建一个存储库。然后，在终端窗口中，为pi上的项目创建一个新目录。如果更方便，您可以在终端窗口(vi)中编辑您的文件，如果不太方便，则可以使用GUI。如果您不熟悉命令行，请参考以下链接：https://product.hubspot.com/blog/git-and-github-tu...https://www.codecademy.com/learn/learn-the-command...第3步：预处理数据这里简要概述需要了解的内容。树莓派板——单板计算机MicroSD卡插槽迷你HDMI端口微型USB端口指示Pi正在供电的微功率端口和LED相机连接器处理器40针接头和GPIO针脚了解SDA/SCL引脚、MOSI/MISO引脚和TX/RX引脚通讯协议UART：通用异步收发I2C：内部集成电路SPI：串行外设接口第4步：组装小车我们需要购置一个机箱，这是汽车的基本框架。按照套件指定的方式组装机箱。首先，沿着虚线凹痕折断八个矩形然后，使用套件中包含的螺母和螺栓以及螺丝刀，组装零件、电机和车轮。注意：确保电机的方向正确！现在，取跳线并焊接电线组装完成后，汽车的底座就组装好了。现在，通过直接为电机供电，快速检查以确保所有电机都正常工作。检查白色杆是否转动。如果您切换黑线和红线，则杆应向相反的方向转动，检查所有四个轮子。第5步：电机控制器每个电机控制器可以控制两个车轮。根据您购买的机箱的型号，车辆转弯的方式会有所不同：控制所有四个车轮可以使汽车绕其中心转动，而仅控制后轮会使汽车按照拱形转弯。我们使用一个控制器。如果您购买了两个，第二个驱动程序需要重复以上步骤。我建议阅读以下文件，了解这些模块如何工作的：https://components101.com/modules/l293n-motor-dri...使用提供的跨接线使电机控制器工作。同样，首先使用面包板可能更有效。您可以在这里选择：我建议为驱动程序使用12V电源，为pi使用5V电源。但是，您也可以使用pi为电机驱动器供电。有一个可区分12V和5V的跳线——您在接线时应该阅读模块的规格。第6步：摄像头模块如果您使用RAM有限的pi板，它仅仅支持基本的Pi相机模块。如果您购买了有更多RAM（大约8GB）的Pi4，您可以尝试实现OpenCV相机.。不过就本项目而言，能够很好的使用相机模块就足够了。您可以参考以下链接：https://gist.github.com/willprice/abe456f5f74aa95...https://www.hackster.io/ruchir1674/video-streamin...https://gist.github.com/willprice/abe456f5f74aa95...代码您可以参考以下链接：https://github.com/miguelgrinberg/flask-video-str...第7步：GPS和指南针下载以下资源使GPS和指南针开始工作，设备硬件接线请参考上图。GPS读数：https://maker.pro/raspberry-pi/tutorial/how-to-use...https://maker.pro/raspberry-pi/tutorial/how-to-use...我链接的特定GPS模块也有一个嵌入式指南针。读取罗盘数据的示例代码：https://github.com/ozzmaker/BerryIMU.git另一个NMEA格式示例：：https://github.com/ozzmaker/BerryIMU.git第8步：使用Flask在Web界面上显示数据您可以将GPS和指南针数据以及视频传输到Web服务器我们将使用Flask，这是一个帮助您构建Web应用程序的Web框架第9步：成果展示和后续步骤恭喜！您现在已经制造了一辆基于树莓派制造的遥控小车。希望您能喜欢这个项目，欢迎在底下评论区给我留言。

亲爱的朋友们，在本教程中，我们将构建一个Arduino驱动的游戏。这是经典的太空垃圾游戏！硬件组件阿杜诺UNO×1（或者任何其他像Attiny85这样的Arduino兼容微控制器就足够了）OLED显示屏128x64×1(i2c和SPI都可以工作）按钮开关12mm×3（SparkFun按钮开关12mm）电阻10k欧姆×3通用印刷电路板×1（或者你可以在面包板上制作）母头8位1排(0.1")×1公头40位置1排(0.1")×14xAA电池座×1软件应用程序和在线服务ArduinoIDE手动工具和制造机器烙铁（通用）焊锡丝，无铅欢迎使用PiBOTSMakerHub。今天我们将使用Arduino和OLED显示器制作游戏。我建议使用具有I2C或SPI通信的128x64像素OLED显示器，以及更小的Arduino（如PROMini）。但是我使用ArduinoUNO，因为由于COVID19无法购买组件。我们也可以使用ATtiny85制作这个游戏机。第1步：获取所有零件该项目非常简单且易于构建。构建此项目所需的部件如下：ArduinoUNO或任何其他同等产品OLED显示屏128x64按钮10k欧姆电阻PCB或面包板公母连接器或跨接电缆第2步：构建原型电路连接非常简单。连接图如下。连接OLED显示器显示器的Vcc连接到Arduino的5V输出。显示器的GND连接到ArduinoGND引脚。显示器的SDA引脚连接到Arduino的A4或SDA引脚。显示器的SCL引脚连接到Arduino的A5或SCL引脚。连接按钮ArduinoD3的向上按钮ArduinoD4的向下按钮ArduinoD5的点火按钮第3步：编程Arduino在我们可以对Arduino进行编程之前，我们需要为OLED显示器安装U8G2库。安装U8G2库并将代码上传到Arduino的步骤如下图所示。第4步：观看我们的视频以确保您已正确完成第5步：电路原理图：第6步：Arduino代码：点击下载在ArduinoIDE中打开，安装U8G2库，然后上传/*太空垃圾网通用8位图形库(https://github.com/olikraus/u8g2/)版权所有(c)2016,olikraus@gmail.com版权所有。以源代码和二进制形式重新分发和使用，无论是否修改，在满足以下条件的情况下是允许的：*重新分发源代码必须保留上述版权声明，此列表条件和以下免责声明。*以二进制形式重新分发必须复制上述版权声明，这文件和/或其他文件中的条件列表和以下免责声明分发时提供的材料。本软件由版权持有人提供，并且贡献者“按原样”和任何明示或暗示的保证，包括但不限于对特定用途的适销性和适用性已拒绝。在任何情况下，版权持有人或贡献者应对任何直接、间接、偶然、特殊的、示范性的或间接的损害（包括但不限于替代品或服务的采购；使用、数据或利润的损失；或业务中断）但是引起的和基于任何责任理论，无论是在合同中，严格责任或侵权（包括疏忽或其他）因使用本软件而以任何方式产生，即使已告知此类损坏的可能性。*/#include#include#ifdefU8X8_HAVE_HW_SPI#include＃万一#ifdefU8X8_HAVE_HW_I2C#include＃万一//请取消注释下面的构造器行之一//U8g2构造器列表（图片循环页面缓冲区）//完整列表在这里：https://github.com/olikraus/u8g2/wiki/u8g2setupcpp//请根据您的设置更新引脚编号。如果未连接复位引脚，则使用U8X8_PIN_NONE//U8G2_NULLu8g2(U8G2_R0);//空设备，一个8x8像素的显示器，什么都不做//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/12,/*dc=*/4,/*reset=*/6);//Arduboy（生产，Kickstarter版）//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_3W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*reset=*/8);U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SSD1306_128X64_ALT0_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//与NONAME变体相同，但可以解决“每2行被跳过”的问题//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/SCL,/*data=*/SDA,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//没有重置显示的所有板//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/16,/*data=*/17,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//ESP32Thing，纯软件模拟I2C//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE,/*clock=*/16,/*data=*/17);//ESP32Thing，带引脚重新映射的硬件I2C//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_6800u8g2（U8G2_R0，13，11，2，3，4，5，6，A4，/*使能=*/7，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8);//U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_8080u8g2（U8G2_R0，13，11，2，3，4，5，6，A4，/*使能=*/7，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8);//U8G2_SSD1306_128X64_VCOMH0_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//与NONAME变体相同，但最大化setContrast()范围//U8G2_SSD1306_128X64_ALT0_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//与NONAME变体相同，但可以解决“每2行被跳过”的问题//U8G2_SH1106_128X64_NONAME_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SH1106_128X64_NONAME_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SH1106_128X64_VCOMH0_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//与NONAME变体相同，但最大化setContrast()范围//U8G2_SH1106_128X64_WINSTAR_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//与NONAME变体相同，但使用更新的SH1106初始化序列//U8G2_SH1106_72X40_WISE_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SH1107_64X128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SH1107_128X128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SH1107_128X128_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/8);//U8G2_SH1107_PIMORONI_128X128_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/8);//U8G2_SH1107_SEEED_128X128_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/SCL,/*data=*/SDA,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SH1107_SEEED_128X128_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SH1107_SEEED_96X96_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SH1108_160X160_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SH1122_256X64_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//在u8g2.h中启用U8G2_16BIT//U8G2_SSD1306_128X32_UNIVISION_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/21,/*data=*/20,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//AdafruitFeatherM0BasicProto+FeatherWingOLED//U8G2_SSD1306_128X32_UNIVISION_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/SCL,/*data=*/SDA,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//AdafruitFeatherESP8266/32u4板+FeatherWingOLED//U8G2_SSD1306_128X32_UNIVISION_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//AdafruitESP8266/32u4/ARM板+FeatherWingOLED//U8G2_SSD1306_128X32_UNIVISION_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE,/*clock=*/SCL,/*data=*/SDA);//使用ESP8266HWI2C重新映射引脚//U8G2_SSD1306_128X32_WINSTAR_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE,/*clock=*/SCL,/*data=*/SDA);//使用ESP8266HWI2C重新映射引脚//U8G2_SSD1306_64X48_ER_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//EastRising0.66"OLED分线板，Uno：A4=SDA，A5=SCL，5V供电//U8G2_SSD1306_48X64_WINSTAR_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SSD1306_64X32_NONAME_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SSD1306_64X32_1F_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SSD1306_96X16_ER_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//EastRising0.69"OLED//U8G2_SSD1322_NHD_256X64_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//在u8g2.h中启用U8G2_16BIT//U8G2_SSD1322_NHD_256X64_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//在u8g2.h中启用U8G2_16BIT//U8G2_SSD1322_NHD_128X64_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1322_NHD_128X64_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1325_NHD_128X64_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1325_NHD_128X64_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD0323_OS128064_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD0323_OS128064_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1326_ER_256X32_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//实验司机为ER-OLED018-1//U8G2_SSD1327_SEEED_96X96_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/SCL,/*data=*/SDA,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//SeeedstudioGroveOLED96x96//U8G2_SSD1327_SEEED_96X96_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//SeeedstudioGroveOLED96x96//U8G2_SSD1327_EA_W128128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1327_EA_W128128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1327_EA_W128128_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/5,/*data=*/4,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SSD1327_EA_W128128_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_SSD1327_MIDAS_128X128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1327_MIDAS_128X128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1327_WS_128X128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1327_WS_128X128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1329_128X96_NONAME_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1329_128X96_NONAME_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1305_128X32_NONAME_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1305_128X32_NONAME_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1305_128X32_ADAFRUIT_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1305_128X32_ADAFRUIT_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1305_128X64_ADAFRUIT_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1305_128X64_ADAFRUIT_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1309_128X64_NONAME0_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1309_128X64_NONAME0_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1309_128X64_NONAME2_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_SSD1309_128X64_NONAME2_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1316_128X32_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1316_128X32_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1317_96X96_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//未测试，未确认//U8G2_SSD1317_96X96_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//未测试，未确认//U8G2_SSD1318_128X96_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_SSD1318_128X96_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_LD7032_60X32_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/11,/*data=*/12,/*cs=*/9,/*dc=*/10,/*reset=*/8);//SWSPI纳米板//U8G2_LD7032_60X32_1_4W_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/11,/*data=*/12,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//未测试！//U8G2_UC1701_EA_DOGS102_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_UC1701_EA_DOGS102_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_PCD8544_84X48_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//诺基亚5110显示器//U8G2_PCD8544_84X48_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//诺基亚5110显示器//U8G2_PCF8812_96X65_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//也可以是PCF8814//U8G2_PCF8812_96X65_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//也可以是PCF8814//U8G2_HX1230_96X68_1_3W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*reset=*/8);//U8G2_HX1230_96X68_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_KS0108_128X64_1u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*DC=*/17，/*CS0=*/14，/*CS1=*/15,/*cs2=*/U8X8_PIN_NONE,/*重置=*/U8X8_PIN_NONE);//将R/W设置为低！//U8G2_KS0108_ERM19264_1u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*DC=*/17，/*CS0=*/14，/*CS1=*/15,/*cs2=*/16,/*重置=*/U8X8_PIN_NONE);//将R/W设置为低！//U8G2_ST7920_192X32_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*CS=*/U8X8_PIN_NONE，/*DC=*/17，/*复位=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_ST7920_192X32_1_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/18/*A4*/,/*data=*/16/*A2*/,/*CS=*/17/*A3*/,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_ST7920_128X64_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18/*A4*/，/*CS=*/U8X8_PIN_NONE，/*DC/RS=*/17/*A3*/,/*reset=*/15/*A1*/);//记得将R/W设置为0//U8G2_ST7920_128X64_1_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/18/*A4*/,/*data=*/16/*A2*/,/*CS=*/17/*A3*/,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_ST7920_128X64_1_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*CS=*/10,/*reset=*/8);//U8G2_ST7920_128X64_1_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/14,/*data=*/13,/*CS=*/15,/*reset=*/16);//FeatherHUZZAHESP8266,E=时钟=14,RW=数据=13,RS=CS//U8G2_ST7920_128X64_1_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*CS=*/10,/*reset=*/8);//U8G2_ST7920_128X64_1_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*CS=*/15,/*reset=*/16);//FeatherHUZZAHESP8266,E=时钟=14,RW=数据=13,RS=CS//U8G2_ST7565_EA_DOGM128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7565_EA_DOGM128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_64128N_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_64128N_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_EA_DOGM132_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/PIN_ONE);//DOGM132盾牌//U8G2_ST7565_EA_DOGM132_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//DOGM132盾牌//U8G2_ST7565_ZOLEN_128X64_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7565_ZOLEN_128X64_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_LM6059_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//AdafruitST7565GLCD//U8G2_ST7565_LM6059_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//AdafruitST7565GLCD//U8G2_ST7565_LX12864_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_LX12864_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_ERC12864_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7565_ERC12864_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_ERC12864_ALT_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//对比度改进版的ERC12864//U8G2_ST7565_ERC12864_ALT_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//对比度改进版的ERC12864//U8G2_ST7565_NHD_C12832_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7565_NHD_C12832_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_NHD_C12864_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7565_NHD_C12864_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7565_JLX12864_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7565_JLX12864_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7567_PI_132X64_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/7，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//PaxInstrumentsShield,LCD_BL=6//U8G2_ST7567_PI_132X64_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/7,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//PaxInstrumentsShield,LCD_BL=6//U8G2_ST7567_JLX12864_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/7，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7567_JLX12864_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/7,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7567_ENH_DG128064_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7567_ENH_DG128064_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7567_ENH_DG128064I_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST7567_ENH_DG128064I_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7567_64X32_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_ST75256_JLX172104_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST75256_JLX172104_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST75256_JLX19296_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST75256_JLX19296_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST75256_JLX256128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_WO256X128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_WO256X128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256128_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/9,/*data=*/8,/*cs=*/7,/*dc=*/6,/*reset=*/5);//MKR零，使能U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/7,/*dc=*/6,/*reset=*/5);//MKR零，使能U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256160_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256160_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256160M_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256160M_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256160_ALT_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX256160_ALT_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75256_JLX240160_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_ST75256_JLX240160_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST75256_JLX25664_1_2ND_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/8);//由于，第二I2C，使U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75320_JLX320240_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_ST75320_JLX320240_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//乌诺，启用U8g216位模式对于该显示//U8G2_NT7534_TG12864R_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_NT7534_TG12864R_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_ST7588_JLX12864_1_SW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*时钟=*/SCL,/*数据=*/SDA,/*复位=*/5);//U8G2_ST7588_JLX12864_1_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/5);//U8G2_IST3020_ERC19264_1_6800u8g2（U8G2_R0，44，43，42，41，40，39，38，37，/*使能=*/28，/*CS=*/32，/*DC=*/30，/*复位=*/31);//将WR引脚与GND连接//U8G2_IST3020_ERC19264_1_8080u8g2（U8G2_R0，44，43，42，41，40，39，38，37，/*使能=*/29，/*CS=*/32，/*DC=*/30，/*复位=*/31);//将RD引脚与3.3V连接//U8G2_IST3020_ERC19264_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_LC7981_160X80_1_6800u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//将RW与GND连接//U8G2_LC7981_160X160_1_6800u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//将RW与GND连接//U8G2_LC7981_240X128_1_6800u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//将RW与GND连接//U8G2_LC7981_240X64_1_6800u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//将RW与GND连接//U8G2_SED1520_122X32_1u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*DC=*/A0，/*E1=*/A3，/*E2=*/A2，/*复位=*/A4);//将R/W设置为低！//U8G2_T6963_240X128_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能/WR=*/17，/*CS/CE=*/14，/*DC=*/15,/*重置=*/16);//RD接+5V，FS0和FS1接GND//U8G2_T6963_256X64_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能/WR=*/17，/*CS/CE=*/14，/*DC=*/15,/*重置=*/16);//RD接+5V，FS0和FS1接GND//U8G2_T6963_160X80_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能/WR=*/17，/*CS/CE=*/14，/*DC=*/15,/*重置=*/16);//RD接+5V，FS0和FS1接GND//U8G2_T6963_128X64_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能/WR=*/17，/*CS/CE=*/14，/*DC=*/15,/*重置=*/16);//RD接+5V，FS0和FS1接GND//U8G2_T6963_128X64_ALT_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能/WR=*/17，/*CS/CE=*/14，/*DC=*/15,/*重置=*/16);//RD接+5V，FS0和FS1接GND//U8G2_SED1330_240X128_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/17，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//将/RD=E与+5V连接，使能是/WR=RW，FG与GND，14=Uno引脚A0//U8G2_SED1330_240X128_1_6800u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/17，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//A0是直流引脚，/WR=RW=GND，使能是/RD=E//U8G2_RA8835_NHD_240X128_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/17，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//将/RD=E与+5V连接，使能是/WR=RW，FG与GND，14=Uno引脚A0//U8G2_RA8835_NHD_240X128_1_6800u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/17，/*CS=*/14，/*DC=*/15，/*复位=*/16);//A0是直流引脚，/WR=RW=GND，使能是/RD=E//U8G2_UC1601_128X32_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_UC1601_128X32_1_3W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*reset=*/8);//U8G2_UC1604_JLX19264_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_UC1604_JLX19264_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//U8G2_UC1608_ERC24064_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//SWSPI，由于ERC24064-1测试设置//U8G2_UC1608_ERC240120_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//U8G2_UC1608_240X128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//SWSPI，由于ERC24064-1测试设置//U8G2_UC1610_EA_DOGXL160_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/PINU8ONE);//U8G2_UC1610_EA_DOGXL160_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/U8X8_PIN_NONE);//U8G2_UC1611_EA_DOGM240_1_2ND_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/8);//由于，第二个I2C，DOGM240测试板//U8G2_UC1611_EA_DOGM240_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//SWSPI，由于DOGXL240测试板//U8G2_UC1611_EA_DOGXL240_1_2ND_HW_I2Cu8g2(U8G2_R0,/*reset=*/8);//由于，第二个I2C，DOGXL240测试板//U8G2_UC1611_EA_DOGXL240_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//SWSPI，由于DOGXL240测试板//U8G2_UC1611_EW50850_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*CS=*/3，/*DC=*/16，/*复位=*/17);//240x160，将RD/WR1引脚与3.3V连接，CS为高电平//U8G2_UC1611_CG160160_1_8080u8g2（U8G2_R0，8，9，10，11，4，5，6，7，/*使能=*/18，/*CS=*/3，/*DC=*/16，/*复位=*/17);//将WR1和CD1引脚与3.3V连接，将CS0与cs连接，WR0与使能连接，CD与直流连接//U8G2_UC1638_160X128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R2,/*cs=*/2,/*dc=*/3,/*reset=*/4);//未测试//U8G2_SSD1606_172X72_1_4W_SW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*clock=*/13,/*data=*/11,/*cs=*/10,/*dc=*/9,/*reset=*/8);//电子墨水/电子纸显示//U8G2_SSD1607_200X200_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//eInk/ePaperDisplay，来自嵌入式艺术家的原始LUT//U8G2_SSD1607_GD_200X200_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//良好的显示//U8G2_SSD1607_WS_200X200_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//波共享//U8G2_IL3820_296X128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//bottom我20.9英寸EINK/电子纸显示，使16位模式对于该显示！//U8G2_IL3820_V2_296X128_1_4W_SW_SPIu8g2（U8G2_R0，/*时钟=*/13，/*数据=*/11，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*复位=*/8）;//电子纸显示，较小的闪烁和更快的速度，使16位模式对于该显示！//U8G2_LS013B7DH03_128X128_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/U8X8_PIN_NONE,/*reset=*/8);//没有直流线用于该显示//U8G2_LS027B7DH01_400X240_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/U8X8_PIN_NONE,/*reset=*/8);//没有直流线用于该显示//U8G2_LS013B7DH05_144X168_1_4W_HW_SPIu8g2(U8G2_R0,/*cs=*/10,/*dc=*/U8X8_PIN_NONE,/*reset=*/8);//没有直流线用于该显示//U8G2_ST7511_AVD_320X240_1_8080u8g2（U8G2_R0，13，11，2，3，4，5，6，A4，/*使能/WR=*/7，/*CS=*/10，/*DC=*/9，/*重置=*/8);//启用U8g216Bit模式并将RD引脚连接到3.3V/5V//构造函数列表结束/*按钮设置为Arduboy生产*/uint8_tpin_up=3;uint8_tpin_down=4;uint8_tpin_fire=5;#defineST_FP4/*对象类型*/结构体_st_ot_struct{/*导弹和​​命中：位0:玩家导弹和垃圾位1：垃圾，可能会击中玩家*/...此文件已被截断，请下载以查看其完整内容。最后：补充说明我真的很喜欢这个项目。因为它真的很容易建造而且价格低廉。当然，还有改进的余地。我们可以通过使用像Attiny85这样的板来减小这个控制台的尺寸。此外，我们可以添加一个3D外壳，使这款酷炫的游戏机外观漂亮，并方便访问。我很想听听你对这个项目的看法。你喜欢它的外观吗？你能想到这个项目的任何改进吗？请在下面的评论部分发表您的评论。谢谢。

当您听到“智能花园”这个词时，您会想到一个可以测量土壤湿度并自动灌溉植物的系统。使用这种类型的系统，您可以仅在需要时给植物浇水，并避免浇水过多或浇水不足。该项目展示了如何制作基于Arduino的自动植物浇水系统。第1步：工作原理该项目基于Arduino微控制器。只是，从视频中可以看出，我使用了自己设计的微控制器原型。当然，您可以在此项目中使用所有其他Arduino模型。那么为什么我需要一个特殊的板子呢？我已经在下一步中解释了这一点。第2步：植物自动浇水系统的工作原理首先我们看一下工作原理，了解植物自动浇水系统的要求。随着土壤干燥，植物需要水，我们需要以某种方式将水与植物土壤结合在一起。如果植物土壤浇水充足，就应该停止浇水。那么我们需要哪些硬件或组件来自动执行此操作？土壤湿度传感器探头应测量土壤湿度，探头读取的数据通过土壤湿度传感器发送到微控制器。微控制器根据指定的命令（如阈值）处理读取的数据，并与电机驱动器通信以启动水泵电机。但是，在某些项目中，可以使用继电器来触发电机。电机驱动器驱动水泵电机，水流通过与水泵电机相连的管道。当土壤湿度传感器探头达到指定阈值时，系统返回开始，水流停止。这是由微控制器作为循环执行的。那么我们主要需要的组件和硬件列表如下：你的植物土壤湿度传感器微控制器电机驱动器水泵电机管道一些用于连接的跳线水桶电源第3步：微控制器和电机驱动器正如我之前提到的，您可以使用任何型号的Arduino微控制器（例如UNO、Nano、Mega）。只要连接正确，共享源代码就会顺利运行。但是，如果我要使用Arduino微控制器，我还需要一个电机驱动器，甚至可能需要一个继电器。如果我们在项目中使用像ArduinoUNO这样的模型，我们将不得不使用以下电机驱动器一起创建一个电路：L293D电机驱动器屏蔽（很难连接额外的传感器）L293D电机驱动IC芯片（需要面包板，布线复杂）L298N电机驱动模块（需要额外接线）如果您打算使用Arduino模型，电路可能会有点复杂。为了避免这种复杂性，我创建了一个原型并从PCBWay获得了PCB打印服务。在我的设计板上，我使用了ATmega328P、L293D电机驱动器和CH341芯片，可以通过USB轻松对其进行编程。此外，您可以在植物浇水系统的另一个项目中使用此板。例如，该板允许您控制伺服电机、2个直流电机和许多传感器。我再次将这块板用于5合1机器人项目，并且我创建了一个机器人坦克，它可以在1个板的5种不同模式下工作。如需浏览，项目视频展示如下：五合一机器人如果你不想处理复杂的电路，你可以很容易地从下面的链接中得到我设计的这块PCB。您可以从PCBWay获得高质量和低预算的PCB服务。获取PCB第4步：2合1微控制器（内置电机驱动器）在设计PCB原型时，我小心地选择了易于查找和可焊接的组件。在我的设计板上，我使用了ATmega328P、L293D电机驱动器和CH341芯片，可以通过USB轻松对其进行编程。只是，CH341USB芯片可能看起来有点难以焊接。但是使用简单的烙铁，将少量焊料滴在将安装芯片的PCB上的焊盘上，然后正确对齐芯片腿并用焊料加热芯片腿。您可以查看此过程的项目视频。此外，您可以在植物浇水系统的另一个项目中使用此板。例如，该板允许您控制伺服电机、2个直流电机和许多传感器。您可以从以下链接获取必要的组件。您可以使用我共享的指示符表来确定PCB上元件的位置。所需组件带引导加载程序的ATmega328PL293D电机驱动ICB型USB插座DIP插座28/16引脚12/16MHz晶振L7805TO-220100uF电容器电阻10K/1K470nF电容器电源插孔2针接线端子公针头10nF/22pF陶瓷所需工具焊台烙铁线印刷电路板详情板型:单印刷电路板尺寸：53.3mmx66mm层数：2层获取PCBGerber和原理图第5步：编程（源代码）在进行电路连接步骤之前，我建议您上传源代码。因为，如果在水泵电机连接电路的情况下通过USB连接计算机对电路板进行编程，则可能会损坏计算机。使用任何Arduino型号或我设计的2合1板，源代码与两者兼容。上传代码时，二合一开发板的BOARD选择应该是ArduinoUNO。如果您正在使用任何其他Arduino型号（例如UNO、Nano、Mega），则应根据您使用的型号选择板。您需要下载并使用ArduinoIDE编辑器打开并上传代码获取源代码第6步：连接-土壤湿度传感器土壤水分传感器如何工作？土壤湿度传感器的工作非常简单。带有两个裸露导体的叉形探针充当可变电阻器（就像电位器一样），其电阻根据土壤中的含水量而变化。该传感器包括一个用于测量的探头和一个能够与Arduino连接的模块。该模块根据探头的电阻产生输出电压，并通过LM393高精度比较器转换为数字信号。并且在数字输出(DO)引脚上可用。土壤湿度传感器易于使用，只需连接4个引脚。该项目使用了3个引脚。DO（数字输出）引脚提供内部比较器电路的数字输出。您可以将其连接到Arduino上的任何数字引脚。项目中使用了数字6引脚。VCC引脚为传感器供电。建议使用3.3V–5V之间的电压为传感器供电。GND是接地连接。最后，通过在模块和探头之间建立电源和接地连接来完成传感器连接。第7步：连接-水泵我在项目中使用了我自己设计的二合一板，它包含一个内置的L293D电机驱动器。因此，电机连接变得更容易。但是，如果您打算使用不同的Arduino板和外部电机驱动器，则连接可能会稍微复杂一些。首先，您应该了解有关“如何使用”您将使用的电机驱动器的基本信息。板上的内置L293D电机输出引脚直接连接到板的输入电压，电机的电源通过连接到ATmega328P的数字引脚控制。电路板的电源电压用于电机控制和微控制器。也就是说，电机直接从电源获得动力，不会损坏电路板。6V-12V水泵通常有两个引脚：负极(-)引脚需要连接到L293D电机驱动器的OUTPUT1引脚。正极（+）引脚（红色）需要连接到L293D电机驱动器的OUTPUT2引脚。电源连接：7.4V-9V电源正极（+）引脚需要连接到L293D电机驱动器的VS引脚。7.4V-9V电源负极(-)引脚需要连接到L293D电机驱动器的GND引脚。L293D电机驱动器和Arduino连接：L293D电机驱动器INPUT1引脚需要连接到Arduino的Digital2引脚。L293D电机驱动器INPUT2引脚需要连接到Arduino的数字4引脚。L293D电机驱动器VSS引脚需要连接到Arduino的+5V引脚。第8步：感应土壤湿度该模块有一个内置电位器，用于调节数字输出(DO)的灵敏度。您可以使用电位器设置阈值；这样当水分含量超过阈值时，模块将输出LOW，否则输出HIGH。当您想在达到特定阈值时触发操作时，此设置非常有用。例如，当土壤中的水分含量超过阈值时，您可以激活电机驱动器以开始抽水。除此之外，该模块还有两个LED。模块通电时，电源LED将亮起。当数字输出变为低电平时，状态LED将亮起。通过转动电位器的旋钮，您可以设置一个阈值。这样当水分含量超过阈值时，状态LED将亮起，模块将输出低电平。现在要校准传感器，当您的植物准备好浇水时，将探头插入水中，顺时针调整盆，使状态LED亮起，然后逆时针调整盆，直到LED熄灭。就是这样，您的传感器现在已经校准并可以使用了。如果你想更详细地看到这个过程，你可以看一下共享的项目视频。第9步：完成最后的安装如果一切准备就绪，让我们构建自动浇水系统。当然，为此选择您的植物。在这个项目中，我决定同时在浇水系统中放置3株植物。我使用了一个储物盒来保护电子元件免受水的侵害。我用旧的焊接工具为管道和电线打了孔。我用了一些杆来固定水管。我将杆子固定在植物土壤中，并在适当的高度安装了水管作为洒水器。我用了一些电缆扎带来固定它。将土壤湿度传感器探头固定在土壤中。我建议将它放置在远离水管的地方，这样水就不会接触到探头。将水管的另一端固定到一桶水上，一切准备就绪，可以启动系统了！

无人机非常的有趣，用脑电波操控无人机更令人激动。下面我给大家介绍一下我的项目，项目大概流程是这样的，耳机感应我的脑电波并将它们传输到一台小型计算机中。当我提高注意力时，计算机会转换信号并将它们传递给我已连接到计算机的无人机控制器。当我注意力分散的时候，无人机就会降落。耳机选择的是NeuroSkyMindWaveMobile2，计算系统选择的是ArduinoUno微控制器，蓝牙模块是HC-05。视频演示:这个项目有6个主要步骤：将HC-05连接到Arduino配置HC-05并将其与MindWave配对将伺服器连接到无人机的控制器连接Arduino写Arduino代码上传Arduino代码需要零件：NeuroSkyMindWaveMobile2耳机和1节AAA电池一台电脑ArduinoUno或其他型号及其USB电缆HC-05蓝牙模块伺服电机面包板和面包板电线绿色LED和黄色LED2x330欧姆电阻2x1K欧姆电阻2x2K欧姆电阻10K欧姆电位器5伏电源用于与无人机控制器的伺服连接的部件：几根牙签一小块薄纸板剪刀胶水磁带第1步：将HC-05连接到Arduino将HC-05插入面包板并将其连接到Arduino，如图所示。HC-05的RXD通过由2个电阻组成的分压器连接到引脚11端口TXD到引脚10端口地对地EN通过由2个电阻器制成的分压器连接到引脚9端口暂时不要连接HC-05的VCC端口使用分压器的原因是HC-05的RXD和EN在得到5伏一段时间后往往电压过高导致板子烧坏，电压应该降到3.3伏。分压器由一个1K欧姆电阻器组成，一端连接到Arduino的5伏电压，另一端连接到2K欧姆电阻器，另一端连接到GND。需要两个分压器，一个用于RXD，另一个用于EN。第2步：配对HC-05参考步骤如下：1.在电脑上启动Arduino应用程序2.将Arduino的USB线连接到电脑，Arduino上的绿灯应该亮着。3.下载ino文件，复制以下代码，在Arduino的串行监视器和蓝牙模块之间中记录数据，并将其粘贴到新的Arduino代码中。4.将代码上传到Arduino。5.按下HC-05上EN引脚上的小按钮，将HC-05的VCC连接到Arduino的+5v并按住按钮几秒钟，直到HC-05上的红灯开始闪烁2秒，然后关闭2秒。6.在电脑上打开Arduino的串口监视器（Arduino应用程序窗口右上角），将右下角的选项设置为“BothNL&CR”和“38400”波特率。7.在串行监视器窗口的输入行内单击。在计算机键盘上键入AT并按回车键。如果响应为“OK”，则继续。如果不是“OK”，则再试一次。有时它第一次不起作用。8.打开MindWave9.键入AT命令，每个命令后的响应应该是“OK”AT+UART=57600,0,0定义MindWave使用的波特率AT+ROLE=1将HC-05设置为Master而不是SlaveAT+PSWD=0000设置MindWave使用的密码。AT+CMODE=0将HC-05连接到特定设备AT+CLASS=0指定设备类别AT+INQM=1,9,48设置配对参数AT+INQ查看HC-05是否识别MindWave。这可能需要15-20秒才能找到MindWave。显示的设备之一的地址应与MindWave标签上的地址相同，格式为xxxx:xx:xxxxxx。此地址用于接下来的3个命令（显示为addr），但冒号必须用逗号替换。AT+PAIR=addr,30AT+BIND=addrAT+LINK=地址10.HC-05上的红灯应每3-4秒快速闪烁2次。第一次做LINK命令，红灯没变。因此，我仔细检查了Arduino和面包板上的电线引脚是否正确按下，从HC-05中拔出+5v电线，执行步骤#5，并输入PAIR、BIND和LINK命令。这一次，红灯变为每3-4秒快速闪烁2次。这意味着设备已配对。下次您使用这些设备时，它们会在几秒钟内自动配对。11.将HC-05的TXD线从Arduino的10号针脚上断开并连接到Arduino的RX（0号针脚），将HC-05的线从分压器上断开并拆下，并拆下用作分压器的电阻。12.关闭串行监视器13.关闭MindWave14.从Arduino或计算机上断开USB电缆15.退出Arduino应用程序第3步：将舵机连接到无人机的控制器有两种方式连接到无人机控制器：移除操纵杆所连接的电位器，并将Arduino连接到控制器的电路板上，电位器的中间引脚已经连接。我的无人机控制器相对较小，因此，我决定根据注意力等级信号伺服来移动无人机油门的操纵杆。注意力信号容易获得，我在网上研究NeuroSky项目的时候，发现大部分项目都只用到了注意力信号。通常，如果注意力高，则冥想低，反之亦然。有些人可能可以很好的控制他们的注意力和冥想水平。MindWave耳机也可以检测到眨眼，获取和使用眨眼信号比注意力和冥想信号复杂得多。第一张照片显示了伺服器是如何通过两个弹性体连接到我的控制器上的。如您所见，伺服臂和操纵杆之间存在间隙。然后将一端粘在伺服臂上，另一端安装在操纵杆上。第4步：连接Arduino从配置和配对之后的电路开始，附加接线应如照片中所示。一根330欧姆电阻的导线连接到引脚2端口，另一根导线连接到绿色LED的长导线。绿色LED的短线在面包板上变为负极。一根330欧姆电阻的导线连接到引脚4端口，另一根导线连接到黄色LED的长导线。黄色LED的短线在面包板上变成负极。引脚9连接到伺服的信号线。伺服的橙色线连接到单独电源的正极。伺服的棕色电线在面包板上变成负极。独立电源的负极在面包板上变为负极。10K电位器到面包板正负，中间引脚到模拟引脚0。要仔细检查，以下7条线应连接到面包板的负极：Arduino的GND、两个LED的短线、伺服、独立电源、HC-05和电位器。以下3条线应连接到面包板的正极：Arduino的+5V、HC-05和电位器。第5步：Arduino代码编写当注意力等级高的时候，代码将打开2个LED并移动连接到无人机控制器油门操纵杆的伺服臂。代码有以下主要功能：从MindWave读取数据获取注意力数据并将其显示在计算机上的串行监视器中当注意力大于50时打开黄色LED，如果较低则关闭；当注意力大于70时打开绿色LED，如果较低则关闭。当注意力等级大于50时移动舵机臂。移动最大为30度，因为我的油门操纵杆不允许超过30度。电位器调到最大值（不高于30度）。使用充满电的无人机电池，电位计应处于中点。当无人机的电池快用完时，电位器应该调高。该代码通过将油门增加到电位器设置的最大值的30%0.3秒，再增加0.3秒到50%，0.3秒到70%，最后到100%来使无人机逐渐升起。在包含此功能之前，无人机会非常迅速地升起并在突然到达绳索末端时变得不稳定。而绳子的原因是为了防止无人机向上或横向飞走。具体代码可以参考链接：点击下载第6步：上传Arduino代码并调试在计算机上启动Arduino应用程序将Arduino的USB电缆连接到计算机，HC-05应该快速闪烁将伺服的电源线连接到单独的电源，并将该电源的负极连接到Arduino或面包板的GND将HC-05的TXD线与Arduino的RX（引脚0）断开，上传代码，然后重新连接此RX线打开串行监视器，检查波特率是否为57600连接无人机的电池并将无人机放在平坦的表面上打开无人机控制器的电源同步无人机和控制器，我的指示是将油门一直拉到底，然后一直拉。为此，必须将伺服器从控制器上拉开（弹性装置仍在原位），然后可以用一根手指上下移动油门操纵杆。同步后，油门应位于中间下方，以便将伺服臂放回原位开启MindWave。几秒钟后，HC-05应每3-4秒快速闪烁2次，表明设备已配对将MindWave戴在头上并安装耳夹。它现在应该将数据发送到Arduino，串口监视器应该显示注意力级别，当注意力级别超过50时黄色LED亮起无人机起飞，当注意力级别超过70时绿色LED亮起完成后，关闭无人机的控制器断开无人机的电池关闭串行监视器关闭MindWave从Arduino或计算机上断开USB电缆退出Arduino应用程序将伺服的电源线与单独的电源断开Arduino可以使用单独的电源，而不是通过USB连接到计算机，唯一的区别是没有串行监视器来显示数据。如何提高注意力以下是一些建议：专注于阅读食品容器上的成分清单。在食物容器上记住一些营养成分在头脑中进行算术运算听一首说唱歌曲并试着理解歌词用你不流利的语言阅读一些东西注意事项：如果您的HC-05的固件是版本2或3，我的理解是在AT+INQ命令之前需要命令AT+INIT。我的HC-05的固件版本是4.0-20190815，无法识别AT+INIT命令。要检查您的HC-05的版本，请输入以下命令：AT+VERSION如果您按下Arduino的重置按钮，这会将HC-05的设置恢复为出厂默认设置。所有配对步骤都必须重复。如果在上传代码之前HC-05的TXD未与Arduino的RX断开连接，则计算机屏幕上Arduino应用程序窗口的底部将出现一条错误消息。如果使用舵机，则需要单独的电源，例如3节1.5伏电池。Arduino的GND必须连接到外部电源的负极。在没有外部电源的情况下，USB电源似乎没有足够的电源，并且在伺服激活时HC-05会失去配对。它在几秒钟后配对，然后在下次伺服激活时取消配对。

本篇文章我们要向您展示的是我们制造的一款监控摄像头，它可以支持一些非常有用的功能。与我们之前的家庭安全视频类似，该项目被我们称为Cayenne的IoT平台。视频源将通过互联网或本地网络传输到您的显示器，无论是笔记本电脑、台式机还是智能手机。只要你在有互联网的地方，你可以在世界任何地方监控你的房子。在开始之前，下面有一些您可能感兴趣的内容。我们已经制作了许多有关RaspberryPi项目基础知识的教程，例如如何安装操作系统、如何在raspberrypi中启动您的第一个项目等。如果您没有开发的经验，可以先浏览下面的视频。链接：如何在树莓派安装RaspbianOS-HTTPS：//www.instructables.com/id/HOW-TO-INSTALL-R...如何使用Android设备如树莓派屏幕-https://goo.gl/GMCDhz如何使用Linux的设备如树莓派监视器-https://goo.gl/8mQiEc如何使用Windows计算机树莓派监视器-https://goo.gl/wPBKHb如何使用iOS设备为树莓派一个屏幕-https://goo.gl/qzjQvU您的第一个RaspberryPi项目（LED闪烁）-https://goo.gl/3kueaP物联网基于家庭安全项目（设置Cayenne）-https://goo.gl/J2bEsU我把这个项目给描述的尽可能详细，如果您不想阅读上述教程，那么可以直接下面给出的视频。所有步骤都展示了一些镜头和图片。希望您能从中学习到一些知识。频道链接-www.youtube.com/c/being_engineers1网站-www.being-engineers.com第1步：收集零部件您需要以下电子元件：树莓派3USB摄像头伺服系统伺服括号12V直流电源降压转换器伺服驱动器硬件：钻孔机钻头螺母，螺栓，螺钉，范围，改锥剥线钳两侧带笔刀跳线，电线，鳄鱼夹，以太网电缆第2步：创建网络摄像头服务器为了可以加速你的理解，你可以观看此视频教程，我们已经详细介绍了如何使用基于树莓派的一个USB网络摄像头服务器。第3步：配置您的树莓派设备您可以通过观看视频教程来深入理解如何配置以及配置的过程。也可以参考以下说明链接--基于物联网家庭安全第4步：制作硬件结构完成主要软件工作后，接下来就需要构建伺服平移-倾斜装置了。这些是我使用的不同伺服支架。2个大U梁伺服支架2个长U伺服支架2个多用途伺服安装座仔细按照图片进行操作，并尽可能构建坚固的结构。由于整个装置将在二维平面上移动会伴有一些轻微的抖动，如果结构不稳定，拍摄画面的质量就会很差。所以我选择的方案是拧紧所有螺钉并在底座上添加一些重物以防止其翻倒。第5步：连接相机、调整方向剪下一段双面胶带并将其粘贴在相机上。然后剥下另一个保护器并将相机安装到上伺服支架上。您可以使用一些螺母、螺栓和螺钉来固定住设备。安装好摄像头后，将摄像头调整到水平位置，以便在倾斜时我们可以清楚地看到房间。第6步：进行电气连接在以下链接中，我提供了一个图表，可以清楚地显示了组件之间相互连接的过程。链接-https://goo.gl/bp7GcP我使用的是12V10A直流电源。然后我使用降压转换器将12VDC下拉到5.5VDC，因为我在这个项目中使用的伺服系统是TowerProMG950，它可以在5-6VDC之间工作。如果您可以安排6V2A电源，这是最好的选项，因为在这种情况下您不需要使用降压转换器。我使用的12V的电源，因为我没有现成的6V2A直流电源。按照电路图正确连接组件。确保正负极的连接。因为这是一个高电流项目，尽管所有现代电子元件都有反向电压保护，但一个小错误可能会损坏您的产品。我选择使用以太网。但如果您使用Wi-Fi，则不需要将RJ-45电缆连接到以太网插孔。需要注意的是，PCA9685伺服驱动程序在3.3V上运行。SDA--Pin3,SCL--Pin5,VCC--Pin1(3.3V),GND--Pin6(GND)第7步：修改APP的UI界面在这一步中，必须修改Cayenne仪表板来达到我们的设计目的。请按照如下步骤：使用您的电子邮件ID和密码登录Cayenne。RaspberryPi应已打开并连接到互联网。单击新增，然后单击设备/小部件。转到扩展并选择PWM。选择PCA9685。从侧面菜单中选择设备作为RaspberryPi，从设备选择为“I2C从设备地址0x40”。添加扩展名。仪表板上将出现新的扩展选项卡。再次转到添加新设备/小部件，然后搜索伺服。单击伺服电机。现在对于第一个伺服，即PanServo，将Widget名称设为PanServo，将设备设为RaspberryPi，将连接设为PCA9685，将通道设为通道0，将组件设为滑块。现在最小和最大位置按照您的设计要求设置。这是相机水平移动的角度。所以对我来说-60度到60度已经足够。最大视野范围为-90到90度。对倾斜伺服也是一样。更改小部件名称，通道应为1，最小值和最大值将为-30至30。不要把这样的角度像-60到60或更多。因为支架物理职位设计的原因，它会阻碍伺服电机运动，从而导致伺服电机损坏。第8步：启动您的网络摄像头服务器使用正确的用户名和密码登录您的pi。输入命令“sudomotion”并按回车键。这将启动您的网络摄像头服务器。现在转到任何浏览器并以这种格式输入带有端口的RaspberryPi地址-xxxx:y，y是端口，默认为8081。您将能够在台式机、平板电脑、笔记本电脑等上看到网络摄像头馈送。但该设备应与RaspberryPi位于同一网络中。所以到目前为止，您只能在LAN上查看网络摄像头源。但是如果你做一些端口转发并制作一个虚拟服务器，那么你也可以通过互联网查看你的网络摄像头。端口转发非常简单，但方法因品牌而异。第9步：检测设备设计完项目，我们需要对它进行检测，作为一个应用程序，您可以在户外使用Cayenne应用程序轻松地通过互联网监控您的家。我希望你喜欢这个教程。

在这个项目中，我们将学习如何使用HC-SR04PING)))超声波传感器来测量距离。这种传感器也常用于机器人检测障碍物。难度等级：简单所需时间：10分钟左右视频演示第1步：所需准备HC-SR04PING传感器(x1)ArduinoUNO(x1)液晶显示器16x2(x1)9V电池+直流适配器(x1)电位器10kΩ(x1)跳线组第2步：插入PING传感器和LCDHC-SR04GND（引脚1）到电位器（左引脚）VCC（引脚2）到电位器（右引脚）VO（引脚3）到电位器（中心引脚）RS（引脚4）到arduino数字引脚12RW（引脚5）到电位器（左引脚）E（引脚6）到arduino数字引脚11D4（引脚11）到arduino数字引脚5D5（引脚12）到arduino数字引脚4D6（引脚13）到arduino数字引脚3D7（引脚14）到arduino数字引脚2电位器左引脚到arduinoGND右脚roarduino5VPING传感器VCC转arduino5V触发到arduino数字引脚7回声到arduino数字引脚69V电池到arduinoDC电源插座simple_distance_measuring_device.ino第4步：制作完成好极了！你已经完成了自己的测量设备。现在您无需使用尺子即可测量物体！您可以使用电位器调节LCD亮度。