IDC2018IOT লেগ রানিং ট্র্যাকার: 6 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 08:01

আমরা আইডিসি হার্জলিয়ায় "ইন্টারনেট অফ থিংস" কোর্সের অংশ হিসাবে এই ধারণাটি নিয়ে এসেছি।

প্রকল্পের লক্ষ্য হল শারীরিক ক্রিয়াকলাপ উন্নত করা যা নোডএমসিইউ, কয়েকটি সেন্সর এবং একটি সার্ভার ব্যবহার করে চালানো বা হাঁটা জড়িত। এই প্রকল্পের ফলাফল একটি খুব দরকারী আইওটি ডিভাইস যা ভবিষ্যতে একটি বাস্তব উৎপাদন পণ্যে পরিণত হতে পারে যা সর্বত্র ব্যবহার করা হবে! আপনি কি মনে করছেন তা আমাদেরকে জানান:)

আপনি শুরু করার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনার আছে:

* NodeMCU ডিভাইস।

* 1 পাইজোইলেক্ট্রিক সেন্সর।

* MPU6050 সেন্সর।

* একটি বড় ম্যাট্রিক্স।

* ইলাস্টিক দড়ি।

* ফায়ারবেস অ্যাকাউন্ট।

চ্ছিক:

* একাধিক পাইজোইলেক্ট্রিক সেন্সর

* মাল্টিপ্লেক্সার

ধাপ 1: MPU6050 সেট আপ এবং ক্যালিব্রেটিং

"লোড হচ্ছে =" অলস"

নির্দেশাবলী:

• পাইজোকে 1M রোধকের সাথে সংযুক্ত করুন (সংযুক্ত ছবি দেখুন)।
• সংযুক্ত স্কেচ আপলোড করুন।
• ইলাস্টিক দড়ি ব্যবহার করে ডিভাইসটিকে এক পায়ে সংযুক্ত করুন।
• "সিরিয়াল প্লটার" খুলুন।
• এই ধাপে সংযুক্ত ভিডিওটি দেখুন।

ধাপ 3: আরডুইনোতে সেন্সর সংহত করা

আমরা দেখেছি কিভাবে সেন্সরগুলিকে ক্যালিব্রেট করতে হয়, এখন আমরা উভয় সেন্সরকে নোডএমসিইউতে সংহত করতে যাচ্ছি!

• উভয় সেন্সরকে ডিভাইসে সংযুক্ত করুন, ধাপ 1+2 এর মতো একই পিনগুলি ব্যবহার করুন।
• সংযুক্ত স্কেচ লোড করুন।
• ডিভাইসটিকে 2 সেন্সরের সাথে এক পায়ে সংযুক্ত করুন।
• "সিরিয়াল প্লটার" খুলুন।
• সংযুক্ত ভিডিওটি দেখুন।

ধাপ 4: ক্লাউডে ডেটা পাঠানো

এই ধাপে আমরা আমাদের ডিভাইসটিকে ক্লাউডের সাথে সংযুক্ত করব এবং কিছু আশ্চর্যজনক চার্ট দেখতে ডেটা পাঠাবো!

আমরা MQTT প্রোটোকল ব্যবহার করব এবং "Adafruit" নামক একটি ফ্রি সার্ভারে ডেটা পাঠাবো।

দ্রষ্টব্য: অ্যাডাফ্রুট প্রতি সেকেন্ডে কয়েকবার ডেটা পাঠানো সমর্থন করে না, এটি ধীর গতিতে কাজ করে, তাই আমরা আমাদের ডেটা পয়েন্টের গড় পাঠাব, ডেটা পয়েন্টগুলি নিজেরাই নয়। আমরা নিম্নলিখিত রূপান্তরগুলি ব্যবহার করে আমাদের 2 টি সেন্সর থেকে ডেটা গড় ডেটাতে রূপান্তর করব:

* ধাপ সনাক্তকরণের সময় প্রতি মিনিটে ধাপে রূপান্তরিত হবে। প্রতিটি ধাপের সময়কাল (মিলিস () - ধাপ_ টাইমস্ট্যাম্প) দ্বারা পাওয়া যেতে পারে, এবং গড় একটি ফিল্টার ব্যবহার করে করা যেতে পারে, যেমনটি আমরা আগে দেখেছি: val = val * 0.7 + new_val * 0.3।

* স্টেপ পাওয়ার গড় স্টেপ পাওয়ারে রূপান্তরিত হবে। আমরা প্রতিটি ধাপের জন্য "সর্বোচ্চ" ব্যবহার করার একই পদ্ধতি ব্যবহার করব, কিন্তু আমরা ফিল্টার গড় = গড় * 0.6 + new_val * 0.4 ব্যবহার করে একটি গড় ব্যবহার করতে একটি ফিল্টার ব্যবহার করব।

নির্দেশাবলী:

• ঠিকানা io.adafruit.com এ Adafruit এর ওয়েবসাইটে প্রবেশ করুন এবং নিশ্চিত করুন যে আপনার একটি অ্যাকাউন্ট আছে।
• একটি নতুন ড্যাশবোর্ড তৈরি করুন, আপনি এর নাম দিতে পারেন "মাই স্টেপস ডিটেক্টর"।
• ড্যাশবোর্ডের ভিতরে, + বোতাম টিপুন এবং "লাইন চার্ট" নির্বাচন করুন এবং "steps_per_min" নামে একটি ফিড তৈরি করুন।
• ড্যাশবোর্ডের ভিতরে, + বোতাম টিপুন এবং "লাইন চার্ট" নির্বাচন করুন, এবং "গড়_ স্টেপ_পাওয়ার" নামে একটি ফিড তৈরি করুন।
• আপনার এখন প্রতিটি ক্ষেত্রের জন্য 2 টি খালি চার্ট দেখা উচিত।
• সংযুক্ত স্কেচ ব্যবহার করুন এবং নিম্নলিখিত কনফিগারেশন সেট করুন:

USERNAME = আপনার Adafruit ব্যবহারকারীর নাম।

KEY = আপনার Adafruit কী

WLAN_SSID = WIFI নাম

WLAN_PASS = WIFI পাস

mpuStepThreshold = ধাপ 2 থেকে থ্রেশহোল্ড

তারপরে আপনি ডিভাইসটিকে এক পায়ে সংযুক্ত করতে পারেন এবং স্কেচটি সার্ভারে ধাপের ডেটা পাঠাবে!

ধাপ 5: একই সময়ে 2 টি ডিভাইস ব্যবহার করা

এই ধাপে, আমরা 2 জনকে অনুকরণ করব যারা একই সময়ে ডিভাইসের সাথে হাঁটবে!

আমরা 2 টি ভিন্ন ডিভাইস ব্যবহার করব - ধাপ 4 এ ব্যাখ্যা করা একই ডেটা পয়েন্ট সহ।

সুতরাং এটি সত্যিই সহজ, এখানে 3 টি সহজ কাজ রয়েছে:

1) দ্বিতীয় ডিভাইস থেকে ডেটার জন্য অতিরিক্ত ফিড তৈরি করুন, আমরা "_2" এর একটি পোস্ট-ফিক্স দেওয়ার পরামর্শ দিই

2) উভয় ফিড থেকে ডেটা উপস্থাপন করতে ড্যাশবোর্ডে ব্লকগুলি পরিবর্তন করুন।

3) দ্বিতীয় ডিভাইসের স্কেচে ফিডের নাম পরিবর্তন করুন।

4) ফলাফল দেখুন!

বিঃদ্রঃ:

অ্যাডাফ্রুট খুব দ্রুত আসে এমন ডেটা প্রতিরোধ করে, সার্ভারে ডেটা পাঠানোর ফ্রিকোয়েন্সি সামঞ্জস্য করার জন্য এটি প্রয়োজন হতে পারে। স্কেচে নিম্নলিখিতগুলি সন্ধান করে এটি করুন:

/ / প্রতি 5 সেকেন্ডে পাঠান বিনামূল্যে ব্যবহারকারীদের জন্য Adafruit এর সীমা অতিক্রম করবেন না। // আপনি যদি প্রিমিয়াম ব্যবহার করেন বা আপনার নিজের সার্ভার পরিবর্তন করতে পারেন নির্দ্বিধায়। // প্রতিবার একটি বিকল্প ডেটা পয়েন্ট পাঠান। যদি (মিলিস () - lastTimeDataSent> 5000) {

ধাপ 6: উন্নতি, নোট এবং ভবিষ্যত পরিকল্পনা

প্রধান চ্যালেঞ্জ:

প্রকল্পের প্রধান চ্যালেঞ্জ ছিল শারীরিক কার্যকলাপের নোডএমসিইউ পরীক্ষা করা। ইউএসবি কেবল প্রায়ই সংযোগ বিচ্ছিন্ন করে, এবং দ্রুত সরানোর চেষ্টা করার সময় পিনগুলি বিচ্ছিন্ন করার সমস্যা হতে পারে। অনেক সময় আমরা কোডের একটি টুকরা ডিবাগ করছিলাম যা আসলে কাজ করেছিল, এবং সমস্যাটি ছিল শারীরিক ক্ষেত্রে।

আমরা ল্যাপটপটিকে রানারের কাছাকাছি নিয়ে, এবং প্রতিটি কোডের একটি অংশ লিখে এই চ্যালেঞ্জটি কাটিয়ে উঠেছি।

আরেকটি চ্যালেঞ্জ ছিল বিভিন্ন উপাদানগুলিকে মসৃণভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করা:

• অ্যাকসিলরোম্টারের সাথে পাইজো: ধাপ 3 -এ বর্ণিত হিসাবে আমাদের সৃজনশীল ধারণার দ্বারা এটি সংরক্ষণ করা হয়েছে।
• সার্ভারের সাথে সেন্সর: ধাপ 4 এ বর্ণিত হিসাবে, আমরা মানগুলিকে অন্যান্য মানগুলিতে রূপান্তরিত করেছি যা একটি ধীর গতিতে সার্ভারে পাঠানো যেতে পারে।

সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা:

• ব্যবহারের আগে ক্রমাঙ্কন প্রয়োজন।
• একটি আরো কঠোর পণ্য পরিণত করা প্রয়োজন, যে একটি শারীরিক কার্যকলাপ সহজে বিরতি না।
• পাইজোইলেক্ট্রিক সেন্সর খুব সঠিক নয়।
• কিছু ওয়াইফাই সংযোগ প্রয়োজন। (সেল ফোন হটস্পট ব্যবহার করে সহজেই সমাধান করা যায়)

ভবিষ্যতের পরিকল্পনা

এখন, আমরা একটি সম্পূর্ণরূপে কাজ লেগ পর্যবেক্ষণ ডিভাইস আছে যে আরো উন্নতি করা যেতে পারে!

একাধিক পিজিও!

• পায়ের বিভিন্ন এলাকায় পাইজোস সংযুক্ত করুন।
• মাল্টিপ্লেক্সার ব্যবহার করুন যেহেতু NodeMCU শুধুমাত্র একটি এনালগ পিন সমর্থন করে।
• প্রভাব এলাকা বর্ণনা করতে পায়ের তাপ মানচিত্র দেখাতে পারে।
• ভুল ভঙ্গি এবং শরীরের ভারসাম্য সম্পর্কে সতর্কতা তৈরি করতে এই ডেটা ব্যবহার করতে পারে।

অনেক ডিভাইস!

• আমরা আপনাকে দেখিয়েছি কিভাবে একই সময়ে 2 টি ডিভাইস সংযুক্ত করতে হয়, কিন্তু আপনি 22 টি ফুটবল খেলোয়াড়ের সাথে 22 পাইজো সংযোগ করতে পারেন!
• খেলোয়াড়দের সম্পর্কে কিছু আকর্ষণীয় মেট্রিক দেখানোর জন্য ডেটা গেমের সময় প্রকাশ করা যেতে পারে!

উন্নত সেন্সর

আমরা পাইজো এবং অ্যাকসিলরোমিটার ব্যবহার করেছি, তবে আপনি অন্যান্য ডিভাইস যুক্ত করতে পারেন যা আউটপুটকে সমৃদ্ধ করবে এবং আরও ডেটা দেবে:

• পদচিহ্ন সনাক্ত করতে সঠিক লেজার।
• পা এবং মাটির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করুন।
• বিভিন্ন খেলোয়াড়ের মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করুন (একাধিক ডিভাইসের ক্ষেত্রে)