Accesorio de casco inteligente: 4 pasos

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:43

La asombrosa cantidad de 1,3 millones de personas mueren cada año debido a accidentes de tráfico. Una gran parte de estos accidentes involucran vehículos de dos ruedas. Los vehículos de dos ruedas se han vuelto más peligrosos que nunca. En 2015, el 28% de todas las muertes causadas por accidentes de tráfico estaban relacionadas con vehículos de dos ruedas. Conducir en estado de ebriedad, distracciones, exceso de velocidad, saltos de semáforo en rojo y furia en la carretera son algunas de las razones por las que las carreteras se están convirtiendo en una parte peligrosa de la vida urbana. Si no se toman medidas, los accidentes de tránsito pueden convertirse en la quinta causa principal de muerte para 2030.

Usando un acelerómetro y un sensor de giroscopio impulsado por Arduino, hicimos una solución para este problema en forma de un accesorio de casco. Una de las principales características de nuestro casco inteligente utiliza una cámara Raspberry Pi colocada en la parte posterior del casco para analizar su alimentación y detectar si un vehículo está peligrosamente cerca. Al detectarse, se enciende un timbre. Otra función del casco es conseguir ayuda inmediata a los usuarios del casco en caso de accidente. Esto incluye enviar un mensaje de emergencia a sus contactos de emergencia con la ubicación del usuario. También hemos creado una aplicación que interactúa y recibe datos del Arduino y los procesa para mejorar aún más el funcionamiento del casco.

Paso 1: Materiales

Materiales no electrónicos:

1 casco

1 soporte para cabezal de cámara de acción

1 bolsa

Materiales electrónicos:

1 frambuesa Pi 3

1 Arduino Uno

1 cámara R-Pi

1 KY-031 Sensor de detonaciones

1 Acelerómetro / Giroscopio GY-521

1 módulo Bluetooth HC-05

1 cable USB

Alambres

Paso 2: Montaje de hardware

Coloque el soporte de la cabeza de la cámara de acción alrededor del casco como se muestra y coloque la bolsa en el soporte de la cabeza hacia la parte posterior del casco.

Paso 3: Configuración de Raspberry Pi

Mediante el análisis de imágenes y la cámara RPi, la Raspberry Pi detecta los coches que están peligrosamente cerca del usuario y advierte al usuario activando los motores de vibración. Para configurar la Raspberry PI y la cámara, primero cargamos nuestro código en la Raspberry Pi y luego establecemos una conexión SSH con él. Luego ejecutamos nuestro código en la Raspberry Pi manualmente ejecutando el archivo python desde la terminal o activando un script bash en el tiempo de ejecución.

La tarea de análisis de imágenes se logra mediante el uso de modelos OpenCV entrenados en automóviles. Luego calculamos la velocidad del vehículo y, utilizando la tabla de distancia segura y la velocidad calculada del vehículo, calculamos la distancia segura para advertir al usuario. Luego calculamos las coordenadas del rectángulo del vehículo deseado y finalmente advertimos al usuario cuando se cruza un umbral, que nos indica cuando el vehículo está demasiado cerca.

Para ejecutar la secuencia de comandos de Python adecuada, navegue hasta la carpeta de ideas en su directorio respectivo. Luego, ejecute el archivo v2.py (escrito en Python 2) para iniciar el proceso de identificación con un video pre-alimentado. Para comenzar a tomar la entrada de la cámara Pi y luego procesarla, ejecute el archivo Python 2, v3.py. Todo el proceso es manual en este momento, pero se puede automatizar con un script bash que se ejecute según los requisitos.

Paso 4: Configuración de Arduino

Módulo Bluetooth: Suministre 5V al módulo HC-05 y configure los pines RX y TX como 10 y 11 y realice las conexiones apropiadas a la placa Arduino.

Giroscopio / Acelerómetro GY 521: Conecte SCL a A5 y SDA a A4 y suministre 5V y conecte a tierra el sensor usando una de las clavijas de tierra.

KY 031 Sensor de detonación: suministre 5 V al pin VCC del sensor de detonación y conecte a tierra y conecte el pin de salida al Pin 7 de E / S digital en Arduino.