Creación por error: 11 pasos

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:40

La creación por error nos desafía y nos obliga a cuestionar nuestras suposiciones sobre la precisión y exactitud de los dispositivos digitales y cómo se utilizan para interpretar y comprender el entorno físico. Con un robot fabricado a medida que emite un aura de "vitalidad" y un sistema en red a medida, el proyecto captura, compara y materializa las discrepancias entre nuestra interpretación del mundo físico y la del sistema robótico. Nos vemos obligados a contemplar el nivel de confianza que tenemos en los datos que están siendo creados por muchos sistemas digitales. El robot Creation By Error se coloca frente a una pared en blanco que se va a escanear. El espacio es para que los participantes deambulen por la instalación para ser observados, analizados y archivados indefinidamente. Los datos archivados que se utilizan se visualizan y proyectan en tiempo real junto al robot. Un móvil colgante estático está colgado cerca. Muestra el error medio de las mediciones recopiladas durante una hora. Se calcularon las medidas de distancia IRL desde el robot a la pared y luego se diferenciaron con los 100.000 puntos de datos que se recopilaron. Son estas medidas diferenciadas las que forman la forma del móvil.

El contraste entre la proyección de datos en tiempo real y los dispositivos móviles creados a través del error abre una discusión sobre el nivel de precisión y veracidad que pueden tener estos datos, especialmente cuando estos sistemas digitales comienzan a interpretar de manera única su entorno al igual que los humanos. La comprensión del mundo físico mediante sistemas digitales puede no ser tan mecánica y resistente a la interpretación como se pensaba.

Paso 1: Introducción

Cuál será el resultado final

Paso 2: Fabricación

Probé algunas iteraciones diferentes para los soportes que se utilizan para montar el motor en el soporte. y luego el sensor ultrasónico al motor. En su imagen, he mostrado los soportes que sostienen una unidad de motor / sensor montada en un tablero de clavijas. Si va a hacer muchos de estos objetos sensores, el tablero de clavijas es bastante útil para probar.

En los siguientes pasos, repaso los diferentes materiales que se pueden usar para construir la unidad. Probé con soportes de aluminio hechos a mano, soportes acrílicos cortados con láser y con un taller de máquinas para fabricar aluminio a granel.

Dependiendo de su preferencia estética y a lo que tenga acceso, recomendaría el acrílico cortado con láser como el uso más eficiente del tiempo, luego hacer soportes de aluminio a mano también fue una buena experiencia, pero necesita acceso a una tienda y es un poco. pérdida de tiempo. Finalmente, lo mejor sería utilizar un taller de maquinaria real con acceso a un cortador de plasma, chorro de agua o CNC de alta potencia, pero solo para pedidos a granel, ya que es el más caro.

Ponga las medidas de las piezas de madera para hacer el stand así como las imágenes para los stands.

Paso 3: soportes de aluminio

Si va a hacer los soportes de aluminio a mano o en un taller mecánico, necesitará conocer las dimensiones de los soportes. Hay una imagen incluida con las dimensiones.

Realización de brackets a mano

Al hacer los soportes a mano, utilicé una "barra en I" de aluminio de una ferretería. Era algo así como 1 "x 4 'X 1/8". Corté los soportes con una sierra para metales y luego comencé a cortar las muescas requeridas. Para los agujeros de los pernos utilicé un taladro. Recomendaría usar un poco que se ajuste a los tornillos que vienen con su servo, para sujetar el brazo del servo al "soporte L" ultrasónico. Y también usa una broca que se ajuste al radio de los tornillos que vas a usar para sujetar el soporte que sujeta el servo y lo monta en el soporte.

Para doblar los soportes, coloco los soportes en un tornillo de banco para que la línea de curvatura que se muestra en la imagen quede alineada con la parte superior del tornillo de banco. Luego tomé un mazo de goma y golpeé el aluminio 90 grados.

Recomendaciones

Le recomendaría que corte las muescas del soporte antes de doblarlo.

También es útil insertar el soporte con la mitad con muesca del soporte sujeta por el tornillo de banco. Esto asegurará un doblez mucho más uniforme del aluminio.

Paso 4: soportes cortados con láser

Si decide seguir la ruta del corte por láser con el acrílico o el aluminio, con suerte, el archivo.ai con las dimensiones será útil para llevarlo al taller.

Una vez que hayas cortado todos los soportes planos, también tendrás que doblarlos. Para esto, utilicé una plantilla de 90 grados, una pistola para quitar pintura calentada y un par de manos amigas.

Tenía una pistola de calor por ahí que usé para diferentes proyectos, pero usé una pistola de calor similar a la de Milwaukee con configuraciones de calor dual.

Si va a conseguir que un taller de máquinas fabrique los soportes, generalmente por un poco más, ellos pasarán los soportes a través de una dobladora de metal o presionarán y harán esto por usted. Si esa es tu ruta… haz eso.

Paso 5: Programación + Github

Configurar una cuenta PubNub para transmitir datos

github.com/jshaw/creation_by_error

github.com/jshaw/creation_by_error_process…

Paso 6: Integración de PubNub

A continuación, todos esos datos valiosos e interesantes que va a recopilar deben 1) almacenarse en algún lugar 2) transmitirse / enviarse de alguna manera a la aplicación de visualización. Para esto, elijo PubNub por sus capacidades de transmisión de datos.

Querrá ir a https://www.pubnub.com/, crear una cuenta y luego crear un nuevo canal PubNub.

Quiere crear una cuenta y luego crear una nueva aplicación.

Una vez que cree la aplicación, debe ir a Información clave. Por defecto, esta clave se llamará Demo Keyset.

He incluido una imagen para que la transmisión de datos funcione correctamente con las solicitudes de procesamiento y "GET" necesarias para publicar datos. A continuación se muestran los ajustes que he configurado.

• Presencia => ENCENDIDO
• Anunciar Max => 20
• Intervalo => 20
• Global aquí ahora => marcado
• Rebote => 2

• Almacenamiento y reproducción => ENCENDIDO

  Retención => Retención ilimitada

• Controlador de flujo => ENCENDIDO
• Análisis en tiempo real => ACTIVADO

Los siguientes pasos están asociados con la programación del chip ESP8266 y la programación de la aplicación Processing.

Paso 7: Arduino

programa Arduino

La configuración que usé fue ejecutar la plataforma arduino y usar Arduino IDE con el chip Adafruit Feather HUZZAH ESP8266. Esto fue muy útil con las conexiones a wifi, etc. Sin embargo, encontré que había algunos errores al usar ciertas bibliotecas con la placa.

Para ayudarlo a configurar y ejecutar el chip, esto es lo que necesitará. Otro recurso realmente bueno está en la página del producto de chips Adafruit ubicada aquí:

• Un chip Adafruit Feather HUZZAH ESP8266 (enlace)
• Arduino se instala en el chip para que no solo ejecute MicroPi
• Tuve que portar la biblioteca Arduino NewPing para trabajar en HUZZAH:
• También porté el algoritmo SimplexNoise C ++ de Ken Perlin a una biblioteca Arduino para este proyectohttps://github.com/jshaw/SimplexNoise

Quiero señalar que el código arduino tiene 3 estados. Off, sweep y SimplexNoise.

• Apagado: no escaneando, no enviando a PubNub, no controlando el servo
• Barrido: controle el servo y tome medidas de 0 grados a 180 y viceversa. Esto simplemente se repite.

github.com/jshaw/creation_by_error

Paso 8: esquemas

esquemas electrónicos

Paso 9: procesamiento

programar visualizaciones

github.com/jshaw/creation_by_error_processing

Paso 10: Fisicalización

Con los datos, puede realizar grandes fisicalizaciones sobre cómo los dispositivos digitales perciben su entorno y la interacción humana.

Con los datos que he recopilado con algunas iteraciones diferentes de Creación por error, he podido transmitir y representar datos de muchas formas. También ayuda, ya que la electrónica está enviando todos sus datos recopilados a través de PubNub porque no solo transmite los datos a cualquier canal que esté escuchando con la clave, sino que también almacena y archiva estos datos para su uso posterior.

Usando los datos, he podido crear fisicalizaciones que transmiten la interpretación antropomórfica de estos dispositivos conectados y crear hermosas obras de arte en el proceso.

La primera pieza de madera es de 10 minutos en… fecha de julio….. 2016. Los puntos de datos se exportaron del boceto de procesamiento utilizando la biblioteca de procesamiento de exportación OBJ de n-e-r-v-o-u-s Systems (https://n-e-r-v-o-u-s.com) y se importaron a Rhino 3d. Dentro de Rhino, necesitaba convertir la malla OBJ en un objeto NURBS para poder incrustar el objeto en el modelo de la pieza de madera que creé. Esta incrustación pudo ser utilizada por el técnico de CNC para fresar la representación de las distancias que fueron medidas por sensores ultrasónicos durante un período de tiempo.

La segunda pieza se creó escaneando una pared vacía durante una hora. Luego comparé la media de las mediciones de datos recopilados para 9 ángulos que el servo midió con la posición real del sensor y cuáles habrían sido las mediciones. El móvil estructurado que cuelga del techo es la diferencia acumulativa de error entre lo que lee el sensor y las distancias reales calculadas matemáticamente / geométricamente son IRL. El aspecto interesante de esta pieza es que el error cometido por la tecnología en su detección e interpretación se ha llevado una forma fisicalizada que cuantifica la percepción de la tecnología.

Para hacer este móvil colgante, creé las 'costillas' a partir de tacos y creé la forma. En el futuro, sería bueno crear esto dentro de un archivo CAD o.ai para poder cortar estas costillas con láser en madera en lugar de tener que fabricarlos.

La "fisicalización" final es más una visualización de datos que se ejecuta a través del script de procesamiento al que me he vinculado en GitHub en este Instructables. Debería funcionar y crear una visualización de datos en tiempo real del espacio frente a él.

Paso 11: Expansión potencial

Expansión potencial … ¿qué podría expandirse o los potenciales para proyectos como este?

Las áreas en el fondo de mi mente para expandir o continuar este proyecto o incluso diferentes iteraciones del mismo serían agregar múltiples soportes y actualizar cada código Arduino para pasar la identificación correcta del soporte. esto puede permitir un posicionamiento representativo adecuado en el boceto de procesamiento donde se colocan los soportes múltiples en una habitación.

También estoy trabajando en una matriz cuadriculada de estos objetos en un tablero de clavijas que podría sumar sensores y crear una nube de puntos de percepción de tecnología muy baja que nos permita proyectar nuestras opiniones antropomórficas de percepción de tecnología en el mundo.