Visió posterior del vehicle: 9 passos (amb imatges)

2024 Autora: John Day | [email protected]. Última modificació: 2024-01-30 08:15

Per què construïm la visió posterior del vehicle?

La col·lisió de còpia de seguretat ha estat un dels problemes més importants. El Centre de Control de Malalties dels Estats Units va informar que entre 2001 i 2003 es calcula que, de 7 a 475 nens (2, 492 per any) menors de 15 anys van ser tractats per incidents de retrocés d’automòbils. Unes 300 víctimes mortals a l'any són conseqüència de col·lisions de seguretat. El 2018 tots els cotxes venuts als Estats Units requeriran una càmera de reserva obligatòria.

Com solucionem el problema?

Actualment, la majoria dels cotxes del mercat encara no disposen de càmera de seguretat, que inclou aproximadament la meitat dels cotxes que es venen als Estats Units actualment i molt més de la meitat a tot el món. Podem solucionar aquest problema instal·lant una càmera a la part posterior del cotxe, utilitzant l’espai de la matrícula.

Walabot serà capaç de detectar la distància del blanc més proper al vehicle.

La càmera Intel RealSense R200 ens proporcionarà més detalls sobre el que es veu, inclosa la situació de poca llum.

El kit de desenvolupament Intel Joule és prou potent per executar càmeres RealSense juntament amb Walabot. Raspberry Pi no és prou potent per fer funcionar una càmera 3D RealSense, en la qual en el futur podem afegir moltes més funcions que poden millorar les funcionalitats del cotxe. La mateixa versió es pot utilitzar amb Pi amb una càmera USB normal, però no serà bona per la nit.

El telèfon / tauleta Android que s’utilitza per mostrar la càmera de còpia de seguretat permet reduir el cost d’una pantalla addicional. La versió d'iOS es pot construir a petició.

A través d’aquests components, podrem construir una visió posterior que mostri a l’usuari la part posterior del cotxe.

Pas 1: reuniu els maquinari que necessiteu

1. Intel Joule
2. Walabot Pro
3. Càmera Intel R200 RealSense
4. Telèfon / tauleta Android que funciona amb una versió 5.0 o superior
5. Adaptador del cotxe per a la sortida d'endoll i adaptador de CA de 12VDC (es tracta d'una demostració per engegar el Joule, la versió de producció contindrà diferents mecanismes d'alimentació)
6. Hub USB per connectar càmera i Walabot (USB3 per a càmera i USB2 per a Walabot)
7. Inversor de connexió directe de corrent continu a alternatiu
8. Impressora 3D genèrica per imprimir el marc de la matrícula de construcció personalitzada

Pas 2: instal·leu Ubuntu a Joule i a les biblioteques necessàries per executar-lo

Com que hem decidit anar amb la ruta Linux, seguiu la guia https://developer.ubuntu.com/core/get-started/intel-joule per instal·lar Ubuntu a Joule. Ubuntu ens proporciona una gran flexibilitat per executar un sistema operatiu real en un xip basat en IoT.

Pas 3: transmetre la càmera RealSense

Com que fem servir un telèfon / tauleta Android per estalviar el cost de la factura de material, també més accessible per als usuaris, utilitzarem una biblioteca de moviment per allotjar la càmera de manera similar a les càmeres de seguretat. Un cop instal·lat Ubuntu i connectat a wifi, podem obrir el terminal i utilitzar l'ordre següent. Primer connectem la càmera a Joule mitjançant el port USB3 i després fem els passos següents.

a. Instal·lació del moviment a Ubuntu:

sudo apt-get updatesudo apt-get install motion

b. Copia els fitxers de configuració:

mkdir.motion sudo cp /etc/motion/motion.conf ~ /.motion / motion.conf

c. Configurant el fitxer, aquells que estiguin familiaritzats amb Ubuntu poden instal·lar Sublime per fer una edició de text més senzilla, en cas contrari, podem editar-lo a la línia d’ordres.

sudo nano ~ /.motion / motion.conf

d. Després d’endollar la càmera R200, podem canviar les línies següents en motion.conf

Això es posa en mode de fons:

# Inicieu el mode dimoni (fons) i deixeu anar el dimoni terminal (per defecte: apagat)

Es tracta d’utilitzar la vista de càmera de RealSense Camera.

# Videodevice que s'utilitzarà per capturar (per defecte / dev / video0) # per FreeBSD per defecte és / dev / bktr0 videodevice / dev / video2

Canviant l’amplada i l’alçada, 1280 x 720 m’ha funcionat molt bé, però podeu jugar amb les mides per veure el que s’adapta a les vostres necessitats.

# Amplada de la imatge (píxels). Rang vàlid: dependent de la càmera, predeterminat: 352 d'amplada 1280 # Alçada de la imatge (píxels). Rang vàlid: depèn de la càmera, predeterminat: 288 d'alçada 720

Ho vaig establir a 30, com més gran establiu el número, més potència de càlcul necessitaria. Podeu jugar per veure quins són els punts de referència, però 30 m’han funcionat molt bé.

# Nombre màxim de fotogrames a capturar per segon. # Interval vàlid: 2-100. Valor per defecte: 100 (gairebé sense límit). framerate 30

Com que sempre estem retrocedint cap enrere del cotxe, podem establir un port dedicat, utilitzem 5001

####################################################### ######### # Servidor de transmissió en directe ########################################## ####################### # El servidor mini-http escolta aquest port per a sol·licituds (per defecte: 0 = desactivat) stream_port 5001 # Qualitat del jpeg (en percentatge) imatges produïdes (valor per defecte: 50) stream_quality 50 # Emmagatzematge de sortida a 1 fps quan no es detecta cap moviment i augmenta fins a la velocitat de # donada per stream_maxrate quan es detecta el moviment (per defecte: off) stream_motion off # Framerate màxim per a fluxos de flux (per defecte: 1) stream_maxrate 60 # Restringeix les connexions de flux només a localhost (per defecte: activat) stream_localhost desactivat

A continuació, podeu executar ifconfig i esbrinar l'adreça IP i executar-lo al terminal, el port serà 5001.

moviment

Si no hi ha errors, és fàcil comprovar la càmera des de l'ordinador mitjançant l'IP, corregir els errors, com ara problemes de permís, si n'hi ha.

Un cop s'executi, podem afegir-lo a l'aplicació d'inici a Ubuntu.

Arrencada de moviment per a càmera

motion.conf s'està adjuntant a la secció de codis, aquí podeu consultar més configuracions.

Pas 4: configureu Walabot

Amb la càmera col·locada, encara hem de configurar el walabot, perquè pugui detectar la distància entre el vehicle i l’objecte que hi ha darrere, donant una visió clara de com hem de

a, descarregueu el fitxer deb des de

Seguiu les instruccions de https://api.walabot.com/_install.html#_linux Instal·leu per instal·lar l'API Walabot perquè pugui ser importat a projectes Python.

Hi ha un error al lloc web a la part en què s’instal·la l’API de Walabot https://walabot.com/api/_pythonapi.html#_installingwalabotapi on indica

python -m pip “/usr/share/walabot/python/WalabotAPI-1.0.21.tar.gz”

Això hauria de ser

python -m instal·lar pip "/usr/share/walabot/python/WalabotAPI-1.0.21.tar.gz"

b. connectar Walabot Pro mitjançant USB 2, no he pogut fer funcionar l'usb3, però usb2 funciona bé connectant-se a Linux. Com que Joule només té un port USB3, connecteu un port USB2 addicional per allotjar Walabot Pro aquí

c. Proveu el projecte Walabot com ara https://github.com/Walabot-Projects/Walabot-Senso… executant l'ordre següent a la carpeta

Python SensorTargets.py

Això us hauria de fer una bona prova per veure si Walabot funciona correctament, així com per mesurar la distància de les coses que desitgeu. L'exemple DistanceMeasure no va ser massa consistent en la mesura, i zPosCm sembla ser extremadament precís, així que he decidit utilitzar el zPosCM per a la demostració.

d. Encara hem de passar les dades al dispositiu de visualització, ja que estem executant-ho a Android per reduir el cost del material, podem utilitzar sòcols. Utilitzem el codi següent per configurar el socket i l’udp a python.

MYPORT = 5002 sistemes d'importació, temps des de la importació de socket * s = socket (AF_INET, SOCK_DGRAM) s.bind (('', 0)) s.setsockopt (SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, 1) s.setsockopt (SOL_SOCKET, SO_BROADCAST, 1)

La següent ordre emetrà dades en l'actualització

s.sendto (str (targetes [0].zPosCm), ('255.255.255.255', MYPORT))

e. Un cop fet això, el podem configurar a l'aplicació d'inici

f. Walabot ara està configurant i transferint dades mitjançant UDP, es pot veure el codi complet de Python a l'àrea de fitxers adjunts de codi. La captura de pantalla següent mostra la impressió de com hauria de ser quan no hi ha cap àrea. El codi s’adjunta a la secció de codis.

Pas 5: Creació d'un punt d'accés Wi-Fi a partir de Joule

Estem creant el nostre propi punt d'accés wifi per a dispositius Android per transferir dades. Si utilitzeu l'ordre següent a l'inici, el configurareu automàticament. Això s’utilitza per a l’Ubuntu 16.04 o posterior, ja que s’utilitza. La connectarem automàticament mitjançant l'aplicació Android al següent pas. Utilitzeu aquesta ordre a les aplicacions d'inici.

dispositiu nmcli punt d'accés wifi con-name vehicle-rear-vision ssid vehicle-rear-vision band bg password safedriving

Dins del fitxer python de walabot, també l’actualitzarem on enviarem missatge udp als dispositius connectats mitjançant un punt d’accés privat. Això és per garantir que no es perdi cap paquet.

out = os.popen ('ip neigh'). read (). splitlines () for i, line in enumerate (out, start = 1): ip = line.split ('') [0] s.sendto (str (objectius [0].zPosCm), (ip, MYPORT))

Pas 6: Construir Android com a pantalla de visualització

L'aplicació per a Android està dissenyada per mostrar el dispositiu, principalment perquè redueix la quantitat de material, ja que d'una altra manera una pantalla independent pot ser costosa i difícil d'instal·lar. Pel que fa a aquest projecte, podem utilitzar un telèfon / tauleta Android.

Android se centra en 3 parts que hem fet anteriorment,

• Connecteu-vos al punt d'accés wifi creat mitjançant un dispositiu IoT (Intel Joule)
• Reprodueix la càmera RealSense mitjançant moviment mitjançant wifi
• Mesurament de la distància des de l'objectiu de Walabot a través de l'UDP

Després de configurar-ho tot i instal·lar l'aplicació Android (oberta aquí), podreu veure la càmera funcionant juntament amb el walabot

Pas 7: provar-ho tot

Ara ja ho tenim tot en marxa, hauríem de tenir una configuració bàsica de tots els components adjunts. Quan iniciem el tauler Joule, el punt d'accés hauria de configurar-se automàticament, el moviment i l'aplicació walabot s'iniciaran junt amb ell, i quan activem la nostra aplicació per a Android, hauríem de poder transmetre des de la càmera. Això significa que el teclat / ratolí i el monitor ja no són necessaris perquè el dispositiu IoT funcioni. Si hi ha problemes en aquest moment, com ara que les biblioteques no estan instal·lades bé, hauríem de solucionar-ho abans de passar al següent pas.

La impressió 3D de la carcassa que pot contenir la càmera és molt important.

En construir el maquinari, hauríem de tenir la carcassa impresa 3D personalitzada a punt per a la càmera. Com que es tracta d’un prototip, es pot desprendre una mica, però quan construïm un suport de matrícula personalitzat esperem que tots els components estiguin dins del suport.

Pas 8: provar en un cotxe real

Ara que ho hem fet tot funcionant, el podrem provar en un cotxe real. Com que es tracta d'un prototip, les coses poden ser una mica difícils, utilitzem cinta adhesiva per a alguns components.

Per tal d’encendre el kit IoT de Joule, hem utilitzat un inversor d’energia endollable de corrent continu a alternatiu, i simplement hem executat una presa de corrent llarga fins al maleter.

Tindrem la part frontal i la part posterior. Ara només és un prototip, la següent versió integraria els xips dins del titular de la matrícula.

I per a la part frontal, podem utilitzar un suport per a telèfon o simplement una cinta adhesiva per a tauletes Android.

Pas 9: utilitzeu-lo al món

Mitjançant aquesta eina, podem fer còpies de seguretat del cotxe de manera segura a altres cotxes i poder controlar els vianants. Podeu veure el vídeo de demostració al principi. L’objectiu del projecte és fomentar pràctiques de conducció més segures.

Podeu consultar el projecte a