קריאת נתוני חיישן אולטרסאונד (HC-SR04) על מסך 128 × 128 והדמיה באמצעות Matplotlib: 8 שלבים

תוכן עניינים:

שלב 1: חומרה
שלב 2: תוכנה
שלב 3: התקנת חומרה
שלב 4: Energia IDE
שלב 5: Energia IDE - סקיצה
שלב 6: תכנון הנתונים
שלב 7: תוכנית פייתון
שלב 8: סופי

וִידֵאוֹ: קריאת נתוני חיישן אולטרסאונד (HC-SR04) על מסך 128 × 128 והדמיה באמצעות Matplotlib: 8 שלבים

2024 מְחַבֵּר: John Day | [email protected]. שונה לאחרונה: 2024-01-30 09:14

קריאת נתוני חיישן אולטרסאונד (HC-SR04) על מסך 128 × 128 והדמיה באמצעות Matplotlib

במדריך זה נשתמש ב- MSP432 LaunchPad + BoosterPack להצגת נתוני חיישן קולי (HC-SR04) על מסך 128 × 128 ונשלח את הנתונים למחשב באופן סדרתי ולדמיין אותם באמצעות Matplotlib.

שלב 1: חומרה

מה שאתה צריך MSP432 LaunchPad, BoosterPack MKII חינוכי, מנוע סרוו, חיישן קולי (HC-SR04), חוטי מגשר, לוח לחם מיני.

שלב 2: תוכנה

Energia IDED הורדה: https://energia.nu/PyCharm הורדה:

שלב 3: התקנת חומרה

S1. חבר את ה- BoosterPack שלך על גבי LaunchPad. S2. חבר את החיישן האולטרא סאונד (HC -SR04) -> BoosterPack. Vcc -> pin 21 GND -> pin 22 Trig -> pin 33 Echo -> pin 32S3. חבר את מנוע סרוו -> BoosterPack. Red -> POWERBlack -> GNDOrange -> SIGNAL (J2.19) S4. חבר את ה- LaunchPad MSP432 לאחת מיציאות ה- USB של המחשב שלך.

שלב 4: Energia IDE

S1. פתח את Energia IDE. S2. בחר את היציאה והלוח הסידורי הנכונים.3. העלה את התוכנית שלהלן ל- LaunchPad על ידי לחיצה על כפתור ההעלאה. הנה מה שהתוכנית עושה: P1. הוא מסובב את מנוע הסרוו בין 0 ל -180 מעלות וחזרה מ -180 ל -0 מעלות בשלבים של 10. P2. מחשב את המרחק (ס מ) מהחיישן הקולי ומציג אותו על 128 × 128 LCD. P3. אם המרחק (סנטימטר) הוא פחות מ- 20 הדלק את הנורית האדומה אחרת הדלק את הנורית הירוקה. P4. רק כדי לשחק עם שטח מסך ה- LCD, התוכנית מציגה גם כמה צורות גיאומטריות.

שלב 5: Energia IDE - סקיצה

את המערכון לעיל ניתן להוריד מכאן.

שלב 6: תכנון הנתונים

אתה יכול להשתמש בכל Python IDE, במקרה זה אני משתמש ב- PyCharm. לפני שתתחיל, ודא כי התנאים המוקדמים הבאים מתקיימים:-> התקנת את פייתון. אתה יכול לקבל את זה מ: https://www.python.org/downloads/-> אתה עובד עם PyCharm Community. I. יצירת סקריפט Python ב- PyCharmS1. נתחיל בפרויקט שלנו: אם אתה על מסך הפתיחה, לחץ על צור פרוייקט חדש. אם כבר פתחת פרויקט, בחר קובץ -> פרויקט חדש. S2. בחר Pure Python -> מיקום (ציין את הספרייה) -> מתורגמן פרויקטים: סביבת Virtualenv חדשה -> כלי Virtualenv -> צור. S3. בחר את שורש הפרויקט בחלון כלי הפרויקט, ולאחר מכן בחר קובץ -> חדש -> קובץ פייתון -> הקלד את שם הקובץ החדש. S4. PyCharm יוצר קובץ Python חדש ופותח אותו לעריכה. II. התקן את החבילות הבאות: PySerial, Numpy ו- Matplotlib. S1. Matplotlib היא ספריית תכנון לפייתון. S2. NumPy היא החבילה הבסיסית למחשוב מדעי ב- Python. S3. PySerial היא ספריית Python המספקת תמיכה בחיבורים סדרתיים במגוון מכשירים שונים. III. כדי להתקין כל חבילה ב- PyCharmS1. קובץ -> הגדרות. S2. תחת פרויקט, בחר מתורגמן פרויקט ולחץ על סמל "+". S3. בסרגל החיפוש הקלד את החבילה שברצונך להתקין ולחץ על התקן חבילה.

שלב 7: תוכנית פייתון

הערה: ודא שמספר יציאת ה- COM וקצב השידור זהים לזה שבשרטוט Energia. ניתן להוריד את התוכנית לעיל מכאן.

שלב 8: סופי

בהתאם לאזור הסובב אותך, עליך להתחיל לראות את המרחק הנמדד (סנטימטר) בין אובייקטים שונים בתצוגת ה- LCD כאשר מנוע הסרוו מסתובב בין 0 ל -180 מעלות וחזרה מ -180 ל -0 מעלות. תוכנית Python מציגה עלילה חיה של קריאת החיישן האולטראסוני. הפניות Matplotlib: https://matplotlib.org/PySerial: https://pyserial.readthedocs.io/en/latest/shortintro.html מגושם: https://numpy.org /devdocs/user/quickstart.html חיישן מרחק קולי-HC-SR04: https://www.sparkfun.com/products/15569MSP432 LaunchPad: https://www.ti.com/tool/MSP-EXP432P401 BoosterPack MKII: https://www.ti.com/tool/BOOSTXL-EDUMKIIS Servo Motor:

מוּמלָץ:

הדרכת חיישן אולטרסאונד באמצעות Arduino: 6 שלבים

מדריך חיישן אולטרסאונד באמצעות Arduino: מדריך זה הוא מדריך אודות החיישן האולטראסוני HC - SR04 הפופולרי. אני אסביר איך זה עובד, אראה לך כמה מהתכונות שלו ואשתף דוגמה לפרויקט של Arduino שתוכל לעקוב אחריה כדי להשתלב בפרויקטים שלך. אנו מספקים תרשים סכמטי על