פוסטשירט: זיהוי יציבה לבישה בזמן אמת: 9 שלבים

2024 מְחַבֵּר: John Day | [email protected]. שונה לאחרונה: 2024-01-30 09:12

Postshirt היא מערכת לאיתור יציבה אלחוטית בזמן אמת המעבירה ומסווגת נתוני מד תאוצה מ- Adafruit Feather ליישום Android באמצעות Bluetooth. המערכת השלמה יכולה לזהות בזמן אמת אם למשתמש יש יציבה לא טובה ויוצרת הודעת דחיפה כשהמשתמש מתחיל להשתמט, הזיהוי פועל גם תוך כדי הליכה.

אספקה

מכשירי חשמל

1 x טלפון חכם אנדרואיד

1 x נוצה אדפרוט

1 x סוללת ליתיום יון פולימר - 3.7v 100mAh (אופציונלי לשימוש אלחוטי)

2 x מד תאוצה ADXL335 ציר משולש

חומרים

חוט חיבור

גליל של סרט

שלב 1: התקן IDEs וספריות הכרחיים

נוצה אדפרוט

התקן תחילה את Arduino IDE ולאחר מכן בצע את השלבים להתקנת ספריית Adafruit nRF51 BLE

מחברת Jupyter

התקן תחילה את Jupyter Notebook ולאחר מכן את הספריות הנדרשות הבאות

• https://scikit-learn.org/stable/
• https://github.com/nok/sklearn-porter

דְמוּי אָדָם

התקן את Android Studio

קוד פרויקט

הורד את כל קוד הפרויקט מ- GitHub

שלב 2: חברו את מד התאוצה לנוצה

כדי לקרוא נתונים ממספרי ה- ADXL335 חבר את חוט החיבור לפינים Vin, הקרקע, Xout, Yout ו- Zout. עבור שני מד התאוצה חבר את הקצוות האחרים של חוטי הווין לסיכת 3V על הנוצה ואת הקצוות האחרים של סיכות הקרקע לסיכה הקרקעית בנוצה. חבר את חוטי Xout, Yout ו- Zout של מד התאוצה הראשון לסיכות A0, A1 ו- A2 על הנוצה. חבר את חוטי ה- Xout, Yout ו- Zout של מד התאוצה השני לסיכות A3, A4 ו- A5 שעל הנוצה.

ניתן לחבר את מדי התאוצה בכל דרך אך הצעת הלחמה של החוטים וכיווץ חום או עטיפת סרט חשמלי סביב נקודות החיבור מוצע למניעת מגעים חשופים של מגעים זה עם זה.

שלב 3: צרף מד תאוצה לחולצה

חבר בעזרת מדבקת תאוצה לחלק האחורי של החולצה. מד התאוצה המחובר לסיכות A0-2 צריך להיות ממוקם במרכז האופקי במרכז הגב התחתון התחתון. מד התאוצה המחובר לסיכות A3-5 צריך להיות ממוקם במרכז האופקי בחלק האחורי של הצוואר. שני המדי תאוצה צריכים להיות מיושרים כך שהסיכות יהיו לאורך הצד התחתון והחייבים צריכים להיות מודבקים שטוחים ומאובטחים כנגד החולצה.

הערה: ללבוש קבוע יותר ניתן לתפור את החיישנים על הבגדים אך יש להדביק ולבדוק אותם תחילה על מנת להבטיח את מיקומי החיישנים במיקום יעיל.

שלב 4: הפעלת קוד ב- Arduino

כדי להתחיל לאסוף נתונים על הנוצה, הפעל את Arduino IDE ופתח את הקובץ GestureDataSender תחת הקטע Arduino של קוד הפרויקט. כאשר קובץ זה פתוח, הגדר את הלוח ואת היציאה המשמשת ולאחר מכן בחר "אמת" ו"העלה "כדי להעלות את הקוד לנוצה.

שלב 5: הפעלת קוד באנדרואיד

כדי להריץ את האפליקציה באנדרואיד, הפעל תחילה את Android Studio ולאחר מכן בחר באפשרות לפתוח פרויקט קיים של אנדרואיד. נווט אל קוד הפרויקט ובחר בתיקיית "אנדרואיד". Android Studio ייקח זמן לסנכרן את קבצי הפרויקט ועשוי לבקש להתקין כמה ספריות נדרשות, קבל את האפשרויות האלה. לאחר שהפרויקט מוכן חבר את מכשיר האנדרואיד למחשב ובחר באפשרות ההפעלה בחלק העליון של החלון. בחר את המכשיר מתוך ההנחיה המוצגת ולאחר מכן תן לאפליקציה לבנות את ההתקן.

שלב 6: בדיקת חיבור אותות Bluetooth

לאחר האפליקציה פתוחה וודא שהנוצה מופעלת ולאחר מכן בחר ב- Adafruit Bluefruit LE מרשימת המכשירים שמופיעה בטלפון. המתן עד שההתקן יתחבר, אם החיבור נכשל בפעם הראשונה נסה שוב להתחבר לפני שתבצע פעולות ניפוי אחרות. לאחר חיבור המכשיר בחר במודול "גלאי יציבה" שאם פועל כראוי יציג גרף עדכון חי וכן את התחזיות הנוכחיות של יציבה ותנועה. כדי לבדוק שהארדואינו מעביר נתוני חיישנים בצורה נכונה הזז את שני מד התאוצה לכיוונים אקראיים ובדוק אם כל הקווים בגרף משתנים. אם חלק מהקווים נשארים שטוחים כל הזמן ודא שמדי התאוצה מחוברים כראוי לנוצה. אם הכל עובד שימו על החולצה ובדקו שזיהוי היציבה מנבא נכון את היציבה שלכם. מזל טוב! התקנת בהצלחה מכשיר לביש לזיהוי יציבה. המשך במדריך זה כדי ללמוד כיצד ליצור מערך נתונים משלך ולהתאים אישית את איתור היציבה שלך.

שלב 7: איסוף הנתונים שלך

כדי לאסוף נתונים משלך חזור למסך בחירת המודולים ופתח את מודול מקליט הנתונים. לאחר שנפתח מסך זה מלא את התווית של הנתונים שתאסוף; על מנת להתאמן בקלות על הנתונים שלך עליך לכלול את המילה "טוב" בשם כל הקלטות עם יציבה טובה ו"רע "בכל הקלטות עם יציבה. כדי להתחיל לאסוף הקש על כפתור "איסוף נתונים" ולבצע את הפעולה המיועדת שלך, כאשר תסיים לחץ על הכפתור שוב כדי לסיים ולשמור את הנתונים. כל הנתונים המוקלטים יישמרו בתיקייה בשם "GestureData" תחת תיקיית המסמכים של מערכת הקבצים שלך. כשתסיים להקליט את כל הנתונים שלך העתק את הקבצים למחשב שלך לאימון דגמים.

שלב 8: אימון הנתונים שלך במחברת Jupyter

קוד הפרויקט הראשוני מכיל את הנתונים המקוריים המשמשים לאימון בתיקיית "הנתונים" מתחת לקטע מחברת Jupyter, לאימון הנתונים שלך מחק את כל הקבצים בתיקייה זו ולאחר מכן העתק את הנתונים שלך לתיקייה. לאחר מכן הפעל את Jupyter Notebook ופתח את "PostureDetectorTrainer.ipynb". מחברת זו נועדה להפריד באופן אוטומטי את כל הקבצים בתיקיית הנתונים על ידי יציבה טובה ורעה ולאחר מכן לאמן SVM לינארי לסיווג לאימון המודל פשוט בחר את התפריט הנפתח "תא" ובחר "הפעל הכל". המחברת עשויה לקחת רגע להריץ אך לאחר השלמת הגלילה עד לנקודה המספקת את דיוק חיזוי היציבה לדגם, אם הדיוק נמוך, ייתכן שתרצה להבטיח שההקלטות הקודמות שלך הן אמיתות קרקע מדויקות ועקביות. אם התוצאות נראות טוב, גלול לתא הבא שבו תיווצר מחלקת Java. גלול לתחתית התא הזה עד שתראה חלק שהגיב כפרמטרים. העתק ערכים אלה כפי שתזדקק להם בשלב הבא.

שלב 9: שינוי יישום אנדרואיד באמצעות דגם חדש

כדי לשנות את הדגם ביישום Android השתמש ב- Android Studio כדי לנווט לקובץ "PostureDetectorFragment.java" מתחת לקטע java של מבנה הפרויקט. בקובץ זה גלול מטה אל הקטע שהוגדר כ"מסווג יציבות "אשר יכללו את אותם 4 משתנים תואמים כמו הארבעה שנוצרו ב- Jupyter Notebook. החלף את ערכי 4 המשתנים האלה בערכים שהועתקו ממחברת Jupyter, וודא ששמות המשתנים אינם משתנים מ- p_vectors, p_coefficients וכו '. לאחר שתסיים שמור את הקובץ ובחר שוב באפשרות הפעלה כדי לבנות את היישום שלך התקן. כעת בצע את אותם השלבים כבעבר לפתיחת מודול גלאי היציבה וכדאי שתראה את המסווג שעובד כעת עם הדגם החדש שהוכשר. אם עדיין נראה כי הביצועים לא טובים, כדאי לשקול להקליט נתונים נוספים ולשחזר את המודל. אחרת מזל טוב! כעת ייבאת מסווג משלך לאימון אישי לפוסטשירט!