Índice:
- Etapa 1: Revestimento
- Etapa 2: Mecanismo de transformação
- Etapa 3: Protegendo Materiais e Componentes
- Etapa 4: Eletrônicos e software
- Etapa 5: visão computacional
- Etapa 6: Conclusão
Vídeo: SimpleClean Psycho Pass Dominator Prop: 6 etapas
2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:36
Esta é minha primeira tentativa de fazer adereços. Consegui apressar isso em uma semana de férias escolares, construindo no local.
Este suporte dominador para ser capaz de se transformar de um paralisador não letal para o modo eliminador letal, reproduza os sons apropriados. Ele também pode detectar o rosto das pessoas para fornecer um coeficiente de crime, embora não muito rápido. Também existem LEDs NeoPixel!
Este poderia ser um bom projeto de férias, não apenas para melhorar as habilidades de confecção de objetos, mas também de eletrônica e programação. Ele ainda tem uma câmera que você pode experimentar um pouco de visão computacional.
Etapa 1: Revestimento
A caixa é feita com uma combinação de madeira MDF, plástico PVC transparente e papel preto como cobertura.
Primeiro, a madeira MDF foi cortada com um canivete, uma tesoura e uma serra de coping. As peças superiores de MDF foram coladas.
O plástico de PVC transparente foi cortado com uma tesoura e dobrado com um alicate. Existem 2 lados grandes para manter a estrutura geral do suporte estável e muitas pequenas peças dobradas de PVC para prender os 2 lados grandes juntos por meio de cola quente.
Etapa 2: Mecanismo de transformação
O mecanismo foi feito com 2 servos, um para os painéis retangulares, e outro para o cubóide (Housing the Raspberry Pi e outros componentes eletrônicos)
O servo para os painéis retangulares foi velcroed no cuboide. O servo movendo o cubóide foi preso ao cubóide por furos no plástico e no braço do servo e conectando-os com arame galvanizado de zinco.
Etapa 3: Protegendo Materiais e Componentes
Papel preto foi usado para cobrir as peças de madeira MDF exteriores.
Os componentes eletrônicos e as peças de plástico na moldura interna foram fixados com cola quente e um pouco de velcro. As peças externas de madeira foram coladas e presas à moldura interna com elásticos e fita magnética (bom para manter as molduras niveladas com a moldura.)
Todos os componentes eletrônicos foram conectados entre si por meio de pinos de cabeçalho. Algumas soldas foram feitas para conectar o GPIO do Raspberry Pi ao layout exigido pelos Servos (como um mini PiHat). Os LEDs NeoPixel foram conectados até 5 V, GPIO 18 e GND. Os Servos foram conectados a 3,3 V, GPIOs 17 e 27 e GND, enquanto o switch de rolete (atuando como um gatilho) foi conectado a 3,3 V e GPIO 24.
Etapa 4: Eletrônicos e software
O aparelho possui Raspberry Pi Zero, conectado a uma câmera, Roller Switch (para atuar como gatilho, no pino 24), faixa de LED NeoPixel (cerca de 60 LEDs, no pino 18), 2 Micro Servos (pino 17 e 27). Não há bateria embutida, com toda a configuração alimentada por um cabo micro-USB. O Raspberry Pi Zero se conecta sem fio a um alto-falante Bluetooth, para reproduzir diferentes sons Psycho-Pass.
O Raspberry Pi é configurado como um dispositivo USB Ethernet, com SSH, VNC e câmera ativados, como em
O código em execução no Raspberry Pi Zero está em Python e é executado na inicialização colocando os comandos em /etc/rc.local. Ele liga os LEDs do NeoPixel em ciano (como a cor das luzes do Psycho-Pass Dominator) e reproduz diferentes sons do coeficiente de crime ao pressionar o gatilho. Ele usa estas bibliotecas:
- gpiozero (integrado)
- rpi_ws281x adafruit-circuitpython-neopixel (você precisa executar "sudo pip3 install rpi_ws281x adafruit-circuitpython-neopixel")
O código usado estaria disponível em breve (tempo de 1 mês). O mesmo para a próxima página
Etapa 5: visão computacional
O Raspberry Pi Zero tem o potencial de executar um software de detecção de rosto, de modo que ele pode fornecer leituras de coeficiente de crime do rosto de uma pessoa.
Em vez de compilar o OpenCV, baixei e instalei um binário pré-compilado como em https://www.pyimagesearch.com/2018/09/26/install-opencv-4-on-your-raspberry-pi/. Um bom recurso para começar com Raspberry Pi Computer Vision é
Etapa 6: Conclusão
No geral, para um projeto de férias curtas, vale muito a pena fazer. Cheguei a tempo para o Anime Festival Asia 2019.
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