Acessório para capacete inteligente: 4 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:38

Um impressionante número de 1,3 milhão de pessoas morrem todos os anos devido a acidentes de trânsito. Uma grande parte desses acidentes envolve veículos de duas rodas. Os veículos de duas rodas tornaram-se mais perigosos do que nunca. Em 2015, 28% de todas as mortes causadas por acidentes rodoviários estavam relacionadas a veículos de duas rodas. Dirigir embriagado, distrações, excesso de velocidade, pulos no sinal vermelho e raiva na estrada são algumas das razões pelas quais as estradas estão se tornando uma parte perigosa da vida urbana. Se não forem tomadas medidas, os acidentes de viação podem tornar-se a quinta causa de morte em 2030.

Usando um sensor de acelerômetro e giroscópio alimentado por Arduino, fizemos uma solução para este problema na forma de um acessório de capacete. Uma das principais características do nosso capacete inteligente usa uma câmera Raspberry Pi colocada na parte de trás do capacete para analisar sua alimentação e detectar se um veículo está perigosamente perto. Na detecção, uma campainha é ativada. Outra função do capacete é obter ajuda imediata aos usuários do capacete em caso de acidente. Isso inclui o envio de uma mensagem SOS para seus contatos de emergência com a localização do usuário. Também criamos um aplicativo que interage e recebe dados do Arduino e os processa para aprimorar ainda mais o funcionamento do capacete.

Etapa 1: Materiais

Materiais não eletrônicos:

1 capacete

1 montagem de cabeça de câmera de ação

1 bolsa

Materiais eletrônicos:

1 Raspberry Pi 3

1 Arduino Uno

1 câmera R-Pi

1 sensor de batida KY-031

1 GY-521 Acelerômetro / Giroscópio

1 módulo Bluetooth HC-05

1 cabo USB

Fios

Etapa 2: Montagem de Hardware

Coloque a montagem da cabeça da câmera de ação ao redor do capacete conforme mostrado e prenda a bolsa à montagem da cabeça na parte de trás do capacete.

Etapa 3: configuração do Raspberry Pi

Usando a análise de imagem e a câmera RPi, o Raspberry Pi detecta carros que estão perigosamente próximos ao usuário e avisa o usuário ativando motores de vibração. Para configurar o Raspberry PI e a câmera, primeiro carregamos nosso código no Raspberry Pi e, em seguida, estabelecemos uma conexão SSH com ele. Em seguida, executamos nosso código no Raspberry Pi manualmente, executando o arquivo python a partir do terminal ou ativando um script bash no tempo de execução.

A tarefa de análise de imagem é realizada usando os modelos OpenCV treinados em carros. Em seguida, calculamos a velocidade do veículo e, usando a tabela de distâncias de segurança e a velocidade calculada do veículo, calculamos a distância de segurança para avisar o usuário. Em seguida, calculamos as coordenadas do retângulo do veículo desejado e, por fim, avisamos o usuário quando um limite é ultrapassado, o que nos informa quando o veículo está muito próximo.

Para executar o script Python adequado, navegue até a pasta da ideia em seu respectivo diretório. Em seguida, execute o arquivo v2.py, (escrito em Python 2) para iniciar o processo de identificação com um vídeo pré-alimentado. Para começar a obter a entrada da câmera Pi e depois processá-la, execute o arquivo Python 2, v3.py. Todo o processo é manual no momento, mas pode ser automatizado por meio de um script bash que é executado de acordo com os requisitos.

Etapa 4: configuração do Arduino

Módulo Bluetooth: Forneça 5 V ao módulo HC-05 e defina os pinos RX e TX como 10 e 11 e faça as conexões adequadas à placa Arduino.

GY 521 Giroscópio / acelerômetro: Conecte o SCL ao A5 e o SDA ao A4 e alimente 5 V e aterre o sensor usando um dos pinos de aterramento.

KY 031 Sensor de detonação: forneça 5 V ao pino VCC do sensor de detonação, aterre-o e conecte o pino de saída ao pino de E / S digital 7 no Arduino.