Criação por erro: 11 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:35

A Creation By Error desafia e nos força a questionar nossas suposições sobre a precisão e exatidão dos dispositivos digitais e como eles são usados para interpretar e compreender o ambiente físico. Com um robô fabricado sob medida que emite uma aura de “vitalidade” e um sistema em rede sob medida, o projeto captura, compara e materializa as discrepâncias entre a nossa interpretação do mundo físico e a do sistema robótico. Somos forçados a contemplar o nível de confiança que mantemos nos dados que estão sendo criados por muitos sistemas digitais. O robô Criação por erro é colocado de frente para uma parede em branco que deve ser digitalizada. O espaço é para os participantes deambularem pela instalação para serem observados, analisados e arquivados indefinidamente. Os dados arquivados usados são visualizados e projetados em tempo real ao lado do robô. Um móvel suspenso estático está pendurado por perto. Ele exibe o erro médio das medições que foram coletadas ao longo de uma hora. As medições de distância IRL do robô à parede foram calculadas e, em seguida, diferenciadas com os mais de 100.000 pontos de dados que foram coletados. São essas medidas diferenciadas que formam a forma do celular.

O contraste entre a projeção de dados em tempo real e a mobilidade criada por meio de erros abre a discussão em torno do nível de precisão e veracidade que esses dados podem ter, especialmente quando esses sistemas digitais começam a interpretar exclusivamente seus arredores, como os humanos. A compreensão do mundo físico por sistemas digitais pode não ser tão mecânica e resistente à interpretação como se pensava.

Etapa 1: introdução

Qual será o resultado final

Etapa 2: Fabricação

Eu tentei algumas iterações diferentes para os suportes que são usados para montar o motor no suporte. e então o sensor ultrassônico para o motor. Nesta imagem, mostrei os suportes segurando uma unidade de motor / sensor montada em um pegboard. Se você vai fazer muitos desses objetos sensores, o pegboard é muito útil para teste.

Nas próximas etapas, examino os diferentes materiais que podem ser usados para construir a unidade. Eu tentei com ambos os suportes de alumínio feitos à mão, corte a laser de suportes de acrílico e consegui uma oficina mecânica para fabricar alumínio a granel.

Dependendo da sua preferência estética e do que você tem acesso, eu recomendaria o acrílico cortado a laser como o uso mais eficiente do tempo, então fazer braquetes de alumínio à mão também foi uma boa experiência, mas você precisa acessar uma loja e é um pouco demorado. Finalmente, usar uma oficina mecânica real com acesso a um cortador de plasma, jato de água ou CNC de alta potência seria o ideal, mas apenas para pedidos em grandes quantidades, pois é o mais caro.

Coloque as medidas das peças de madeira para confecção do estande e também as imagens dos estandes.

Etapa 3: suportes de alumínio

Se for fazer os suportes de alumínio manualmente ou em uma oficina mecânica, você precisará saber as dimensões dos suportes. Há uma imagem incluída com as dimensões.

Confecção de suportes à mão

Ao fazer os suportes à mão, usei uma "barra I" de alumínio de uma loja de ferragens. Era algo como 1 "x 4 'X 1/8". Cortei os suportes com uma serra hack e comecei a cortar os entalhes necessários. Para os furos dos parafusos, usei uma broca. Eu recomendaria usar apenas um pouco que vai encaixar nos parafusos que vieram com seu servo, para prender o braço do servo ao "suporte L" ultrassônico. E também use uma broca que se ajuste ao raio dos parafusos que você vai usar para prender o suporte que segura o servo e o monta no suporte.

Para dobrar os suportes, coloquei os suportes em um torno de forma que a linha de dobra mostrada na imagem fique alinhada com a parte superior do torno. Peguei um martelo de borracha e martelei o alumínio a 90 graus.

Recomendações

Eu recomendaria que você corte os entalhes do suporte antes de dobrá-lo.

Também é útil inserir o suporte com a metade dentada do suporte presa pelo torno. Isso garantirá uma curvatura muito mais uniforme do alumínio.

Etapa 4: suportes de corte a laser

Se você decidir seguir o caminho do corte a laser com acrílico ou alumínio, espero que o arquivo.ai com as dimensões seja útil para levá-lo para a oficina.

Depois que todos os suportes planos forem cortados, você também precisará dobrá-los. Para isso, usei um gabarito de 90 graus, um removedor de tinta aquecido e um par de mãos que ajudavam.

Eu tinha uma pistola de ar quente ao redor da qual usei para diferentes projetos, mas usei uma pistola de ar quente semelhante à Milwaukee com configurações de calor duplo.

Se você for pedir a uma oficina mecânica para fabricar os suportes, geralmente por um pouco mais, eles passarão os suportes por uma dobra de metal ou prensagem e farão isso por você. Se esse for o seu caminho … faça isso.

Etapa 5: Programação + Github

Configurar uma conta PubNub para transmitir dados

github.com/jshaw/creation_by_error

github.com/jshaw/creation_by_error_process…

Etapa 6: Integração PubNub

Em seguida, todos os dados valiosos e interessantes que você vai reunir precisam ser 1) armazenados em algum lugar 2) transmitidos / enviados de alguma forma para o aplicativo de visualização. Para isso, escolhi PubNub por seus recursos de streaming de dados.

Você vai querer ir para https://www.pubnub.com/, criar uma conta e, em seguida, criar um novo canal PubNub.

Você deseja criar uma conta e, em seguida, criar um novo aplicativo.

Depois de criar o aplicativo, você precisa ir para as informações principais. Por padrão, essa chave será denominada Conjunto de Chaves de Demonstração.

Incluí uma imagem para fazer o streaming de dados funcionar corretamente com as solicitações de processamento e "GET" necessárias para publicar dados. Abaixo estão as configurações que eu configurei.

• Presença => LIGADA
• Anunciar Max => 20
• Intervalo => 20
• Global aqui agora => verificado
• Debounce => 2

• Armazenamento e reprodução => LIGADO

  Retenção => Retenção Ilimitada

• Controlador de fluxo => LIGADO
• Análise em tempo real => LIGADA

As próximas etapas estão associadas à programação do chip ESP8266 e à programação do aplicativo Processing.

Etapa 7: Arduino

programa Arduino

Minha configuração que usei foi executar a plataforma arduino e usar o IDE do Arduino com o chip Adafruit Feather HUZZAH ESP8266. Isso foi muito útil com conexões para wi-fi, etc. No entanto, descobri que havia alguns bugs usando certas bibliotecas com a placa.

Para ajudá-lo a configurar e operar o chip, isso é o que você precisa. Outro recurso muito bom está na página de produto do chip Adafruit localizada aqui:

• Um chip Adafruit Feather HUZZAH ESP8266 (link)
• O Arduino é instalado no chip para que não execute apenas o MicroPi
• Tive que portar a biblioteca Arduino NewPing para funcionar no HUZZAH:
• Eu também transferi o algoritmo SimplexNoise C ++ de Ken Perlin para uma biblioteca Arduino para este projetohttps://github.com/jshaw/SimplexNoise

Quero observar que o código do Arduino tem 3 estados. Desligue, varra e SimplexNoise.

• Desligado: não digitalizando, não enviando para PubNub, não controlando o servo
• Varredura: Controle o servo e faça medições de 0 graus a 180 e vice-versa. Isso apenas se repete.

github.com/jshaw/creation_by_error

Etapa 8: Esquemas

esquemas eletrônicos

Etapa 9: Processamento

visualizações de programação

github.com/jshaw/creation_by_error_processing

Etapa 10: fisicalização

Com os dados, você pode fazer algumas grandes fisicalizações sobre como os dispositivos digitais percebem seu ambiente e a interação humana.

Com os dados que coletei com algumas iterações diferentes de Criação por Erro, fui capaz de transmitir e representar os dados de várias maneiras. Também ajuda, já que os eletrônicos estão enviando todos os dados coletados por meio do PubNub, porque ele não apenas transmite os dados para qualquer canal que está ouvindo com a chave, mas também armazena e arquiva esses dados para uso posterior.

Usando os dados, consegui criar fisicalizações que transmitem a interpretação antropomórfica desses dispositivos conectados e criar algumas belas peças de arte no processo.

A primeira peça de madeira é de 10 minutos em… data em julho….. 2016. os pontos de dados foram exportados do esboço de processamento usando n-e-r-v-o-u-s Systems (https://n-e-r-v-o-u-s.com) biblioteca de processamento de exportação OBJ e importados para Rhino 3d. No Rhino, precisei converter a malha OBJ em um objeto NURBS para poder inserir o objeto no modelo da peça de madeira que criei. Este embutimento pôde ser usado pelo técnico CNC para fresar a representação das distâncias que foram medidas por sensores ultrassônicos durante um período de tempo.

A segunda peça foi criada escaneando uma parede vazia por uma hora. Em seguida, comparei a média das medições de dados coletados para 9 ângulos que o servo mediu com a posição real do sensor e quais teriam sido as medições. O móvel estruturado pendurado no teto é a diferença acumulativa de erro entre o que o sensor leu e quais são as distâncias calculadas matematicamente / geometricamente são IRL. O aspecto interessante desta peça é que o erro cometido pela tecnologia em sua detecção e interpretação ocorreu uma forma fisicalizada que quantifica a percepção da tecnologia.

Para fazer este móbile suspenso, criei as "costelas" a partir de cavilhas e criei a forma. No futuro, seria bom criá-lo em um arquivo CAD ou.ai para poder ter essas costelas cortadas a laser em madeira em vez de tendo que fabricá-los.

A "fisicalização" final é mais uma visualização de dados que é executada por meio do script de processamento que vinculei no GitHub neste Instructables. Deve funcionar e criar uma visualização de dados em tempo real do espaço à sua frente.

Etapa 11: Expansão potencial

Expansão potencial.. o que poderia ser expandido ou potenciais para projetos como este

Para expandir ou continuar este projeto ou até mesmo iterações diferentes dele, estou pensando em adicionar vários suportes e atualizar cada código do Arduino para passar o id correto do suporte. isso pode permitir o posicionamento representacional adequado no esboço de processamento, onde os vários suportes são colocados em uma sala.

Também estou trabalhando em uma matriz em grade desses objetos em um pegboard que pode totalizar os sensores e criar uma nuvem de pontos muito lo-fi de percepção da tecnologia que pode nos permitir projetar nossas opiniões antropomórficas da percepção da tecnologia no mundo.