Продолжаю цикл из трех статей об облачном умном доме.

В предыдущей статье было рассмотрено оборудование для очувствления умного дома, а также алгоритмы преобразования сенсорных данных в управляющие команды для исполнительных устройств. Основным компонентом умного дома является контроллер, который большую часть времени работает автономно в соответствии с логикой, заложенной на этапе настройки. Различные устройства (IP-камеры, датчики, исполнительные устройства) подключаются к контроллеру, который пересылает данные, полученные с этих утройств, в облако.

Теперь поговорим об архитектуре облачного сервиса для хранения и обработки информации с датчиков и камер.

    Доброй всем фазы вращения Земли!
    Сегодня мы продолжим знакомство с системой ROS, позволяющей легко и непринужденно создавать системы управления роботами. Для тех кто пропустил предыдущее занятие — примерный план работ.

1. Установка, основные концепции
2. Создаем свой пакет, знакомимся с сообщениями, простая программа
3. Сервисы и параметры

    В прошлый раз мы установили, что базовым элементом ROS является пакет. Учебный процесс не может пройти мимо этого занимательного факта, так что достаньте лупу или микроскоп посильнее — будем изучать!

Программирование роботов — это интересно.

Многие наверное видели японских гуманоидных роботов, или французский учебный робот NAO, интересным выглядит проект обучаемого робота-манипулятор Baxter. Промышленные манипуляторы KUKA из Германии — это классика. Кто-то программирует системы конвейерной обработки (фильтрации, сортировки). Дельта роботы. Есть целый пласт — управление квадрокоптером/алгоритмы стабилизации. И конечно же простые трудяги на складе — Line Follower.

Но всё это как правило — не дешевые игрушки, поэтому доступ к роботам есть в специализированных лабораториях или институтах/школах где получили финансирование и есть эти направления. Всем же остальным разработчикам (кому интересна робототехника) — остаётся завистливо смотреть.

Некоторое время назад я вышел на достаточно интересную систему — 3д робосимулятор V-REP, от швейцарской компании Coppelia Robotics.

К своему (приятному) удивлению я обнаружил, что эта система:

• имеет большой функционал (система разрабатывается с марта 2010 года)
• полностью open-source (выложена в открытый доступ в 2013 году)
• кроссплатформенная — windows, mac, linux (работает на Qt)
• имеет API и библиотеки для работы с роботами через C/C++, Python, Java, Lua, Matlab, Octave или Urbi
• бесплатная для некоммерческого использования!

Все объекты, которые программируются в этой системе — «живут» в реальном с точки зрения физических законов мире — есть гравитация, можно захватывать предметы, столкновения, датчики расстояния, видео датчики и т.п.

Поработав некоторое время с этой системой, я решил рассказать про неё читателям хабра.

Да, и на картинке скриншот из V-REP, и модели роботов — которые вы можете программировать, и смотреть поведение, прямо на вашем компьютере.

Привет всем еще раз! Я решил сразу попробовать выпустить две статьи, практически в одно время, чтобы не прерывать цепь повествования, т.к. начало данной статьи очень важно!
Итак, многие ждали примеры моей программы и объяснения ее работы с точки зрения написания кода. Я же рассказываю последовательно, чтобы каждый смог ее повторить у себя на компьютере. Обращайте внимание побольше на обильные комментарии в коде, в них сила! И не бойтесь мега-мелкого скролла, т.к. информации много. Передислоцируйтесь в место с хорошим интернетом, в статье много схем и фотографий!

На хабре уже есть несколько статей и про то, что такое каскад Хаара (раз, два, три). Есть даже одна, где затронут процесс обучения, но в отношении описанной задачи. На тему обучения есть пара неплохих статей на английском (первая, вторая, третья), но, на мой взгляд, они путанные: либо рассказывают очень мало, либо слишком много и обо всём — выделить нужную мысль сложно.

В этой статье я попробую показать, как обучить каскад с нуля за несколько часов, натренировав на поиск простого предмета в видеопотоке (примером будет очаровательная сова с фотографии). Все обучающие выборки и программы будут приложены.
Зачем всё это нужно? Каскад Хаара это один из простейших способов распознавания классов объектов с большой скоростью работы. К ним относятся лица и руки людей, номера автомобилей, пешеходы. Детектором Хаара просто находить животных в кадре (кстати, удивительно, что я не видел ещё ни одной автоматической кормушки для синиц на raspberry pi). К тому же, готовые реализации OpenCV есть под большинство существующих систем (даже для blackfin'a встречал). Всё это делает Хаара одним из самых удобных методов, позволяющих решать задачи видеообработки даже людям, которые никогда не работали с обработкой видео.

Брайан Дори (Brian Dorey) занимается производством плат расширения для Raspberri Pi. И вот для платы Serial Pi Plus ему понадобился робот, который бы запаивал двухрядную гребенку пинов. Процесс это не то чтобы сложный, но при производстве больших партий руками делать сие не шибко приятно.

Будучи человеком разумным, Брайан изучил рынок и обнаружил: самые дешевые подходящие агрегаты стоят от £30,000. При этом они настолько медленные, что пайка руками выходит быстрее. Мало того, эти установки занимают много места, а это для маленькой мастерской крайне неудобно.

Взвесив все за и против, Брайан приступил к разработке собственного робота, выполняющего требуемую работу. Процесс занял пару месяцев. Робот выполняет узкоспециализированную задачу, за счет чего и удалось добиться достаточной простоты конструкции и относительно низкой стоимости.

В данной статье мы продолжим эксперименты с Wi-Fi модулем ESP8266 и попробуем реализовать опрос датчика CO2 K-30 через MODBUS.

В предыдущих частях «практикума» мы рассматривали Intel Galileo, который производителем позиционируется как плата «для изучения». Но есть ещё и устройство, которое можно использовать не только для ознакомления и прототипирования, но и для встраивания в конечные изделия.

Речь идет об Intel Edison. Модуль очень мощный (CPU – двухъядерный Intel Atom 500МГц, MCU – Intel Quark 100МГц), 4Гб флеш-памяти, 1Гб «оперативки», компактный (чуть больше SD-карточки), может «питаться» от батареек или аккумуляторов, оснащён беспроводными интерфейсами (Wi-Fi и Bluetooth 4.0) и многое другое.

Но не будем забегать вперёд.

Не так давно столкнулся с необходимостью использования Arduino Pro Mini в своем проекте и сразу же встал вопрос как заливать в нее скетч. Конечно продаются различные переходники UART при помощи которых этот вопрос снимается быстро, но в тот момент такого переходника не оказалось под рукой.

Почитав на сайте http://arduino.cc и посабирав информацию на разлинчых форумах, узнал о возможности прошивать Pro Mini при помощи других плат Arduino.

В прошлом году на выставке CES 2014 Intel представила Linux мини-компьютер Edison для интернета вещей. Кратко почитать об анонсе Intel Edison можно тут. Интернет вещей — безусловный тренд этого года. Теперь не только домашний компьютер, планшет, или смартфон могут подключаться к сети Интернет. Но и привычные бытовые вещи, которыми мы пользуемся каждый день. Intel Edison, не ответ компании на Raspberry Pi, а новая ниша миниатюрных энергоэффективных компьютеров, в форм-факторе модуля. Любой разработчик может взять такой модуль, добавить к нему различные датчики, механику, и средство интерактивного взаимодействия, и получить новое устройство.

Intel Edison – мини-компьютер с Linux на борту, базис для построения нового мира вещей основанного на сетевом взаимодействии друг с другом.

Всем привет. Решил сделать видео урок по символьному lсd-индикатору в поддержку начинающим программистам микроконтроллеров. Как говорится, лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать.

Начинающие в основном используют готовые библиотеки для работы с lcd-индикатором и, конечно же, понятия не имеют, как организован протокол обмена между микроконтроллером и индикатором. А ведь, зная это, можно самому создать программу не хуже, а то и лучше.

В статье описан путь от идеи до создания домашнего портативного анализатора качества воздуха (CO2, влажность, температура, давление).

Вступление

В сети много гуляет разных кошмаров про безжалостную черную плесень, которая убивает людей, а плесень любит влажные помещения. Бороться с плесенью тяжело, но самое первое, за чем нужно следить – это влажность воздуха. Еще о влажности стоит вспомнить с наступлением зимы, так как нагревая холодный воздух мы тем самым понижаем его влажность, а слишком сухой воздух негативно сказывается на слизистых оболочках, резко снижая иммунитет.

На днях из Америки приехало два любопытных устройства: микрокомпьютер electric imp и оптический датчик уровня углекислого газа в воздухе K30. Каждый из них любопытен по-своему, расскажу немного о каждом из них и о их соединении.

Electric imp

Импы — это вид бесенят в немецком фольклоре. А также сокращение от Interface Message Processor, одного из проектов-предшественников Интернета. Создатели системы признают обоих предшественников. В жизни эта штука оказалась довольно покладистой, хорошо документированной платформой для разработки embedded приложений.

Статью-обзор интернет анонсов можно почитать в статье на хабре, я постараюсь рассказать о конкретике и тонкостях, которые выяснились в процессе работы.

Устройство для мониторинга параметров домашней среды с передачей данных по Wi-Fi.



В статье описывается устройство для измерения, индикации на встроенном дисплее и передачи в сеть по Wi-Fi параметров окружающей среды:

• уровень СО2 (углекислый газ)
• уровень СО (угарный газ)
• содержание паров этилового спирта (С2Н5ОН)
• уровень горючих газов (LPG)
• уровень аммиака (NH3)
• содержание водорода(H2)
• значения атмосферного давления
• влажности и температуры воздуха
• уровня освещенности
• уровня магнитного поля по трем осям
• уровня гравитации по трем осям
• уровня ускорений по трем осям
• температуры произвольного количества цифровых датчиков температуры типа DS18B20.

Уровень углекислого газа (CO2) один из важных показателей качества воздуха в помещении. Еще его уровень очень удобно использовать для управления вентиляцией.

В статье расскажу о доработке проветривателя и дистанционном управлении вентиляторами посредством микроконтроллеров и датчика CO2.
Также, при желании, после небольшой доработки эту же схему можно применить и для управление приточной-вытяжной системой.

Доброе время суток, уважаемое хабрасообщество!
Неделю назад я наконец-то дождался свою Малинку. Этот пост о том, как можно набить шишки в такой простой задаче как работа с датчиками температуры.
Кому интересно — добро пожаловать под кат.

На Хабре уже публиковалась статья о подключении датчика температуры DS18B20 к Raspberry Pi. В нашем новом проекте, который строится на Raspberry Pi, понадобилось измерять не только температуру, но и влажность. Я расскажу, как подключить недорогие китайские датчики влажности к Raspberry Pi. Просмотрев несколько вариантов различных датчиков, остановился на двух наиболее массовых на рынке датчиков. Это DHT11, который привлек своей ценой $3 (с доставкой) и датчик DHT22 (около $10 с доставкой).

Всем привет.

Хочу поделиться опытом создания системы контроля и предупреждения.

На одном из строительных объектов делали строение с бассейном, сауной, тренажёрным залом и комнатой отдыха. Все это было в приличных размерах как для одного хозяина. Чисто технически понадобилось 2 подвала: 1-й для обслуживания насосов бассейна — маленький, 2-й для обслуживания систем обогрева и накопления тепла

Закуплены были 2 напольных евро-люка разных размеров для двух подвалов. Люки зарывались 4-мя винтами и имели очень плотные резиновые уплотнения. Чтобы открыть подвал, необходимо было 4 человека (и немного здоровья). При работе всей техники в подвале поднималась температура и влажность, при этом контролировать что там происходит практически неудобно.

В итоге было принято решение о создании устройства, которое бы показывало, а также управляло вентилятором, звуковым сигнализатором, электро-клапаном (воды), и контролировать его можно было с любого смарт устройства.

За основу взял Arduino Pro Mini плюс Ethernet ENC28J60. Для замера влажности и температуры датчик DHT11 и FC-28 (датчик влажности почвы – в роли датчика затопления).

Однажды, исследуя просторы интернета наткнулся я на интересную плату Arduino. Меня очень заинтересовала эта плата. С ее помощью можно сделать самому робота, метеостанцию, сигнализацию и даже что-то посерьезней, например — «Умный Дом».

Прикупив сей девайс, начал изучать его особенности. Наигравшись со светодиодами, датчиком температуры и LCD дисплеем, решил сделать что-то такое интересное и то что может пригодиться мне дома.
И вот что получилось из этого…

Сегодня я хочу рассказать про свой небольшой домашний проект, а именно — о комнатной метеостанции на Arduino. Думаю, каждый бы хотел увидеть, например, какая у него температура в комнате или влажность, так вот, мой проект позволит вам сделать это.

Вот так метеостанция будет выглядеть в сборе:



Наверно, вам захотелось собрать такое же устройство, ну что же, не будем тянуть.

Метеостанция предназначена прежде всего для наблюдения за погодой, просмотром текущей температуры, влажности и атмосферного давления. Вещь очень удобная для рыбаков. Я решил сделать свою метеостанцию на основе Arduino, но с отображением данных на мобильном телефоне.