Postshirt: كشف الموقف الذي يمكن ارتداؤه في الوقت الفعلي: 9 خطوات

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:37

Postshirt هو نظام لاسلكي للكشف عن الموقف في الوقت الفعلي ينقل ويصنف بيانات مقياس التسارع من Adafruit Feather إلى تطبيق Android عبر Bluetooth. يمكن للنظام الكامل أن يكتشف في الوقت الفعلي ما إذا كان المستخدم يعاني من حالة سيئة وينشئ إشعارًا بالدفع عندما يبدأ المستخدم في التراخي ، ويعمل الاكتشاف أيضًا أثناء المشي.

اللوازم

إلكترونيات

1 × هاتف ذكي يعمل بنظام Android

1 × ريشة Adafruit

1 × بطارية ليثيوم أيون بوليمر - 3.7 فولت 100 مللي أمبير (اختياري للاستخدام اللاسلكي)

2 × ADXL335 مقياس تسارع ثلاثي المحور

المواد

وصل الأسلاك

لفة من الشريط

الخطوة 1: قم بتثبيت IDEs والمكتبات الضرورية

ريشة Adafruit

قم أولاً بتثبيت Arduino IDE ثم اتبع الخطوات لتثبيت مكتبة Adafruit nRF51 BLE

دفتر Jupyter

قم أولاً بتثبيت Jupyter Notebook ثم المكتبات المطلوبة التالية

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

ذكري المظهر

قم بتثبيت Android Studio

رمز المشروع

قم بتنزيل كل كود المشروع من GitHub

الخطوة 2: قم بتوصيل مقاييس التسارع بالريشة

لقراءة البيانات من ADXL335s ، قم بتوصيل سلك التوصيل بدبابيس Vin و ground و Xout و Yout و Zout. بالنسبة لكلا مقياسي التسارع ، قم بتوصيل الأطراف الأخرى من أسلاك Vin بالدبوس 3V على الريشة والأطراف الأخرى من المسامير الأرضية بالدبوس الأرضي على الريشة. قم بتوصيل أسلاك Xout و Yout و Zout لمقياس التسارع الأول بأطراف A0 و A1 و A2 على الريشة. قم بتوصيل أسلاك Xout و Yout و Zout لمقياس التسارع الثاني بمسامير A3 و A4 و A5 على الريشة.

يمكن توصيل مقاييس التسارع بأي شكل من الأشكال ، ولكن يُقترح لحام الأسلاك والتقلص الحراري أو لف الشريط الكهربائي حول نقاط التوصيل لمنع الأقسام المكشوفة من الاتصال ببعضها البعض.

الخطوة الثالثة: إرفاق مقاييس التسارع بالقميص

باستخدام شريط ، قم بتوصيل مقاييس التسارع بالجزء الخلفي من القميص. يجب وضع مقياس التسارع الموصّل بالسلك A0-2 بشكل أفقي في المنتصف في منتصف أسفل الظهر. يجب وضع مقياس التسارع الموصّل بالسلك A3-5 بشكل أفقي في المنتصف في مؤخرة العنق. يجب محاذاة كلا مقياسي التسارع بحيث تكون الدبابيس على طول الجانب السفلي ويجب أن تكون المستشعرات مسطّحة ومثبتة على القميص.

ملاحظة: للحصول على جهاز قابل للارتداء بشكل دائم ، يمكن خياطة المستشعرات على الملابس ولكن يجب لصقها واختبارها أولاً للتأكد من أن مواضع المستشعر موضوعة بشكل فعال.

الخطوة 4: تشغيل الكود على Arduino

لبدء جمع البيانات على الريشة ، ابدأ Arduino IDE وافتح الملف GestureDataSender ضمن قسم Arduino في كود المشروع. مع فتح هذا الملف ، قم بتعيين اللوحة والمنفذ المستخدم ، ثم حدد "تحقق" و "تحميل" لتحميل الرمز إلى الريشة.

الخطوة 5: تشغيل الكود على Android

لتشغيل التطبيق على نظام Android ، ابدأ أولاً Android Studio ثم حدد الخيار لفتح مشروع Android موجود. انتقل إلى رمز المشروع وحدد مجلد "Android". سيستغرق Android Studio بعض الوقت لمزامنة ملفات المشروع وقد يطلب تثبيت بعض المكتبات المطلوبة ، ويقبل هذه الخيارات. بمجرد أن يصبح المشروع جاهزًا ، قم بتوصيل جهاز Android بالكمبيوتر وحدد خيار التشغيل أعلى النافذة. حدد الجهاز من المطالبة التي تظهر ثم اترك التطبيق يبني على الجهاز.

الخطوة 6: اختبار اتصال إشارة Bluetooth

بمجرد فتح التطبيق ، تأكد من تشغيل Feather ثم حدد Adafruit Bluefruit LE من قائمة الأجهزة التي تظهر على الهاتف. انتظر حتى يتم توصيل الجهاز ، إذا فشل الاتصال في المرة الأولى ، فأعد محاولة الاتصال قبل اتخاذ خطوات تصحيح الأخطاء الأخرى. بعد توصيل الجهاز ، حدد الوحدة النمطية "Posture Detector" والتي إذا كانت تعمل بشكل صحيح ستعرض رسمًا بيانيًا للتحديث المباشر بالإضافة إلى التوقعات الحالية للوضع والحركة. لاختبار أن اردوينو يقوم بتوصيل بيانات المستشعر بشكل صحيح ، حرك مقياسي التسارع في اتجاهات عشوائية وتحقق مما إذا كانت جميع الخطوط الموجودة على الرسم البياني قد تغيرت. إذا ظلت بعض الخطوط مسطحة باستمرار ، فتأكد من توصيل مقاييس التسارع بشكل صحيح بالريشة. إذا كان كل شيء يعمل على ما يرام ، ارتدِ القميص واختبر أن اكتشاف الموقف يتنبأ بشكل صحيح بموقفك. تهانينا! لقد نجحت في إعداد جهاز يمكن ارتداؤه لاكتشاف الموقف. تابع من خلال هذا الدليل لمعرفة كيفية إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك وتخصيص اكتشاف الموقف الخاص بك.

الخطوة 7: جمع البيانات الخاصة بك

لتجميع البيانات الخاصة بك ، ارجع إلى شاشة اختيار الوحدة وافتح وحدة مسجل البيانات. بمجرد فتح هذه الشاشة ، قم بملء ملصق البيانات التي ستجمعها ؛ من أجل التدرب بسهولة على بياناتك ، يجب عليك تضمين كلمة "جيد" في اسم أي تسجيلات ذات وضع جيد و "سيء" في أي تسجيلات ذات وضعية جيدة. لبدء التجميع ، انقر فوق الزر "جمع البيانات" وقم بتنفيذ الإجراء المقصود ، عند الانتهاء ، انقر فوق الزر مرة أخرى لإنهاء البيانات وحفظها. سيتم تخزين جميع البيانات المسجلة في مجلد يسمى "GestureData" ضمن مجلد المستندات في نظام الملفات الخاص بك. عند الانتهاء من تسجيل جميع بياناتك ، انسخ الملفات إلى جهاز الكمبيوتر الخاص بك للتدريب على النموذج.

الخطوة 8: تدريب بياناتك على Jupyter Notebook

يحتوي رمز المشروع الأولي على البيانات الأصلية المستخدمة للتدريب في مجلد "البيانات" ضمن قسم Jupyter Notebook ، لتدريب بياناتك الخاصة ، احذف جميع الملفات الموجودة في هذا المجلد ثم انسخ بياناتك في المجلد. ثم قم بتشغيل Jupyter Notebook وافتح "PostureDetectorTrainer.ipynb". تم تصميم هذا الكمبيوتر المحمول لفصل أي ملفات في مجلد البيانات تلقائيًا عن طريق الوضع الجيد والسيئ ، ثم تدريب SVM خطي على التصنيف لتدريب النموذج ، ما عليك سوى تحديد القائمة المنسدلة "خلية" وتحديد "تشغيل الكل". قد يستغرق تشغيل الكمبيوتر الدفتري بعض الوقت ولكن بمجرد الانتهاء من التمرير إلى النقطة التي توفر دقة توقع الموقف للنموذج ، إذا كانت الدقة منخفضة ، فقد ترغب في التأكد من أن التسجيلات السابقة دقيقة ومتناسقة. إذا كانت النتائج تبدو جيدة ، فانتقل إلى الخلية التالية حيث سيتم إنشاء فئة Java. قم بالتمرير إلى أسفل هذه الخلية حتى ترى جزءًا معلقًا كمعلمات. انسخ هذه القيم حيث ستحتاج إليها في الخطوة التالية.

الخطوة 9: تعديل تطبيق Android بنموذج جديد

لتغيير النموذج في تطبيق Android ، استخدم Android Studio للانتقال إلى ملف "PostureDetectorFragment.java" ضمن قسم java من هيكل المشروع. في هذا الملف ، قم بالتمرير لأسفل إلى القسم الذي تم التعليق عليه باسم "مصنف الوضع" والذي سيكون له نفس المتغيرات الأربعة المقابلة مثل 4 التي تم إنشاؤها في دفتر Jupyter. استبدل قيم المتغيرات الأربعة هذه بالقيم المنسوخة من دفتر ملاحظات Jupyter ، مع التأكد من عدم تغيير أسماء المتغيرات من المتجهات p ، و p_coefficients ، وما إلى ذلك. بمجرد الانتهاء من ذلك ، احفظ الملف وحدد خيار التشغيل مرة أخرى لإنشاء التطبيق على جهاز. الآن اتبع نفس الخطوات السابقة لفتح وحدة Posture Detector وسترى المصنف يعمل الآن مع النموذج الذي تم تدريبه حديثًا. إذا كان لا يزال لا يعمل بشكل جيد ، يجب أن تفكر في تسجيل المزيد من البيانات وإعادة إنشاء النموذج. وإلا مبروك! لقد قمت الآن باستيراد المصنف الخاص بك الذي تم تدريبه شخصيًا إلى Postshirt!