Obsah:
- Krok 1: Hardware
- Krok 2: Software
- Krok 3: Nastavení hardwaru
- Krok 4: Energia IDE
- Krok 5: Energia IDE - Skica
- Krok 6: Vykreslení dat
- Krok 7: Program Python
- Krok 8: Finále
Video: Čtení dat ultrazvukového senzoru (HC-SR04) na displeji 128 × 128 LCD a jeho vizualizace pomocí Matplotlib: 8 kroků
2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:21
V tomto pokynu použijeme MSP432 LaunchPad + BoosterPack k zobrazení dat ultrazvukového senzoru (HC-SR04) na LCD 128 × 128 a odešleme data do počítače sériově a vizualizujeme je pomocí Matplotlib.
Krok 1: Hardware
Co budete potřebovat MSP432 LaunchPad, vzdělávací BoosterPack MKII, servomotor, ultrazvukový senzor (HC-SR04), propojovací vodiče, mini Breadboard.
Krok 2: Software
Energia IDE Stáhnout: https://energia.nu/PyCharm Stáhnout:
Krok 3: Nastavení hardwaru
S1. Připojte svůj BoosterPack k LaunchPad. S2. Připojte ultrazvukový senzor (HC -SR04) -> BoosterPack. Vcc -> pin 21 GND -> pin 22 Trig -> pin 33 Echo -> pin 32S3. Připojte servomotor -> BoosterPack. Red -> POWERBlack -> GNDOrange -> SIGNAL (J2.19) S4. Připojte MSP432 LaunchPad k jednomu z USB portů vašeho počítače.
Krok 4: Energia IDE
S1. Otevřete Energia IDE. S2. Vyberte správný sériový port a desku. Nahrajte níže uvedený program na LaunchPad kliknutím na tlačítko Nahrát. Program dělá toto: P1. Otáčí servomotor z 0 na 180 stupňů a zpět z 180 do 0 stupňů v krocích po 10. P2. Vypočítá vzdálenost (cm) odečtenou z ultrazvukového senzoru a zobrazí ji na displeji 128 × 128 LCD. P3. Pokud je vzdálenost (cm) menší než 20, zapněte červenou LED, jinak zapněte zelenou LED. P4. Aby si program pohrál s prostorem na obrazovce LCD, zobrazuje také některé geometrické tvary.
Krok 5: Energia IDE - Skica
Výše uvedenou skicu lze stáhnout zde.
Krok 6: Vykreslení dat
Můžete použít libovolné IDE Pythonu, v tomto případě používám PyCharm. Než začnete, ujistěte se, že jsou splněny následující předpoklady:-> Nainstalovali jste Python. Můžete jej získat z: https://www.python.org/downloads/-> Pracujete s komunitou PyCharm. I. Vytvoření skriptu Pythonu v PyCharmS1. Začněme náš projekt: pokud jste na úvodní obrazovce, klikněte na Vytvořit nový projekt. Pokud již máte otevřený projekt, zvolte Soubor -> Nový projekt. S2. Vyberte Pure Python -> Umístění (zadejte adresář) -> Interpret projektu: Nové prostředí Virtualenv -> Nástroj Virtualenv -> Vytvořit. S3. V okně Nástroj projektu vyberte kořen projektu, poté vyberte Soubor -> Nový -> Soubor Pythonu -> Zadejte nový název souboru. S4. PyCharm vytvoří nový soubor Pythonu a otevře jej pro úpravy. II. Nainstalujte si následující balíčky: PySerial, Numpy a Matplotlib. S1. Matplotlib je vykreslovací knihovna pro Python. S2. NumPy je základní balíček pro vědecké výpočty v Pythonu. S3. PySerial je knihovna Pythonu, která poskytuje podporu pro sériová připojení na různých zařízeních. III. Chcete -li nainstalovat libovolný balíček v PyCharmS1. Soubor -> Nastavení. S2. V části Project vyberte Project Interpreter a klikněte na ikonu „+“. S3. Do vyhledávacího pole zadejte balíček, který chcete nainstalovat, a klikněte na Instalovat balíček.
Krok 7: Program Python
POZNÁMKA: Ujistěte se, že číslo portu COM a přenosová rychlost jsou stejné jako v náčrtu Energia. Výše uvedený program lze stáhnout zde.
Krok 8: Finále
V závislosti na vaší okolní oblasti byste na LCD displeji měli začít sledovat vzdálenost (cm) mezi různými objekty, když se servomotor otáčí od 0 do 180 stupňů a zpět od 180 do 0 stupňů. Program Python ukazuje živý průběh odečtu ultrazvukových senzorů. /devdocs/user/quickstart.html Ultrazvukový snímač vzdálenosti-HC-SR04: https://www.sparkfun.com/products/15569MSP432 LaunchPad: https://www.ti.com/tool/MSP-EXP432P401REducational BoosterPack MKII: https://www.ti.com/tool/BOOSTXL-EDUMKIIServo Motor:
Doporučuje:
Čtení a vykreslování dat světelných a teplotních senzorů s Raspberry Pi: 5 kroků
Čtení a vykreslování dat světelných a teplotních senzorů s Raspberry Pi: V tomto Instructable se naučíte číst světelný a teplotní senzor s převodníkem maliny pi a ADS1115 analogově na digitální převod a grafovat jej pomocí matplotlib. Začněme s potřebnými materiály
IoT: Vizualizace dat světelného senzoru pomocí Node-RED: 7 kroků
IoT: Vizualizace dat světelného senzoru pomocí Node-RED: V tomto návodu se naučíte, jak vytvořit senzor připojený k internetu! Pro toto demo použiji senzor okolního světla (TI OPT3001), ale jakýkoli senzor podle vašeho výběru (teplota, vlhkost, potenciometr atd.) By fungoval. Hodnoty senzorů
Čtení a zápis dat do externí EEPROM pomocí Arduina: 5 kroků
Čtení a zápis dat do externí EEPROM pomocí Arduina: EEPROM znamená elektricky vymazatelná programovatelná paměť pouze pro čtení. EEPROM je velmi důležitá a užitečná, protože je energeticky nezávislou formou paměti. To znamená, že i když je deska vypnutá, čip EEPROM stále zachovává program, který
Vizualizace dat bezdrátového senzoru pomocí grafů Google: 6 kroků
Vizualizace dat bezdrátového senzoru pomocí grafů Google: Prediktivní analýza strojů je velmi nezbytná, aby se minimalizovaly prostoje stroje. Pravidelná kontrola pomáhá prodloužit pracovní dobu stroje a naopak zvyšuje jeho odolnost vůči chybám. Bezdrátový snímač vibrací a teploty
Metody detekce vodní hladiny Arduino pomocí ultrazvukového senzoru a Funduino vodního senzoru: 4 kroky
Metody detekce hladiny vody Arduino pomocí ultrazvukového senzoru a Funduino senzoru vody: V tomto projektu vám ukážu, jak vytvořit levný detektor vody pomocí dvou metod: 1. Ultrazvukový senzor (HC-SR04) .2. Senzor vody Funduino