Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Регистрируясь, я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Погрузись в «Свидания с отличиями» — увлекательную романтическую игру в жанре «найди отличия», где ты знакомишься с обаятельными девушками, узнаешь их истории и организуешь незабываемые свидания. Тебя ждут десятки уровней, полных эмоций, и множество очаровательных спутниц!

Свидания с отличиями

Казуальные, Головоломки, Новеллы

Играть

Топ прошлой недели

  • solenakrivetka solenakrivetka 7 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 53 поста
  • ia.panorama ia.panorama 12 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая «Подписаться», я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
9
avtomatika.ru
avtomatika.ru
КИПиА

Начали работать с российской системой MasterSCADA⁠⁠

2 года назад
Начали работать с российской системой MasterSCADA

Мы расширяем направления деятельности, наши сотрудники обучились работе с системой MasterSCADA. Это программная платформа для создания АСУТП, MES, решения задач учета и диспетчеризации объектов промышленности, ЖКХ и автоматизации зданий. Скоро будем внедрять ее на одной из пром площадок, позже напишем о результатах подробнее.


#iot_master #iot #iiot #apcs #plc #scada #masterscada #hmi #mqtt #modbus #асутп #плк #интернетвещей

Показать полностью
АСУ ТП Scada Интернет вещей
3
12
trapwalker
trapwalker
Умный дом
Серия Homo Habitatio

ПолоУмный дом с али экспресса - проба пера⁠⁠

2 года назад

TLDR:

Нашел прикольный недорогой датчик открытия двери\окна на али. Корпус спроектирован так себе, но работает четко, даром что через вайфай. Вконце я расскажу ещё как купить его за 300 ₽ или около того.

К чему всё это

Решил вот выделить свои заметки про умные дома в отдельную рубрику.

Я уже писал свои соображения вот в этих двух постах:

Ответ на пост «Мы использовали больше 100 умных устройств Xiaomi в одной квартире и вот что вышло»

Ответ на пост «Система защиты от протечек за 2к»

Однако эти посты были ответами на другие посты и затерялись среди прочих.

Будем поддерживать тему.

Собственно, про датчик

Сегодня я расскажу по горячим следам про достаточно неплохо работающий беспроводной датчик открытия двери с алиэкспресса.

Речь вот об этом приборе:

https://aliexpress.ru/item/1005005216868253.html?spm=a2g2w.o...

Сразу скажу, что ссылка НЕ реферальная и заработать такой джинсой у меня цели не стоит. Хочу просто поделиться информацией о том, что удалось найти и применить, или о том, какие мои ошибки можно избежать.

Начнём с того, что это беспроводной (WiFi) датчик открытия\закрытия окна или двери.

Подключается, управляется и интегрируется с Алисой Яндексовной у меня через приложение Smart Life в андроиде, но, вроде бы, такое же есть и под айфоны, судя по картинке на коробке.

Вот примерная комплектация

Простите, что без классической распаковки, часть пластмассок я уже привинтил к двери.

С братной стороны инструкции коробочки и датчика

С братной стороны инструкции коробочки и датчика

А вот что осталось на двери тамбура в подъезде, куда и предназначался мной этот датчик

А вот что осталось на двери тамбура в подъезде, куда и предназначался мной этот датчик

Сразу хочу отметить проблемы и минусы

На пластмассовых корпусах датчика и магнитика есть отверстия для крепления саморезами. Сами саморезы в комплект не входили, и тут кроется первая ловушка.

Дело в том, что у датчика есть сдвигающаяся задняя крышка, которая защёлкивается внутри корпуса двумя "Т"-образными выпрессовками. Надо ли говорить, что крепить эдакое устройство на два тоненьких пластмассовых язычка - плохая идея, особенно когда снять его можно лёгким движением руки, а стоять он будет в, в общем-то, общедоступном месте. Конечно же я решил прикрутить датчик на саморезы, и тут меня поджидала вторая ловушка. Всё это хрупко и ненадёжно!

Во-первых, при очередном снятии датчика с крышки у меня отломался один из пластиковых Т-образных выступов. Во-вторых, немного выступающая шляпка самореза закоротила очень близко расположенные контакты батарейки и мгновенно высадила пару алкалиновых элементов.

Лучше не пытаться крутить датчик саморезами, а приклеить его на неплохой 3М дусторонний скотч из комплекта. Наверно я сам себе злой буратино, но инженерам дизлайк за дырочку для самореза вблизи контактов.

Плюсы и бочка мёда

Работает датчик на удивление четко. В приложение каждый раз при открытии и закрытии двери приходит пуш-уведомление, виден журнал, события можно использовать как триггеры для автоматизации.

На момент публикации статьи этот датчик на али продается по цене 776.78 ₽, однако, я его умудрился купить за примерно 300 ₽ долго-долго пролистывая вот этот раздел с промо-акциями.

I'll be back

Про автоматизацию и причиненную датчиком пользу напишу в следующем посте. Пока не готово.
Ещё расскажу про дешевый способ сделать управляемый через Алису свет во всех комнатах так, чтобы "Умный дом" не слишком превращался в тыкву без интернета, а ещё чтобы всё это работало даже с проходными выключателями, даже без нуля в подрозетниках.

Показать полностью 3
[моё] Умный дом Интернет вещей Автоматизация Длиннопост
9
17
sergsv1

Плата разработчика LILYGO® TTGO T-Display ESP32 Development Board WiFi и Bluetooth модуль с дисплеем⁠⁠

2 года назад

Плата разработчика LILYGO® TTGO T-Display

Очень удобный модуль разработчика. На основе микроконтроллера esp32 с дисплеем, а также со многими дополнительными модулями. Как замена популярных плат Arduino.

Для вас новинка:

Это плата позволяет очень быстро собрать какое-то конечное устройство. Особенно если оно у вас было реализовано на модуле Arduino и вы решили это переделать на более мощную и новую платформу.

Модуль TTGO T-Display ESP32 WiFi Bluetooth с контроллером ESP32, цветным дисплеем и схемой зарядки и питания от литиевого аккумулятора. Позволяет быстро собрать макет устройства сбора, отображения и обработки информации с датчиков. Использование контроллера ESP32 и схемы зарядки позволит собрать автономные и портативные устройства для которых важны быстродействие, малые размеры и малое потребление тока.

Характеристики:

  • Чипсет: ESPRESSIF-ESP32 240MHz Xtensa® двухядерный 32-бит LX6 микропроцессор

  • Память программ: QSPI flash 16МБ

  • Оперативная память:520 КБ SRAM

  • Кнопки: Сброс

  • Конвертер USB в TTL: CH9102

  • Интерфейсы: UART, SPI, SDIO, I2C, LED PWM, TV PWM, I2S, IRGPIO,ADC, интерфейс емкостного экрана, DACLNA предусилитель

  • Дисплей: IPS ST7789V 1.14 дюйма

  • Рабочее напряжение: 2.7В — 4.2В

  • Рабочий ток: примерно 60мА

  • Ток в спящем режиме: 120мкА

  • Диапазон рабочих температур: -40 ~ +85 °C

  • Размеры: 51.52 x 25.04 x 8.54мм

  • Питание модуля:

    • Источник питания: USB 5В/1А

    • Ток заряда аккумулятора: 500мА

    • Аккумулятор: 3.7В литиевый с JST разъёмом

    • Разъём питания: 2х контактный шаг 1.25мм

    • USB разъём: Type-C

  • Wi-Fi характеристики:

    • Стандарт: FCC/CE-RED/IC/TELEC/KCC/SRRC/NCC

    • Протоколы: 802.11 b/g/n (802.11n, скорость до 150Mbps) A-MPDU и A-MSDU полимеризация 0.4мкс

    • Частотный диапазон: 2.4ГГц ~ 2.5ГГц (2400МГц — 2483.5МГц)

    • Выходная мощность передатчика: 22dBm

    • Расстояние устойчивой связи: 300м

  • Bluetooth характеристики:

    • Протокол: Поддерживается bluetooth V4.2BR/EDR и BLE стандарт

    • Чувствительность приемника: -97dBm NZIF Class-1, Cl ass-2 & Class-3 emitter AFH

Характеристики контроллера и интегрированных модулей

Характеристики встроенного дисплея и ещё некоторые доп. параметры

На борту контроллера встроен цветной LCD дисплей

Возможности по питанию

Плата имеет возможность использовать в качестве источника питания литиевой аккумулятор. Также она имеет контроллер заряда этих аккумуляторов.

Распиновка МОДУЛЯ

Расположение внешних выводов модуля микроконтроллера.

Многие выводы поддерживают различные функции.

Габаритные РАЗМЕРЫ

Габаритные размеры платы модуля а также расстояние между выводами

Ссылки: Статья с САЙТА : http://schip.com.ua/plata-razrabotchika-lilygo-ttgo-display/

Показать полностью 7
Электроника Электрика Arduino Esp8266 Esp32 Микроконтроллеры Микрокомпьютер Радиоэлектроника Радиотехника Радиоуправление Радиолюбители Умный дом Интернет вещей Длиннопост
7
157
sergsv1

Комплект КИТ -Микроконтроллер ESP32 и Модуль камеры 2MP с режимом ночного видения⁠⁠

2 года назад

Комплект КИТ -Контроллер ESP32 CAM 2,4 ГГц WiFi Bluetooth 8 МБ PSRAM OV2640 Модуль камеры

Кто интересуется микроконтроллерами Arduino, ESP и им подобными.

Для вас новинка:

Модуль ESP32-CAM-MB представляет собой небольшой модуль Кит. Микроконтроллер и камера размером .

Этот модуль может работать независимо. Совершенно новая плата разработки + WiFi + Bluetooth основана на конструкции ESP32, использует встроенные антенны на печатной плате.

Оснащена двухъядерным высокопроизводительным 32-разрядным процессорам LX6, использует 7-ступенчатую конвейерную структуру и возможность регулировки частоты — составляет от 80 МГц до 240 МГц.

Сверхнизкое энергопотребление, ток глубокого сна всего 6 мА.

HK-ESP32-CAM-MB использует интерфейс micro USB, который удобен и надежен в режиме подключения, который удобен и подходит для различных аппаратных терминалов IoT.

Распиновка МОДУЛЯ

Этот модуль можно использовать независимо от камеры как полноценный микроконтроллер ESP

Комплектация

В этом комплекте Кит могут на выбор поставляться различные типы камер.

Но они различаются не только внешним видом но и шлейфом подключения а также углом Обзора:

Основные параметры производительности

1 Двухъядерный процессор можно использовать в различных режимах.

2 Основная частота до 240 МГц, а вычислительная мощность до 600 dmips.

3 Встроенная SRAM 520 КБ, внешняя PSRAM 8 МБ

4 Поддержка UART/SPI/I2C/PWM/ADC/DAC и других интерфейсов

5 Поддержка вспышки OV70 и OV2640

6 Поддержка загрузки изображения по Wi-Fi

7 Поддержка TF-карты

8 Поддержка нескольких режимов сна.

9 Встроенный Lwip и FreeRTOS

10 Поддержка режима работы STA/AP/STA+AP

11 Поддержка интеллектуальной конфигурации/конфигурации сети с одним ключом AirKiss

12 Поддержка вторичного развития

* * * * * * Дополнительно -Сценарий приложения

1 Передача изображения домашнего смарт-устройства

2 Для беспроводного мониторинга

3 Умное сельское хозяйство

4 Беспроводная идентификация 4QR

5 беспроводной сигнал системы позиционирования

6 и другие IoT-приложения

Образцы фотографий с камеры и камерой

Статья с сайта http://schip.com.ua/kit-kontroller-esp32-i-kamery-2mp/

Показать полностью 7
Электроника Самоделки Esp32 Esp8266 Микроконтроллеры Умный дом Интернет вещей Радиоэлектроника Радиотехника Радиоуправление Длиннопост
17
intellektor
intellektor

Программист машинного обучения: профессия будущего⁠⁠

2 года назад

Машинное обучение — одна из самых прорывных технологий в современном мире.  Алгоритмы машинного обучения помогают многим отраслям принимать более обоснованные решения, анализируя огромные объемы данных.  В результате спрос на программистов машинного обучения растет.

Основная роль программиста машинного обучения заключается в разработке и поддержке приложений и инструментов, использующих алгоритмы машинного обучения.  Эти инструменты помогают предприятиям автоматизировать процессы, делать прогнозы и улучшать процесс принятия решений.  Важнейшим навыком программиста машинного обучения является умение создавать алгоритмы, которые анализируют данные, выявляют закономерности и делают прогнозы.  Это требует глубокого понимания статистики и языков программирования, таких как Python, R и Matlab.

Одна из причин, по которой программист машинного обучения является профессией будущего, — это быстрый рост больших данных.  Ежедневно генерируются огромные объемы данных, и предприятия должны их осмысливать.  Алгоритмы машинного обучения могут помочь раскрыть информацию, которую раньше было невозможно обнаружить с помощью традиционных методов анализа данных.

Еще одним важным фактором является все более широкое использование искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-операциях.  Приложениям ИИ требуются алгоритмы машинного обучения, чтобы учиться на данных и улучшаться с течением времени.  Технологические гиганты, такие как Amazon, Google и Microsoft, вкладывают значительные средства в ИИ.  Watson от IBM и Einstein от Salesforce — хорошие примеры технологий искусственного интеллекта, для которых требуются талантливые программисты машинного обучения.

Рост Интернет-вещей (IoT) является еще одной движущей силой растущего спроса на программистов машинного обучения.  Устройства IoT генерируют огромные объемы данных, и очень важно извлекать ценную информацию из этих данных.  Алгоритмы машинного обучения могут помочь устройствам IoT учиться на основе поведения пользователей и со временем повышать их производительность.

Карьера в программировании машинного обучения также приносит финансовое удовлетворение.  В США средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 112 000 долларов в год, а на руководящих должностях можно заработать более 200 000 долларов в год.

В заключение следует отметить, что спрос на программистов машинного обучения в ближайшие годы будет расти.  С ростом внедрения искусственного интеллекта, больших данных и Интернета вещей компаниям нужны квалифицированные программисты, которые могут разрабатывать и поддерживать приложения машинного обучения.  Это финансово выгодный и интеллектуально сложный выбор карьеры, который предлагает светлое будущее для тех, кто решит его реализовать.

Программист машинного обучения - это профессия будущего. Именно они будут влиять на будущее нейросетей и если вы ими заинтересованы, то можете перейти на наш сайт Bim.Portal, а также подписаться на телеграмм канал, чтобы быть в курсе последних новостей в мире искусственного интеллекта! До новых встреч!

Автор:

https://t.me/bim_portal | https://t.me/bimp_chat

https://bim-portal.ru/authors/bim-portal/

Показать полностью 2
[моё] IT Программист Машинное обучение Программирование Python Интернет вещей Длиннопост
1
76
CBunny
CBunny
Исследователи космоса

Новые подробности о Сфере: спутники, применение, абонентские терминалы⁠⁠

2 года назад

Из презентации ИСС Решетнев

Показать полностью 17
Космонавтика Роскосмос Спутниковый интернет Интернет вещей Длиннопост
10
8
MakeALime
MakeALime
Лига Инвесторов

Почему мы незаслуженно забыли про IoT (исследование рынка)⁠⁠

2 года назад

Всем привет!
А вы тоже заметили, что волна хайпа вокруг искусственного интеллекта оказалась настолько мощной, что полностью смыла всех наших недавних любимчиков: никто больше не поджигает вышки 5G и не следит за полетами Бренсона в космос. Слова биг дата и нейросетки используют разве что для объяснений как тренировался ChatGPT. Уже никто не сможет назвать даже примерный курс биткоина, если его разбудят посреди ночи… да что уж там – просто не сможет. А отрасль онлайн образования внезапно стала трупом не только стараниями компартии Китая.

Точно также все подзабыли и аббревиатуру IoT, или Internet of Things (или Интернет вещей), и сегодня хочется разобраться именно в этом рынке. Спойлер: это один из самых быстрорастущих рынков на планете с объемами на уровне ВВП не самой маленькой европейской страны и чуть дальше я приведу все основные цифры и прогнозы.

Более подробный рассказ на моем youtube:

Но пока давайте чуть разберемся что вообще обычно включают в этот рынок. В самом широком смысле Интернет вещей, это совокупность устройств, которые могут собирать и передавать данные по беспроводной сети без участия человека. И вот это вот отсутствие человека в определении и говорит нам, что мир очень зря подзабыл по интернет вещей, потому что искусственный интеллект, это как раз та часть пазла, которой чертовски не хватало всем этим умных штуковинам, для обеспечения реальной пользы обществу.

Так, искусственный интеллект помогает собирать и анализировать большие объемы данных, чтобы принимать более быстрые и эффективные решения. ИИ может оптимизировать процессы в реальном времени, улучшать безопасность систем, самостоятельно производить необходимые настройки и много чего еще.

В общем же случае, понятие интернет вещей состоит из:

  1. Аппаратный уровень (Hardware)

  2. Инфраструктурный уровень (Software)

  3. Вычислительный уровень (Cloud / Edge computing)

  4. Кибербезопасность сетей IoT (Cybersecurity)

Что же, раз мы разобрались в терминах, пора узнать, что из себя представляет рынок интернета вещей в целом. И вот тут мы сразу наткнемся на трудности: все аналитические компании оценивают рынок по-разному. Смотрите:

  • Агентство IoT Analytics оценивает рынок в $200 млрд по итогам 22 года, уточняя, что это только корпоративный IoT без учета персональных ПК, планшетов, проводных и кнопочных телефонов и т.д.

  • Precedence Research уже в $393 млрд

  • Market Data Forecast в $532 млрд

  • Fortune business insights в $544 млрд

  • Statista Market Insights оценивает рынок IoT уже в $970 млрд

  • Allied market research также примерно в $1 триллион

  • А вот McKinsey решили не мелочиться и оценили рынок в $1,6 трлн причем еще по итогам 2020 года.

И на самом деле я легко могу понять причины этих расхождений: например, автомобиль с автопилотом, очевидно, является продуктом интернета вещей, но справедливо ли в оценке рынка IoT учитывать всю стоимость этого автомобиля…. С одной стороны – почему нет, с другой – наверное честнее учесть стоимость только датчиков, радаров и лидаров, обеспечивающих это самое автономное вождение, тогда как стоимость двигателя и прочего отдать уже автомобильной отрасли. Но еще меньше понятно, что тогда делать с программным обеспечения… И я так думаю, что каждая компания трактует подобные узкие моменты по-разному.

К счастью, все эти агентства почти что сходятся в главной для нас вещи: к 2030 году рынок вырастет по меньшей мере в 4 раза, а ежегодный рост рынка ожидается по разным оценкам от 20% до 26%. И это просто огромный рост для рынка таких размеров. Например, рынок возобновляемых источников энергии растет примерно на 15% в год, а электромобилей на 20% - и это все еще считается очень быстрыми темпами.

В этом смысле, если вложиться в компанию, которая даже не будет как-то выделаться, а просто расти хотя бы вместе с рынком, то, в теории, ее капитализация будет удваиваться каждые 3 года. И возможно это единственное, что может нас спасти, когда роботы нас всех поувольняют. И для меня это была главная причина покопаться в этом рынке.

Но вернемся к отчету McKinsey. (https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/iot-value-set-to-accelerate-through-2030-where-and-how-to-capture-it ).

Они прогнозируют следующее распределение распространения IoT по отраслям:

  • промышленность (включая фермерские хозяйства): 26% рынка

  • умные города: 15%

  • здравоохранение: 13%

  • так называемая работа на площадках (здесь они объединяют стройку и добычу): 12%

  • ритейл: 10%

  • умные дома: 7%

  • умный транспорт: 7%

  • персональные транспортные средства: 6%

  • офисная деятельность: 4%.

При этом самые быстрорастущими сферами McKinsey считают беспилотные автомобили (рост рынка по 37% ежегодно), продуктивность сотрудников (27% ежегодно) и оптимизацию техобслуживания (26% ежегодно).

Кроме того, выделяются какие направления деятельности будут наиболее подвержены преобразованиям благодаря внедрению технологий IoT:

  • операционная деятельность компаний: 41%

  • продуктивность сотрудников: 15%

  • здоровье сотрудников: 15%

  • техобслуживание основных фондов: 12%

  • прочее: 15%.

Отдельно я бы еще выделил рынок датчиков для IoT. Их пик потребления происходит на строительство новых объектов (преимущественно промышленных), а все идет к тому, что окончание периода высоких ставок запустит новый инвестиционный цикл, что в моменте может кратно увеличить и использование промышленных датчиков.

По итогам 22 года рынок датчиков для IoT оценивается примерно в $20 млрд, а ежегодный рост рынка по различным оценкам должен составить от 20 до 28% в год, но я жду что этот рост будет крайне неравномерным: меньше в ближайшие 1-2 года и гораздо выше потом.

С точки зрения географии, 61% IoT рынка приходится на развитые страны, и лишь 38% на развивающиеся.

С точки зрения конечного клиента, B2B решения занимают примерно 70% рынка, тогда как B2C только 30%.

По способу присоединения устройств к сети выигрывает Wi-fi с долей 31%, доминируя в таких сегментах, как умные дома, города и здравоохранение. Далее следует Bluetooth с долей 27% который после появления BLE (или Bluetooth Low Energy) стал предпочтительным вариантом для устройств IoT с батарейным питанием, таких как датчики умного дома, датчики движения и т.д. благодаря своему низкому энергопотреблению. И на третьем месте сотовые подключения, такие как 3G, 4G 5G и т.д. с долей в 20%.

Высокий интерес инвесторов к отрасли IoT подтверждают и те деньги, которые в нее вкладываются. Так, крупнейший закрытый раунд финансирования для IoT компании в 22 году составил $210 миллионов, его получила компания Envision Digital, работающая в области «климатических технологий».

Крупнейшим же полноценным IPO в отрасли стал повторный выход на биржу компании MobilEye с оценкой $17 миллиардов, а к текущему моменту капитализация и вовсе удвоилась.

Кроме того, многие наверняка слышали про массовые увольнения в IT компаниях, которые за последние 1,5 года сократили уже порядка 350 тысяч человек. При этом, ни один из гигантов промышленной автоматизации, таких как Siemens, Schneider Electric, Emerson, Rockwell и т.д. пока не объявляли о каких-либо увольнениях, так что да - у этой отрасли дела по-прежнему идут хорошо, и спрос остается на крайне высоком уровне.

Что же, это был вводный обзор рынка Интернета вещей, и надеюсь, что я смог вас заинтересовать этой отраслью. Пишите какие вопросы я забыл осветить, и я постараюсь дополнить свой разбор. В будущем думаю продолжу делать обзоры на тему IoT– как серьезные разборы, чтобы найти-таки лидеров рынка, так и какие-то шуточные вещи про так называемый InternetofSheet. Так что подписывайтесь если интересно здесь или на youtube.

Показать полностью
[моё] Интернет вещей Анализ рынка Инвестиции Финансы Видео YouTube Длиннопост
3
1009
PepperMeister
PepperMeister
Arduino & Pi

Как я полтора года танк на Arduino (и не только) пилил⁠⁠

3 года назад

Привет, уважаемые пользователи Пикабу! Здравствуйте, любители таких тем как DIY ( 'do it yourself' - сделай сам), IoT ('Internet of things' - интернет вещей) и так далее.

Пару лет назад я обзавелся новым хобби, точнее, воскресил старое - микроэлектроника и

радиотехника. Что и как из этого получилось я опишу далее, а пока вот фото для затравки.

Сейчас, конечно, с паяльником сидеть гораздо приятней и проще чем 20+ лет назад. Все радиодетали в доступности, интернет просто кишит различной информацией, необходимой для того, чтобы начать что-то изучать на эту тему. Кроме того, стали доступны всякие вещи для создания конструкций, корпусов. Я уже молчу об огромном количестве готовых наборов для начинающих, которые могут заинтересовать этой увлекательной и полезной темой подрастающее поколение. Интерес к робототехнике также подогревается и тем, что она тесно связана с программированием, что как никогда актуально. Начинать обучение программированию, когда имеешь дело не с абстрактными данными а с чем-то, что можно пощупать, запустить или отправить в плавание - на мой взгляд хорошая идея. Это была минутка агитации и если вам стало интересно, какие вещи, например, можно сделать в наше время домашних условиях своими руками, пожалуйста, продолжайте чтение.

Прежде чем продолжить, хочу сказать, что не считаю, что тема легкая и что это для всех, ведь каждый человек уникальный со своими особенностями. Ведь нужно обладать определенными качествами и образованием, чтобы делать определенные вещи. Но есть один важный момент: никогда не поздно чему-то учиться, и при правильном подходе, если какая-то тема стала вам интересна можно чего-то в ней добиться. Не каждый станет музыкантом, но если музыка нравится, можно для начала хотя бы научиться в ней разбираться.

В марте 2021 года я начал проявлять интерес к Arduino. До этого я всегда считал это чем-то недостижимо сложным, чем-то на грани физического и цифрового миров. Я программист и имею небольшие навыки в радиотехнике, чтобы, собрать, например усилитель ШИМ-сигнала, или подружить 3.3v логику с пятивольтовой, или сделать гирлянду на елку, или свет для своих перцев, которые выращиваю дома. То есть имею базовые представления о работе полупроводников и имею навыки обращения с паяльником. Радиотехнику я забросил давно, но еще раз скажу, что за 20 с лишним лет многое изменилось, стало значительно легче и доступней, поэтому вернуться в этот удивительный мир транзисторов, резисторов, конденсаторов, микросхем и катушек мне было не сложно. Arduino, как я писал, мне казалось сложным, поэтому для начала мне пришлось купить стартовый набор, как например вот этот:

И.... сделать конечно, же "мигалку". Моему восторгу от наблюдения за мигающим светодиодом не было предела и меня затянуло, ведь до этого частоту мигания на К155ЛА3 в юности я мог регулировать только конденсатором и резистором, а теперь я мог сделать это программно, и это казалось нереально крутым. Часть того, что из этого вышла, я и опишу далее.


Чтобы не потерять интерес к новой теме мне надо было поставить перед собой цель. Что-то, что я мог бы использовать с пользой или для игры. Что-то, что сочетало бы в себе сразу несколько технологий и подходов. Вероятно я где-то увидел, какие прикольные танки делает народ и тоже решил сделать нечто подобное. В интернете много статей и роликов на тему создания подобных вещей. Кто-то использует Arduino, кто-то другие платформы вроде Raspberry Pi (и подобных Orange/Banana/Rock). Кто-то использует и то и другое и можно без хлеба. Все зависит от цели. Моя изначальная цель была создание танка, которым можно было бы управлять по BLE с айфона или андроида, используя свое приложение. Под управлением я понимал движение вперед, назад, в стороны и разворот. Для гусеничного хода это регулируется скоростью и направлением вращения моторов, расположенным по сторонам. В этот момент я наконец-то узнал что такое ШИМ и как его применять. И для меня вдруг стало понятно, почему почти вся эта техника с приводами на заводах так пищит :). Кроме того, требовалось как-то взаимодействовать по Bluetooth, но тут особой проблемы не было, поскольку по работе я работал с iBeacon и имел какие-то представления о том, что и как делать. Танк должен был быть автономным, ведь глупо было бы в наше время управлять чем-то по воздуху, если это что-то ограничено длиной провода до источника питания :). Поэтому также пришлось изучить и правила работы со сборками Li-Ion батарей.

Итоговая сборка первой версии танка, над которой я работал пару недель состояла из:

- Три Li-Ion аккумулятора, собранные в батарею 3S с платой BMS для защиты и балансировки заряда.

- Один драйвер мотора на L298N

- Одна Arduino UNO из стартового набора

- Bluetooth модуль HM-10 (поскольку он был для меня доступен и умел в BLE, что для меня было критичным)

- Шасси танка с AliExpress. Там 2 мотора, гусеничные полотна, шестерни и крепеж для соединения конструкции. Классная вещь!

- Индикатор уровня заряда Li-Ion 3S батареи.


К сожалению, чтобы найти фотки той версии танка надо перерыть сотни гигабайт неупорядоченных картинок, но зато у меня сохранилось видео, где я сконцентрировал все свои умопомрачительные навыки в видеомонтаже (осторожно, ирония).

Управлял я этим делом пользуясь акселерометром, держа телефон как геймпад в руке и наклоняя его в сторону, куда танку надо было повернуть. Было прикольно. Пришлось решить несколько интересных задач, вроде принудительного останова механизма при потере сигнала, продумать легкий протокол данных для отправки команд и как-то попытаться синхронизовать поток этих самих данных в условиях отправки нескольких десятков команд в секунду (я стремился к максимальной отзывчивости).

Программа (или скетч, как говорят ардуинщики) потребовала воскресить навыки написания на C/C++, и я даже собрал некое подобие библиотеки для того, чтобы быть ближе к плюсам. Назвал ее эту штуку BoardKit, положил к себе в Bitbucket и никому не показывал, потому что чувствовал, что ходу этой теме не будет. Итоговая программа в .ino файле выглядела примерно вот так (заранее прошу прощения за выкладывание кода в скринах из VS Code, но там нет ничего, что было бы неудержимо хотелось скопировать :) )

Ах, да, изначально я отрицал такие IDE как VS Code и писал в Xcode, а компилил и заливал через Arduino IDE, что добавило мне определенных сложностей, но помогло хотя бы работать в более-менее нормальном (а главное привычном) IDE, но на таких извращениях мы не будем заострять слишком много внимания.


MasterScheme тут - это модель платы. Она должна была описывать составляющие ее компоненты и логику взаимодействия между ними. Ашник соответствующего класса выглядел примерно вот так:

При чем тут Habanero? Я люблю острые перцы и решил, что интересные модули буду называть именем сорта перцев. Просто ради прикола и какого-то порядка в именовании. Саму логику (*.cpp) я прикладывать не буду, потому что пост и так обещает быть довольно большим, но если тема станет интересна аудитории, то я запилю отдельный пост, приложив исходники на гитхабе не обещая что они соберутся, так как я больше их не использую, и потому что изврат с Xcode, помните? :) Хотя что-то подсмотреть в них наверное можно.

Так или иначе, мой танк поехал. Правда ездил он наверное пару дней, потому что окрыленный своим успехом я начал исследовать другие, связанные с робототехникой моменты, такие как серво-приводы, датчики приближения, датчики расстояния и многое другое. Я аугментировал танк пока было время, даже как-то приделывал к нему управляемую руку - хваталку и в конце концов переложил его на Arduino Mega, чтобы можно было независимо использовать ШИМ для моторов и сервоприводов. Обвесил ультразвуковыми датчиками расстояния и попытался научить его объезжать препятствия, но потом в итоге, вдоволь наигравшись поставил его на полку до лучших времен. Вот такой он был на тот момент.

Перейти к видео

Где-то год я в свободное время активно занимался Raspberry/Orange/Rock PI, Full-Stack разработкой собственной системы умного дома в квартире в симбиозе с HomeKit и управлением полива и мониторингом погоды на дачном участке с видео-наблюдением. Сейчас у меня довольно внушительная система, которую я постараюсь описать отдельным постом, если это будет кому-то интересно. Если коротко, то это бекенд на основном хосте под Docker на Raspberry Pi, который по MQTT управляет переферийными устройствами на ESP32-WROOM (например включение света в спальне), пишет в MongoDB, расположенную на RockPI 4 статистику по температуре и влажности в комнатах и на улице, а также по количеству людей в комнате. Распознает людей система на том же хосте Raspberry Pi при помощи Intel Neural Stick 2 и OpenVINO. Почти всем этим делом можно управлять с веба под тем же докером. Веб доступен в локальной сети. Бек на Express, фронт на React. И все это дело скрепляется несчетным количеством bash-скриптов. Тема, в общем-то тоже очень интересная, хотелось бы, чтобы читателям стало интересно и про это почитать :)


Вернемся к главной теме: роботанку. C завершением дачного сезона я решил его воскресить, но уже с учетом технологий, которые я освоил за тот год, пока он пылился на полке.
Во первых, я окончательно ушел от Arduino, и от Esp8266, коих за год имел неосторожность накупить на алике за дешево по акциям приличное количество. ESP32 значительно лучше и современней. Прошивки для ESP32 я делаю на основе Mongoose OS - великолепная вещь, которая позволяет во первых, писать на MJS, что мне было приятней, чем C или MicroPython, а также уже имеет в себе интерфейсы для работы с множеством IoT штук на более-менее высоком уровне, чтобы не тратить время на то, что я назвал BoardKit'ом :). Также я решил встроить танк в свой умный дом, пожертвовав тем самым отзывчивостью. А именно управлять им, как я управляю светом в какой-либо комнате: какой-то клиент шлет HTTP запрос с неким параметром на бекенд, он по MQTT отправляет сообщение с обновленным конфигом в брокер (кстати, Mosquitto наызвается), тот рассылает по устройствам, которые подписаны на нужный топик, устройство получает обновленный конфиг и переходит в новый стейт. Опять же, если будет интерес, я обязательно опишу более детально и пошарю исходники. Схема довольно громоздкая, но универсальная, стабильная и расширяемая. Также у меня давно скучала одна плата ESP32-CAM и я решил всунуть в танк и ее, чтобы видеть куда тот едет (используя подсветку, если темно), управляя без необходимости его видеть. Плюс надо было уйти от необходимости установки мобильного приложения в сторону возможности управления с веба, тем более опыт создания WEB-приложений накопился довольно значительный. А еще надо было поработать над аварийной остановкой механизма в случае упора в препятствие или переворота. Ну и еще я хотел видеть уровень заряда батареи в вольтах а не в полосочках, как было раньше. Также я пробрел дешевый лазерный модуль и решил его тоже использовать для 'пиу-пиу бластера' для котиков. Вот двое из трех:

По мере создания переферийных устройств для умного дома я насобачился делать всякие коробочки из вспененного ПВХ на любой вкус и цвет. У меня есть 2 листа: черный и белый, толщиной 3 мм. Клею я их клеем Cosmofen SL-660. Записывайте лайфхак: клей белый и чтобы склеивать черный лист ПВХ так, чтобы не было белых полос на месте склейки я добавляю порошок для лазерного принтера прямо в клей, который выдавливаю порционно в шприц, а уже из шприца выдавливаю когда мне нужно. Эти нехитрые манипуляции позволяют создавать коробочки почти любой сложности на приличном уровне. Вот например я делал 'умный' диммер на 2 канала в довольно простом, но аккуратном корпусе:

Поэтому, вдохновившись Cybertruck'ом от Tesla (шутка, конечно) я запили в итоге это.

Моторами, вспышкой для камеры, лазером и сбором данных с ИК-датчиков препятствий и коммуникацией с остальной частью умного дома занимается прошивка для ESP32-WROOM DevKitC. Вот такая:

Потоковый сервер с камеры - на ESP32-CAM. Вот такая:

Исходник прошивки для нее прям один-в-один с примеров, которые предлагает Arduino IDE для AI Thinker. Единственное что я сделал - это исправил качество видео по умолчанию и добавил дополнительные попытки подключения к вайфаю, если тот не может подключиться в течение некоторого времени. Я не уверен, что это работает, потому что подебажить не хватило времени, но вроде хуже не стало :D


Остальная начинка, это все те же 3 Li-Ion батареи, BMS, L298N, датчик тока INA219, парочка полевиков для мощного светодиода вспышки и включения ESP-CAM и 3 ИК-датчика препятствий: спереди, сзади и снизу, чтобы остановить моторы при перевороте или подъеме.

Часть WEB-страницы для управления танком в итоге выглядит вот так:

В центре - кнопка останова. Стрелочки - думаю понятно. Каждое нажатие на стрелочку добавляет или отнимает X% мощности на нужной гусенице.  В верхнем левом углу - включение лазерной указки, в верхнем правом - переключение между обычным и 'спортивным' режимом

По сути, спортивный режим - это просто бОльшие значения X на которые мы изменяем мощность двигателей при каждом нажатии на кнопку управления. Предназначен для езды в зале, где места много и не требуется точность прохождения 'узких' участков. Если нужна точность, тогда включаем обычный режим и на самой низкой мощности черепашьим ходом ювелирно заворачиваем куда надо.

Конечно, над внешним видом еще можно поработать. Убрать сопли клея со стыков, сгладить углы. Вид сзади.

На ИК датчики надеть колпачки - экраны (если кто знает как они называются, скажите, пожалуйста 🙏 ), что должно исключить ряд моментов, когда датчик не срабатывает когда нужно.


Короче, нет предела совершенству, но в таком виде его уже не стыдно показать обществу :)


Бесспорным и сильным недостатком этого девайса является его жесткая привязка к моей домашней сети. Но при желании можно и от этого избавиться. Пока меня это не беспокоит. Серийное производство я налаживать не собираюсь и делаю чисто для себя в качестве хобби и самообучения в свободное от работы время.

Прошу прощения за большое количество текста, ошибки и мизерную часть технической информации, но, повторюсь - если будет заинтересованность, я обязательно опишу на более детальном уровне ту или иную часть системы, о которой вел речь. Кроме того, если будут какие-то вопросы в комментариях, то я по мере сил и знаний постараюсь ответить. А напоследок еще немного видео с моментами управления танком.

Дорогие друзья, для чего я сделал этот пост? Тема кажется мне интересной и я уверен, что многим тоже зайдет. Кроме того, у меня накопился некоторый опыт в вопросах DiY, IoT и при необходимости если будут какие-то вопросы, я могу попробовать ответить, или подсказать… Поскольку знаю, каково это искать решение какой-то дурацкой проблемы на форумах 10-ти летней давности на условном китайском языке. Кроме того, лично мне очень понравилась та связка технологий, которую я использую в своём умном доме, возможно она поможет кому-нибудь решить какие-то технические вопросы. Ну и конечно же, послушать дельные советы ребят, которым есть что сказать и направить на путь истинный.


Спасибо за внимание, будьте здоровы!

Показать полностью 13 4
[моё] Своими руками Интернет вещей Arduino Esp32 Raspberry pi Homekit Умный дом Робототехника Самоделки Видео YouTube Без звука Длиннопост
137
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии