Controllo gestuale e ausilio per non vedenti con la scheda Arduino [Progetti completi open source]

In questo articolo presentiamo due progetti innovativi open source, entrambi basati sulla piattaforma di prototipazione rapida Arduino, le cui finalità non sono soltanto didattiche, ma anche pratiche, con la possibilità di migliorare la qualità della vita di molte persone.

Introduzione

Il primo progetto permetterà infatti di controllare remotamente un piccolo robot o veicolo radiocomandato tramite il movimento (gestualità) della mano. Il secondo progetto consentirà invece di realizzare un vero e proprio bastone elettronico per non vedenti, in grado di segnalare la presenza di ostacoli lungo il cammino tramite vibrazione tattile e segnalazione acustica.

Primo progetto: controllo gestuale per robot

Aggiungere a un piccolo robot una funzionalità avanzata come il controllo gestuale è più semplice di quanto si possa immaginare.  Il progetto si compone di due parti: un trasmettitore e un ricevitore. Il trasmettitore andrà opportunamente modificato in modo tale da inviare i controli gestuali sotto forma di comandi. Come piattaforma di sviluppo verrà utilizzato Arduino, il quale riconoscerà i gesti e i movimenti della mano utilizzando come sensore un comune accelerometro.

Materiale richiesto

I componenti richiesti per la realizzazione del progetto sono elencati di seguito:

  1. accelerometro ADXL335;
  2. scheda Arduino;
  3. modulo ricetrasmittente RF Module 434-MHz;
  4. circuito integrato encoder HT12E;
  5. circuito integrato decoder HT12D;
  6. circuito integrato per il pilotaggio dei motori;
  7. basetta general purpose;
  8. motore elettrico a 12v/9v;
  9. alimentazione 12/9v;
  10. regolatore di tensione 7805;
  11. telaio per robot (opzionale), eventualmente autocostruito. Al seguente link una panoramica di articoli sui robot e le relative tecnologie.

Principio di funzionamento

Il principale sensore utilizzato in questo progetto è rappresentato da un accelerometro a tre assi di tipo ADXL335. Accelerometri di questo tipo (si osservi la Figura 1) sono ampiamente utilizzati sui dispositivi mobile (smartphone e tablet) per numerose applicazioni, tra cui le notifiche e i giochi (ad esempio Temple Run).

Figura 1 – l’accelerometro ADXL335

Figura 1: l’accelerometro ADXL335

Il cervello del robot è rappresentato dalla board Arduino Uno (Atmega32) che, accompagnata da un opportuno software (sketch), è in grado di riconoscere il movimento gestuale in base ai dati forniti dall’accelerometro. Lo schema a blocchi dell’applicazione è visibile in Figura 2.

Figura 2 – schema a blocchi del progetto

Figura 2: schema a blocchi del progetto

L’accelerometro legge le cooordinate X Y Z associate ai movimenti della mano, e le invia ad Arduino. In questa applicazione non siamo interessati ai valori misurati lungo l’asse Z, per cui utilizzeremo soltanto i valori relativi alle coordinate X e Y. Lo sketch Arduino controlla i valori delle coordinate ricevuti, e invia un’informazione composta da 4 bit (funzione dei valori di X e Y) all’encoder. L’encoder, a sua volta, inoltra i dati verso il trasmettitore RF. I dati trasmessi da quest’ultimo vengono ricevuti dal ricevitore RF, che invia i 4 bit dati al circuito decoder. Questo esegue la decodifica dei dati e inoltra la corrispondente informazione decodificata al circuito del driver per motore. Infine, il driver per i motori decide in quale [...]

ATTENZIONE: quello che hai appena letto è solo un estratto, l'Articolo Tecnico completo è composto da ben 2460 parole ed è riservato agli abbonati MAKER. Con l'Abbonamento avrai anche accesso a tutti gli altri Articoli Tecnici MAKER e potrai fare il download (PDF) dell'EOS-Book del mese. ABBONATI ORA, è semplice e sicuro.

Abbonati alle riviste di elettronica

10 Commenti

  1. Riccardo Ventrella Riccardo Ventrella 28 dicembre 2017
    • Stefano Lovati Stefano Lovati 28 dicembre 2017
  2. Riccardo Ventrella Riccardo Ventrella 28 dicembre 2017
    • Stefano Lovati Stefano Lovati 28 dicembre 2017
      • Riccardo Ventrella Riccardo Ventrella 28 dicembre 2017
  3. salva11 24 gennaio 2018
    • Stefano Lovati Stefano Lovati 25 gennaio 2018
  4. gnomovolante 27 settembre 2018
  5. Stefano Lovati Stefano Lovati 27 settembre 2018

Scrivi un commento

EOS-Academy
Abbonati ora!