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2025 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2025-01-13 06:57
C'est ma première tentative dans la fabrication d'accessoires. J'ai réussi à précipiter ça en une semaine de vacances scolaires, en construisant sur place.
Cet accessoire de domination pour pouvoir passer d'un paralyseur non mortel au mode éliminateur mortel, joue les sons appropriés. Il peut également détecter les visages des personnes pour donner un coefficient de criminalité, mais pas très rapidement. Il y a aussi les LED NeoPixel !
Cela pourrait être un bon projet de vacances pour non seulement améliorer les compétences en matière de fabrication d'accessoires, mais également pour avoir des compétences en électronique et en programmation. Il a même une caméra avec laquelle vous pouvez essayer la vision par ordinateur.
Étape 1: boîtier
Le boîtier est fabriqué avec une combinaison de bois MDF, de plastique PVC transparent et de papier noir comme revêtement.
Tout d'abord, le bois MDF a été coupé avec un canif, des ciseaux et une scie à chantourner. Les pièces supérieures en MDF ont été collées ensemble.
Le plastique PVC transparent a été coupé avec des ciseaux et plié avec des pinces. Il y a 2 grands côtés pour maintenir la structure générale de l'hélice stable, et de nombreux petits morceaux de PVC pliés pour fixer les 2 grands côtés ensemble à l'aide de colle chaude.
Étape 2: mécanisme de transformation
Le mécanisme a été réalisé avec 2 servos, un pour les panneaux rectangulaires, et un autre pour le cuboïde (Logement du Raspberry Pi & autres composants électroniques)
Le servo pour les panneaux rectangulaires a été velcro sur le cuboïde. Le servo déplaçant le cuboïde a été fixé au cuboïde en perçant des trous dans le plastique et le bras du servo et en les connectant avec du fil de zinc galvanisé.
Étape 3: Sécurisation des matériaux et des composants
Du papier noir a été utilisé pour recouvrir les pièces de bois MDF extérieures.
Les composants électroniques et les pièces en plastique du cadre interne ont été fixés avec de la colle chaude et du velcro. Les pièces de bois extérieures ont été collées ensemble et fixées au cadre interne avec des élastiques et du ruban magnétique (bon pour garder les cadres au ras du cadre.)
Tous les composants électroniques étaient reliés entre eux par des broches d'en-tête. Des soudures ont été effectuées pour câbler le GPIO du Raspberry Pi à la disposition requise par Servos (comme un mini PiHat). Les LED NeoPixel ont été câblées jusqu'à 5V, GPIO 18 et GND. Les servos étaient câblés jusqu'à 3,3 V, les GPIO 17 et 27 et GND, tandis que le commutateur à rouleau (agissant comme un déclencheur) était câblé à 3,3 V et GPIO 24.
Étape 4: Électronique et logiciel
L'appareil possède un Raspberry Pi Zero, connecté à une caméra, un Roller Switch (pour agir comme un déclencheur, sur la broche 24), une bande LED NeoPixel (environ 60 LED, sur la broche 18), 2 Micro Servos (pin 17 et 27). Il n'y a pas de batterie intégrée, l'ensemble de la configuration étant alimenté par un câble micro-USB. Le Raspberry Pi Zero se connecte sans fil à un haut-parleur Bluetooth, pour jouer différents sons Psycho-Pass.
Le Raspberry Pi est configuré comme un gadget Ethernet USB, avec SSH, VNC et caméra activés, comme dans
Le code exécuté sur le Raspberry Pi Zero est en Python et s'exécute au démarrage en mettant les commandes dans /etc/rc.local. Il allume les LED NeoPixel en cyan (comme la couleur des lumières du Dominator Psycho-Pass) et joue différents sons de coefficient de criminalité en appuyant sur la gâchette. Il utilise ces bibliothèques:
- gpiozero (intégré)
- rpi_ws281x adafruit-circuitpython-neopixel (vous devez exécuter "sudo pip3 install rpi_ws281x adafruit-circuitpython-neopixel")
Le code utilisé sera bientôt disponible (1 mois). Idem pour la page suivante
Étape 5: Vision par ordinateur
Le Raspberry Pi Zero a le potentiel d'exécuter un logiciel de détection de visage, de sorte qu'il puisse donner des lectures de coefficient de criminalité à partir du visage d'une personne.
Au lieu de compiler OpenCV, j'ai téléchargé et installé un binaire pré-compilé comme dans https://www.pyimagesearch.com/2018/09/26/install-opencv-4-on-your-raspberry-pi/. Une bonne ressource pour commencer avec Raspberry Pi Computer Vision est
Étape 6: Conclusion
Dans l'ensemble, pour un projet de vacances de courte durée, cela vaut la peine de le faire. Je l'ai fait à temps pour Anime Festival Asia 2019.