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Tutoriel Java de l'accéléromètre numérique à 3 axes 12 bits/8 bits Raspberry Pi MMA8452Q : 4 étapes
Tutoriel Java de l'accéléromètre numérique à 3 axes 12 bits/8 bits Raspberry Pi MMA8452Q : 4 étapes

Vidéo: Tutoriel Java de l'accéléromètre numérique à 3 axes 12 bits/8 bits Raspberry Pi MMA8452Q : 4 étapes

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Vidéo: Raspberry Pi MMA8452Q 3-осевой 12-битный/8-битный цифровой акселерометр Учебное пособие по Python 2024, Juillet
Anonim
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Le MMA8452Q est un accéléromètre intelligent, à faible consommation, à trois axes, capacitif et micro-usiné avec une résolution de 12 bits. Des options flexibles programmables par l'utilisateur sont fournies à l'aide de fonctions intégrées dans l'accéléromètre, configurables sur deux broches d'interruption. Il a des pleines échelles sélectionnables par l'utilisateur de ±2g/±4g/±8g avec des données filtrées par filtre passe-haut ainsi que des données non filtrées disponibles en temps réel. Voici sa démonstration avec raspberry pi en utilisant du code java.

Étape 1: Ce dont vous avez besoin.

De quoi as-tu besoin..!!
De quoi as-tu besoin..!!

1. Framboise Pi

2. MMA8452Q

3. Câble I²C

4. Bouclier I²C pour Raspberry Pi

5. Câble Ethernet

Étape 2: Connexions:

Connexions
Connexions
Connexions
Connexions
Connexions
Connexions
Connexions
Connexions

Prenez un shield I2C pour raspberry pi et poussez-le doucement sur les broches gpio de raspberry pi.

Connectez ensuite l'une des extrémités du câble I2C au capteur MMA8452Q et l'autre extrémité au blindage I2C.

Connectez également le câble Ethernet au pi ou vous pouvez utiliser un module WiFi.

Les connexions sont montrées dans l'image ci-dessus.

Étape 3: Coder:

Code
Code

Le code Java pour MMA8452Q peut être téléchargé depuis notre référentiel GitHub - Dcube Store

Voici le lien pour le même:

github.com/DcubeTechVentures/MMA8452Q

Nous avons utilisé la bibliothèque pi4j pour le code java, les étapes pour installer pi4j sur raspberry pi sont décrites ici:

pi4j.com/install.html

Vous pouvez également copier le code d'ici, il est donné comme suit:

// Distribué avec une licence libre-arbitre.

// Utilisez-le comme vous le souhaitez, à profit ou gratuitement, à condition qu'il rentre dans les licences de ses œuvres associées.

// MMA8452Q

// Ce code est conçu pour fonctionner avec le mini module MMA8452Q_I2CS I2C disponible dans Dcube Store.

importer com.pi4j.io.i2c. I2CBus;

importer com.pi4j.io.i2c. I2CDevice;

importer com.pi4j.io.i2c. I2CFactory;

importer java.io. IOException;

classe publique MMA8452Q

{

public static void main(String args) lève une exception

{

// Créer un bus I2C

Bus I2CBus = I2CFactory.getInstance(I2CBus. BUS_1);

// Obtenir le périphérique I2C, l'adresse I2C MMA8452Q est 0x1C (28)

Périphérique I2CDevice = bus.getDevice (0x1C);

// Envoie la commande de veille

périphérique.write(0x2A, (octet)0x00);

// Envoie la commande active

périphérique.write(0x2A, (octet)0x01);

// Définir la plage jusqu'à +/-2g

périphérique.write(0x0E, (octet)0x00);

Thread.sleep(500);

// Lit 7 octets de données à partir de l'adresse 0x00(0)

// Statut, X msb, X lsb, Y msb, Y lsb, Z msb, Z lsb

octet données = nouvel octet[7];

device.read (0x00, données, 0, 7);

// Convertir les valeurs

int xAccl = (((données[1] & 0xFF) * 256) + (données[2] & 0xFF)) / 16;

si (xAccl > 2047)

{

xAccl = xAccl - 4096;

}

int yAccl = (((données[3] & 0xFF) * 256) + (données[4] & 0xFF)) / 16;

si (yAccl > 2047)

{

yAccl = yAccl - 4096;

}

int zAccl = (((données[5] & 0xFF) * 256) + (données[6] & 0xFF)) / 16;

si (zAccl > 2047)

{

zAccl = zAccl - 4096;

}

// Sortie des données à l'écran

System.out.printf("Axe X: %d %n", xAccl);

System.out.printf("Axe Y: %d %n", yAccl);

System.out.printf("Axe Z: %d %n", zAccl);

}

}

Étape 4: Candidatures:

Le MMA8452Q a diverses applications qui incluent les applications E-Compass, la détection d'orientation statique qui intègrent Portrait/Paysage, Haut/Bas, Gauche/Droite, Identification de la position arrière/avant, Ordinateur portable, liseuse et Détection de chute et chute libre pour ordinateur portable, en temps réel détection de l'orientation, y compris la réalité virtuelle et le retour d'informations de la position de l'utilisateur en 3D, l'analyse de l'activité en temps réel telle que le comptage des pas du podomètre, la détection des chutes libres pour le disque dur, la sauvegarde GPS à l'estime et bien plus encore.

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