Информационный портал по безопасности

Сейчас мы готовим новую площадку для детских занятий. В процессе подготовки стал вопрос выбора платформы, на которой будем обучать. По такому случаю мы подготовили обзор имеющихся платформ с обоснованием выбора. Документ, вроде, интересный получился, решил его здесь опубликовать. Некоторые вещи изложены сильно упрощенно, поскольку текст предназначен не только для хардкорных технарей.

Сейчас мы готовим новую площадку для детских занятий. В процессе подготовки стал вопрос выбора платформы, на которой будем обучать. По такому случаю мы подготовили обзор имеющихся платформ с обоснованием выбора. Документ, вроде, интересный получился, решил его здесь опубликовать. Некоторые вещи изложены сильно упрощенно, поскольку текст предназначен не только для хардкорных технарей.

В данном цикле статей я буду рассказывать о моем опыте сборки «умной» автоматической системы для кормления домашнего питомца, в моем случае – кота.

Хочу сразу отметить, что на первом шаге речь пойдет только об "автоматической" кормушке, а "умной" она станет на следующих этапах (если повезет, и все пойдет по плану).

Итак, начнем с концепции и целей:

Сделать систему, которая освободит меня от обязанности кормить кота сухим кормом (шаг 1)

Оснастить систему датчиком веса под миской и осуществлять кормежку в соответствии с показаниями весов: если миска пустая – подсыпать, иначе – ждать пока миска не станет пустой (шаг 2)

Добавить в систему вай-фай модуль и видеокамеру для передачи фотографий с любимым котом, а также обеспечить контроль кормежки удаленно. Кроме того, собирать данные о том сколько кот съел и строить аналитику (шаг 3)

На первом шаге не требуется большое количество датчиков и манипуляторов, достаточно одного серводвигателя (например, Micro Servo Towerpro SG90 9 г), поэтому все управление происходит с платы ArdruinoUno, которая идеально подходит для задач такого рода.

->

На сегодняшний день оптическое распознавание символов является частью решения таких прикладных задач, как распознавание и оцифровка текстов, распознавание документов, распознавание автомобильных номеров, определение номеров банковских карточек, чтение показаний счетчиков учета, определения номеров домов для создания карт (Google Street View) и т.д.
Распознавание символа означает анализ его изображения с целью получения некоторого набора признаков для сравнения их с признаками класса [ 1 ]. Выбор такого набора и способы его определения отличают разные методы распознавания, но для большинства из них необходима одномоментная информация обо всех пикселях изображения.
Последнее обстоятельство и достаточно большой объем вычислений делают невозможным использования маломощных вычислительных устройств (микроконтроллеров) для оптического распознавания символов. «Да и зачем?» — воскликнет информированный читатель, «мощности вычислительных устройств постоянно растут, а их цена падает!»[2, 3]. Допустим, что ответ будет такой: просто интересно, возможно ли упростить метод распознавания до такой степени, чтобы можно было бы использовать микроконтроллер?

Если кто-нибудь использовал linux-драйвер шины 1-Wire на основе GPIO, то наверняка замечал, что в момент выполнения обмена данными загрузка SY% подскакивает чуть ли не до ста 100% (что вполне логично для bitbang-реализации). Конечно, можно поставить специализированный контроллер шины 1-Wire с подключением через I2C DS28E17 или использовать UART, но… Все-таки использовать linux для приложений реального времени не лучшая идея. Пусть контроллер на нем занимается высокоуровневой логикой, а весь реалтайм можно вынести на отдельный процессор. Тем более, что задач для этого отдельного процессора в моем проекте более чем достаточно.

Неделя плавно подходит к выходным, поэтому самое время придумать себе занятие на длинные праздники. Например, можно собрать из Raspberry Pi тепловизор для ответа на вечные вопросы "сколько греть двигатель" и “какова температура головы у программиста”. Или собственный вариант Google Glass на базе Arduino, пусть и узкоспециализированный.

О протоколе DALI

DALI (Digital Addressable Lighting Interface) – протокол, предназначенный для управления осветительными приборами. Протокол был разработан австрийской компанией Tridonic и основан на манчестерском кодировании: каждый бит данных кодируется перепадом от низкого сигнала к высокому или наоборот.

Наверное многие уже видели автомойки самообслуживания. Можно ли создать такой аппарат на Arduino?

Под Новый Год ко мне приходит желание разработать что-нибудь нестандартное. В этот раз я решил начать собирать и обрабатывать погодные данные возле своего дома. И, конечно, выбрал Arduino в качестве железа, а вот в качестве хранилища и инструмента просмотра и анализа — упоминавшийся недавно на Хабрахабре конструктор бизнес-приложений Orienteer. Тем что получилось, я поделюсь в этой заметке.

Печаль. Сдох аккумулятор, незаслуженно забытый зимой в гараже. Я его вынул из мотоцикла, то ли сигнализация сожрала всё, то ли не зарядился в прошлые покатушки. Напряжометр показывал 9В, что есть криминал.

Я принёс батарею домой, отогрел, подключил к заряднику. Зарядник через полчаса показал ОК. Врал. Ничего там не ок. Лампочка ближнего света горела примерно 10 минут и потом быстро перешла в состояние «слабо грею воздух». Аккумулятор 6Ач, лампочка 55Вт.

Не покупать же новый аккумулятор? Зима, время есть. Есть ардуина даже и коробка всяких чипсов из Китая. Зря пылятся там что ли?



В далёкой советской армии 30 лет назад я проходил курс ухода за аккумуляторами. Основное отличие его от инструкций 21 века было таким: батарея должна проходить серию циклов заряда и разряда. Без этого, сколько её в заряднике не держи, какой бы он ни был умный, она сдохнет.