Smart Light - Versionsgeschichte

Lihui liu: /* YouTube Video */

2023-01-09T17:48:35Z

YouTube Video

← Nächstältere Version		Version vom 9. Januar 2023, 19:48 Uhr
Zeile 434:		Zeile 434:
	== YouTube Video ==		== YouTube Video ==

	{{#ev:https://youtu.be/~~pzavkS0Z-sA~~\|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}		{{#ev:youtube\|https://youtu.be/00XEmlVwJVk \|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}
	<br clear=all>		<br clear=all>

Lihui liu: /* YouTube Video */

2023-01-09T17:44:59Z

YouTube Video

← Nächstältere Version		Version vom 9. Januar 2023, 19:44 Uhr
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	== YouTube Video ==		== YouTube Video ==

	{{#ev:https://youtu.be/pzavkS0Z-sA \|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}		{{#ev:https://youtu.be/pzavkS0Z-sA\|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}
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Lihui liu: /* YouTube Video */

2023-01-09T17:44:16Z

YouTube Video

← Nächstältere Version		Version vom 9. Januar 2023, 19:44 Uhr
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	== YouTube Video ==		== YouTube Video ==

	{{#ev:https://youtu.be/~~C2HFGLNtRtg~~ \|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}		{{#ev:https://youtu.be/pzavkS0Z-sA \|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}
	<br clear=all>		<br clear=all>

Lihui liu: /* YouTube Video */

2023-01-09T17:43:31Z

YouTube Video

← Nächstältere Version		Version vom 9. Januar 2023, 19:43 Uhr
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	== YouTube Video ==		== YouTube Video ==

	{{#ev:~~youtube\|~~https://youtu.be/~~00XEmlVwJVk~~ \|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}		{{#ev:https://youtu.be/C2HFGLNtRtg \|600px \|left\| Video 1: Smart Light Videoclip\| frame}}
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Dennis Schleicher: /* Lessons Learned */

2022-01-10T20:48:19Z

Lessons Learned

← Nächstältere Version		Version vom 10. Januar 2022, 22:48 Uhr
Zeile 410:		Zeile 410:
	Durch das Verwenden von MATLAB Simulink waren uns leider klare Grenzen in der Umsetzung des Projektes gesetzt. Dies bezieht sich vor allem auf die Schwierigkeiten C++ Bibliotheken in MATLAB Simulink zu verwenden sowie die Schnittstellen des Funduino Uno vielseitig zu nutzen. Beispielsweise ist es nicht möglich analoge Schnittstellen als digitale Schnittstellen zu deklarieren, wie es in der Arduino IDE möglich ist. Somit können in Simulink die Schnittstellen nur analog verwendet werden. Dementsprechend konnten keine 16 LEDs zum Aufbau einer LED Matrix verwendet werden, da nicht genügend Kontakte zum Ansteuern vorhanden waren. Außerdem war es aufgrund der anspruchsvollen Einbindung der Bibliotheken nicht möglich eine LED Matrix aus RGB LED Stripes oder ähnlichem aufzubauen. Somit musste eine Datenreduktion bei der Ausgabe in Kauf genommen werden.		Durch das Verwenden von MATLAB Simulink waren uns leider klare Grenzen in der Umsetzung des Projektes gesetzt. Dies bezieht sich vor allem auf die Schwierigkeiten C++ Bibliotheken in MATLAB Simulink zu verwenden sowie die Schnittstellen des Funduino Uno vielseitig zu nutzen. Beispielsweise ist es nicht möglich analoge Schnittstellen als digitale Schnittstellen zu deklarieren, wie es in der Arduino IDE möglich ist. Somit können in Simulink die Schnittstellen nur analog verwendet werden. Dementsprechend konnten keine 16 LEDs zum Aufbau einer LED Matrix verwendet werden, da nicht genügend Kontakte zum Ansteuern vorhanden waren. Außerdem war es aufgrund der anspruchsvollen Einbindung der Bibliotheken nicht möglich eine LED Matrix aus RGB LED Stripes oder ähnlichem aufzubauen. Somit musste eine Datenreduktion bei der Ausgabe in Kauf genommen werden.

	Des Weiteren hat sich wie bereits erwähnt ergeben, dass der verwendete Sensor seine Daten in einem 35 Byte langen Datenpaket über den I2C Bus sendet. Das Auslesen des I2C Bus Systems ist in MATLAB Simulink auf 32 Byte begrenzt, weshalb ~~uns~~ die zwei Bytes für das letzte Temperaturpixel der 4x4 Matrix verloren gehen. Dies ist ebenfalls in herkömmlichen C++ Bibliotheken auf 32 Bytes begrenzt, wie beispielsweise der C++ Bibliothek Wire.h. Mithilfe der WireExt.h C++ Bibliothek wäre ein vollständiges Auslesen des Sensors in der Arduino IDE möglich gewesen. Für MATLAB Simulink konnte keine Lösung gefunden werden, weshalb das 16. Temperaturpixel dauerhaft als NaN definiert wird.		Des Weiteren hat sich wie bereits erwähnt ergeben, dass der verwendete Sensor seine Daten in einem 35 Byte langen Datenpaket über den I2C Bus sendet. Das Auslesen des I2C Bus Systems ist in MATLAB Simulink auf 32 Byte begrenzt, weshalb die zwei Bytes für das letzte Temperaturpixel der 4x4 Matrix verloren gehen. Dies ist ebenfalls in herkömmlichen C++ Bibliotheken auf 32 Bytes begrenzt, wie beispielsweise der C++ Bibliothek Wire.h. Mithilfe der WireExt.h C++ Bibliothek wäre ein vollständiges Auslesen des Sensors in der Arduino IDE möglich gewesen. Für MATLAB Simulink konnte keine Lösung gefunden werden, weshalb das 16. Temperaturpixel dauerhaft als NaN definiert wird.

	Weitergehend hat sich in der Anwendung des Prototyps ergeben, dass Menschen keine so signifikante Wärmesignatur besitzen wie ursprünglich erwartet. Die Temperatur an der Oberfläche weicht nur minimal von der Umgebungstemperatur ab, wenn die Person viel Kleidung trägt. Sind jedoch viele freie Hautflächen im Messbereich des Sensors vorhanden, so lassen sich diese eindeutiger erkennen. Die Temperatur auf der Hautoberfläche beträgt ungefähr 28 °C. Dementsprechend ist das gewählte <math>\Delta T</math> mit 4 °C vergleichsweise klein.		Weitergehend hat sich in der Anwendung des Prototyps ergeben, dass Menschen keine so signifikante Wärmesignatur besitzen wie ursprünglich erwartet. Die Temperatur an der Oberfläche weicht nur minimal von der Umgebungstemperatur ab, wenn die Person viel Kleidung trägt. Sind jedoch viele freie Hautflächen im Messbereich des Sensors vorhanden, so lassen sich diese eindeutiger erkennen. Die Temperatur auf der Hautoberfläche beträgt ungefähr 28 °C. Dementsprechend ist das gewählte <math>\Delta T</math> mit 4 °C vergleichsweise klein.

Dennis Schleicher: /* Software */

2022-01-10T20:43:33Z

Software

← Nächstältere Version		Version vom 10. Januar 2022, 22:43 Uhr
Zeile 297:		Zeile 297:
	Es lässt sich deutlich erkennen, dass die Raumtemperatur über einen Zeitraum von 10 Sekunden konstant knapp unterhalb von 21 °C liegt. Dementsprechend konnte die gewünschte Wirkung mit der getroffenen Einstellung für <math>\alpha</math> = 0.6 erzielt werden. Die zeitliche Verzögerung des Messsignals (delay) durch das Tiefpassfilter kann vernachlässigt werden, weil es sich bei der Raumtemperatur um ein Messsignal mit sehr langsamen Änderungen handelt.		Es lässt sich deutlich erkennen, dass die Raumtemperatur über einen Zeitraum von 10 Sekunden konstant knapp unterhalb von 21 °C liegt. Dementsprechend konnte die gewünschte Wirkung mit der getroffenen Einstellung für <math>\alpha</math> = 0.6 erzielt werden. Die zeitliche Verzögerung des Messsignals (delay) durch das Tiefpassfilter kann vernachlässigt werden, weil es sich bei der Raumtemperatur um ein Messsignal mit sehr langsamen Änderungen handelt.

	Im nächsten Schritt wird über jedes Temperaturpixel gegangen und die Differenz zur Umgebungstemperatur gebildet. Ist diese größer als die Variable dT_max, welche die maximale Abweichung <math>\Delta T</math> darstellt, so wird in der Detektionsmatrix an der zugehörigen Stelle eine 1 hinterlegt. Diese 1 steht für ein gefundenes Objekt in dem jeweiligen Temperaturpixel. Anschließend wird die Anzahl an gefundenen Objekten gezählt und die Temperaturen der gefundenen Objekte abgespeichert. Wenn mindestens ein Objekt gefunden wird, schaltet das System die rote LED an, andernfalls die blaue. Abschließend wird die aktuelle Umgebungstemperatur in der Variable Temp_old für den nächsten ~~Durchgang~~ hinterlegt, damit diese im Tiefpassfilter verwendet werden kann.		Im nächsten Schritt wird über jedes Temperaturpixel gegangen und die Differenz zur Umgebungstemperatur gebildet. Ist diese größer als die Variable dT_max, welche die maximale Abweichung <math>\Delta T</math> darstellt, so wird in der Detektionsmatrix an der zugehörigen Stelle eine 1 hinterlegt. Diese 1 steht für ein gefundenes Objekt in dem jeweiligen Temperaturpixel. Anschließend wird die Anzahl an gefundenen Objekten gezählt und die Temperaturen der gefundenen Objekte abgespeichert. Wenn mindestens ein Objekt gefunden wird, schaltet das System die rote LED an, andernfalls die blaue. Abschließend wird die aktuelle Umgebungstemperatur in der Variable Temp_old für den nächsten Durchlauf hinterlegt, damit diese im Tiefpassfilter verwendet werden kann.

	== Komponententest ==		== Komponententest ==

Dennis Schleicher: /* Software */

2022-01-10T20:39:14Z

Software

← Nächstältere Version		Version vom 10. Januar 2022, 22:39 Uhr
Zeile 268:		Zeile 268:


	Eingangswerte der Funktion sind die Bytes aus dem Datenpaket, die der Sensor über den I2C Bus an den Mikrocontroller sendet. Diese Bytes sind in der Variable data hinterlegt. Anschließend werden zunächst einmalig die verwendeten Variablen als persistent Datentyp deklariert und ~~ein entsprechender Wert~~ zugewiesen. Das 16. Temperaturpixel kann aufgrund der bereits beschriebenen Problematik nicht ausgesen und somit berechnet werden. Dementsprechend wird ihm dauerhaft der Wert NaN zugewiesen.		Eingangswerte der Funktion sind die Bytes aus dem Datenpaket, die der Sensor über den I2C Bus an den Mikrocontroller sendet. Diese Bytes sind in der Variable data hinterlegt. Anschließend werden zunächst einmalig die verwendeten Variablen als persistent Datentyp deklariert und entsprechende Werte zugewiesen. Das 16. Temperaturpixel kann aufgrund der bereits beschriebenen Problematik nicht ausgesen und somit berechnet werden. Dementsprechend wird ihm dauerhaft der Wert NaN zugewiesen.

	Als nächstes werden die anderen 15 Temperaturen aus den Bytes berechnet und an ihrer zugehörigen Stelle in der 4x4 Matrix hinterlegt. Abschließend wird die vollständige Matrix an die Variable temperature zurückgeben. Eine Rückgabevariable kann nicht als persistent Variable verwendet werden. Weitergehend folgt im Programmablauf der Detektionsalgorithmus. Der Programmcode dieser MATLAB Function ist in Abbildung 13 einsehbar.		Als nächstes werden die anderen 15 Temperaturen aus den Bytes berechnet und an ihrer zugehörigen Stelle in der 4x4 Matrix hinterlegt. Abschließend wird die vollständige Matrix an die Variable temperature zurückgeben. Eine Rückgabevariable kann nicht als persistent Variable verwendet werden. Weitergehend folgt im Programmablauf der Detektionsalgorithmus. Der Programmcode dieser MATLAB Function ist in Abbildung 13 einsehbar.

Dennis Schleicher: /* Software */

2022-01-10T20:37:04Z

Software

← Nächstältere Version		Version vom 10. Januar 2022, 22:37 Uhr
Zeile 261:		Zeile 261:
	Die Software beginnt damit das Startkommando an den Sensor über den I2C Bus zu senden, damit er beginnt zu messen. Dies wird einmalig ausgeführt. Anschließend beginnt die endlose Zyklusschleife die nicht mehr verlassen wird. Innerhalb dieser Schleife wird zunächst ein 32 Byte langes Datenpaket über den I2C Bus ausgelesen. In diesem Datenpaket werden vom Sensor unter anderem die gemessenen Temperaturen übermittelt. Ursprünglich ist das Paket 35 Byte lang. Jedoch ist es mit den Bausteinen des "Simulink Support Package for Arduino Hardware" nicht möglich mehr als 32 Byte in einem Zyklus über den I2C Bus auszulesen. Mehr Informationen zu dieser Problematik lassen sich unter dem Abschnitt Lessons Learned wiederfinden.		Die Software beginnt damit das Startkommando an den Sensor über den I2C Bus zu senden, damit er beginnt zu messen. Dies wird einmalig ausgeführt. Anschließend beginnt die endlose Zyklusschleife die nicht mehr verlassen wird. Innerhalb dieser Schleife wird zunächst ein 32 Byte langes Datenpaket über den I2C Bus ausgelesen. In diesem Datenpaket werden vom Sensor unter anderem die gemessenen Temperaturen übermittelt. Ursprünglich ist das Paket 35 Byte lang. Jedoch ist es mit den Bausteinen des "Simulink Support Package for Arduino Hardware" nicht möglich mehr als 32 Byte in einem Zyklus über den I2C Bus auszulesen. Mehr Informationen zu dieser Problematik lassen sich unter dem Abschnitt Lessons Learned wiederfinden.

	Nach dem Auslesen der Messdaten folgt die Berechnung der Temperaturen in der zugehörigen 4x4 Pixelmatrix des Sensor. Dieser Vorgang wurde genau wie der Detektionsalgorithmus in dem Simulinkmodell mithilfe eines "MATLAB Function" Blocks ~~in dem Modell~~ implementiert. In diesem Block befindet sich der in Abbildung 12 dargestellte Programmcode.		Nach dem Auslesen der Messdaten folgt die Berechnung der Temperaturen in der zugehörigen 4x4 Pixelmatrix des Sensor. Dieser Vorgang wurde genau wie der Detektionsalgorithmus in dem Simulinkmodell mithilfe eines "MATLAB Function" Blocks implementiert. In diesem Block befindet sich der in Abbildung 12 dargestellte Programmcode.

	[[Datei:Code Funktion getTemperature.PNG\| 800px]]		[[Datei:Code Funktion getTemperature.PNG\| 800px]]

Dennis Schleicher: /* Software */

2022-01-10T20:36:04Z

Software

← Nächstältere Version		Version vom 10. Januar 2022, 22:36 Uhr
Zeile 259:		Zeile 259:


	Die Software beginnt damit das Startkommando an den Sensor über den I2C Bus zu senden, damit er beginnt zu messen. Dies wird einmalig ausgeführt. Anschließend beginnt die endlose Zyklusschleife die nicht mehr verlassen wird. Innerhalb dieser Schleife wird zunächst ein 32 Byte langes Datenpaket über den I2C Bus ausgelesen. In diesem Datenpaket werden vom Sensor unter anderem die gemessenen Temperaturen übermittelt. Ursprünglich ist das Paket 35 Byte lang. Jedoch ist es mit den Bausteinen des "Simulink Support Package for Arduino Hardware" nicht möglich mehr als 32 Byte in einem Zyklus über den I2C auszulesen. Mehr Informationen zu dieser Problematik lassen sich unter dem Abschnitt Lessons Learned wiederfinden.		Die Software beginnt damit das Startkommando an den Sensor über den I2C Bus zu senden, damit er beginnt zu messen. Dies wird einmalig ausgeführt. Anschließend beginnt die endlose Zyklusschleife die nicht mehr verlassen wird. Innerhalb dieser Schleife wird zunächst ein 32 Byte langes Datenpaket über den I2C Bus ausgelesen. In diesem Datenpaket werden vom Sensor unter anderem die gemessenen Temperaturen übermittelt. Ursprünglich ist das Paket 35 Byte lang. Jedoch ist es mit den Bausteinen des "Simulink Support Package for Arduino Hardware" nicht möglich mehr als 32 Byte in einem Zyklus über den I2C Bus auszulesen. Mehr Informationen zu dieser Problematik lassen sich unter dem Abschnitt Lessons Learned wiederfinden.

	Nach dem Auslesen der Messdaten folgt die Berechnung der Temperaturen in der zugehörigen 4x4 Pixelmatrix des Sensor. Dieser Vorgang wurde genau wie der Detektionsalgorithmus in dem Simulinkmodell mithilfe eines "MATLAB Function" Blocks in dem Modell implementiert. In diesem Block befindet sich der in Abbildung 12 dargestellte Programmcode.		Nach dem Auslesen der Messdaten folgt die Berechnung der Temperaturen in der zugehörigen 4x4 Pixelmatrix des Sensor. Dieser Vorgang wurde genau wie der Detektionsalgorithmus in dem Simulinkmodell mithilfe eines "MATLAB Function" Blocks in dem Modell implementiert. In diesem Block befindet sich der in Abbildung 12 dargestellte Programmcode.

Dennis Schleicher: /* Gehäuse */

2022-01-10T20:32:44Z

Gehäuse

← Nächstältere Version		Version vom 10. Januar 2022, 22:32 Uhr
Zeile 198:		Zeile 198:

	Das Gehäuse besteht aus zwei Teilen, welche beide durch das 3D Druckverfahren gefertigt wurden. Zum Drucken wurde ein Ultimaker 2+ Connect verwendet. Das Material ist PETG in schwarz.		Das Gehäuse besteht aus zwei Teilen, welche beide durch das 3D Druckverfahren gefertigt wurden. Zum Drucken wurde ein Ultimaker 2+ Connect verwendet. Das Material ist PETG in schwarz.
	Der Grundkörper dient dazu den Ardunio, den Sensor und alle benötigten Kabel zu schützen. Zudem sind Ausschnitte für den Sensor, den Stromanschluss des Funduino Uno und den USB Anschluss des Mikrocontrollers vorgesehen. Zur Halterung des Sensors wurden kleine Führungen konstruiert. Durch eine Verstrebung im Grundkörper wird verhindert, dass beim Verwenden der Anschlüsse der Funduino-Uno verrutschen kann. Die folgende Abbildung zeigt den CAD Entwurf des Grundkörpers.		Der Grundkörper dient dazu den Ardunio, den Sensor und alle benötigten Kabel zu schützen. Zudem sind Ausschnitte für den Sensor, den Stromanschluss des Funduino Uno und den USB Anschluss des Mikrocontrollers vorgesehen. Zur Halterung des Sensors wurden kleine Führungen konstruiert. Durch eine Verstrebung im Grundkörper wird verhindert, dass beim Verwenden der Anschlüsse der Funduino Uno verrutschen kann. Die folgende Abbildung zeigt den CAD Entwurf des Grundkörpers.

	[[Datei:Smart Light Grundkörper Solid Works.jpeg]]		[[Datei:Smart Light Grundkörper Solid Works.jpeg]]