CanYouCMe - Milestone 2 - Conveyor Belt with optical sorter We implemented a mechanism which detects object presence and absence using image processing. The conveyor starts running when detects an object, and when there are not more objects, it stops. 

Am prezentat funtionalitatea proiectului. Datorita faptului ca placuta udoo ruleaza mai lent codul detector de pozitia pupilei si notificarea laptopului se face prin retea( programul detector care ruleaza pe udoo scrie intr-un fisier pozitia pupilei, dupa care o transmite prin scp calculatorului, cel din urma ruland un script care afiseaza mereu fisierul primit) am atins limita maxima(2:46) pentru fimul demonstrativ. Drept urmare, prezentarea codului constitutiv Milestone3 se afla pe repo-ul de Github , sub forma unui filmulet complet in care: prima parte reprezinta prezentarea codului iar a 2-a parte reprezinta prezentarea functionalitatii. Din motivelor de mai sus am ales sa pastram partea de prezentare a functinalitatii pentru uploadul de aici si sa facem referire fimuletul complet prezent pe GitHub.

We connected udoo to wireless Installed apache  We added some buttons to control the movement of the robot We had to put the web server on port 81 because we had some issues with apache and port 80

Am imbunatatit partea de transmisie seriala pentru a putea trimite si Ack inapoi la server-ul de python pentru a verifica ca datele au fost primite de catre partea de arduino. Am implementat scrierea de semnale PWM pe ESC-uri pentru a putea controla motoarele Am construit drona pentru a putea testa toate componentele si controlul motoarelor Am folosit Neo.Gpio pentru a lua datele de la senzori si a le avea pe server-ul python

Codul pentru procesarea de imagine se afla pe git in folderul src/py_scripts.

For this milestone, the new implemented functionality consists of: - adding login/logout feature - enabling an admin user to add new users - separating devices by users and commands by devices - adding IR learning functionality for devices which use the Sony protocol - lighting up a LED while the device is in learning mode

   Hello! Suntem echipa UDOOpia si proiectul nostru se numeste Self-Balancing Robot. In cel de-al doilea milestone am avut de montat motoarele si alimentarea, precum si de comandat miscarile robotului prin intermediul interfetei web.    Am ramas fara baterii si am alimentat placuta tot de la laptop. Urmeaza, insa, sa renuntam de tot la ele si sa le inlocuim cu acumulatori, datorita eficientei lor.    De asemenea, kit-ul sugerat pentru asamblarea robotului nu a fost favorabil intrucat piesele nu se potrivesc intre ele (universal plate cu piesele in dotare si suporturile motoarelor). Urmeaza sa facem o proiectare a pieselor necesare si sa le scoatem la o imprimanta 3D, pentru un aspect imbunatatit al robotului.    Avand 2 suporturi de baterii, am optat pentru conectarea lor in serie pentru a obtine o singura sursa de alimentare a driverului de motoare. Driverul l-am conectat la motoare si l-am atasat la pinii de Arduino.

A house model with strategically placed sensors.

We installed opencv and libraries for working with opencv in Python and managed to create an application for finding the eye pupil. In case the camera finds the eye, it will display only the data and image for the eye. In case it doesn't it will show the greyscale image and also show an error "No pupil detected". We also added a counter so in case the camera doesn't see the pupil for a certain time it can assume that the eye is closed and will show a message. As we have some issues with the opencv library and detecting camera on UDOO, we have tested the camera only on PC, but if it the code works on Ubuntu 16  it should also work on UDOO.

We are sending one video for 4 milestones. Here we've implemented the server app in python (on the UDOO board) and an client app on Android. We can do everything which is required in those 4 milestones. We have made a list of options on the server from where we can add, delete, show receipts and pompes. The receipts and pompes are stored in json files. From the client app we can obtain the list of receipts and order drinks.

Salutare, In acest clip video demonstram implementarea primului milestone: interactiunea om - asistent pentru a rezolva anumite task-uri din viata cotidiana. In partea stanga a clipului sunt informatiile necesare, in partea dreapta este o interfata web expusa de asistent in care se observa istoricul comenzilor, iar in partea de jos se vede placuta UDOO, microfonul si boxa audio. Pluginurile implementate suporta: adaugarea evenimentelor in Google Calendar; stocarea notitelor in Evernote; obtinerea unor informatii despre sistemul pe care ruleaza asistentul; cautarea unui film pe IMDb si descrierea lui sumara; obtinerea informatiilor despre actiunile dintr-un portfoliu; oferirea informatiilor despre vreme; cautarea telefonului mobil.   Din pacate, din cauza limitei de 3 minute, ne-a fost greu sa cuprindem toate functiile posibile, motiv pentru care am incercat sa exemplificam doar partile relevante fiecarui plugin. Pe langa functionalitatea prezentata in videoclip, asistentul suporta si urmatoarele: suport multilingv; diferite voci si accente (mult mai bune fata de cea folosita in clip); reglarea automata in functie de zgomotul din camera; diferite module pentru transcrierea si redarea textului in format audio. Pentru mai multe detalii despre implementarea solutiilor, instructiuni de instalare si alte specificatii, va rugam consultati fisierul data/milestone_1.md din repository-ul Git. Va multumim, Echipa Yoda

We bought the compatible components for our project and tested each of them. GPS module (u-blox NEO-6M + GPS antenna) USB mobile broadband mode In this milestone we also bought a Microsoft Azure subscription for testing and deployment.

Buna ziua, Pentru primul milestone am conectat o pereche laser-fotorezistor la plăcuța UDOO și am citit valorile analogice (simuland inaltimea produsului final). Multumim !

In videoclipul de mai sus se poate vedea cum robotul este controlat cu ajutorul unei aplicatii Android.Filmulet cu aplicatia se poate gasi pe repositoriul nostru.De aseamenea,am reusit sa facem senzorul LIDAR sa functioneze si sa trimita date spre a fi interpretate.Tot in repositori se pot vedea rezultatele interpretarii datelor si a faptului ca senzorul functioneaza.

Al doilea milestone al echipei Freya in care sunt prezentate elementele controlate de catre Udoo si senzori: -servomotor care deschide trapa rezervorului de apa daca sunt detectate picaturi de ploaie si daca acesta nu este suficient de plin; astfel rezervorul se va alimenta cu apa de ploaie -ventilator pentru a putea aerisi incinta serei in caz ca temperatura creste prea mult, acesta fiind controlat prin intermediul senzorului de temperatura -rezistor de putere pentru a incalzi sera; controlat cu ajutorul senzorului de temperatura si scos in evidenta prin intermediul releului pe care a fost inchis circuitul de alimentare si prin schimbarea limitei minime a temperaturii la o valoare peste temperatura citita de senzor -pompa de apa cu rolul de a uda plantele daca umiditatea solului scade sub limita. In video, scaderea umiditatii este simulata prin scoaterea din apa a senzorului de umiditate ce are ca efect declansarea pompei de apa

Aceasta esta macheta noastra . o sa adaugam mai multi senzori, metoda de autentificare ,leduri  

Primul milestone al echipei Freya. Are in componenta 4 senzori: nivel de apa, temperatura, picaturi de ploaie si umiditate sol. Datele pot fi citite oricand prin optiunea --show. Acestea sunt, de asemeni, citite automat si sunt stocate in baze de date RRD (prin optiunea --update) in fiecare minut folosind cron. Cu aceste baze de date putem crea grafice care arata evolutia mediului in timp.

We run out of batteries so we used direct alimentation for the demo.

Am adaugat generarea de coduri QR la crearea de request-uri. Cand este scanat, codul duce pe pagina de validare a codului respectiv din webapp.