Pentru milestone-ul 3 am implementat algoritmul de stabilizare. Acesta fucționează dar este nevoie de mai mult reglaj înainte ca drona să poată fi capabilă de zbor. Momentan compensarea motoarelor nu este suficient de precisă, iar drona face mișcări prea bruște. În video demonstrăm cum algoritmul compensează înclinarea pe axe prin schimbarea puterii motoarelor. De asemenea se poate observa implementarea bonusului, aplicația este completă, are feedback de la dronă și afișează informații în timp real despre parametrii de zbor.

In acest video demonstram functionalitatile finale ale proiectului Adaptive Headlights. Preluam semnalul de la volan, calculam unghiul corespunzator si trimitem valoarea corecta la motoarele care controleaza farurile. Farurile folosesc un angrenaj de rotatie pe doua axe si pot face toggle intre faza lunga, faza scurta si oprite folosind un buton aflat langa placuta. Un alt buton opreste sau porneste intregul sistem. Modelul de bot de masina a fost, de asemenea, imbunatatit.

3D Final interface Possibility to start the game from a phone Option to play a game during load time

Ce ar trebui adaugat este ca pentru o conexiune la placuta este nevoie ca al doilea dispozitiv sa fie pe aceasi retea  si se va accesa ip-ul placutei pe portul unde s-a deschis socketul.

Codul pentru milestone 3 este in src/py_scripts. Este un singur script pentru milestone 3+bonus activity.

In this milestone, we completed the project by finalizing the mobile app and testing the entire system. Technically, we added the "follow up" function to the mobile app that allows us to see the current position of the car and to see the way it's updated in real time (real time tracking). Also, the camera of the map is animated so that the user can see the actual movement of the car. We made the final testing by putting our device in the car, connecting all the components, and making sure that everything works as expected (mobile app, API and the device). Also the notification system was stress tested to see if it handles a real-world scenario.

We covered “Smoke on the water” from Deep Purple.

Acest videoclip este un demo al tuturor functionalitatilor pe care le-am avut de implementat in aceasta etapa.Ce am reusit sa facem: - un program de pornire a senzorului LIDAR si afisarea datelor sub forma de unghi : , distanta : - un program de client pe UDOO care trimite aceste date unui server de pe calculatorul nostru (acest lucru a fost necesar deoarece interfata grafica construita de noi nu functiona pe udoo) -o interfata grafica in OpenGL prin care toate datele primite de la client sunt afisate sub forma unor puncte dispuse circular in functie de pozitia masinii noastre (aceste puncte reprezinta obiecte din jur - masini , case , oameni ,copaci etc) -un algoritm de clustering pentru gruparea convenabila a obiectelor (cum proiectul nostru trebuie sa identifice masini, trebuie ca celelalte obiecte sa fie ignorate in reprezentarea pe harta a locurilor de parcare ocupate/vacante)

Am adaugat modificarile codului pentru milestone 4 si pentru prezentarea finala in arhiva Project_08_Burned_Transistor.zip de pe bitbucket.

In this video you can see the effect of various parameters exceeding the thresholds that we set: alerts being displayed. Note: The alert that we were supposed to configure during the bonus milestone was also implemented during this stage. 

Am implementat functionalitatea de tranzitie automata intre faza scurta si faza lunga (si invers) folosind o camera montata pe bord. Streamul este obtinut de la camera prin V4L2 iar procesarea este facuta prin OpenCV. Algoritmul care recunoaste luminile ce provin de la masini (perechi de surse de lumina) ia in calcul orizontalitatea surselor de lumina, distanta dintre ele, dimensiunea lor, precum si perspectiva si linia orizontului (masinile mai indepartate for avea farurile/stopurile mai apropiate in poza).

Hello, For the last milestone and the bonus we made the python script to control the car. We take images from the camera and then processing them to determine distance to the car in front of us. Based on that distance, python script adapt the speed of the car, stopping it if it is necessary or avoiding the obstacle. We are sorry for bad demo at bonus but the batteries were over and we ran out of time.

Project 1: Conveyor Belt with Optical Sorter milestone 1: Codul pentru controlul motoarelor este pe repo-ul de git in folderul src. In faza experimentala este si scriptul de openCV pentru datele primite de la camera. 

We installed our usb wireless adapter (tp-link tl-wn722n) on the board and we were able to connect to wi-fi networks through it and through the board with the help of the web interface. Then we installed the package udoo-softap and after a restart we could connect to the default named udoo-hotspot network (we did not change anything in the config file just pointed the daemon to the aforementioned config file). We could connect to the network but it had no internet access because our usb adapter was displayed as not ready when we tried to debug (work in progress).

Bună, Pentru Bonusul 2 , o persoană a cântat o melodie la harpă, în timp ce cealaltă persoană a încercat să ghicească melodia , străduindu-se să facă cât mai puține greșeli. 

Bună , Am făcut Bonusul 1 în care am setat intensitatea unui LED în funcție de înălțimea notei : pentru o notă mai joasă de pe octavă ( DO ) LED-ul va lumina mai puțin , iar pentru o notă mai înaltă ( SI ) , va lumina mai puternic . Astfel , LED-ul are 10 intensitați posibile .  PS :  Pe langa plusul estetic, LED-ul conectat la PWM poate fi folosit și pentru depanare. Mulțumim !