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

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

Pana in momentul de fata, am conectat 2 senzori la placuta UDOO:    - Senzor pentru masurarea temperaturii si umiditatii;    - Senzor pentru masurarea presiunii atmosferice. Masuratorile se realizeaza o data la 5 secunde, iar masurarea presiunii se face in 2 moduri:    - presiuni absoluta, calculata in functie de temperatura;    - presiune in functie de altitudine (referinta: nivelul marii).

In this video you will be able to see the electronic scheme that we have designed with the purpose of fulfilling the tasks Milestone 1 consists in. You will also be able to see the environmental parameters measured by the sensors and also the ones measured as a result of simulating various situations. 

Weather Station Milestone 1: Citire date de la senzori In acest demo avem senzorii conectati la placa UDOO Neo. Programul care ruleaza pe core-ul Arduino primeste request-uri prin serial si raspunde cu date de la diversi senzori. Programul minicom demonstrat in prima parte permite monitorizarea liniei serial atasate si transmiterea de mesaje. Programul mile1 trimite request-uri intr-un format acceptat de core-ul Arduino si afiseaza datele intr-un format user-friendly In ultima parte demonstram ca datele citite de senzorul de lumina se schimba cand acesta este iluminat cu un led.

Am atasat un lcd si am afisat datele citite pe el, am pus mana pe senzorii de temperatura si peste cel de lumina pentru a se observa ca se schimba valorile.

In this video you can see the hdmi connection we had made and the data retrieved from the sensors printed on the screen as a result. 

In the movie, we show that we wired the necessary connections to the 'T' pin (the red wire) of the board inside the headset, and to the ground, that needs to be common with the UDOO board's ground (the black wire). The wires are connected to the 0 (RX) pin and the GND pin of the UDOO board, respectively. Software-side, we used the Brain library which takes packets received from the serial interface and interprets them, giving values in CSV form, for us to process in the next step. For receiving data from the headset, the M4 core of the board runs the Arduino code and uses the Serial0 object (UART 5) to take the raw data, which is processed by the Brain library. Then, the resulting string is sent to the A9 core by using the provided shared memory. The Serial object is used for this step, as we see in the video. The received string contains values in the following form: signal strength, attention, meditation, delta, theta, low alpha, high alpha, low beta, high beta, low gamma, high gamma We will use them in the following milestones.

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.

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)

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. 

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.