Hello everyone, In this video we are showing off a couple of new features we implemented for the third Milestone. Yoda can notify you when there is some activity in your house or a gas leak occurs. Yoda can monitor disabled or elder ones, keep in touch with them and remind them to take medication. If the person does not answer, a notification is sent to the user. For more details about implementation, installation instructions and other specifications, please check our Git repository. Thanks for watching, Team Yoda

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.

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.

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.

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.

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.

Pentru indeplinirea cerintelor Milestone-ului 2, am atasat un display LCD la placuta UDOO Neo pentru a afisa datele colectate de la senzori. De asemenea, am realizat un simplu meniu, navigabil din butoane pentru a putea afisa selectiv datele primite de la senzori sau toate datele odata. Dupa cum se poate observa in filmulet, atingerea senzorilor duce la modificarea valorilor masurate de acestia.

Aplicatia administrativa a bazei de date. Design-ul este inca primar deoarece sunt singur in echipa si nu am apucat sa fac si design-ul dar core-ul merge. Pentru cine vrea sa vada cum merge cu mana lui: Adresa: catalin.etrandafir.ro Cont administrator: username - admin parola - admin Daca se buguieste puteti sa puneti un comentariu :smileygrin:

Pentru aceasta etapa am implementat o aplicatie in python, folosind opencv, prin intermediul careia calculam distanta de la camera la obiectul nostru. Am considerat numarul masinii din fata ca fiind un dreptunghi verde. Metoda pe care o folosim pentru a calcula distanta pana la obiect se bazeaza pe asemanarea triunghiurilor, iar formula pe care am implementat-o este: D = (W x F) / P W: latime obiect F: distanta focala P: latimea perceputa de camera P.S. Cand am masurat pentru 60 cm, initial masura bine dar apoi telefonul a intrat in cadru si camera a detectat un contur mai mic, de aceea nu este foarte exact.

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

Site-ul meu catalin.etrandafir.ro redirectioneaza catre adresa router-ului meu pe un port care redirectioneaza spre placuta UDOO pe portul serverului Tomcat. Daca serverul e pornit oricine care va intra pe catalin.etrandafir.ro va putea folosi aplicatia.

This video shows our implementation for storing cocktail's recipes. main.py file handles the parsing of recipes and storing them in memory. recipe.py contains the logic for every recipe which contains a list of tuples: (ingredient's name: time)

Echipa SOFTAL Milestone1- Video stream broadcast Pentru indeplinirea acestui milestone am ales sa implementez o aplicatie bazata pe socketi, partea de client pe pc si partea de server pe placuta. Serverul accepta mai multi clienti, daca se doreste vizualizarea de pe mai multe device-uri. Pentru captura imaginii si procesarea fiecarui frame am folosit opencv.  

Am realizat conexiunea la un monitor prin micro HDMI .

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.

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

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.