The Linux Embedded Challenge team offers you full support during contest. The workshop will enlarge your perspective towards the Automotive and Linux world. Its main objective is to prepare you in order to be full qualified for the development of contest project. The lectures will be held by experienced engineers from Freescale. The participation is recommended for the accepted Linux Embedded Challenge participants. Courses Themes Day 1 -  Developing Software with Wandboard Day 2 - Linux Kernel Programming Day 3 -  Embedded Graphics Day 4 -  Introduction to Computer Vision Day 5 -  Advanced Driver Assistance Systems Registration For registration, please send an e-mail to linuxemb@freescale.com specifying the days you would like to attend. If you want to participate only to workshop, you should specify in e-mail the following details: subject: [LinuxEmbeddedChallenge] Register only to Workshop  CV Please answer to the following questions: Which is your most important Linux project? What do you know about Automotive? Why do you want to participate to Linux Embedded Challenge? All documents have to be written in English. Please be aware that the number of participants is limited. The accepted Linux Embedded Challenge participants will have priority. When and Where Period: 14-18 July, 2014 Location: Freescale Semiconductor Bucharest, TATI Business Center, 45 Tudor Vladimirescu Street, TATI Business Center, Bucharest Country: Romania

Echipa Ment Milestone 2:             În primul rând, cadrul a fost asamblat și modelat pentru montarea laserelor și fotorezistențelor. Apoi, am legat diodele laser în paralel și le-am testat, legându-le la trei baterii AA de 1,5V puse în serie. Acestea au fost lipite pe cadru și aliniate cu fotorezistențele. În continuare, am montat fotorezistențele pe cadru, folosind câte o rezistență pentru fiecare, iar apoi le-am multiplexat, reducând numărul de pini folosiți pe plăcuță (unul analog și patru digitali, de selecție). Accelerometrul a fost conectat și testat cu succes la plăcuță, urmând să fie conectat la bețele de tobe.   Multumim! 

The video shows the connection made using the OBD2 protocol, this current implementation opens the connection and then read the current RPM and simply prints it on the screen. The second video show the manifold presure, measure in the same way as in the first video.

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.

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

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).

Al doilea bonus al echipei Freya in care este prezentata capacitatea serei de a recunoaste comenzi vocale de a fi controlata prin intermediul acestora. In video sunt prezentate comenzile pentru citirea senzorilor (status), citirea limitelor(limits) si schimbarea limitei maxime a temperaturii (change maximum temperature). Cea din urma este apelata de 2 ori pentru a scoate in evidenta efectul ei asupra ventilatorului. Comenzile pentru schimbarea limitei minime a temperaturii, umiditatii si a nivelului de apa functioneaza in mod asemanator.

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.

A house model with strategically placed sensors.

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

- am stabilit conexiunea intre senzorul IR si placa UDOO - am facut un program relativ simplu pentru a putea afisa masuratorile efectuate de catre senzor Se observa si in video ca masuratoarea nu era una fixa deoarece colegul micsorea/marea raza de actiune a senzorului. Din pacate senzorul are o eroare de masurare de aproximativ +/-2 per masuratoare atunci cand distanta de masurare a senzorului nu se modifica. (furca blocata)

In acest clip video va prezentam posibila schema a apartamentului , acesata schema poate suferii modificari in functie de evolutia proiectului.

For this milestone we created a web interface. We have connected a software joystick with one of the servos that we will use to move the robot. For feedback we displayed using a 3d object the board's relative position, as a more advanced form of a debug console. The web server we used also can be used as a REST controller, we can use the /direction and the /tilt paths to set the motor speed and to retrieve the current data from the accelerometers.

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 milestone am combinat partile din milestone 1 si milestone 2, facand un proiect functional. Sarim peste milestone 3 deoarece am avut probleme cu el si nu l-am putut rezolva la timp.

In acest video am aratat ca am facut rost de codul ISBN din fluxul video al camerei web conectate la placuta.