Milestone 1 -engiNEAR Afisam ca avem camera conectata la placuta, arata in timp real fluxul video primit de aceasta si la apasarea tastei ESC, programul se inchide si salveaza un frame in fisierul kappa.jpeg.

In the video we present the requirments for the 3rd mileston and for the bonus one.

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.

Milestone 4 (20 pts., 1 week): Finish the project Based on the information from the video camera (vehicles ahead, speed and distance to them), the application should update the speed of the car in order to continuously maintain the safe distance and the speed value as close as possible to the preset one.

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.

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)

-an administrator would be able to access and configure the applications remotely or locally based on mail and a password authentication method. -it can be done over a remote connection (webserver or phone) bonus activities: -an administrator can add, edit or remove requests using the LCD. -on index page are displayed number of requests,  available hours to be reserved through "Check Available Hours" feature and logs, which can be found in the admin platform. -these statistics can be available locally (on the LCD) or remotely (web or phone)

Salutare! In acest video se poate observa cum cartea este identificata in functie de codul ISBN si cum aplicatia cere permisiunea de a adauga o carte noua in shelf in numele unui utilizator de  Goodreads. La adaugarea cartii este prezentata optiunea de a alege intre read, curently-reading si to-read. La alegerea primei optiuni se va aprinde LED-ul verde, iar pentru celelalte doua optiuni cel galben, respectiv rosu.

Asa cum am specificat in descrierea celuilalt videocliptopografie este construita in acelasi timp in care robotul se deplaseaza prin camera.In acest clip se poate observa modul in care robotul se deplaseaza si obiectele care,in videcolipul precedent,sunt detectate.

In acest clip se poate vedea modul in care se modifica topografia zonei scanata de catre masina.In timp ce masina se deplaseaza(lucru vizibil in urmatorul videoclip) obiecte noi detectate apare si cele vechi dispar.Clusterele sunt recalculate si grupate reprezentand noile obiecte.

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

We have described what happens in this video in the documentation uploaded on bitbucket, in the JustInTime_Milestone_4.doc file

We've described what happens in this video in the documentation uploaded on bitbucket in the JustInTime_Milestone_2.doc file

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).