Hello everyone, In this video we are showing off a couple of new features we implemented for the second Milestone. Yoda can control your appliances. In this demonstration, we connected two LEDs that are controlled by the assistant: turn on and off, make them less or more brighter. Each LED can be controlled individually or as a group and are easy to setup: connect an LED and specify which pins you used. In this example, we used the PWM pins for a fine-grained control. Yoda can make use of the information provided by sensors. Currently, it communicates with an LM75A temperature sensor via the I2C interface. Yoda can serve as a music player. You can tell your assistant to play music, skip a song, turn the music louder and manage your playlists. For more details about implementation, installation instructions and other specifications, please check our Git repository. Thanks for watching, Team Yoda

In acest clip este prezentata masina construita de noi.Se pot observa componentele interne precum senzorul lidar,rotile caracteristice si miscarile robotului pe axe.De asemenea,in repo-ul nostru puteti gasi poze cu componentele,aplicatia de control prin bluetooth precum si codul sursa.

We are the team CanYouCMe and this is the video for Milestone 1 Project 1: Conveyor Belt with Optical Sorter. We will present the assembled Conveyor Belt and the object removing mechanism. The belt motion is implemented using a stepper motor and the object removing mechanism is implemented using a servo motor, both being controlled by the UDOO board, using Arduino We also added the camera which will get the images to be processed.

-when a user submit a request we generate a QR code that contains all the information about that request -when a user modify a request we generate a new QR code with the related changes -the user will receive an email with the QR code on the email address that he used to submit/modify the request -in order to read the QR code we connected a webcam to the UDOO board and used Java Script in order to capture and analyze the image

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.

In video este aratat codul pentru recunoasterea unui obiect (cu ajutorul librariilor openCV) dupa o culoare HSV, setata prin slide-urile de range. Dupa ce obiectul este bine delimitat de culoare (rezultatul filtrarii se afla in fereastra Thresholded Image), acesta este identificat si urmarit (punctul de tinta, langa coordonate) in imaginea originala.

În cadrul acestei etape, am realizat o variantă incipientă a suportului fizic pentru sistemul nostru.

Milestone 1 Project: Infrared Remote Control We described the interface which will help us to control the the device.

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.

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

We bought the compatible components for our project and tested each of them. GPS module (u-blox NEO-6M + GPS antenna) USB mobile broadband mode In this milestone we also bought a Microsoft Azure subscription for testing and deployment.

Buna ziua, Pentru primul milestone am conectat o pereche laser-fotorezistor la plăcuța UDOO și am citit valorile analogice (simuland inaltimea produsului final). Multumim !

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.

In acest filmulet prezentam indeplinirea sarcinilor corespunzatoare primei etape: conectarea senzorilor la placa UDOO.citirea senzorilor(temperatura, umiditate, altitudine, presiune atmosferica si intensitate luminoasa) si afisarea datelor in terminalul Linux. De asemenea, se poate observa ca folosim si un LED care semnalizeaza nivelul de lumina(se aprinde atunci cand nivelul intensitatii scade sub o anumita valoare). Prima parte a filmuletului prezinta realizarea conexiunilor cu placa . Toti senzorii sunt alimentati de la 3.3V conform specificatiilor pentru functionare optima din foile lor de catalog. Totodata, aceasta tensiune este sub pragul de 3.3V ceea ce protejeaza porturile de intrare ale placutei. Conexiunea fizica UDOO - calculator a fost realizata prin USB iar pentru a avea acces la terminal s-a folosit VNC + Putty In partea doua a doua a filmuletului se observa afisarea in consola a datelor citite de la senzori, iar ultima parte reprezinta un bonus prin care dorim sa semnalizam scaderea intensitatii luminoase sub un anumit prag prin aprinderea unei lumini, in cazul de fata un LED.

Al doilea milestone al echipei Freya in care sunt prezentate elementele controlate de catre Udoo si senzori: -servomotor care deschide trapa rezervorului de apa daca sunt detectate picaturi de ploaie si daca acesta nu este suficient de plin; astfel rezervorul se va alimenta cu apa de ploaie -ventilator pentru a putea aerisi incinta serei in caz ca temperatura creste prea mult, acesta fiind controlat prin intermediul senzorului de temperatura -rezistor de putere pentru a incalzi sera; controlat cu ajutorul senzorului de temperatura si scos in evidenta prin intermediul releului pe care a fost inchis circuitul de alimentare si prin schimbarea limitei minime a temperaturii la o valoare peste temperatura citita de senzor -pompa de apa cu rolul de a uda plantele daca umiditatea solului scade sub limita. In video, scaderea umiditatii este simulata prin scoaterea din apa a senzorului de umiditate ce are ca efect declansarea pompei de apa

For this milestone we implemented a program that retrieves video stream from the USB camera using Python. The video illustrates the functionality: the user is connecting to the device and the video stream captured is shown to the laptop.

In acest video se poate observa cum extragem un cod ISBN de pe coperta unei carti.Am folosit un program si anume,zbar-tools. Am verificat ca ISBN-ul este extras cum trebuie,prin faptul ca ne-a afisat in browser, pagina de pe goodreads cu cartea de pe coperta careia l-am extras .

Am testat placuta cu o aplicatie IP Webcam pe un telefon Android. Pentru receptionarea stream-ului, am scris un program Python ce foloseste OpenCV.

We connect the camera to the board and wrote a program that detects the text from a picture in order to prove that we decode the information transmitted to the camera. The camera isn't active all the time. In order to power on or off the camera we use the gyroscope sensor (bassicaly we shrink a little the board).