Raspberry Pi

Hoy vamos a ver como utilizar una pantalla táctil con la Raspberry Pi. Hemos utilizado una pantalla táctil de 3,5 pulgadas, que viene con un puerto de 26 pines muy sencillo de conectar a la Raspberry Pi. Para ello simplemente debemos colocarlo de la siguiente manera: A continuación enchufamos el ratón, el teclado, el hdmi con un monitor, el cable de internet (o bien tener habilitado y configurado el wifi) y por último la alimentación de la Raspberry Pi.

Vamos a hablar ahora sobre una pantalla LCD (Liquid Cristal Display) que hemos usado con la Raspberry Pi, para mostrar por ejemplo la IP de la misma, entre otras cosas. La que nosotros elegimos es una de 16x2 (2 líneas de 16 caracteres) con el controlador HD44780, que puede encontrarse por menos de 2 euros. El diagrama de bloques de la pantalla es el siguiente: Para conectarla a la Raspberry Pi sin utilizar demasiados pines, y evitar tener que utilizar un expansor de puertos, se decidió utilizar el LCD en modo 4 bits, por lo que de los 8 pines de datos que tiene, sólo se conectan a GPIOs de la Raspberry los 4 más altos (D4 …D7).

Hoy vamos a hablar un poco de los servos, y veremos como utilizarlos con la Raspberry Pi. Un servo o servomotor es un dispositivo que contiene un eje que pude ubicarse y permanecer estable, es posiciones angulares concretas al enviarle un señal codificada a su entrada de control. Básicamente es un motor eléctrico que incorpora un sistema de regulación de la posición. Cuando la señal codificada cambia el ancho de su pulso, la posición angular del eje del servo cambia.

Vamos a explicar como funciona un motor de corriente continua (CC) o DC (Direct Current), como funciona un motor paso a paso, (o Stepper Motor), y como usar un motor DC con un puente en H. Motor DC o CC: Es una máquina que convierte energía eléctrica en mecánica, provocando un movimiento rotatorio, gracias a la acción de un campo magnético. Generalmente tiene devanados que se mueven en un campo magnético que fluctua de norte a sur, varias veces por revolución.

En esta entrada vamos a hablar sobre la cámara de Raspberry Pi. Lo primero que tenemos que hacer es conectarla al CSI de la Raspberry Pi como muestra la siguiente imagen: Ahora encendemos la Raspberry Pi, y si estamos usando el sistema operativo Raspbian, tenemos dos opciones para habilitarla, dependiendo de si trabajamos con entorno grafico o no. Si queremos habilitarla utilizando comandos, podemos hacerlo de la siguiente manera:

En esta entrada vamos a explicar como diseñar una interfaz gráfica para una pantalla táctil, de tal manera que conectada con la Raspberry Pi, podamos interactuar con ella de manera muy sencilla. La pantalla que utilizaremos sera la uLCD-43PT de 4D Systems y el programa que instalaremos para desarrollar la interfaz de la pantalla será el 4D System IDE workshop, que puede descargarse del siguiente enlace: http://www.4dsystems.com.au/product/4D_Workshop_4_IDE/ Una vez instalado el programa anterior, lo abrimos y creamos un nuevo proyecto de tipo Visi Genie.

Para configurar correctamente la hora de la Raspberry Pi, una vez que la tenemos conectada con el ordenador, escribimos en un terminal el siguiente comando: date --help Y nos aparecerán las distintas opciones que tiene el comando date: Por tanto vemos que utilizando el comando date -s seguido de la fecha y hora que queremos pasarle a la Raspberry Pi en el formato YYYY.MM.DD-hh:mm, conseguimos darle la hora y fecha correctas:

Una vez instalado Open CV para Raspberry Pi podemos hacer reconocimiento de imágenes. En concreto, en esta entrada, vamos a ver como identificar la posición de la mano con OpenCV. Para ello necesitamos conectar y habilitar la cámara de la Raspberry Pi, como indicamos en otra entrada anterior Sistema de vigilancia con Raspberry Pi. Con el siguiente código podemos hacer que reconozca si la mano está abierta o cerrada: # importamos los paquetes necesarios import cv2 import numpy as np import math import time import sys # Iniciamos el stream de la cámara con una resolución concreta vs = VideoStream(usePiCamera=True, resolution=(1296,972)).

OpenCV (Open Source Computer Vision) es una librería software de código abierto sobre visión artificial. Es multiplataforma por lo que existen distintas versiones en C/C++, Java, Python y distintos soportes para cada sistema operativo (Linux, Mac, Windows …). Contiene más de 500 funciones que abarcan una gran gama de áreas en el proceso de visión, como reconocimiento de objetos o reconocimientos facial, calibración de cámaras, visión estérea y visión robótica.

En este caso, vamos a combinar el sensor PIR HC-SR501, con la cámara oficial de la Raspberry Pi para crear un pequeño sistema de vigilancia. Cuando el sensor detecte movimiento, se mandará un comando a la cámara, para que haga una foto y se nos envíe a nuestro correo electrónico. Partiendo del programa en python que teníamos para controlar el sensor PIR, vamos a modificar el código de tal forma que cuando se detecte movimiento en vez de escribir por pantalla “movimiento detectado”, ejecute en segundo plano otro programa en python que toma una foto con la cámara.