개발환경 SBC : Raspberry Pi 4B 4GB PC : Ubuntu20.04 LTS 설명 온습도 센서, 미세먼지 센서, 유해가스 센서로부터 수집한 데이터를 서브스크라이브하여 CSV 파일로 추출한다. CSV파일의 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습한다. 구분자는 ' , ' [컴마] 이다. 년 | 월 | 일 | 시간 | 구역 | 온도 | 습도 | 오염도 과정 소스코드 import rclpy import pandas as pd import datetime as dt from rclpy.node import Node from rclpy.qos import QoSDurabilityPolicy from rclpy.qos import QoSHistoryPolicy from rclpy.qos import ..

개발환경 SBC : Raspberry Pi 4B 4GB PC : Ubuntu20.04 LTS 설명 라즈베리파이에서 UART통신을 하여 정보를 받는 미세먼지 센서를 이용하려한다. 라즈베리파이는 기본적으로 6개의 UART를 활성화 할 수 있다. 이중 블루투스에 하나가 할당되어 5개의 UART를 사용자의 입맛에 맞게 활성화 할 수 있다. 물론 상황에따라 블루투스를 오프로 돌리고 6개를 사용할 수도 있다. 과정 1. 라즈베리파이에 raspi-config 를 설치한다. https://merobot.tistory.com/25 [Ubuntu]라즈베리파이 4B raspi-config 설치오류날때 wget https://archive.raspberrypi.org/debian/pool/main/r/raspi-config/..

개발환경 Desktop Ubuntu20.04 LTS Raspberry pi 4b 4GB ROS2 foxy 설명 미세먼지 측정 센서로부터 받아온 오염도 수치를 바탕으로 Fan을 제어한다. 오염도 수치에 따른 Fan모드는 다음과 같이 지정하였다. 저속모드 : 0 중속모드 : 1 고속모드 : 2 터보모드 : 3 현재는 미세먼지센서가 구비되어있지 않아 가상으로 토픽을 발행하여 테스트 하였다. 과정 1. 미세먼지 측정 노드로부터 0 ~ 3 까지의 오염도 수치를 서브스크라이브 한다. 2. 서브스크라이브한 오염도 수치를 바탕으로 Fan을 PWM제어 한다. 소스코드 import rclpy from rclpy.node import Node from rclpy.qos import QoSDurabilityPolicy fro..

개발환경 Desktop Ubuntu20.04 LTS ROS2 foxy 설명 지난번 만들었던 온습도센서 퍼블리시 노드를 기반으로 한다. 하지만 매번 라즈베리의 GPIO를 통해 센서데이터를 받아오기 불편하다는 단점이 있다. 따라서 임의값을 지정하여 온습도 데이터를 퍼블리시하였다. 온습도 데이터중, 습도 데이터에 따라 가습기에 연결된 릴레이 스위치를 작동시킨다. 사람이 가장 쾌적할 수 있는 습도 범위는 40% ~ 60%라고 한다. 따라서 그 중간값인 50%를 기준으로 작동을 지시한다. 과정 1. DHT_FAKE_PUB 노드를 통해 임의의 온습도 데이터를 퍼블리시한다. 2. RELAY_PUB 노드가 이를 서브스크라이브 한다. 3. 서브스크라이브한 습도를 가지고 IF문을 거친다. 4. 정수형태의 1과 0을 퍼블리..

개발환경 Raspberry pi 4 4GB Python 3.8 설명 자율주행 공기청정기의 온습도 정보를 받기 위해 DHT 11 센서를 이용했다. 파이썬을 이용하여 패키지를 제작하였다. DHT 11 센서는 라즈베리파이 전용 라이브러리가 존재한다. 따라서 패키지를 실행하기 위해서는 아래 깃에서 설치 과정을 따라 하기로 한다. https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_DHT GitHub - adafruit/Adafruit_Python_DHT: Python library to read the DHT series of humidity and temperature sensors on a Raspberry Python library to read the DHT series of ..