Accesstid accelerometer, benchmarking

Accesstid accelerometer, benchmarking

För att resultatet ska bli så bra som möjligt så behöver AI-modellerna så mycket och aktuell data som möjligt. Detta sätter press på flera delar av projektet.

Här testas läshastigheten från givarna, i detta fallet: accelerometern. En tom while-loop kör, som väntat, 100 iterationer väldigt snabbt. Samma antal och while-loop fast med ett anrop till accelerometern tar 2.16 sekunder. Detta resultatet var konsekvent genom alla tester, där antalet iterationer ändrades.

Vi kan alltså få data från accelerometern ungefär 50 gånger / sekund (= 50 Hz). Det är inte jätte hög hastighet jämfört med andra accelerometrar på marknaden, men det sparar oss tid. Dessutom tror vi nog ändå att 50 Hz kommer vara tillräckligt.

Bilbana, accelerometer och kraschar

Bilbana, accelerometer och kraschar
För att få ett hum om vilka sensorer och axlar som var av störst intresse så körde vi en massa tester. Accelerometern har tre axlar, typiskt 3D-verklighet: Yaw - tänk höger och vänster sväng. Pitch - upp och ned. Roll - i sidled, som om bilen skulle rulla.
Raspberry Pi Sense HAT

Raspberry Pi Sense HAT
Inlägget är reklam för en produkt hos Kjell&Company och innehåller annonslänkar. För att utveckla och träna modellen behövs någon typ av data. Det kan (teoretiskt sett) vara vilken data som helst men i vårt fall så har vi valt att börja med accelerometer och eventuellt kompass. Raspberry PI Sense HAT har väldigt många olika sensorer och även en hel del LEDs. Vi har valt denna, trots sin storl…
Bästa batteriet för IoT eller inbyggda system

Bästa batteriet för IoT eller inbyggda system
Batterival är inte helt enkelt när det kommer till denna typen av projekt. I detta fallet är dessutom vikt också en faktor vilket gör det ännu svårare. Vissa enkortsdatorer går att strömförsörja direkt via GPIO-kontakterna, vissa behöver skydd- eller sidokretsar för att göra det möjligt (säkert). I vårt fall kör vi med en, så liten som möjligt, powerbank och micro USB. På det sättet slipper vi ett…
Löda fast bandkabel

Löda fast bandkabel
Att använda bandkabel när det går är att rekommendera. Ledarna är väldigt mycket mer skyddade och det är lättare att hålla koll på de. Mindre risk för trassel och att de åker in i andra komponenter eller hjul och bråkar. Det kan vara bra att, efter lödningen, fästa själva bandkabeln med lite häftmassa eller liknande för extra skydd. Detta gäller huvudsakligen under utveckling och testande av proje…
Rätt dator för projektet

Rätt dator för projektet
Inlägget är reklam för en produkt hos Kjell&Company och innehåller annonslänkar. I detta projektet ska vi försöka styra en av bilarna på en bilbana. Bilbanan är av skalan 1:32. Datorn som ska köra AI’n och kontrollera bilbanan är en Raspberry Pi Zero W.
Test av sensorer, ställdon

Test av sensorer, ställdon
För att förbereda mjukvaru-modulerna och samtidigt testa accesstider så konstruerades här ett enkelt test. Datorn togglar (slår på och av) en av GPIO-kontakterna ett antal gånger. Tidtagning görs i mjukvaran med Pythons egna tidsbibliotek. På andra sidan sitter en röd LED för att ’visa’ effekten. Tiderna till ställdonen (LED i detta fall, motorn i framtiden) var tillfredsställande låga.
Roll, pitch eller yaw?

Roll, pitch eller yaw?
Yaw är lite intressantare än pitch. Här syns rotationen som uppstår vid en sväng. Däremot så visas bara hur mycket bilen svänger och inte direkt nödvändigtvis hur snabbt. Så utan en tidsaspekt så blir yaw ointressant. Däremot är det definitivt en axel vi ska ha i åtanke och den kan mycket väl komplettera modellerna för prediktion.
Bilbana med AI, start och bilarna.

Bilbana med AI, start och bilarna.

När bilbanan levererades så påbörjades mätningarna. Bilen öppnades och det fanns en hel del olika saker som skulle räknas på. Vi behöver undersöka två olika (potentiella) störningar. Om vår bil står still och den andra bilen körs på full styrka. Hur mycket elektromagnetisk störning drabbas vår bil av då? Om vi kör vår bil på hög spänning. Hur mycket elektromagnetisk störning drabbas då vår Raspb…
AI, enkelt eller smart?

AI, enkelt eller smart?
Inlägget är reklam för en produkt hos Kjell&Company och innehåller annonslänkar. Att välja komponenter (oavsett område) kan vara svårt. Vi har målet att göra alla pusselbitar så enkla som möjligt till en början. Optimering kan vi göra senare. Till exempel så valde vi Raspberry Pi Sense HAT för att det fanns färdiga API’er som vi kunde komma igång med snabbt och enkelt.
Förberedelser AI och mjukvara

Förberedelser AI och mjukvara
En hel del mjukvara behövs för att få projektet att rulla. I början gick mycket av tiden till att uppdatera komponenter, system och mjukvara. Majoriteten av koden kommer att skrivas i Python.