Разработка радиолокатора с использованием HC-SR04 и Arduino ||Arduino-diy.com

С появлением Arduino, идея о системе ультразвукового зрения не покидают многих.

Оказывается, не только подводные лодки и и физики могут использовать ультразвуковые волны в своих корыстных (и не очень) целях. Если раньше вы могли только фантазировать и мечтать о подобном, то сейчас пора откопать ваш Arduino и ультразвуковой датчик расстояния и приняться за создание ультразвукового локатора своими руками! В статье подробно описана конструкция и особенности ультразвукового эхолокатора на Arduino. Отдельное внимание уделено визуализации измерений. Данный материал не является инструкцией по изготовлению подобного эхолокатора (исходников кода не прилагается), но полностью описывает алгоритм разработки механической части и программного обеспечения.

Необходимые компоненты

• Arduino Uno
• Сервомоторы SM-S4303R
• Источник питания 5 В DC
• Модуль HC-SR04 — ультразвуковой датчик расстояния
• Металлический конструктор — для механической части проекта
• Макетная плата и проводники
• Компьютер с USB кабелем для передачи о обработки данных
• Ну и всякая мелочевка…

В проекте использовались сервомоторы SM-S4303R, которые обеспечивают вращение ротора без ограничения угла поворота. Не самый популярный ход, но зато процесс разработки становится гораздо интереснее.

Видео завершенного эхолокатора с использованием ультразвукового датчика расстояния и Arduino приведено ниже:

Теоретическая база

Радар (radar (radio detection and ranging)) работает по принципу излучения и получения коротких импульсов электромагнитной радиации. Он отправляет радиоволну в заданном направлении в пространстве. Когда эта волна достигает объекта, она отражается от объекта и поступает обратно на радар, который отслеживает время, которое прошло с момента генерации импульса. Если знать, с какой скоростью электромагнитный импульс распространяется в той или иной окружающей среде (спойлер: в воздухе скорость составляет около 300,000 км или около 7,5 раз вокруг Земли за одну секунду), можно рассчитать расстояние до преграды, от которой он отразился. Это расстояние составит половину рассчитанного пути волны (так как импульс перемещается от радара к объекту и потом обратно на радар).

Сонар (sonar (sound navigation and ranging)) работает по тому же принципу, что и радар, но использует короткие звуковые импульсы (“pings”). В основном сонары используются на подводных кораблях и субмаринах. Дельфины и летающие мыши используют тот же принцим для обнаружения препятствий.

HC-SR04 — это дешевый ультразвуковой датчик расстояния, который работает по принципу, описанному выше. Он излучает короткие ультразвуковые импульсы и измеряет время, через которое импульс вернется обратно. В зависимости от времени и скорости звука (около 340 метров в секунду) можно рассчитать расстояние до объекта, от которого отразилась ультразвуковая волна.

После получения отраженного импульса, выход сенсора переключается с 0 В (low) на +5 В (high). Выход остается в режиме high, пока приемник (ресивер) не обнаружит первый отраженный сигнал. После этого происходит перезагрузка и устанавливается режим low. Таким образом, время, пока выход находится в состоянии high, равно времени распространени звуковой волны до преграды и обратно.

Давайте взглянем на чудесную улыбку готового радиолокатора. Синяя плата сверху — это ультразвуковой датчик расстояния. Левая часть — это ультразвуковой эмиттер (излучатель ультразвуковых волн), а правая часть — ресивер (приемник ультразвуковых волн).

В даташите нашего ультразвуковой сенсора указано, что угол излучаемой волны составляет около 30°, так что для того, чтобы обнаружить объекты на 360 градусов, нам надо обеспечить его вращение. Для этого нам понадобится вращающаяся платформа с серводвигателем в основании.

Сервы — это двигатели, которые управляются электрическими импульсами. Можно выделить два типа серводвигателей: те, которые вращаются без ограничений и те, у которых ротор перемещается с заранее предусмотренным «шагом». Управлять углом поворота последних можно с помощью подачи электрического импульса определенной длины. Если сервомотор получает на вход импульс, который интерпретируется как поворот на, угол, скажем, 90°, ротор выйдет в позицию 90° и остановится. Серводвигатели, которые вращаются без ограничений могут управляться по скорости вращения и направлению с помощью той же длины импульса.

В принципе, серводвигатель с управлением по углу поворота ротора — более практичный вариант для сканирующего радиолокатора. Вы можете обеспечить поворот выходного вала, например, на 5°, снять показания, передать информацию о расстоянии до объекта на ваш контроллер или персональный компьютер, сделать еще один поворот и так далее… В этом проекте используется серводвигатель с постоянным вращением ротора, которому нельзя передать данные для выхода в конкретное положение без дополнительной обвязки. Один из вариантов — подключить к валу серводвигателя потенциометр и контролировать показания с него. Сопротивление на выходе потенциометра можно преобразовать в угол поворота вала. Но в данном случае реализуется другой вариант: в этом случае контролируется скорость вращения вала двигателя и рассчитывается угол в зависимости от скорости. Конструктивное исполнения самого механизма радиолокатора показана на рисунке ниже:

Красный диск прикреплен к оси, которая обеспечивает вращение ультразвукового датчика расстояния. К диску прикреплена пружина от шариковой ручки. Пружина вращается вместе с диском. Пружина подключена к общей земле. Две тонкие металлические пластины установлены в конечных точках вращения. Каждая пластина одному из двух контактов на Arduino, которые поддерживают работу прерываний. Количество и номера контактов с прерываниями зависят от модели Arduino, которая используется. На Arduino Uno это два пина: пины 2 и 3). Пины на Arduino подключены к контакту + 5 Вольт через подтягивающие резисторы. В результате, фольга и пружина выполняют роль кнопки-переключателя. Когда контакт не замкнут — пружина не прижата к фольге — на контакте Arduino 5 В. Когда появляется контакт, соответствующий пин зазенляется и напряжение на нем падает до 0 В. С использованием attachInterrupt, можно указать функцию, которая будет выполняться, каждый раз при изменении питания на контакте от 5 В до 0 В. В пределах данной конкретной функции прерывания, указана определенная длительность управляющего импульса и сбрасывается счетчик вращения. Счетчик отслеживает микросекунды с момента последней смены направления вращения. То есть, зная скорость вращения, мы можем рассчитать текущее положение.

Для того, чтобы обеспечить стабильное вращение в обоих направлениях, реализован алгоритм калибровки скорости, который отрабатывает каждый раз, когда Arduino перезагружается. Скорость вращения ротора по часовой стрелке указана на уровне программы, скорость вращения в противоположном направлении подстраивается (под скоростью подразумевается длина инмульсов, которые обеспечивают вращение по и против часовой стрелки). Основная задача калибровки — определить длину импульса, которая гарантирует одинаковую скорость вращения в обоих направлениях. При калибровке, Arduino подает команду вращаться вперед и в противоположном направлении на протяжении 20 секунд. На протяжении этого времени, засекается продолжительность вращения и рассчитывается средний период. После 20 секунд калибровки, вращение по и против часовой стрелки сравниваются и подбирается необходимая скорость вращения против часовой стрелки. После этого проводится вторая итерация калибровки — еще 20 секунд отработки указанного алгоритма. Новые итерации будут повторяться, пока разница между периодами не составит меньше 1/10 секунды. Обычно для этого необходимо 3-4 итерации.

Обмен данными с компьютером

Есть очень простой метод обмена данными между Arduono и персональным компьютером через USB кабель. Подключение реализуется по серийному порт, который дает возможность передавать и принимать данные. В нашем случае Arduino передает данные на персональный компьютер, на котором запущена программа для визуализации показаний радиолокации.

Основная часть программы для визуализации данных с сонара написана на языке программирования Scala. На Java написана небольшая часть кода, которая отвечает за обмен данными с Arduino. За основу был взят вот этот пример this code example с официального сайта Arduino. В программе добавлен кольцевой буфер (ссылка на API) для хранения данных, которые получены с Arduino без риска переполнения буфера. В скетче Arduino используется функция serialEvent для обработки поступающих данных. Этот метод гораздо удобнее, чем использовать серийный порт для небольшого пакета данных на каждой итерации цикла loop.

Программа запускает и останавливает работу эхолокатора, посылая строки “CONT” и “STOP” на плату Arduino. Как только Arduino получает строку “CONT”, отсылается управляющий сигнал на серву для начала вращения. Когда серводвигатель работает, Arduino подает команды на ультразвуковой датчик расстояния, который излучает ультразвуковые волны и рассчитывает время до приема отраженной волны. Для снятия показаний с ультразвукового датчика расстояния, использовалась отличная библиотека NewPing library. Процесс измерений можно увидеть на осциллограмме на видео в начале статьи. Для этого обратите внимание на уровни напряжений high и low на выходе сенсора. Каждый раз, когда Arduino получает значение расстояния, контроллер проверяет время, которое прошло с момента последнего изменения направления вращения ротора Arduino двигателя и конвертирует это время в угол поворота. Этот угол характеризует угол поворота эхолокатора в полярной системе координат. После этого угол и расстояние отсылаются на персональный компьютер по серийному порту. Программа на ПК считывает полученную пару данных и помещает их в массив, где также фиксируется текущее время. Благодаря этому можно мы можем в определить и время, когда было произведено измерение. На основании времени, в программе реализован эффект затухания, который характерен для старых аналоговых мониторов на радарах.

Скриншот разработанной программы для эхолокации приведен ниже. Красной линией указывается текущее направление. Старые данные постепенно затухают.

Отображение данных с эхолокатора и функция распределения точки

Ультразвуковые датчики накладывают определенные ограничения из-за самого принципа своей работы. Вместо того, чтобы обнаруживать все отраженные сигналы, измеряется время до возврата звуковой волны при ее отражении от первого препятствия. То есть, мы не узнаем расстояние до объекта, который расположен на большем расстоянии от датчика, чем первый в пределах его угла обзора. Например, во втором случае на рисунке, который приведен ниже, мы получим расстояние до красного треугольника, а звездочка и квадрат ускользнут от нашего самодельного радара.

Черная точка — это наш ультразвуковой датчик расстояния, зеленая площадь — эго угол обзора при различных углах поворота привода. Синяя звездочка — это объект, который мы никогда не сможем увидеть, так как он во всех случаях находится дальше чем красный треугольник или розовый квадрат.

Подобную проблему можно решить с помощью видеокамеры. При использовании видеокамеры с Arduino вы можете воспользоваться функцией распределения точки (ФРТ) (point spread function). Камеры не идеальны. Всегда есть определенный уровень шума, который зависит от расстояния до объекта. ФРТ — это способ описать эти шумы. Представьте, что вы делаете фотография маленькой черной точки на белом фоне. На рисунке ниже слева показана маленькая черная точка на белом фоне. Справа — фото той же точки, которое сделано камерой с большим уровнем шумов.

Обратите внимание, что очертания точки слева очень четкие. Если же фотография делается плохой камерой, точка будет выглядеть как показано справа. Во-первых, ее размеры кажутся больше, а границы размыты. Можно провести аналогию, что ФРТ — это изображение очень маленькой (меньше чем один пиксель) точки. Используя самую крутую камеру, вы никогда получите изображение, идентичное оригиналу. То есть, шумы будут всегда. Если мы знаем spread function нашей камеры, можно корректировать изображение с помощью метода обратной свертки. Это позволяет получить более четкое изображения после его обработки. Кстати, именно эта методика использовалась первые три года на Hubble Space Telescope’s. Измеряя ФРТ телескопа, астрономы могли корректировать изображения на Земле (через три года были внесены некоторые коррективы в работу телескопа и необходимость в подобной обработке отпала).

К сожалению, подобная методика совершенно неприменима в случае использования ультразвукового датчика расстояния, так как есть концепт под названием суперпозиция. Представьте себе, что вы сделали фотографию двух точек вместо одной.

На фотографии будут две точки. Обе будут немного размыты, но друг от друга они совершенно не зависят. То есть, фотография по сути является фотографией одной точки плюс фотографией второй точки. Другими словами, совмещенное изображение фотографий двух точек называется линейной суперпозицией двух отдельных фотографий.

Если мы теперь взглянем на ультразвуковой датчик расстояния, то поймем, что процесс формирования изображения не может быть описан принципом суперпозиции. Пример выше показал, что «фотографии» голубой звездочки, розового треугольника и розового квадрата не подлежат принципам суперпозиции фотографии трех отдельных объектов. Вместо этого датчик расстояния обнаруживает ближайший объект и игнорирует все остальные. Такую систему невозможно описать с помощью ФРТ и восстановить объекты, которых не хватает, с помощью пост-обработки не получится. То есть, использовать наш ультразвуковой датчик, Arduino и предложенный софт в качестве полноценного 3D сканера в медицине, мы не сможем.

А каким же образом реализуются такие сканеры, ведь они работают по тому же принципу и могут обеспечить формирования полную 2D и 3D модель человеческого тела с точным указанием расположения внутренних органов? Разница в принципе работы сенсора. Медицинский ультразвуковой датчик расстояния посылает короткие ультразвуковые импульсы и ждет их возврата. Но, в отличие от нашего датчика, он не контролирует промежуток времени, через который вернулся первый отраженный сигнал, а фиксирует все отраженные сигналы через на протяжении некоторого периода времени. Каждый принятый импульс является отраженной от определенного органа ультразвуковой волной. Таким образом сканер может построить 3D поверхность всего человеяеского тела. Вторая особенность промышленных 3D сканеров: ультразвуковая волна имеет максимально узкую направленность. То есть, вместо 30° покрытия, эти сенсоры генерируют сфокусированную волну.

Так что улучшать предложенный сонар на Arduino есть куда. Во-первых, не стоит использовать серву с управлением по скорости. Конструкция будет гораздо проще, а следовательно — точнее, если использовать серводвигатель с управлением по углу поворота выходного вала. Во вторых, есть смысл задумать о чем-то вроде фокусирующей линзы на ультразвуковой датчик расстояния. Если волна будет более узкой, вы сможете отследить объекты, сигнал от которых был подавлен другими, находящимися в широком поле зрения нашего сенсора. Кроме того, даташит на наш датчик говорит, что минимальное расстояние до объекта, которое контролируется, составляет 2 сантиметра. Над этим тоже можно подумать.

Ну и конечно же, можно просто использовать другую модель ультразвукового датчика расстояния. Но это уже совсем другой проект и другая история…

Надеемся, эта статья дала вам некоторую теоретическую и практическую базу для разработки собственного ультразвукового сканера на Arduino, а представленные результаты и рекомендации позволят избежать некоторых проблем и в вашем проекте будут учтены все раскрытые недостатки базовой конструкции.

Оставляйте Ваши комментарии, вопросы и делитесь личным опытом ниже. В дискуссии часто рождаются новые идеи и проекты!

WiFi Радар своими руками

Технологии WiFi Радар позволяют фильтровать рандомизированные MAC-адреса и увеличивать сбор «чистых» MAC. Механизмы дерандомизации являются коммерческой тайной.

Радаром может являться любой Wi-Fi роутер. Все что требуется это установить специальное ПО WiFi Радар. Для унификации компания сосредоточилась на наиболее распространенных моделях.

· TP-Link MR-3020 (v1/v3)
· UniFi AP AC Lite, UniFi AP AC Mesh, Unifi AP AC Pro
· MikroTik WAP LTE KIT, MikroTik LtAP mini LTE kit (мобильные)
· GL-Inet MiFi с встроенным аккумулятором и слот под sim-карту (мобильные)

В соответствии со стандартом 802.11 (Wi-Fi) любое мобильное устройство периодически рассылает запросы (probe request) для поиска точек доступа. Ответом на такие запросы является сообщение от точки доступа (probe response) с указанием ее характеристик и параметров подключения.

Можно обобщить наиболее распространенные случаи когда происходит рассылка probe request:

· Включение Wi-Fi модуля.
· Запуск (ручной) сканирования ближайших точек доступа.
· Пробуждение устройства из режима сна через нажатие кнопки.
· Пробуждение устройства по команде от приложения или операционной системы.
· Периодическая рассылка для актуализации списка точек доступа

Данный механизм является вспомогательным, так как информацию о точках доступа пользовательские устройства получают путем прослушивания эфира на наличие маяков (beacon) в которых также указывается информация о точке доступа и ее параметрах.

Помимо широковещательного probe request пользовательское устройство может отправлять персональный запрос выбранной точке доступа для того чтобы удостовериться в ее работоспособности. Периодически пользовательские устройства производят рассылку для всех сохраненных Wi-Fi сетей методом простого перебора, пытаясь найти хотя бы одну точку поблизости.

ПО WIFI Radar v.2 является новой технологией компании WiFi Радар, реализующей активный трекинг (отслеживание) MAC адресов мобильных устройств. Отличие активного трекинга от пассивного заключается в том, что помимо прослушивания радар производит функцию дерандомизации тех устройств, которые пытаются скрыть настоящий MAC адрес. В итоге, при помощи ряда определенных методик, WIFI Radar узнает реальный MAC адрес и обнаруживает устройство. При этом, мобильное устройство может быть не подключено ни к одной Wi-Fi сети.

Поскольку, с iOS версии 12.0, Android версии 8.0, а так же на многих устройствах по инициативе производителя функциональность рандомизации по умолчанию включена, все больше мобильных устройств становятся недоступными для пассивных радаров прошлого поколения. Так же, начиная с Android версии 9.0 и с IOS версии 12.0 рандомизация осуществляется в режиме «per SSID», то есть для каждого имени точки доступа устройство генерирует и хранит индивидуальный MAC адрес.

Наш прогноз заключается в том, что к 2022 году каждое мобильное устройство будет по умолчанию скрывать свой MAC адрес. По многочисленным тестам в реальных условиях, уже сегодня активный радар дает ощутимое преимущество и позволяет собрать от 80% до 100% MAC адресов, в то время как пассивный радар, относящийся к предыдущему поколению, позволяет собрать лишь 60% и менее.

Момент рассылки широковещательных запросов определяется пользовательским устройством и зависит от операционной системы, версии ПО, модели беспроводного чипа и других факторов.

Рандомизация MAC адресов

Поскольку, рассылка широковещательных probe request делается достаточно часто, это позволяет отследить конкретное устройство и даже восстановить путь его перемещения. Это позволяет злоумышленникам или спецслужбам производить слежку, а также совершать атаки на заранее выбранное устройство. Для избежания подобных рисков были разработаны методики рандомизации MAC адреса.

Основной метод заключается в том, что при отправке широковещательных и персональных probe request вместо реального MAC адреса, устройством производится подстановка случайного MAC адреса, не являющегося каким-либо образом связанным с данным устройством. Такой MAC адрес назначается единовременно ради проведения сканирования и время его жизни равно от нескольких секунд до нескольких минут. Далее MAC адрес заменяется на новый, случайный и больше никогда не используется. Таким образом, устройства могут генерировать запросы без раскрытия своего MAC адреса.

Дерандомизация MAC адресов

Если на probe request с рандомизированным MAC адресом пользовательское устройство получает ответ, то оно инициирует подключение к точке доступа, так как считает что она находится поблизости. По стандарту пользовательское устройство должно использовать свой реальный MAC адрес для подключения. На практике устройства либо пытаются инициировать подключение и в случае неудачи отправляют probe request с реальным MAC адресом. Либо после получения probe response сразу же отправляют еще один probe request уже с реальным MAC адресом. Либо с использованием своего реального MAC адреса пытаются подключить к сети.

не путать с радаром! / Амперка

Сканирование местности — одна из главных задач для беспилотных роботов, которые самостоятельно прокладывают путь из точки А в Б. Решать её можно по-разному: всё зависит от бюджета и поставленных целей, но общая суть инженерного подхода остаётся похожей. Лидарные системы стали стандартом де-факто для беспилотных автомобилей и роботов. А ещё лидар можно приладить к своему проекту на Arduino!

Как это работает

Название LiDAR расшифровывается как «Light Identification Detection and Ranging» — дословно, система световой идентификации, обнаружения и определения дальности. Из названия понятно, что лидар имеет что-то общее с радаром. Вся разница в том, что вместо СВЧ-радиоволн здесь используются волны оптического диапазона.

Давайте вспомним общий принцип работы подобных систем: у нас есть устройство, которое посылает наружу направленное излучение, затем ловит отражённые волны и строит исходя из этого картину пространства. Именно так и работает лидар: в качестве активного источника используют инфракрасный светодиод или лазер, лучи которого мгновенно распространяются в среде. Рядом с излучателем расположен светочувствительный приёмник — он и улавливает отражения.

Обозначения: D — измеренное расстояние; c — скорость света в оптической среде; f — частота сканирующих импульсов; Δφ — фазовый сдвиг.

Получив время, за которое вернулась отражённая волна, мы можем определить расстояние до объекта в поле зрения датчика. Подобный принцип определения дистанции называют времяпролётным — от английского Time-of-flight (ToF). А что дальше? У вас появляются разные возможности, как распорядиться этими данными.

Оптический дальномер

Дальномер — это частный случай лидара, у которого сравнительно узкий угол наблюдения. Устройство смотрит вперёд в узком сегменте и не получает посторонних данных, кроме удалённости объектов. Так работает оптический дальномер, основанный на принципе ToF. Рабочая дистанция зависит от используемого источника света: для ИК-светодиодов это десятки метров, а лазерные лидары способны стрелять лучом на километры вперёд. Неудивительно, что эти приборы прижились в беспилотных летающих аппаратах (БПЛА) и метеорологических установках.

Однако быстродействующий дальномер может пригодиться и в самодельных роботах на Arduino и Raspberry Pi: лидары не боятся засветки солнцем, а скорость реакции у них выше, чем у ультразвуковых датчиков. Используя лидар в качестве датчика пространства, ваше детище сможет видеть препятствия на увеличенной дистанции. Разные модели отличаются дальностью работы и степенью защиты. Модификации в герметичном корпусе позволят роботу работать на улице.

Лидарная камера

Следующая ступень развития — лидар в роли 3D-камеры. Добавляем к одномерному лучу систему развёртки и получаем прибор, который может построить модель пространства из облака точек в определённой зоне обзора. Для перемещения сканирующего луча чего только не применяют: от поворотных зеркал и призм до микроэлектромеханических систем (МЭМС). Подобные решения используют, например, для быстрого построения 3D-карты местности или оцифровки архитектурных объектов.

Сканирующий лидар с круговым обзором

Вот и мечта любого автопроизводителя — главный сенсор, который заменяет беспилотной машине почти все глаза. Здесь мы имеем комбинацию излучателей и приёмников, установленных на поворотной платформе, которая вращается со скоростью в сотни оборотов в минуту. Плотность генерируемых точек такова, что лидар строит полноценную картину местности, в которой видно другие машины, пешеходов, столбы и деревья на обочине, и даже изъяны дорожного покрытия или рельефную разметку!

Лидары с круговым обзором 360° — наиболее сложные и дорогие из всех разновидностей, но и самые желанные для разработчиков, поэтому они часто встречаются на прототипах беспилотных автомобилей, где вопрос стоимости не стоит слишком остро.

В заключение

Дожидаться светлого беспилотного будущего совсем необязательно, ведь можно начать собственные эксперименты с инфракрасным лидаром на Arduino или Raspberry Pi уже сейчас. Если вам нужен дальномер с рабочей дистанцией до 40 метров и моментальной реакцией — это подходящий вариант. А если заморочиться и моторизовать лидар, то у вас получится сделать и любительский 3D-сканер на принципе ToF.

Полезные ссылки

WiFi-радар для сбора MAC-адресов — iBeacon портал

Прибор сканирует сеть Wi-Fi и ловит запросы (probe request) на поиск сетей от всех находящихся в радиусе 50 метров смартфонов.
В запросах содержится название сети к которой обычно подключается смартфон, уровень сигнала по которому можно определить на каком расстоянии находится смартфон от радара и MAC-адрес смартфона.

Смартфон излучает эти пакеты независимо от того, подключен ли он к какой либо сети Wi-Fi или нет!

По MAC-адресу можно определить производителя смартфона.

Данные с WiFi радара

Все запросы автоматически выгружаются на облачные сервера для хранения, анализа и выгрузки в системы контекстной рекламы.

Собранная аудитория автоматически выгружается в рекламные системы Яндекс Директ и myTarget.

На сервере в удобном WEB-интерфейсе можно просматривать отчеты и графики по посещаемости клиентов за любой период и выгружать данные для дальнейшей таргетированной рекламы.

Виды WiFi радаров

Wi-Fi радары бывают стационарные (требуется подключение к питанию и наличие Ethernet) и мобильные (работают автономно от аккумулятора, передают данные по сети GSM).

Стационарный wifi радар

Стационарные радары вай фай как правило используются для установки в магазинах, кафе, ресторанах и других местах, где есть проводной интернет и питание 220 Вольт или USB.
Пример стационарного WiFi-радара: https://my-beacon.ru/wifi-radar-targeting/
Стационарный wi-fi радар помимо сбора данных о клиентах также можно использовать для контроля сотрудников и отправки PUSH-уведомлений в мобильное приложение проходящим клиентам.

Мобильный wifi радар

Мобильный wifi radar (или беспроводной/беспроводный) позволяет собирать MAC-адреса на любых мероприятиях: на выставках, презентациях, встречах, в торговых комплексах и т.д.
Данный тип радаров нашел популярность для сбора аудиторий на проводимых тематических мероприятиях, т.к. их посещает лояльно настроенная аудитория которую в дальнейшем легко перевести в разряд своих клиентов показав интересную рекламу.

Пример мобильного WiFi-радара: https://my-beacon.ru/wifi-radar-gsm-4g/

WiFi аналитика

В отчетах системы WiFi-аналитики можно посмотреть сколько клиентов каждый день проходят мимо точки продаж оснащенной wi-fi радаром, сколько клиентов находятся в его зоне заданное время (например в магазине или кафе проводят более 20 минут) и сколько клиентов проходят мимо.
Полученная статистика помогает отслеживать посещаемость клиентов и оценивать эффективность проведенных рекламных кампаний.

Конверсия клиентов по MAC-адресам

Установив несколько WiFi радаров можно определить популярные маршруты по магазину или выставке, точки интереса клиентов и строить тепловые карты.

Тепловая карта по WiFi радарам

Таргетированная реклама

Основным назначением радара WiFi является сбор MAC-адресов смартфонов для показа таргетированной рекламы.
При этом для рекламы осуществляется геотаргетинг, т.е. рекламыне объявления и баннеры показываются только тем клиентам, которые проходили мимо точки продаж, магазина или кафе, заходили внутрь, или например присутствовали на выставке/мероприятии.

Площадки для wifi таргетинга, т.е. площадки для показа баннерной и контекстной рекламы позволяют взаимодействоать с пользователем (который прошел мимо радара) показывая ему рекламу на огромном количестве сайтов рунета.

В данный момент основные площадки, поддерживающие таргетированный показ рекламы по собранным MAC-адресам смартфонов это Яндекс (Яндекс Аудитории и Яндекс Директ) и Mail.ru (система myTarget).

В Яндекс реклама показывается при поиске по заданным фразам, а также в РСЯ.
Рекламная Сеть Яндекса (РСЯ) — это несколько тысяч самых популярных сайтов рунета, на которых отображаются текстовая и баннерная реклама. Среди самых популярных ресурсов, на которых клиенты увидят ваш рекламный retargeting можно выделить следующие: avito.ru, auto.ru, rabota.ru, mamba.ru и тысячи других площадок.

В состав премиальной аудиторной сети MYTARGET входят следующие площадки (данные на начало 2019 года):
vkontakte.ru одноклассники.ру am.ru banki.ru 100km.ru youla.ru Авто@Mail.Ru Ответы@Mail.Ru 7days.ru 7ya.ru Дети@Mail.Ru Здоровье@Mail.Ru Игры@Mail.Ru Кино@Mail.Ru Леди@Mail.Ru Недвижимость@Mail.Ru Новости@Mail.Ru Погода@Mail.Ru Почта@Mail.Ru Спорт@Mail.Ru adme.ru aif.ru avtovzglyad.ru baby.ru cosmo.ru disgustingmen.com dni.ru drive2.ru eadaily.com eg.ru eurosport.ru fontanka.ru gismeteo.ru glavbukh.ru goodhouse.ru graziamagazine.ru hello.ru [email protected] inopressa.ru inosmi.ru irr.ru ixbt.com iz.ru kakprosto.ru lifehacker.ru m24.ru matchtv.ru mk.ru newsru.com novayagazeta.ru ntv.ru ohotniki.ru restate.ru rg.ru ria.ru russian.rt.com sibnet.ru sovsport.ru spbvoditel.ru spletnik.ru sport-express.ru sportbox.ru starhit.ru svpressa.ru teleprogramma.pro travelata.ru vokrug.tv wday.ru woman.ru womanhit.ru znak.com zr.ru

Список рекламных площадок постоянно увеличивается.

Преимущества таргетированной рекламы

Среди преимуществ таргетированной рекламы по MAC адресам можно выделить следующие:

• Стоимость показа рекламы/клика на нее в 2-3 раза ниже чем обычная контекстная реклама без таргетинга
• Реклама показывается только той аудитории, которая была на выставке/мероприятии/посещала магазин/кафе/ресторан/проходит мимо
• Удобно оценивать эффективность любой рекламной кампании по количеству повторных посещений, которые определяет WiFi радар
• Есть возможность взаимодейстовать с аудиторией конкурентов, установив мобильный WiFi-радар возле их локации или посетив их мероприятие с радаром

Дополнительные сервисы которые дает WiFi-радар

Помимо своего основного назначения Wi-Fi радар позволяет использовать дополнительные сервисы, такие как контроль персонала и отправка рекламных PUSH-уведомлений на смартфоны клиентов.

Контроль персонала по WiFi и Bluetooth

По желанию заказчика WiFi радар может быть укомплектован сверхтонкими bluetooth метками (брелками) с протоколом iBeacon. Выдав такие метки сотрудникам магазина вы можете контролировать время прихода и ухода сотрудников, обеденное время, а также строить различные отчеты по эффективности работы и просматривать в режиме реального времени местоположение персонала.

Контроль сотрудников по wifi

PUSH-уведомления

В случае если у заказчика есть мобильное приложение, которым пользуются клиенты или заказчик планирует разработать такое мобильное приложение, то появляется возможность автоматического вывода PUSH-уведомлений при приближении клиента к радару. В PUSH-уведомлении можно выводить текст, фото и видео.

push уведомления

Какой WiFi радар купить

Самое главное в выборе радара — чтобы устройство стабильно работало. Ведь даже за 15 минут нестабильной работы оборудования вы можете пропустить 100 потенциальных клиентов.
Ведь пока пользователь проходит мимо вашего радара его смартфон излучает пакеты, в которых находится мак адрес каждые 1-10 сек.
Т.к. вай фай радар сделан на базе роутера со специальной прошивкой модель нужно выбирать главным образом исходя из надежности производителя.
Мы рекомендуем радары фирмы TP-LINK, т.к. они выпускаются стабильной известной фирмой, проверены временем и работают без проблем весь срок эксплуатации.

Законность WiFi analytics

Вай фай радары получают только публичные данные, которые передают смартфоны для идентифкации сохраненных в памяти wifi сетей. Все полученные данные обезличены.
Так что таргетировать клиентов по мак адресам абсолютно законно.

Трудности в сборе MAC адресов

В некоторых современных смартфонах для конфиденциальности MAC-адрес подменяется на случайный при каждом запросе на поиск сетей.
Подмена происходит только в том случае, если в данный момент смартфон не подключен к какой-либо сети WiFi.

Наши специалисты протестировали большое количество смартфонов iOS и Android и выявили следующие особенности:
1. Подменный MAC-адрес можно с помощью специальных алгоритмов выявить и отфильтровать на устройстве со 100% вероятностью
2. Помимо случайного мак адреса смартфоны периодически отправляют правильный мак адрес, который и получает радар
3. Доля смартфонов которые подменяют свой MAC адрес не более 30% в Москве и Санкт-Петербурге, и в разы ниже в других регионах РФ.

В результате наши разработчики создали авторский алгоритм выявления и автоматической фильтрации подменных MAC-адресов с помощью анализа производителя, видимых сетей и закономерности в периоде отправки запросов.
Этот алгоритм используется для всех наших клиентов и результаты получаются очень хорошими.

WiFi аналитика

По выборке среди наших клиентов по Москве и Санкт-Петербургу (область недвижимости) за 24 часа получены следующие данные:
Правильных MAC-адресов: 71%
Случайных MAC-адресов: 29% (подменные MAC-адреса)
Из правильных MAC-адресов Яндекс нашел 67% совпадений со своей базой клиентов.
Схожесть пользователей: выше среднего. Т.е. по данной аудитории можно найти похожую аудиторию в Яндекс.
Собрано за день 11407 потенциальных клиентов по MAC-адресам.

Настройка таргетированной рекламы по MAC адресам

Для автоматической выгрузки собранных MAC-адресов в систему контекстной рекламы Яндекс.Аудитории из личного кабинета системы MY BEACON WiFi потребуется не более минуты времени.

Вам нужно зайти в раздел Выгрузка MAC, выбрать устройства и период и нажать кнопку Выгрузить

После успешной загрузки файла в Яндекс Аудиториях появится новый сегмент, который будет обрабатываться около 2 часов.

Выгрузка MAC-адресов с радара

После обработки Яндекс вы сможете посмотреть детальную информацию по сегменту, а также переименовать сегмент.

Сегмент готов. Теперь можно настраивать таргетированную рекламную кампанию.

Для этого в настройках рекламной кампании нажмите Ретаргетинг и подбор аудитории и добавьте вашу собранную по MAC-адресам аудиторию.

Рекламная компания с WiFi радара настроена и готова к запуску.

Как сделать радиолокатор в домашних условиях. Как сделать активный антирадар своими руками (глушилка от камер и радаров). Подробный список запчастей

Практика показывает, что довольно часто все самодельное, если сделано качественно, работает лучше всего серийного. Это связано с тем, что ручная сборка, в отличие от массовой, выполняется наиболее тщательно. Кроме того, своими руками можно собрать то, чего в продаже вообще не имеется. Одной из таких задач является задача, как сделать радар. В продаже есть антирадары и радар-детекторы, но купить сам радар, такой как тот, которым пользуется ГИБДД, практически невозможно. Эта специальная техника не поступает в свободную продажу, поэтому фактически недоступна, вне зависимости от своей цены. Хотя если бы она и была в продаже, то именно цена современных электронных комплексов, предназначенных для контроля ГИБДД за скоростью автомобилей, стала бы основным препятствием для ее приобретения.

Обдумывая, как включить радар в число электронных приборов, сделанных своими руками, необходимо, прежде всего, понять, где взять комплектующие для сборки этого довольно сложного устройства. В состав комплектующих входит хорошая цифровая видеокамера и прибор для лазерного измерения скорости движущихся объектов, который можно приобрести в специализированных магазинах для любителей авиамоделирования. Кроме того, необходимы будет соединительные шнуры, которые позволят передать показания лазерного спидометра и изображение с видеокамеры на компьютер, а затем записать эти показания вместе с изображением движущегося автомобиля. Понадобится и корпус, решающий проблему, как установить радар, состоящий из двух отдельных названых электронных устройств, так, чтобы и камера и лазерный измеритель скорости «смотрели» на один и тот же объект.

Лазерный измеритель скорости работает по принципу фиксации времени, через которое лазерный луч, импульсно выпущенный прибором, отразившись от поверхности движущегося объекта, вернется к прибору. Такая фиксация при измерении скорости проводится до 10 раз, после чего прибор выдает на свой дисплей результат измерения скорости объекта, на который он был наведен. Фактически это и есть радар, а камера нужна только для достоверной фиксации результатов. Остается решить вопрос, как подключить радар к компьютеру. Для этого необходим кабель USB, поскольку этот прибор имеет стандартные настройки для передачи информации в компьютер. Таким же образом, через другой порт USB при помощи второго кабеля к компьютеру подключается видеокамера.

Камера и прибор помещаются вместе в корпус, который жестко фиксирует их и позволяет добиться того, что оба прибора «смотрят» на один и тот же движущийся объект. Все приборы включаются одновременно, затем изображение, получаемое с камеры в он-лайн режиме остается в нижнем открытом окне, а поверх него накладывается в другом окне меньшего размера изображение, получаемое с лазерного измерителя скорости. На компьютер устанавливается программа Camtasia Studio, которая позволяет записывать все происходящее на мониторе, эта программа настраивается по прилагаемой к ней инструкции и запускается в режиме записи. В результате становится понятно, как пользоваться радаром: включив все вместе следует навести корпус с камерой и измерителем на движущийся объект, а затем записать с монитора компьютера совмещенные изображения движущегося объекта и показания скорости.

Идея создания некоего подобия радара для определения расстояния пришла одному из моих студентов. Мы продолжили ее разработку и решили ввести в программу курса в качестве одного из проектов.

После пары недель подготовки мы, наконец, определились, как его начинать и что для этого может понадобиться. Проект не должен был быть очень продвинутым; мы установили средний уровень сложности. Ниже представлен пример использования персонального радара узкого диапазона. Он и должен был выглядеть немного смешно, так что можете смеяться!

Описание и цель проекта

Целью проекта было создание функционирующего радара. От системы требуется лишь измерять расстояние под углом в 90 градусов, как показано в примере выше. В зависимости от выбранного сенсора, система функционирует в пределах 4-30 см, 20-150 см и 1-5,5 м.

Результаты проекта повлияют на последующие разработки, в которых мы попытаемся интегрировать радар для навигации мобильных роботов в естественных условиях.

Электронные детали

• Стабилизатор напряжения LM7805 5 В
• Микроконтроллер PIC18F452
• ИК Сенсор GP2D120
• Кварцевый резонатор на 4 или 8 MHz
• Переключатель
• Конденсатор
• 30-тиконтактный разъем
• 5 триггеров 74LS373
• Макетная плата
• Припой
• 36 индикаторов
• Провод 30 AWG
• Инструменты для работы с проводами
• Паяльник

Подробный список запчастей

Вы можете знать, а можете и не знать всего относительно вышеперечисленных деталей, поэтому, чтобы помочь разобраться в них, было включено изображение каждой детали. Появились три новых объекта, не указанных до этого в проекте: сервосистема, и ИК сенсоры. Скоро появится описание и ИК датчиков; что касается 74HCT373 — ниже будет пред ставлен краткий обзор. Вы всегда можете свериться с спецификацией микросхем, просто задав поиск по запросу «74HCT373».

Восьмиразрядная микросхема, содержащая в себе трехстабильный триггер. Проще говоря, данный чип способен хранить 8 бит цифровой логики и удерживать в памяти до стирания или изменения ее посредством LE-Latch Enable вывода.

Принципы работы

• Управляющие выводы LE и OE
• 8 Ввод данных D0-D7
• 8 Вывод данных D0-D7

Питание (Vcc & GND.)
Активация вывода (ОЕ) позволяет Q0-Q7 выводить данные на данный момент находящиеся в D-триггерах.
Активация триггера (LE) позволяет перезапись данных, содержащихся на D0-D7, в D- триггер.

Обзор схемы

Схема для данного проекта намного сложнее предыдущих. В нашей разработке есть 4 основных преимущества.

1. Мы сможем программировать изображения с разрабатываемой платы.
2. Мы будем контролировать сервосистему.
3. Мы будем снимать данные с ИК сенсора расстояния.
4. Мы установим 36 LEВ индикаторов для отображения вывода данных, полученных с ИК сенсора.

Характеристики схемы

Питание

• Питание осуществляется через аккумулятор на 9В, подключенный к LM7805 с конденсатором 1uF, подключенным к выводу/заземлению для обеспечения бесперебойного постоянного тока LM7805.
• Программный цикл
• Программирование осуществляется посредством подсоединения двух разъемов от контроллера к программатору, предоставляя первому разъему программатора доступ к MCLR*/Vpp-Pin1 на контроллере. В целях безопасности установлен выпрямительный диод.
• ИК Сенсор Расстояния
• ИК Сенсор использует один разъем контроллера PIN 2 — RA0. Используются аналоговые возможности этого вывода для получения значения АЦП, так как с ИК сенсора снимается только аналоговый сигнал. Данное значение сообщает, есть ли что-то в радиусе охвата сенсора.

LED индикация

В общей сложности еcть 40 LED индикаторов. Каждый чип 74HCT373 контролирует до 8 индикаторов; так как 40/8=5, нам нужно 5 схем 74HCT373, чтобы управлять всеми 40 индикаторами. Необходимо отметить на схеме, что для всех 5 чипов используется одна шина данных.

Теория

Данная разработка использует три основных прибора для создания персонального радара. ИК сенсор подключается к микроконтроллеру, и затем выводится на сегмент индикаторов. Предоставляется наглядная демонстрация этого процесса:

Использование разных сенсоров
Важным аспектом в точности ИК сенсоров, используемым в данном проекте является то, что они имеют одинаковые характеристики напряжения, поэтому данная программа совместима со всеми индикаторами. Единственное, что необходимо знать, — как используется сенсор для определения расстояния, выводимого на индикаторах.

Использование

Итак, взглянем на окончательный вид прибора:

Таков внешний вид собранного прибора. Перейдем к следующему разделу и продолжим сборку прибора.

Пластиковый корпус внизу на картинке не упоминался в списке запчастей. Это обычный корпус, который можно приобрести у любого производителя или продавца электроники. В первую очередь необходимо просверлить 36 отверстий для индикаторов в схеме и закрепить в них индикаторы. Перед вставкой индикаторов в отверстия было использовано закрепляющее вещество.

После того, как панель спаяна, начинаем подключение схемы. Каждый проводок нужно подключить сквозь маленькое отверстие корпуса.

Рисунок выше отображает вид панели на ранней стадии. В начале подключения проводов наблюдается скопление огромного их количества, например, вот так:

Последним штрихом в разработке персонального радара является возможность его использования он-лайн. Используются провода длиной 2-4-метра при подключении сервосистему и ИК сенсор. Проделываем отверстие спереди корпуса для данных проводов:
Покончив со сборкой перейдем к программной части разработок. Это, безусловано, более тонкая часть разработки, чем даже прокладывание проводов.

Программное обеспечение для данного прибора включает три основных части:

• Управление Сервосистемой
• Управление LED-индикацией
• ввод A/D/

Поскольку все программное обеспечение данного проекта не поместится на одной странице, будет объяснено, что это за части и как они работают.

Управление Сервосистемой

Управление сервосистемой осуществляется таймерами и прерываниями. Двумя отдельными прерываниями, срабатывающими одновременно для создания желаемого звука, генерируется сигнал в 50 Ггц, и указатель сервосистемы двигается маленькими шагами регулируя скрипящий звук.
Регулирование LED индикации.
Индикаторы регулируются триггерами 74LS373/74HCT373. Система постоянно обновляет данные триггера, выводимые на индикаторы.
А/Ц Ввод
ИК сенсор осуществляет аналоговый вывод. Используется конвертор для определения значения напряжения, сообщающий, что объект вышел на расстояние вне зоны действия ИК сенсора.

Завершена сборка и настройка прибора — нужно протестировать его. В заисимости от используемого вами сенсора, индикация будет разная. Сенсоры на выбор GP2D120, GP2Y0A21YK и GP2Y0A700K0F.

Данные и наблюдения

Первым тестом радара будет тест на близком расстоянии. В качестве препятствий были использованы консервные банки.

На втором видео (на первой страничке) тестируются индикаторы 20 см — 150 см и 1 м — 5.5 м, позволяющие преодолевать более серьезные препятствия. Посмотрите, чтобы понять, о чем идет речь.

Два видеоролика продемонстрируют работу сенсора, однако при самостоятельной сборке возможны небольшие затруднения, которые будут описаны в заключении.

Обзор персонального радара

Сборка и настройка данного прибора занимает немного времени. Это проект, который вы сможете за день, и он уже имеет нишу в применении, но с течением времени будут возникать дополнительные трудности. ИК сенсоры могут становиться ненадежными, результаты вывода могут быть малыми из-за влияния среды и окружения.

Действия, которые нужно предпринять

Для увеличения радиуса охвата сенсора планируется использование ультразвуковых датчиков, эквивалентных описанным выше «звуковым сенсорам», передавая данные о расстоянии от вас до объекта. Диапазон ультразвука шире чем у инфракрасного излучения, и он более надежен в неблагоприятных условиях.

Заключение

Проект был увлекательным изучением сенсоров ИК излучения. Он демонстрирует, что результаты могут быть получены и использованы реально. Многие дальнейшие проекты могут быть разработаны на базе этого.

СХЕМА АНТИРАДАРА

Наверное каждому водителю хоть раз приходила в голову мысль обзавестись
антирадаром, особенно после очередного рэкета ГИБДД-шника на дороге. Так за дело! Но давайте сразу уточним:
антирадар — это девайс подавляющий
милицейский радар, и сборка его очень сложное занятие. Здесь мы рассмотрим более простую схему антирадара — так называемый
радар — детектор, сигнализирующий о сканировании вашей машины инспектором.

Для замера скорости машины, радар ГАИ принимает излучение, отраженное от автомобиля, а радар-детектор — прямое, поэтому радар-детектор всегда способен обнаружить радар раньше по времени, чем тот замерит скорость автомобиля! Так, если гаишник сканирует из своего радара за 500 м. от автомобиля, это дальность действия устройства Визир, то до того, как автомобиль приблизится на видимое расстояние 100 м у вас есть возможность скинуть скорость.

Эта схема
антирадара
довольно распространена в сети, и хоть лично я её не собирал, но мне приходилось чинить такое самодельное устройство. Там СВЧ диод — детектор стоял в небольшой воронке из жести и вся конструкция вмещалась в корпус, спаяный из фольгированного текстолита, размером с пачку сигарет. При СВЧ облучении — мигало и пикало. Вот ещё один вариант схемы антирадара из журнала
Радио:

Все радары, представленные на вооружении ГИБДД, работают с частотами 10525 МГц, 24150 МГц и 34700 МГц. Эти радар — детекторы способны засечь их все.

Настройку
схемы антирадара
можно выполнить стоя неподалёку от человека с радаром;

Или чтоб не светиться, возле стационарной радар — камеры:

Иногда их ставят за пару км перед постом ГАИ:

В последнее время, на вооружение органов взяты: Радиолокационный видеозаписывающий измеритель скорости ВИЗИР, состоит из двух независимых блоков — измерителя скорости и цифровой фотовидеокамеры. Камера включается как автоматически при превышении едущей машиной заранее выставленного лимита скорости, так и вручную — автоинспектором. Камеры наружного наблюдения со встроенным радаром. Устройство работает постоянно, а при превышении скорости включается датчик, активирующий фотокамеру.

Как сделать большой радар в кс го, чтобы видеть всю карту?

Если вы будете играть со стандартными настройками радара, то не сможете видеть всю карту. Опытные игроки постоянно держат радар в поле зрения (конечно, не буквально, но идею вы поняли). Это необходимо для того, чтобы понимать, где находятся как члены команды игрока, так и противники (или хотя бы где противники недавно находились).

Противники обозначаются на радаре красными точками. В течении нескольких секунд после исчезновения соперника из поля зрения на радаре отображается красный вопросительный знак.

Вот как включить радар в кс го — drawradar
Вот как отключить радар в кс го — hideradar
cl_radar_icon_scale_min 0.6 — размер иконок на радаре (диапазон: от 0 до 1)
cl_radar_scale 0.4 — масштаб карты (диапазон: от 0.2 — 1)
cl_radar_always_centered 0 — смещение центра радара в сторону видимости карты, 1 — вы являетесь центром радара
cl_radar_rotate 1 — включение вращение карты, 0 — отключение
cl_hud_radar_scale 1 — размер радара (Диапазон: 0.8 до 1.3)
hud_scaling 0.95 — размер интерфейса (0.95 до 0.5)

drawradar — включает радар

Если вам его вновь захочется отключить радар в кс го, то пропишите в консоли вот эту команду:

hideradar — отключает радар

Как настроить радар в КС ГО, с помощью консольных команд?

Я часто пользовался возможностью обзора карты с помощью радара.

Например, если я нахожусь в точке A, а члены моей команды устремились в точку B, и у меня нет времени выяснять это в чате, то это будет отчетливо видно на радаре. Кроме того, если кто-то из вашей команды заметит террориста с бомбой, то она будет отображаться на радаре.

На этом скриншоте показано, чего мы хотим добиться:

• Радар, на котором игрок всегда находится в центре.
• Радар, на котором видна вся карта.
• Радар увеличенного размера (увеличенный масштаб).
• Более крупные значки. Так вам будет легче заметить членов вашей команды/врагов (опционально).
• Миникарта (в общем случае).

Теперь давайте перейдем к настройкам. Вам нужно будет внести их в свой файл под названием config (также может называться autoexec). Мы рассмотрим каждый параметр настройки по порядку. Так вы будете знать, за что он отвечает, и сможете настроить радар в соответствии с вашими предпочтениями.

Если вам просто нужны настройки, то можете прокрутить страницу. Они приведены в самом конце статьи.

Прежде всего, нам не нужен радар, который всегда будет отцентрирован, поскольку в этом случае теряется очень много экранного пространства при нахождении вблизи границы карты.

Для этого нужно поменять параметр в соответствующей строке на «0»:

cl_radar_always_centered “0”

Видите? Практически половину пространства занимает черная область. Если радар не всегда будет отцентрирован, то мы сможем увидеть большие площади карты.

Следующее, что нам нужно сделать – уменьшить масштаб карты. Так мы сможем увидеть еще больше.

Установите следующее значение параметра:

cl_radar_scale “0.3”

До этого мы не могли видеть всю карту. После изменения настроек все области карты постоянно отображаются на радаре. Это очень удобно при респауне, когда вы не знаете, где находятся члены вашей команды – вы всегда сможете их увидеть.

Скрипт для увеличения размера радара (Zoom script)

Мы придумали небольшой скрипт, который позволяет увеличивать/уменьшать размер радара, это можно сделать простым нажатием «+» или «-».

В файле config или autoexec укажите следующее:

// Масштабирования радара
bind “KP_plus” “incrementvar cl_radar_scale 0.25 1.0 0.05”;
bind “KP_minus” “incrementvar cl_radar_scale 0.25 1.0 -0.05”;

При уменьшении размера радара некоторые детали можно не заметить. Для компенсации этого неудобства мы можем увеличить масштаб радара.

Для этого нужно использовать команду:

cl_hud_radar_scale “1.15”

Как вы можете заметить, масштаб увеличился. Я рассчитал, что 1,15 – оптимальное соотношение, которое позволяет без проблем различать детали, но при этом изображение радара, он не занимает много места на экране. Можете поэкспериментировать с другими значениями.

Этот шаг опциональный, но я его использовал. Он увеличивает размер значков, отображаемых на радаре, что также может быть полезным.

cl_radar_icon_scale_min “1”

Финальные настройки радара в КС ГО

Теперь мы можем оценить измененные установки радара, на котором постоянно видна вся карта. Сравните их со стандартными параметрами:

Получилось очень круто.

Единственным недостатком новых настроек является невысокая детализация карты, но при увеличении размера радара детали становится различить проще. Однако, если вы хорошо знаете карту, то это не сильно осложнит вам жизнь.

Оптимизированные установки радара (начальные установки)

cl_radar_always_centered “0” (“1”)
cl_radar_scale “0.3” (“0.7”)
cl_hud_radar_scale “1.15” (“1”)
cl_radar_icon_scale_min “1” (“0.6”)

Два параметра остались неизменными:

cl_radar_rotate “1”
cl_radar_square_with_scoreboard “1”

Обладая навыками работы с микроконтроллерами, радар можно сделать самостоятельно при помощи микросхем, набора проводов, инфракрасного датчика и других устройств. Также необходимо иметь схему для дальнейшей сборки.

Вам понадобится

• — навыки работы с радиотехникой и микроконтроллерами.

Инструкция

Facebook

Twitter

Вконтакте

Google+

Инструкции

Как сделать радар своими руками?

#1

Практика показывает, что довольно часто все самодельное, если сделано качественно, работает лучше всего серийного. Это связано с тем, что ручная сборка, в отличие от массовой, выполняется наиболее тщательно. Кроме того, своими руками можно собрать то, чего в продаже вообще не имеется. Одной из таких задач является задача, как сделать радар. В продаже есть антирадары и радар-детекторы, но купить сам радар, такой как тот, которым пользуется ГИБДД, практически невозможно. Эта специальная техника не поступает в свободную продажу, поэтому фактически недоступна, вне зависимости от своей цены. Хотя если бы она и была в продаже, то именно цена современных электронных комплексов, предназначенных для контроля ГИБДД за скоростью автомобилей, стала бы основным препятствием для ее приобретения.

#2

Обдумывая, как включить радар в число электронных приборов, сделанных своими руками, необходимо, прежде всего, понять, где взять комплектующие для сборки этого довольно сложного устройства. В состав комплектующих входит хорошая цифровая видеокамера и прибор для лазерного измерения скорости движущихся объектов, который можно приобрести в специализированных магазинах для любителей авиамоделирования. Кроме того, необходимы будет соединительные шнуры, которые позволят передать показания лазерного спидометра и изображение с видеокамеры на компьютер, а затем записать эти показания вместе с изображением движущегося автомобиля. Понадобится и корпус, решающий проблему, как установить радар, состоящий из двух отдельных названых электронных устройств, так, чтобы и камера и лазерный измеритель скорости «смотрели» на один и тот же объект.

#3

Лазерный измеритель скорости работает по принципу фиксации времени, через которое лазерный луч, импульсно выпущенный прибором, отразившись от поверхности движущегося объекта, вернется к прибору. Такая фиксация при измерении скорости проводится до 10 раз, после чего прибор выдает на свой дисплей результат измерения скорости объекта, на который он был наведен. Фактически это и есть радар, а камера нужна только для достоверной фиксации результатов. Остается решить вопрос, как подключить радар к компьютеру. Для этого необходим кабель USB, поскольку этот прибор имеет стандартные настройки для передачи информации в компьютер. Таким же образом, через другой порт USB при помощи второго кабеля к компьютеру подключается видеокамера.

#4

Камера и прибор помещаются вместе в корпус, который жестко фиксирует их и позволяет добиться того, что оба прибора «смотрят» на один и тот же движущийся объект. Все приборы включаются одновременно, затем изображение, получаемое с камеры в он-лайн режиме остается в нижнем открытом окне, а поверх него накладывается в другом окне меньшего размера изображение, получаемое с лазерного измерителя скорости. На компьютер устанавливается программа Camtasia Studio, которая позволяет записывать все происходящее на мониторе, эта программа настраивается по прилагаемой к ней инструкции и запускается в режиме записи. В результате становится понятно, как пользоваться радаром: включив все вместе следует навести корпус с камерой и измерителем на движущийся объект, а затем записать с монитора компьютера совмещенные изображения движущегося объекта и показания скорости.

Радар для парковки авто — самодельный ИК датчик препятствия

Данное устройство представляет из себя готовый набор для самостоятельной сборки и называется «инфракрасный радар», или «датчик парковки авто», суть от этого не меняется. На сегодняшний день его можно купить на Али по цене около 3-х долларов. В коробке нет схемы, и даже никакой инструкции, поэтому пришлось нам самим её найти. Далее несколько фотографий того, что содержится в китайской упаковке.

Технических данных о питании не было, но исходя из используемых элементов, можно сделать вывод, что питать схему надо напряжением постоянного тока в диапазоне 5-15 В. Печатная плата размером 60 мм x 80 мм. Ток, потребляемый при питании от БП 5 вольт составляет 8 мА, а в момент, когда горят все три светодиода — 40 мА.

Принципиальная схема

Радар для парковки авто — схема самоделки

Микросхемы здесь NE555 и операционный усилитель LM324. Индикаторы — 3 светодиода желтого, зеленого и красного свечения. Один диод передатчик ИК-излучения и один приемник ИК.

В соответствии с описанием на сайте продавца работать радар должен так:

• объект на расстоянии 30 см — загорается желтый светодиод;
• объект на расстояние 20 см — желтый светодиод горит и зеленый;
• объект на расстоянии 10 см — вышеуказанных два светодиода и, кроме того, загорается красный.

Схема после сборки и подключения питания по-идее должна заработать правильно, но реально придётся кропотливо её настраивать. Вращать оба потенциометра до тех пор, пока она не начнёт вести себя как положено.

Даже касание некоторых резисторов вызывало изменения в калибровки системы. Возможно проблема была в «грязном» источнике питания.

Использование модуля

Что касается конкретного применения для этого модуля, то ставить его в авто можно, если он игрушечный)) Для настоящих машин лучше установить более серьёзные специализированные устройства — парктроники. Но как игрушка или датчик приближения в системы автоматики пойдёт без проблем.

Build a Coffee Can Radar — IEEE Spectrum

Исследователи из лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института разработали радар, который без труда воспроизвести любой заядлый домашний мастер. Эта простая радиолокационная система служит основой для курсов, читаемых в Массачусетском технологическом институте и других местах. Он способен не только измерять скорость, но и определять дальность до цели. С его помощью вы даже можете делать грубые радиолокационные изображения с синтезированной апертурой.

Дэвид Шнайдер: Я помещаю сигнал радара на свой осциллограф, включаю его, и вы видите изменение формы сигнала.

Дэвид Шнайдер: Привет, я — Дэйв Шнайдер из журнала IEEE Spectrum , и это радар MIT для кофейных банок. Здесь может быть несколько сотен долларов по частям, но, учитывая, что вы можете использовать это не только для измерения скорости, как полицейский радар, его на самом деле можно использовать для измерения расстояний очень хорошо и даже грубо, как синтетическую апертуру. радар.

Итак, мы находимся на местном футбольном поле, и мы собираемся испытать здесь радар кан-тенна Массачусетского технологического института.Получил это настроено. Все, что мне нужно сделать, это начать запись, а затем я бегу по дорожке и обратно.

Пока мы ждем, пока мой ноутбук обработает данные, которые я только что собрал, позвольте мне рассказать вам, что к чему.

Как видите, у нас есть пара обычных банок из-под кофе. Внутри банки из-под кофе есть небольшой провод, и он служит нашей радарной антенне.

Радиочастотную электронику изготовить проще всего. Эти маленькие модули просто скручиваются друг с другом.

Это генератор, управляемый напряжением. Здесь аттенюатор, который вы почти не видите под этими проводами, здесь усилитель и разветвитель. Таким образом, часть сигнала поступает на эту антенну, передающую антенну, а часть сигнала поступает в этот смеситель. Здесь от приемной антенны сигнал поступает в другой усилитель, усиливается и смешивается. Он проходит через этот провод на плату, а затем звук выходит на микрофонные входы и на рекордер Zoom.

Сейчас я покажу вам, как обрабатывать данные. Для этого вам понадобится сценарий Matlab. (На самом деле, в данном случае это сценарий Octave.) И Octave начинает обрабатывать данные, которые мы только что записали на поле для мяча. Вы можете увидеть результаты, график зависимости диапазона от времени. По горизонтальной оси у вас есть дальность до вашей цели. На вертикальной оси сверху вниз отложено время, прошедшее время. Здесь вы видите общую вертикальную зернистость, множество вертикальных линий, и это просто отражения от неподвижных объектов.Но вы также замечаете здесь этот отражатель, который со временем удаляется все дальше, а затем исчезает и снова появляется, приближаясь с течением времени. Ну, это я.

Есть второй сюжет, немного больше обработки, чтобы убрать этот беспорядок, эти статические объекты. И вы видите мое отражение гораздо яснее: выход, поворот и возвращение. И вы можете видеть, что он регистрирует меня на расстоянии 50 метров или более, что чертовски хорошо для радарной системы, которую вы строите в своем гараже.

Когда я повернулся, чтобы попытаться сделать радиолокационное изображение с синтезированной апертурой, я обнаружил, что мне нужна действительно большая цель : в итоге я пошел к большой водонапорной башне, удобно через дорогу от здания с красивым балконом.На это потребовалось немного времени. Вы должны перемещать радар примерно на 100 дюймов, перемещая его примерно на 2 дюйма за раз при сборе данных. Но это сработало. Как я уже сказал, это не самое точное SAR-изображение, которое вы увидите, но неплохо для гаражного проекта.

Для IEEE Spectrum я Дэвид Шнайдер.

ПРИМЕЧАНИЕ. Стенограммы созданы для удобства наших читателей и слушателей и могут не полностью соответствовать связанным с ними интервью и повествованиям. Авторитетной записью видеопрограмм IEEE Spectrum является видео.

Видео: Дэвид Шнайдер, Грейс Шнайдер и Селия Горман

Создайте мини-радар своими руками с помощью Arduino, Python и Streamlit | автор: M Khorasani

Как построить недорогую мини-радарную систему с живой приборной панелью

Мини-радарная приборная панель. Визуализация автора.

Введение

Те из нас, кто занимается робототехникой, особенно соревновательными, такими как боты по борьбе сумо и роботы RoboCup, знают, что обнаружение объектов для предотвращения или столкновения, скорее всего, невозможно переоценить.Хотя чаще всего вы будете наводнять своего робота множеством инфракрасных датчиков для обнаружения объектов вокруг, на самом деле возможно построить свой собственный мини-радар для достижения того же эффекта с гораздо меньшими ресурсами. Здесь я покажу вам, как использовать ИК-датчик измерения расстояния в сочетании с серводвигателем для создания мини-радара своими руками, а также как визуализировать результаты в режиме реального времени с помощью великолепной приборной панели.

1. Arduino

Для начала воспользуемся платой Arduino Uno для считывания значений расстояния с датчика измерения расстояния Sharp.Затем мы установим датчик на рычаг серводвигателя с помощью двусторонней ленты и подключим проводку, как показано ниже.

Arduino, ИК-датчик измерения расстояния и серводвигатель — изображение автора.

После подключения датчика и сервопривода перейдите к загрузке следующей программы в Arduino.

Обратите внимание, что в зависимости от того, какой датчик вы используете, и напряжения питания вам может потребоваться повторная калибровка датчика. Датчик тока может считывать значения в диапазоне 20–150 см, при необходимости перекалибровать двигатель экспериментально, считывая измерения датчика для известных расстояний и используя их для получения нового уравнения.

Чтобы убедиться, что Arduino и датчик работают должным образом, откройте последовательный монитор (Инструменты> Последовательный монитор), чтобы убедиться, что значения записываются и отправляются через последовательный порт, как показано ниже.

Монитор последовательного порта Arduino — изображение автора.

2. Python

Теперь, когда Arduino, датчик и сервопривод работают и отправляют значения в последовательный порт, нам нужно получить показания в Python для создания панели управления радара. Чтобы связать наш скрипт Python с Arduino через последовательное USB-соединение, нам нужно будет загрузить и установить Pyserial.Запустите Anaconda или любую другую Python IDE по вашему выбору и введите следующую команду:

 pip install pyserial 

Для создания графического пользовательского интерфейса, в котором мы можем визуализировать и взаимодействовать с нашей информационной панелью, мы будем использовать Streamlit. Эта универсальная веб-платформа позволяет быстро разрабатывать и развертывать приложения на веб-сервере или запускать их локально в браузере. А для отображения радиолокационного графика показаний датчика мы будем использовать Plotly. Это привязка Python для высокоинтерактивной среды визуализации данных JavaScript, которая позволяет визуализировать великолепные визуальные эффекты у вас под рукой.

Сохраните следующий исходный код в вашем локальном каталоге:

Приведенный выше код инициирует соединение с Arduino, а затем будет непрерывно считывать положение радара и значения датчиков из последовательного порта до тех пор, пока не будет предложено остановиться. Он также будет постоянно отображать и обновлять график радара.

Чтобы запустить приведенный выше сценарий, введите следующие команды в командной строке Anaconda:

 cd C: / Users /.../ local_directory 
 streamlit run python_radar.py 

Results

И вот он, мини-радар DIY в действие!

Если вы хотите узнать больше о Python, системах визуализации данных и IoT, не стесняйтесь проверить следующие (связанные с партнерами) курсы: Python для всех, специализация , Визуализация данных с Python , и Введение в программирование IoT Specialization .Кроме того, не стесняйтесь изучать больше моих руководств здесь .

Radar Tutorial — Самодельный радар

Проект: Создайте свой собственный радар

Принцип работы

Первоначально
непрерывный радар
(CW радар) должен быть построен, который уже имеет возможность
FMCW радар.
Поскольку он излучает энергию непрерывно, а не импульсами, радар безопасен для человека.
Мощность передатчиков будет в милливаттном диапазоне, на несколько десятичных значений намного ниже допустимых пределов.Конструкция такова, что расширения также возможны после успешного тестирования функции радара CW и FMCW.
Таким образом, расширение
импульсный радар
будет возможно позже, используя
внутриимпульсная модуляция
(так называемый «щебеточный радар»).
Также возможно легкое переключение между этими двумя режимами с помощью управляющего сигнала.

Рисунок 2: Изображение блок-схемы

Рисунок 2: Изображение блок-схемы

Блок-схема

Как правило, требуется передатчик, частота которого может изменяться с помощью управляющего напряжения.Маленький Raspberry Pi предназначен для генерации управляющего напряжения для модуляции через цифро-аналоговый преобразователь.

Приемник в основном представляет собой небольшой дешевый USB-осциллограф.
К сожалению, эти USB-осциллографы недостаточно чувствительны, поэтому необходимо установить дополнительный предварительный усилитель.
В моем примере (ELV-Versand Article-Nr. 68-09 93 35)
Верхняя граничная частота этого осциллографа составляет 200 кГц, что также удобно.
Однако было бы лучше выбрать более дорогое устройство, которое может обрабатывать несколько мегагерц и программное обеспечение которого включает быстрое преобразование Фурье (БПФ).

Радиолокационный процессор должен быть этим Raspberry Pi.
Даже если генерация настроечного напряжения потребляет много вычислительной мощности,
фактически он также должен обеспечивать операционную систему, то есть здесь: оценку и отображение эхо-сигнала.
Если это не сработает по причинам, связанным с временем, можно использовать второй Raspberry Pi.

Антенна

Антенна — это элемент, на который можно потратить большую часть денег.
Если используется только одна антенна (как показано на рисунке 2), вам понадобится
ферритовый циркулятор.Этот стоит в Интернете от 200 до 600 евро, плюс большие расходы на доставку.
Качественное различие заключается в изолированности тракта передачи и тракта приема.
Уровень изоляции обычно составляет от 16 до 23 дБ.
Две отдельные одинаковые антенны можно купить за небольшую часть этих затрат или даже сделать их самостоятельно.
Поскольку это частотный диапазон Wi-Fi, можно использовать две произвольные антенны Wi-Fi.

Если антенна установлена ​​перед параболическим отражателем,
то требуются либо два параболических отражателя
(как показано здесь)
в противном случае необходимо использовать версию с ферритовым циркулятором.Только один первичный излучатель может быть точно расположен в фокусе одиночного параболического отражателя.
Если вы хотите использовать одиночный параболический отражатель с рупорным питанием,
Тогда вам понадобится версия с обязательным ферритовым циркулятором.
Оба компонента (рупорный радиатор и ферритовый циркулятор) сравнительно дороги.
Но два рога кормят
ты можешь построить себя
если необходимо.

Рисунок 3: Блок-схема передатчика в версии без ферритового циркулятора, но с двумя антеннами

Рисунок 3: Блок-схема передатчика в версии без ферритового циркулятора, но с двумя антеннами

Преобразователь

Самый важный компонент передатчика — это генератор, управляемый напряжением (ГУН).
который может перемещаться по высвободившемуся частотному диапазону.Лучше, если его настроечное и рабочее напряжение будут в пределах 5 вольт.
чтобы ограничить количество необходимых основных напряжений.
Таким компонентом является ГУН.
ZX95-2490 +,
это доступно на
Мини-схемы
по разумной цене около 45 €.
Но будь осторожен! Этот один ГУН нельзя подключать к рабочему напряжению без нагрузки, иначе он будет немедленно безвозвратно поврежден.

На рисунке 1 показана испытательная установка, которая, однако, немного отличается от блок-схемы, показанной на рисунке 2.Усилитель для RF здесь имеет очень высокий коэффициент усиления.
Поэтому к выходу VFO подключается аттенюатор на -9 дБ (это дополнительная защита).
Сумма всех ослаблений и усилений должна иметь уровень примерно 7 дБмВт на входном гнезде гетеродина понижающего преобразователя приемника.
(Не забудьте о демпфировании заглушек!)

На рисунке 3 компоненты выделены зеленым цветом, для чего необходимо спроектировать отдельную печатную плату.Это простой пассивный цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) с
Сеть R / 2R
который в простейшем случае использует цифровые выходы (GPIO) Raspberry Pi.
Поскольку ЦАП работает только пассивно, его скорость зависит только от Raspberry Pi.
Не требует импульсов синхронизации.
Для пилообразного импульса Raspberry Pi должен только увеличивать эти выходные двоичные данные.
Треугольный импульс тоже возможен без проблем.
Использование 8 или 12 битов влияет на то, является ли пилообразный импульс ступенчатым напряжением или нет.Доступный частотный диапазон изменяется на 256 или 4096 подшагов.
При полосе пропускания 250 МГц эти шаги имеют размер 1 МГц или 62 кГц.
Если пилообразный импульс должен иметь длину около 1 мс, Raspberry Pi должен считать с частотой около 4 МГц.

Последующий операционный усилитель (OPV) создает напряжение настройки из логических уровней, которое полностью использует диапазон ГУН.
Без этого OPV ГУН также работал бы, но в этом случае зуб пилы будет иметь амплитуду менее одного вольт.

Конечно, эту работу подойдет простой аналоговый генератор пилы.
Однако это имеет недостаток, заключающийся в том, что радар может, таким образом, действительно только с одним пилообразным зубом.
В этом случае радар не может быть расширен на другие схемы модуляции.

Ресивер

На данный момент приемник состоит практически из небольшого USB-осциллографа.
Модель, упомянутая в расчетах, чрезвычайно проста и может обрабатывать аналоговые частоты только до 200 кГц.Эта частота среза на самом деле слишком мала, поэтому данная версия подходит для функционального тестирования только временно.
Позже его следует заменить на более мощную модель.

При фиксированном напряжении настройки схема, показанная на рисунке 2, работает как
CW радар.
В этом случае могут быть обнаружены только доплеровские частоты, а расстояние не может быть измерено.
Ожидаемые доплеровские частоты в этом диапазоне частот
можно рассчитать
и составляют, например, приблизительно 320 Гц при 30 км / ч.

Если выбранный модуль USB-осциллографа не может рассчитать отображение, подобное анализатору спектра, теперь очень сложно обнаружить эхо-сигнал.
Осциллограф показывает синусоидальные частоты, которые движутся по экрану совершенно несинхронно.
Они похожи на рябь, и их можно быстро спутать с ней.
Если, однако, во время движения металлического объекта перед антенной эта кажущаяся пульсация изменяется по амплитуде и частоте, то радар работает.

Расчет

Следующий список компонентов уже может предоставить обзор необходимого материала, использованного до этого момента, и небольшой метод неполных затрат:

в основном уже присутствует.)

Сделай сам радиолокационный указатель скорости выглядит и работает как настоящий

Знак скорости радара своими руками выглядит и работает как настоящий

Команда Arduino — 29 июня 2021 г.

Эти большие белые знаки скорости, которые вы видите на обочине дороги во время вождения, могут раздражать, поскольку невнимательные водители резко тормозят прямо перед вами. Тем не менее, базовая технология, на которой они работают, довольно крутая, поэтому Джон Макнелли хотел создать свою собственную версию DIY, которая точно отражает реальную.

В конструкции

МакНелли используются Arduino Nano и модуль доплеровского радара, который непрерывно посылает радиоимпульсы частотой 10,525 ГГц и измеряет, насколько изменилась отраженная частота. Вспоминая тот урок физики в средней школе, вы, вероятно, узнали, что по мере приближения объекта частота отражения будет увеличиваться, тогда как частота будет уменьшаться по мере удаления объекта. Используя эффект Доплера, скорость можно определить путем вычитания частоты, поступающей от специального предварительного усилителя, из исходного сигнала.

Знак также использует гигантский семисегментный дисплей, показывающий скорость прохожим. Поскольку использование четырнадцати очень ярких светодиодов довольно неэффективно, МакНелли решил спроектировать и собрать свои собственные печатные платы, каждая из которых содержит восемнадцать желтых светодиодов, а все сегменты управляются регистром сдвига SPI — по одному на каждую цифру.

Из его видео ниже видно, что знак очень похож на своего реального аналога, так как цифры яркие, а скорость измеряется точно. Для получения дополнительных сведений о проекте посетите веб-сайт МакНелли, а также файлы кода и дизайна на GitHub.

Вы можете следить за любыми ответами на эту запись через канал RSS 2.0.
Вы можете оставить отзыв или откликнуться со своего сайта.

Как сделать ультразвуковую радарную систему с использованием Arduino, DIY Projects

Введение

Радары в фильмах кажутся довольно крутыми.Это не только круто, но и весьма полезно, когда вам нужно не заснуть и дочитать книгу, которую вы начали, но также и сделать так, чтобы она оставалась незамеченной, когда мама или папа находятся в комнате. Лучшая часть? Сделать это очень просто! Несколько легкодоступных компонентов, evive и несколько увлеченных рукоделий — это все, что вам нужно, и вуаля! Теперь ничто не может ускользнуть от ваших глаз и ушей!

Хотите знать, чтобы сделать один? Садись на борт!

Необходимые компоненты

Руководство по сборке

Шаг 1: Изготовление

Возьмите сервопривод, ультразвуковой датчик и держатель ультразвукового датчика.

Теперь ультразвуковой датчик и закрепите его на держателе с помощью саморезов.

После этого возьмите рог сервопривода и прикрепите его к основанию держателя датчика с помощью самонарезающих винтов.

Теперь возьмите серводвигатель и подключите его к серво каналу 1. Затем из меню перейдите в Control> Servo Motor> Servo 1 и установите угол на 90 градусов с помощью потенциометра 1.

Затем приклейте к ультразвуковому держателю рупор сервопривода.

Наконец, прикрепите рог сервопривода к сервоголовке в основании держателя датчика.

Наша сборка завершена.

Выполните соединения и вставьте код, как указано в следующих шагах.

Шаг 2: Подключения

Выполните подключения, как показано:

• Сервопривод — S1 Evive
• Ультразвуковой датчик
  • VCC — +5 В от Evive
  • GND — Земля Evive
  • Триггер — цифровой контакт 2
  • Эхо — цифровой контакт 3

Шаг 3: Код

Загрузите следующий код Arduino для просмотра:

Чтобы построить график на экране, загрузите код обработки, который поможет вам построить график на экране.

Шаг 4: Логика

Как мы все знаем, ультразвуковая радиолокационная система определяет окружающую среду и отправляет данные для обнаружения. Затем эти данные наносятся на график.

Каждый раз, когда датчик обнаруживает объект, он отправляет эти данные в Evive.

Эти данные отправляются на обработку через Serial Monitor. Затем обработка вычисляет данные и соответственно строит график на экране.

В некоторых местах вы можете заметить красные линии на графике. Это означает, что датчик обнаружил объект.

Если есть только зеленые линии, это означает, что в этом диапазоне нет объекта.

Шаг 5: Заключение

Итак, ваш ультразвуковой радар готов! Обнаружьте присутствие врага и спаситесь из засады!

Принципиальная схема

Код

🎈 Общественная лаборатория: наземный радар

Запись заметок лета 2013 г. о поиске безымянных могил с помощью георадара.Это может быть использовано в других целях, в том числе в любительской археологии.

Почему это интересно?

Долгое время квакеров хоронили без надгробий. Это означает, что многие дома собраний квакеров не знают, в каких областях вокруг здания живут люди, а в каких нет … что становится проблемой каждый раз, когда квакеры хотят расширить здания.

Какой вопрос исследования?

Как вы обнаруживаете потенциальное присутствие подземных объектов (возможно, объекты, которые находятся на глубине 6 футов под землей) или нарушения грунта с помощью оборудования DIY? В британском сериале «Time Team» для этого используется георадар: можем ли мы сделать подобное оборудование своими руками?

О чем идет обсуждение

Существующие работы включают
http: // minibnzreprap.blogspot.com/2012/09/ground-penetrating-radar.html

Мэтью Липпинкотт предположил: «Обычным путем было бы использовать« молоток »и серию геофонов для получения изображения земли с помощью сейсмологии отражений. Я понятия не имею, есть ли доступное программное обеспечение, которое поможет с этим. Аппаратное обеспечение — нет. т слишком дорого:
https://www.sparkfun.com/products/11744 «

Spike предложил использовать аэрофотосъемку: нарушенная почва влияет на поверхностную растительность (http://en.wikipedia.org/wiki/Cropmark) в УФ
и ИК-снимки (он также отметил, что эти эффекты носят сезонный характер).

Shannon, ссылка на http://publiclab.org/notes/eymund-diegel/11-9-2012/raising-dead-grassroots-mapping-helps-look-america-s-first-veteran-sc и http: // publiclab.org/notes/christenmcnamara/2-26-2013/balloon-mapping-test-flight-riverside-cemetary-22513

Джефф Уоррен предложил диссертацию Эрика Вольфа по некрогеографии с воздушными шарами http://www.nwmissouri.edu/library/theses/WolfEricB/WolfThesis.pdf, но отметил, что тезис сосредоточен на пространственной точности, а не на определении участков.

MIT Open CourseWare содержит руководство по самодельному радару http: // ocw.mit.edu/resources/res-ll-003-build-a-small-radar-system-capable-of-sensing-range-doppler-and-synthetic-aperture-radar-imaging-january-iap-2011/, а также некоторые успехи были достигнуты при использовании дешевых USB-ключей для ТВ-приемников в качестве программно определяемых радиомодулей http://sdr.osmocom.org/trac/wiki/rtl-sdr, которые могут оказаться подходящими.

На hackaday есть проект, в котором они запустили совместный проект по созданию наземной радиолокационной системы за 500 долларов, которая выглядит многообещающей.
https://hackaday.io/project/4440-open-ground-penetrating-radar
Одна из проблем, связанных с песчаными шахтами в Висконсине, заключается в том, что здесь много захоронений коренных американцев, особенно вдоль Миссисипи.Хороших карт могил и курганов не существует.

Как создавать интерактивные радиолокационные диаграммы — и почему вы должны попробовать вместо них «звездные карты» | Блог Flourish | Процветать

Размещено 21 октября 2020

автор Дункан Кларк

Радар или «паук» — это широко используемый стиль визуализации для сравнения людей, мест или других объектов по нескольким показателям.Показатели в данных должны иметь одну и ту же шкалу, поэтому вы чаще всего будете видеть радары, используемые для процентных пунктов или оценок из десяти.

Теперь вы можете легко создавать интерактивные радары для Интернета во Flourish. Просто откройте новый шаблон Radar и вставьте электронную таблицу со столбцом для каждой метрики. Давайте рассмотрим несколько примеров, а затем рассмотрим недостатки этого типа диаграмм и некоторые альтернативы, которые также доступны в шаблоне.

Сделать радиолокационную карту »

В приведенном выше примере радары показаны в сетке «малых кратных», при этом каждый радар получает свою собственную мини-ось.Это вполне стандартно для радаров, но в примере также выделяется пара приятных и менее распространенных функций, которые мы встроили в шаблон:

• Вы можете легко добавить элементов управления для фильтрации и группировки . Их можно установить, просто указав на столбцы — в данном случае национальность и клуб каждого игрока.

• Так же, как и наши линейные и гистограммы с малым количеством кратных, сетка соответствует , поэтому количество строк и столбцов будет регулироваться автоматически в зависимости от размера окна и ваших настроек размера.Если вы работаете на компьютере, попробуйте изменить размер окна браузера, чтобы увидеть, как это работает.

Следующий, более забавный пример демонстрирует еще две особенности:

• Строки сравнения . Включите эту функцию, чтобы включить тонкую дублированную версию каждого радара на каждой оси, что упростит сравнение.

• Легенда с возможностью нажатия . Таким образом, пользователь может щелкнуть цвет, чтобы добавить / удалить по цвету.

Сделать радиолокационную карту »

Недостатки радара

Многим практикам визуализации не нравятся радиолокационные карты, и, согласны вы или нет, определенно стоит знать о наиболее распространенных проблемах с этим типом диаграмм.Одним из недостатков является то, что на форму сильно влияет порядок метрик на оси, который сам по себе обычно мало что значит или ничего не значит.

Вторая проблема заключается в том, что область каждого радара может вводить в заблуждение. На традиционной диаграмме с областями, если значения вдвое больше, область под линией вдвое больше. Но на радиолокационной карте площадь увеличена относительно значений.

Третий главный аргумент против радаров состоит в том, что метрики на каждой спице оси обычно дискретны, но способ их соединения линией может означать, что они непрерывны.

Альтернативы радарам

При создании шаблона мы наткнулись на отличную статью о Nightingale Александра Морина-Шассе, который, в свете недостатков радиолокационных карт, предложил несколько альтернатив традиционным радарам. К ним относятся радиальные гистограммы и так называемые «звездные диаграммы» — фраза, которую Александр придумал для описания радиальной диаграммы с сужающимися столбиками.

Нам понравились идеи Александра, поэтому мы добавили в новые шаблоны режим «Звездочка». Это настраивает линии таким образом, чтобы они автоматически возвращались к центру между каждой точкой данных.Включите это, и вы легко сможете настроить значения обводки, заливки и внутреннего радиуса для создания обеих звездных диаграмм …

… и радиальные гистограммы:

Создайте звездную или радиальную гистограмму »

Вот пример из верхней части этой страницы, но с использованием звездных лучей вместо радаров. В некотором смысле это определенно яснее, но есть один недостаток: с такой формой на самом деле не работает сгруппировать более одной формы на каждой оси.

Групповые метки

Последняя особенность нового шаблона — это возможность добавлять радиальные метки за пределами оси.Это удобно, если вы хотите в целом назначить показатели на оси различным категориям.

Сноска. В процессе создания этого шаблона мы обнаружили кое-что неожиданное: логотип Flourish на самом деле является звездной картой! Щелкните по нему, чтобы увидеть, что мы почувствовали, когда это обнаружили.