Dienstag, 24. Juni 2014

Eine sezierte Maus ...



kann mehr Freude machen als man denkt, Mikroschalter, Lichtschranken und vor allem eine Kamera. Zwar beschränkt in der Auflösung (typischerweise 18x18 Pixel, schwarzweiss, also nix für die Videokonferenz) aber manchmal ist das ja von Vorteil. 

Nämlich dann, wenn man keine "Bilder" fotografieren will, sondern nur ein paar Helligkeitswerte unterscheiden muss.

Im Rahmen unserer Summerschool "physical computing" hatte ein Student die Idee, den Kofferraum seines Autos berührungslos zu öffnen. Heißt durch Gesten, in diesem Fall mit dem Fuß, weil die Hände in dieser Situation ja oft bereits belegt sind. Den Auto-spezifischen Teil (wie öffnet man den Kofferraum, wie sorgt man dafür, dass das nur im Stillstand passiert usw.) hatte er sich schon überlegt, aber die Erkennung der Geste war noch ein ungelöstes Problem. Also genau das richtige für uns ;-)

Nach einer Weile brainstorming kam die Idee auf, dieses Problem optisch zu lösen, nicht mit einer Webcam, das wäre zwar einfach, aber man braucht eine ganze Menge Rechenleistung, sondern mit der Kamera aus einer optischen Maus und einem (stromsparenden und schnell bootenden) Arduino.

Wir sind natürlöich nicht die ersten, die sich mit dem Innenleben einer Maus beschäftigt haben, wir sind nach dieser Anleitung vorgegangen, da die Jungs dort den Code freundlicherweise schon an den auch in unserer Maus vorhandenen Kamerachip ANDS2610 angepasst hatten. Funktionierte auch (beinahe wider Erwarten) sofort.

Man muß eigentlich nicht viel tun: Die Maus ihres Gehäuses entledigen und die beiden Leitungen der seriellen Schnittstelle zwischen dem Optik-Chip und dem Controller in der Maus auftrennen und mit zwei Ports eines Arduino-Controllers verbinden. Fehlt noch die Stromversorgung, die auch der Arduino übernimmt, das war's.


Im ersten Versuch liest der Arduino nur die Daten vom Kamera-Chip und überträgt die dann per serieller Schnittstelle an den angeschlossenen PC. Dort läuft ein Processing-Sketch, der die Daten grafisch darstellt und auswertet. Im Versuchsaufbau ersetzt ein schwarzer Laptop-Deckel den Asphalt des Parkplatzes, die wischende Hand wird problemlos erkannt: Der Processing-Sketch berechnet pro Bild (zwanzig pro Sekunde) die mittlere Helligkeit und daraus dann einen gleitenden Mittelwert über hundert Bilder. Ist die Abweichung des aktuellen Bildes größer als eine Schwelle, ist was passiert.


Funktioniert ! Im Labor. Schau mer mal, wie das dann aussieht, wenn der Sensor in die Stosstange des Autos eingebaut ist.

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