視覚障害

のための音響ウェイファインダー理想的には、技術は私たちの生活を強化することになっています。 [ShaneとEileen]は、Cornellの2人の高齢者が視覚的な迷惑的な端末を持つ視覚障害者の生活を強化するための素晴らしい方法を発見しました。彼らの最終プロジェクトのためのブレーンストーミングでは、「シェーンとイリーン」は、このハッカデーのポストに、ロボットがガイド犬のための実行可能な代替品として触発されました。彼らは、椅子、ベンチ、および目のレベル以下の椅子、ベンチ、およびその他の無生物のオブジェクトのウェアラブル、ハンズフリーのガイダンスと検出を提供しようとしました。

ウェイファインダーは、タンデムで作業する2つのシステムを含みます。ヘッドマウントナビゲーションユニットと、ユーザーの指に着用されている触覚センサーです。どちらのシステムも、MaxBotix LV-MaxSSONAR-EZ0超音波RangeFinderモジュールを使用して、障害物からのユーザーの距離に比例した速度で触覚フィードバックを提供するために障害物や振動のミニディスクモーターを使用します。

ヘッドユニットは2つの距離機能と2つの振動モータを使用します。まとめると、RangeFindersは約120度の視野を持ち、6.45メートルまで障害物を検出することができます。触覚センサは1つの距離計とモータとを含み、フーバー杖と同様の方法で使用される。ユーザーは、ヘッドユニットの範囲外になる可能性が高いオブジェクトを発見するために手を掃除します。両方の部品は人間工学的でサイズ調整可能です。

電源投入時に[ShaneとEileen]のソフトウェアは、ユーザーの高さと連動して距離しきい値を決定するために触覚センサの校正を実行します。彼らは、システムを駆動するためにAtmega 1284を使用し、2つのサブシステム間のリアルタイムタスクスケジューリングをTinyRealTimeカーネルとの間で処理しました。完全なデモビデオは休憩の後に埋め込まれています。

[ありがとうShaneとEileen]

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Post

客室の3Dマッピング、もう一度客室の3Dマッピング、もう一度

昨年私たちはこれまでのキネクテクトの最もクールな適用であるかもしれません。それはKintinueと呼ばれ、今回はキンティネス2.0、新機能の改善されました。 私たちがKintinuesで最初に発見されたとき、私たちは吹き飛ばされました。大規模なエリアをマッピングするためのキネコンを持つコンピュータの能力は、Googleストリートビューのように多様なアプリケーションを持っています。 kintinuous 1.0の問題は1つありましたが、ループをスキャンすると、ループの終わりと終わりが異なる場所になると、異なる地図が生成されます。 Kintinuous 2.0のビデオでは、直ちに1ループが一定のスキャンに戻して、300メートルの長さを超える大幅なスキャンを見ることができます。特にコンピュータについて考えることは、驚くべき偉業がわずか数秒で700万個の頂点を処理しています。 残念ながら、それはすぐにキンティネス2.0の公式の配布があるでしょう。このKintinuousの論文はまだレビュー中であり、リリースの懸念のある場合と同様にIFへの応答を有効にしないソフトウェアアプリケーションを囲む「問題」があります。ただし、用紙が出ているとき、個人はそれを再実装するのに相補的なものでもあります。

Oculus Riftをハッキングする:OclightOculus Riftをハッキングする:Oclight

私たちのOculus Riftが最後にメールに表示されました。私はそれが素晴らしい状態であることを述べる以外の製品自体について私の考えをあなたに惜しまないでしょう。そのショーの人々の考えや反応、そしてiFixitだけでなく、普通の涙液も緊急の涙液を持っています。 モッズIは、まず最初に扱うことを決断しました。水平周辺視灯でした。眼鏡の形状は、SKIIマスク、またはダイビングマスクを使用しているように感じることを示しています。側面の極端な端には巨大な黒い枠があります。基本的なMODは、基本的なAbibilightクローンを実行するだけでなく、基本的なMODもいくつかのRGB LEDを追加することです。 私はAdalightコードをダウンロードし、RGB LEDストリップに差し込んでいただけでなく、座っていた。リフトは4つの角部の領域がまとめられています。私はこれを利用したので私は裂け目に切られなければならなかったことさえありませんでした…まだ。私はただ穴に輝く適切なLEDを使ってストリップをリフトに縛りました。 結果はまともでした。 LEDが画面の端よりも周辺視野に追加的に戻ることを考慮すると、おそらく周囲からの少しの光がヘッドセットに「漏れ」するように見えます。それは画面の端をはるかに超えているものを見ることの認識を提供します。非常に良いインスタレーションで、角の代わりに左側の方法をすべての方法で有効にすることができます。

電力を読み取るWebカメラとPython電力を読み取るWebカメラとPython

を使用してデータを使用すると、不可欠なツールが欠落しているときはいつでも、新しいものを構築するだけです。それは、彼が両親の家での消費電力を測定しようとしていたときに「マット」が自分自身を見つけた位置です。彼は自宅のパワーメーターのためにトランスミッターを去りました、そしてそれをするための合理的なことは、彼のDADのパワーメーターを監視するのではなく、彼のお父さんのパワーメーターを監視するためのWebカメラとPythonスクリプトを設定することでした。 彼が役に立つ電力計は、Geo Minim電力モニタでした。彼は、この特定のメーターから直接データを抽出することが非常に困難であるため、Communications Protocols Intのいずれかに掘り下げるのではなく、彼はLEDを持つボックスにウェブカメラを設定し、特別に書かれたPythonスクリプトでそれを監視しました。このスクリプトはメーターの内部を見ることができ、次に関連するすべてのデータを使用してコンピュータにレポートされます。 [マット]は、誰かのために彼のプロジェクトサイトにこのコードを上げました。 これは、問題のメーターの内部の働きに深く掘り下げすぎない素晴らしい回避策です。あなたはいつでもあなた自身の電力追跡システムを構築することができますが、それがあなたのスタイルのもっとたくさんのものであるならば!