Paso 4: Desafíos, mejoras y lecciones aprendidas
Versión 1.1:
Nuestra estructura inicial realmente utiliza esta resistente a la intemperie JPEG TTL de la cámara. Después de algunos días de operación se determinó que el detector de movimiento interno de la cámara JPEG TTL resistente a la intemperie era demasiado sensible a los cambios de luz. Cambios en los niveles de luz ver comúnmente durante el amanecer, atardecer, nubosidad, etc. emitido muchos falsos positivos. Decidimos desactivar la detección de movimiento de la cámara y reemplazarlo con un sensor de infrarrojos pasivo (PIR). Sensores PIR miden "cuerpo caliente" de calor y se ven a menudo en sistemas de seguridad.
Durante este período también comenzó a experimentar con la inclinación de los paneles solares. La configuración inicial del solar realmente utiliza el 13 nómada en lugar de la roca 15. Los nómadas 13 funcionó ok, pero lo que descubrimos fue que los nómadas 13 no generaba una carga a menos que ambos paneles fueron expuestos a la luz al mismo tiempo. Por lo tanto, el alimentador tuvo más tiempo de inactividad que deseábamos. Como probablemente ya has visto en los tejados de las casas en todo el país fija los paneles solares son típicamente en ángulo y apuntando en una dirección determinada. La dirección y la inclinación ayuda a optimizar la cantidad de energía que generan los paneles. La dirección de los paneles y el ángulo apropiado depende de su ubicación específica. Hay una serie de calculadoras en línea que pueden ayudarle a encontrar una configuración óptima.
Versión 1.2:
Mientras que el sensor de PIR fue una buena solución para los problemas de sensibilidad a la luz con detector de movimiento interno de la cámara tenía su propia debilidad. El sensor de PIR fue demasiado sensible a los cambios de calor. Cambios bruscos de calor no son normalmente un problema en una instalación cerrada como una casa, pero al aire libre todo vale. La misma salida del sol, puesta de sol y nube cubren condiciones que plantea un problema para este sensor así. Hemos tenido aproximadamente el mismo número de falsos positivos. Así que con la versión 1.2 que cayó el sensor PIR y lo
con un nuevo sensor de ultrafondo de PING. En pocas palabras este sensor usa el sonar para medir la distancia a un objetivo específico. El sensor se ve como un conjunto de ojos. Un sensor envía un pulso ultrasónico y el otro sensor que mide la cantidad de tiempo que tarda en recuperarse. Aplique algunos cálculos que implican la velocidad del sonido y puede llegar a un cálculo de la distancia.
Si te fijas bien en la foto de nuestro alimentador puede ver un pequeño muro frente a la cámara. Esa pared se vuelve importante porque estamos saltando el pulso ultrasónico de esa pared. Sabemos de la prueba hasta qué punto esa pared es. Una lectura menor que la distancia a la pared indica que algo es de la forma (es decir) un pájaro. Como se puede ver en la foto de arriba el sensor está encerrado en un recipiente de plástico. El sensor no es impermeable por lo que forma un soporte personalizado que reduce al mínimo la exposición a los elementos. No estamos afirmando esta configuración es 100% a prueba de todo, pero ha sobrevivido a incontables tormentas de Colorado sin ningún problema hasta ahora.
Versión 1.3:
Poco después del lanzamiento de la versión 1,2 notamos que el sensor PING era excesivamente sensible a cambios repentinos en el viento. Ráfagas de viento activa falsos positivos porque interrumpió la lectura del sonar. Nos ayudó a domar este colocando una pantalla de viento (espuma) sobre el receptor. Otro problema con el sensor era que de vez en cuando iba a enviar detrás una lectura corta. Era imprevisible y a menudo más que aceptable. Solucionar esto fue tomar una 2ª lectura después de una corta lectura fue registrada. Mientras envía al azar una lectura corta nunca envía 2 en una fila.
Como se puede saber por ahora la característica más problemática del dispositivo es de detección de movimiento. En este punto llegamos a una nueva solución que resultó para ser el ganador. Nos volver a habilitar el detector de movimiento interno de la cámara y el código de una función de software que llamamos "teléfono amigo" (sí que está tomado de "Quién quiere ser millonario?"). La idea es simple. Constantemente revisa un sensor de movimiento. Cuando detecta movimiento pide el 2do sensor para la verificación. Si confirma que el 2do sensor movimiento se toma una foto. De lo contrario, el evento es tratado como un falso positivo.
Versión 1.4:
Esta versión nueva los temas de panel solar mencionados anteriormente. Nos sentimos a nómadas 13, incluso con direccionalmente colocado y correctamente paneles de ángulos, cayó por debajo de nuestras expectativas para el tiempo de actividad del dispositivo. Meta cero indica que el 13 de nómada puede cargar los 50 Sherpa en 8 a 16 horas de sol. Versión 1.4 del Tweeter alimentador requiere unos 450 a 500 mA de energía y el 50 de Sherpa ofrece 50 vatios. Nuestra meta original era mantener el dispositivo en línea 27/4. Una carga completa 50 Sherpa sería suficiente para mantener las cosas funcionando durante toda la noche. Sin embargo, pruebas de vida real demostraron que no podríamos conseguir una carga completa cada día da la luz del sol disponible en nuestra ubicación (Colorado).
Hemos decidido actualizar el panel solar de Boulder 15. Este panel recoge 15 vatios en lugar de 13 vatios de los nómadas 13. El primer obstáculo con este panel fue montaje. El 13 de Nomad fue una configuración de estilo de trapper keeper que dobla muy bien sobre el techo. El montaje del panel Boulder 15 es más como un colgante marco que obviamente no es óptimo para nuestra configuración. Hemos creado
similar a la configuración que se puede ver en construcción energía solar. Compró un poste de madera, taladrar un agujero en la parte superior para algunos acero roscado, había trenzado sobre un trípode en la parte superior y condujo en el suelo con una estaca de antorcha Tiki. En la parte posterior de la roca 15 hemos elaborado un básico "I" del soporte que sostiene la parte superior del trípode. La cabeza del trípode es de aproximadamente 6 libras que es mayor que el peso del panel. La cabeza del trípode es una rótula simple que nos da la capacidad del panel en cualquier posición del ángulo y trabarlo en su lugar.
Con estos lanzamiento decidimos construir un paquete Debian personalizado para nuestro software. No detallaré el proceso para hacerlo aquí. Usted puede encontrar un montón de tutoriales en línea. El beneficio de hacer esto es que podemos ahora añadir nuestro propio repositorio de paquetes Debian personalizadas a cada nuevo alimentador construimos y que compruebe ese repositorio de vez en cuando para las nuevas versiones del software. Lo que significa que podemos implementar actualizaciones a alimentadores en estado salvaje como Obtén en tu teléfono móvil. Cuando se detecta una nueva versión del software el alimentador auto-instala el nuevo paquete y reinicia.
Versión 1.5:
El mayor problema con la versión 1.4 fue la calidad de las imágenes. La mejor imagen de nuestra cámara original era capaz de fue un 640 × 480 previamente comprimido JPEG. Al principio, pensamos que esto sería suficiente para tener una visión de pájaro simple. Sin embargo, al final nosotros no satisfechos con esta salida. Mucho trabajo fue en el dispositivo para dejarlo con una imagen cutre. Decidimos cambiar la cámara original para el módulo de cámara oficial de Raspberry Pi. Esta cámara es capaz de capturar una imagen de 5 megapíxeles de 2592 × 1944 y es similar a la que podría encontrar en un teléfono móvil.
La nueva cámara llegó con algunos inconvenientes. En primer lugar no es resistente al agua. Después de algunas investigaciones encontramos un montaje de cámara de plástico que estaba bastante bien. Terminamos el trabajo con algunos de nuestro pegamento de silicon. La segunda cuestión es que el cable de la flexión con el módulo es muy corto. Demasiado corto para llegar desde dentro de nuestro recinto a la zona que necesitábamos montar la cámara en el exterior del alimentador. No parece tampoco que tan resistente a la intemperie. Finalmente encontramos un kit de extensión de cámara agradable que nos permitió extender el cable de la cámara. El nuevo cable de cinta era más adecuado para el aire libre también que era una gran ventaja. El problema final con la nueva cámara fue el tema. La cámara de Raspberry Pi es un módulo de enfoque fijo. Cualquier cosa más allá de decir 50cm está en foco. Nada más cercano es borrosa y empeora más cerca tienes. En nuestra instalación de alimentador de que sólo tenemos cerca de 7 pulgadas (18cm) entre el área montaje de la cámara y el área de aves tiende a sentarse. Hemos ajustado el foco de la cámara mediante la compra de un conjunto de gafas de lectura y préstamo de una lente. Experimentó con diversas concentraciones, pero finalmente se estableció en 3,25 +. Quitar una lente del marco y pegar directamente sobre la lente de la cámara en el exterior de la montura de la cámara. 3.25 + resultó para ser el nivel de ajuste perfecto para la distancia que teníamos. Problema solucionado, claro fotos un montón. Comprobar hacia fuera este
para la comparación.
Intercambio de la cámara también vinieron con algunos otros efectos secundarios. Tuvimos que reescribir todo el código de la cámara. Esto podría ser una desventaja o ventaja según mire. La resistente a la intemperie cámara serial TTL nos obligó a interactuar con ella vía comunicación serial. No super complejo, pero tiene una gran cantidad de código. Por suerte Adafruit realmente creó una biblioteca para hacerlo bastante fácil con un Arduino que alguien más tarde portado sobre a Python para Raspberry Pi. La única parte que falta del puerto fue código para detección de movimiento por lo que hemos codificado que parte por nosotros mismos. El módulo de cámara de frambuesa Pi no tiene un mecanismo de detección de movimiento interno para que una nueva solución fue requerida para ello. Comunicación en serie también no es algo que tiene que preocuparse ya, como el nuevo módulo de la cámara viene con un par aplicaciones que utiliza para interactuar con él; raspistill y raspivid. Raspivid es una aplicación de línea de comandos que le permite capturar vídeo con el módulo de la cámara, mientras que la aplicación raspistill te permite capturar imágenes. Con esta nueva configuración nos arrojó a un montón de código que realmente hace las cosas mucho más simple al final.
Volver a detección de movimiento, como ya he mencionado la nueva cámara no tiene esta capacidad. Que contó con el "teléfono amigo" funcionó tan bien, y que todavía había algunos otros sensores que habíamos experimentado con nosotros decidió traer de vuelta el sensor de PIR. Así que en la versión actual los sensores PING y PIR trabajan juntos para confirmar el movimiento. En el cuadro en la parte superior de esta sección verás una
. Llamamos a esto la "torre de poder". En la parte inferior es el sensor PING, en el centro hay el sensor de PIR y un nuevo sensor de la fotocélula, y en la parte superior es el módulo de cámara con la lente adicional. La cámara original tenía un anillo de LED que se enciende en la oscuridad y que sea capaz de capturar fotografías en blanco y negro en situaciones de poca luz. En las semanas que estuvo en funcionamiento la vieja cámara sólo capturamos una imagen de noche así que esto no es una característica muy importante. Sin embargo, la eliminación de la misma mostró un nuevo reto. Si la moción se detectó en la noche o en una situación fuertemente nublada la cámara capturar un muy oscuro o incluso una imagen de tono negro. Para solucionar o esto agregamos una fotocelda que ayuda a medir los niveles de luz. Hicimos algunas pruebas y vino para arriba con lo que creíamos eran aceptables niveles de luz para buenas fotos y esto añadido a la mezcla. Ahora una imagen se captura sólo cuando tenemos doble movimiento confirmado y suficiente luz.
