집밖은 위험해

x축 플로팅을 시켰으니 이제

y,z축도 같이 플로팅 시켜보자

ref : https://datascienceschool.net/view-notebook/d0b1637803754bb083b5722c9f2209d0/

from zumi.zumi import Zumi
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

zumi = Zumi()
idx = 0

acc_x_lst = np.zeros(100)
acc_y_lst = np.zeros(100)
acc_z_lst = np.zeros(100)

t = np.linspace(0, 1, 100)


while idx < 100:
    acc = zumi.get_acc()
    acc_x = acc[0]
    acc_y = acc[1]
    acc_z = acc[2]

    acc_x_lst = np.append(acc_x_lst, acc_x)
    acc_x_lst = np.delete(acc_x_lst, 0)
    acc_y_lst = np.append(acc_y_lst, acc_y)
    acc_y_lst = np.delete(acc_y_lst, 0)
    acc_z_lst = np.append(acc_z_lst, acc_z)
    acc_z_lst = np.delete(acc_z_lst, 0)

    idx = idx + 1
    time.sleep(0.01)


plt.title("xyz accelerometer")
plt.plot(t, acc_x_lst, "r", label="x axis")
plt.plot(t, acc_y_lst, "g", label="y axis")
plt.plot(t, acc_z_lst, "b", label="z axis")
plt.legend(loc=2)
plt.show()

잘 나오기는 했지만 z축 데이터만 1 근처에 존재한다.

이 데이터만 subplot으로 별도로 빼주자

plt.subplot()으로 조금 수정해주면

from zumi.zumi import Zumi
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

zumi = Zumi()
idx = 0

acc_x_lst = np.zeros(100)
acc_y_lst = np.zeros(100)
acc_z_lst = np.zeros(100)

t = np.linspace(0, 1, 100)


while idx < 100:
    acc = zumi.get_acc()
    acc_x = acc[0]
    acc_y = acc[1]
    acc_z = acc[2]

    acc_x_lst = np.append(acc_x_lst, acc_x)
    acc_x_lst = np.delete(acc_x_lst, 0)
    acc_y_lst = np.append(acc_y_lst, acc_y)
    acc_y_lst = np.delete(acc_y_lst, 0)
    acc_z_lst = np.append(acc_z_lst, acc_z)
    acc_z_lst = np.delete(acc_z_lst, 0)

    idx = idx + 1
    time.sleep(0.01)


plt.title("xyz accelerometer")
plt.subplot(211)
plt.plot(t, acc_x_lst, "r", label="x axis")
plt.plot(t, acc_y_lst, "g", label="y axis")
plt.legend(loc=2)
plt.subplot(212)
plt.plot(t, acc_z_lst, "b", label="z axis")
plt.legend(loc=2)
plt.show()

각 데이터들이 분리되서 나온다.

다음에는 animation을 이용하여 실시간 센서 데이터 플로팅

그래프는 cui 환경에서 볼수 없으니 vnc를 켜주어야 한다.

x축 가속도 데이터를 0.01 간격으로 모아서 플로팅 하는 코드

from zumi.zumi import Zumi
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

zumi = Zumi()
idx = 0

acc_x_lst = np.zeros(100)
t = np.linspace(0, 1, 100)


while idx < 100:
    acc = zumi.get_acc()
    acc_x = acc[0]
    acc_x_lst = np.append(acc_x_lst, acc_x)
    acc_x_lst = np.delete(acc_x_lst, 0)
    idx = idx + 1
    time.sleep(0.01)

#print(acc_x_lst)
#print(acc_x_lst.shape)
#print(t.shape)
plt.plot(t, acc_x_lst)
plt.show()

결과

주미에서 matplotlib으로 플로팅을 하려고하는데 

matplotlib을 임포트 시킨 코드를 돌릴때마다 

멈춰 버린다.

ctrl c로 꺼버리면

no such file or directory @!@!$@ fontlist-v300.json 이라 뜬다.

폰트리스트가 없어 막힌것 같긴한데

일단 matplotlib를 한번 업그레이드 시켜보자

이미 최신이라고 되질 않는다.

아쉬운대로 그냥 fontlist-v300을 바로 못찾겠다는 경로로 옮겨주자

* 잠깐 구글링해봤는데 업데이트 하라는 말만 있지 이걸 올려준 사람이 잘없더라. 

네트워크 드라이브로 옮겨주었다.

이제 임포트 시켰더니

matplotlib도

matplotlib.pyplot도 정상적으로 임포트된다.

acc x list 코드에서 matplotlib.pyplot 임포트 추가시킨후 돌려보면

from zumi.zumi import Zumi
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

zumi = Zumi()
idx = 0

acc_x_lst = np.zeros(100)



while idx < 100:
    acc = zumi.get_acc()
    acc_x = acc[0]
    acc_x_lst = np.append(acc_x_lst, acc_x)
    acc_x_lst = np.delete(acc_x_lst, 0)
    idx = idx + 1
    time.sleep(0.01)



print(acc_x_lst)

시작하는 시간이 걸리긴 하지만 import 에서 멈추지 않고 돌아간다.

지금충전중이라 i2c busy가 뜨지만 

중간에 update_angles를 보고

각속도와 각가속도 내용이 햇갈리기도 했고,

주미 라이브러리

ref : http://docs.robolink.com/zumi-library

에서는 가속도에 대한 내용들을 제공하고 있지 않아

가속도를 전달받는 코드를 구현하는 등 잠시 해매었다.

이제 정리되었으니

이번에는 x축 가속도를 플로팅하는 간단한 예제를 구현해보고자 한다.

0.01초 간격으로 x축 가속도 데이터 100개를 모아 프린팅 시켜본다

여기선 matplotlib과 numpy를 사용할 것이다.

값이 0이고, 길이가 100인 넘파이 배열을 생성하고

이 넘파이 배열에다가 큐처럼 값을 넣어보도록 구현한다.

0행렬 생성 zeros

ref : https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

읽은 x값 추가 append

ref : https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.append.html

앞에 값 삭제 delete

ref : https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.delete.html

수정 중간

from zumi.zumi import Zumi
import time
import numpy as np

zumi = Zumi()
idx = 0

acc_x_lst = np.zeros(100)



while idx < 100:
    acc = zumi.get_acc()
    acc_x = acc[0]
    acc_x_lst = np.append(acc_x_lst, acc_x)
    idx = idx + 1
    time.sleep(0.1)


print(acc_x_lst)

100회 루프 도는 동안

값은 잘 append 되었으나 처음에 있던 데이터들이 제거되지 않아 결과 형태가 길이가 200이 되었다.

delete로 맨 앞 데이터를 제거 해보자.

from zumi.zumi import Zumi
import time
import numpy as np

zumi = Zumi()
idx = 0

acc_x_lst = np.zeros(100)



while idx < 100:
    acc = zumi.get_acc()
    acc_x = acc[0]
    acc_x_lst = np.append(acc_x_lst, acc_x)
    acc_x_lst = np.delete(acc_x_lst, 0)
    idx = idx + 1
    time.sleep(0.01)


print(acc_x_lst)

- 앞에 플로팅 한 결과가 잘 pop 되어서 원하는 결과가 나왔다.

나중에 애니메이션 할걸 생각해서 append와 pop 해주도록 구현하였다.

분명 주미 내부에는

mpu-6050가 들어있어

자이로 뿐만 아니라 가속도 데이터도 받을수가 있지만

주미 라이브러리 사이트에서는 각 angle 데이터만 받는 내용들 밖에 없다

주미 스크립트에다가 다음 함수를 추가해주면 된다.

    def get_acc(self):
        self.mpu_list = self.mpu.read_all_MPU_data()
        x_acc = self.mpu_list[0]
        y_acc = self.mpu_list[1]
        z_acc = self.mpu_list[2]
        return [x_acc, y_acc, z_acc]

간단한 가속도 출력 예제

from zumi.zumi import Zumi

zumi = Zumi()

acc = zumi.get_acc()
acc_x = acc[0]
acc_y = acc[1]
acc_z = acc[2]

msg = "acc x : "+str(acc_x) +", acc y : " + str(acc_y) + ", acc z : " + str(acc_z)
print(msg)

30회 정도 출력해보자

from zumi.zumi import Zumi

zumi = Zumi()
idx = 0


while idx < 30:
    acc = zumi.get_acc()
    acc_x = acc[0]
    acc_y = acc[1]
    acc_z = acc[2]
    msg = "acc x : "+str(acc_x) +", acc y : " + str(acc_y) + ", acc z : " + str(acc_z)
    print(msg)
    idx = idx + 1

아까 자이로 출력할때와는 달리

가속도를 출력하는 만큼 각 축에 대해서 누적되지 않는다.

각 축 값을 애니메이션으로 출력하기전에

일단 자이로 x값들을 플로팅 하고자 한다.

gyro X 데이터들을 모아 플로팅 시켜보자

* 내용 중간 이후에 X축 각가속도에 대한 내용 나옴

일단 우선 프린팅부터 해보면

from zumi.zumi import Zumi
import numpy as np
import time

zumi = Zumi()
idx = 0
print("curr idx : " + str(idx))

while idx < 30:
    gyroX = zumi.update_angles()[0]
    print("gyro X : " + str(round(gyroX, 3)))
    time.sleep(0.1)
    idx = idx + 1

주미는 가만히 있는데 gyro X 값이 계속 증가하고 있다.

조금 이상해서

이 코드로 돌아와 출력시켜보았을때.

from zumi.zumi import Zumi
import time

zumi = Zumi()


for i in range(0, 50):
    vals = zumi.update_angles()
    gyroX = " gyroX : " +str(round(vals[0],2))
    gyroY = ", gyroY : " +str(round(vals[1],2))
    gyroZ = ", gyroZ : " +str(round(vals[2],2))
    accX = ", accX : " + str(round(vals[3],2))
    accY = ", accY : " + str(round(vals[4],2))
    msg = gyroX + gyroY + gyroZ + accX + accY
    print(msg)
    time.sleep(0.1)

print("Done")

자이로 값들만 계속 누적되는걸 볼수 있다.

ref : http://docs.robolink.com/_old_1.2_01.zumi-library/update_angles

위 링크와 내가 아는 개념이 조금 햇갈린다.

ref : https://igotit.tistory.com/entry/%EA%B0%80%EC%86%8D%EB%8F%84-%EC%84%BC%EC%84%9C-%EC%9E%90%EC%9D%B4%EB%A1%9C-%EC%84%BC%EC%84%9C-%EC%9A%A9%EC%96%B4-%EA%B0%9C%EB%85%90%EC%A0%95%EB%A6%AC

자이로 센서는 각(회전) 속도

가속도 센서는 평행이동 속도로 알고 있으나

지금보니 자이로 센서에서 읽어들인 값으로

gyro angles 각 변위와 acc angle 각 가속도를 의미하는것같다.

그래서 각가속도는 가만히 있는 동안 -1 ~ 1 사이를 진동하는 동안

gyro angles의 값들이 누적되는걸로 보인다.

일단 X축 각가속도 플로팅은 다음에

imu 값을 읽고,

평균 필터, 평균 이동 필터, 저주파 통과필터, 칼만 필터 등을 구현해보려고 한다.

일단 자이로 값읽기부터 시작하자

ref : https://drive.google.com/drive/folders/1eqOTXW9zvW9imjzFespbRbo_PR1FKDyO

잠깐 위 문서를 보면

스크린은 필요없으니 Zumi와 time만 임포트하자

ref : http://docs.robolink.com/zumi-library

를 참고하니 update_angles()에서

자이로와 가속도계 값을 전달해준다고 한다.

** 주의사항

윈도우 vscode에서는 윈도우 환경의 파이썬 인터프리터를 사용하므로

주미 라이브러리를 설치하지 않는 이상 사용불가

코딩은 vscode로 하더라도 실행은 푸티나 vnc에서 할것

위 코드를 참고해서 대충 출력해보면

from zumi.zumi import Zumi


zumi = Zumi()

vals = zumi.update_angles()
print(vals)

50번 출력하기

from zumi.zumi import Zumi
import time

zumi = Zumi()


for i in range(0, 50):
    vals = zumi.update_angles()
    gyroX = " gyro x : " +str(vals[0])
    gyroY = ", gyro Y : " +str(vals[1])
    gyroZ = ", gyro Z : " +str(vals[2])
    accX = "\n accX : " + str(vals[3])
    accY = ", accY : " + str(vals[4])
    msg = gyroX + gyroY + gyroZ + accX + accY
    print(msg)
    time.sleep(0.1)

print("Done")

소수점이 너무 길므로 round 줘서 출력

from zumi.zumi import Zumi
import time

zumi = Zumi()


for i in range(0, 50):
    vals = zumi.update_angles()
    gyroX = " gyroX : " +str(round(vals[0],4))
    gyroY = ", gyroY : " +str(round(vals[1],4))
    gyroZ = ", gyroZ : " +str(round(vals[2],4))
    accX = "\n accX : " + str(round(vals[3],4))
    accY = ", accY : " + str(round(vals[4],4))
    msg = gyroX + gyroY + gyroZ + accX + accY
    print(msg)
    time.sleep(0.1)

print("Done")

다음은 plt로 플로팅

주미 IMU 값 읽기전에

파일 옮기기가 너무 번거롭다.

삼바로 네트워크 드라이브 설정 후

vscode로 바로 열어서 사용할수 있도록 하고자 한다.

ref : https://geeksvoyage.com/raspberry%20pi/samba-for-pi/

- 삼바 설치

- 설치 완료 후 삼바 계정 등록

 pi/pi로 함

- 삼바 설정 파일 열기

- 바닥에 pi 계정 설정 입력

네트워크 드라이브 경로 : /home/pi

유효 사용자 : pi

파일마스크 : 0777

등

- 삼바를 리스타트 해주면, 이제 위 경로에 네트워크 드라이브로 접근 가능

- ifconfig로 주소 확인해보면

내껀 192.168.43.152

이 주소로 접근하면 되겠다.

- 파일 탐색기에서 검색창에

\\(주소)를 입력해주면

- 아까 지정한 pi라는 폴더가 나온다

- 아래에서 지정한 계정명과 비밀번호를 입력해주면

- 주미의 홈 디렉토리가 열린다

좌측은 파일탐색기로 연 주미의 홈 디렉토리

우측은 vnc에서 본 주미의 홈 디렉토리

- zumi_workspace를 만들고

- 이 폴더를 워크스페이스로 vscode에서 열어주자

-\\192.168.43.152\pi\zumi_workspace 선택

- 네트워크 드라이브의 zumi_workspace를 작업공간으로 vscode가 열렸다.

- hello world 예제를 만들어서 돌려주면 잘 출력된다.

- vnc에서도 잘 나온다

ssh 접속한건 좋지만

나중에 카메라 스트리밍도할건데 데스크탑 환경에서 보면 좋을것같습니다.

주미가 파이제로이니

파이제로에서 vnc와 x11을 돌릴수 있는지 검색해보았습니다.

* x11 : x윈도우라 부르며, 리눅스 GUI 서버. x11 서비스가 동작해야 GUI환경에서 작업 할수 있습니다.

* ref : https://joone.net/2018/07/24/23-x11%EC%9D%98-%ED%83%84%EC%83%9D/

   => X11의 탄생 만화

* vnc : x11이 GUI 서버라면, vnc는 ssh의 그래픽 버전. vnc 서버가 동작하고 있어야 외부에서 그래픽으로 사용가능

다행이 ssh는 처음부터 허용되어있지만

라즈비안에서 VNC를 사용하려면 일단 enable부터 해주어야 합니다.

주미에 ssh 접속한 후 따라해주세요

VNC를 enable 해주고

그러면 vnc와 x11 설치 과정이 진행됩니다.

* 설치할때 녹화본. 해상도가 좋지 않습니다..

설치 완료후 VNC Server is enabled가 뜹니다.

finish를 하면 리부트 하라고 시킵니다.

리부트해주면 끊깁니다.

주미가 리부트되면 다시 ssh 접속해보고,

이제 vnc 설치도 끝났으니 vncviewer로 확인해봅시다.

vncviewer 윈도우버전 링크

https://www.realvnc.com/en/connect/download/viewer/windows/

주미 주소를 넣고 엔터하면

VNC 서버 접속할 유저네임과 패스워드를 입력하라고 합니다.

우린 디폴트대로 pi / pi로 해줍시다.

이제 vnc 서버가 돌아가고, 접속했으니 화면이 켜질것 같지만

vncserver만 돌아가지 x11 데스크탑이 돌아가고 있지 않아 아래 같은 화면이 나옵니다.

화면을 띄우려면 다시 파이로 돌아가서 다음 명령어를 쳐줍시다.

- ref: https://m.blog.naver.com/alkydes/220955624862

1024x768 해상도의 가상 데스크탑 생성

해당 해상도의 가상 데스크탑이 만들어졌습니다.

이제 192.168.43.152:1로 vncviewer에서 들어가면 되겠습니다.

192.168.43.152의 5901번 포트로 접속하면 ..

주미의 가상 데스크탑 화면이 켜집니다.

여기서 끝내기 아쉬우니 잠깐 웹캠 캠처하고 마무리하겠습니다.

터미널 열고

다음 링크를 참고해서 한번 캡처해주고

https://wikidocs.net/3180

raspistill -o tmp.jpg

홈디렉토리에 보면 tmp.jpg 파일이 생겨있습니다.

캡처한 결과

최근 로보링크사의 주미 파워 유저에 선정되서

가끔 주미를 가지고 놀면서 컴퓨터 비전 분야를 정리해보려고 합니다.

로보링크 주미 소개

http://roboshop.co.kr/product/%EC%A3%BC%EB%AF%B8/465/

주미가 교육용 로봇인 만큼

블록 코딩, 파이썬으로 사용 가능하지만

내부에는 파이제로, 관성 센서, 카메라 등이 있다고 하니

필터링이나 컴퓨터 비전 공부하는데 사용해보려고 합니다.

주피터 노트북에서 해도 되지만 우선 ssh가 되는지 보겠습니다.

검색해보니 된다고 하내요.

https://forum.robolink.com/topic/388/ssh-access-to-zumi-raspberry-pi-zero-few-more-queries/7

일단 이제 주미를 켜고, 주미에 들어가봅시다.

* 녹화를 잘못해서 해상도가 좋지 않습니다..

처음 주미에 접속하면 

zumidashboard.ai로 들어가라는데요.

대시보드 사이트에 주미와 연결할 공유기를 선택하고, 비번도 입력해줍시다.

아직 주미는 인터넷에 연결되어있지 않은 상태지만

공유기에 연결되었습니다.

주미 대시보드 메인화면

이제 주미에서 나와 다시 원래 공유기(핫스팟)으로 돌아옵시다.

주미에 SSH 접속하려면

주미 내부 IP 주소를 알아야하는데

공유기에 연결했다면 

192.168.0.1에 들어가서 주미의 아이피를 쉽게 확인할수 있겠지만 

공유기 대신 핫스팟을 사용하다보니

공유기 웹페이지 대신 다른 방법을 찾아야합니다.

같은 네트워크 대역에서 접속한 호스트들과 포트 등 정보를 스캔해주는 프로그램인

nmap을 사용하겠습니다.

nmap 홈페이지에서 다운, 설치부터 해주고

다음 링크에서 nmap 사용법을 참고해서 쓰겠습니다.

https://awesometic.tistory.com/117

일단 같은 네트워크에 존재하는 호스트들을 스캔하기전에 내 IP 주소부터 CMD에서 확인해줍시다

192.168.43.29이니

192.168.43.0 ~ 192.168.43.255 사이에 접속가능한 호스트들이 존재하는지 확인하면 되겠습니다.

192.168.43.0 ~ 192.168.43.255 사이에 접속가능한 호스트들이 존재하는지 확인하면 되겠습니다.

이 링크를 참고해서

nmap -sL 확인할 IP대역

https://awesometic.tistory.com/117

잠시 기다려주면

모든 주소들 스캔이 완료되었습니다.

주미가 helloworld(핫스팟)에 192.168.43.152 주소를 할당받았내요.

주미에 접속하기 전에 nmap -A 옵션으로 자세히 한번봅시다.

뭐가 많이 나오는데

ssh 22번 포트와 http 80번 포트가 열려있다고 하내요

이제 ssh 접속을 해봅시다.

일단 putty 설치해서 열어주세요.

https://www.putty.org/

방금 확인한 주미 주소가 192.168.43.152였으니 호스트 지정해서 들어가봅시다

아까 검색해보니 아이디 pi/ 비번도 pi라고 합니다.

이렇게 접속해주세요

주미 ssh 접속