Category Archives: Evaluaciones de Productos

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Sensor de Proximidad LV-MaxSonar-EZ

28 Abr , 2017,
Jorge Chacon
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En esta entrada 2017-04-27_2207queremos compartirles algunos detalles técnicos de un sensor que hemos estado explorando recientemente. Se trata de  la línea de sensores ultrasónicos fabricados por MaxBotix.Inc LV-MaxSonar-EZ, que poseen las siguientes ventajas:

  • Rango de detección: Son capaces de detectar objetos casi 7 metros de distancia.
  • Multiples Interfaces: Pueden ser leídos de diferentes formas: Ancho de pulso, RS232 Serial y Voltaje Analógico.
  • Versatilidad de Alimentación: Funcionan con una alimentación desde 2.5V hasta 5V.
  • Tamaño: Un diseño pequeño y muy ligero.

Esta línea de sensores posee 7 pines con las siguientes especificaciones:

Pin 1 (BW): Deje abierta o mantenga baja para salida en serie en la salida TX. Cuando el pin BW se mantiene en alto, la salida TX envía un Pulso (en lugar de datos en serie), adecuado para encadenamiento de bajo ruido.

Pin 2 (PW): Este pin emite una representación de ancho de pulso de rango. La distancia se puede calcular utilizando el factor de escala de147uS por pulgada.

Pin 3 (AN): Da salida al voltaje analógico con un factor de escala de (Vcc / 512) por pulgada. Una fuente de 5V produce ~ 9.8mV / pulgada mientras que una de 3.3V produce ~ 6.4mV / pugada. La salida se almacena en búfer y corresponde a los datos de rango más recientes.

Pin 4 (RX): Este pasador está internamente tirado hacia arriba. El LV-MaxSonar-EZ medirá continuamente el alcance y la salida si RX los datos se dejan sin conexión o se mantienen altos. Si se mantiene bajo, el sensor dejará de variar. Trae alto para 20uS o más para comando una lectura de rango.

Pin 5 (TX): Cuando el BW está abierto o se mantiene bajo, la salida TX entrega serial asíncrono con un formato RS232, excepto las tensiones son 0-Vcc. La salida es un capital ASCII “R”, seguido de tres dígitos de carácter ASCII que representan el rango en pulgadas hasta un máximo de 255, seguido por un retorno de carro (ASCII 13). La velocidad en baudios es 9600, 8 bits, no paridad, con un bit de parada. Aunque el voltaje de 0-Vcc está fuera del estándar RS232, la mayoría de los dispositivos RS232 tienen Margen suficiente para leer los datos en serie 0-Vcc. Si se desea un nivel de tensión estándar RS232, invierta y conecte un RS232 convertidor tal como un MAX232. Cuando la clavija BW se mantiene alta, la salida TX envía un solo impulso, apto para ruido bajo encadenamiento (Sin datos en serie).

Pin 6 (+5V- Vcc): Funciona en 2.5V – 5.5V. Capacidad de corriente recomendada de 3mA para 5V, y 2mA para 3V.

Pin 7 (GND): Conexión de retorno a tierra. El suministro de electricidad debe ser libre de ruido y libre de risado para una operación óptima.

Pueden ser utilizados en interiores y/o exteriores, sin embargo, una desventaja que posee esta línea de sensores es que si se necesita una lectura al 100% de las distancias por la física ultrasónica el sensor presenta un error a las 6pulgadas(15cm) aproximadamente.

Según la cantidad de voltaje con la que alimentemos el sensor los parámetros de onda y distancia van a cambiar.

2017-04-27_2207_001

Acá les dejo enlaces donde pueden los códigos para utilizar un los sensores de proximidad ultrasónicos mediante el formato de lectura Pulse Width(Ancho de Pulso):

  • Single Sensor: http://www.maxbotix.com/documents/Arduino%20Codes/LV-MaxSonars/LV_MaxSonar_PW.ino
  • Multiple Sensors: http://www.maxbotix.com/documents/Arduino%20Codes/LV-MaxSonars/LV_MaxSonar_PW_Chain.ino

NOTA: Si se utilizan múltiples sensores, debe de haber un espacio optimo entre cada uno de ellos, porque pueden existir interferencias y retornar valores erróneos para su lectura.

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Creando una cámara de fermentación con BrewPi

20 Abr , 2017,
Allan R Cascante Valverde
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1. Descripción

Hoy vamos a realizar la instalación y la conexión de Brewpi; para tener nuestra propia cámara de fermentación para cervezas caseras.

2. Referencias Externas

http://www.homebrewtalk.com/showthread.php?t=466106

3. Disclaimer sobre Intención y Responsabilidad

(!) Antes de seguir estas instrucciones asegúrese de entender las Condiciones de Uso de nuestro sitio.

4. Resumen

Brewpi es una solución completa para crear nuestra propia cámara de fermentación; para los que nos gusta la cerveza y en particular hace nuestra propia cerveza; un reto interesante es el control de la temperatura del proceso de fermentación; muchos de los sabores en la cerveza (apropiados o inapropiados) para un tipo particular están relacionados directamente con la temperatura en la que se encontraba la levadura en el momento de la fermentación.

En esta guía vamos conectar y configurar todas las partes necesarias para echar a andar brew pi de manera de que podamos conectar cualquier refrigerador a este para que este funcione como nuestra cámara de fermentación.

5. Lista de Materiales

  • Arduino 101
  • Relay board
  • 2 DS1B820
  • Enchufe y Toma corriente
  • Conectores macho/hembra x 4
  • Conectores macho x 3
  • Cable eléctrico 14-16
  • Resistencia 4.7 Oms
  • Cinta Aislante Eléctrica
  • Una regleta para conexiones
  • RaspberryPI con Raspbian instalado (para monitorear el sistema)

6. Pasos Detallados

En el caso de este proyecto encontré varias guías en inglés; en particular la que coloque en las referencias externas fue la que me pareció más util.  De esa guía solo es necesario seguir este diagrama para hacer el cableado de las partes:

Con respecto al diagrama anterior y la siguiente fotografía (que corresponde a mi propia instalación) pueden notar algunas diferencias.

IMG_0730

Los colores de los cable son las diferencias más notables; para construir esto solo ocupe la guía anterior; estos son los pasos que seguí:

  1. Conecte las terminales de los “termómetros” (DS1B820) a la regleta conectado las lineas de datos, voltaje y tierra, cada color se conecta a la misma terminal; hay que revisar los colores de estos cada fabricante es distinto (si no da lecturas hay que hacer algo de prueba y error).
  2. Luego de esto conecte los terminales macho como se muestra en el diagram, la tierra, la linea de voltaje y la linea de datos en A4 del arduino y se coloca la resistencia entre la linea de datos y la linea de voltaje.
  3. Luego conecte la tierra y el voltaje al relay board, tal como se muestra en el diagrama.
  4. Se conecta las lineas digitales 4 y 5 al relay board.

Con lo anterior ya se puede probar la instalación, aún cuando no se a conectado la alimentación eléctrica al relay board. Para instalar brewpi seguí esta guía:

Instalación Brewpi

Solo se ocupa bajar un script de shell y correrlo; para mi instalación si hay una limitante; que al utilizar un arduino la version soportada es la legacy (mas sobre como cambiar esto mas adelante)

Estos son los comandos:

git clone https://github.com/BrewPi/brewpi-tools.git ~/brewpi-tools
sudo ~/brewpi-tools/install.sh

Luego de esto se ejecuta el siguiente comando para seleccionar la version que se desea instalar:

sudo ~/brewpi-tools/updater.py –ask

En mi caso seleccione legacy para que funcione mi arduino.

Luego de esto conseguí la dirección ip del arduino con un comando ifconfig y la puse en un browser esto debe mostrar la interfaz web del brewpi. Ahí tenemos que ir al Maintenance Panel y hacer las configuraciones de los dispositivos detectados; si todo esta bien conectado debería aparece tanto los termómetros como el relay board, ahi se selecciona la función de cada uno; en mi caso seleccione fridge temp and beer temp y prove que así fuera (enfriando y calentando cada uno por aparte para ver los valores que se desplegaban y así reconocer cual es cual. Lo mismo con los relays se puede ver cual corresponde a cual.

Luego de estos ajustes en la configuración realice la conexión del relay board y el cableado restante tal como se ve en la diagrama mas arriba.

7. Agradecimientos

A José Nuñez quien me facilito algunas de las piezas necesarias para este proyecto.

 

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Visión Computarizada: Contando Gente con OpenCV, ROS, UP Board y una cámara Real Sense

7 Abr , 2017,
Jose Nunez
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En artículos anteriores hemos tocado el tema del kit de robótica de Intel con RealSense y UPBoard.

Como seguimiento a las instrucciones de inicio del Up Board les compartimos acá algunos comandos de ROS / LINUX para hacer uso de algunos de los ejemplos para aplicaciones de visión computarizada.


PASO 1 – Paquete OpenCV Apps

El primer paso sería la instalación de un paquete de ROS denominado “opencv_apps” mediante el siguiente procedimiento:

cd /opt
sudo apt-get install ros-kinetic-opencv-apps

PASO 2  – Ejemplo de la aplicación de detección de personas

El paquete OpenCV Apps de ROS contiene archivos de lanzamiento (.launch files) con ejemplos muy concretos sobre aplicaciones de visión computarizada.

Mediante el siguiente comando de ROS, la consola de LINUX se ubica en la ubicación del paquete OpenCV Apps:

roscd opencv_apps

Una vez en este directorio, echaremos un vistazo a la lista de archivos de lanzamiento:

cd launch
ls

El comando ls anterior lista en la consola todos los archivos .launch.

Uno de estos archivos es el denominado “people_detect.launch” el cual contiene las definiciones de ROS (en formato XML) que definen cómo tomar imágenes de una fuente (una cámara por ejemplo) y aplicar los métodos de detección de personas de OpenCV.

Para que este archivo funcione con las cámaras Real Sense, será necesario modificar este archivo “people_detect.launch” de la siguiente manera:

(!) Nota: Este procedimiento será necesario solamente una vez para una misma versión del paquete de ROS OpenCV Apps. Solo será necesario ejecutarlo nuevamente si se actualiza la versión del paquete de ROS OpenCV Apps.

Ejecute el comando gedit para editar el archivo:

sudo gedit people_detect.launch

Ubique las siguientes líneas en el archivo ver (estado inicial) y cámbielas para que luzcan como se especifica en (estado editado)

(estado inicial)

<arg name="image" default="image" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." />

<arg name="debug_view" default="true" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

(estado editado)

<arg name="image" default="camera/color/image_raw" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." /> 

<arg name="debug_view" default="false" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

PASO 3 –  Ejecución del ejemplo ROS para detección de personas

Ejecute los siguientes comandos de consola de manera individual, preferiblemente en una pestaña nueva de terminal (SHIFT CTRL  T)

1. Iniciar el nodo maestro de ROS

roscore &

2. Ubicarse en el directorio de ROS referente a la cámara Real Sense

roscd realsense_camera/

3. Lanzar (ejecutar) el procesador ROS de la cámara Real Sense

* Para una R200 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera r200_nodelet_default.launch &

* Para una SR300 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera sr300_nodelet_default.launch &

4. Ejecutar el procesador ROS para el proceso de detección de personas

roslaunch opencv_apps people_detect.launch

5. Carguemos ahora el visor de imágenes de ROS

rqt_image_view

* Este comando abre una ventana que tiene una caja de selección donde podemos elegir el canal que queremos visualizar.

 

ttpile

El Tiny Tile con tecnología Intel

31 Mar , 2017,
Rebeca Rodriguez Tencio
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Hoy quiero presentarles nuestra primera impresión del TinyTILE de Element14. Se trata de una versión miniatura de la famosa placa Arduino/Genuino 101 (https://costaricamakers.com/?p=580), mide aproximadamente 35x26mm y de igual manera está basada en Intel Curie y es compatible con el software de Arduino. El TinyTILE tiene un costo de $39.00 al momento de escribir este tutorial y lo pueden conseguir en: la tienda de Element14

El tinyTILE posee 32bits, con una SRAM de 80kB y una memoria flash de 384kB, tiene instalado un sensor DSP (Procesador Digital de Señales ) de baja potencia, además de la opción BLE para el bluetooth, tiene los sensores del acelerómetro y giroscopio con 6 grados de libertad, posee un botón de “master reset” y un led que indica el estado de la alimentación (on\off), con una salida de voltaje de 3.3V.

Acá les dejo una guía muy sencilla de como iniciar y aprender más acerca del TinyTILE:

  1. Es importante tener instalado el software con el cual queremos empezar a experimentar con el tinyTILE, puede ser el muy conocido ARDUINO IDE (https://www.arduino.cc/en/Main/Software) o Intel Curie Open Developer Kit (https://software.intel.com/en-us/node/674972#). En este caso para el tutorial usaremos el software de Arduino.
  2. Hay que instalar las bibliotecas de Intel Curie y seleccionar la placa que es de tipo Arduino/Genuino 101

101

Nota: Es importante revisar que en el Administrador de Dispositivos, tenga el puerto correcto y haya detectado la placa utilizada.

101 error

 

devicemanager

EJERCICIOS:

En este caso se pueden utilizar los mismos ejercicios de práctica realizados por Jose Núñez en el blog de aprendizaje Arduino 101 (https://costaricamakers.com/?p=580 ) los ejercicios funcionan a la perfección con el TinyTILE de Intel.

En el caso que ya hayan realizado los ejercicios y quieran probar con algo diferente, pueden intentar con estos recursos adicionales:

TinyTILE – Getting Started Guide: https://www.element14.com/community/servlet/JiveServlet/previewBody/84364-102-1-362023/tinytile-GettingStartedGuide.pdf

TinyTILE – Pin Mapping: https://www.element14.com/community/servlet/JiveServlet/previewBody/84365-102-1-362024/tinytile-Pin-Mapping.pdf

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Una Introducción a la tecnología de Realidad Aumentada (AR)

9 Mar , 2017,
Luis Diego Jimenez Sanchez
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El 6 de Julio del 2016 salió Pokemon GO, uno de los actuales juegos pioneros en el mundo de la realidad aumentada y un despertar al mundo del interés sobre AR.  Quizás hayan escuchado sobre realidad virtual y realidad aumentada, así que, que las diferencia?  Realidad virtual, o conocido por sus siglas en inglés como VR, es la aplicación de un entorno o ambiente digital o virtual, que detecta diferentes caracteristicas de tiempo real del usuario y reacciona de manera que este siente que es real.  Realidad aumentada, es la ampliación de imágenes reales mediante el uso de algún dispositivo, de manera que agrega imágenes virtuales a lo que el usuario está observando.

Para empezar la investigación y aprendizaje de la realidad aumentada, un área totalmente desconocida para mí, el plan era iniciar con los Google Glass debido a su fama como empresa, esto antes de darme cuenta que el proyecto había sido descontinuado desde el 2015.  A partir de aquí, lo único que quedaba era iniciar búsqueda de  los productos que hay en el mercado.  Son 5 los que más me llamaron la atención, esto según los siguientes parámetros; precio, quien los produce y a que mercado se dirige el producto y como empezar a usarlos.   Después de investigar en internet por dispositivos de la naturaleza de AR, construí una lista de los dispositivos que mejor se acomodan a mi necesidad de entender el funcionamiento y alcance de estos.  Los dispositivos son los siguientes:

VUZIX M3000 Smart Glasses:

               Producido por la empresa VUZIX, la cual se dedica a la fabricación de lentes de VR y AR, los lentes M3000 tienen fecha de lanzamiento este verano de 2017, con precio que ronda los 900$.  Este producto tiene las capacidades de un teléfono inteligente con capacidad de conectarse a redes WIFI, basada en Android y se puede considerar una mini computadora.  Los M3000 se pueden personalizar, son más dirigidas a empresas de manera que se usen para entrenamientos, registros de procedimiento y data, y otros aspectos de la industria.  A continuación un link con demo de estos Smart glasses, https://www.youtube.com/watch?v=y6SGlOLVpg8.

VUZIX M3000

Imagen 1. VIZUX M3000 Smart Glasses

Microsoft HoloLens:

               El kit de desarrollo de HoloLens se puede encontrar por unos $3000 en la página,  https://www.microsoft.com/microsoft-hololens/en-us/buy.  Producido por los gigantes en la industria, Microsoft, tiene versiones comerciales desarrolladas para casos específicas.  Un ejemplo es para Case Western Reserve University tiene un programa de Anatomía Humana con el uso de hologramas.  Otras empresas que utilizan HoloLens para mejorar aspectos en su performance son Lowes, Volkswagen y Airbus.  Para el interés de desarrollar, el kit viene con su SDK respectivo, hay versión de SDK en Unity Engine donde se pueden crear objetos, escenas y usar comandos para reconocimientos de gestos.

hololens

Imagen 2. Microsoft HoloLens

Sony SmartEye Glass:

               Sony SmartEye Glass, no se puede comprar directamente en Costa Rica ni America Central, sino que es por pedido especial en Estados Unidos y algunos otros países en Europa.  El precio en la siguiente página es de $900.  Al igual que los otros lentes de realidad aumentada, estos también son Developer Kits por lo cual se permite al usuario darle el uso según las capacidades de lo que podas desarrollar.  Sony es la empresa que las produce y una diferencia de las demás es que esta trae un control cableado a los lentes, es pequeño por lo cual no produce incomodidad en el usuario.

sony smarteye glass

Imagen 3. Sony SmartEye Glass

Lenovo Phab Pro 2:

               Este teléfono, Lenovo Phab Pro 2 vale alrededor de $499.99 si se compra directamente de la página de Lenovo.  A mi opinión, no es un kit de desarrollo ni nada por el estilo.  Está destinado más hacia el uso de apps que incluyan AR, juegos por ejemplo ya se encuentran en el mercado.  La aplicación más interesante que encontré es roOomy Reality, esta permite mostrarle al usuario como se vería una nueva pieza de mueblería en algún determinado cuarto de su hogar.  Parece arropar la idea de la realidad aumentada al facilitar una tarea de la vida real mediante el uso de imágenes digitales.

lenovo phab pro 2

Imagen 4. Lenovo Phab Pro 2 celular

Intel RealSense:

              Aunque Real Sense no es una tecnología directamente relacionada con realidad aumentada en lo referente a proyeccion de elementos visuales a la vista del usuario, si permiten un acercamiento a esta mediante la comprensión experimental de las librerías y tecnologías adyacentes tales como captura, análisis y manipulación de imágenes y video.  Real Sense es un producto de un concepto tecnológico denominado “Perceptual Computing” que tiene que ver como los dispositivos computacionales pueden percibir mensajes del usuario diferentes al teclado/mouse tales como los gestos que vas a experimentar. Augmented Reality tiene que ver más con anteponer contenido a las imágenes que se le presentan al usuario; sin embargo en efecto las tecnologías y conceptos se traslapan.

La tecnología Intel RealSense, ofrece varios dispositivos y kits de desarollo, en precios que van desde los $99 para una cámara R200 hasta los $349 para un kit de desarrollo con cámara R200 y sistema computacional UP Board.

real sense

Imagen 5. Intel RealSense camera F200

Las cámaras, cuentan con la capacidad para hacer escaneos en 3D, reconocimiento facial y puede generar imágenes basándose en distancias de cuerpos u objetos de las cámaras.  Los SDK, kits de desarrollo de software, de Intel, en mi opinión es la mejor opción para empezar a trabajar con realidad aumentada y en siguiente mis razones:

  • Precio: es el producto más accesible, siendo el de $349 el kit más costoso. A pesar de que no se pueden comparar estos productos directamente debido a que sus objetivos y alcances son muy distintos, si los puedo comparar al tratarse de un primer acercamiento a esta tecnología.
  • Aplicación del hardware:  Para efectos de aprendizaje, tales como los mios, en el cual es necesario entender el alcance de registrar data a partir de entradas por camara, me parece mejor opcion usar el RealSense debido a las librerias que trae como reconocimiento facial o de gestos.

Mi primer experimento será con Intel RealSense, probablemente algún carro o robot al que pueda darle direcciones con gestos de mis manos.

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SimpleCV Hello World ++ en otros 5 minutos (Linux MINT 18)

4 Mar , 2017,
Jose Nunez
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Siguiendo nuestra serie sobre SimpleCV y como una motivación personal para aprender Python. Acá les presento un par de scripts basados en el ejemplo “Hello World” de SimpleCV.

El primero toma constantemente  una foto de una cámara y la “binariza”; es decir, la convierte cada pixel de la foto en negro o blanco dependiendo de su “posición estadística” respecto de los demás pixeles y muestra el resultado en pantalla.

El segundo toma la fotografía original, sin ser “binarizada” y la muestra en pantalla.

Al correr los scripts de manera simultánea podemos apreciar de mejor manera este filtro de binarización de la imagen.


PASO 1 – simplecv_helloworld.py

Usando un editor de texto como “xed” copiamos el siguiente programa y guardamos el archivo como “simplecv_helloworld.py”

from SimpleCV import Camera
# Initialize the camera
cam = Camera()
# Loop to continuously get images
while True:
    # Get Image from camera
    img = cam.getImage()
    img.save('/home/toruk-makto/imageport.jpg')
    # Make image black and white
    img = img.binarize()
    # Draw the text "Hello World" on image
    img.drawText("Hello World!")
    # Show the image
    img.show()

PASO 2 – simplecv_helloworld2.py

De nuevo, mediante el editor de texto copiamos el siguiente programa y guardamos el archivo como “simplecv_helloworld2.py”

from SimpleCV import Image

# Loop to continuously get images
while True:
    # Get Image from camera
    try:
        img = Image('/home/toruk-makto/imageport.jpg')
        # Draw the text "Hello World" on image
        img.drawText("Hello World!")
        # Show the image
        img.show()
    except:
        print "skip!"

PASO 3 – Ejecutar ambos scripts

En una terminal ejecutemos los siguientes dos commandos:



python simplecv_helloworld.py &

python simplecv_helloworld2.py &


Vemos como se muestran ambas imágenes “en tiempo real”

Para detener los scripts podemos digitar el comando fg(que trae el comando al “foreground de ejecución”) y luego usar las teclas CTRL C; o ejecutamos el comando sudo kill #### donde “####” corresponde al número del proceso que queremos detener; o simplemente cerramos la terminal.

 

 

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Iniciemos con SimpleCV en 5 minutos en Linux MINT 18 (Ubuntu 16.04)

Mar , 2017,
Jose Nunez
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Como les mencioné en mi publicación anterior, estamos investigando un poco sobre Vision Computarizada, y en eso nos tropezamos con SimpleCV como una propuesta práctica para adentrarnos en este mundo.

Me tomó cerca de 30 minutos (quizas por culpa de mi propio déficit atencional) instalar SimpleCV, así que aquí va un resumen para echar a andar esto en 5 minutos:


PASO 1 – Instalar dependencias de Python Support

wget http://launchpadlibrarian.net/109052632/python-support_1.0.15_all.deb
sudo dpkg -i python-support_1.0.15_all.deb

(tomado de http://askubuntu.com/questions/766169/why-no-more-python-support-in-16-04)


PASO 2 – Descargar SimpleCV de SourceForge.net

  1. Página Principal en SourceForge: http://simplecv.sourceforge.net/
  2. Página oficial: http://simplecv.org/
  3. Paquete que yo descargué: Paquete SimpleCV-1.3.deb (versión 1.3-1)

PASO 3 – Instalación

  1. Puede usar el comando sudo dpkg -i ~/Downloads/SimpleCV-1.3.deb
  2. También puede instalarse mediante la interfaz gráfica, haciendo clic derecho sobre el archivo SimpleCV-1.3.deb ubicado en la carpeta de descargas (Downloads), selecciona “Open with GDebi package installer” y hacer clic en el botón “Install Package

PASO 4 – Algo antes del Hello World…

  1. En la terminal, ejecutar el comando simplecv. Esto abre una consola simplecv
  2. En la consola simplecv, ejecute los siguientes comandos uno por uno:
    cam = Camera() #Esto genera una instancia de la cámara principal en una variable llamada cam
    img = cam.getImage() #Esto captura una foto de la cámara accesible desde la variable img
    d = img.show() #Esto abre una ventana que muestra la foto de la variable img. La variable d se usa para maniuplar esa ventana.
    d.quit() #Esto cierra la ventana de visualización.
    

Listo… para más información hay tutoriales en la página oficial. También la consola simplecv tiene tutoriales que uno puede llevar digitando el comando tutorial dentro de la consola simplecv. En mi caso, los tutoriales fallaban en algunas tareas. Pero si me sirvieron para obtener una idea de por dónde empezar.

 

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Intel Realsense Robotic Kit con Upboard + ROS

17 Feb , 2017,
Jose Nunez
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IMG_20170216_190038Recientemente publicamos un primer artículo sobre el kit de robótica de Intel que trae una cámara Real Sense y un Upboard.

Aunque esta segunda entrega es bastante corta, esperamos que abra las perspectivas de nuestros lectores sobre lo que se puede llegar a hacer con uno de estos kits y los sistemas de robótica ROS y las facilidades que tiene para el manejo de cámaras Real Sense.

Paso 1 (30 min)

Comenzaremos diciendo que instalar Ubuntu y ROS en el Upboard es una tarea súperfacil siguiendo las instrucciones en este enlace:

https://software.intel.com/realsense/robotic-devkit-quickstart

Esto incluye

  1. Una revisión de materiales incluidos en el kit
    (!) Van a necesitar un cable HDMI estándar para conectar el video del UP Board a un monitor, un teclado, un ratón y un adaptador WIFI USB.
  2. La descarga de Ubuntu 16.04.1 LTS
    (!) Hoy (FEB18) gracias a las pruebas que está haciendo el profesor Tomás de Camino, vimos que ya la versión de Ubuntu 16.04.1 no está disponible en el enlace oficial que trae la guía de quick start de Intel, sino que fue reemplazada por la 16.04.2. Aunque en la buena teoría deben funcionar igual, en caso de experimientar algun problema con el setup acá les dejamos el enlace oficial a esa versión: 
    http://old-releases.ubuntu.com/releases/xenial/ubuntu-16.04.1-desktop-amd64.iso
  3. La creación de un USB Stick de instalación
  4. La instalación del Ubuntu en el UP Board
  5. La actualización del sistema operativo incluyendo el KERNEL de linux optimizado para el Upboard
    (!) En este paso puede que se necesite configurar los servidores APT de Ubuntu para que use los servidores en Estados Unidos (no en Costa Rica) ya que en CR no están los paquetes de ROS. Para esto se abre el menú de búsqueda de Ubuntu y se digita “Software Updates” y en la casilla “Download From” se selecciona “Server from United States”image
  6. La actualización del software de Real Sense
  7. La instalación del sistema ROS en su versión Kinetic
    (!) ROS es un “meta-sistema operativo” de código abierto para robots, desarrollado por la fundación de robótica de código abierto. Para aprender más sobre ROS pueden seguir este enlace http://wiki.ros.org/ROS/Introduction
  8. Ejecución de un “Nodelet” de ROS para la cámara Realsense R200
  9. La ejecución del programa “RVIZ” para visualización 3D
  10. ¡a celebrar carajo!

Si, eso es todo por ahora.

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Intel UPBoard y el kit de robótica Real Sense

16 Feb , 2017,
Jose Nunez
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69c570f4-7821-42da-a8b7-c0d23bf1b202Esta semana nuestra investigación dio un giro inesperado al encontrarnos por primera vez con una pequeña maravilla que desconocíamos: el kit de robótica Real Sense de Intel, que está basado en un dispositivo (diríamos “compentencia” del Raspberry PI) denominado UP Board.

[Actualización 2/20/2017]
El UP Board es un dispositivo fabricado por la empresa AAEON que usa tecnología Intel y está optimizado para las cámaras Real Sense de Intel.

Afortunadamente pudimos conseguir uno de estos kits en la tienda de Intel antes de que se agotaran. Esperamos que pronto estén de vuelta.

El kit que se vende por aprox. $350 más gastos de envío e impuestos, contiene una tarjeta Up Board que prácitcamente del mismo tamaño que una Raspberry PI 3, con 32GB de storage eMMC, 4 GB de memoria RAM de alta velocidad y un procesador Intel Atom de 4 núcleos 1.92 GHz y GPIO de 40 pines y fuente de poder (5V 4A). (Especificación completa)

Siendo que la cámara Real Sense se consigue por $170, la tarjeta UP Board con 4GB RAM, 32GB Storage, nos sale costando aproximadamente $180, más un dongle wifi que necesitamos para conectarlo a Internet ($20)

Pero no nos confundamos; pusimos “competencia” entre comillas por que ¡esta cosa realmente vuela! Pienso que el precio está justificado por el desempeño que presenta y la facilidad con que lo pudimos poner en operación.

Viene optimizado y preparado para correr Ubuntu Linux (tal cual se descarga del sitio de Cannonical), trae un USB3.0  optimizado para la cámara Real Sense R200  que conforma el kit y otros cuatro puertos USB 2.0 más.

Mi experiencia echando a andar este pequeño monstruo fue realmente placentera. Fue cuestión de preparar un USB Stick con una imagen de Ubuntu, bootearlo en el dispositivo e instalar.

Luego de eso instalamos algunas librerías muy interesantes que estaremos detallando pronto en nuestra siguiente entrega, tales como ROS (robot operating system), OpenCV Apps, Optimizaciones del Kernel de Linux para el upboard, etc.

A este punto pudimos instalar todas las librerías necesarias, e incluso instalar y correr Netbeans 8.2 sin ningun impacto en el desempeño del dispositivo.

 

 

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Intel Joule – Primeros Pasos

20 Ene , 2017,
Jose Nunez
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___fadd2efe-349e-4ec3-b03e-b6fbd6b6ebfe-imageId=0a6ed59a-7a19-4839-b801-9691e0c0ae4a (1)En nuestra publicación anterior hicimos un breve recorrido sobre las especificaciones del Joule de Intel, una tarjeta de desarrollo pensada para adentrarnos en el mundo de las aplicaciones de alta demanda computacional en dispositivos pequeños, ya sea vestibles o de tamaño reducido; especialmente sistemas de análisis de imágenes 3D de cámaras Intel Real Sense.

En esta ocasión iremos paso a paso por los tutoriales de Intel sobre cómo empezar a desarrollar soluciones en esta magnífica plataforma.

Para esto nos basaremos en la guía de usuario suministrada por el fabricante mientras tratamos de resumir y enfocarnos en los aspectos más importantes.


1 Materiales Requeridos

Comencemos por los diferentes materiales que serán necesarios para nuestro primera incursión funcional.

  1. Una Plataforma de Desarrollo Intel Joule 570x (enlace)
  2. Un disipador de calor (suministrado con la plataforma)
  3. Fuente de poder 12V, 3A (En este tutorial nosotros usamos una de 12V, 2A) conector de barril de 5mm con centro positivo de 2.1mm
  4. Cable micro-USB tipo B para la comunicación serial con el dispositivo (cable no incluido en el kit). Es el tipo de cable con que actualmente cargamos los telefonos Andriod.
  5. Teclado USB. Nosotros utilizamos un teclado inalámbrico con ratón marca Microsoft sin mayor problema.
  6. Cable HDMI macho estándar a macho conector micro
  7. USB Hub: Opcionalmente un concentrador USB (hub) con suministro eléctrico independiente (en caso de querer conectar dispositivos que demanden más de 900mA)
  8. Bluetooth: Opcionalmente también se pueden conectar dispositivos de teclado y ratón vía Bluetooth.
  9. Computador Anfitrión: Se necesitará un computador para programar el Joule.
    • Para actualizar el BIOS del Joule será necesario un computador anfitrión con sistema operativo Windows 8, 8.1 o Windows 10.
    • El sistema operativo que se vaya a utilizar en el Joule introduce algunas dependencias en el computador anfitrión que se use para programarlo. Así, si se utiliza LINUX de referencia que provee Intel o si se utiliza Ubuntu para IoT, se puede usar un computador anfitrión con sistema operativo Windows, Linux o Mac. Pero si el sistema operativo del Joule es Windows IoT, el computador anfitrión deberá estar equipado con sistema operativo Windows 10 y demás especificaciones de Microsoft descritas acá.

2 Ambientes de Desarrollo de Intel

El Intel Joule se puede programar de muy diversas formas. Intel recomienda usar alguno de los siguientes sistemas para programara la plataforma:

  1. Intel System Studio IoT Edition para Windows, Mac, o Linux en  caso de querer programar la plataforma mediante lenguajes como C/C++ o Java. Nótese Intel System Studio para Linux requiere Ubuntu 16.04 LTS como sistema operativo anfitrión en 64bit.
  2. Intel XDK tambien para Windows, Mac o Linux, en caso de querer programar la plataforma con NodeJS

(!) En esta publicación utilizaremos Intel XDK tanto en un anfitrión Linux (Mint 18) como en Windows 10.


3 Requisitos para Instalación del Sistema Operativo del Joule

La plataforma Intel Joule trae de fábrica una versión optimizada del sistema operativo LINUX. Se recomienda actualizarla ya sea a la imagen más reciente o a alguna versión de Ubuntu Desktop o de Windows for IoT.

Dicha actualización requiere:

  1. Flash Drive de tipo USB 3.0 con 16GB de capacidad conectado a un USB HUB con alimentación independiente. Puede ser USB 2.0 pero la transferecia de datos tendrá una tardanza notoria.
  2. Tarjeta MicroSD de 16GB (puede usarse un Flash Drive adicional si se trata del LINUX de referencia)
  3. El computador anfitrión deberá tener capacidad de leer la tarjeta del punto #2 anterior.
  4. Instrucciones (En inglés) para la actualización del sistema operativo

4 Ensamblando la Plataforma de Desarrollo

Este enlace provee instrucciones muy completas y sencillas sobre cómo preparar / ensamblar los diferentes elementos de la plataforma desarrollo. Se incluyen en dicho enlace pasos importantes como:

  1. Instalación del disipador de calor
  2. Antenas
  3. Instalación de espaciadores

5 Sobre el sistema operativo de la plataforma

En este enlace se describe en detalle las principales opciones de sistema operativo las cuales incluyen:

  1. Ubuntu Desktop 16.04 LTS
  2. Ubuntu Core 16.04 LTS
  3. Windows 10 IoT Edition
  4. Linux de referencia para IoT

6. Actualizando el BIOS

Un primer paso importante en el uso de Joule consiste en actualizar el BIOS. Es el software que orquesta ya carga del sistema operativo y otras funciones de entrada/salida.

El procedimiento es realmente sencillo, nos ha tomado unos 20 minutos en realizarlo. Se describe en este enlace:

https://software.intel.com/en-us/flashing-the-bios-on-joule


7. ¿Qué sigue?

En nuestra siguiente entrega estaremos explorando la instalación de Windows 10 for IoT en el Joule.