Category Archives: Evaluaciones de Productos

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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.

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Robot de dos llantas + acelerómetro/giroscópio > Una experiencia de Aprendizaje

13 Ene , 2017,
Jean Paul Jimenez
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robot-willieResumen

Les confieso que esta es mi primera publicación; por pura insistencia de mi editor estamos acá escribiendo. En esta primera entrada discutiremos mi experiencia en Intel en la investigación de cómo programar un robot de dos ruedas mediante diversos micro-c0ntroladores, incluyendo el S4A-EDU, Arduino UNO, Aruduino 101 y Sparkfun Thing.

Detalle

A principios de este año 2017. tuve la bendición de poder pasar unos días en Intel en una experiencia “ad-hoc” de aprendizaje de tecnología, investiación, desarrollo, auspiciada por el Centro de Innovación de Intel y por José Núñez.

En esta experiencia pudimos explorar las diferentes reacciones que que tenia el robot cuando instalábamos diferentes programas (en ARDUINO IDE) con  diferente controladores para realizar rutinas como por ejemplo: movilidad hacia adelante y atrás, movimientos con giros con duración específica y también pudimos ver funcionar el acelerometro y giroscópio del chip Intel Curie.

En el fondo nos concentramos en tratar de entender cómo hacer que se mueva el robot (descrito acá) en distintas direcciones y cómo hacer que este pueda tener un movimiento rectilineo preciso, controlado utilizando el giroscopipo disponible en el Intel Curie.

Experiencia con el Acelerómetro de Intel Curie

Comenzamos aprendiendo sobre las diferentes funciones del Intel Curie. Para esto realizamos diversos experimentos descritos en este artículo de Jose Nunez acá en CostaRicaMakers.com.

La verdad me resultó sencillo de utilizar y muy útil para aprender a hacer las lecturas de los diferentes sensores (acelerómetro y giroscópio) y la utilización de las funciones de Blue Tooth Low Energy (BLE)

Experiencia con el Robot de dos llantas y el controlador S4-EDU

La verdad es que comencé con esta experiencia con altas expectativas de lo que podría aprender y hacer. Al principio el primer problema que enfrenté fue aprender un poco de programación, creo que tengo un largo camino por recorrer en esta área.

El robot en sí permite realizar movimientos de manera muy versatil gracias a su sistema de dos llantas independientes sobre las que podemos controlar dirección individual y velocidad.

Como mencioné antes fuimos probando diversos controladores, comenzando por el original del kit del robot (el S4A-EDU) que cuenta con un circuito muy interesante denominado “Puente H” (H-Bridge) que nos permite controlar la dirección y velocidad de los motores.

Una vez que pudimos hacerlo moverse usando el controlador original (S4A-EDU) nos dimos a la tarea de reemplazar dicho controlador (parcialmente) con un ARDUINO101 que como dijimos tiene sensores de movimiento (acelerómetro y giroscopio). Para esto pudimos facilmente desconectar el puente H del S4A-EDU y conectarlo al ARDUINO 101.

Como dije antes, el principal reto que enfrentamos fue la programación. Realizamos diferentes tipos de programa usando el ambiente integrado de desarrollo (IDE) de ARDUINO.

Una vez controlado por el ARDUINO 101 para realizar los movimientos básicos, el siguiente reto era comenzar a utilizar el giroscopio para leer cuanto se desviaba hacia un lado u otro el robot al caminar en una misma dirección. Para poder extraer los datos (que son muchos) de las lecturas del giroscopio, tratamos inicialmente de subirlos por WiFi a un servidor en Internet. Pare este fin introducimos un controlador más: el SPARKFUN THING.

La programación del SPARKFUN THING es algo “truculenta” ya que requiere una interfase serial para conectar la laptop donde uno escribe el programa y subirla al micro-controlador. Intentamos con un cable tipo FTDI, pero no tuvimos suerte. En resumen no funcionó por que el cable que teníamos no cuenta con línea DTR… (eso me queda pendiente de entenderlo mejor). Al día siguiente conseguimos otra interfase denomiada “FOCA V1.2” la cual permite comunicación serial con diversas opciones, con y sin línea DTR, a diferentes voltajes (3V, 5V) etc.

Ahora bien, subir datos por via WiFi a un servidor en Internet, el tiempo minimo que toma son 3 o 4 segundos… y el giroscopio generaba datos cada 200ms o menos… o sea, no nos servía la opción del WiFi… fue entonces cuando decidimos cambiar la solución. En vez de guardar los datos en Internet nos avocamos a graficarlos en mi celular usando una conexion Bluetooth Low Energy (del ARUDINO 101). Para esto fue necesario instalar una app en mi celular denominada nRF Toolbox descrita en el artículo mencionado sobre ARDUINO 101.

En este punto logramos que el robot se moviera en una misma dirección durante dos segundos y graficar durante ese tiempo las lecturas del giroscópio cada 200ms.

Control de Velocidad

Aprendí que la velocidad del robot se puede controlar mediante un método que se llama PWM (Pulse Width Modulation) y la idea es utilizar ese principio para ajustar la velocidad de cada rueda para compensar micro-desviaciones del movimiento rectilineo que queriamos lograr. Desafortunadamente no nos dio tiempo de implementar esa parte correctiva.

Conceptos Relacionados

Quiero listar acá algiunos conceptos que me parece importante profundizar en el futuro para mi propio aprendizaje en el área de robótica, tecnología y mecatrónica:

  • Variables y Constantes
  • Funciones y Métodos
  • Pasos e Instrucciones
  • Condicionales
  • Vibración
  • Frecuencia
  • Ancho de Pulso
  • Voltaje
  • Corriente/Amperaje

Agradecimientos

Quiero agradecer a el Señor Jose Núñez por permitirme esta oportunidad de estar en Intel aprendiendo mediante estos experimentos. Sinceramente me ha servido de mucho, tanto para mis estudios como para mi futuro.

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Intel Joule 570x Developer Kit

Ene , 2017,
Jose Nunez
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IMG_20170113_000514Finalmente llegó el momento de evaluar el Intel Joule. Una plataforma de amplio poder computacional y de un tamaño sumamente reducido.

Tal y como se menciona en su sitio de arranque (getting started with Intel Joule), se trata de un módulo de alto desempeño tanto en poder de computación como en procesamiento de gráficos y memoria. Está orientado a la innovación en aplicaciones de visión computarizada, robótica, drones y otras aplicaciones de alta capacidad de cómputo.

En nuestro caso, estaremos probando el kit de desarrollo Joule 570X cuyas principales características incluyen:

  • Procesador Intel Atom de cuatro núcleos a 1.7 GHz (base) hasta 2.4GHz en modo turbo. (Dos hilos por núcleo)
  • Plataforma de direccionamiento de 64bit
  • Procesador gráfico Intel de alta definición HDMI 1.4b a 450MHz (base) hasta 650MHz (modo turbo)
    • Puerto Micro-HDMI
  • Memoria RAM de 4GB con velocidad de 25.6GB/s
  • Almacenamiento de 16GB en Flash eMMC
  • Puertos USB 3.0
  • 3.5 Puertos UART
  • Conectividad WiFi y Bluetooth
  • 8 líneas dedicadas de entrada/salida de propósito general (GPIO) + 48 pines re-mapeables
  • 4 Puertos PWM
  • 1 Puerto SDIO para tarjeta SD
  • Reloj de Tiempo Real (RTC)
  • Alimentación de 12V 3A (fuente no incuida en el kit de desarrollo)
    • La documentación sugiere rango de operación de 4V a 20v *
  • Sistemas Operativos Sugeridos: Linux de referencia, Ubuntu IoT, Windows IoT
  • 7 Interfaces I2C en modo MASTER
  • Optimizado para interactuar con cámaras 3D tecnología Real Sense

Comparativamente se puede analizar el Intel Joule en contraste con el Intel Edison donde se destacan las siguientes diferencias:

  1. Más de 6X adicionales de poder de procesamiento: El Edison tiene un procesador que corre a 500MHz en contraste con 1.7GHz del Joule
  2. 4X más de memoria RAM: El Edison tiene RAM de 1GB DDR3 mientras que el Joule cuenta con 4GB LPDDR4
  3. 4X más de capacidad de de almacenamiento: El Edison provee 4GB de capacidad de almacenamiento, mientras el Joule provee 16GB ambos en tecnología eMMC Flash
  4. WiFi Mejorado: El Edison incluye conectividad WiFi para bandas de 2.4 y 5 GHz, mientras que el Joule incluye WiFi 802.11ac con MIMO.
  5. Capacidad de Video: El Intel Joule incluye controlador de video y salida de video Intel HD, mientras que el Edison no tiene salida de video integrada.
  6. Dimensiones: El Intel Joule mide 48X24x3.5mm ligeramente más grande que el Edison que mide 35.5x25x2.9mm
  7. GPIO: Más de 4X en puertos GPIO disponibles.

En nuestra próxima entrega estaremos compartndo nuestras pruebas prácticas sobre el Intel Joule.

Cabe mencionar que en nuestra prueba inicial (boot up) usamos una fuente de poder de 12V 1A. Tratamos con una de 5V 2A, pero no fue suficiente

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Comenzando con Intel Galileo

7 Dic , 2016,
Jose Nunez
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IMG_20161206_202348Tomando en cuenta una pequeña comunidad que hay acá en C.R. sobre Intel Galileo GEN2, acá les presentamos un pequeño resumen introductorio.

La línea Galileo de Intel parece estar más orientada a la parte didáctica de microcontroladores que funcionan con ARDUINO mezclada con Micro-computadores que corren LINUX.

Enlace con Especificaciones

Para “iniciar” con este dispositivo no se necesita mayor cosa, solo un cable de tipo USB-a-microUSB (~$6) para programarlo mediante el ambiente ARDUINO IDE. Es el mismo tipo de cable que se usa para cargar una mayoría de teléfonos Android desde una PC.

Hay un tutorial en Inglés acá: https://software.intel.com/en-us/get-started-galileo-windows

Para sacarle mayor provecho se recomienda tener lo siguiente:
• Tarjeta Micro SD de 2GB a 32GB (crcibernetica ~$8) Para instalar una versión LINUX personalizada
• Cable de tipo “6-pin Serial to Type A USB cable (FTDI cable # TTL-232R-3V3 is recommended ($20 en Amazon)” o interfaz USB/SERIAL/FTDI tipo FOCA 2.2 ($ 11 en crcibernetica) Para acceder a la consola LINUX
• Tarjeta WiFi para laptop (Centrino N135 o Centrino 6205 ~$11-$14 en Amazon) para darle conectividad WiFi. Ambas tarjetas requieren este accesorio.

La presentación estándar de Intel Galileo GEN2 incluye la fuente de poder.

El dispositivo puede ser programado con ARDUINO IDE o mediante la plataforma LINUX que corre.

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FOCA V2.2 by ITEAD STUDIO + GALILEO GEN2 de Intel

30 Nov , 2016,
Jose Nunez
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El dispositivo FOCA v.2.2 que se consigue en amazon y en crcibernetica.com es un adaptador conocido como “FTDI” para puerto USB que permite conectar una PC a un dispositivo por puerto serial tx/rx ya sea en voltajes 3.3V o 5V. Sumanente versatil.

Uno de los principales retos para usar este dispositivo es encontrar el controlador adecuado para la PC a la que se va a conectar.

En nuestro caso, para Windows 10, pudimos utilizar un controlador del fabricante silabs que se puede descargar en este enlace:

http://www.silabs.com/products/mcu/pages/usbtouartbridgevcpdrivers.aspx#windows

http://www.silabs.com/Support%20Documents/Software/CP210x_Windows_Drivers.zip

Una vez que hemos instalado el controlador (usando el Administrador de Dispositivos y la opción de “Actualizar Controlador”), pudimos probarlo exitosamente conectándolo al puerto FTDI de un Intel Galileo GEN2 para acceder a la terminal Linux del Galileo. Seguidamente les mostramos el “pinout” o distribución del cableado. Para la prueba usamos putty (de putty.org) a una velocidad de 115200 baudios.

GALILEO GEN2                 FOCA V2.2
   1 (BLK) <===  BLACK  ===> GND
   2 (RTS)  | NO CONECTAR |
   3       <===    RED  ===> VCCIO (Puede dejarse desconectado)
   4 (RXI) <=== PURPLE  ===> TXD
   5 (TXO) <===   GRAY  ===> RXD
   6 (CTS) <===  BROWN  ===> DTR

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