"Fiat Lux - Hãy có ánh sáng": (Phần 2) Viết code BLINK thần thánh cho neopixel WS2812

Mô tả dự án: 

Đây là phần 2 cho tutorial hướng dẫn cách lập trình LED 3 màu neopixel WS2812. Vì mỗi module LED là 1 mạch IC nên cách sử dụng hơi rắc rối hơn so với LED thông thường. Các bạn chú ý nha!

Tiếp nối:

Các bạn có thể xem phần trước tại đây để thuận tiện hợn cho cuộc chiến laugh Tại Đây

Phần cứng:

Mỗi module neopixel có 4 chân:

  • 5V: Nối với nguồn 5V 
  • GD: Nối đất
  • DIN: nối với bất kỳ digital pin nào của Arduino (pin 6 trong phần code dưới)
  • DOUT: nối với DIN của module neopixel kế tiếp (hoặc bỏ trống)

Ngoài ra bạn nên gắn thêm 1 tụ 1000 microFarad 6,3V giữa 2 chân 5V và GD để ngăn dòng lớn khi mới gắn nguồn vào module. Ngoài ra, bạn cũng nên gắn nối tiếp 1 trở 300 đến 500 Ohm giữa Arduino pin và DIN để bảo vệ DIN của neopixel. 

 

 

Phần mềm:

Bước 1: Bạn vào trang đây và tải thư viện về.

Bước 2: Code thoai:

#include <Adafruit_NeoPixel.h>

#define PIN 6

Adafruit_NeoPixel strip = Adafruit_NeoPixel(1, PIN, NEO_GRB + NEO_KHZ800);

void setup(){  

    strip.begin();  
    
    strip.show();
}

void loop(){

    strip.setPixelColor(0,50,0,0);
    
    strip.show(); delay(1000);
    
    strip.setPixelColor(0,0,50,0);
    
    strip.show(); delay(1000);
    
    strip.setPixelColor(0,0,0,50);
    
    strip.show();
    
    delay(1000);

}

 

Hướng dẫn phần cơ bản của code

Đầu tiên là phần khai báo lớp:

Adafruit_NeoPixel strip = Adafruit_NeoPixel(1, PIN, NEO_GRB + NEO_KHZ800);

Ở đây 1 là số pixel bạn muốn điều khiển. Ví dụ bạn có vòng 24 LED trong phần trước thì sửa 1 thành 24.

strip.setPixelColor(0,50,0,0)

Đây là câu quan trọng nhất:

  • Biến đầu tiên là số thứ tự LED bạn muốn điều khiển, tính từ zero. Ví dụ: bạn muốn điều chỉnh màu của LED thứ 3 thì câu lệnh sẽ là strip.setPixelColor(2,x,x,x)
  • Ba biến cuối là độ sáng của màu đỏ, lục, lam (từ 0 đến 255). Ví dụ: bạn muốn chỉnh LED thứ 2 sang màu tím hường (đỏ + lam) thì câu lệnh sẽ là strip.setPixelColor(1, 255,0,255). 

Cuối cùng là câu lệnh bắt buộc để bắt Arduino gửi xung ra lệnh cho neopixel thực hiện việc đổi màu:

strip.show()

Nếu không có câu này thì sẽ không có gì xảy ra đâu nhé!

Mẹo vặt

  • Nếu bạn thích 1 màu mà không biết mã RGB của nó là gì, bạn có thể vào trang sau để tìm: http://www.psyclops.com/tools/rgb/
  • Bạn có thể gán 1 biến uint32_t cho 1 màu nào đó rồi sau này gọi lại cho tiện. Ví dụ: bạn có thể sửa LED thứ 6 thành màu hường bằng cách sau:
uint32_t magenta = strip.Color(255, 0, 255); 

strip.setPixelColor(5, magenta); 

strip.show();
  • Mỗi neopixel xơi khoảng 3 bytes RAM nên bạn nhớ lựa em Arduino nào khỏe khỏe 1 xí nếu bạn dùng nhiều pixel.

Gợi ý nâng cao:

  • Viết lại code trong bài làm đèn xe cảnh sát pikachu trong bài http://arduino.vn/bai-viet/227-lam-den-nhap-nhay-tren-xe-canh-sat với 1 neopixel duy nhất.
  • Viết code hiệu ứng cầu vồng trong bài http://arduino.vn/bai-viet/530-lam-nao-de-dieu-khien-led-rgb-led-3-mau. cho 1 neopixel.

Bài kế tiếp tui sẽ viết tiếp hướng dân làm mood lamp (đèn tự kỷ) với neopixel. wink

lên
22 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Các dự án được truyền cảm hứng

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

Arduino lưỡng quốc diễn nghĩa - Truyền nhân UNO và MEGA

Đây là bài tiếp theo về cuộc đại chiến giữa hai công ty Arduino. Phần này tui sẽ giới thiệu về phiên bản nâng cấp của board UNO và MEGA huyền thoại, phát triển bởi Arduino.org (Italia). Các board này sẽ được niêm giá vào mùa thu năm nay.

lên
12 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 

Trí thông mình nhân tạo với Watson IBM và Raspberry Pi (Phần 2): Nhận dạng khuôn mặt, giới tính và tuổi

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn làm quen với Watson IBM trên Raspberry Pi. Bây giờ chúng ta sẽ quay trở lại với bài toán nhận diện khuôn mặt. Trong bài khóa "thông minh" với OpenCV, dữ liệu nhận dạng khuôn mặt được đưa ra bởi một thuật toán "tĩnh" OpenCV trên laptop của các bạn và sau đó kết quả được chép thủ công vào Raspberry Pi. Raspberry chỉ việc dựa vào kết quả training và đưa ra kết quả nhận diện khuôn mặt. Đây chưa phải là giải pháp tối ưu vì giả sử bạn muốn thay đổi thuật toán mới hoặc train cho tốt hơn thì không thể thực hiện trên Pi được. Thay vậy, bạn có thể dùng dịch vụ cloud của Watson cho việc training và chỉ việc up hình lên để Watson nhận diện. Kết quả sẽ được trả về qua json với lượng thông tin phong phú hơn nhiều. 

lên
7 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: