"Fiat Lux - Hãy có ánh sáng": (Phần 3) Đèn tự kỷ (mood lamp) với neopixel WS2812

Mô tả dự án: 

Đây là phần 3 cho tutorial hướng dẫn cách lập trình LED 3 màu neopixel WS2812. Bài trước tui đã hướng dẫn đã làm quen với câu lệnh cơ bản để hiện thị LED WS2812. Bài này chúng ta sẽ thử ứng dụng làm một bóng đèn tự kỷ (mood lamp) nha!

Nguyên lý:

Đèn tự kỷ (mood lamp) thực ra cấu tạo khá đơn giản, chỉ gồm 1 bóng RGB kết hợp với thuật toán ngẫu nhiên (random) để tạo hiệu ứng. Với loại LED 3 chân thông thường thì ta dùng Arduino chia xung (PWM) để chỉnh độ sáng, nhưng với WS2812 ta chỉ cần dùng 1 chân digital bất kỳ (không cần PWM) là đã có thể làm được việc rồi. Điều này rất thích hợp với các board Arduino nhỏ giới hạn vế số chân.

Chuẩn bị

Với module neopixel, bạn hàn 3 chân 5V, GD và DIN như trong hình:

Các bạn nối với Arduino theo sơ đồ sau:

WS2812 Arduino
5V 5V
GD GD
DIN A0

Sau đó các bạn tách đôi bóng đèn cũ (tốt nhất là bóng nhựa), và nhét module vào: 

Sau đó gắn lại và code thoai:

Code thoai:

//By MonsieurVechai
#include <Adafruit_NeoPixel.h>
#define PIN A0


const uint16_t number_of_pixels = 1;
Adafruit_NeoPixel strip = Adafruit_NeoPixel(number_of_pixels, PIN, NEO_GRB + NEO_KHZ800);
uint32_t off_color    = strip.Color (  0,  0,  0);

//Random moodlight
void mood_light(int delay_time)
{
  randomSeed(analogRead(A1));
  int oldRedPower = 0;
  int oldGreenPower = 0;
  int oldBluePower = 0;
  int redPower = random(256);   //Gets some random numbers, then stores them as new 'goal' numbers
  int greenPower = random(256);
  int bluePower = random(256);  
  int LED_position = random(1);


 while(oldRedPower < redPower) 
   { //Increase brightness to get to the new number
      strip.setPixelColor(LED_position, oldRedPower + 1,greenPower,bluePower);
      oldRedPower++;
      strip.show();
      delay(delay_time);
      strip.setPixelColor(LED_position,  off_color);
   }
  while(oldRedPower > redPower) 
    { //Decrease brightness to get to the new number
      strip.setPixelColor(LED_position, oldRedPower - 1,greenPower,bluePower);
      oldRedPower--;
      strip.show();
      delay(delay_time);
      strip.setPixelColor(LED_position,  off_color);
    }
  while(oldGreenPower < greenPower) 
    {
      strip.setPixelColor(LED_position, redPower, oldGreenPower + 1,bluePower ); 
      oldGreenPower++;
      strip.show();
      delay(delay_time);
      strip.setPixelColor(LED_position,  off_color);
    }
  while(oldGreenPower > greenPower) 
    {
      strip.setPixelColor(LED_position, redPower, oldGreenPower - 1,bluePower );
      oldGreenPower--;
      delay(delay_time);
      strip.setPixelColor(LED_position,  off_color);
    }
  while(oldBluePower < bluePower) 
    {
      strip.setPixelColor(LED_position, redPower, greenPower, oldBluePower + 1); 
      oldBluePower++;
      strip.show();
      delay(delay_time);
      strip.setPixelColor(LED_position,  off_color);
    }
  while(oldBluePower > bluePower) 
    {
      strip.setPixelColor(LED_position, redPower,greenPower, oldBluePower - 1);
      oldBluePower--;
      strip.show();
      delay(delay_time);
      strip.setPixelColor(LED_position,  off_color);    
    } 
    
  oldRedPower = redPower; //Age the young!
  oldGreenPower = greenPower;
  oldBluePower = bluePower;
  delay(random(5,20)*500); //Delay a random time
}



void setup ()
{
  strip.begin ();
  strip.show(); // Initialize all pixels to 'off'
}


void loop()
{
  mood_light(10);
}

 

Lưu ý:

  • Các bạn nhớ vào đây để download library nha!
  • Các bạn có thể chỉnh hiệu ứng nhanh chậm trong phần biến của hàm mood_light() nha!
void loop() {   mood_light(10); }

 

 

Gơi ý nâng cao:

  • Gắn thêm công tắc để bật/tắt bóng.
  • Thêm potentiometer để chỉnh độ sáng hoặc thời gian delay

Chúc các bạn thành công! Bài tới tui sẽ viết cách làm đồng hồ neopixel không cần module thời gian thực, và vẫn chỉ với 1 chân digital. laugh

lên
17 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 
Các dự án được truyền cảm hứng

Hướng dẫn sử dụng cảm biến nhiệt độ DS18B20 (-55°C đến +125°C) sai số ±0.5°C

Lại quay về vấn đề đo nhiệt độ, như ở bài trước, mình đã dùng cả LM35, cả TMP36. Nhưng rốt cuộc vẫn không hiệu quả, lần này mình đang sử dụng con DS18B20 này và cảm thấy khá ổn hơn so với lần trước. Nhiệt độ ít bị chênh lệch hơn và như quảng cáo là chỉ có sai số ±0.5°C thôi (nếu nhiệt độ trong phạm vi -10°C to +85°C, đáng để thử phải không nào?

lên
18 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.

Hướng dẫn sử dụng cảm biến nhiệt độ TMP36 - Khoảng đo từ -40 đến 125 độ C

Mình thấy cảm biến nhiệt độ LM35 rất rẻ và hoạt động cũng tương đối chính xác. Tuy nhiên, độ bền của nó không cao vì mình thấy mình chỉ dùng cảm biến LM35 trong khoảng thời gian 3 tháng, sau đó phải thay cảm biến khác (để đo nhiệt độ luộc gà). Bản thân mình không thích điều đó nên thử dùng một cảm biến khác cũng có chức năng tương tự là TMP36 và thấy nó hoạt động bền hơn (đã đến tháng thứ 4 nhưng chưa hư). Mình xin chia sẻ với các bạn nhé. Loại này hơi khó tìm và không thông dụng, nhưng nó bền hơn hẳn LM35 các bạn nhé.

lên
10 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Các bài viết cùng tác giả

Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 3): Khóa thông minh nhận dạng khuôn mặt với Raspberry Pi và OpenCV

Trong bài trước tui đã giới thiệu về việc nhận diện khuôn mặt với Raspberry Pi và webcam. Tuy nhiên bài chỉ dừng lại ở việc Raspberry Pi có thể nhận diện được khuôn mặt của bất kỳ ai đứng trước webcam mà thôi. Bài toán đặt ra là làm thế nào để Raspberry Pi nhận được khuôn mặt của chính bạn? Đây là một bài toán khó và thú vị. Khó là vì chúng ta cần thuật toán và khả năng xử lí hình ảnh mạnh. Thú vị là do ta có thể "chế cháo" kết hợp với các hệ thống bảo mật khác như vân tay, mật khẩu để tăng tính an ninh cho đề án của bạn. Vì độ phức tạp của đề án này nên tui sẽ chia ra làm 2 phần.

  • Phần đầu tiên là "phần mềm": chúng ta sẽ ghi lại khoảng 200 tấm hình webcam với khuôn mặt của bạn và huấn luyện máy tính với thuật toán chính diện (eigenfaces) của OpenCV. Do tài nguyên của Pi hạn hẹp nên bạn cần chạy phần này trên máy tính của mình. 
  • Phần tiếp theo là "phần cứng": ta nối Pi với relay và cho webcam chụp ảnh. Nếu Pi nhận diện được chính khuôn mặt của bạn thì sẽ kích relay.

Lưu ý là các bạn phải tải OpenCV về trên cả Pi và máy tính. Các bạn vào đây để download code và các tập tin cần thiết nữa: https://github.com/johnkimdinh/Facial-recognition-Raspberry-Pi-OpenCV

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

Lập trình GPIO Raspberry Pi trên iPad - Phần 1: Giới thiệu chi tiết về Blynk

Trong bài “Arduino hậu tiền chế” tui có giới thiệu sơ qua về Blynk. Do thời gian và không gian bài viết trước có hạn nên tui không thể viết chi tiết được. Bài này tui sẽ giới thiệu sâu hơn về apps bá đạo này.

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