Ngôn ngữ Wolfram - Nhấp nháy LED với GPIO

Mô tả dự án: 

Ta cũng có thể điều khiển nhấp nháy LED GPIO với ngôn ngữ Wolfram. Hãy xem cấu trúc câu lệnh của nó thế nào nhé!

Một số điểm lưu ý trước khi bắt tay vào làm:

  • Bạn phải nhập quyền root thì mới điều khiển được GPIO bằng Wolfram.
  • Ta có thể dùng Wolfram để đọc/viết các chân GPIO với mặc định 1 là bật, 0 là tắt.
  • Các chân mà Wolfram có thể đọc là 4, 7, 8, 9, 10, 11, 14, 15, 17, 18, 22, 23, 24, 25, 28, 29, 30, 31 (GPIO)
    • Dĩ nhiên các bạn cũng có thể truy chân theo WiringPi
  • Nếu các bạn điều khiển Pi từ SSH thì phải enable Remote GPIO trong phần Preference => Raspberry Pi Configuration => Interfaces (giao diện đồ họa)

Code thoai

Đầu tiên là kiểm tra xem Wolfram có nhận diện được GPIO không với lệnh 

FindDevices["GPIO"]

Nếu có 1 (True) là oke. Sau đó ta chỉnh Pin 4 sang Output và 17 sang Input với lệnh Configure[ ]:

Xem trạng thái của Pin 17 xem là cao hay thấp bằng lệnh DeviceRead[ ]:

DeviceRead["GPIO", 17]

Ta thấy ở dòng Out[2], Pin 17 ở trạng thái 0 tức là chân 17 đang ở trạng thái LOW (vì hiện tại mình không mắc cảm biến nào vào chân 17 cả). Bây giờ thử đẩy chân 4 lên mức HIGH với lệnh DeviceWrite:

DeviceWrite["GPIO", 4-> 1]

 

Lưu ý là bạn không thể dùng DeviceRead để đọc trạng thái của Output Pin. Cơ bản là các bạn đã học xong phần điều khiển GPIO. Chúc các bạn có các dự án tốt!

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

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

Một vài hacker phần cứng nổi tiếng và các trò bá đạo của họ

Hacker là gì? Định nghĩa đơn giản là những người khai thác "lỗi hệ thống" để thực hiện mục đích của họ. Sự ra đời của Arduino và Raspberry pi đã làm nở rộ một thế hệ hardware hacker - những người sử dụng phần cứng để hack và làm các trò không tưởng. Bài này tui sẽ giới thiệu 3 hacker khá nổi tiếng và các trò bá đạo của họ.

 

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

Trí thông mình nhân tạo với Watson IBM và Raspberry Pi (Phần 1): Nhận dạng ngôn ngữ và tâm trạng

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn làm một khóa "thông minh" diện khuôn mặt với Raspberry Pi. Vì tài nguyên của Pi có hạn nên một phần công việc (cụ thể là phần training) phải được đảm nhận bởi một hệ thống khác là máy tính cá nhân của bạn. Đây cũng là xu thế của các sản phầm phần cứng trí thông minh nhân tạo trong tương lai: các phần cứng vật lý được kết nối với đám mây/ siêu máy tính để giải các thuật toán thông minh, nhường tài nguyên để robot thao tác với môi trường ngoại vi. Để làm hiểu rõ vấn đề này hơn tui sẽ hướng dẫn các bạn trong bài này xây dựng một hệ thống nhận diện giọng nói và đoán xem tâm trạng của người nói đang hỷ nộ ái ố ra sao. 

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