Программист Вячеслав Голицын собрал газонокосилку, которая самостоятельно передвигается по заданному участку и может распознавать и огибать препятствия. Подробно о создании своего робота автор написал в блоге на портале Geektimes, кратко содержание поста пересказывает TJournal.
Роботизированная газонокосилка собрана на раме собственной конструкции, колеса приводятся в движение электромоторами стеклоочистителей от ВАЗ-2108, для скоса травы используется ДВС ручной газонокосилки. Двигателями управляет плата Arduino, подключенная к микрокомпьютеру Raspberry Pi, через который при помощи Wi-Fi и осуществляется связь с газонокосилкой. На роботе установлена камера для распознавания участков и препятствий, также для этих целей используются ультразвуковые и инфракрасные датчики и кнопка в бампере, которая выключает двигатели, если газонокосилка уперлась в препятствие.
При обращении к Raspberry Pi выдается таблица участков 0,5x0,5 метров, с которыми работает газонокосилка. Синим цветом обозначен сам робот, желтым и зеленым – скошенные и нескошенные участки, красный цвет обозначает препятствия, серый – отсутствие данных о состоянии участка.
По словам создателя робота, в будущем он планирует доработать устройство. Например, разработчик собирается установить вторую камеру для того, чтобы создавать трехмерную модель препятствий и планирует подключить генератор к ДВС, поскольку сейчас батарею, которая питает двигатели колес и электронику, приходится заряжать отдельно. Также программист планирует добавить в управляющий алгоритм определение среднего цвета в кадре, чтобы исключить выезд с травы на асфальт.
Arduino и Raspberry Pi – популярные платформы для создания различных роботов и электронных устройств. На базе Arduino, например, созданы умные часы для детей и модель марсохода, а Raspberry Pi использовалась при создании автоматизированной мышеловки и портативной игровой приставки.
В работе использовали информацию с пользовательских трекеров активности
Стути Джайсвал (Stuti Jaiswal) из Исследовательского института Скриппс с коллегами провели децентрализованное цифровое лонгитюдное исследование и пришли к выводу, что даже часовая вариабельность сна — разница во времени засыпания и пробуждения в разные дни — связана с существенным повышением риска развития апноэ во сне и артериальной гипертензии. В работе приняли онлайновое участие 391 взрослый человек (средний возраст 48 лет, 68 процентов — женщины). Все они заполнили набор опросников по здоровью, в том числе опросник MEQ на хронотип и Берлинский опросник на риск апноэ во сне, и предоставили исследователям доступ к данным своих трекеров физической активности в среднем за два года. Результаты анализа этих данных опубликованы в Journal of Medical Internet Research.