Innholdsfortegnelse:
- Trinn 1: Oversikt over overvåkingssystemet
- Trinn 2: Dannelse av hypotese
- Trinn 3: Kriterier
- Trinn 4: Elektroniske komponenter
- Trinn 5: Programvare
- Trinn 6: Nødvendige verktøy og maskiner
- Trinn 7: Teknisk del
- Trinn 8: Konstruksjon av modellen
- Trinn 9: Lag et overvåkingssystem i liten skala
- Trinn 10: Trinn 2
- Trinn 11: Trinn 3
- Trinn 12: Trinn 4 (prototyping)
- Trinn 13: Trinn 5 (lenke til Blynk-appen)
- Trinn 14: Trinn-06 (Stille inn appen)
- Trinn 15: Trinn-7 (Testing)
- Trinn 16: Trinn 8 (resultater)
- Trinn 17: Konklusjon for liten skala
- Trinn 18: Overvåkingssystem i stor skala
- Trinn 19: Oversikt
- Trinn 20: Fremgangsmåte som skal bekymres
- Trinn 21: Håndtering av store data ved hjelp av database
- Trinn 22: Resultatberegning i databasen
- Trinn 23: Konklusjon
Video: Smart Trash Management System: 23 trinn
2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:23
INTRODUKSJON.
Gjeldende problem eller problem relatert til dette prosjektet
Hovedproblemet med vårt nåværende samfunn er akkumulering av fast avfall. Det vil ha større innvirkning på helse og miljø i samfunnet vårt. Oppdagelse, overvåking og håndtering av disse sløsingene er et av hovedproblemene i nåtiden.
Det er en ny metode for å håndtere sløsing automatisk. Dette er vårt IOT Smart Garbage Manufacturing -system, en innovativ måte som vil hjelpe deg med å holde byene rene og helse. Følg med for å se hvordan du kan påvirke rensing av lokalsamfunnet, hjemmet eller omgivelsene, og ta oss et skritt nærmere en bedre måte å leve på
Hvorfor IOT?
Vi lever i en tid der oppgaver og systemer er forbundet med kraften til IOT for å få et mer effektivt arbeidssystem og for å utføre jobber raskt! Med all kraften på fingertuppene vil den klare det !! I og gjennom bruk av IOT er vi i stand til å lede menneskeheten inn i en ny teknologisk æra. Å bygge en generell arkitektur for IOT er derfor en svært kompleks oppgave, hovedsakelig på grunn av det ekstremt store utvalget av enheter, teknologier for koblingslag og tjenester som kan være involvert i et slikt system.
Trinn 1: Oversikt over overvåkingssystemet
Nåværende problem med søppelsamlingen
I disse dager kan vi observere at søppelbilen bruker å gå rundt i byen for å samle fast avfall to ganger om dagen. Å si at det virkelig er forgjeves og ineffektivt. La oss for eksempel si at det er to gater, nemlig A og B. Street A er en travel gate, og vi ser at søppelet fylles opp veldig fort, mens Street B selv etter to dager ikke er halvfullt. Så hva er problemer vil oppstå på grunn av dette ???
- Sløsing med menneskelige ressurser
- Bortkastet tid
- Bortkastede penger
- Bortkastet drivstoff
Trinn 2: Dannelse av hypotese
Problemet er at vi ikke kjenner det faktiske søppelnivået i hver søppelbøtte. Så vi trenger en sanntids indikasjon på søppelnivået i søppelbøtten til enhver tid. Ved å bruke disse dataene kan vi deretter optimalisere innsamlingsveier for avfall og til slutt redusere drivstofforbruket. Det lar søppelinnsamlere planlegge sin daglige/ukentlige hentetidsplan.
Trinn 3: Kriterier
Følgende ting bør tas i betraktning:-
- Først av alt må du finne høyden på søppelkassen. Dette vil hjelpe oss med å generere prosentandelen av søppelet i søppelbøtten. For å gjøre det bør to kriterier være oppfylt for å vise at den aktuelle beholderen må tømmes;
- Mengden søppel, med andre ord hvis beholderen er halvfull, trenger du ikke tømme den. Maksimal mengde søppel vi tillater er 75% av søppelkassen. (Det kan gjøres i henhold til dine preferanser)
- Det er et annet tilfelle, hvis en bestemt beholder fyller 20% og deretter i en uke hvis den ikke endres, kommer den inn i det andre kriteriet, tid. I samsvar med tiden vil selv en liten mengde søppel føre til en stinkende omgivelse. For å unngå dette, kan vi anta at vårt toleransenivå er 2 dager. Så hvis en søppelbøtte er mindre enn 75%, men hvis den er to dager gammel, bør den også tømmes.
Trinn 4: Elektroniske komponenter
- Arduino 101 (det er en kraftig mikrokontroller som kan brukes til å sende dataene via BLE)
- Arduino WiFi Shield 101 (Den vil bli koblet til arduino 101 for å overføre dataene ved hjelp av WiFi
-
sensorer
- Ultralydsensor (brukes til å måle avstanden mellom lokket på søppelkassen og bunnen av den)
- IR -sensor (brukes til å implementere i stort søppelsystem)
- 9V batteri (det er strømkilden til prosjektet vårt)
- 9V batteriklemme
- Stikkledere (generisk)
- Skyvebryter
Trinn 5: Programvare
Arduino IDE
Blynk (Det er en av de beste applikasjonene for alle brukere, ettersom den lar deg visuelt se prosjektet ditt på noen av enhetene dine)
Python
SQL /MYSQL
Trinn 6: Nødvendige verktøy og maskiner
Hot Lim Gun (generisk)
En plastboks
Håndborer
Trinn 7: Teknisk del
En infrarød sensor vil bli plassert på innsiden av lokket; sensoren vil vende mot det faste avfallet. Etter hvert som søppelet øker, reduseres avstanden mellom IR -sensoren og søppelet. Disse live dataene blir sendt til vår mikrokontroller.
Merk: Å bruke en ultralydssensor vil ikke være effektiv i stor skala, da det opprettes mange lyder under denne prosessen. Slik at vi kan forsikre søppelhastigheten da sensoren er veldig følsom for lyder. Det kan føre til feil i datatransaksjonen
Vår mikrokontroller, arduino 101, behandler deretter dataene og ved hjelp av Wi-Fi sender den den til databasen / appen.
Gjennom appen eller ved hjelp av databasen kan vi visuelt representere mengden søppel i søpla med liten animasjon.
Trinn 8: Konstruksjon av modellen
Det er på tide å konstruere vårt eget system for å minimere de negative virkningene av ikke-forsvarlig søppelbehandling. Det kan spises på to måter som følger:
Liten skala: Ved bruk av Blynk kan vi lage en app til et lite nivå. Den kan brukes til husholdningsavfall eller til en leilighet eller til og med et lite nettverk av hus.
Stor skala: Ved å opprette en database i skyen kan vi lage en intranettforbindelse mellom visse grenser. Ved å bruke Python/SQL/MYSQL kan vi lage en database i skyen for å danne et nettverk av søppelkasser.
Trinn 9: Lag et overvåkingssystem i liten skala
TRINN 1
Ta en plastbeholder og merk to øyne på den. Fjern nå lokket og spor de to `` øynene '' til ultralydsensoren. dette vil være siden som vender mot bunnen av beholderen
Trinn 10: Trinn 2
Ta en håndborer og bor de merkede stedene jevnt. Fest deretter ultralydsensoren i hullene uten å fange noen del av sensoren. (Derfor kan vi forsikre at avlesningen vil være pålitelig)
Trinn 11: Trinn 3
Bare monter baseskjoldet på Arduino 101 og fest ultralydsensoren til en av pinnene. Kildekoden er gitt nedenfor
Koble en glidebryter til modulen
Trinn 12: Trinn 4 (prototyping)
Ta en prøvebøtte i huset og fest komponentene forsiktig til den, og koble den deretter til Blynk og test
Trinn 13: Trinn 5 (lenke til Blynk-appen)
For å koble dataene som er mottatt fra arduinoen til internett, kan vi bruke en forhåndsbygd plattform som heter Blynk, og den kan lastes ned fra Android App Store. Denne appen kan styres ved hjelp av Arduino IDE
play.google.com/store/apps/details?id=cc.
Trinn 14: Trinn-06 (Stille inn appen)
Kildekoden er allerede angitt ovenfor. For å kunne programmere Arduino 101 må du først installere de nødvendige driverne. For å sjekke om du allerede har dem installert, åpne Arduino IDE, klikk på verktøy, deretter brett og se om enten Arduino eller Genuino 101 er på listen. Hvis de er der, hopper du til neste trinn, hvis ikke følger du med
- For å laste ned de nødvendige driverne for å kunne bruke Arduino mkr1000, åpner du Arduino IDE igjen, klikker på verktøy, tavler og deretter styrer.
- Når driverne er installert, kan du laste ned de nødvendige bibliotekene. For at programmet vårt skal kjøre, trenger vi WiFi101 -biblioteket, Blynk -biblioteket og ultralydbiblioteket. Alle tre finnes i Arduinos innebygde biblioteksjef. Åpent for skisse og inkluder deretter bibliotek. deretter biblioteksjef.
Trinn 15: Trinn-7 (Testing)
Ved hjelp av Blynk-appen kan vi lage en liten representasjon av søppelnivået i søppelbøtta ved hjelp av 3 LED-er. Velg Arduino 101 som mikrokontrollerannonse, bruk "BLE" som "tilkoblingstype
Strengt tatt; Ingen bruk av Bluetooth
Du vil da motta en e -post med "auth -token" som du trenger å legge inn i koden (nevnt i koden).
Trinn 16: Trinn 8 (resultater)
Ved hjelp av en smarttelefon eller en bærbar datamaskin kan du overvåke søppelbøtten som følger …
Følgende farge representerer mengden søppel i beholderen
- Grønn - 25%
- Oransje - 50%
- Rød - 75%
Trinn 17: Konklusjon for liten skala
Som nevnt ovenfor kan den overvåkes under kontroll av en smarttelefon eller en bærbar datamaskin. Mer over det vil ikke være egnet når det gjelder stor skala. Så prosjektet med overvåking i liten skala er suksess
La oss nå undersøke hvordan du lager det i større skala.
Trinn 18: Overvåkingssystem i stor skala
Det kommer til å være noe annerledes enn i liten skala.
Det ville være mer fremtredende for regjeringen i alle land
Siden all regjeringen søker en god løsning, her skal jeg fortelle en løsning for det. Her kommer det…
Trinn 19: Oversikt
Dette kan gjøres under to kriterier:-
- vi kan lage en stor søppelkasse som er vanlig for en gate. La oss si at på et bestemt sted som kalles "A", og det består av 10 gater. Deretter skal vi lage 40 søppelbøtter som er veldig store (4 søppelbøtter for hver gate som Polythene, matvarer, glass og metaller bør samles separat)
- Ellers kan vi markedsføre nye søppelkasser til alle butikker, og vi kan kunngjøre at alle skal kjøpe disse søppelbøttene. Samtidig kan vi tjene for regjeringen til og med.
Trinn 20: Fremgangsmåte som skal bekymres
Det kommer til å være den samme modulen som brukes i liten skala
Men bruken av infrarød sensor vil være mye fremtredende da det oppstår mange lyder i miljøet, og det kan føre til datafeil. Så det er bedre å bruke IR -sensor
Så jeg tror det ikke vil være behov for å forklare de samme tingene igjen som alle tingene er nevnt ovenfor.
Trinn 21: Håndtering av store data ved hjelp av database
Så dette kommer til å bli den veldig viktige delen av alt, og dette er den nye ideen for alle.
vi skal lage en database ved hjelp av python/SQL/MYSQL. Deretter kobler vi den til skyen. Slik at det kan være nyttig for regjeringen å håndtere alle dataene som mottas fra arduino
Trinn 22: Resultatberegning i databasen
Som sagt ovenfor, skal vi sette arduinoen til å sende data til databasen med visse intervaller fra forskjellige steder.
Deretter kan vi evaluere hvor søppelet blir samlet raskt. Der etter kan vi håndtere søppelsamlingen.
Dette kan gjøres med innrykk av å bruke i lang tid eller for å samle inn dataovervåking.
Trinn 23: Konklusjon
Ved å bruke dataene som er mottatt fra databasen, vil regjeringen kunne opprette et bredt nettverk for å samle søppel. Slik at det vil føre til -
Anbefalt:
Lag en Pi Trash Classifier With ML !: 8 trinn (med bilder)
Lag en Pi Trash Classifier Med ML !: Trash Classifier -prosjektet, kjærlig kjent som "Hvor går det?" Er designet for å kaste ting raskere og mer pålitelig. Dette prosjektet bruker en Machine Learning (ML) -modell trent i Lobe, en nybegynnervennlig (ingen kode!)
Easy Out of Band Management for IT: 4 trinn
Easy Out of Band Management for IT: Ikoner laget av Freepik fra www.flaticon.com Lær hvordan du konfigurerer Out of Band Management (OOBM) ved å koble til en fjernkontroll. Den konfigurerte Raspberry Pi og en Android- eller iPhone -enhet via USB -tethering. Dette fungerer på RPi2/RPi3/RPi4. Hvis du ikke vet hva
AUTO-TRASH BOX: 5 trinn
AUTO-TRASH BOX: Hvordan lage en autosensor søppelbøtte ved hjelp av Arduino __ /////////////////////////////////////// /////////////////////////////// //www.instructables.com/id/TRASH-BOT-Arduino
Trash Built BT Line Drawing Bot - My Bot: 13 trinn (med bilder)
Trash Built BT Line Drawing Bot - My Bot: Hai venner etter et langt gap ca 6 måneder her kommer jeg med et nytt prosjekt. Inntil ferdigstillelsen av Cute Drawing Buddy V1, SCARA Robot - Arduino jeg planlegger en ny tegningsbot, er hovedmålet å dekke et stort område for tegning. Så faste robotarmer
CPE 133 Trash Sorter: 14 trinn
CPE 133 Trash Sorter: For vår CPE 133 -klasse på Cal Poly ble vi fortalt å lage et VHDL/Basys 3 -prosjekt som ville hjelpe miljøet og var enkelt nok til at vi kunne implementere det med vår nye kunnskap om digital design. Ideen bak prosjektet vårt som generelt sett