Innholdsfortegnelse:
- Trinn 1: Maskinvaretilkobling
- Trinn 2: Integrering av Alexa på Dragonboard
- Trinn 3: Android -applikasjon
- Trinn 4: API -gateway
- Trinn 5: Angi Lambda -miljøvariabler
- Trinn 6: Bruk
- Trinn 7: Konklusjon
Video: Hvordan samhandle Alexa Dragonboard, Android -applikasjon og kaffemaskin: 7 trinn
2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:24
Denne opplæringen gir de nødvendige trinnene for å koble til, integrere og bruke kaffemaskinen med Alexa Dragonboard og Android -applikasjonen.
For mer informasjon om kaffemaskinen, vennligst sjekk denne instruksjonsboken.
Trinn 1: Maskinvaretilkobling
For å gjøre maskinvaretilkoblingen til kaffemaskinen og for å lære teknisk informasjon om hvordan kaffemaskinen fungerer, vennligst les og følg denne intruktable.
Trinn 2: Integrering av Alexa på Dragonboard
For å få Dragonboard til å gjenkjenne talekommandoer og gi passende stemmesvar, er det nødvendig å sette opp noen tjenester som er ansvarlige for å kjøre Alexa på Dragonboard.
På denne instruksjonsboken lærer du den riktige måten å gjøre det på.
Trinn 3: Android -applikasjon
En av kontroll- og overvåkingsmodulene til kaffemaskinen er Android -applikasjonen. Med den kan brukeren kontrollere strømforsyningen til kaffemaskinen, bestille en lang eller kort kaffe og overvåke nivåene til de forskjellige parameterne som er nødvendige for å lage kaffen (kaffenivå, vannivå og koppposisjon). Kaffemaskinstyringen utføres enten med talekommandoer (Speech Recognizing API) og enten av brukergrensesnittkomponentene (brytere, knapper og visninger).
For å koble programmet til AWS IOT -serveren og koble den til riktig, vennligst sjekk denne instruksen.
Trinn 4: API -gateway
For å opprette klient/server -tilkoblingen fra kaffemaskinen for å påberope Lambda -funksjonen er nødvendig for å implementere en API -gateway. Dette gir statusoppdateringen av kaffemaskinen.
Nå, for å lage API -gatewayen:
- Få tilgang til konsollen på AWS -kontoen din.
- Gå til kategorien "Tjenester", og gå til delen "API -gateway".
- Klikk på "Create API".
- Gi den et navn, en beskrivelse, og la alternativet "Regional" være merket.
- Velg "Handlinger" og opprett en ny ressurs med navnet "status" med banen "/status".
- Lag en POST -metode.
- Velg Lambda -funksjonen du har opprettet på alternativet "Lambda -funksjon" og klikk på "Lagre".
- Kopier den genererte adressen i bekreftelsesvinduet, og klikk på "OK".
Til Lambda gjenkjenner det riktige endepunktet:
- Få tilgang til lambda -funksjonen på AWS -kontoen din.
- Se etter variabelen FunctionName på linje 332.
- Endre verdien til adressen som ble kopiert på trinn 8.
Send til kaffemaskinens status til riktig endepunkt:
- Åpne "ServiceHTTP.py" -filen på Dragonboard.
- Se etter variabelen API_ENDPOINT (linje 6).
- Endre verdien til adressen som ble kopiert på trinn 8.
For mer informasjon om hvordan du oppretter en API -gateway, vennligst les dette dokumentet.
Trinn 5: Angi Lambda -miljøvariabler
Med tanke på at Lambda Code bare kjører når det er nødvendig, er det nødvendig å lagre noen verdier som kaffe- og vannivået i kaffemaskinen for å lage noen miljøvariabler.
For å lære hvordan du oppretter miljøvariabler, vennligst sjekk denne lenken.
Lag nå miljøvariablene på Lambda -funksjonen du opprettet med følgende navn:
- kaffe nivå
- glassposisjon
- på av
- vannstand
Trinn 6: Bruk
Etter å ha fulgt trinnene ovenfor er kaffemaskinen klar til bruk. Det er to former for å kontrollere det: direkte på Dragonboard ved lydinngang eller Android -applikasjonen.
Lydinngang: en av måtene å kontrollere kaffemaskinen på, er å koble til en lydinngang på Dragonboard. Dette kan gjøres direkte gjennom Alexa Voice Service, med tanke på at skriptet kjører og lytter til mikrofonen din.
Først er det nødvendig å snakke vekkeordet "Alexa" og deretter kontrollere det gjennom kommandoene nedenfor:
- Spør kaffemaskinen slå på: slår på kaffemaskinen
- Spør kaffemaskinen slå av: slår av kaffemaskinen
- Spør kaffemaskinen lage kort kaffe: kaffemaskinen starter den korte kaffetrakten.
- Spør kaffemaskinen lage lang kaffe: kaffemaskinen starter den lange kaffeprosessen.
Systemet gir også tilbakemeldinger til kommandoene, som bekrefter den forespurte handlingen.
Android -applikasjon: Android -applikasjonen har to former for å sende brukerkommandoer til kaffemaskinen: tale- og brukergrensesnittkomponenter.
-
Stemme: for å aktivere talekommandoer er det nødvendig å klikke på appens mikrofonknapp og snakke følgende kommandoer:
- Slå på kaffemaskinen: slår på kaffemaskinen
- Slå av kaffemaskinen: slå av kaffemaskinen
- Lag lang kaffe: kaffemaskinen starter den korte kaffetrakten.
- Lag kort kaffe: kaffemaskinen starter den lange kaffetrakten.
-
UI -komponenter: styrer kaffemaskinen av brukergrensesnittkomponentene nedenfor:
- Av/på -bryter: styrer kaffemaskinens strøm.
- Lag en kort kaffeknapp: Kaffemaskinen starter den korte kaffetekningen.
- Lag en lang kaffeknapp: Kaffemaskinen starter den lange kaffetekningen.
- Statustekstvisning: viser statusen for tilkoblingen til kaffemaskinen.
- Visning av kaffenivå: viser kaffenivået på prosent på startskjermen.
- Vannstand: viser vannstanden i kaffemaskinen (full eller tom).
- Glassbilde: viser statusen til glasset på kaffemaskinen (plassert eller ikke plassert).
Trinn 7: Konklusjon
Med tanke på at du har gjort alle trinnene ovenfor, kan du nå bruke kaffemaskinen. Hvis du er i tvil, vennligst kommenter nedenfor eller få tilgang til følgende fora og dokumentasjoner:
- AWS IOT Forum
- Alexa Voice Service Forum
- AWS IOT -dokumentasjon
- Alexa Voice Service -dokumentasjon
- AWS Lambda -dokumentasjon
- Introduksjon til Alexa Skills
Anbefalt:
Smart kaffemaskin - En del av SmartHome Ecosystem: 4 trinn
Smart kaffemaskin - En del av SmartHome Ecosystem: Hacket kaffemaskin, gjorde den til en del av SmartHome Ecosystem Jeg har en god gammel Delonghi kaffemaskin (DCM) (ikke en kampanje og vil at den skal være "smart". Så jeg hacket den ved å installere ESP8266 modul med grensesnitt til hjernen/mikrokontrolleren ved hjelp av
Kaffemaskin Tracker med Raspberry Pi og Google Sheets: 5 trinn
Kaffemaskinsporing med Raspberry Pi og Google Sheets: Denne instruksjonsfilen viser deg hvordan du bygger en Raspberry Pi-basert tracker for den delte kaffemaskinen på kontoret ditt. Ved hjelp av trackerens OLED -display og mekaniske brytere kan brukerne logge kaffeforbruket, se balansen og
Hvordan samhandle Alexa med Dragonboard-410c: 5 trinn
Hvordan samhandle Alexa med Dragonboard-410c: Med denne opplæringen lærer du hvordan du legger inn Alexa i Dragonboard-410c. La oss introdusere noen ting du trenger før du starter: Alexa Voice Service (AVS) - Gjør det mulig å snakke med enhetene dine, du får tilgang til skybasert alexa som
IoT -aktivert kaffemaskin: 9 trinn (med bilder)
IoT -aktivert kaffemaskin: Denne instruerbare er med i IoT -konkurransen - Hvis du liker den, kan du stemme på den! OPPDATERT: Støtter nå toveis -kommandoer og OTA -oppdateringer For en stund nå har jeg hatt en Jura -kaffemaskin, og jeg har alltid ønsket for å automatisere det på en eller annen måte. Jeg har vært
IOT kaffemaskin (UFEE): 7 trinn (med bilder)
IOT kaffemaskin (UFEE): Som bevis på kunnskap måtte vi lage en IOT-enhet som kunne styres via et selvlaget nettgrensesnitt. Siden jeg elsker kaffe og bruker mye av det daglig, bestemte jeg meg for å lage min egen IOT -kaffemaskin. UFEE -kaffetrakteren: " co