Innehållsförteckning:
- Steg 1: Hårdvara krävs:
- Steg 2: Hårdvaruanslutning:
- Steg 3: Java -kod för att mäta magnetfältets intensitet:
- Steg 4: Ansökningar:
Video: Magnetfältmätning med HMC5883 och Raspberry Pi: 4 steg
2024 Författare: John Day | [email protected]. Senast ändrad: 2024-01-30 12:38
HMC5883 är en digital kompass avsedd för lågfältmagnetisk avkänning. Denna enhet har ett brett magnetfältintervall på +/- 8 Oe och en utmatningshastighet på 160 Hz. HMC5883-sensorn inkluderar automatiska avtagningsbanddrivrutiner, offset-avbokning och en 12-bitars ADC som möjliggör 1 ° till 2 ° kompassriktningsnoggrannhet. Alla I²C -minimoduler är konstruerade för att fungera vid 5VDC.
I denna handledning kommer vi att förklara det detaljerade arbetet med HMC5883 med Raspberry pi och dess programmering med hjälp av java programmeringsspråk.
Steg 1: Hårdvara krävs:
Hårdvara som krävs för att utföra uppgiften är följande:
1. HMC5883
2. Hallon Pi
3. I2C -kabel
4. I2C -sköld för hallon Pi
5. Ethernet -kabel
Steg 2: Hårdvaruanslutning:
Hårdvaruanslutningssektionen förklarar i princip de anslutningar som krävs mellan sensorn och hallonpi. Att säkerställa korrekta anslutningar är den grundläggande nödvändigheten när du arbetar på något system för önskad utgång. Så, de nödvändiga anslutningarna är följande:
HMC5883 fungerar över I2C. Här är exemplet kopplingsschema som visar hur man kopplar upp varje gränssnitt för sensorn.
Out-of-the-box är kortet konfigurerat för ett I2C-gränssnitt, därför rekommenderar vi att du använder den här anslutningen om du annars är agnostiker. Allt du behöver är fyra ledningar!
Endast fyra anslutningar krävs Vcc, Gnd, SCL och SDA -stift och dessa är anslutna med hjälp av I2C -kabel.
Dessa kopplingar visas i bilderna ovan.
Steg 3: Java -kod för att mäta magnetfältets intensitet:
Fördelen med att använda hallon pi är att det ger dig flexibiliteten hos programmeringsspråket där du vill programmera kortet för att ansluta sensorn till den. Genom att utnyttja denna fördel med detta kort demonstrerar vi här att det är programmering i Java. Java -koden för HMC5883 kan laddas ner från vårt github -community som är Dcube Store.
Förutom användarnas lätthet förklarar vi koden här också:
Som det första kodningssteget måste du ladda ner pi4j -biblioteket för Java, eftersom det här biblioteket stöder de funktioner som används i koden. Så för att ladda ner biblioteket kan du besöka följande länk:
pi4j.com/install.html
Du kan också kopiera den fungerande java -koden för den här sensorn härifrån:
importera com.pi4j.io.i2c. I2CBus;
importera com.pi4j.io.i2c. I2CDenhet;
mport com.pi4j.io.i2c. I2CFactory;
importera java.io. IOException; offentlig klass HMC5883
{
public static void main (String args ) kastar undantag
{
// Skapa I2C -buss
I2CBus Bus = I2CFactory.getInstance (I2CBus. BUS_1);
// Skaffa I2C -enhet, HMC5883 I2C -adress är 0x1E (30)
I2CDevice -enhet = Bus.getDevice (0x1E);
// Välj konfigurationsregister A
// Normal mätkonfiguration, datahastighet o/p = 0,75 Hz
device.write (0x00, (byte) 0x60);
// Välj Lägesregister
// Kontinuerligt mätläge
device.write (0x02, (byte) 0x00);
Tråd. Sover (500);
// Läs 6 byte med data från 0x03 (3)
// xMag msb, xMag lsb, zMag msb, zMag lsb, yMag msb, yMag lsb
byte data = ny byte [6];
device.read (0x03, data, 0, 6);
// Konvertera data
int xMag = ((data [0] & 0xFF) * 256 + (data [1] & 0xFF));
om (xMag> 32767)
{
xMag -= 65536;
}
int zMag = ((data [2] & 0xFF) * 256 + (data [3] & 0xFF));
om (zMag> 32767)
{
zMag -= 65536;
}
int yMag = ((data [4] & 0xFF) * 256 + (data [5] & 0xFF));
om (yMag> 32767)
{
yMag -= 65536;
}
// Mata ut data till skärmen
System.out.printf ("Magnetfält i X-axel: %d %n", xMag);
System.out.printf ("Magnetfält i Y-axel: %d %n", yMag);
System.out.printf ("Magnetfält i Z-axel: %d %n", zMag);
}
}
Funktionerna Skriv () och läs () används för att skriva kommandona respektive läsa sensorutmatningen. Följande del illustrerar avläsningen av magnetfältvärden.
// Läs 6 byte data från 0x03 (3)
// xMag msb, xMag lsb, zMag msb, zMag lsb, yMag msb, yMag lsb
byte data = ny byte [6];
device.read (0x03, data, 0, 6);
Utmatningen visas på bilden ovan.
Steg 4: Ansökningar:
HMC5883 är en ytmonterad, flerchipsmodul utformad för lågfältsmagnetisk avkänning med ett digitalt gränssnitt för applikationer som lågkostnadskompassering och magnetometri. Dess en till två graders hög noggrannhet och precision möjliggör fotgängarnavigering och LBS -applikationer.
Rekommenderad:
Magnetfältmätning med HMC5883 och Arduino Nano: 4 steg
Magnetfältmätning med hjälp av HMC5883 och Arduino Nano: HMC5883 är en digital kompass utformad för lågfältmagnetisk avkänning. Denna enhet har ett brett magnetfältintervall på +/- 8 Oe och en utmatningshastighet på 160 Hz. HMC5883 -sensorn inkluderar automatiska avtagningsbanddrivrutiner, förskjutningsavbokning och en
Magnetfältmätning med HMC5883 och partikelfoton: 4 steg
Magnetfältmätning med hjälp av HMC5883 och Particle Photon: HMC5883 är en digital kompass avsedd för lågfältmagnetisk avkänning. Denna enhet har ett brett magnetfältintervall på +/- 8 Oe och en utmatningshastighet på 160 Hz. HMC5883 -sensorn inkluderar automatiska avtagningsbanddrivrutiner, förskjutningsavbokning och en
Arduino -robot med avstånd, riktning och rotationsgrad (öst, väst, norr, söder) som styrs med röst med hjälp av Bluetooth -modul och autonom robotrörelse .: 6 steg
Arduino -robot med avstånd, riktning och rotationsgrad (öst, väst, norr, söder) som styrs med röst med hjälp av Bluetooth -modul och autonom robotrörelse.: Denna instruktion förklarar hur man gör Arduino -robot som kan flyttas i önskad riktning (framåt, bakåt , Vänster, höger, öst, väst, norr, syd) krävs Distans i centimeter med röstkommando. Roboten kan också flyttas autonomt
8 Reläkontroll med NodeMCU och IR -mottagare med WiFi och IR -fjärrkontroll och Android -app: 5 steg (med bilder)
8 Reläkontroll med NodeMCU och IR -mottagare med WiFi och IR -fjärrkontroll och Android -app: Styrning av 8 reläväxlar med nodemcu och IR -mottagare via wifi och IR -fjärrkontroll och Android -app. Fjärrkontrollen fungerar oberoende av wifi -anslutning. HÄR ÄR EN UPPDATERAD VERSIONKLICK HÄR
Temperatur och fuktighet Display och datainsamling med Arduino och bearbetning: 13 steg (med bilder)
Temperatur- och luftfuktighetsvisning och datainsamling med Arduino och bearbetning: Intro: Detta är ett projekt som använder ett Arduino -kort, en sensor (DHT11), en Windows -dator och ett bearbetningsprogram (ett gratis nedladdningsbart) för att visa temperatur, luftfuktighetsdata i digital och stapeldiagramform, visa tid och datum och kör en räkningstid