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Prototipo con ESP32 detector de vibraciones constantes en representación de la acera.
Inspiración
Partiendo del tema de movimiento sostenible, pensamos en los patinetes eléctricos, vehiculo con mucho potencial pero que actualmente es muy peligroso.
¿Que hace?
Detecta infracciones de las normas de tràfico y modera la velocidad del patinete, además de informar al usuario de todas las infracciones que ha cometido, con el objetivo de concienciar a la población de los riesgos del patinete eléctrico usado de forma temeraria.
Como lo construimos
Precisamos de una Raspberry Pi como controlador, además de los siguientes periféricos: sensor GPS, cámara y acelerómetro, además de una power bank para alimentar la Rasberry Pi.
Retos a los que nos hemos enfrentado
Dificultad al programar sin la Rasberry Pi, ni el sensor GPS. Adicionalmente, la adaptación al uso del Arduino IDE. Otra dificultad fue aprender a seguir paso a paso el uso de las herramientas de machine learning de código libre low-code TeachableMachine y Edge Impulse.
Logros que estamos orgullosos
En primer lugar, partir desde el casi desconocimiento del machine learning usando la herramienta Edge Impulse a conseguir combinar esta con un bot de Telegram para retransmitir un mensaje si se ha cometido la infracción de ir por la acera con el patinete de manera satisfactoria. En segundo lugar, y probablemente el más tedioso, la visión artificial aplicando varios modelos y librerías de Python que no habíamos usado antes consiguiendo un modelo muy fiable.
Qué hemos aprendido
Hemos aprendido a utilizar Edge Impulse, concretamente a entrenar un modelo de detección de anomalías y el algoritmo de clustering. Además de saber implementar el lenguaje Python para la visión artificial combinando con modelos de IA existentes (Transfer Learning).
Cuál es el siguiente paso
Una posible continuación del proyecto sería la detección de caída mediante el mismo acelerómetro por ejemplo, para un aviso más instantáneo de los servicios de emergencia.
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