Smart Light
Autoren: Björn Schlottke & Dennis Schleicher
Betreuer: Prof. Göbel & Prof. Schneider
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Einleitung
Das Smart Light System stellt ein Steuergerät für intelligentes Licht dar. Mithilfe eines thermischen MEMS Präsenzsensors sollen Menschen erkannt werden und dementsprechend eine Lichtquelle ein- und ausgeschaltet werden. Somit kann diese effizient und gleichzeitig vollautomatisch arbeiten. Der Unterschied zu einer reinen Abstandsmessung durch beispielsweise Ultraschallsensoren oder LiDAR Sensoren, ist der, dass die Menschen mithilfe eines MEMS Präsenzsensors auch ohne Bewegung erkannt werden können. Eine Skizze des Systems lässt sich in der folgenden Abbildung erkennen.
Abbildung 1: Skizze Smart Light
Der Sensor, welcher verwendet werden soll ist der D6T44L06 vom Hersteller OMRON. Das Datenblatt des Sensors kann hier eingesehen werden.
Anforderungen
| ID | Inhalt |
|---|---|
| 001 | Das System muss Lebewesen erkennen können. |
| 002 | Der Mensch muss sich in einem definierten Bereich befinden, der dem Messbereich des MEMS Präsenzsensors entspricht, damit die Lichtquelle vom Steuergerät angeschaltet wird. |
| 003 | Die Lichtquelle muss angeschaltet bleiben, wenn sich das Lebewesen im Messbereich nicht bewegt. |
| 004 | Die Lichtquelle muss ausgeschaltet werden, wenn das Lebewesen sich nicht im definierten Messbereich befindet. |
| 005 | Alle elektrischen Komponenten des Messsystems müssen in einem entsprechenden Gehäuse integriert sein, mit Ausnahme der Lichtquelle. |
| 006 | Das System muss eine LED als Lichtquelle besitzen. |
| 007 | Das System muss von einem Mikrocontroller gesteuert werden. |
| 008 | Das System muss einen MEMS Präsenzsensor beinhalten. |
| 009 | Das System basiert auf einem Mikrocontroller der die Steuerung des Systems sowie Spannungsversorgung von Sensoren und Aktoren übernimmt. |
| 010 | Das Gehäuse des Systems muss im 3D-Druckverfahren hergestellt werden |
Funktionaler Systementwurf/Technischer Systementwurf
Der funktionale Systementwurf lässt sich in der folgenden Abbildung erkennen.
Abbildung 2: Funktionaler Systementwurf
Komponentenspezifikation
| ID | Modul | Komponente |
|---|---|---|
| 001 | Sensor | D6T44L06 |
| 002 | Datenverarbeitung | Einlesen der Messwerte |
| 003 | Datenverarbeitung | Interpretation der Messwerte |
| 004 | Datenverarbeitung | Ansteuern der LED |
| 005 | LED | Bezeichnung der LED |
| 006 | Gehäuse | Grundkörper |
| 005 | Gehäuse | Deckel |
Umsetzung (HW/SW)
Hardware
Die einzelnen Komponenten können aus Tabelle 1 entnommen werden. Im folgenden Abschnitt wird insbesondere auf den Zusammenbau und das Zusammenwirken der Komponenten eingegangen.
Verdrahtungsplan
Der Verdrahtungsplan welcher mit der Software Fritzing erstellt wurde lässt sich in Abbildung 3 erkennen.
Abbildung 3: Fritzing Steckplatinenaufbau Smart Light Projekt
Bei Betrachtung von Abbildung 3 lässt sich erkennen, dass ein Arduino Uno dargestellt ist, welcher jedoch als Funduino Uno R3 gekennzeichnet ist. Dies liegt daran, dass es sich bei dem verwendeten Mikrocontroller um einen Arduino Uno Klon des Herstellers Funduino handelt. Beide Mikrocontroller sind von den Abmaßen, Anschlüssen und den technischen Daten identisch und somit wurde ein Arduino Uno für den Fritzing Entwurf verwendet, weil innerhalb dieser Software bisher keine Funduino Teile existieren. Des Weiteren wurden beide Status LEDs mit jeweils einem digitalen Ausgang des Funduino Uno verbunden und der Sensor über den I2C Bus an den Mikrocontroller angeschlossen. Anhand dieses Entwurfes wurde das System aufgebaut und anschließend der Schaltplan des Projektes ausgearbeitet.
Schaltplan
Der Verdrahtungsplan welcher mit der Software Multisim erstellt wurde lässt sich in Abbildung 4 erkennen.
Abbildung 4: Multisim Schaltplan Smart Light Projekt
In Abbildung 4 ist deutlich zu erkennen, dass der verwendete Funduino Uno mit einer externen Gleichspannungsquelle versorgt wird. Hierbei handelt es sich um ein Netzteil welches den Mikrocontroller mit 9 V versorgt. Die LEDs und der Sensor werden über den Mikrocontroller mit Spannung versorgt. Außerdem lässt sich erkennen, dass der Schaltplan aufgrund der Übersicht lediglich die belegten Steckverbindungsgruppen beinhaltet. Diese beiden Gruppen lassen sich in dem Steckplatinenaufbau in Abbildung 3 erkennen und somit auf dem Funduino Uno eindeutig zuordnen.
Software
- Softwareablauf
- Wirkung des Tiefpassfilters:
Abbildung 5: Messung der Raumtemperatur
Komponententest
Ergebnis
Zusammenfassung
Lessons Learned
Durch das Verwenden von Matlab waren uns leider klare Grenzen in der Umsetzung des Projektes gesetzt. Durch die Schwierigkeiten Bibliotheken von Arduino in Matlab einzubauen konnten wir leider nicht alle Messwerte auswerten. Der letzte Messwert der 4x4 Matrix ist durch die Begrenzung auf 32 bit Verarbeitung in Matlab verloren gegangen. Weiterhin lies sich kein LED streifen oder eine LED Matrix mit (in dem Rahmen des Projektes) zumutbaren Umfang einbinden. Durch die Verwendung von einer LED gehen Informationen verloren, welche eigentlich ins der Software vorhanden wären.
- Menschen haben keine so signifikante Wärmesignatur wie erwartet und sind dementsprechend an der Oberfläche nicht so warm
- für die Differenzierung von anderen Wärmesignaturen wie Elektrogeräten müsste ein zusätzlicher Präsenzsensor verwendet werden
- Sensordatenfusion wäre möglich um den Algorithmus mit derselben Grundlage zu verwenden und das System zu verbessern
Projektunterlagen
Projektplan
Abbildung 6: Projektplan Smart Light
Projektdurchführung
YouTube Video
Weblinks
Literatur
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