EscornaVoz: soporte para módulos BLE

Se ha ampliado el proyecto EscornaVoz  realizando una aplicación que soporte la conexión con módulos Bluetooth Low Energy conectados al robot Escornabot como es el caso del módulo HM-10.

Por tanto ahora hay dos versiones disponibles :

Versión Bluetooth Classic (EscornaVoz.apk) por si tenéis el Escornabot conectado con un módulo HC-06.

Versión Bluetooth Low Energy (EscornaVozBLE.apk) por si tenéis el Escornabot conectado con un módulo HM-10.

Enlace al tutorial: EscornaVoz

EscornaAppBLE: Escornabot + MIT App Inventor 2 + BLE

En este proyecto se ha creado una aplicación para dispositivos Android con el objetivo de controlar mediante Bluetooth Low Energy (BLE)  a nuestro querido robot Escornabot utilizando el entorno de desarrollo MIT App Inventor 2.

Para dotar de conectividad BLE al robot Escornabot utilizaremos el módulo HM-10.

Enlace al tutorial: EscornaAppBLE: MIT App Inventor 2

MIT App Inventor 2: Robot RC por Bluetooth LE

En este tutorial vamos a aprender cómo realizar una aplicación para dispositivos Android con el entorno de desarrollo MIT App Inventor 2 con el objetivo de controlar mediante Bluetooth Low Energy el robot de mi anterior tutorial .

La idea es hacer una aplicación sencilla que tenga cuatro flechas que representen los movimientos de avanzar, retroceder, girar a la izquierda y girar a la derecha.

También necesitaremos añadir los botones para poder escanear y conectar dispositivos Bluetooth Low Energy (BLE). 

Enlace al tutorial: MIT App Inventor 2: Robot controlado por Bluetooth LE

Robot controlado por acelerómetro

En este proyecto vamos a utilizar la IMU (Unidad de Medición Inercial) presente en la placa Arduino Nano 33 BLE Sense para controlar un robot. La idea es que en función de la inclinación que le demos a la placa generemos los movimientos correspondientes para controlar el robot.

El control remoto lo crearemos acoplando la placa Arduino Nano 33 BLE Sense a una mini protoboard de 170 puntos que a su vez engancharemos a un portapilas gracias a la cinta adhesiva que tiene en su base.

El robot estará formado por la placa Arduino MKR WiFi 1010 acoplada al la placa Arduino MKR Motor Carrier que estará fijada a un chasis de aluminio (chasis que es un clon del utilizado en el robot mBot de Makeblock)

La comunicación entre el Arduino Nano 33 BLE Sense y el robot se realizará mediante Bluetooth Low Energy.

Enlace al tutorial: Robot controlado por acelerómetro

Escornabot: Control gestual

En este tutorial vamos controlar nuestro querido Ecornabot mediante gestos.

A raíz del último proyecto que realicé: Bluetooth Low Energy: Control gestual pensé que sería una buena idea aplicar todos esos conceptos para poder controlar el Escornabot mediante gestos con la mano.

Gracias a la placa Arduino Nano 33 BLE Sense que tiene integrado el módulo APDS-9960 (módulo que posee un sensor de gestos, un sensor de proximidad, un sensor de color RGB y un sensor de luz) así como el módulo NINA B306  (que dota a la placa de conexión bluetooth) tendremos todo lo necesario para realizar de una forma sencilla nuestro proyecto.

Espero que os sea útil.

Enlace al tutorial: Escornabot: Control por gestos

Bluetooth Low Energy. Control gestual

En este tutorial vamos a ver un ejemplo de uso de de la tecnología Bluetooth Low Energy utilizando las placas Arduino MKR WiFi 1010 y Arduino Nano 33 BLE Sense junto con la librería ArduinoBLE.

 

Este ejemplo se basa en los sketchs “Central →  LedControl” y “Peripherical → LED” que vienen de ejemplo en la librería ArduinoBLE.

Enlace al tutorial: Bluetooth Low Energy: Control de gestos

Enchufe Inteligente WiFi

En este tutorial vamos a crear un enchufe de corriente “inteligente” WiFi para poder activar o desactivar la luz de una lámpara remotamente mediante el uso de comandos de voz utilizando el asistente de voz de Google.

Para realizar este proyecto vamos a utilizar el servicio Web IFTTT  («IF This, Then That», lo que traducido al español significaría «Si Esto, Entonces Aquello»). 

Este servicio nos permite crear/programar acciones entre diferentes aplicaciones. En nuestro caso vincularemos el asistente de voz de Google con el Adafruit IO Cloud.

El funcionamiento será el siguiente:

Utilizando el asistente de voz de Google y al decir el comando de voz “encender la luz o encender luz” se grabará en un “feed” del Adafruit IO Cloud el valor “ON” y cuando digamos “apagar la luz o apagar luz” se grabará el valor “OFF”.

Estos valores a su vez serán leídos continuamente mediante una placa MKR WiFi 1010 de Arduino. Si el valor leído es “ON” se activará un relé que hará que se encienda la luz de lámpara (se cerrará el circuito)  por el contrario si el valor es “OFF” se apagará la luz de la lámpara (se abrirá el circuito).

Enlace al tutorial: Enchufe inteligente WiFi

 

EscornaVoz: Control de voz para Escornabot

Este proyecto nace de la necesidad de hacer una herramienta que pudiera controlar por voz a nuestro querido robot Escornabot mediante el dictado de una serie de instrucciones.

Disponer de esta herramienta brinda la posibilidad de poder utilizar el robot Escornabot en diferentes entornos de aprendizaje: personas con alguna discapacidad visual, estimulación en niños con retraso en el desarrollo del habla o lenguaje, etc.

La utilización de una aplicación con el reconocimiento de voz de Google era la opción más eficaz  (funciona de maravilla) y encima tendría coste cero (solo bastaría con instalar una App en nuestro móvil). Si a eso le sumamos que utilizaría App Inventor ( entorno de desarrollo de software creado por Google Labs para la elaboración de aplicaciones destinadas al sistema operativo Android) haría que la pudiera desarrollar rápidamente y aprender un entorno de desarrollo que hasta entonces no había probado. Así nació «EscornaVoz«.

Gracias Pablo por este «maravilloso» reto.

Enlace al tutorial: EscornaVoz

Data loggers: Adquiriendo datos ambientales

El objetivo de este tutorial es medir durante aproximadamente 9 horas la temperatura, humedad y presión atmosférica de dos habitaciones (la de matrimonio y la de mi hijo) para ver las variaciones que hay durante las noche de estos tres parámetros en cada habitación y posteriormente comparar los valores obtenidos entre ambas habitaciones.

Toda esta información la almacenaremos en una tarjeta microSD para posteriormente analizar los datos.

Enlace al tutorial: Data loggers: Temperatura, Humedad y presión atmosférica

Internet of Things: Arduino & Adafruit IoT Cloud

En este tutorial vamos a ver como enviar los valores de temperatura, humedad, presión atmosférica y luminosidad leídos por los sensores de la MKR ENV SHIELD al Arduino IoT Cloud y al Adafruit IoT Cloud.

Por otro lado también veremos cómo mostrar el mensaje «ON» (en color verde) y «OFF» (en color rojo) en la MKR RGB SHIELD en función del estado de un botón de tipo «ON/OFF» (con el que interactuaremos) creado desde el Arduino IoT Cloud y desde el Adafruit IoT Cloud.

Para la realización de este proyecto utilizaremos la placa Arduino MKR WiFi 1010 y necesitaremos tener una cuenta tanto en el Cloud de Arduino como en el de Adafruit.

Enlace al tutorial: Internet of Things: Arduino/Adafruit IoT Cloud