Show page

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- iothings:proiecte:2025sric:kart_telemetry [2025/05/29 15:36]
alexandru.maxim2801
+++ iothings:proiecte:2025sric:kart_telemetry [2025/05/29 18:30] (current)
alexandru.maxim2801
@@ Line 7: / Line 7: @@
 Master: SRIC
+====== Kart Telemetry Dashboard ======
-. Introducere
+===== 1. Introducere =====
+Scopul acestui proiect a fost realizarea unui sistem de monitorizare în timp real a parametrilor dinamici ai unui kart.
+Proiectul se bazează pe colectarea datelor prin senzori, transmiterea lor către un backend cloud (Firebase Realtime Database) și afișarea acestora pe o interfață web.
-Scopul acestui proiect a fost realizarea unui sistem de monitorizare in timp real a parametrilor dinamici al unui kart. Proiectul se bazeaza pe colectarea datelor prin senzori, transmiterea lor catre un backend cloud (Firebase Realtime Database) si afisarea acestora pe o interfata web.
+===== 2. Funcționare și logică aplicației =====
+Sistemul este alcătuit din 3 componente principale:
-⸻
+. **Colectare de date**: Se realizează cu ajutorul a doi senzori:
+   a. **MPU6050** – pentru măsurarea accelerației pe 3 axe și rotației (gyro).
+   b. **DS18B20** – pentru măsurarea temperaturii.
-. Functionare si logica aplicatiei
+. **Transmitere date**: Microcontrollerul **ESP8266** citește valorile de la senzori și le transmite prin conexiune Wi-Fi către Firebase Realtime Database.
-Sistemul are 3 componente principale:
+. **Afișare în timp real**: O pagină HTML accesează periodic baza de date pentru a actualiza afișajul cu ultimele valori disponibile:
-.	Colectare de date: Se realizează cu ajutorul celor 2 senzori, si anume MPU6050 (măsoară accelerația pe 3 axe și rotația) si DS18B20 (temperatură).
+   a. `kartStats/latest/accelX`
-.	Transmisie date: Microcontrollerul (ESP8266) citeste valorile de la senzori si le transmite prin Wi-Fi catre Firebase Realtime Database.
+   b. `kartStats/latest/accelY`
-.	Afisare in timp real: O pagina HTML acceseaza periodic Firebase pentru a actualiza afisajul cu ultimele valori:
+   c. `kartStats/latest/accelZ`
+   d. `kartStats/latest/gForce`
+   e. `kartStats/latest/gyroZ`
+   f. `kartStats/latest/speed`
+   g. `kartStats/latest/temperature`
-kartStats/latest/accelX
+Pagina web afișează aceste date sub formă de text formatat, fără a necesita refresh manual.
-kartStats/latest/accelY
-kartStats/latest/accelZ
-kartStats/latest/gForce
-kartStats/latest/gyroZ
-kartStats/latest/speed
-kartStats/latest/temperature
-Pagina afiseaza aceste date in interfata ca text formatat, fara a necesita refresh manual.
+===== 3. Hardware folosit =====
-⸻
+Componentele utilizate și conexiunile sunt prezentate în tabelul de mai jos:
-. Hardware folosit
-Componentele utilizate si conexiunile sunt prezentate in tabelul de mai jos:
 ==== Hardware Connections ====
@@ Line 41: / Line 41: @@
 === 🔌 Components Used ===
   * ESP32 Development Board
-  * MPU-6050 (Accelerometer, Gyroscope, Temperature)
+  * MPU-6050 (Accelerometru, Giroscop, Termometru intern)
-  * DS18B20 (External Temperature Sensor)
+  * DS18B20 (Senzor extern de temperatură)
   * Breadboard
   * Jumper Wires (male-male)
@@ Line 58: / Line 58: @@
 | Breadboard     | -              | Distribuție VCC și GND către ambii senzori         |
-> 🧠 Notă: S-a folosit un breadboard pentru a partaja pinul de 3.3V al plăcuței ESP32 către mai mulți senzori, întrucât placa oferă un singur pin de alimentare 3V3.
+> 🧠 **Notă**: S-a folosit un breadboard pentru a partaja pinul de 3.3V al plăcuței ESP32 către mai mulți senzori, întrucât placa oferă un singur pin de alimentare 3V3.
+Alimentarea s-a realizat prin portul USB. În cadrul testelor, s-a utilizat o sursă stabilizată de 5V pentru componentele analogice.
+===== 4. Tehnologii utilizate =====
+  * **Arduino Framework (C++)** – pentru programarea plăcuței ESP8266.
+  * **Firebase Realtime Database** – backend cloud pentru stocarea și sincronizarea rapidă a datelor.
+  * **HTML + CSS** – pentru structura și stilizarea interfeței grafice web.
+  * **JavaScript + Firebase SDK v8** – pentru conectarea frontend-ului la Firebase și actualizarea valorilor live.
-Alimentarea s-a realizat prin portul USB. In cadrul testelor s-a folosit o sursa stabilizata de 5V pentru componentele analogice.
+===== 5. Procesare date =====
-⸻
+Pentru a transforma datele brute în informații utile, au fost aplicate următoarele formule:
-. Tehnologii folosite
+  * **Viteza**: aproximată prin integrarea accelerației pe axa X în timp:
-	•	Arduino Framework (C++): Programarea ESP8266 pentru colectarea si trimiterea datelor.
+    `v = ∫ a_x(t) dt ≈ v₀ + a * Δt`,
-	•	Firebase Realtime Database: Backend cloud usor de utilizat, cu sincronizare rapida a datelor.
+    cu filtrare simplă și actualizare la fiecare ~100ms.
-	•	HTML + CSS: Structura si stilizarea paginii web de afisare.
-	•	JavaScript (v8 Firebase SDK): Acces la baza de date si actualizare dinamica a valorilor pe pagina.
-⸻
+  * **Forță G**: calculată folosind magnitudinea vectorului accelerației:
-. Procesare date
+    `gForce = √(aX² + aY² + aZ²)`
-Pentru a transforma datele brute în informații utile, au fost realizate mai multe calcule:
+  * **Temperatură**:
-	•	Viteza: aproximată prin integrarea accelerației pe axa X în timp:
+    - **Internă (MPU6050)**: citită din registrul senzorului și convertită folosind formula specifică chipului.
+    - **Externă (DS18B20)**: conversie automată în grade Celsius cu ajutorul bibliotecii DallasTemperature.
+  * **Calibrare**:
+    - S-au aplicat offset-uri pentru accelerometru astfel încât la stare de repaus valorile să fie aproximativ `(0, 0, 1g)`.
+    - Valori mediate pentru câteva secunde la pornire pentru corectare.
+===== 6. Challenges și probleme întâmpinate =====
-Cu filtrare simplă și actualizare pe fiecare ciclu de citire (~100ms).
+  * **Sudarea senzorului MPU6050**: La început, contactele senzorului erau instabile. A fost necesară sudarea manuală a pinilor pentru a asigura contactul ferm cu placa de dezvoltare.
-	•	Forță G: calculată folosind magnitudinea accelerației:
+  * **Calibrare accelerometru**: Valorile brute necesitau corecții. S-a realizat calibrarea empirică prin medierea valorilor în stare de repaus și aplicarea unor compensări în software.
+  * **Aproximarea vitezei**: Dificil de obținut o valoare exactă doar din accelerație; s-a folosit o formulă simplificată, fără integrare completă, dar cu o filtrare de zgomot.
+  * **Limitare alimentare 3V3**: Deoarece ESP32 are un singur pin de 3.3V, s-a folosit un breadboard pentru a distribui alimentarea la ambii senzori.
-	•	Temperatura: extrasă direct din registrul senzorului și convertită în °C cu formula:
+----
+===== 7. Referințe =====
+  * [[https://ocw.cs.pub.ro/courses/iothings/laboratoare/2022/lab4]]
+  * [[https://ocw.cs.pub.ro/courses/iothings/laboratoare/2022/lab5]]
+  * [[https://randomnerdtutorials.com/esp32-firebase-realtime-database/]]
+  * [[https://github.com/mobizt/FirebaseJson]]
+  * [[https://github.com/mobizt/Firebase-ESP-Client]]
+  * [[https://randomnerdtutorials.com/arduino-mpu-6050-accelerometer-gyroscope/]]
-	•	Calibrare: s-au aplicat offset-uri pentru a corecta valorile accelerometrului în repaus (aX, aY, aZ ≈ 0,0,1g).
-. Challenges & Probleme Intampinate
-	•	Sudarea senzorului MPU6050: Initial contactele senzorului erau instabile, necesitand sudare manuala a pinilor pentru un contact corect cu placa de dezvoltare.
-	•	Calibrare accelerometru: Datele brute necesitau corectii. S-a facut o calibrare empirica prin mediere in stare de repaus si compensare in software.