Paso 2: Planificación: red, poder y Base de la ropa
Con el fin de asegurarse de que la matriz de LED funciona bien, es importante plan energía distribución, diseño de red, asignación de memoria, etc.. Aquí están algunas cosas a pensar en la hora de planificar su vestido de matriz de LED:
1.) LA RED
Hacer un vestido de matriz de LED programable suena simple y divertido hasta que empiece a considerar el número de unidades individual hay escribir a para la matriz sí mismo. Comenzamos con una cuadrícula recta y al final decidió hacer una cuadrícula escalonada y en forma que cabría la blusa vestido mejor. Sin embargo, esto significa que utilizando a cualquier tipo de biblioteca matriz existente no es bueno como nuestra red tenía diferentes números de píxeles de cada fila. Teníamos que decidir en esta temprana para que sea posible asignar nuestra herramienta de diseño en línea a cada píxel en el vestido real.
POTENCIA 2.)
La Guía de uber neopixel proporciona gran información sobre el uso de neopixels! Entre información útil es necesidades de energía para los pixeles. Cada pixel, si 100% en blanco completo dibuja sobre 60milliamps. Eso significa que 1 hora de la energía para una cuadrícula de 201 píxeles es de 12 amperios. Hemos querido vestido a último minuto 90 sin ninguna gota de color, por lo que utilizamos 18 amperios de energía de la batería de 3,7 v y energía distribuida cada 66 píxeles. Es importante tener poder distribuir uniformemente o usted conseguirá cambios de color extraño en la red.
Tenga en cuenta que la mayoría cargadores de baterías lipoly cargar en 1000milliamps/hora. Si desea una carga completa, asegúrese de que dejar 6 horas antes de la demostración debe encenderse!
MEMORIA 3).
Cada animación es unos 3.000 caracteres y cada personaje es almacenado como un int (2 bytes). Tuvimos 10 animaciones y transición entre cada uno. Para las animaciones, necesitaríamos 60.000 bytes o 60kbytes. Cada chip Eeprom tiene 32kbytes de memoria, así que necesitábamos 2 chips adicionales para sostener todas nuestras animaciones! Charles Yarnold, parte del desarrollo de este proyecto, se acercó con un algoritmo de compresión inteligente para almacenar dos números en cada int para que pudiéramos hacer lo mejor de nuestra limitada memoria.
