Este Instructable te enseña cómo construir un sistema para seguimiento de posicionamiento interior de gatos. El propósito de este proyecto es tener una visión de posicionamiento del animal doméstico y ver sus interacciones.
El sistema incorpora RSSI (recibió de los indicador de intensidad de señal) para estimar la posición de gato. Un dispositivo bluetooth se pone en el gato, y otros dispositivos bluetooth se utilizan como escáneres de dispositivo ("beacons"). Estos faros exploración el área para el dispositivo Bluetooth conectado en el gato. El proceso de digitalización como resultado un RSSI del dispositivo descubierto. Más fuerte el RSSI, más cerca el gato es el faro. En orden para la localización trabajar, recogimos las "huellas" de las RSSIs a varias balizas para utilizarse como datos de entrenamiento de un clasificador para predecir la ubicación del gato. Después de recoger datos de huellas dactilares, nos funcionó el sistema en vivo con los gatos para recoger los datos de prueba. Utilizamos el aprender de máquina en los datos de prueba reales para predecir la ubicación de los gatos con los datos de huellas dactilares.
El sistema se basa en http://www.kptang.com/pubs/gsmlocalization-hotmob...
Lista de materiales
- Uno o más gato para seguir.
- Un apartamento o espacio para gatos (preferiblemente un entorno natural son cómodos en los gatos)
- Al menos tres dispositivos con tecnología Bluetooth para usar como balizas. Utilizamos Android teléfonos con un RSSI informes app (explicado en los pasos 3-5)
- Cualquier dispositivo habilitado para Bluetooth para conectar al gato. Utilizamos equipo de Galaxy de Samsung.
- Cinta
- Un servidor web con una base de datos (explicado en el paso 1)
- Una visualización de datos (explicados en el paso 9)
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Este instructivo fue hecho como parte del curso de postgrado de CS 'Tangibles Interactive Computing' en la Universidad de Maryland, College Park impartido por el profesor Jon Froehlich. Por favor vea http://cmsc838f-s14.wikispaces.com/ para más detalles. Este proyecto fue realizado por Hitesh Maidasani y Sana Malik.
