Acceleration and Gyroscope Analyzer for Archery

Опис

Цей проєкт є повноцінною IoT системою для моніторингу та аналізу рухів в реальному часі, розробленою спеціально для лучників. Вона використовує дані з акселерометра та гіроскопа, отримані з мікроконтролера ESP32, для оцінки стабільності та динаміки рухів під час тренувань зі стрільби з лука. Система надає інструменти для візуалізації сенсорних даних та визначення стану спокою/активності, допомагаючи покращити техніку та ефективність тренувань.

Особливості

• Збір даних: Зчитування даних акселерометра та гіроскопа з мікроконтролера ESP32.
• Реальний час: Передача сенсорних даних у реальному часі від ESP32 до сервера та веб-клієнтів за допомогою WebSockets.
• Аналіз стабільності: Бекенд-сервер аналізує потокові дані для визначення стану системи (спокій "REST" або активний рух "ACTIVE") на основі дисперсії показників.
• Веб-інтерфейс: Інтерактивний веб-дашборд для візуалізації графіків акселерації та гіроскопа в реальному часі та відображення статусу системи.
• Дистанційне керування: Можливість надсилання команд (наприклад, "START", "STOP") з веб-інтерфейсу на ESP32.
• Хмарне розгортання: Інфраструктура сервера розгорнута на Digital Ocean, забезпечуючи доступність та масштабованість.
• Сторінка калібрування: Окрема веб-сторінка для потенційного калібрування датчиків пристрою.

Архітектура

Система побудована за принципом "клієнт-сервер" з вбудованим пристроєм:

1. ESP32 (Embedded Device): Збирає дані з акселерометра та гіроскопа, а потім надсилає їх у бінарному форматі на бекенд-сервер через WebSocket з'єднання /esp. Також приймає команди від сервера.
2. FastAPI Backend Server: Побудований на Python (FastAPI). Він виступає в ролі центрального хаба:
   • Приймає дані від ESP32 та розпаковує їх.
   • Виконує аналіз стабільності руху.
   • Пересилає оброблені дані та статус стабільності на підключені веб-клієнти через WebSocket з'єднання /ws.
   • Пересилає команди від веб-клієнтів до ESP32.
   • Використовує асинхронне логування.
3. Веб-клієнт (Frontend): Розроблений з використанням HTML, CSS та JavaScript. Підключається до бекенду через WebSocket /ws:
   • Відображає потокові дані акселерометра та гіроскопа у вигляді графіків за допомогою Chart.js.
   • Показує поточний стан системи (REST/ACTIVE).
   • Дозволяє користувачеві надсилати команди "START" / "STOP" на ESP32.
   • Має адаптивний дизайн для різних розмірів екранів.

Використані технології

• Вбудоване ПЗ (Firmware):
  • Мікроконтролери: ESP32
  • Мова програмування: C++
• Бекенд:
  • Мова програмування: Python
  • Веб-фреймворк: FastAPI
  • Веб-сервер (ASGI): Uvicorn
  • Протоколи: WebSockets
  • Додатково: struct (для розпаковки бінарних даних), numpy (для аналізу стабільності), logging (для системного логування)
• Фронтенд:
  • Мови розмітки/стилів: HTML, CSS
  • Мова програмування: JavaScript
  • Бібліотеки: Chart.js (для візуалізації даних)
• Хмарні платформи:
  • Digital Ocean (для розгортання сервера)
  • AWS (якщо використовували конкретні сервіси, наприклад, AWS IoT Core або EC2)

Встановлення та запуск

Для повного розгортання та запуску проєкту необхідно налаштувати три основні компоненти: прошивку ESP32, бекенд-сервер та фронтенд.

1. Прошивка ESP32 (Firmware)

1. Клонуйте репозиторій: git clone https://github.com/NazikMGE/Acceleration-and-Gyroscope-Analyzer.git
2. Відкрийте проєкт ESP32: Використовуйте PlatformIO у VS Code.
3. Налаштуйте Wi-Fi: Вкажіть ваші облікові дані Wi-Fi.
4. Вкажіть IP-адресу сервера: Переконайтеся, що ESP32 знає IP-адресу вашого розгорнутого сервера Digital Ocean.
5. Прошийте ESP32: Завантажте скомпільовану прошивку на ваш мікроконтролер ESP32.

2. Бекенд-сервер (FastAPI)

1. Перейдіть до директорії бекенду: cd aws_side/src
2. Створіть віртуальне середовище: python -m venv venv
3. Активуйте віртуальне середовище:
   • Windows: .\venv\Scripts\activate
   • Linux/macOS: source venv/bin/activate
4. Встановіть залежності: pip install fastapi uvicorn numpy.
5. Запустіть сервер: uvicorn fast_api:app --host 0.0.0.0 --port 5000 (для локального тестування).
6. Розгортання на Digital Ocean: Ви можете розгорнути цей сервер на Droplet Digital Ocean, використовуючи Uvicorn з Nginx як проксі-сервер для керування трафіком та забезпечення HTTPS.

3. Фронтенд (Веб-інтерфейс)

1. Розміщення файлів: Файли index.html, calibration.html та папка static (з css та js файлами) повинні бути доступні через веб-сервер (наприклад, Nginx, який проксує запити до FastAPI, або окремий веб-сервер). У вашому FastAPI проєкті ці файли, ймовірно, подаються як статичні файли або шаблони.
2. Доступ: Після запуску бекенд-сервера, відкрийте веб-інтерфейс у браузері, перейшовши за адресою сервера (наприклад, http://ваша_ip_адреса_digital_ocean:5000/ або http://ваша_ip_адреса_digital_ocean/ якщо використовується Nginx).

Використання

1. Підключення ESP32: Після прошивки ESP32 автоматично спробує підключитися до вашого сервера. Статус підключення буде відображатися на веб-дашборді.
2. Перегляд даних: На сторінці "Home" ви побачите графіки акселерації та гіроскопа, що оновлюються в реальному часі. Статус системи ("Система: Спокій" або "Система: Активна") буде відображатися нижче графіків.
3. Керування: Використовуйте кнопки "START" та "STOP" для надсилання команд на ESP32.
4. Калібрування: Перейдіть на сторінку "Calibration" для доступу до функцій калібрування (якщо реалізовано в прошивці та JS).

Потенційні покращення / Майбутні функції

• Збереження даних: Інтеграція з базою даних (наприклад, PostgreSQL, MongoDB) для зберігання історичних даних сенсорів.
• Розширений аналіз: Впровадження більш складних алгоритмів аналізу рухів (наприклад, розпізнавання пострілу, аналіз траєкторії лука).
• Авторизація користувачів: Додавання системи реєстрації/авторизації для індивідуальних профілів лучників.
• Мобільний додаток: Розробка нативного мобільного додатку для зручнішого моніторингу та керування.
• Конфігурація через веб-інтерфейс: Можливість змінювати порогові значення стабільності або інші параметри ESP32 без перепрошивки.