Arduino hjemmeautomatisering ved hjelp av akustisk tilkobling drevet av kvitring

Nylig ble jeg fascinert av alle de nye hjemmeautomatiseringsproduktene i markedet, og derfor kjøpte jeg en Google Home Mini og få andre smarte enheter for å kontrollere lys, vifter, AC og hva ikke. Mens det fungerte og alt var morsomt å bruke, ble jeg litt plaget av at alle disse trådløse tilkoblingene skjedde rundt meg. Soverommet mitt alene hadde 5 smarte enheter, og inkludert min bærbare datamaskin og telefon vil det være totalt 7 trådløse enheter rundt meg som alltid er koblet til ruteren min. Jeg var bekymret for at alle disse Wi-Fi-signalene kan være dårlige for helsen vår, og denne forskningsoppgaven om Sciencedirect la bevis på tankene mine. Dette var da jeg begynte å tenke på en alternativ trådløs hjemmeautomatiseringsløsning som ikke trenger Wi-Fi / Bluetooth for å fungere.

En ny tilnærming for hjemmeautomatiseringsenheter ved hjelp av Chirp

Vi har bygget et IR-fjernstyrt hjemmeautomatiseringsprosjekt tidligere som kan fungere uten Wi-Fi eller Bluetooth, men det er ikke lenger kult, og jeg ønsket å kontrollere enhetene med tale. Jeg lette etter en teknikk for Google home mini for å kommunisere direkte med smarte enheter, så i utgangspunktet trenger jeg en maskin til maskin trådløs kommunikasjonsmetode uten å bruke Wi-Fi eller BLE.

Dette var da jeg husket intervjuet med Dan Jones, CTO for Chirp, der han introduserte Chirp som “Chirp er en måte å overføre informasjon ved hjelp av lydbølger. I motsetning til Wi-Fi eller Bluetooth som bruker radiofrekvenser, koder Chirp data i toner som kan spilles (overføres) ved hjelp av hvilken som helst datamaskinhøyttaler og mottas gjennom hvilken som helst datamaskinmikrofon uten behov for ekstra maskinvare som RF-brikker. Dette gjør at Chirp kan brukes på alle forbrukerenheter som har høyttaler og mikrofon, som mobiltelefoner, bærbare datamaskiner, PA-systemer osv., Og som kan overføre informasjon til og med gjennom YouTube-strøm eller TV-sending. Dette betyr at vi kan bruke Google home mini til å snakke direkte (ved hjelp av chirp) til smartenheten vår.Alt vi trenger er en mikrofon og en prosessor inne i disse smarte enhetene for å avkode chirp-lyddataene for å utføre nødvendige handlinger. Chirp har også nylig kunngjort integrasjonen av data-over-lyd for Arduino, dette betyr at vi skal kunne bruke det nye Arduino nano 33 BLE sense boardet til å kjøre Chirp SDK for prosjektet vårt.

Så i dette prosjektet vil vi bygge en akustisk hjemmeautomatiseringsenhet der vi vil kunne kontrollere denne smarte enheten uten å bruke trådløse tilkoblinger som Wi-Fi eller Bluetooth. Vi vil bruke Handlinger for Google og Dialogflow for å lage en testapplikasjon for Google Assistant for å få den til å spille kodet lyd (Chirp). Denne lyden blir deretter fanget opp av Arduino nano BLE sense-kortet som kjører Chirp Arduino-programmet, basert på meldingen kodet i dataene som Arduino-kortet kan utføre enhver handling som å veksle en AC-belastning som styrer RGB-LED osv. Det kan høres ut som mye, men det er relativt enkelt, og de komplette instruksjonene er gitt nedenfor. Så la oss komme i gang.

Spiller av Chirp Audio med Google Assistant

Den enkleste måten å bygge stemmestyrt hjemmeautomatisering på er å bruke IFTTT med Google Assistant for Home Automation. Men i skrivende stund har Chrip ikke en applet på IFTTT, så vi vil bruke de opprinnelige handlingene for Google-plattformen. Det er en god sjanse for at Chirp har levert en egen applet i IFTTT på det tidspunktet du leser denne artikkelen, så sjekk det ut. Hvis ikke, la oss fortsette med Handlinger for Google for å bygge en Google Assistant-applikasjon.

Trinn 1: Åpne Dialogflow-konsollen. Det kan hende du må registrere deg hvis du ikke har gjort det ennå. Klikk deretter på “Opprett ny agent” som vist nedenfor

Trinn 2: Gi den nye agenten et navn, og klikk deretter på Opprett. Jeg har kalt agenten min som “Circuitdgest_Automation”

Trinn 3: Nå blir du ført til avsikten. Det er her du trener din nye agent for forskjellige hensikter. I vårt tilfelle vil vi skrive to hensikter, den ene er å slå på lyset og den andre er å slå av lyset. Du kan skrive et hvilket som helst antall hensikter basert på applikasjonene og kommandoene som må forstås av agenten din. Som standard har du velkomstintensjonen, men la oss lage en ny for å slå på lyset ved å klikke på "Opprett intensjon", og jeg vil gi navnet til denne hensikten Lyser på

På den nye siden klikker du på “Legg til treningsfraser” og skriver inn kommandoen som assistenten din skal forstå i dette tilfellet “Slå på lyset”. Du kan skrive et hvilket som helst antall treningsfraser som formidler betydningen av samme hensikt.

Trinn 4: Bla nå ned og klikk på “Legg til svar”. Det er her vi forteller assistenten hvordan du skal svare tilbake hvis denne spesielle hensikten utløses. Som standard kan du skrive inn tekstsvar her, men vi trenger lyd for å kunne spilles av assistenten vår, så klikk på "+" -symbolet i nærheten av "Standard" -fanen og velg Google-assistent, og klikk deretter på "Legg til svar" og velg "Enkle svar" ”. Skriv inn denne koden i tekstboksen for enkel respons

Lys slått PÅ

Det er en enkel SSML-kode å spille av lyd fra en URL og deretter si "Lights Turned ON". Denne lyden skal være kodet lyd fra Chirp, og den skal lastes opp jovo.tech.

Få kodet lyd fra kvitring:

Denne kodede lyden kan fås fra Chrip Android-applikasjonen. Installer appen og skriv inn meldingen som skal kodes, og klikk på Send-knappen for å lytte til den kodede lyden

Her har jeg skrevet “Lights on”. På samme måte kan du skrive hvilken som helst melding og klikke på Send-knappen for å sjekke kodet lyd. Vi kan deretter lagre denne lydfilen (mp3-format) ved hjelp av hvilken som helst lydopptaker. Jeg har spilt inn to slike lydfiler med den kodede meldingen "Lights on" og "Lights off". Du kan laste dem ned herfra hvis du vil spare tid. Når du er klar med lydfilene, gå til jovo tech audio converter for å laste opp mp3-filene dine og få en lenke til den.

Merk at dette er et testverktøy, og filene dine vil bare være live i 24 timer. Hvis du trenger det for å jobbe i lang tid, må du bruke din egen webserver som Google brannbase, som dette eksempelet på Google Assistant-grensesnittet. Nå som du har fått lenken, skal svaret ditt i dialogflyten se slik ut

Sørg for at du klikker på lagre for å lagre denne hensikten.

Trinn 5: Opprett på samme måte en annen ny hensikt, slå av lyset. Skriv inn treningsfrasen igjen og svaret ditt. Denne gangen setter du inn lenken til den andre lydfilen og ber den si at lysene er slått av som vist nedenfor.

Sørg for at du også lagrer dette.

Trinn 6: Nå, på venstre side, klikker du på integrasjonsfanen og velger Google-assistent. Dette vil hjelpe oss med å teste applikasjonen ved hjelp av Google-assistent. Velg Google Assistant-applikasjonen og klikk på “TEST”

Trinn 7: Dette vil ta litt tid, hvoretter du får testskjermen som vist nedenfor. I venstre hjørne kan du se en tekstboks der du kan skrive inn testkommandoene dine og se hvordan applikasjonen reagerer. Du kan også finne noen feilsøkingsprogrammer på venstre side av skjermen.

Når du skriver "slå på leselys", skal den spille kvitringtonen og si at lysene er slått på, tilsvarende skal det også være for "Slå av leselysene". Når det fungerer her, kan du prøve det på en hvilken som helst google assistent-enhet som telefonen eller google home mini som er koblet til Gmail-ID-en din. Bare si snakk med testappen min og begynn å kontrollere enheten.

Forbereder Arduino Nano 33

Nå på maskinvaresiden har ting blitt ganske enkle takket være Arduino Nano 33 BLE Sense-kortet. Fordi styret har en innebygd mikrofon og chirp-biblioteker klare til å distribueres direkte fra din Arduino IDE. Hvis du er helt ny på dette brettet, anbefales det at du leser denne artikkelen "Komme i gang med Arduino Nano 33 BLE" for å forstå