RaspberryPi

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GPIO

El puerto GPIO tiene las siguientes características:

The GPIO connector actually has a number of different types of connection on them. There are: 

- True GPIO (General Purpose Input Output) pins that you can use to turn LEDs on and off etc.
- I2C interface pins that allow you to connect hardware modules with just two control pins
- SPI interface with SPI devices, a similar concept to I2C but a different standard
- Serial Rx and Tx pins for communication with serial peripherals

In addition, some of the pins can be used for PWM (pulse Width Modulation) for power control and another type of pulse generation for controlling servo motors called PPM (Pulse Position Modulation). In this tutorial, you are not actually build anything, but you will learn how to configure your Raspberry Pi and install useful libraries ready to start attaching some external electronics to it.

En la página aparece un overview y los primeros pasos para configurar el puerto.

Raspberry-Pi-GPIO-Layout-Revision-2.png Gpio-srm.png


Librerías

C/C++

Configuración puerto GPIO Buen tutorial en C/C++ para controlar el GPIO

Python

Existen dos librerías para poder controlar el GPIO de la Raspberry Pi:

Adafruit

$ sudo apt-get install git
$ git clone http://github.com/adafruit/Adafruit-Raspberry-Pi-Python-Code.git
$ cd Adafruit-Raspberry-Pi-Python-Code

Es un repositorio de proyectos-ejempos en Python para gobernar el puerto GPIO. Para poder usarlos es necesario tener estas librerías instaladas

rpi.gpio

En el siguiente link están los pasos a seguir. Se reducen a instalar las librerías de GPIO para la Raspberry: 

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install python-dev
$sudo apt-get install python-rpi.gpio

Para ejemplos visitar esta página

  • Ejemplo
#!/usr/bin/python
import RPi.GPIO as GPIO
import time

channel = 15
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)

GPIO.setup(channel, GPIO.OUT)

for i in range (10):
	GPIO.output(channel, GPIO.LOW)
	time.sleep(3)
	GPIO.output(channel, GPIO.HIGH)
	time.sleep(3)

GPIO.cleanup(channel)

PWM

#!/usr/bin/python
import RPi.GPIO as GPIO

GPIO.setmode(GPIO.BOARD) # pin GPIO
GPIO.setup(12, GPIO.OUT) # salida

p = GPIO.PWM(12, 0.5) # channel=12 frequency=0.5Hz
p.start(1) # duty cycle (en este caso 1%)
input('Press return to stop:')   # use raw_input for Python 2
p.stop()
GPIO.cleanup()

Este programa configura el pin 12 como salida pwm de 0.5 HZ. 1 vez cada 2 seg hace parpadear el led)

Servo

Para poder controlar un servo, no es posible alimentarlo directamente desde la raspberry pi. En vez de eso, es necesaria una fuerte externa de alimentación ya sea una pila o un transformador. El control del servo se realiza mediante el ancho de pulso PWM. Para más info

El ancho de puslo determina el ángulo del servo: - 300us de 20ms serán 0 grados - 2500us de 20ms será el tope 180 grados

Existe una librería llamada RPIO que se utiliza para controlar los motores: 

from RPIO import PWM

servo = PW:.Servo()

r=1460

while r is not "q":
  r = imput("ancho de pulso en microsegundos:")
  servo.set_servo(18,r)

servo.stop_servo(18)

I2C

En esta página se recogen los pasos para la correcta configuración.

Procesamiento de imagen

Instalación y configuración de las librerías necesarias para controlar la Raspi Cam en C++ y utilizar openCv. Pasos extraídos del tutorial

C/C++

OpenCV

Las librerías de openCV se instalan mediante un script autoejecutable. 

$ wget https://raw.github.com/jayrambhia/Install-OpenCV/master/Ubuntu/2.4/opencv2_4_5.sh
$ chmod +x opencv2_4_5.sh
$ ./opencv2_4_5.sh

Posibles problemas

No se pudieron obtener algunos archivos, ¿Quizá deba ejecutar <<apt-get update>> o deba intentarlo de nuevo con --fix-missing?

Para resolver, dejar instalar y cuando acabe, hacer: 

$ sudo apt-get update

Y volver a ejecutar 

$./opencv2_4_5.sh

Una vez compilado despues de unas cuatro horas y media: 

$ cd programs/OpenCv/opencv-2.4.5/build
$ sudo make install

A partir de aquí es necesario seguir el tutorial del la siguiente página.

El paso 2 trata sobre instalar userland que es un programa llamado rapistill que usa el acceso a la cámara de la raspberry y demás.

El paso 3 es para crear el primer programa y poner a prueba los pasos anteriores.

A la hora de compilar con make (una vez modificado el CMakeLists.txt) 

fatal error EGL/egl.h: no such file or directory

Se soluciona instalando las librerías legl de synaptic que son las genéricas. Se han instalado las siguientes: 

eglibc-source
libegl-0.2-0
libegl-dev

Se instalarán algunas dependencias más pero con estas valen. El último paso es modificar el CMakeLists.txt 

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(camcv)
SET(COMPILE_DEFINITIONS -Werror)
include_directories(/opt/vc/host_applications/linux/libs/bcm_host/include)
include_directories(/opt/vc/interface/vcos)
include_directories(/opt/vc/)
include_directories(/opt/vc/interface/vcos/pthreads)
include_directories(/opt/vc/interface/vmcs_host/linux)
include_directories(/opt/vc/interface/khronos/include)
include_directories(/opt/vc/interface/khronos/common)

add_executable(camcv RaspiCamControl.c RaspiCLI.c RaspiPreview.c camcv.c RaspiTex.c RaspiTexUtil.c teapot.c models.c square.c mirror.c)

target_link_libraries(camcv /opt/vc/lib/libmmal_core.so /opt/vc/lib/libmmal_util.so /opt/vc/lib/libmmal_vc_client.so /opt/vc/lib/libvcos.so /opt/vc/lib/libbcm_host.so /opt/vc/lib/libGLESv2.so /opt/vc/lib/libEGL.so)

Ahora sí se puede compilar con make y no da problemas.

Finalmente para añadir opencv al programa seguir el paso 4 del tutorial

Para esta parte es necesario haber instalado el lilbfacerec (reconocimiento facial) <c lang="make"> projects $ git clone https://github.com/bytefish/libfacerec.git $ cd libfacerec $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make </syntaxhighlight lang="make"> Ya se puede modificar el CMakeLists.txt 

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(camcv)
SET(COMPILE_DEFINITIONS -Werror)
#OPENCV
find_package( OpenCV REQUIRED )

link_directories( /home/pi/projects/libfacerec )

include_directories(/opt/vc/host_applications/linux/libs/bcm_host/include)
include_directories(/opt/vc/interface/vcos)
include_directories(/opt/vc)
include_directories(/opt/vc/interface/vcos/pthreads)
include_directories(/opt/vc/interface/vmcs_host/linux)
include_directories(/opt/vc/interface/khronos/include)
include_directories(/opt/vc/interface/khronos/common)
add_executable(camcv RaspiCamControl.c RaspiCLI.c RaspiPreview.c camcv.c RaspiTex.c RaspiTexUtil.c teapot.c models.c square.c mirror.c)
target_link_libraries(camcv /opt/vc/lib/libmmal_core.so /opt/vc/lib/libmmal_util.so /opt/vc/lib/libmmal_vc_client.so /opt/vc/lib/libvcos.so /opt/vc/lib/libbcm_host.so /opt/vc/lib/libGLESv2.so /opt/vc/lib/libEGL.so /home/pi/projects/libfacerec/build/libopencv_facerec.a ${OpenCV_LIBS})

En el archivo camcv.c a partir de la línea 232 está el código preparado para procesar la imagen con OpenCV.

Python

Raspi Cam

En este link están los primeros pasos y toda la documentación de la librería picamera en python.

OpenCv

Leer estos tutoriales de opencv en python.

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