Wer lange sich schon mit C# beschäftig, hat sicherlich schon mal was von AntMe gelesen oder gehört. Diese Idee hatte ich aufgegriffen und mir zumindest eine Ameisen Simulation auf dem Arduino UNO r3 mit einem TFT auszuführen.
Zugegeben der Bildschirm oder die Wahl, dass eine Ameise nur ein Scwarzer Pixel ist, ist schon klein. Und wenn man Seitlich auf dem Bildschirm schaut, erkennt man die Ameisen bewegung garnicht. Für die Simulation, dass sich zwei Parteien bekämpfen, ist deutlich besser zu erkennen.
Mit dem wissen, dass solche kleinen Simulation wirklich funktionieren, kommt man schon auf ganz neue Idee. Zunächst sind diese kleinen Anwendung eine reine Unterhaltung oder ein Bildschirmschoner, dass den ganzen Tag ablaufen kann, sowie die Bild Diashow.
Sinvoll wäre jetzt Montagevorichtung zu modulieren, damit ich den Arduino mit dem TFT Shield am Monitor anbringen kann.
Zwei Branches aus TftPictureViewer:
Für nächste Woche habe ich ein gezieltes Projekt, dass ich unbedingt fertig haben will, bevor mein Urlaub beginnt. Neben Hardware, die zum Teil bestellt ist, fehlt mir noch das passende Gehäuse, um einen XIAO ESP32-C6, eine RGB LED und einen Lipo Accu zu verstauen.
Statt Claude, habe ich in diesen fall mit Gemini versucht ein Inspirendes Bild zu generieren.
Zugegeben, das Bild sieht super aus, dennoch fehlt mir was, ob wohl ich wenigere komplixität hätte. Damit meine ich nicht die Verzierungen, die könnte ich wiederum im 3D Druck mit umsetzen.
Ich wusste das 3D Modelle generieren bereits geht, aber mir war nicht bewust, dass auch Platinen Layout mit Claude sich generierten lassen kann. Auch hier für den Initialen Start meiner Zielanwendung Watchmen, benötige ich noch ein Arduino UNO Q Shield, auf dem ich die Sensoren und Aktoren steuern kann. Dabei habe ich zwei Versionen anlegen lassen. Eins mit Fenster, damit die LED Matrix gesichtet werden kann. Später werde ich das sicherlich nicht brauchen und daher kann ich mit der zweiten Version eigentlich fortsetzen.
Ok, heute schreibe ich wieder über eine Sache, die ich ebenfall schon immer machen wollte und nun über Claude gelöst hatte.
Diesmal gehts darum, dass ich für den Arduino ein Schield für TFT Dislpay habe. In der Vergangenheit hatte ich bereits Sensor Daten angezeigt von mit einem MPU6050 Sensor.
Nun habe ich das mit Sensor und Bilder Diaschow kombiniert. Wenn keine Großen bewegungen statt findet, dann werden alle 30 Sekunden ein Bild von der SD Karte geladen.
Anderfalls beim überschreiten des Schwellwertes, wird die Bewegungsaktivität auf dem ganzen Display angezeigt, was ich beriets im Titelbild zeige.
In der neuen Version werden nur die Sensor Daten angezeigt, wenn keine BMP Bilder auf der SD Karte sind, oder die SD Karte nicht eingelegt ist. Und noch eine Ergänzung ist, dass über die Serielle Verbindung auch ein Bild hinzugefügt werden kann. Aber da brauche ich noch eine passende Anwendung.
Repository: https://github.com/Codexzier/TftPictureViewer
Noch eine Sache die ich mir mit Claude generiert habe ist eine Webseite die mir relevante Informationen zum Thema Weltraum zeigt.
Das ganze läuft als Docker Container auf meinem Raspberry Pi, auf dem bereits das Smarthome ausgeführt wird.
So, nun ist das ja nicht so, dass ich immer jeden Tag daran denke, auf die Webseite zu schauen. Daher kam noch die Ergänzung, dass ein ESP32-C3 die Docker Container einen Wert abfragt und dann eine RGB LED ansteuert. Für jedes Thema habe ich eine Farbe gewählt und somit muss ich nicht mal ein Gerät starten, um die Webseite abzurufen.
An der Stelle käme der Punkt, wo ich die Sourcen posten würde, aber viel Interessanter wäre der Promt. Zudem kann jeder einen Kostenlosten Account erstellen und sich ebenfalls solch einer Docker Container Anwendung Generieren. Am Ende bekommt man nicht nur die Sourcen zum herunterladen, sondern auch die Anleitung.
Der Promt:
Weltraum-Seite in Kombination mit einem ESP32-C3 an dem eine RGB LED (WS2812b) angeschlossen ist.
Weil ich selbst auch eine Teleskop habe, interessiere ich mich auf gute Bedinungen wie Wetter und Weltraum Abhängige Ereignisse.
Gerne auf der Übersicht folgende Inhalte einsetzen:
- Posittion der ISS Raumstation und wenn möglich das aktuelles Land anzeigen, über das gerade die Raumstation liegt
- Raketenstarts, die möglicherweise in Europa zu sehen sein könnten am Himmel. Z.B. von SpaceX konnte ich einmal das beobachten.
- Sonnenstürme. Bezüglich wenn die Erwartung von Nordlichter sehr hoch ist.
- Das NASA Bild des Tages.
Für die Webseite sollte ein Zugriffspunk genannt werden, damit ich mit dem ESP32-C3 abfragen kann, ob gerade etwas interessantes anliegt. Dabei reicht ein URL Abgriff mit Rückgabe eines Farbwertes von RGB. Dann bin ich nicht wirklich von dem ESP32-C3 abhängig, sondern könnte auch andere System nutzen, die darauf zurückgreifen könnten.
Der Abrufende Farbwert hat stellenvertretene Hinweis auf die genannten Punkte.
- Grün für ISS, wenn sich die Raumstation über Deutschland befindet.
- Lila, wenn Raketenstart in den nächsten 24 Stunden ansteht.
- Blau für die Meldung von Nordlichtern
Ich bin total aus den Socken, nachdem ich einen neuen Branch angelegt habe, damit die KI Claude, mein Projekt überarbeitet, um zum Beispiel mein Problem mit der Bildwiederholrate und dem Fehlenden Grafiken zu behen.
Verbessert? Auf jedenfall!
Nicht nur die Performance hat sich verbessert, Claude hat sogar die Grafiken von Blocken in richtige Sprites umgesetzt. Was vorher nur ein Schemenhaft war, hat jetzt Struktur bekommen.
Zudem hat Claude aus meinem Programmcode verstanden, dass bereits eine Implementierung für einen Kartenwechsel enthalten sind und der Wechsel durch Trigger Information abgerufen werden kann. Und in meinen Code Notizen stand bereits, dass ich vorhatte, dass die Spielfigur eine Kamera besorgen soll, um in der Umgebung Fotos zu knipsen.
Vorher und nachher
Aus den langweiligen Klötzchen Grafik wurde...
.. ein richtigen Pixelart Spiel.
Zur Umsetzung
Das ganz brauchte einen Prompt und ca. 20 Minuten Codebearbeitung durch Claude und dem KI Modell Opus 5.5, das zu dem Zeitpunkt das aktuellest ist.
Das Projekt kann vollständig über den Arduino Compiler und den Arduino ESPLORA Bibliotheken kompiliert werden. Der Arbeitspeicher wird für das Spiel bis an die Grenzen ausgereizt. Deshalb kann nicht mehr Inhalt implementiert werden, aber das reicht auch bereits für mich. Allein das Render der Sprites, ohne das die Figur Flimmert, hebt meine begeisterung und werde einiges neues lernen zur Steuerung des TFT Bildschirms, sobald ich Zeit habe den Code zu lesen.
In den Master Branch habe ich das Projekt noch nicht gemerge, da ich die Inhalte des Programmcode noch durchlesen muss und bei Bedarf noch Nach Kommentiere.
Reposititory Branch: EsploraLittleGame, Branch: DevelopmentWithAi
An dem Prompt hatte ich mehr als eine halbe Stunde geschrieben, jedoch wurde der Code in deutlich geringer Zeit generiert. Eine Korrektur war nicht nötig. Allerdings muss man sagen, der Code ist keine 300 Zeilen groß.
Starthilfe
Eigentlich hatte ich vor, alles selbst zu recharchieren, aber ich brauchte eine Initiale Starthilfe, um mit der Verbesserung meines CAMP Projekt voran zu kommen. Das Projekt CAMP nutzt aktuell den DFPlayer Mini MP3 und da funktioniert das Auslesen der MP3 Titel schlicht weg nicht, weil diese Funktion nicht enthalten ist. Daher suchte ich an einer anderen Lösung.
Der Prototyp
Das soll zunächst ein eigenes Projekt sein, das auch ein eigenes Gehäuse bekommt, sobald ich mit dem Design fertig bin. Wichtig war, mir, dass der Titel von der MP3 auch auf einen Bildschirm ausgegeben werden kann.
Der Klang ist über die Kopfhörer soweit super. Die Ausgabe über den 3W Lautsprecher ist jedoch sehr leise, weil dafür ein Verstärker benötig wird.
Übersicht
Mit der Chat KI Claude habe ich dieses Bild generieren lassen, um den groben Schaltplan zu erhalten und auch gleich sieht, welche Module für den Aufbau nötig wird.
Eins ist klar, die Verkabelung hat etwas mehr Aufwand als bei meinem Projekt CAMP. Dafür habe ich mehr Flexibilität bei der Verwendung der SD Karte, um zum Beispiel Bilder zu laden für den Titel. Das geht dann allerdings mit einem ESP32-S3, weil dieser die Last auf zwei Kernen verteilen kann.
Zusammenfassend
Für das Mini MP3 Projekt wurde folgende Module verwendet.
Zum Testen der Sound Ausgabe werden Kopfhörer benötigt, das Klassisch über 3,5 Klinkenstecker angeschlossen wird am Modul PCM5102.
Github Repository: ESP32-C3 MP3 Player
Ich habe davon mehrere im Sortiment und bis jetzt nur geprüft, ob diese Radar Module funktionieren. Ja sie funktionieren, aber mein Vorhaben etwas daraus zu bauen habe ich damit immer noch nicht umgesetzt.
In Kombination mit einem Bildschirm hätte man einen Lebewesen Scanner wie aus Alien bauen können und einige haben da auch etwas in der Richtigung umgesetzt.
Kauf Hinweis
Eine Sache fand ich seltsam, dass bei der Lieferung nur das Modul kam, ohne ein Kabel mit dem passenden Stecker. Diesen musste ich nachträglich suchen unter dem Begriff JST 1,25mm 4 Pin Micro.
Auf der Anschlussseite kann alternativ zu dem Stecker, auch die Kontaktflächen zum verlöten verwendet werden.
Anschließen
Auch ohne Empfohlende Anschluss von weiteren Kondensotoren sollte der Betrieb mit dem Radar funktionieren. Das kann aber sich schnell ändern, wenn man z.B. Step-Downs ohne Entstörungen verwendet, dann könnten diese Probleme auftreten.
Die Spannungsversorgung läuft über 5V, wo im gegensatz die Datenübertragung über TX und RX mit 3,3V arbeitet. Nur 3,3V funktioniert nicht leider nicht.
Empfohlende Schaltung:
Quellen:
https://docs.ai-thinker.com/en/
Ai-Thinker 24G radar sensor module human micromotion should detect module Rd-03 PCB onboard antenna
Ich habe vom ehemaligen Kollegen einen 7 Tage Gutscheint für Claude Pro erhalten und kann jetzt meine Neugier mit der Agenten Schnittstelle über Arduino APP LAB ausprobieren.
Verfügbar sind derzeitig Sonnet 5, Fable 5, Opus 5 und Haiku 4.5.
Was davon besser ist, werde ich zunächst ergründen.
Einfach starten mit Default Sonnet 5
Ich probiere meinen ersten Prompt wo es um Bild erkennung geht. Dabei soll das Beispiel Projekt "Detect Objects on Camera" verwendet werden um einen Servo am Arduino Motor Shield zu steuern.
Mein Prompt:
Aktuell habe ich eine Kopie der Beispiel Anwendung "Detect Objects on Camera" und habe Der App den Namen Watchmen vergeben. Meine Idee verwendet die Grundlage der Objekterkennung. Das will ich um einen Servo ergänzen. Wenn eine Person erkannt wird, soll sich der Servo entsprechend Ausrichten. Ist die erkannte Objekt eine Person und befindet sich praktisch in der Mitte des Kamera Bildes, richtet sich der Servo auf die Mittelstellung. Jeweiter die Person im Kamera Bild nach Links im Bild bewegt, um so weiter soll sich der Servo nach Links stellen (die kurze Impulslänge). Zur anderen richtgung im Kamera Bild das selbe, je weiter die Person rechts im Bild ist, um so weiter bewegt sich der Servodrehung nach rechts. Zusätzlich zur Objekt erkennung sollen die vier RGB LEDs auf dem Media Carrier aufleuchten. Wenn eine Person als Objekt erkannt wurde, soll zunächst nur die erste RGB LED Rot leuchten. Je nach Erkennungsgrad in Prozent, sollen die drei weiteren LEDs ebenfalls aufleuchten. Also bis 25 Prozent, nur die erste RGB LED auf Grün, wenn zwischen 25 bis 50 Prozent sind, dann die erste und zweite RGB LED auf Grün, wenn zwischen 50 bis 75 Prozent erkannt wurde, dann die erste, zweite und dritte RGB LED auf Grün. Alles darüber soll dann alle 4 RGB LEDs grün leuchten. Wenn keine Person erkannt wurde, dann soll über die vier RGB LEDs ein lauflicht mit Blau animiert werden. Zudem ist am Arduino UNO Q ein Modulino LED Matrix angeschlossen. Darauf soll der Text zum erkannten Objekt angezeigt werden.
Nach dem Absenden wartete ich und sah wieviele Tokens mit der Zeit verbraucht werden.
Zwischen Zeitlichen wurden Rückfragen gestellt, weil einige Beschreibung Wiedersprüchlich sein könnte. Ein Beispiel für die Objekt erkennung, wenn eine Person erkannt wurde, dass die erst RGB LED rot leuchten sollte, aber im nächsten Satz beschrieb ich, das die dann grün leuchten soll. Ich habe darauf geantwortet, dass die erste Sekunde Rot leuchten soll und dann grün.
Das Ergebnis
Nach ca. 25 Minten konnte der erste Test erfolgen. Leider wird die Zeit nach dem durchlauf ausgeblendet, sowie auch der Verbrauch der Token. Von Claude kam noch fragen, ob die Beschriebenen Funktion nun zu sehen sind.
Zunächst konnte ich nur die Servo Bewegung bestätigen. Die anderen zwei Punkte funktionierten noch nicht und gab beschrieb das Ergebnis an Claude. Und wieder wurde der Code weiter bearbeitet.
Nach der ersten Korrektur
Ca. 10 Minuten später. Claude hat offenbar recharchiert, denn die KI hat festgestellt, dass die vier RGB LEDs auf dem Media Carrier noch über den Docker Container noch nicht erreichbar sind. Daher habe ich darauf geantwortet, alternativ die zwei LEDs auf dem Arudino UNO Q zu verwenden. Der Modulino fing zu leuchten an, aber auf der Matrix war kein Text zu erkennen und sah eher nach wilden zufalls Leuchten aus.
Nach der zweiten Korrektur
Servosteuerung nach Personenerkennung funktionierte weiter. Die zwei RGB LEDs auf dem Arduino UNO Q leuchteten auf mit der Ausweichlösung. Nur die LED Matrix war zeigt ein nicht lesbares ergebnis.
Nach dem dritten und vierten Korrektur
Das Problem mit dem Modulino LED Matrix macht noch schwierigkeiten, die ich mir noch nicht erklären kann und habs daher erstmal verworfen. Letzten Endes war das erstmal anzusehen, wie das mit einem KI Agent auf dem Arduino UNO Q so läuft. Das richtige Ziel Prototypen Programm werde ich damit weiter entwicklen, sobald ich die Plattform fertig habe.
Interessant wäre ja die Anzahl Token zu sehen, aber weder im Agenten Modus noch auf der Webseite konnte der Verbrauch nicht gesichtet werden. Außer das mein Nutzungslimit zu 50% verbaucht war, dass jedoch in der nächsten Stunde zurück gesetzt wird.
Der Motor ist heute mit der Post gekommen. Anschließend hatte ich nochmal in die Technischen Daten gesehen. Zugegeben, ich habe den Motorbestellt und mich mal wieder verlesen. Ich hatte schon etwas geschaut, aber die 10Nm kamen aus einer Erklärung und war nicht das Drehment vom Motor.
Können Datenblätter nicht einfach Genormt sein. Naja, nach länger suche habe ich dann doch eine Tabelle mit Leistungsdaten gefunden. Motoren und Servos werden so oft mit anderen Einheiten angeben. Aus meiner Kindheit kannte ich nur Ncm, als ich in meinen 30sigern nach Modellbauteilen schaute, war oft kg/cm und dasselbe sehe ich heute mit kgf.cm beschrieben. Und manchmal steht einfach nur KG, was man dann nur aus dem Kontext versteht, wenn davor nochmal Drehmement geschrieben steht. Die (meistens) verwendeten Einheiten sind zwar Korrekt, aber ich muss immer in meine gewohnte Einheit umrechnen, um eine Vorstellung zu haben, ob der Motor oder Servo für meine Anforderung ausreicht.
https://rcdrone.top/products/36gp-555-planetary-dc-gear-motor?variant=54895281406176
Der Motor wird für mein großes Druck Projekt nicht reichen.
Mein Vorhaben ist, den LEGO Technic Motor (PowerFunction L) in Maßstab 3:1 zu bauen und dieser sollte mindestens dreimal mehr Drehmoment haben. Das Orginal hat bereits 6,48 Ncm und somit fällt eigentliche der neue eingekaufte Motor weg.
Auflistung der LEGO Technic Motoren: https://motors.sariel.pl/
Ich probiere mich noch, mein richtige Design Vorstellung eines Roboterkopfes zu modulieren in Blender. Das Grundgerüst ist schon grob da, muss aber vielleicht muss noch an der Stabilität ausgebessert werden.
Noch siehts aus, als wäre eine Schale als Kopf moduliert. Aber wahrscheinlich muss ich mich von dem Kugeldesign weg. Das hatte bisher noch nie so gewirkt, wie ich mir das eigentlich vorstelle.
Nach drei Korrekturen am 3D Model, habe habe ich ein Gerüst, dass funktionieren könnte. Als nächstes kommt der Boden, der mit dem Schritt Motor Verbunden wird, damit sich die Plattform drehen kann. Ob da noch zusätzlich ein Getriebe benötigt wird, muss ich allerdings noch prüfen.
Wenn das soweit passt, muss ich mich über die Stromversorgung kümmern, denn diese kann nur im Unterenbereich sein platziert werden. Die Herausforderung ist jedoch, eine Leitung so auf der Drehplattform festzulegen, dass diese sich nicht hängen bleibt und genügend Strom übertragen kann. Klar, die Plattform kann keine 360° Drehung durchführen mit der Versorgungsleitung, aber das muss mein Ziel auch nicht.
So ganz platt auf dem Gridfinity Feld funktioniert, wenn man bereits ein paar Gridfinity Schalen stapelt. Also kommen ich zum nächsten Schritt und erweitere die Plattform, um die Möglichkeit von Drehen und Neigen zu ermöglichen.
Das sieht noch etwas spärlich aus und sicherlich muss ich noch ein paar entwürfe drucken, bis ich sagen kann, dass die Beweglichkeit keine wackelige Angelegenheit ist.
Kommen wir zu Claude. Letzte Woche habe ich einen neuen kostenfreien Account erstellt und zum Testen ein Prompt geschrieben. Die Anwendung sollte eine Frage mit drei Antwortmöglichkeiten und einer Admin Seite zum Einrichten der Frage haben. Nach dem senden des Prompts wartete ich ein paar Minuten und dann kam eine Zip-Datei zum herunterladen, in dem die Sourcen enthalten sind und eine Übersichtliche Beschreibung, wie ich am Ende die Anwendung als Docker Container ausführe auf dem Raspberry Pi.
Und? Meine Vorstellung wurde umgesetzt und ich musste keine Korrektur vornehmen.
Das war echt Verlockend und nun überlege ich für Prototypen Entwicklung einige Lösungen mit Claude umzusetzen. Besonders für den Arduino UNO Q kann aktuell nur Claude verwendet werden und benötigt mindestens einen Pro Account.
Der Prompt, den ich geschrieben habe:
Meine App Idee soll als Docker Container erstellt werden. Meine Anwendung soll aus zwei Webseiten bestehen. Eine zum administrieren und die andere die Landingpage wo man die aktuelle Frage beantworten kann kann.
Auf der Admin Seite soll man eine neue Frage einstellen können mit drei möglichen Antworten. Das Admin Passwort wird beim erstellen des Docker Containers festgelegt.
Mit der Landingpage steht die Frage und die drei möglichen Antworten. Damit der Besucher der Seite die Frage auswählen kann, muss dieser einen Benutzernamen angeben. Beim erneuten Besuch des selben Besucher der Webseite, soll der Benutzername automatisch gesetzt werden. Hier gehe ich davon aus, dass der selbe Browser und Computer verwendet wird.
Oben positioniert soll eine Zeitablaufen. Nach Freigabe der neuen Frage mit den Antwortmöglichkeiten, bleiben eine Stunde zeit, die aktuelle Frage zu beantworten.
Nach Ablauf der Zeit, soll auf der Landingpage gezeigt werden, wie viele die Frage beantwortet haben und wie viele für welche Antwort entscheiden haben.
In Linken Bereich ist das Scoring, wo angezeigt mit den Benutzernamen und Anzahl richtiger Antworten.
Auf der Suche auf den 3D Druck Webseiten für eine Plattform mit der ein Arduino UNO Q, UNO Media Carrier und Kamera bin ich nicht fündig geworden.
Ok, zu diesen Zeitpunkt, ist der Media Carrier gerade mal zwei Wochen auf dem Markt verfügbar und mir ist erst seit Gestern aufgefallen, dass ein CAD Modell auf der Aurduino Seite verfügbar ist, womit eigentlich klar wäre, das man bereits längst hätte etwas entwerfen können. Siehe UNO Media Carrier
Die Plattform habe ich entsprechend entworfen, dass auch eine zweite Kamera montiert werden kann. Zur anderen Seite habe ich den Anschluss für die Kopfhörer berücksichtigt. Die Aussparung für das Display Schnittstelle habe ich ebenfalls offen gehalten.
Das die Montage Design für die Kamera(s) wie Roboter Augen aussehen, liegt daran, dass ich mir als Inspiration verschiedene Roboterdesigns angesehen hatte. Am liebsten hätte ich gleich einen ganzen Roboterkopf entworfen, aber das hätte meinen Wochenend Zeitlichen Rahmen überschritten.
Link zu dem 3D Druck Modell: https://makerworld.com/de/models/3332376-gridfinity-fur-arduinouno-q-mit-media-carrier#profileId-3784882
Für den Arduino UNO Q ist nun endlich das Media Carrier verfügbar. Und nach dem ich auch die kompatible Camera hatte, fehlte mir nur noch eine feste Montage. Die Teile sollten nicht lose herumliegen und daher musste eine neue Halterung her.
Die Webseiten für 3D Druck hatten zu diesen Zeitpunkt nichts was mir zusagte und daher entschloss ich wieder selbst etwas zu designen im Blender.
Wie man bereits am Unteren Bereich sieht, wird die Montage auf einer Plattform statt finden, aber dazu komme ich erst später.
Zu diesen Zeitpunkt drucke ich gerade die Halterung für die Kamera, die ebenfalls eine eigene Montage auf der Plattform erfolgen.
Wie bereits an der Rückseite zu sehen ist, wird in Zukunft die Möglichkeit bestehen zwei Kameras zu Montieren. Weil ich nicht weis, ob wirklich genutzt wird, wird für die eine Seite eine Lampe eingesetzt, um das Kameraloch dennoch zu verwenden.
Mit gerade nur 6 Bauschritten lässt sich das Klassische Auto bauen, was auch der geringen Menge an Teilen zurück zuführen.
Vorletzte Woche ist mir das Fahrzeug wieder eingefallen und anstatt nach dem Model weiter zu suchen, habe ich nach den Bauteilen gesucht und zusammengestellt. Aber nur so die Teile ausdrucken reichte mir nicht, deshalb habe ich die Teile auf 200% skaliert und somit ein Auto im Maßstab 2:1 gedruckt.
Über die Webseite Printables finden sich eine menge Klemmbausteine zum Ausdrucken. Jedoch muss ich anmerken, dass diese zwar Zweckmäßig gehen, jedoch kein Ersatz für echte Klemmbausteine sind. Die Teile sind in meinem Fall so locker, dass diese sich relativ leicht von einander trennen lassen. Bei den Reifen musste ich zusätzlich die Felge in zwei Teilen moduliert, weil selbst aus TPU (95A), die Reifen nicht um über die Felge gezogen werden konnte. Zum Spielen ist daher die gedruckte Ausführung nicht geeignet und ist daher ein reines Deko Gegenstand.
Link zu meiner Zusammenstellung des Classig Brick car: Classic Brick car (2:1) von Codexzier | Kostenloses STL-Modell herunterladen | Printables.com
Letztes Jahr habe ich eine kleine Nachbildung des LEGO Technic Abschlepper Truck in 300% größe gedruckt. Ein fertiges Model hatte ich bereits im Internet gefunden, jedoch reichte mir das nicht und ich habe diesen noch mit einem Motor, Fahrtenregler und Servo erweitert, um dieses in ein RC Auto aufzuwerten. Funktioniert gut und reicht für innerhalb der Wohnung und man kann damit auch gut draußen fahren, solange die Fahrt nicht in der heißen Sonne ist. Warum? Das Modell ahbe ich mit PLA gedruckt.
Nun hatte ich letzten diese Kettenteile gefunden zum Ausdrucken und konnte das nicht lassen, dieses Bauteil in Maßstab 3:1 oder halt 300% groß zu drucken. Und ich will mehr und nun habe ich mit der Planung angefangen.
Abgesehen von der Batteriebox, dem Empfänger, die zwei Motoren und einge Modifikationen an weiteren Teilen, könnte ich anfangen zu drucken.
Aber bevor ich wirklich anfangen kann, muss ich noch Filament einkaufen. Die Frage ist nur wie viel Filament benötige ich für mein Projekt.
Geht man von den Standard Einstellungen für PTEG Basic und den Einstellungen durch, komme ich allein für Schwarzes Filament auf eine gerundete Netto von 3080g.
Da ich von Einstellungs- und Fehlerdrucke ausgehen, kann ich gleich 4Kg einplanen. Könnte reichen, denn mit dem Bambulab Drucker habe ich bisher wenig Fehldrucke gehabt mit PETG, nachdem ich mir eine Smooth PEI Platte gekauft habe.
Motor, Batteriekasten, Empfänger und Modifikationen fehlen noch im Plan. Lässt man die zunächst aus, komme ich jetzt bereits auf 188h 308h Netto Druckzeit und 5,95Kg 8,15kg Netto Filament Gewicht. Mit Sicherheit werde ich mehr als 200h Druckzeit benötigen und dann kommen noch die Bearbeitungszeit für die Modifikationen an den Teilen, um Kugellager, Motor und weitere Elektronik zu verbauen.
Ein paar Teile habe ich schon und aus reiner Neugier habe ich die Hülle des Technic Motors mit Transparenten Filament gedruckt. Wird sicherlich eine Tolle Deckolampe im Motorendesign.
Der Plan ist, bis Ende des Jahres fertig zu werden. Da ich erst nächsten Monat anfangen kann, bleiben mir also 3 Monate bis zur Fertigstellung. Ob das was wird, steht in den Sternen.
Eigentlich wollte ich eine menge Programme auf einem Raspberry Pi installieren und das am besten über eine Docker Compose Datei einrichten. Aber bevor ich eine Finale Docker Compose Datei erstellen kann, muss ich mich mehr mit den Ziel Programmen auseinandere setzen.
Zugegeben kann eine Einrichtung der Anwendung auch über KI Chats abgefragt werden und gewisser maßen ließe sich mit dem richtigen Prompt, das Lernen neuer Technologien neu gestalten. Also Warum noch ein Blog schreiben? KI Chat geben oft nur das Ergebnis, was oft in der Masse genutzt wird und wenn eine Lösung Obsolete ist, hatte ich oft die alten Lösungen erhalten, die selbstverständlich nicht funktionierten. Dem KI Chat fehlt noch die Kreative Lösungen zu erarbeiten. Egal wie gut oder Schlecht der geschriebene Prompt ist, man tritt an diese Grenze und aus der KI Hilfe wird schnell zur Bremse.
Setup
Anforderung
Die Datenbank Postgres soll auf dem Raspberry Pi installiert werden und über das Netzwerk erreichbar sein. Zudem dürfen die Daten nicht weg sein, nach einem Neustart durch updates oder Stromausfall des Raspberry Pi. Weil später noch weiterere Programme auf dem Raspberry Pi ausgeführt werden, darf die Datenbank maximal 30% der CPU Leistung beanspruchen.
Zusatz ist mein Problem, warum ich wieder ein Blogpost dafür schreibe. Daher die Lösung des Problemfalls beschreiben.
Vorbereitung
Die Einrichtung der Postgres Datenbank in Docker kann komplett in eine Docker Compose festgehalten werden. Einzig und alleine ist sich mit Docker Compose auseinander zusetzen und anschließend die Inhalte zu kommentieren.
Fangen wir an, einen Ordner anzulegen, in dem die Docker Compose für Postgres abgelegt werden.
sudo mkdir SetupPostgresql Anschließend in den Ordner wechseln
cd SetupPostrgresql Und dann mit der Anwendung Nano erstellen wir an eine neue Docker Compose Datei.
sudo nano docker-compose.yamlMit dem bestätigen des Commands, wechselt die Ansicht in den Textbearbeitungswerkzeug Nano.
Den Inhalt füllen wir nun mit dem Typischen YAML Code. Hier nicht vergessem den Zugang mit Benutzername und Passwort festzulegen.
version: '3.8'
services:
postgres:
image: postgres:latest # installiert die aktuell verfügbare version.
container_name: postgres_rpi
environment:
POSTGRES_USER: dein_benutzername # muss eingerichtet werden
POSTGRES_PASSWORD: dein_sicheres_passwort # muss eingerichtet werden
POSTGRES_DB: deine_datenbank
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data # stellt sich, dass die Daten bleiben
ports:
- "5432:5432" # Der Port, auf die Datenbank erreichbar ist.
deploy:
resources:
limits:
cpus: '0.3' # Maximale CPU-Auslastung auf 30% begrenzen
restart: unless-stopped # Verfügbarkeit nach dem neustart.
volumes:
postgres_data: # stellt sicher das die Daten bleiben.Nach dem Einfügen wird mit dem Befehl STRG + o mit anschließenden ENTER gespeichert und mit STRG + x wird die Anwendung Nano verlassen und wechselt wieder in die Terminal Ansicht.
Nun kann mit der fertigen Datei die Installation durchgeführt werden, um den Container zu starten.
sudo docker-compose up -dFalls folgende Meldung kommt, dann das binde Strich weg lassen.
Wenn die Ausführung funktioniert hat, dann sollte folgendes als Ergebniss ausgegeben werden.
Zugriff prüfen
Zunächst kann geprüft werden, ob der Docker Container wirklich ausgeführt wird.
sudo docker psWenn im folgenden Bild der Status mit "Restarting (1) ..." steht, dann funktioniert der Container nicht und startet in diesen Fall immer wieder neu.
Fehlerursache
Um nach dem Problem zu schauen, hilft der Blick in den Docker Logs. Im Command ist darauf zu achten, den Log auf einen Docker Container zu filtern.
sudo docker logs postgres_rpiWie bereits in meinem Intro Bild, erschien bei mir der Fehler, dass mit PostgreSQL Version 18 der Pfad zum Persistieren sich geändert hat.
Klar ist, dass der Pfad zu ändern ist. Also kehren wie in die Docker-Compose Datei zurück.
sudo nano docker-compose.yamlFolgende Anpassung bzw. Ergänzung sollte gesetzt werden vor dem Eintrag "volumes".
# WICHTIGE Anpassung und hilft auch bisherige Pfade zu verwenden.
PGDATA: /var/lib/posgresql/dataWeil mir eine Beschreibung zu lang werden würde, habe ich ein Bild vom YAML angelegt und die Stelle Markiert, das einfach Zeigt, wo der Eintrag gesetzt werden soll.
Anschließend Speichern mit STRG + o und mit Enter bestätigen. Mit STRG + x die Anwendung Nano beenden.
Probieren wir die Änderung aus.
sudo docker compose up -dFolgendes Ergebnis kam in meinem Fall. Am Status ist zu sehen, dass nun die Datenbank funktioniert.
Zugriff von einem anderen System prüfen
Für den Zugriff verwende ich von Jetbrains die Anwendung DataGrip, das für verschiedene Datenbanken verwendet werden kann. Für das einrichten einer neuen Datenbank muss Benutzername und Passwort gesetzt sein, sowie die IP Adresse und Port.
Mit "Test Connection" kann dann geprüft werden, ob die Verbindung zur Datenbank funktioniert.
Hat das geklapp, kann nun auf die Datenbank "developer_data" auf dem Raspberry Pi zu gegriffen werden.
Abschließend
Vielleicht suche ich einfach nach den falschen Begriffen. Mit Google habe ich die Behebung der Fehlerursache nicht gefunden und der lange Eintrag in Github, war für mich mühselig. Besonders, wenn man zu Müde ist. Hilfreich war das Tool Notebook LM in dem man den Link eingibt und dann mit der KI Chat fragen stellen kann. So kam ich relativ schnell auf eine Lösung, wofür ich sonst deutlich länger gebraucht hatte.
Am Anfang hatte ich bereits schon einen KI Chat probiert und festgestellt, dass das Thema wohl zu neu ist oder das es eins von den Dingen ist, wo einem der KI Chat hinhält, um möglichst viele Tokens zu verbrauchen. Das ist mir schon öfter aufgefallen, dass die Lösung schon nach zwei drei Fragen hätte erledigt sein könne. Daher mein anderer Ansatz mit Notebook LM.
Noch was. Ich hätte das Problem weg lassen können und gleich den Lösungsansatz schreiben können. Den YAML Code habe ich über den KI Chat generiert und erkannte gleich ein Problem einer Hinhalte Taktik von KI Chats oder vielleicht doch "Zufall", dass ich schon letztes jahr festgestellt habe.
Quellen:
https://github.com/docker-library/postgres/pull/1259
RGB LEDs und LIPO Akkus sind bestellt. Weil ich bereits die Abmessungen habe, kann ich schon mal mit dem Gehäuseentwurf in Blender anfangen....
