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Lektion 40: Messung der Beschleunigung mit dem MPU6050 Six Axis IMU¶
Dieses Tutorial behandelt die Verwendung des MPU6050-Beschleunigungssensors und Gyroskops mit dem Raspberry Pi Pico W:
Einführung: - Einführung in die Verwendung des MPU6050-Sensors zur Messung von Beschleunigung und gyroskopischen Bewegungen. - Diskussion über die Bedeutung der MEMS (Microelectromechanical Systems)-Technologie bei der Herstellung dieser Sensoren.
Einrichten der Hardware: - Erklärung der Hardwarekomponenten: MPU6050-Sensor und OLED-Display aus dem SunFounder Kepler Kit. - Detaillierte Verdrahtungsanweisungen zum Anschließen des MPU6050 und des OLED-Displays an den Raspberry Pi Pico W.
Verständnis des Sensors: - Überblick darüber, wie der MPU6050 mithilfe der MEMS-Technologie Beschleunigung misst. - Erklärung der physikalischen Prinzipien hinter Beschleunigungsmessern, einschließlich des Hooke’schen Gesetzes und der Kapazitätsmessung. - Beschreibung der Fähigkeit des MPU6050, Beschleunigungen in den Achsen X, Y und Z zu messen.
Installation der erforderlichen Bibliotheken: - Anweisungen zum Herunterladen und Installieren der notwendigen Bibliotheken aus dem SunFounder GitHub-Repository. - Schritte zum Importieren und Einrichten der Bibliotheken in der Thonny IDE.
Codierung und Testen: - Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Schreiben von MicroPython-Code zum Lesen von Beschleunigungswerten des MPU6050. - Erklärung der Initialisierung des I2C-Busses und der Erstellung des MPU6050-Objekts. - Codebeispiele zum Messen und Ausgeben der Beschleunigung in den Achsen X und Y. - Demonstration des Thonny-Plotters zur Visualisierung der Beschleunigungsmessungen in Echtzeit.
Hausaufgabe: - Aufgabe zur Messung der Beschleunigung in der Z-Achse und zur Vorhersage ihres Wertes, wenn der Sensor stationär ist. - Anweisungen zum Vergleichen des vorhergesagten Wertes mit der tatsächlichen Messung und zur Analyse von Abweichungen.
Fazit: - Zusammenfassung der Lektion und Vorschau auf zukünftige Lektionen, die sich auf praktische Anwendungen des MPU6050-Sensors konzentrieren. - Aufforderung, Ergebnisse zu teilen und sich mit der Community für weiteres Lernen auszutauschen.
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