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.. _2.2.5_py:

2.2.5 Sensor de evitación de obstáculos por infrarrojos
===========================================================

Introducción
-------------------

En este proyecto, aprenderemos sobre el módulo de evitación de obstáculos por infrarrojos, que es un módulo sensor que puede usarse para detectar obstáculos a cortas distancias, con poca interferencia, fácil de montar y usar, etc. Puede utilizarse ampliamente en robots de evitación de obstáculos, carritos de evitación de obstáculos, conteo en líneas de montaje, etc.

.. image:: ../img/2.2.5IR_Obstacle.png
   :width: 300
   :align: center

Componentes necesarios
--------------------------------

En este proyecto, necesitamos los siguientes componentes.

.. image:: ../img/2.2.5component.png
   :width: 700
   :align: center

Es definitivamente conveniente comprar un kit completo, aquí está el enlace:

.. list-table::
    :widths: 20 20 20
    :header-rows: 1

    *   - Nombre	
        - ARTÍCULOS EN ESTE KIT
        - ENLACE
    *   - Kit Raphael
        - 337
        - |link_Raphael_kit|

También puedes comprarlos por separado en los enlaces a continuación.

.. list-table::
    :widths: 30 20
    :header-rows: 1

    *   - INTRODUCCIÓN DE COMPONENTES
        - ENLACE DE COMPRA

    *   - :ref:`cpn_gpio_board`
        - |link_gpio_board_buy|
    *   - :ref:`cpn_breadboard`
        - |link_breadboard_buy|
    *   - :ref:`cpn_wires`
        - |link_wires_buy|
    *   - :ref:`cpn_avoid_module`
        - |link_obstacle_avoidance_buy|

Diagrama esquemático
-------------------------

.. image:: ../img/IR_schematic.png
   :width: 500
   :align: center

Procedimientos experimentales
----------------------------------------

**Paso 1:** Monta el circuito.

.. image:: ../img/2.2.5fritzing.png
   :width: 700
   :align: center

**Paso 2:** Cambia el directorio.

.. raw:: html

   <run></run>

.. code-block::
   
   cd ~/raphael-kit/python

**Paso 3:** Ejecuta.

.. raw:: html

   <run></run>

.. code-block::

   sudo python3 2.2.5_IrObstacle.py

Después de ejecutar el código, cuando pongas tu mano frente a la sonda del módulo, 
el indicador de salida en el módulo se iluminará y "¡Barrera detectada!" se imprimirá 
repetidamente en la pantalla hasta que retires la mano.


**Código**

.. note::

   Puedes **Modificar/Restablecer/Copiar/Ejecutar/Detener** el código a continuación. Pero antes de eso, necesitas ir a la ruta del código fuente como ``raphael-kit/python``. Después de modificar el código, puedes ejecutarlo directamente para ver el efecto.


.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block:: python

   #!/usr/bin/env python3
   import RPi.GPIO as GPIO
   import time

   ObstaclePin = 17

   def setup():
      GPIO.setmode(GPIO.BCM)       # Numeración de GPIOs por ubicación física
      GPIO.setup(ObstaclePin, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)

   def loop():
      while True:
         if (0 == GPIO.input(ObstaclePin)):
            print ("Detected Barrier!")
            time.sleep(1)

   def destroy():
      GPIO.cleanup()                     # Liberar recursos

   if __name__ == '__main__':     # El programa comienza aquí
      setup()
      try:
         loop()
      except KeyboardInterrupt:  # Cuando se presiona 'Ctrl+C', se ejecuta el programa destroy().
         destroy()

**Explicación del Código**

.. code-block:: python

   def setup():
   GPIO.setmode(GPIO.BCM)       # Numeración de GPIOs por ubicación física
   GPIO.setup(ObstaclePin, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)

Configura el modo GPIO en Numeración BCM. Configura ``ObstaclePin`` en modo de entrada e inicialízalo a nivel alto (3.3v).

.. code-block:: python

   def loop():
      while True:
         if (0 == GPIO.input(ObstaclePin)):
            print ("Detected Barrier!")

Cuando ``ObstaclePin`` está en nivel bajo, imprime "¡Obstáculo Detectado!". Esto significa que se ha detectado un obstáculo.

Foto del Fenómeno
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.. image:: ../img/2.2.5IR.JPG
   :width: 500
   :align: center