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.. _2.2.5_py:

2.2.5 Sensore di Evitamento Ostacoli IR
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Introduzione
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In questo progetto, impareremo a conoscere il modulo sensore a infrarossi per l'evitamento degli ostacoli, un modulo sensore che può essere utilizzato per rilevare ostacoli a breve distanza, con poca interferenza, facile da assemblare e da usare, ecc. Può essere ampiamente utilizzato per evitare ostacoli nei robot, nei carrelli di evitamento ostacoli, nel conteggio delle linee di montaggio, ecc.

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

Componenti Necessari
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In questo progetto, abbiamo bisogno dei seguenti componenti.

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

È sicuramente comodo acquistare un kit completo, ecco il link:

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

    *   - Nome	
        - ARTICOLI IN QUESTO KIT
        - LINK
    *   - Kit Raphael
        - 337
        - |link_Raphael_kit|

Puoi anche acquistarli separatamente dai link qui sotto.

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

    *   - INTRODUZIONE AI COMPONENTI
        - LINK PER L'ACQUISTO

    *   - :ref:`cpn_gpio_extension_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|

Schema Elettrico
----------------------

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

Procedure Sperimentali
---------------------------

**Passo 1:** Costruisci il circuito

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

**Passo 2:** Cambia directory.

.. raw:: html

   <run></run>

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

**Passo 3:** Esegui.

.. raw:: html

   <run></run>

.. code-block::

   sudo python3 2.2.5_IrObstacle.py

Dopo che il codice è stato eseguito, quando metti la mano davanti alla sonda del modulo, l'indicatore di uscita sul modulo si accenderà e "Detected Barrier!" verrà ripetutamente stampato sullo schermo fino a quando la mano non verrà rimossa.

**Codice**

.. note::

   Puoi **Modificare/Reimpostare/Copiare/Eseguire/Interrompere** il codice qui sotto. Ma prima devi accedere al percorso del codice come ``raphael-kit/python``. Dopo aver modificato il codice, puoi eseguirlo direttamente per vedere l'effetto.

.. 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)       # Numerazione GPIO secondo la posizione fisica
      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()                     # Rilascia le risorse

   if __name__ == '__main__':     # Il programma parte da qui
      setup()
      try:
         loop()
      except KeyboardInterrupt:  # Quando viene premuto 'Ctrl+C', il programma distrugge() sarà eseguito.
         destroy()

**Spiegazione del Codice**

.. code-block:: python

   def setup():
   GPIO.setmode(GPIO.BCM)       # Numerazione GPIO secondo la posizione fisica
   GPIO.setup(ObstaclePin, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)

Imposta la modalità GPIO su numerazione BCM. Imposta ``ObstaclePin`` in modalità input e inizializzalo a livello alto (3,3v).

.. code-block:: python

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

Quando ``ObstaclePin`` è a livello basso, stampa "Detected Barrier!". Significa che è stato rilevato un ostacolo.

Immagine del Fenomeno
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.. image:: ../img/2.2.5IR.JPG
   :width: 500
   :align: center