Control de sensores y actuadores con Raspberry Pi: acelerómetro, servo y streaming de datos

Mientras la mayoría de los desarrolladores trabajan con archivos estáticos o gráficos simples, la computación física abre la puerta a la interacción con el mundo real. Leyendo datos de sensores y controlando actuadores, puedes crear sistemas que perciben, deciden y actúan en el entorno físico.

Objetivo

Utilizar una Raspberry Pi para leer valores de un acelerómetro y comandar un motor servo, demostrando conceptos clave de la computación física.

Conceptos clave

• Raspberry Pi – Un ordenador Linux de 35 $ con HDMI, Ethernet, dos puertos USB y, lo más importante, pines GPIO que permiten enviar y recibir señales.
• Pines GPIO – Pines de Entrada/Salida de Propósito General que actúan como interruptores binarios. Puedes poner un pin en HIGH (3,3 V) o LOW (0 V) para accionar un actuador, o leer su estado para obtener datos de sensores.

Este artículo recorre cuatro proyectos prácticos en Python que ilustran las capacidades de hardware de la Pi:

• Parpadear un LED.
• Leer un potenciómetro.
• Transmitir datos por red.
• Controlar un motor servo.

Parpadear un LED

Un LED (diodo emisor de luz) emite luz cuando circula corriente en una dirección. Para proteger la Pi y el LED, usa una resistencia entre 500 Ω y 1,5 kΩ. El valor puede calcularse con R = (V_s - V_d) / I, pero el rango mencionado funciona para la mayoría de kits de aficionados.

import time
from itertools import cycle
import RPi.GPIO as io
io.setmode(io.BCM)
io.setup(12, io.OUT)
for state in cycle([1, 0]):
    io.output(12, state)
    time.sleep(0.5)

El código configura el pin 12 como salida y lo conmuta cada medio segundo, haciendo parpadear el LED.

Leer un potenciómetro

Un potenciómetro es una resistencia variable que convierte la posición de una perilla en voltaje. Como los pines GPIO son digitales, necesitamos un Conversor Analógico-Digital (ADC). El MCP3008 ofrece ocho canales de 10 bits, mapeando 0–3,3 V a valores enteros 0–1023.

Instala spidev para comunicarte con el MCP3008 vía SPI:

pip install spidev

Ejecuta el siguiente script para leer valores del canal 0:

import spidev
import time
spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0, 0)
def readadc(adcnum):
    if not 0 <= adcnum <= 7:
        return -1
    r = spi.xfer2([1, (8 + adcnum) << 4, 0])
    adcout = ((r[1] & 3) << 8) + r[2]
    return adcout
while True:
    val = readadc(0)
    print(val)
    time.sleep(0.5)

Transmitir datos con ØMQ

ØMQ simplifica las redes proporcionando una librería de mensajería de alto rendimiento. Usando el patrón REQUEST/REPLY, puedes construir un servidor y cliente ligeros en Python.

Servidor

import zmq
context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REP)
socket.bind('tcp://*:1980')
while True:
    message = socket.recv()
    print(message)
    socket.send(b"I'm here")

Cliente

import zmq
context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REQ)
socket.connect('tcp://192.168.1.6:1980')
for _ in range(10):
    socket.send(b'You home?')
    message = socket.recv()
    print(message)

Con traits y enaml, puedes crear una UI responsiva que visualice los datos transmitidos. Consulta el demo acc_plot para un ejemplo completo.

Controlar un motor servo

Los servos se mueven a posiciones precisas usando Modulación por Ancho de Pulso (PWM). Un servo típico interpreta un pulso de 0,5 ms como ángulo mínimo y 2,5 ms como máximo, repitiéndose cada 20 ms.

Lograr temporización precisa en un SO de propósito general es difícil. ServoBlaster es un módulo de kernel que descarga la generación PWM al controlador DMA, exponiendo una interfaz simple /dev/servoblaster.

He encapsulado esta funcionalidad en una pequeña librería orientada a objetos: RobotBrain. El ejemplo siguiente mueve un servo del 0 % al 100 % de ciclo de trabajo.

import time
import numpy as np
from robot_brain.servo import Servo
# Inicializa servo en pin 4 con anchos de pulso min/max personalizados (en µs)
servo = Servo(0, min=60, max=200)
for val in np.arange(0, 1, 0.05):
    servo.set(val)
    time.sleep(0.1)

Usa el demo servo_slider en GitHub para ver cómo controlar el servo por red.

Para profundizar en el control de sensores y actuadores con Raspberry Pi, consulta la documentación original o tutoriales de la comunidad.