Driver Lexmark x4850 para windows 10


Microsoft anunció en junio de 2015. el lanzamiento de su último sistema operativo, Windows 10, con el que pretendía alcanzar a sus mil millones de usuarios hasta el 2017.

Los analistas se mostraron favorables: era más rápido, funcional y simple que su versión anterior, la cual usaba Internet Explorer (en lugar de Edge) .

Entre sus muchas novedades destacaba el añorado regreso  del botón de inicio  y  sobre todo  el estreno del  asistente Cortana Cortana , el cual  permite activar recordatorios, identificar una canción o proporcionarte la información básica diaria: la situación del sistema de transportes o los resultados de sus equipos favoritos, por ejemplo.

En su primer mes, se registraron cerca de 75 millones de instalaciones a través de su actualización gratuita,pero pronto comenzaron a llover las críticas entre las qeu destaca la incompatibilidad manifiesta del hardware que  funcionaba perfectamente en sistemas operativos anteriores a windows 10, por ejemplo  muchas de las impresoras “antiguas”.

Como ejemplo de esta incompatibilidad veamos la impresora multifunción  de inyección Lexmark X4850, la cual era  WIFI ofreciendo la comodidad de la tecnología inalámbrica combinada con eficiencia impresión a 2 caras. Este Uno Todo-en-uno escanea con facilidad, copia e imprime  rápido – hasta 30 ppm en negro y 27 ppm en color,pudiendo   imprimir en modo borrador y excluye tiempo de alimentación de la primera página y !hasta incluye un monitor tft en color para gestionar el interfaz!.

lexmark

Toda aquella persona que tuviese esta impresora se habrá dado cuenta de que si ha actualizado su ordenador a windows 10 , con una probabilidad altísima  se habra ddo cuenta no es reconocida  tanto por wifi como por usb.

Para terminar ademas, por si aun tiene dudas en el sitio oficial de lexmark   tampoco dan opcion de ofrecer un driver para windows 10

lex1

 

Ante un problema así  cuando la compañía no ofrezca controladores para dicha impresora para windows 10 ( y desconfíe de otras empresas que ofrecen driver genéricos prometiendo la panacea) ,podemos intentar mediante todavía instalar  el necesario driver  para windows 10

En primer lugar si la impresora es wifi y en su ordenador ya solo incluye puertos usb 3.0 , si es la impresora antigua ( con la lexmark X4850)  intente usarlo por wifi ya que muchas impresoras como esta no reconoce los puertos 3.0. Obviamente para usar la conexión por  wifi l,esta debe tenerla configurada en su impresora , labor que puede hacer con el sw incluido usando un ordenador mas antiguo ( o manteniendo la configuración que tuviese)

Una vez configurada la conexión wifi de la impresora , lo siguiente es imprimir la configuración de red  la impresora pues  ahí veremos la dirección Ip de acceso  a esta,lo siguiente es intentar conectarse a la impresora usando ese puerto , para lo cual iremos a Configuración–>Dispositivos-> Agregar una impresora o scanner

 

Pulsar  en el link “La impresora que deseo no esta en la lista”   y usar la opción tercera”agregar una impresora por medio de una dirección TCP/IP o un nombre de host”

 

agregar

 

 

Ahora es cuando tenemos que escribir la Ip de la impresora que obtuvimos  desde la propia impresora (en el ejemplo 192.168.1.54)

 

ip

Enseguida intenta acceder a la ip especificada:

detectadno

 

 

Si la ip es correcta, al rato pedirá instalar el controlador , el cual habrá que introducir manualmente:

 

controlador

En nuestro caso la impresora todo en uno lexmark  X4850 no consta en la lista de impresoras que aparece , así lo que se aconseja es pulsar sobre Windows Update para que windows  intente cargar todos los drives posibles.

Tras un rato mas o menos largo (varios minutos ) deberían aparecer en la lista otras lista de  impresoras de lexmark(lexmark Inkjet Drivers) .En nuestro caso aparece justo ahora la justamente inferior 4900 series , que es la mas cercana al modelo x4850

 

 

 

4900

 

Ya solo bastara pulsar en “Siguiente” ,nos  pedirá un nombre a la impresora,una impresión de prueba  y finalmente concluirá el asistente, con lo cual ya debería volver a poder imprimir en su impresora desde su ordenador con windows 10

 

Si no le ha funcionado lo anterior ,otras  ideas para lograr acceder a su impresora desde w10,  es usando alguno de los siguientes métodos:

1- Lograr compatibilidad con un driver mas antiguo:

Para ello realice los siguientes pasos:

a- Descargar el controlador mas actual disponible aquí

b- Botón derecho sobre el e ingresar en Propiedades/ Compatibilidad

c- Activar compatibilidad y probar de uno a la vez con Windows XP, Windows 7

d- Aplicar los cambios cada vez que elija un modo de compatibilidad.

 

2- Dejar que Windows Update intente buscar el mejor software compatible.

Para ello realice los siguientes pasos:

a- Panel de Control/ Sistemas y Seguridad/ Windows Update

b- Dentro de Windows Update, en la solapa izquierda, ingresar en Cambiar Configuración

c-tildar la segunda opción que dice “ofrecer actualización para otros productos…”

d- Aceptar los cambios con la opción en la parte inferior de dicho menú

e- Windows Update ahora buscará, además, actualizaciones para otros productos Microsoft. Esperar y ver las actualizaciones opcionales que ofrece.

3_  Método de actualizacion de controlador :

a- Debe tener previamente instalado un compresor de archivos como Winrar o Winzip  y descargar el driver para windows 8 desde la pagina oficial de Lexmark

b- Click derecho sobre el archivo descargado y seleccionar extraer archivos y elija una carpeta donde desea extraerlos.

c- Vaya a Equipo , botón derecho sobre algún lugar dentro de dicha carpeta donde no haya íconos, elegir propiedades. Luego de la barra de la izquierda elegir “Administrador de dispositivos”. Nota: también puede localizar esta opción utilizando el buscador de Windows 8 y escribiendo “administrador de dispositivos”.

d- Ver si la impresora aparece con un signo de interrogación. Botón derecho sobre el y elegir “actualizar controlador…”

e- Probar ambas opciones: Primero por Windows Update y sino volver a hacer lo mismo, seleccionar la otra opción de búsqueda y elegir la carpeta donde extrajimos el archivo descargado. No elegir el archivo descargado sino la carpeta con los archivos descargados y ver si alguno de ellos funciona.

Esperemos que al menos alguno de estos métodos el haya servido , si no es así todavía tiene una ultima oportunidad : puede tener una maquina virtual con una versión inferior de windows e instalar desde el driver oficial sin problemas..

Orange Pi con Raspbian


Raspbian es un sistema operativo libre basado en Debian optimizado para el hardware de Raspberry Pi. Sin embargo, Raspbian ofrece más que un SO puro pues  incluye más de 35.000 paquetes, software precompilado en un formato que hace más fácil la instalación en su Raspberry Pi.

La construcción inicial de más de 35.000 paquetes de Raspbian, optimizado para un mejor rendimiento en el Raspberry Pi, se completó en junio de 2012. Sin embargo, Raspbian todavía está en desarrollo activo con un énfasis en la mejora de la estabilidad y la realización de cuantos paquetes de Debian como sea posible.

 Raspbian no está afiliada con la Fundación Raspberry Pi pues fue creado por un equipo pequeño y dedicado de desarrolladores que son fans del hardware Frambuesa Pi, los objetivos educativos de la Fundación Raspberry Pi y, por supuesto, el proyecto Debian.

 El objetivo de Raspbian es llegar a ser el principal sistema operativo de elección para todos los usuarios de la raspbery Pi y sus clone y ete objetivo se ha logrado en gran medida. Todavía hay algunas asperezas, pero éstos son generalmente más relacionados con el hardware y el kernel del Pi que la propia Raspbian.

Las  imágenes de Raspbian son producidas por varias personas pero Raspbian trata de mantenerse lo más cerca posible de Debian como sea razonablemente posible. Debian es utilizado por millones de usuarios en todo el mundo sobre una base diaria y hay un gran cúmulo de conocimientos y documentación sobre el uso de Debian a través de la web. Cualquier información que encuentre que se aplica a Debian es casi seguro que se aplican a la misma versión de Raspbian. Información para las versiones anteriores de Debian a menudo se aplicarán también, pero puede necesitar algunos ajustes así como sería al utilizarla en una nueva versión de Debian.

Debian es un sistema operativo libre para su equipo e incluye el conjunto básico de programas y utilidades que hacen que funcione su computadora junto con miles de otros paquetes. Debian tiene una reputación dentro de la comunidad Linux por ser de muy alta calidad, estable y escalable. Debian también tiene una extensa comunidad de usuarios y de usar que puede ayudar a los nuevos usuarios con soporte para prácticamente cualquier problema. Esto hace que Debian un sistema operativo ideal para la Frambuesa Pi que será utilizado por los niños y muchas otras que utilizan Linux por primera vez.

A pesar de que en principio  puede parecer que Raspbian solo funciona con Raspeberri Pi , lo cierto es que tambien existen imagenes de Raspbian para las tarjetas  clonicas de la Raspberry Pi como son la Orange Pi y Banana Pi

Si no  tiene instalado Raspbian en su OrangePi,  tendrá que crearse una nueva imagen  con esa distribución, asi que para instalar Raspbian  para su Orange Pi PC  por lo que porfavor vaya a esta url ( es el enlace oficial)

 

 

orangepi

El enlace anterior es valido tanto para una Orange Pi PC como par  Orange Pi One, pero también existen versiones de Raspbian para Orange Pi Plus2  o la  Orange Pi Plus y otra para la  Orange Pi2 ( en este link encontrara los enlaces oficiales)

Una vez descargada la imagen correspondiente  en su ordenador y siga los siguientes pasos:

  1. Descomprima la imagen con el programa 7-zip ( probablemente con descompresores como winzip o winrar  le daran algún tipo de error al intentar descomprimir el fichero , cuando en realidad es un fichero correcto)
  2. Inserte su tarjeta del TF en su ordenador. El tamaño de TF debería ser mayor que el tamaño de la imagen del sistema operativo, generalmente de 8 GB o superior.
  3. Formatear la tarjeta del TF.
    1. Descargar una herramienta de formato de tarjeta de TF como formateador de TF
      https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/eula_windows/
    2. Descomprimir el archivo descargado y ejecute el archivo setup.exe para instalar la herramienta en su máquina.
    3. En el menú “Opciones”, ajuste la opción “Tipo de formato” para RAPIDA, opción “AJUSTE FORMATO TAMAÑO” en “ON”.
    4. Compruebe que la tarjeta TF insertó corresponde al seleccionado por la herramienta.
    5. Haga clic en el botón “Formato”.
  4. Descargar la imagen del sistema operativo desde la página web de Descargas .
  5. Descomprimir el archivo de descarga para obtener la imagen del sistema operativo (OS androide imagen excluir, imagen del sistema operativo del androide necesita el otro modo de grabación.).
    1. Haga clic derecho sobre el archivo y seleccione “Extraer todo”.
  6. Escribir el archivo de imagen en la tarjeta del TF para lo que puede seguir los siguientes pasos:
    1. Descargar una herramienta que pueda escribir imágenes en una tarjeta del TF, tales como Win32 Diskimager de sourceforge: http://sourceforge.net/projects/win32diskimager/files/Archive/
    2. Ejecute Win32 Diskimager como administrador
    3. Abra el archivo de imagen descomprimida en el paso anterior.
    4. Haga clic en el botón “Grabar”. Espere pacientemente por escrito para completar con éxito.

win32.png

5. Debe dar un mensaje de finalizacion

 

 

!La instalación  ha concluido enhorabuena!

 

Ahora tan solo le queda  sacar la micro sd de su ordenador ( expulsándola desde el administrador de archivos ) , insertar la micro sd en su Orange pi ,conectarla a la red y  alimentarla   y ya debería arrancar

Por cierto no olvide conectar un teclado  ,e  introducir las credenciales por defecto de esta instalación  que son la siguientes:

  • login:root
  • pwd=orangepi

La distribución usa LXDE como escritorio y Midori como navegador web. Además contiene herramientas de desarrollo como IDLE para el lenguaje de programación Python o Scratch, y diferentes ejemplos de juegos usando los módulos Pygame.

Destaca también el menú “raspi-config” que permite configurar el sistema operativo sin tener que modificar archivos de configuración manualmente. Entre sus funciones, permite expandir la partición root para que ocupe toda la tarjeta de memoria, configurar el teclado, aplicar overclock, etc.

Debido Raspbian se basa estrechamente en Debian, hay una enorme cantidad de documentación disponible para Raspbian. Aparte de la Debian.org sitio web y la cantidad de información que hay, una excelente fuente de documentación es el recientemente lanzado del administrador de Debian Manual que está disponible en copia impresa o como una descarga gratuita. Tenga en cuenta sin embargo que la versión actual de este manual se basa en Debian Squeeze, mientras que la primera versión de Raspbian está basado en Debian sibilante. Por lo tanto no puede haber diferencias en algunas áreas.

Las ligeras diferencias entre Debian y Raspbian o aspectos de Raspbian que son únicos para el hardware Frambuesa Pi serán documentados en este sitio web o en la sección de Frambuesa Pi de la elinux.org wiki.

 

Primeros pasos en IoT con Raspberry Pi


La Raspberry Pi es una  plataforma muy popular para la creación de prototipos, lo que hacen que sea  también sea una  plataformas interesante para el Internet de las Cosas (IOT) gracias a su potencia  y bajo coste.  Pero la construcción de un dispositivo IoT no  es simplemente crear una aplicación ya que  realmente se necesita  una gran cantidad de infraestructura de apoyo a la  solución de la IoT.

MyDevices es una empresa de orientación al IoT  que  desarrolla plataformas de  IoT  creando  soluciones de aplicaciones que simplifican el mundo conectado,  siendo  la primera en crear una solución basada en arrastrar y soltar del mundo IoT llamada Cayenne.

Resumidamente algunas  características clave de esta novedosa  plataforma son las siguientes:

  •  Una aplicación móvil para configurar, el monitor y los dispositivos de control y sensores desde cualquier lugar.
  • Fácil instalación que conecta rápidamente los dispositivos, sensores, actuadores, y las extensiones en cuestión de minutos.
  • Motor de reglas para desencadenar acciones a través de dispositivos.
  • Panel personalizable con widgets de visualización de arrastrar y soltar.
  • Programación de las luces, motores y actuadores
  •  Control de GPIO que se pueden configurar desde una aplicación móvil o en el salpicadero.
  • Acceso remoto instantáneo desde el teléfono o la computadora.
  • Para construir un proyecto de la IO a partir de cero se ha logrado el objetivo de proporcionar  un Proyecto Generador de IO que reduce el tiempo de desarrollo de horas en lugar de meses.

 

Como veremos , hablamos de un constructor de sitio web fácil de usar, pero para proyectos de IOT, así que veamos  los pasos para crear un proyecto de IoT con esta potente herramienta usando  su Raspberry Pi

Paso1

En primer lugar , si no  tiene instalado Raspbian en su Raspberry Pi,  tendrá que crearse una nueva imagen  con esa distribución .

Para instalar Raspbian vaya a esta url . Verá que hay  dos versiones:

  • RASPBIAN JESSIE :Imagen de escritorio completo basado en Debian Jessie
    Versión: mayo de 2016
    Fecha de publicación: 27/05/2016
    Versión de kernel: 4.4
  • RASPBIAN JESSIE LITE:versión  mínima de la imagen basada en Debian Jessie
    Versión: mayo de 2016
    Fecha de publicación: 27/05/2016
    Versión de kernel: 4.4

Obviamente si la SD es suficiente grande , lo interesante es descargar la primera  en lugar de la versión mínima

Una vez decidida,  descargue la imagen correspondiente  en su ordenador y siga los siguientes pasos:

  • Inserte la tarjeta SD en el lector de tarjetas SD  de su ordenador comprobando cual es la letra de unidad asignada. Se puede ver fácilmente la letra de la unidad, tal como G :, mirando en la columna izquierda del Explorador de Windows.
  • Puede utilizar la ranura para tarjetas SD, si usted tiene uno, o un adaptador SD barato en un puerto USB.
  • Descargar la utilidad Win32DiskImager desde la página del proyecto en SourceForge como un archivo zip; puede ejecutar esto desde una unidad USB.
  • Extraer el ejecutable desde el archivo zip y ejecutar la utilidad Win32DiskImager; puede que tenga que ejecutar esto como administrador. Haga clic derecho en el archivo y seleccione Ejecutar como administrador.
  • Seleccione el archivo de imagen que ha extraído anteriormente de Raspbian.
  • Seleccione la letra de la unidad de la tarjeta SD en la caja del dispositivo. Tenga cuidado de seleccionar la unidad correcta; si usted consigue el incorrecto puede destruir los datos en el disco duro de su ordenador! Si está utilizando una ranura para tarjetas SD en su ordenador y no puede ver la unidad en la ventana Win32DiskImager, intente utilizar un adaptador SD externa.
  • Haga clic en Escribir y esperar a que la escritura se complete.
  • Salir del administrador de archivos  y expulsar la tarjeta SD.
  • Ya puede insertar la SD en su Raspberry Pi en el adaptador de micro-sd , conectar un monitor por el hdmi , conectar un teclado y ratón en los  conectores USB, conectar la  con un cable ethernet  al router  conectividad a Internet y finalmente conectar la alimentación  para comprobar que la Raspeberry arranca con la nueva imagen

 

Paso 2:

Para comenzar la configuración de su Raspberry   ,lo primero es crear una cuenta gratuita en cayenne-mydevices.com que servirá tanto para entrar en la consola web como en la aplicación movil.

Para ello, vaya a la siguiente url  e introduzca simplemente su nombre ,dirección de correo y una clave de acceso  que  utilizara para validarse.

paso1.png

 

 

Paso 2

Una vez registrado , solamente tendrá que elegir la plataforma  para avanzar en el asistente. Obviamente   seleccionamos  en nuestro caso   Raspberry Pi.

paso2.png

Paso 3

Para  avanzar  en el asistente deberemos  tener instalado   Raspbian en nuestra Raspberry Pi que instalamos en el paso 1  .

Esta versión trae pre-instalado con un montón de software para la educación,  programación y uso general contando con  Python, Scratch, Sonic Pi, Java

Es interesante destacar  que Raspbian  se puede instalar con NOOBS o descargando  la imagen   siguiendo la  guía de instalación explicada en el paso 1.

 

 

 

paso3

 

 

paso 4

paso4

 

Ahora lo siguiente es instalar la aplicación móvil   , que esta disponible tanto para IOS como Android.

En caso de Android este es el enlace para su descarga en Google Play

Es muy interesante destacar que  desde la aplicación para el  smartphone  se puede automáticamente  localizar e instalar el software  myDevices Cayenne en su Raspberry Pi, para lo cual ambos ( smarphone y Raspberry Pi )  han de estar conectados a la misma red,por ejemplo la  Raspberry Pi al router con un cable ethernet  y su samartphone a la wifi de su hogar ( no funcionara si esta conectada por 3G o 4G)

Una vez instalada la app , cuando hayamos introducido nuestras credenciales , si esta la Raspberry en la misma red  y no tiene instalado el agente instalara automáticamente este   como podemos ver en el siguiente video

Hay otra opción de instalar  myDevices Cayenne en su Raspberry  Pi, usando el  Terminal en su  Pi o bien pr SSH.

Ejecute tan sólo los dos siguientes comandos ::

wget https://cayenne.mydevices.com/dl/rpi_f0p65dl4fs.sh
sudo bash rpi_f0p65dl4fs.sh -v

 

 

!Ya esta listo! Ya sólo tiene que empezar a conectar dispositivos y sensores a sus raspberry Pi por medio del conector  GPIO  y  por supuesto  también añadirlos en la consola de Cayenne  ,  y con esto ya podrá ver el hw  que añada  en tiempo real tanto en el interfaz web como en su smartphone.

Por supuesto podrá ver el historial , programar eventos , etc, pero toda esa configuración la reservamos para un nuevo post

 

Por ultimo mencionar que estan  ofreciendo 50 dólares a través de PayPal a cualquier usuario para cada proyecto que se suaba a  Cayyene con el objetivo de mostrar que muchos, muchos usuarios vean a Cayyenne como uan aplicación práctica.

Todos los  lectores de este sitio son bienvenidos a entrar, !Ademas  se puede enviar varios proyectos  por cada participante!

Puede consultar  mas detalles de esta oportunidad en la siguinte url: http://community.mydevices.com/t/submit-your-cayenne-projects-50-just-for-participating/1158

Sensor avanzado para apertura de puerta


En el post de hoy vamos a ver un nuevo sistema de monitorización que se alimenta mediante una simple batería. La versión anterior se basó en una radio XBee y ha estado en servicio durante casi 3 años y medio. El tiempo de duración de la batería real ha sido de alrededor de 3 meses para una pila de botón CR2032, que no está mal del todo, pero aún así como vamos a ver es mejorable.

En el nuevo diseño ,aparte de usar un modulo de radio de 868 MHz RFM69 en lugar del XBee Monteino y, se ha reducido la lista de componentes moviendo la lógica del hardware a lógica de software,lo cual  significa utilizar las capacidades de ahorro energético en modo dormir tanto del ATMega328 y la RFM69 y la codificación de una manera inteligente para reducir el tiempo despertar.

Hardware

monteino.PNG

Moteino es una placa  Arduino inalámbrica de bajo coste basado en el microcontrolador Atmel ATmega328P  .

Para una guía detallada de la placa , consulte esta página dedicada . Aquí están algunas características y aspectos más destacados de Moteino:

  • Arduino bajo costo totalmente compatible con el IDE de Arduino
  • La versión regular incluye un RFM69W / transceptor a bordo HW y la antena de alambre monopolo de 1/4 de longitud de onda por separado
  • Bajo consumo de energía, energía de la batería de usar
  • 3.3V a bordo regulador (MCP1703) proporciona hasta 250 mA, entrada de hasta 16V (3.5-9V recomendado), muy baja corriente de reposo permite que este regulador para hacer funcionar su Moteino con la batería durante un tiempo muy largo
  • Muy pequeño tamaño (1,3 pulgadas x0.9)
  • diseño de tablero de cabecera de usar le permite adjuntar hembra / macho pines del conector en la parte superior o inferior y hacer escudos para ello o sólo lo utilizan en el tablero para prototipos
  • Cabecera de programación FTDI, ofrecemos este consejo adaptador FTDI para la programación de todos los Moteinos
  • DualOptiboot gestor de arranque para la programación rápida y no está en puesta demora. Elija Arduino Uno / Moteino en Herramientas> Juntas de Arduino IDE.
  • LED bordo de pin digital 9 (D9 / PB1) para depurar o indicación visual
  • acabado ENIG (RoHS Sin plomo)
  • Orgullosamente hecho y probado en Michigan EE.UU.-con componentes genuinos!

 

Para hacer un enlace inalámbrico, necesitará al menos 2 Moteinos. Alternativamente, esta es compatible con otros Arduinos que utilizan el transceptor RFM69.

Como ya se ha dicho, el hardware es mucho más simple en esta segunda versión del monitor de la puerta, se puede comprobar aquí ambos lados “generaciones” una al lado de la otra:

Monitor de puerta con XBee y Monteino

Esta segunda generación es básicamente un Monteino con un RFM69W a bordo, un divisor de tensión para controlar la batería, un interruptor de láminas( es decir un rele reed)  con una resistencia de  pull-up(370k) y un terminal de tornillo para conectar una batería.

Las razones para cambiar a una  aruitectura basada en la placa Monteino son:

  • Una mejor personalización. XBees son programables , pero en realidad, ¿quién hace eso?Así que aquí tiene una buena placa Arduino de edad con suficiente capacidad de procesamiento para utilizar prácticamente cualquier sensor que hay.
  • Mayor duración de la batería. Usted tiene más opciones de código, como poner la radio, el chip flash y el propio microcontrolador para ponerlo en modo dormir. Además también admite  una solución de  batería más robusta con 3  baterías AAA con 1000 mAh.
  • Más fácil de usar  gracias al software X-CTU .

Monteno monitor de puerta de esquema con Fritzing

Hay algunas cosas a tener en cuenta en cuanto al hardware. En primer lugar el monitor de la batería se ha diseñado después de John k2ox mensaje en el foro LowPowerLab. El divisor de tensión consiste en una resistencia de  470k y otra de 1 M. La resistencia de pull up no está ligado a GND, pero si al pin digital 12. Cuando este pin está en modo de alta impedancia de los circuitos está desactivado y no se pierde energía. Para medir el voltaje primero tiene que ajustarse para que emita y luego baja, realice una analogRead en A1 y poner de nuevo a D12 ENTRADA.

Divisor de voltaje

En segundo lugar la resistencia de pull-up en el interruptor de láminas fue una adición tardía a comprobar el tiempo hubo una caída en el consumo de energía en comparación con el pull-up interna.

Además, esto podría no parecer importante, pero le puede ahorrar algo de dinero y una gran cantidad de dolor de cabeza. Esos interruptores de láminas son realmente frágiles( el momento crítico es cuando se tiene que doblar sus patas con  un pequeño alicate de  puntas : debe  mantener la pata justo antes del punto de flexión, por lo que la cápsula está protegida en un lado del alicate y doble suavemente el otro extremo).

Doblando una caña piernas del interruptor

Y, por último, comprobar cuál es la mejor posición para el interruptor de láminas y el imán. Para imanes redondos neodinium el interruptor debe ser perpendicular al plano del imán(compruebe la imagen de cabecera en este post) y éste:

interruptor de láminas

firmware

El código es bastante simple, se basa en Felix Rusu y Thomas Studwell RFM69_ATC yRocketScream baja potencia bibliotecas. El interruptor de láminas está ligado a un pin de interrupción que despierta el Monteino cada vez que cambia su estado. A continuación, el código debe  leer  la señal y comprueba si el valor ha cambiado. Se empezo con un tiempo de rebote 25ms y más tarde he comprobado con un  DSO Nano cone 5ms es más que suficiente. Señal y mensajería parece mucho más fiable que con el XBee, donde hay mas rebotes y señales fantasma (una puerta abierta y cerrada gatillo dos mensajes y segundos después, dos mensajes más,etc).

Este es el código de bucle responsable del sueño y despertar del microcontrolador:

void loop() {
    // We got here for three possible reasons:
    // - it's the first time (so we report status and battery)
    // - after 4*15 seconds (we report status and maybe battery)
    // - after an event (same)
    send();
    // Sleep loop
    // 15 times 4 seconds equals 1 minute,
    // but in real life messages are received every 77 seconds
    // with this set up, so I'm using 13 here instead...
    for (byte i = 0; i < 13; i++) {
        // Sleep for 8 seconds (the maximum the WDT accepts)
        LowPower.powerDown(SLEEP_4S, ADC_OFF, BOD_OFF);
        // At this point either 4 seconds have passed or
        // an interrupt has been triggered. If the later
        // delay execution for a few milliseconds to avoid
        // bouncing signals and break
        if (flag) {
            flag = false;
            delay(DEBOUNCE_INTERVAL);
            break;
        }
        // If the former, check status and quit if it has changed
        if (status != digitalRead(REED_PIN)) break;
    }
}

La variable de estado mantiene el último estado enviado y reconocida por la puerta de entrada . Así que si nos falta un ACK el código intentará enviar el mismo mensaje de nuevo en cuatro segundos . Puede comprobar el código completo en la puerta de el repositorio de monitor en la Bitbucket . Se esta usando una biblioteca envoltorio ( RFM69Manager ) para gestionar la configuración y formato de los mensajes de radio . Los mensajes están en el formato :

key:value:packetID

Al igual que en ” BAT : 4302 : 34 ” . El ID de paquete es opcional pero el RFM69GW lo utiliza para comprobar si hay duplicados o paquetes que faltan. Se puede desactivar cambiando el valor SEND_PACKET_ID en RFM69Manager.h a 0 .

Alimentación

La alimentación  es clave en este proyecto desde el sensor será operado de la batería . En la primera generación , con el XBee , podría funcionar por cerca de 3 meses con una sola pila de botón CR2032 ~ 300mAh ,por eso para esta segunda generaciones se buscaba tanto más autonomía y fiabilidad . La fiabilidad es a menudo un intercambio de energía con el consumo : más controles , más mensajes, más tiempo despierto .
Fuente aqui

Smartwatches en entorno abierto


Aunque suene muy novedoso Secret Labs (los creadores de Netduino)y House of Horology   tuvieron ya hace tres años allá por 2013  tuvieron  una la idea  de crear el primer reloj inteligente abierto   :Agent , un smatwatch  muy  similar a lo que proponen hoy en día  ,pero claramente con recursos innovadores para su época como era  la carga inalámbrica y la pantalla de tinta electrónica.

El reloj cuenta  con procesador  a 120MHz ARM Cortex-M4 con  secundario  AVR co-processor  siendo la pantalla de 1.28 “(128 x 128)con retroiluminación inteligente
lente de cristal anti-reflejo

Lleva integrado  Bluetooth 4.0 BD / EDR + LE,  un acelerómetro de 3 ejes ,Sensor de luz ambiental, motor de vibración y carga inalámbrica Qi

respecto a la batería es muy interesante pues se ha diseñado el reloj para permitir la reparación y reciclaje de este incluyendo la batería reemplazable , teniendo una autonomía de 7 días duración de la batería (típica)  y 30 días en modo de sólo su esfera

Entre sus muchas virtudes este reloj puede ejecutar  aplicaciones escritas en C # utilizando Microsoft Visual Studio 2012 ( incluyendo la edición gratuita Express) desplegando sus propias aplicaciones a través de Bluetooth y por supuesto depurando de forma interactiva .

Para crear apps para este reloj solo  se necesitan tres herramientas gratuitas:

  •  Visual Studio Express 2012
  •  .NET Micro Framework SDK v4.3 QFE1
  • Agente de descarga del SDK v0.3.0 (febrero de 2014 de vista previa)

Asimismo los desarrolladores también pueden utilizar el reloj como una pantalla secundaria , interactuando con él de forma remota a través de Bluetooth de su Objective-C , C #, Java o aplicación de teléfono inteligente .

Y por cierto al igual que su teléfono inteligente, este reloj  ejecuta aplicaciones descargables .Estas aplicaciones pueden hablar con los dispositivos Bluetooth tradicionales, tales como teléfonos inteligentes y monitores de ritmo cardíaco , así como la nueva generación de dispositivos Bluetooth de baja energía, tales como cerraduras de las puertas .Por supuesto la conexión con el smartphone ,permite a las  aplicaciones también recuperar la información desde Internet, que le puede mantener al día con las cosas que son más importantes para usted .

agent.PNG

 

El proyecto se lanzó kickstarter   y  se llama Agent .La friolera de casi 6000 personas (exactamente  5.685 patrocinadores) contribuyeron con  1.012.742 $ para ayudar a dar vida a este proyecto, que aun no ha concluido por los números escollos que ha tenido en el aspecto hardware preveyendo que muy pronto de la luz.

 

En la otra cara de la moneda , tenemos otra propuesta muy diferente llamada culbox,   que pretende ser  el smartwatch de código abierto programable con Arduino

Culbox es una pulsera de código abierto con la que puede interactuar con los proyectos realizados con Arduino. Se puede programar a través del IDE de Arduino, siendo muy sencillo usar las diferentes librerías de Arduino con él..

Se trata de un reloj de pulsera de código abierto con Bluetooth integrado  contando ademas con diferentes  sensores como son un sensor de movimiento de 6 ejes , sensor de presión de aire ,altimetro,etc.

Cuenta con un procesador de 32 bits ARM Cortex ,, una pantalla de 1.5″OLED, 3 botones, y todo lo necesario en un reloj.

culbox1

CulBox viene con una aplicación tanto para teléfonos Android como para IOS que se puede utilizar como una plantilla para realizar distintos proyectos.

Acepta tarjetas microSD. También hay un puerto de usos múltiples como la carga de la batería o conectar el dispositivo a Arduino para la programación. Enlace al proyecto en Kickstarter. Y a su web.

 

 

Manejo de un robot con node.js


Node.js es un entorno en tiempo de ejecución multiplataforma de código abierto  para  servidor , aunque como vamos a ver,  se puede usar para otros propósitos . Fue creado con el enfoque de ser útil en la creación de programas de red altamente escalables, como por ejemplo, servidores web. 

Es un lenguaje de programación ECMAScript, asíncrono, con I/O de datos en una arquitectura orientada a eventos y basado en el motor V8 de Goog asi que desde este punto de vista Node.js es similar en su propósito a Twisted o Tornado de Python, Perl Object Environment de Perl, libevent o libev de C, EventMachine de Ruby, vibe.d de D y JEE de Java existe Apache MINA, Netty, Akka, Vert.x, Grizzly o Xsocket.

Como nota  muy diferenciadora,al contrario que la mayoría del código JavaScript, no se ejecuta en un navegador, sino en el servidor.

Asimismo Node.js implementa algunas especificaciones de CommonJS   e  incluye un entorno REPL para depuración interactiva

Tal es la potencia de  Node.js  que ya existen plataformas basadas en este entorno para intereactuar con placas como Arduino ,Linino. Intel Edison, Raspberry pi,etc  en aplicaciones de Robotica o plataformas de IoT

Johnny – Five    es una Plataforma JavaScript Robótica  e  IO  lanzada por bocoup en 2012  y mantenida por una comunidad de desarrolladores de software apasionados e ingenieros de hardware (más de 75 desarrolladores han hecho contribuciones a la construcción de éste).

onny

Como  ejemplo de “Hola Mundo”  con un LED parpadeante sencilla , el  siguiente ejemplo para Arduino nos muestra lo sencillo que es hacerlo en el entorno de Johnny Five :

 

var five = require("johnny-five");
var board = new five.Board();

board.on("ready", function() {
  var led = new five.Led(13);
  led.blink(500);
});

 

  • Ejecute el  códido Run: npm install johnny-five

 

Como ejemplo mas avanzado en el repositorio de github  (https://github.com/stylixboom/lr_motor ) Siriwat Kasamwattanarote   nos ensela  como podemos  controlar  un coche de juguete  directamente a través de SSH  (mediante  el terminal)  usando  Node.js.

Desde SSH no  se aceptan 2 teclas de flecha al mismo tiempo, es por eso que la forma en que gira a la izquierda / derecha no es tan suave (al cambiar las dos teclas en consecuencia) pero el funcionamiento es muy fluido

Los requerimientos son los siguientes:

 

Este proyecto es pues aprender a controlar dos motores ( izquierda – derecha) mediante el uso de la Raspberry Pi . El código proporcionado  está escrito en Node.js , y requiere un paquete de ‘ Pigpio ‘ para  acceder al puerto GPIO en la Raspberry Pi . ‘ Pulsación ‘ es escuchar a la entrada de teclado de la tecla de flecha ( arriba-abajo – izquierda – derecha) .

Este experimento apoya dos controladores de motor diferentes :

  • Toshiba – TB6612FNG Texas Instruments
  •  L293D

Notas:

-TB6612FNG es más eficiente , pero más caro (unos  10 $ ) , y se necesita soldadura .

 

TB6612FNG
Ref: http://www.robotshop.com/media/files/PDF/Datasheet%20713.pdf
Truth table
Input                           Output
IN1     IN2     PWM     STBY    OUT1    OUT2    Mode
H       H       H/L     H       L       L       Short brake
L       H       H       H       L       H       CCW
L       H       L       H       L       L       Short brake
H       L       H       H       H       L       CW
H       L       L       H       L       L       Short brake
L       L       H       H       OFF(High ohm)   Stop
H/L     H/L     H/L     L       OFF(High ohm)   Standby

-L293D es mucho más barato ( $ 0,6 ) y más fácil de utilizar con una placa.

L293D
Ref: http://www.robotplatform.com/howto/L293/motor_driver_1.html
Truth table
Input                   Function
PWM     IN1     IN2    
H       H       L       Reverse
H       L       H       Forward
H       H       H       Stop
H       L       L       Stop
L       X       X       Stop

En caso de usar la primera opcion , este es el esquema seguido: 





Una vez montado el circuito y ya vez tenga el código descargado  (https://github.com/stylixboom/lr_motor)  ,simplemente para ejecutarlo use :

                        $ sudo node app_t.js

Finalmente en el vídeo que os dejo a continuación podemos ver el conjunto del  robot utilizando una Raspberry Pi combinando NodeJS y el controlador de motores. .

Reconocimiento de imagenes para Raspberry Pi


La famosa librería TensorFlow fue originalmente desarrollada por investigadores e ingenieros que trabajan  dentro de la organización de investigación de la máquina de Inteligencia de Google estando el sistema  diseñado para facilitar la investigación en el aprendizaje de máquina, y para que sea rápido y fácil de transición del prototipo de investigación al sistema de producción.

Aunque se piense que es una librería consolida (la ultima versión es la 10,Release 0)  , TensorFlow no está completa, pues está construida  pensando en ser  mejorada, y extendida. El equipo de desarrollo ha hecho una versión inicial del código fuente, y en la actualidad están haciendo esfuerzos internos de desarrollo a utilizar un repositorio público de los cambios del día a día realizados por el equipo en Google. Esperan construir una comunidad de código abierto activa que impulse el futuro de esta biblioteca, proveyendo de retroalimentación y contribuyendo activamente al código fuente.

 

Nuestro cerebro hacen que la visión parecen fácil pues no se necesita ningún esfuerzo para el ser humano de distinguir un león y un jaguar, leer una señal, o reconocer el rostro de un ser humano. Pero estos son en realidad problemas difíciles de resolver con un ordenador: sólo parece fácil porque nuestros cerebros son muy buenos en la comprensión de las imágenes.

En los últimos años el campo de aprendizaje de la máquina ha hecho enormes progresos en hacer frente a estos problemas difíciles. En particular, hemos encontrado que una especie de modelo  llamado convolutional neural network  puede lograr un rendimiento razonable en las tareas de reconocimiento visual duros igualando o superar el rendimiento humano en algunos dominios.

Los investigadores han demostrado un progreso constante en la visión por ordenador mediante la validación de su trabajo contra IMAGEnet ( un punto de referencia académica para la visión por ordenador). Modelos sucesivos siguen mostrando mejoras, y cada vez que ese consigue un  logro,el  resultado nuevo mejora el estado de la técnica: QuocNet , AlexNet , Inception (GoogLeNet) , BN-Inception-v2 . Los investigadores tanto internos como externos a Google han publicado artículos que describen todos estos modelos, pero los resultados son todavía difíciles de reproducir .En este momento se esta  dando el siguiente paso mediante la liberación de código para ejecutar el reconocimiento de imágenes en nuestro último modelo, Inception-v3 .

Inception-v3 está capacitado para el IMAGEnet grande Reconocimiento Visual Challenge utilizando los datos de 2012. Se trata de una tarea estándar en la visión por ordenador, donde los modelos tratan de clasificar las imágenes completas en 1000 clases , al igual que la “cebra”, “dálmata”, y “lavavajillas “. Por ejemplo, aquí están los resultados de AlexNet la clasificación de algunas imágenes:

 

Para comparar los modelos, examinamos la frecuencia con que el modelo no puede predecir la respuesta correcta como uno de sus 5 mejores conjeturas mediante el denominado “top-5 índice de error” . AlexNet ha logrado mediante el establecimiento de un top 5 , llegar  a una tasa de error del 15,3% en un dataset de validaciones de  2012 . BN-Inception-v2 alcanzan el 6,66% y  Inception-v3 alcanza el 3,46%.Karpathy intentó medir su propio rendimiento y  alcanzó el top-5 tasa de error de 5,1%.

Ahora vamos a ver  un ejemplo  en Python  para cómo utilizar Inception-v3 para  cómo clasificar las imágenes en 1000 clases en Python o C ++ . También es interesante saber cómo extraer características de nivel superior de este modelo que pueden ser reutilizado para otras tareas de visión.

 

Descargue el modelo  classify_image.py  de tensorflow.org cuando el programa se ejecute por primera vez. Usted necesitará unos 200 Mbs de espacio libre disponible en el disco duro.

Las siguientes instrucciones puede ejecutarla  suponiendo  que ha instalado TensorFlow de un paquete PIP y que su terminal reside en el directorio raíz TensorFlow.

cd tensorflow/models/image/imagenet python classify_image.py

El comando anterior clasificar una imagen suministrada de un oso panda.

Si el modelo se ejecuta correctamente, la secuencia de comandos producirá el siguiente resultado:

giant panda, panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda melanoleuca (score = 0.88493) indri, indris, Indri indri, Indri brevicaudatus (score = 0.00878) lesser panda, red panda, panda, bear cat, cat bear, Ailurus fulgens (score = 0.00317) custard apple (score = 0.00149) earthstar (score = 0.00127)

Si desea suministrar otras imágenes JPEG, puede hacerlo editando el  argumento  –image_file.

Si descarga los datos del modelo en un directorio diferente, tendrá que señalar –model_dir al directorio utilizado.

 

Como ejemplo de uso  se  puede  utilizar  una combinación de OpenCV junto con la librería TensorFlow de Google para utilizar redes de neuronas en Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación en la nube.

El japones  Kazunori Sato   ha intentado clasificar verdura ( pepinos )   con el uso de esta  librería implementada  en una Raspberry Pi junto a una webcam para analizar visualmente cada  pieza de verdura  y poder clasificarlos  por tamaños  de una manera eficiente.

Mediante una pequeña máquina casera que han diseñado, a la que  han añadido varios  servos(para expulsar las  muestra clasificadas)  junto a  una cinta transportadora  para transportar las muestras ,  todos controlados  por la raspberry pi  consiguen una eficiencia teórica de más de 95% de acierto,   si bien como se puede ver en el ejemplo, el funcionamiento es algo lento.

En el siguiente video puede ver pues una aplicación practica de uso de esta librería:

 

 

 

 

Para obtener información sobre las redes neuronales en general,l libro online gratis de Michael Nielsen es un excelente recurso. Para las redes neuronales convolucionales, en particular, Chris Olah tiene algunas buenas entradas de blog , y el libro de Michael Nielsen tiene un gran capítulo sobre estas.

Para obtener más información sobre la aplicación de redes neuronales convolucionales, puede mirar el tutorial de TensorFlow sobre  redes convolucionales  o empezar un poco más suavemente con  ML