РАЗРАБОТКА УМНОЙ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КОРМУШКИ ДЛЯ ЖИВОТНЫХ С МОБИЛЬНЫМ ПРИЛОЖЕНИЕМ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ

DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT AUTOMATIC PET FEEDER WITH MOBILE CONTROL APP

Elizaveta Talalaikina

student, Faculty of Computer Science and Information Technologies, Saratov State University,

Russia, Saratov

Iurij Laptev

student, Faculty of Computer Science and Information Technologies, Saratov State University,

Russia, Saratov

Marina Ogneva

scientific advisor, PhD in Physics and Mathematics, associate professor, Faculty of Computer Science and Information Technologies, Saratov State University,

Russia, Saratov

АННОТАЦИЯ

В данной статье описываются конструкция созданной автоматический кормушки для животных, ее электронная часть и технологии, использованные для разработки мобильного приложения, управляющего устройством.

ABSTRACT

This article describes the design of the created automatic pet feeder, its electronic part and the technologies used to develop a control mobile application.

Ключевые слова: интернет вещей; автоматическая кормушка; микрокомпьютер; Unity; Python.

Keywords: internet of things; automatic feeder; microcomputer; Unity; Python.

Одной из самых интересных и быстроразвивающихся современных технологий является Интернет вещей (Internet of things, IoT) – технология, объединяющая устройства в единую сеть и позволяющая им проводить сбор, анализ, обработку и передачу данных другим устройствам при помощи программного обеспечения.

Умные товары для животных, в том числе и автоматические кормушки, стали хорошим решением для людей, которым приходится часто бывать в рабочих поездках или задерживаться на работе.

Изначально такие устройства представляли собой бак, в который насыпался сухой корм, выдававшийся с определенным интервалом. Позже автоматические кормушки стали усложняться, например, добавились возможности контролировать размер порций или гибко настраивать периодичность выдачи порции. Сейчас на рынке представлены модели, управление которыми возможно не только вручную, но и удаленно, через мобильные приложения.

Благодаря использованию автоматических кормушек становятся возможными сбор и анализ статистики по съедаемому питомцем корму. Изменение питомцем пищевого поведения может сигнализировать о развитии заболевания. Оповещение приложением владельца о нетипичном поведении питомца помогает как можно быстрее выявить причину и начать своевременное лечение. На данный момент на рынке не представлены автоматические кормушки с такой функцией.

Нами была создана умная автоматическая кормушка для кошек и маленьких собак с функцией сбора и анализа статистики по съедаемому питомцем корму и было разработано мобильное приложение для управления данным устройством.

Данная кормушка является кормушкой с бункером, корм из которого подается с помощью шнека. Отсек для корма непосредственно соединен с трубой для подачи корма, и, когда шнек начинает крутиться, корм подается вперед и высыпается в миску.

Рисунок 1. Схематическое изображение конструкции кормушки

На Рисунке 1 цифрами отмечены следующие элементы: 1 – отсек для корма; 2 – труба для шнека; шнек; 3 – отверстие для подачи корма на шнек; 4 – отверстие для подачи корма в миску; 6 – электронный блок устройства; миска; 7 – тензодатчик, закрепленный снизу миски.

При создании электронной части кормушки были использованы следующие компоненты:

• одноплатный микрокомпьютер Orange Pi One [1] – это основной управляющий модуль кормушки, подающий сигналы на остальные электронные компоненты и принимающий и обрабатывающий информацию с них;
• реверсивный широтно-импульсный преобразователь постоянного тока отвечает за скорость и направление вращения мотора-редуктора;
• инфракрасный датчик позволяет измерять скорость вращения мотора;
• мотор-редуктор соединяется непосредственно со шнеком, обеспечивая его вращение при подаче сигнала;
• тензодатчик и модуль HX711 отвечают за снятие показаний о весе корма, находящегося на миске.

Архитектура разработанного приложения представляет собой модель клиент-сервер. Клиентом является приложение на смартфоне, а сервером – находящаяся на микрокомпьютере Orange Pi One и написанная на Python [2] часть приложения.

Клиентская часть представляет собой написанное в межплатформенной среде разработки Unity [3] приложение. Unity, в первую очередь, является игровым движком, но данная среда разработки удобна и для создания прикладных приложений.

Причин для выбора Unity как платформы для разработки несколько:

• в Unity удобно разрабатывать пользовательский интерфейс приложения;
• в данном приложении необходима связь с сервером. В Unity с помощью стандартного класса UnityWebRequest легко составлять HTTP-запросы и обрабатывать HTTP-ответы;
• в клиентской части приложения необходима сериализация данных, например, информации о питомце и статистике кормления. Unity предоставляет разработчику встроенный механизм сериализации данных в разных форматах.

Для создания серверной части приложения были использованы микрофреймворк Flask [4] и библиотека pyA20 [5].

Flask позволяет полностью контролировать приложения разработчиком и с легкостью расширять функционал. Он включает в себя базовую функциональность, необходимую всем веб-приложениям, а все остальное может быть предоставлено сторонними расширениями и самим программистом.

Библиотека pyA20 упрощает работу с контактами (пинами) микрокомпьютера, то есть при помощи нее можно по команде на каждый из пинов подавать сигнал, а также считывать информацию с них.

Разработанное приложение имеет следующие функции: создание и изменение расписания кормления, автоматическая выдача порций согласно этому расписанию, выдача порций задаваемого пользователем веса вручную, вне расписания, сбор, хранение и показ статистики по выданному и не съеденному питомцем корму, хранение и изменение информации о питомце.

В продолжение разработки планируется перенести электронную часть в другой корпус (не самодельный, а напечатанный при помощи 3D-печати), и добавить дополнительные функции созданному умному устройству, например, мониторинг количества корма в баке.

Список литературы:

1. Orange Pi One – четырёхядерный мини-ПК. [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://micro-pi.ru/orange-pi-one-opi-one-h3/ (дата обращения 30.09.2020)
2. Марк Лутц. Изучаем Python, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 1280 с., ил.
3. Джозеф Хокинг. Unity – в действии. Мультиплатформенная разработка на C# : [рус.]. – 2. – СПб : Питер, 2016.
4. Grinberg M. Flask Web Development. Developing web applications with Python – O’Reilly Media, 2014 – 258 p.
5. pyA20 0.2.12. [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://pypi.org/project/pyA20/ (дата обращения 01.10.2020)