Walabot과 함께하는 자세 교정기

Walabot SDK를 설치합니다.

Python 라이브러리 Flask를 사용하여 Walabot 대상 거리를 제공하므로 Raspberry Pi에서

pip 설치 플라스크 —사용자
git clone https://gist.github.com/justinshenk/aa1e1eb7ceb87fd82f0b655b5ad20c8a 자세-서버
cd 자세-서버
python3 server.py

Python 스크립트 server.py는 Flask 서버를 사용하여 Walabot에서 거리를 얻기 위한 끝점을 제공합니다.

#!/usr/local/env python
json 가져오기
시간 가져오기
플라스크에서 가져오기 Flask, jsonify, 요청, 응답
app =Flask(__name__)
거리 =0
@app.route('/set')
def set():
전역 거리
distance =request.args.get('distance')
jsonify(거리)를 반환
@app.route('/status')
def status():
Return Response(json.dumps({'status':distance}))
__name__ =='__main__'인 경우:
app.run(host='0.0.0.0', 포트=3000)

다른 터미널 창에서 Walabot으로 대상 거리 감지 시작:

python3 distance.py

대상/사용자까지의 거리는 내부 API를 통해 액세스됩니다.

wlbt.get_targets()

대상 깊이는 zPosCm을 통해 액세스되고 URL 변수를 사용하여 서버에서 업데이트됩니다.

거리 =str(targets[0].zPosCm)
r =requests.get(“http://localhost:3000/set?distance=” + 거리)

2단계. Android 앱 시작

Android 앱을 다운로드합니다.

앱은 데이터를 표시하기 위해 GraphView를 사용하고 상태를 요청하기 위해 HTTP 롱 폴링을 사용합니다.

// JsonObjectRequest를 통해 거리 가져오기
String url =“http://192.168.0.100:3000/status”; // 파이 IP 주소로 대체
최종 JsonObjectRequest jsonObjectRequest =new JsonObjectRequest
(Request.Method.GET, url, null, new Response.Listener() {
@Override
public void onResponse(JSONObject 응답) {
Double distance =0.;
try {
distance =response.getDouble(“status”);
// 그래프 업데이트
dataset =updateData(dataset, distance);
…
// 업데이트 텍스트 표시
currDistance.setText("Distance:" + String.format("%.2f", distance) ));
...
// 매초 폴링
new Timer().scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
queue.add(jsonObjectRequest);
}
}, 0, 1000);

Android 앱의 소스 코드는 https://github.com/justinshenk/Walabot-PosturePal에서 사용할 수 있습니다. 직접 빌드하거나 APK를 설치하기만 하면 됩니다. 앱을 엽니다.

3단계:보정

Android 앱은 비교를 위한 기준 자세를 설정하고 기기의 감도를 수정하는 데 사용됩니다.