.NET

Este artículo es una continuación de los siguientes:

• Sensor de humedad y temperatura con Arduino. Primera parte: El hardware.
• Sensor de humedad y temperatura con Arduino. Segunda parte: firmware.
• Sensor de humedad y temperatura con Arduino. Tercera parte: HttpRelay.

Utilizando la base desarrollada en artículos anteriores, se construyó un gadget para el escritorio de Windows 7 que nos muestra información sobre la temperatura y la humedad y cuyo aspecto se puede ver en la figura siguiente.

Además del manifiesto que le define, el gadget está compuesto de Html/CSS, JavaScript e imágenes que definen su background. El siguiente artículo que explica como desarrollar un gadget para Windows resultó muy útil.

Toda la lógica ha sido implementada en JavaScript utilizando Jquery y las APIs de visualización de Google.

El gadget establece un timer que ejecutará una medición de forma periódica cada minuto utilizando ajax. Si la petición tiene éxito se ejecutará la función measureReceived.

En la función measureReceived, ejecutada después de cada medición, se actualizarán los valores de las medidas, así como del gráfico que representa su historia. También se calcularán y actualizarán los estadísticos valor medio, mínimo y máximo de la humedad y temperatura.

El código fuente se adjunta al artículo.

Este artículo es una continuación de los siguientes:

• Sensor de humedad y temperatura con Arduino. Primera parte: El hardware.
• Sensor de humedad y temperatura con Arduino. Segunda parte: firmware.

El acceso a través del puerto serie resulta inconveniente para el propósito de crear un gadget para el escritorio de Windows 7, por lo que se hace necesario escribir un pequeño programa que nos permita trasladar peticiones HTTP convencionales a peticiones a través del puerto serie. Se ha escrito dicho programa y se ha denominado HttpRelay.

Dicho programa se queda residente como un icono en la barra de notificaciones encargándose de trasladar las peticiones HTTP GET a comandos a través del puerto serie que se haya configurado. De esta forma, podemos comunicarnos con el Arduino a través de HTTP.

El programa se configura a través de un archivo xml que indica la URI en la que se debe escuchar y el puerto serie COM al que se delegará la respuesta, así como, la velocidad en bits por segundo a la que se debe utilizar el puerto.

El programa traslada al puerto serie el parámetro de query llamado ‘q’ por lo que si deseamos obtener mediciones de temperatura y humedad con la configuración anterior, utilizando el comando ‘g’ definido en el firmware, deberemos utilizar la URL: ‘http://localhost:8080/?q=g’

El programa HttpRelay, escrito en c#, utiliza la clase HttpListener para realizar la escucha en una URL determinada. Su código fuente se adjunta en este artículo.

El modelo de led RGB utilizado teóricamente soporta hasta 5W y proporciona 70 lúmenes, sin embargo, en el circuito implementado, se controlará a una potencia mucho menor con una corriente máxima aproximada por color de 60ma. Aún así, esa corriente es demasiada para los puertos del arduino, por lo que se hace necesario intercalar un circuito controlador que soporte corrientes de esa magnitud.

El circuito controlador elegido es el chip ULN2003AN que utilizamos a modo de relé para encender y apagar cada led.

El led tiene cuatro puertos, un ánodo común y un cátodo para cada uno de los colores: rojo, verde y azul. Al combinarse estos colores en distintas proporciones podemos crear la sensación de estar viendo casi cualquier color.

El esquema de circuito se muestra en la siguiente figura:

El sketch Arduino le programa para recibir mensajes de cambio de color del led vía el puerto serie en un formato ‘COLOR R G B’. Una vez recibido el mensaje utiliza la función analogWrite para controlar la corriente que circulara cada led vía modulación de anchura de pulso (PWM).

Posteriormente se realizo un programa en .NET que permite especificar el color del led de una forma amigable. El siguiente video muestra el resultado:

Se adjunta un archivo con el código del sketch arduino y el programa de .NET.

Los servomotores son motores que integran una circuitería de control que permiten posicionar su eje dentro de un rango. Típicamente los servomotores permiten posicionar el eje con precisión dentro de un rango angular de 0 a 180 grados aproximadamente.

Constan de tres señales de entrada: alimentación, referencia, y señal de control. Utilizando la señal de control se puede posicionar el motor dentro del rango. El control se realiza a través de pulsos de duración determinada de la señal de control. Por ejemplo, para posicionar un servomotor controlado con pulsos de 1msg a 2msg de rango 0-180 grados a 90 grados necesitaríamos suministrar a la señal de control un pulso de 1.5msg de duración.

Se conecta el control del servomotor a la salida digital número 9 del Arduino que programaremos para recibir mensajes de posicionamiento a través del puerto serie, interpretarles y posicionar el servomotor. Para ello utilizaremos las librerías de control de servos (Servo) y de delimitación de mensajes del puerto serie (Messenger).

La inicialización del programa del Arduino se muestra en la siguiente figura donde simplemente indicamos a la librería de control de servos que se utilizará el pin 9 para el control, inicializamos el puerto serie a 115200 baudios e inicializamos la librería de procesado de mensajes.

Dentro del bucle principal simplemente se leerá el puerto serie esperando mensajes de la forma ‘SERVO n’ donde n es un número de 0 a 178 que indica el ángulo en grados donde se desea posicionar el motor. Una vez interpretado el mensaje satisfactoriamente se posicionara el servomotor y se añadirá un pequeño retraso de 15msg que permita al servomotor posicionarse antes de recibir otra orden.

Para la aplicación WPF diseñaremos una clase con una única propiedad que permita establecer la posición del servo. Haremos que dicha propiedad sea ‘Bindable’ para poderla enlazar de forma natural con los controles de interface gráfico.

La parte principal de dicha clase se muestra en la figura siguiente:

y se creará un interface gráfico para el control en XAML enlazando a dicha propiedad de la siguiente manera:

El resultado se puede ver en el siguiente video. El código fuente de ambos programas se adjunta en el artículo:

Utilizando un Arduino y el chip sensor de temperatura TMP36 se construye un sencillo termómetro tal y como se propone en el circuito diez de la guía de experimentación de adafruit.

El circuito es extremadamente sencillo, basta conectar los pins de alimentación y referencia del sensor para alimentarle, y que de esta forma nos proporcione en su otro pin un voltaje proporcional a la temperatura, el cual leeremos a través de la entrada analógica número 0 del Arduino, cuyo ADC nos proporciona una resolución de 10 bits.

El programa cargado en el Arduino es simplemente un bucle que cada segundo lee el voltaje de la entrada analógica y le convierte en un valor de temperatura utilizando las indicaciones de la hoja de características del sensor, enviando posteriormente este valor por el puerto serie.

El programa de PC leerá de forma continua los valores de temperatura que le vayan llegando por el puerto serie virtual (USB) y representándoles en pantalla. Su código principal es el siguiente (Aplicacion WPF en C#):

Con lo cual podremos leer en la pantalla del PC el valor de temperatura procedente del sensor, el cual se actualizará cada segundo.

El efecto de transición entre imágenes disolver o ‘dissolve’ consiste en una interpolación desde la imagen inicial hasta la imagen final en un periodo de tiempo determinado.

Para ello se definirá un parámetro t, que representa el progreso de la transición y cuyo rango es de 0 a 1. Un valor de cero significa que la transición aún no ha comenzado, es decir, aún se muestra completamente la imagen de origen, mientras que un valor de 1 significa que se ha completado el 100% de la transición, es decir, se mostrará la imagen de destino. Un valor de 0.5 significaría que la transición está al 50% por lo que se mostraría una mezcla a partes iguales de la imagen de origen y la imagen de destino.

Para su implementación se utilizará un WriteableBitmap. Los pixeles de un WriteableBitmap en Silverlight se representan como valores pargb lo que implica que el canal alpha, encargado de representar el nivel de opacidad, debe ir premultiplicado por lo que para representar un color rojo 50% transparente el pixel debería contener los valores [0.5,0.5,0,0]. De todas formas, para el caso que nos ocupa simplemente realizaremos la interpolación entre cada uno de los componentes de cada pixel de la imagen.

Si representamos cada pixel como un vector de cuatro componentes, siendo tr el vector que representa a un pixel de la transición, o a uno de la imagen de origen y d a uno de la imagen de destino el calculo de cada uno de los pixeles de la transición para un t dado se realiza mediante la siguiente expresión:

siendo x,y las coordenadas del pixel.

El siguiente programa en Silverlight muestra el efecto de transición con dos imagenes predefinidas.

El código fuente del programa se encuentra adjunto al artículo.

Una de las novedades introducidas en la versión 3 de Silverlight es la clase WriteableBitmap que nos permite la generación dinámica de mapas de bits o bitmaps.

Su funcionamiento es muy sencillo, basta con pasar en el constructor el número de pixels de ancho y de alto que queremos que tenga la imagen para generarla y una vez generada podemos acceder a su contenido a través de la propiedad Pixels.

En el siguiente fragmento de código se construye un bitmap de 320x200 pixels y se establece el pixel en la posición (x, y) al color (r,g,b). Una vez modificado el bitmap se debe llamar a la función Invalidate para actualizar su contenido.

   1: var bitmap = new WriteableBitmap(320,200);

   2: var pixelColor = BitConverter.ToInt32(new byte[] { (byte)b, (byte)g, (byte)r, 255 }, 0)

   3: bitmap.Pixels[x + y * bitmap.PixelWidth] = pixelColor;

   4: bitmap.Invalidate();

Por supuesto es necesario asignar el bitmap a la propiedad Source de un control Image para representarle en pantalla.

Una funcionalidad interesante añadida es el método Render que permite representar en el bitmap un control gráfico descendiente de UIElement después de aplicarle una transformación (rotación,escala,posición) lo que abre la puerta a la generación de interesantes efectos.

La siguiente ilustración muestra la generación dinámica de bitmaps. Si posa el cursor sobre la imagen podrá ver una representación de metaballs construida sobre un WriteableBitmap.

Utilizando la técnica descrita en el artículo anterior se ha representado el contenido espectral de una canción en una estructura tridimensional. Para ello se representa el espectro de cada pequeño tramo temporal de la canción en la cara frontal del cubo desplazándose en profundidad a medida que pasa el tiempo y va llegando nuevo contenido espectral.

El resultado se observa a continuación aunque la calidad del video no es demasiado buena y se observan inconsistencias en el framerate que ‘estropean’ la continuidad del efecto.

Cada plano del eje Z o de profundidad representa a un espectro. Cada espectro se representa en cada plano X-Y del volumen modificándose ligeramente de forma aleatoria el contenido del eje Y o altura con objeto de mejorar la estética del efecto. Con el mismo objetivo se aplica una pequeño efecto de escala al volumen que representa la energía promedio del espectro del intervalo de la canción que esta sonando en ese instante.

El sonido pertenece a un fragmento de uno de los episodios de la cuarta temporada de Battlestar Galactica y ha sido extraído de aquí.

Los algoritmos genéticos están inspirados en la teoría de la evolución de Darwin y forman parte de la computación evolutiva, área de rápido crecimiento dentro del campo de la inteligencia artificial.

Los seres vivos están compuestos por células. En cada una de la células de un organismo se encuentra el mismo conjunto de cromosomas. Los cromosomas son cadenas de ADN y sirven como modelo para el organismo, es decir, el organismo se construirá o desarrollará en base a las instrucciones codificadas en su cromosomas.

Un cromosoma está compuesto por genes, bloques de ADN. Cada gen codifica una proteína particular. Se podría decir que cada gen codifica un rasgo, como por ejemplo el color de los ojos. Los diferentes rasgos son llamados alelos (ojos azules, ojos marrones). Cada gen tiene su propia posición dentro del cromosoma.

El conjunto completo de material genético (todos los cromosomas) es llamado genoma. Un conjunto particular de genes del genoma se llama genotipo. El genotipo es la base para el fenotipo, las características físicas y mentales que presentara el organismo al desarrollarse.

Durante la reproducción, el material genético de cada uno de los padres se recombina al formarse los gametos, células cuyo material genético se fusionará en la fecundación. Existe un complicado conjunto de sistemas encargados de asegurar la integridad de la molécula de ADN con el fin de preservar la información hereditaria y reparar la mayor parte de las alteraciones que pueda experimentar, sin embargo, aproximadamente uno de cada mil errores no es corregido por lo que la información se ve alterada de una generación a la siguiente apareciendo lo que se denomina mutación, que hace referencia a cualquier cambio permanente en el material génico no debido a la segregación independiente de los cromosomas o a la recombinación que ocurre durante el proceso de meiosis.

Las mutaciones se producen al azar y son generalmente perjudiciales, aunque en ocasiones también ocurren mutaciones beneficiosas que confieren alguna ventaja a las células en las que aparecen.

Tanto las recombinaciones como las mutaciones beneficiosas son las causas de las grandes variaciones que muestran los individuos de una misma especie. Los individuos que presenten una mejor adaptación a su entorno es más probable que tengan descendientes formados en base a su material genético.

Los algoritmos genéticos permiten encontrar buenas soluciones para una clase de problemas cuya solución sería difícil de encontrar utilizando otros métodos. Conceptualmente establecen una analogía entre el conjunto de soluciones de un problema y el conjunto de individuos de una población. Cada individuo representa una posible solución al problema y se parte de un conjunto de individuos normalmente generado al azar que se hará evolucionar de tal forma que las nuevas generaciones contengan soluciones mejores para el problema a resolver.

De forma general el proceso es el siguiente:

1. Generar una población aleatoria de n cromosomas (posibles soluciones al problema).
2. Evaluar la adaptación f(x) de cada cromosoma x en la población. Dicha función evaluara la bondad de la solución que presenta cada cromosoma.
3. Si se cumple la condición de finalización (típicamente el haber encontrado una solución aceptable o llegar a un número de generaciones máximo) detener el algoritmo.
4. Generar una nueva población. El proceso de crear una nueva generación típicamente se divide en cuatro pasos: Selección, Cruzamiento, Mutación y reemplazo.
5. Reemplazar la antigua generación por la nueva.
6. Ir al paso 2.

Un ejemplo de resolución de este tipo de problemas lo encontramos en la reciente implementación por Roger Alsing de un algoritmo genético para aproximar una imagen utilizando un número pequeño de polígonos traslucidos.

El funcionamiento del algoritmo, variante del proceso descrito anteriormente, se puede resumir en los siguientes pasos, tal y como Roger describe en su blog:

1. Generar una cadena de ADN de forma aleatoria. Esta cadena contendrá las instrucciones para pintar cada uno de los polígonos que aparecen en pantalla.
2. Generar una nueva cadena de ADN copiando la cadena de ADN anterior mutándola ligeramente.
3. Utilizar la cadena para representar los polígonos en pantalla.
4. Comparar el resultado con la imagen original.
5. Si la nueva imagen se parece más a la imagen original sobrescribir la cadena de ADN original con la nueva cadena.
6. Repetir desde 1.

Se puso su implementación a prueba con una imagen arbitraria y se dejo evolucionar al ‘organismo’ durante aproximadamente media hora. En el siguiente video se puede ver el proceso de evolución acelerado por un factor de 32.

La imagen final generada se corresponde con la generación 117653 y está compuesta por un total de 78 polígonos con una media de 8 puntos por polígono.

Se puede descargar el código fuente del programa en el blog de Roger Alsing.

Fuentes| Introduction to Genetic Algorithms | Wikipedia | Fundamentos biológicos de la conducta

Fiji es un proyecto experimental que permite ejecutar aplicaciones Silverlight fuera del navegador, es decir, como aplicaciones de escritorio en su propia ventana. Su objetivo final es coger los archivos de aplicación (.xap) de Silverlight y utilizarles para generar un archivo ejecutable que no necesite del navegador para funcionar.

Para ello se utiliza el mismo mecanismo que algunos navegadores utilizan para cargar sus plugins, NPAPI (Netscape Plugin API).

Para utilizar Fiji solo es necesario pasarle como parámetro la ruta completa del archivo .xap que contiene la aplicación Silverlight, por ejemplo, “fiji.exe C:\AplicacionSilverlight.xap”.