Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- collabsynth:triggerwand [2022/05/06 12:03] – fmas
+++ collabsynth:triggerwand [2022/05/10 14:17] (aktuell) – [Umsetzung] fmas
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 ===== Umsetzung =====
-Während der Umsetzung haben wir uns dafür entschieden, dass wir vorerst auf die Farbkodierung zu verzichten. Somit erhöht sich die Anzahl der Sensorpositionen von zwei pro Arduino auf bis zu sechs pro Arduino. Auf diese Weise konnten wir einen Prototypen mit 16 Sensorpositionen (d.h. 16 Fotoresistoren) mit nur 3 Arduinos bauen:
+Während der Umsetzung haben wir uns dafür entschieden vorerst auf die Farbkodierung zu verzichten. Somit erhöht sich die Anzahl der Sensorpositionen von zwei pro Arduino auf bis zu sechs pro Arduino. Auf diese Weise konnten wir einen Prototypen mit 16 Sensorpositionen (d.h. 16 Fotoresistoren) mit nur 3 Arduinos bauen. Statt einem Mikrocontroller als USB-Host verwenden wir nun einen Raspberry Pi um die Werte von den verschieden Arduinos bzw. Sensoren zu aggregieren und zu verarbeiten.
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 ==== Code ====
 https://github.com/wuxmax/mensch-musik-maschine
+Unsere Software-Implementierung besteht aus zwei Teilen: C++ Code, der auf dem Arduino läuft und Python Code, der auf dem Raspberry Pi läuft.
+Während der Arduino-Code recht simpel ist und auch so bleiben wird, entwickeln wir die Raspi-Code noch weiter.
+Der Rapsi-Code ist modular und konfigurierbar konzipiert. Aktuell gibt es Module für folgedne Zwecke:
+  * Auslesen der Sensordaten
+  * Verarbeitung der Sensordaten (aktuell Transformation in MIDI Noten)
+    * Aktuell sind ein einfaches Keyboard und ein einfacher Sequencer implementiert
+  * Ansteuern des externen MIDI-Gerätes
+  * Visaulisierung des Sensor-Werte-Matrix im Terminal
+===== Ausblick =====
+ * Hardware
+    * Erweiterung auf 48 Sensoren (bspw. 5x8 oder 3x16, ist aber flexibel)
+      * Bau von 5 weiteren Arduino-Boards
+    * Prototyp zu robustem Aufbau
+      * Transfer auf einen anderen Untergrund
+      * Fixierung der Platinen, Kabel, etc.
+    * Experimentieren mit verschiedenen Beleuchtungssituationen
+  * Software
+    * Robostere Datenverabeitung (bspw. adaptives Clusteringverfahren zur bestimmung der Trigger-Schwellwerte)
+      * Ziel ist es, dass sich das System permanent an veränderte Lichtverhältnisse anpassen kann
+    * Sounderzeugung vollständig auf dem Raspi (oder leistungsfähigerem Computer, falls notwendig)
+      * Hier müssen wir uns noch damit auseinandersetzen, welche Software sich am besten dazu eignet und wie sie sich ansteuern lässt (Kandidaten sind PureData, Max, Ableton, etc.)
+    * Automatische Zuordnung von I2C-Adressen via eines Konfigurationsmodus, bei dem die Sensoren in einem festgelegten Muster nacheinander angeleuchtet werden