tvv2000

Обновление по теме. Начал писать математику метрик, оказалось что ~33 пакета в секунду (реальный потолок Android BLE стека) для некоторых метрик недостаточно - нужно 100 Гц. На XIAO решил батчингом: прошивка накапливает 5 сэмплов и шлёт одним BLE пакетом с timestamp с прошивки на каждый сэмпл. Работает, подтверждено на реальных данных.

По WT9011 - судя по документации, при Output Rate 100 Гц прошивка автоматически переходит в батч-режим (несколько сэмплов в одном BLE пакете). Датчик ещё едет, по факту отпишусь.

Выложил первую версию приложения **G-Force** в RuStore: https://www.rustore..../app/org.vts.gf

 

Это open-source альтернатива Carv для анализа техники карвинга. Проект называется OpenCarv, приложение G-Force чтобы избежать юридических вопросов.

 

Что готово сейчас:

- Панель конфигурации

- Панель тренировки

 

Железо: датчик WT9011DCL-BT5.0, ~2000₽ на Ozon, паять ничего не надо - только прикрепить на манжету ботинка. Через пару недель получу датчик и подключу к приложению.

 

Что планируется: метрики карвинга аналогичные Carv - edge angle, turn shape, turn closure, G-force, edging similarity. Вся обработка на телефоне из сырых IMU данных.

 

Где не хватает помощи: реальное тестирование на склоне. Алгоритмы можно отлаживать на синтетике, но нужны реальные данные спусков.

 

Про обучающие видео: в Carv все видео вертикальные под телефон -это важно для удобства просмотра во время тренировки. YouTube для этого не очень подходит. Если есть кто снимает обучающий контент по карвингу в вертикальном формате и готов поделиться - буду рад сотрудничеству. Пока как временное решение буду использовать YouTube embed с нарезкой нужных фрагментов.

Репозиторий: https://gitverse.ru/vtsukanov/OpenCarv

 

Буду рад фидбеку и тестировщикам

Спасибо за развёрнутый и конструктивный отзыв, рад что проект вызывает интерес!

По существу:

Про сложность и время - согласен что задача комплексная, но я смотрю на это как на вайбкодинг эксперимент. Основная идея опираться на существующее приложение Carv как референс - не изобретать велосипед, а повторить проверенные метрики с открытым железом. Надеюсь это сократит путь.

Железо - смотрю в сторону WT9011DCL-BT5.0 (говорил с человек на этом форуме, он тоже пытается что то подобное делать, пока заказал на озоне, жду), там паять ничего не надо, только крепление на манжету ботинка. Доступен на Ozon за ~2000руб. Это делает проект повторяемым без паяльника.

README на английском - не проблема, сделаю.

GitHub - было время нас блокировали, поэтому пока GitVerse. Но клон на GitHub разумная идея, добавлю.

Google Play - понимаю важность, но пока не в приоритете. Сначала рабочий прототип.

PlatformIO - честно, не разбирался, посмотрю.
Участие - был бы рад, особенно в тестировании на склоне. Алгоритмы метрик можно отлаживать на синтетических данных, но финальная валидация требует реальных спусков. Если готовы записать несколько спусков с датчиком на ботинке - это было бы очень ценно.

Вообщем попробовал датчик на своих ботах -  120-flex слишком жёсткий - манжета почти не двигается, pitch даёт лишь 5–8° даже при агрессивном наклоне, поэтому движение веперед при инициации поворота буду считать через акселерометр на датчике, ось ay. По тестам при быстром переноси веса вперед датчик видит чёткие импульсы ~0.3–0.4g, назад слабее ~-0.18g. Начал писать окончательное приложение, навайбкодил окно конфигурации. К началу сезону будет полноценное приложение для тестирования на склоне

Заинтересовался девайсом Carv2, но цена кусается — $249 + подписка. Появилась идея сделать open-source аналог с нуля.

Что уже есть:

Железо собрано, себестоимость ~2500₽:

• Seeed XIAO nRF52840 Sense Plus (IMU + BLE встроены)
• LiPo аккумулятор 402030, 200мАч
• Пластиковый корпус + тактическая клипса на манжету ботинка

Где купить:

1. Корпус
2. Клипса на манжету
3. Аккумулятор
4. Датчик

Прошивка написана на Arduino, передаёт по BLE угол закантовки (roll) и наклон вперёд/назад (pitch). Написано базовое Android приложение которое эти углы принимает и отображает.

Что планируется:

Полноценное Android приложение с метриками:

• Угол закантовки и симметрия лево/право
• Форма поворота (S vs Z)
• Стойка — загрузка носка/пятки
• Длительность транзита
• Радиус поворота через физику карвинга
• Ski:IQ — прозрачная оценка на основе физики поворота, не магический алгоритм
• Тепловая карта спуска по GPS

Репозиторий: https://gitverse.ru/vtsukanov/OpenCarv

1. README — описание проекта
2. Прошивка
3. Прототип UI
4. Прототип приложения

К сообщению приложил фото датчика + видео работы датчика и приложения. Видео не сомг залить, можно посмотреть здесь https://gitverse.ru/...21135_small.mp4

Прошу покритиковать идею и техническое описание из README. Буду рад советам от тех кто катается и понимает в технике.

Все это здорово, но как туда добраться, 50 тыс, аэрофлот туда обратно из мск, это перебор

повторю картинку с меню из шахдага, не думал что так получится

Если кому итересно, фотал меню ресторана который в отеле Шахдаг

Кстати юнипея там нет, только в Баку могли снять в банкомате, так что в шахдаге карта или наличка

А вообще есть большая красная кнопка? Неужели так трудно отключить питание