これらの素晴らしいウェアラブル プロジェクトにより、DIY テクノロジーをどこにでも持ち込むことができます

電子機器の小型化により、モバイル性の高いセンサーや IoT デバイスをほぼどこにでも設置できるようになり、前例のない接続とデータ収集の時代が到来しました。 そして、これらの新機能を利用して、メーカー コミュニティは、問題が発生する前に問題を発見できることを期待して、有用な情報の表示から健康データの収集まで、あらゆることを行う便利なプロジェクトを作成してきました。 Hackster.io でウェアラブル テクノロジー月間を祝い、お気に入りのポータブル テクノロジー プロジェクトをいくつかご覧ください。

アルツハイマー病は、記憶力と思考能力を低下させることによって、自分自身の本質そのものを破壊する極めて破壊的な病気です。 65 歳以上の 9 人に 1 人がこの病気に苦しんでいるため、アブドラ・サディク氏は、基本的なリマインダーを表示し、時間を表示し、着用者の位置を監視し、緊急時には介護者に警告することもできる支援スマートウォッチを開発することにしました。 これは、Infineon センサー ハブを Arduino MKR1000 ボードと組み合わせて使用​​し、センサー情報を読み取り、スマートフォンまたは IoT プラットフォームに送信することで機能します。

Arduboy の Kevin Bates は、新しいフォーム ファクターで実行されるカスタム Arduboy ゲームを紹介する方法として Arduglasses を設計しました。 このフレームは、ATmega32U4 マイクロコントローラーと入力入力用の小さなジョイスティックを含む一連の PCB から作られています。 しかし、このショーの主役は、レンズを構成する前面の 2 枚の透明な OLED パネルであり、その結果、未来的な光るメガネが完成します。

Sindre Havoland のスマートウォッチは、Apple Watch を DIY で再現したもので、本物よりもはるかに低コストでさまざまなセンサーを統合しようとしています。 彼の設計は、マイクと BMP680 ガス センシング モジュールの隣のプライマリ PCB 上に配置された nRF53 SoC を中心に展開しています。 カラー IPS スクリーンにはいくつかの便利なデータ ポイントが表示され、その下に内蔵されたワイヤレス充電パッドを使用すると、ケーブルを使わずにすばやく充電できます。

前述のアルツハイマー病アシスタントと同様に、ニック・ビルド氏によるメモリー・ピル・プロジェクトは、高齢者が最後に薬を服用したのがいつかを知り、偶発的な過剰摂取や過少摂取を避けることを目的としています。 ユーザーが薬瓶の上部を外すたびに、小さなボタンが解放され、Arduino Nano 33 IoT のピンの状態が変わります。 ここから、タイムスタンプがリモート Web API に送信され、将来的にはモバイル ウォッチ アプリで読み取ることができます。

目の見えない人の生活は、交通量の多い道路の横断や隠れた障害物などにより、非常に危険な場合があります。 これに応えて、Salman Faris と Suhail Jr. は協力して Sight と呼ばれるスマート グラスを開発しました。 メガネは Raspberry Pi 3 とカメラ モジュールで構成されており、画像を収集し、TensorFlow を使用して処理して物体を認識します。 次に、チームのアプリケーションはこれらの調査結果をテキスト読み上げでユーザーに読み上げます。

パンデミックが始まった当初、ほぼ全員が、新型コロナウイルス感染症の感染拡大を遅らせることを期待して、お互いに適切な距離を保つことを懸念していました。 Random Stuff We Made によるコロナウェアラブル距離モニター! そして、Sahil Rastogi は、前方の物体がどの程度近くに現れるかを常にチェックすることで、このチェックを自動化することを目指しました。 この回路は、ESP8266 ボード、超音波距離センサー、LED のリング、およびバッテリーで構成されており、メダリオンとして着用されます。

素朴なコンピュータ マウスは数十年前から存在していますが、機能のバリエーションは限られています。 Cameron Coward が開発した Smart Glove は、基本的な動作と左右のボタンのクリックをサポートするこのヒューマン インターフェイス デバイスに、さらなる斬新さを導入する試みです。 動きは加速度計で監視され、USB 経由でホスト コンピュータに送信されます。一方、クリックは 1 対のフレックス センサーで検出されます。

コンパクトな組み込みテクノロジーを使い始めるのは、ほとんどの愛好家だけでなく、一部の専門家にとっても困難です。これが、palyancodr が watchX プラットフォームを開発するきっかけとなったものです。 この多目的ウェアラブルは、Arduino IDE、Atmel Studio、さらにはブロックベースの Scratch 言語でプログラムできます。 この時計には、128x64 OLED スクリーン、Bluetooth 接続、さまざまなセンサーと入力デバイスが統合されています。 何よりも、新しいハードウェア コンポーネントまたはソフトウェアの変更により、機能を簡単に拡張できます。

マルチメーターは、電気技師から電気技術者まで、あらゆる人が使用する基本的なツールの 1 つですが、部品に焦点を当てながら画面を前後に移動させるのは難しい場合があります。 アラン・マウアー氏は、小型のOLEDスクリーンとArduino Micro Proをスマートグラスのアドオンに統合することで、このデータをスマートグラスのアドオンで表示できるようになりました。 マルチメータは、値を小さなコード化されたパケットとして Bluetooth 経由で待機中の Bluetooth 4.0 モジュールにワイヤレスで送信します。

satyamkr80、Bipin Tiwari、Swati Sharma によって作成されたこの手袋ベースのプロジェクトの目標は、ユーザーが実行した手話記号をインテリジェントに認識し、読み取り可能なテキストに翻訳できるシステムを開発することでした。 5 つの曲げセンサーのセットが手袋の各指/親指の関節の上に配置され、Arduino Nano ボードに接続されました。Arduino Nano ボードは、アナログ値をデジタル値に変換し、Bluetooth 経由でホスト デバイスに送信します。 値に基づいて、モバイル アプリは対応する文字を視聴者に表示します。

私たちがスマートウォッチで見慣れている典型的な OLED スクリーンは、しばらくすると非常に退屈になることがあります。そのため、Prototype Mechanic は、ニキシー管を使用して時刻を表示する小型時計を考案しました。 彼のプロジェクトには、時間と日付の両方を表示できる 4 つのニキシー管が組み込まれています。 何よりも、バッテリーは最大 3 か月持続し、5V USB 電源で充電できます。

米国人口の約 1% が発作に苦しんでおり、次にいつ発作が起こるかという不安は、信じられないほど衰弱させる可能性があります。 テリー・ロドリゲスとサルマ・マヨールキンは、機械学習の力によって次の発作がいつ起こるかを予測するウェアラブルデバイスを構築しました。 二人は、以前の発作イベントの 106 GB データセットを使用してカスタム モデルをトレーニングし、Mindwave Mobile ヘッドバンドを使用して新しいデータを Raspberry Pi Zero W に読み込むことで、ほぼリアルタイムの通知を生成することができました。

マニバンナンのヘルスコネクト アームバンドは、患者が定期的かつ頻繁な検査を受けることができなかった、新型コロナウイルス感染症のパンデミックの初期に誕生しました。 この問題に対する彼の解決策は、心拍数モニター、SpO2 酸素センサー、温度センサー、転倒検出用の加速度計を 1 つのウェアラブル デバイスに組み合わせて、継続的な健康状態のモニタリングを行うことでした。 次に、このデータは Microchip AVR-IoT WA 開発ボードから、AWS を利用した安全な監視 Web ページに送信されました。

私たちの多くにとって、ペットの健康は私たち自身の健康と同じように維持されており、ペットの健康には十分な運動を確保することが不可欠であることを意味します。 Mithun Das のペット活動トラッカーは、犬の首輪に簡単に取り付けられる小型の電池駆動モジュールに機械学習が組み込まれています。 XIAO BLE Sense モジュールは加速度計データを読み取り、現在のアクティビティを推測し、そのデータを携帯電話に送信して簡単に表示できるようにします。

おそらくこのリストの中で最も先進的なプロジェクトである Relativity デバイスは、SteamVR をサポートし、3D 位置を推定するニューラル ネットワークを使用したボディトラッキングもサポートするオープンソース VR ヘッドセットです。 このヘッドセットは、120 fps で画像を出力できるデュアル 2K ディスプレイのおかげで可能になりました。 すべての計算能力は、カスタム PCB に取り付けられた Microchip SAM3X8E Cortex-M3 プロセッサと、モーション トラッキング用の MPU-6050 IMU から得られます。

このリストの最後の手袋は、患者の進行状況に関する貴重なデータを生成することで脳卒中リハビリテーションを支援することを目的としています。 パデュー大学の 7 人からなるチームによって構築された ExoMIND グローブは、合計 7 つの IMU を使用しており、全体の位置を追跡するために各指の端に 1 つと前腕に 2 つが配置されています。 単一の EMG センサーが着用者の筋肉からの電気活動を測定し、すべてが Arduino によって読み取られ、さらに分析するためにこのデータがホスト アプリケーションに送信されます。