Posture Pal dengan Walabot – Pemantauan Jarak Waktu Nyata untuk Mencegah Nyeri Leher & Punggung

Jaga leher dan punggung Anda tetap sehat dengan memantau postur duduk Anda secara real-time. Sistem Posture Pal memadukan sensor jarak Walabot dengan Raspberry Pi dan aplikasi Android kustom untuk memberikan umpan balik instan dan mencegah nyeridari lesu.

Komponen Hardware

Walabot

Raspberry Pi 3 Model B

Mengapa Saya Membangun Posture Pal

Sebagian besar profesional menghabiskan 7–8 jam sehari di meja. Masalah umum adalah kepala yang condong ke depan dan tulang punggung yang membulat, yang memberatkan excess pada tulang leher rahang. Postur kepala condong 15° dapat menggandakan beban efektif pada leher, meningkatkannya dari 10–12 lb menjadi 27 lb (4,5–5,5 kg) [1]. Studi menunjukkan bahwa fleksi leher 20° menggandakan kemungkinan nyeridari leher terkait pekerjaan.

Saya menciptakan Posture Pal untuk memberikan pengingat yang lembut dan berbasis data yang membantu pengguna mempertahankan postur yang tepat tanpa peralatan yang merepotkan. Rilis saat ini menampilkan aplikasi Android open-source yang memberitahu pengguna ketika mereka terlalu dekat ke layar.

Langkah 1: Mulai Server pada Pi

1. Instal Walabot SDK pada Raspberry Pi Anda. 2. Gunakan Flask untuk mengekspos data jarak Walabot melalui web API sederhana. 3. Kloning kode server dari GitHub dan jalankan.

 pip install flask --user git clone https://gist.github.com/justinshenk/aa1e1eb7ceb87fd82f0b655b5ad20c8a posture-server cd posture-server python3 server.py 

Skrip server.py membuat dua endpoint: /set – menerima jarak saat ini dari Walabot. /status – mengembalikan jarak terakhir yang diukur sebagai JSON.

 #!/usr/local/env python import json import time from flask import Flask, jsonify, request, Response app = Flask(__name__) distance = 0 @app.route('/set') def set(): global distance distance = request.args.get('distance') return jsonify(distance) @app.route('/status') def status(): return Response(json.dumps({'status': distance})) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=3000) 

Dalam terminal kedua mulai loop pengukuran jarak Walabot:

 python3 distance.py 

Skrip membaca kedalaman target melalui wlbt.get_targets() dan mengirimkannya ke server Flask:

 targets = wlbt.get_targets() distance = str(targets[0].zPosCm) import requests r = requests.get("https://localhost:3000/set?distance=" + distance) 

Langkah 2: Jalankan Aplikasi Android

Unduh APK yang telah dibuat atau kloning sumber dari GitHub: Walabot‑PosturePal. Aplikasi menggunakan GraphView untuk plotting langsung dan HTTP long polling untuk mengambil jarak setiap detik.

 // Fetch distance via JsonObjectRequest String url = "https://192.168.0.100:3000/status"; // replace with your Pi IP final JsonObjectRequest jsonObjectRequest = new JsonObjectRequest( Request.Method.GET, url, null, new Response.Listener<JSONObject>() { @Override public void onResponse(JSONObject response) { Double distance = 0.; try { distance = response.getDouble("status"); // Update graph dataset = updateData(dataset, distance); // Update text display currDistance.setText("Distance: " + String.format("%.2f", distance)); } catch (JSONException e) { e.printStackTrace(); } // Poll every second new Timer().scheduleAtFixedRate(new TimerTask() { @Override public void run() { queue.add(jsonObjectRequest); } }, 0, 1000); } } ); 

Langkah 3: Kalibrasi

Gunakan aplikasi untuk menetapkan postur dasar dan sesuaikan ambang sensitivitas. Ini memastikan peringatan hanya memicu ketika Anda menyimpang dari jangkauan nyaman Anda.

Lihat kode sumber dan dokumentasi lengkap untuk membangun atau memodifikasi sistem untuk penggunaan Anda sendiri.