ข้ามไปยังเนื้อหา
TESA Open Knowledge

แกะแอปเซนเซอร์: โครงร่วมสี่จังหวะของทุกโปรแกรม

โมดูล 1 — เริ่มต้น: รันของจริงแล้วแกะดูข้างใน · สไลด์: slides.md · ภาพรวมโมดูล · หน้าหลักสูตร

แกะแอปเซนเซอร์สามตัวที่ทำงานได้จริงจนเห็นโครงร่วมสี่จังหวะ import → สร้าง widget ครั้งเดียว → ลูปอ่าน คำนวณ วาด → ui.poll กับปุ่ม back แล้วรู้จัก sensors.bmi270.motion, sensors.radar และ dsp.tilt

เป้าหมาย

หัวข้อที่มีชื่อว่า “เป้าหมาย”

เมื่อจบบทเรียนนี้ คุณจะ:

  1. ระบุได้ว่าแต่ละบรรทัดของ 01_imu_6axis.py, 02_imu_tilt_fusion.py และ 04_radar_presence.py อยู่ในจังหวะใดของโครงร่วมสี่จังหวะ และบอกความต่างของทั้งสามแอปในช่อง “อ่าน คำนวณ วาด”
  2. อธิบายได้ว่าทำไมต้องสร้าง widget ก่อนลูป และวาดจอเฉพาะเมื่อค่าเปลี่ยน โดยบอกผลเสียที่เกิดถ้าทำตรงข้ามได้อย่างน้อยสองข้อ
  3. อ่านค่าจาก sensors.bmi270.motion() และ sensors.radar() บอกหน่วยของ accel (m/s²) กับ gyro (dps) คำนวณขนาดเวกเตอร์ความเร่ง |a| และใช้ dsp.tilt แปลงเป็นมุม roll กับ pitch ได้

ก่อนเริ่ม

หัวข้อที่มีชื่อว่า “ก่อนเริ่ม”

ผ่านชุดบทเรียน 1.1–1.3 มาแล้ว บทเรียนนี้ต่อยอดโครงโปรแกรมที่เห็นผ่าน ๆ ในบทเรียน 1.3 เปิดตัวอย่าง 01_imu_6axis.py และ 04_radar_presence.py ไว้ใน BENTO IDE

ดูของจริงก่อน

หัวข้อที่มีชื่อว่า “ดูของจริงก่อน”

รันของจริงก่อนแกะเสมอ: รัน 01_imu_6axis.py แล้วขยับหรือเขย่าบอร์ด ตัวเลขหกแกนและแถบ |a| วิ่งตาม จากนั้นรัน 04_radar_presence.py แล้วนั่งนิ่งหน้าบอร์ดเทียบกับออกนอกระยะ ป้ายจะเปลี่ยนจาก CLEAR เป็น PRESENCE

แนวคิด

หัวข้อที่มีชื่อว่า “แนวคิด”

สามแอป 01 (ตัวเลขหกแกน) 02 (เกจมุมเอียง) และ 04 (ป้ายมีคนหรือไม่มีคน) ใช้เซนเซอร์และจอคนละแบบ แต่เดินตาม สี่จังหวะเดียวกัน: (1) import โมดูลแล้วเรียก ui.screen() ทันที (2) สร้าง widget ทุกตัวก่อนลูปแล้วเก็บตัวแปรของตัวที่ต้องแก้ค่า (3) ลูปที่ อ่าน → คำนวณ → วาด แล้วพัก time.sleep_ms(100) (4) ui.poll() ที่ไม่บล็อก ถ้าเจอ handle ของปุ่ม back ก็ raise KeyboardInterrupt เพื่อออกไปเก็บกวาดใน except จังหวะ 1–2 ทำครั้งเดียว จังหวะ 3–4 วนซ้ำจนกดออก พอเห็นโครงนี้ การอ่านโค้ดใหม่จะเร็วขึ้นมาก เพราะรู้ว่าจะหาอะไรตรงไหน

กฎที่พลาดบ่อยคือ สิ่งที่ “เป็น” สร้างก่อนลูป สิ่งที่ “เปลี่ยน” ทำในลูป ถ้าสร้าง widget ในลูป จอจะกระพริบและ widget กองสะสม จนหน่วยความจำหมด อีกนิสัยหนึ่งจาก 04 คือ วาดเฉพาะตอนค่าเปลี่ยน โดยเก็บค่าที่วาดล่าสุดไว้เทียบ (last, was, last_seq) จอจึงนิ่ง และช่องสื่อสารข้ามคอร์ไม่แน่นโดยไม่จำเป็น deadzone ช่วยอีกชั้นให้มุมที่สั่นเล็ก ๆ ใกล้ศูนย์ไม่ทำให้เข็มกระตุก

sensors.bmi270.motion() คืน (ax, ay, az, gx, gy, gz) ในครั้งเดียว ค่าจึงเป็นช่วงเวลาเดียวกันทุกแกน accel มีหน่วย m/s² (วางราบ az ≈ 9.8) gyro มีหน่วยองศาต่อวินาที ขนาดเวกเตอร์ $|a| = \sqrt{a_x^2 + a_y^2 + a_z^2}$ ยุบสามแกนเป็นค่าเดียว วางนิ่งได้ราว 9.8 เขย่าแล้วพุ่งขึ้น sensors.radar() คืน dict ที่มี presence กับ energy ส่วน dsp.tilt(ax, ay, az) คำนวณ (roll, pitch) เป็นองศาในภาษา C ให้ เพราะงานคณิตหนัก ๆ ควรยกให้ C ทำ แล้ว MicroPython คุมตรรกะกับจอ

ตัวอย่างสมบูรณ์

หัวข้อที่มีชื่อว่า “ตัวอย่างสมบูรณ์”

ทำตาม PRIMM: ทาย (Predict) ว่าแต่ละแอปแสดงอะไรก่อนรัน → รัน (Run) → แกะ (Investigate) ด้วยตารางเทียบสามแอปในสไลด์ 02_imu_tilt_fusion.py คือแอปเกจมุมเอียงที่ใช้ dsp.tilt เป็นต้นแบบของ Tilt Monitor ในบทเรียน 1.5

ไฟล์ ไฟล์นี้สอน
examples/01_imu_6axis.py IMU BMI270: dashboard 6 แกนบนจอ
examples/04_radar_presence.py Radar: ป้ายสถานะใหญ่เปลี่ยนสีเมื่อพบคน (event-driven)
examples/02_imu_tilt_fusion.py มุมเอียง: เกจ Arc คู่ (pitch / roll) + ตัวเลข Seg7

สไลด์ของบทเรียนนี้อ้างถึงไฟล์ที่อยู่ในบทเรียนอื่นหรือใน shared/ ด้วย:

เช็กความเข้าใจ

หัวข้อที่มีชื่อว่า “เช็กความเข้าใจ”

คำถามชุดเดียวกันอยู่ใน quiz.yaml สำหรับระบบที่ตรวจอัตโนมัติ

  1. ส่วนใดของสามแอป 01 02 และ 04 ที่เหมือนกันทุกบรรทัดจน copy ข้ามแอปได้เลย (เลือกหนึ่งข้อ · เป้าหมายข้อ 1)

    • ก) ช่องอ่านเซนเซอร์
    • ข) ช่องคำนวณ
    • ค) ลูป ui.poll กับปุ่ม back ที่ raise KeyboardInterrupt
    • ง) ชนิดของ widget ที่สร้าง
    เฉลย

    ค — ตารางเทียบสามแอปแสดงว่าต่างกันแค่ “อ่านอะไร คำนวณอะไร วาดด้วยอะไร” ส่วน poll กับปุ่ม back เหมือนกันเป๊ะ

  2. ถ้าเผลอสร้าง ui.Seg7 ใหม่ทุกรอบในลูป จะเกิดอะไร (เลือกทุกข้อที่ถูก) (เลือกได้หลายข้อ · เป้าหมายข้อ 2)

    • ก) จอกระพริบเพราะวาดทับซ้ำทุกเฟรม
    • ข) widget เก่ากองสะสมจนหน่วยความจำหมดแล้วค้าง
    • ค) ลูปเร็วขึ้นเพราะไม่ต้องเก็บตัวแปร
    • ง) ค่าจากเซนเซอร์แม่นขึ้น
    เฉลย

    ก, ข — สร้าง widget ครั้งเดียวก่อนลูป แล้วในลูปแค่แก้ค่า เช่น seg.text(“42”) จอจึงนิ่งและหน่วยความจำคงที่

  3. ใน 04_radar_presence.py บรรทัด if now != was ทำหน้าที่อะไร (เลือกหนึ่งข้อ · เป้าหมายข้อ 2)

    • ก) หยุดลูปเมื่อไม่มีคน
    • ข) วาดจอเฉพาะตอนสถานะเปลี่ยน ไม่แตะจอเมื่อค่าเดิม
    • ค) เปิดเรดาร์ใหม่ทุกรอบ
    • ง) รอจนกว่าจะมีคนเข้ามา
    เฉลย

    ข — นี่คือการวาดแบบ event-driven เก็บสถานะล่าสุดไว้ใน was แล้ววาดใหม่เฉพาะตอนที่ต่างไปจากเดิม

  4. วางบอร์ดนิ่งราบบนโต๊ะ ค่าจาก sensors.bmi270.motion() ข้อใดสมเหตุสมผลที่สุด (เลือกหนึ่งข้อ · เป้าหมายข้อ 3)

    • ก) ax ≈ 9.8, ay ≈ 0, az ≈ 0
    • ข) ax ≈ 0, ay ≈ 0, az ≈ 9.8 และ gyro ทั้งสามแกนใกล้ 0
    • ค) ทุกแกนเป็น 0 เพราะบอร์ดไม่ขยับ
    • ง) az ≈ 1.0 เพราะหน่วยเป็น g
    เฉลย

    ข — accel มีหน่วย m/s² และวัดแรงโน้มถ่วงด้วย แกนที่ตั้งฉากพื้นจึงได้ราว 9.8 ส่วน gyro วัดการหมุน วางนิ่งจึงใกล้ 0

  5. ถ้า ax = 0, ay = 6, az = 8 m/s² ค่า |a| เท่าไร (เลือกหนึ่งข้อ · เป้าหมายข้อ 3)

    • ก) 14
    • ข) 10
    • ค) 7
    • ง) 100
    เฉลย

    ข — |a| = √(0² + 6² + 8²) = √100 = 10 m/s² เป็นพีทาโกรัสในสามมิติ ค่าใกล้ 9.8 แปลว่าบอร์ดแทบไม่ได้เร่ง มีแค่แรงโน้มถ่วงที่ถูกเอียงไปสองแกน

แล็บ

หัวข้อที่มีชื่อว่า “แล็บ”
  • รัน 01 และ 04 (ถ้ามีบอร์ด) แล้วจดว่าอะไรบนจอเปลี่ยนเมื่อคุณขยับหรือเคลื่อนเข้าใกล้
  • เขียนตารางสี่จังหวะของทั้งสามแอปลงบันทึกการเรียน ช่องไหนเหมือนกันทุกบรรทัด ช่องไหนต่างกัน
  • วางบอร์ดราบแล้วอ่าน |a| ให้ได้ใกล้ 9.8 จากนั้นเอียงแล้วสังเกตว่าแรงโน้มถ่วงกระจายไปที่ ax และ ay อย่างไร

ไปต่อ

หัวข้อที่มีชื่อว่า “ไปต่อ”

บทเรียน 1.5 เราจะ remix สามแอปนี้เป็น Tilt Monitor ของเราเองด้วยการเติมสี่ช่องในไฟล์ฝึก

บทเรียนถัดไป: บทเรียน 1.5 — ลงมือทำ: remix เป็น Tilt Monitor ของเรา

สะท้อนคิด

หัวข้อที่มีชื่อว่า “สะท้อนคิด”
  • ถ้าต้องเปลี่ยนแอป 01 ให้อ่านเรดาร์แทน IMU คุณต้องแก้จังหวะไหนบ้าง และจังหวะไหนไม่ต้องแตะเลย
  • ทำไมการอ่านหกแกนในครั้งเดียวถึงสำคัญกับการคำนวณมุม

คำถามทบทวน

ลองตอบเองก่อน แล้วค่อยเปิดดูเฉลย

  1. ส่วนใดของสามแอป 01 02 และ 04 ที่เหมือนกันทุกบรรทัดจน copy ข้ามแอปได้เลย (เป้าหมายข้อ 1)

    1. ช่องอ่านเซนเซอร์
    2. ช่องคำนวณ
    3. ลูป ui.poll กับปุ่ม back ที่ raise KeyboardInterrupt
    4. ชนิดของ widget ที่สร้าง
    ดูเฉลย

    คำตอบ: C. ลูป ui.poll กับปุ่ม back ที่ raise KeyboardInterrupt

    ตารางเทียบสามแอปแสดงว่าต่างกันแค่ "อ่านอะไร คำนวณอะไร วาดด้วยอะไร" ส่วน poll กับปุ่ม back เหมือนกันเป๊ะ

  2. ถ้าเผลอสร้าง ui.Seg7 ใหม่ทุกรอบในลูป จะเกิดอะไร (เลือกทุกข้อที่ถูก) (เป้าหมายข้อ 2)

    1. จอกระพริบเพราะวาดทับซ้ำทุกเฟรม
    2. widget เก่ากองสะสมจนหน่วยความจำหมดแล้วค้าง
    3. ลูปเร็วขึ้นเพราะไม่ต้องเก็บตัวแปร
    4. ค่าจากเซนเซอร์แม่นขึ้น
    ดูเฉลย

    คำตอบ: A. จอกระพริบเพราะวาดทับซ้ำทุกเฟรม · B. widget เก่ากองสะสมจนหน่วยความจำหมดแล้วค้าง

    สร้าง widget ครั้งเดียวก่อนลูป แล้วในลูปแค่แก้ค่า เช่น seg.text("42") จอจึงนิ่งและหน่วยความจำคงที่

  3. ใน 04_radar_presence.py บรรทัด if now != was ทำหน้าที่อะไร (เป้าหมายข้อ 2)

    1. หยุดลูปเมื่อไม่มีคน
    2. วาดจอเฉพาะตอนสถานะเปลี่ยน ไม่แตะจอเมื่อค่าเดิม
    3. เปิดเรดาร์ใหม่ทุกรอบ
    4. รอจนกว่าจะมีคนเข้ามา
    ดูเฉลย

    คำตอบ: B. วาดจอเฉพาะตอนสถานะเปลี่ยน ไม่แตะจอเมื่อค่าเดิม

    นี่คือการวาดแบบ event-driven เก็บสถานะล่าสุดไว้ใน was แล้ววาดใหม่เฉพาะตอนที่ต่างไปจากเดิม

  4. วางบอร์ดนิ่งราบบนโต๊ะ ค่าจาก sensors.bmi270.motion() ข้อใดสมเหตุสมผลที่สุด (เป้าหมายข้อ 3)

    1. ax ≈ 9.8, ay ≈ 0, az ≈ 0
    2. ax ≈ 0, ay ≈ 0, az ≈ 9.8 และ gyro ทั้งสามแกนใกล้ 0
    3. ทุกแกนเป็น 0 เพราะบอร์ดไม่ขยับ
    4. az ≈ 1.0 เพราะหน่วยเป็น g
    ดูเฉลย

    คำตอบ: B. ax ≈ 0, ay ≈ 0, az ≈ 9.8 และ gyro ทั้งสามแกนใกล้ 0

    accel มีหน่วย m/s² และวัดแรงโน้มถ่วงด้วย แกนที่ตั้งฉากพื้นจึงได้ราว 9.8 ส่วน gyro วัดการหมุน วางนิ่งจึงใกล้ 0

  5. ถ้า ax = 0, ay = 6, az = 8 m/s² ค่า |a| เท่าไร (เป้าหมายข้อ 3)

    1. 14
    2. 10
    3. 7
    4. 100
    ดูเฉลย

    คำตอบ: B. 10

    |a| = √(0² + 6² + 8²) = √100 = 10 m/s² เป็นพีทาโกรัสในสามมิติ ค่าใกล้ 9.8 แปลว่าบอร์ดแทบไม่ได้เร่ง มีแค่แรงโน้มถ่วงที่ถูกเอียงไปสองแกน

อ้างอิงบทเรียนนี้

ถ้านำบทเรียนนี้ไปสอน ทำสไลด์ หรือทำเอกสารต่อ ให้อ้างอิงด้วยข้อความนี้ ถ้าดัดแปลงเนื้อหา ให้เติม (ดัดแปลง)ต่อท้ายชื่อบทเรียน

"แกะแอปเซนเซอร์: โครงร่วมสี่จังหวะของทุกโปรแกรม" จาก TESA Open Knowledge โดยสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (Thai Embedded Systems Association: TESA) https://github.com/tesaiot/tesa-qualification-program สัญญาอนุญาต CC BY-NC 4.0

ข้อความอ้างอิงภาษาอังกฤษ: "Taking a sensor app apart: the four-beat skeleton of every program" from TESA Open Knowledge by the Thai Embedded Systems Association (TESA), https://github.com/tesaiot/tesa-qualification-program, licensed under CC BY-NC 4.0

ลิงก์บทเรียน: https://tesaiot.github.io/tesa-qualification-program/courses/edge-ai-developer/m01-onboarding/l04-sensor-app-anatomy/

วิธีอ้างอิง TESA ฉบับเต็ม

TESA Open Knowledge · © 2026 สมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) · CC BY-NC 4.0

เนื้อหาเผยแพร่ภายใต้ CC BY-NC 4.0 นำไปใช้ต่อในงานที่ไม่ใช่เพื่อการค้าได้ โปรดอ้างอิงสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) ทุกครั้ง · วิธีอ้างอิง TESA