Durante un’escursione può essere utile avere con sé un sistema capace di aggiornare la propria posizione e analizzare l’ambiente circostante in modo automatico. Nell’articolo pubblicato sul numero 291 di Elettronica In viene presentato un progetto basato su Raspberry Pi 5: una base didattica modulare pensata per applicazioni outdoor, che unisce tracciamento GPS, pubblicazione su cloud e riconoscimento immagini tramite intelligenza artificiale.
Un sistema portatile per il trekking
Il cuore del progetto è un Raspberry Pi 5 alimentato tramite power bank, quindi adatto a essere trasportato nello zaino durante le attività all’aperto. Il sistema lavora insieme a uno smartphone Android, che fornisce le coordinate GPS tramite il proprio ricevitore integrato. Le coordinate vengono inviate via Wi-Fi al Raspberry Pi, che le utilizza per aggiornare un file su Google Drive. In questo modo una persona autorizzata può consultare da remoto l’ultima posizione nota, senza dover installare moduli GPS aggiuntivi sulla scheda.
Raspberry Pi come nodo edge e gateway cloud
Una scelta interessante del progetto è la gestione centralizzata del cloud. L’accesso a Google Drive non viene affidato allo smartphone, ma al Raspberry Pi tramite rclone, uno strumento open source per la sincronizzazione con servizi cloud.
Questa architettura rende il Raspberry Pi un vero gateway: può pubblicare coordinate GPS, fotografie, log o altri dati, mantenendo separata la logica dell’app mobile dalla gestione dell’autenticazione cloud.
Riconoscimento immagini con AI locale
Oltre al tracciamento GPS, il sistema integra una fotocamera IMX219 e un modello TensorFlow Lite eseguito direttamente sul Raspberry Pi. L’obiettivo didattico dell’articolo è mostrare come utilizzare una rete neurale leggera per riconoscere elementi presenti nell’ambiente. Nel caso proposto, l’esempio riguarda il riconoscimento di vipere durante un’escursione. Si tratta però di un caso studio: il sistema non va considerato uno strumento di sicurezza certificato, ma una base tecnica per sperimentare AI edge, acquisizione immagini e segnalazioni automatiche. In caso di rilevamento, il Raspberry Pi può attivare un buzzer, accendere LED di stato e inviare una fotografia allo smartphone collegato.
Comunicazione con smartphone Android
Lo smartphone crea un hotspot Wi-Fi a cui il Raspberry Pi si collega. L’app Android “Position Tracker” permette di avviare o fermare il servizio GPS, controllare la comunicazione e ricevere eventuali immagini di allarme. La comunicazione avviene localmente, senza bisogno di router o reti Wi-Fi esterne. La connessione dati dello smartphone viene usata solo quando serve aggiornare Google Drive.
Preparazione del sistema
La prima parte del progetto guida alla configurazione della microSD con Raspberry Pi OS a 64 bit, all’attivazione della fotocamera, alla creazione dell’ambiente Python e alla copia degli script principali. Il sistema può essere avviato automaticamente al boot tramite un servizio systemd, così da rendere il Raspberry Pi operativo anche dopo un riavvio o un’interruzione dell’alimentazione.
Una piattaforma didattica espandibile
Questo progetto non è pensato come prodotto finito, ma come base modulare per imparare a integrare più tecnologie: Raspberry Pi, smartphone Android, GPS, Google Drive, rclone, TensorFlow Lite, fotocamera e comunicazione Wi-Fi locale. Le applicazioni possibili non si limitano al trekking: la stessa architettura può essere adattata al monitoraggio ambientale, alla sorveglianza remota, al riconoscimento di oggetti o alla raccolta automatica di dati sul campo. Nel prossimo approfondimento verranno trattati la configurazione di rclone, il funzionamento degli script Python e la parte dedicata all’addestramento del modello AI.
