Walabasquiat: Arte Generativa Interativa com Walabot, Raspberry Pi e Android

Walabasquiat é instalação de arte generativa ao vivo que transforma movimento detectado por sensor de imageamento 3D Walabot em padrões visuais dinâmicos. Sistema roda em Raspberry Pi, usa Processing para renderização, e transmite dados do sensor via API RESTful Flask leve para app live-wallpaper Android.

História

Ideia 🤔 💡

Desde os anos 1990, arte generativa me fascina — especialmente Organic Art PC de William Latham, que usava algoritmos genéticos para transformar formas simples em formas intrincadas, vivas. Imaginei instalação pública onde visitantes influenciassem diretamente esses algoritmos através de seu próprio movimento. Walabasquiat realiza essa visão alimentando dados posicionais em tempo real do sensor Walabot em sketch Processing que continuamente muta sua saída visual.

Começando 🔰 👩‍💻

Conectar Walabot a Raspberry Pi é plug-and-play. Insira dispositivo em porta USB com fonte 2.5 A+, então instale API oficial Walabot:

cd ~
wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/walabot/WalabotInstaller/Latest/walabot_maker_1.0.34_raspberry_arm32.deb
sudo dpkg -i walabot_maker_1.0.34_raspberry_arm32.deb

Depois, instale bindings Python:

pip install WalabotAPI --no-index --find-links="/usr/share/walabot/python/"

Execute exemplo incluso para verificar sensor comunicando:

cd /usr/share/doc/walabot/examples/python
python SensorApp.py

Você verá coordenadas X/Y/Z e valores de amplitude ao vivo no terminal. Com sensor funcionando, o trabalho criativo real começa.

Processo de Desenvolvimento 💪 💻

Desafio central foi expor dados do Walabot ao Processing. Em vez de embutir SDK Walabot diretamente em sketch Python Mode — que pode disparar conflitos de versão — construí API RESTful leve com Flask. API serializa leituras do sensor em JSON, permitindo qualquer cliente network-capable consumi-las.

Adaptei walabot-web-api para Linux e firmware Creator, então integre no meu Pi. Com API rodando, usei biblioteca HYPE Processing (ainda totalmente funcional apesar de última atualização dois anos atrás) para criar visualização responsiva estilo partículas dos dados do sensor. Resultado é tapeçaria viva que enxameia ao redor de cada alvo detectado.

Para visitantes, empacotei mesma lógica em Walabasquiandroid, live wallpaper Android. Mantém experiência visual leve, para usuários aproveitarem padrões generativos em seus telefones muito depois de sair da exposição.

Passos para Reproduzir 📑 🚀

Para duplicar instalação, siga estes passos:

1. Anexe Walabot ao Raspberry Pi e instale API como descrito acima.
2. Baixe e inicie servidor Flask:

cd /usr/share/doc/walabot/examples/python
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/ishotjr/walabot-web-api/rpi/app.py
python3 app.py

Verifique conectividade com curl simples:

curl -i https://192.168.1.69:5000/walabot/api/v1.0/sensortargets

Substitua 192.168.1.69 pelo IP local do seu Pi (descobrível via ip addr show). Resposta será semelhante ao payload JSON mostrado antes.

1. Instale Processing no Pi (CLI preferido):

curl https://processing.org/download/install-arm.sh | sudo sh

1. Clone repositórios do projeto e instale biblioteca HYPE:

cd ~/sketchbook
git clone https://github.com/ishotjr/Walabasquiat.git
git clone https://github.com/hype/HYPE_Processing.git
unzip HYPE_Processing/distribution/HYPE.zip -d ~/sketchbook/libraries/HYPE

Inicie Processing do menu de aplicações do Raspberry Pi, abra sketch Walabasquiat, e deixe arte generativa responder a dados de sensor ao vivo.

Para experiência portátil, construa live wallpaper Android usando mesma interface RESTful. Resultado é narrativa visual vibrante, em tempo real, que une hardware, software e interação humana.

Destaques Visuais

Walabasquiat enxameia ao redor de três alvos Walabot em tempo real.

Walabasquiandroid – companheiro live-wallpaper Android.

Leia Mais Detalhes

Explore código completo e documentação no GitHub e aprenda como estender instalação a novos sensores ou estilos visuais.