Walabasquiat: Interaktive generative Kunst mit Walabot, Raspberry Pi & Android

Walabasquiat: Interaktive generative Kunst mit Walabot, Raspberry Pi & Android

Walabasquiat ist eine Live-Generative-Kunst-Installation, die Bewegungen, die von einem Walabot-3D-Bildgebungssensor erfasst werden, in dynamische visuelle Muster verwandelt. Das System läuft auf einem Raspberry Pi, nutzt Processing für das Rendering und streamt Sensordaten über eine leichte Flask-RESTful-API an eine Android-Live-Wallpaper-App.

Geschichte

Idee 🤔 💡

Seit den 1990ern fasziniert mich generative Kunst – besonders William Lathams Organic Art PC, der genetische Algorithmen nutzte, um einfache Formen in komplexe, lebensähnliche Gebilde zu morphieren. Ich stellte mir eine öffentliche Installation vor, bei der Besucher diese Algorithmen direkt durch ihre eigene Bewegung beeinflussen können. Walabasquiat verwirklicht diese Vision, indem es Echtzeit-Positionsdaten des Walabot-Sensors in einen Processing-Sketch einspeist, der seine visuelle Ausgabe kontinuierlich mutieren lässt.

Erste Schritte 🔰 👩‍💻

Den Walabot an einen Raspberry Pi anzuschließen ist Plug-and-Play. Gerät in einen USB-Port mit 2,5 A+ Netzteil stecken, dann die offizielle Walabot API installieren:

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

Danach Python-Bindings installieren:

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

Bundled Example ausführen, um Sensor-Kommunikation zu prüfen:

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

Sie sehen live X/Y/Z-Koordinaten und Amplitudenwerte im Terminal streamen. Mit dem funktionierenden Sensor beginnt die eigentliche kreative Arbeit.

Entwicklungsprozess 💪 💻

Die Kernherausforderung war, Walabot-Daten für Processing zugänglich zu machen. Statt das Walabot SDK direkt in einen Python-Mode-Sketch einzubetten – was Versionskonflikte auslösen kann – baute ich eine leichte RESTful-API mit Flask. Die API serialisiert Sensormesswerte in JSON, sodass jeder netzwerkfähige Client sie konsumieren kann.

Ich adaptierte walabot-web-api für Linux und die Creator-Firmware und integrierte sie in meinen Pi. Mit der laufenden API nutzte ich die HYPE Processing-Bibliothek (trotz letzter Aktualisierung vor zwei Jahren voll funktionsfähig), um eine responsive, partikelartige Visualisierung der Sensordaten zu erstellen. Das Ergebnis ist ein lebendiger Teppich, der sich um jedes erkannte Ziel schwärmt.

Für Besucher packte ich dieselbe Logik in Walabasquiandroid, ein Android Live Wallpaper. Es hält das visuelle Erlebnis leichtgewichtig, sodass Nutzer die generativen Muster lange nach Verlassen der Ausstellung auf ihren Handys genießen können.

Schritte zur Reproduktion 📑 🚀

Um die Installation zu duplizieren, folgen Sie diesen Schritten:

1. Walabot an Raspberry Pi anschließen und API wie oben beschrieben installieren.
2. Flask-Server herunterladen und starten:

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

Konnektivität mit einfachem curl-Request prüfen:

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

Ersetzen Sie 192.168.1.69 durch die lokale IP Ihres Pi (ermittelbar via ip addr show). Die Antwort ähnelt dem zuvor gezeigten JSON-Payload.

3. Processing auf dem Pi installieren (CLI bevorzugt):

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

4. Projekt-Repositories klonen und HYPE-Bibliothek installieren:

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

Processing über das Raspberry-Pi-Anwendungsmenü starten, den Walabasquiat-Sketch öffnen und die generative Kunst auf Live-Sensordaten reagieren lassen.

Für ein portables Erlebnis das Android Live Wallpaper mit derselben RESTful-Schnittstelle bauen. Das Ergebnis ist eine lebendige, Echtzeit-visuelle Erzählung, die Hardware, Software und menschliche Interaktion verbindet.

Visuelle Highlights

Walabasquiat schwärmt in Echtzeit um drei Walabot-Ziele.

Walabasquiandroid – der Android-Live-Wallpaper-Begleiter.

Mehr Details lesen

Vollständigen Code und Dokumentation auf GitHub erkunden und lernen, wie man die Installation auf neue Sensoren oder visuelle Stile erweitert.