Walabasquiat : Art génératif interactif propulsé par Walabot, Raspberry Pi et Android

Walabasquiat est une installation d'art génératif en direct qui transforme le mouvement détecté par un capteur d'imagerie 3D Walabot en motifs visuels dynamiques. Le système tourne sur un Raspberry Pi, utilise Processing pour le rendu, et stream les données du capteur via une API RESTful Flask légère vers une application Android de fond d'écran vivant.

Histoire

Idée 🤔 💡

Depuis les années 1990, l'art génératif me fascine — surtout l'Organic Art PC de William Latham, qui utilisait des algorithmes génétiques pour muter de simples formes en formes complexes, vivantes. J'imaginais une installation publique où les visiteurs pourraient influencer directement ces algorithmes par leur propre mouvement. Walabasquiat réalise cette vision en injectant les données positionnelles temps réel du capteur Walabot dans un sketch Processing qui mute continuellement sa sortie visuelle.

Démarrage 🔰 👩‍💻

Connecter le Walabot à un Raspberry Pi est une affaire plug‑and‑play. Insérez le dispositif dans un port USB avec une alimentation 2,5 A+, puis installez l'API officielle 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

Ensuite, installez les liaisons Python :

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

Lancez l'exemple fourni pour vérifier que le capteur communique :

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

Vous verrez les coordonnées X/Y/Z et valeurs d'amplitude en direct défiler dans votre terminal. Avec le capteur fonctionnel, le vrai travail créatif commence.

Processus de développement 💪 💻

Le défi principal était d'exposer les données Walabot à Processing. Plutôt que d'intégrer le SDK Walabot directement dans un sketch Python Mode — ce qui peut déclencher des conflits de version — j'ai construit une API RESTful légère avec Flask. L'API sérialise les lectures du capteur en JSON, permettant à tout client réseau de les consommer.

J'ai adapté walabot‑web‑api pour Linux et le firmware Creator, puis l'ai intégré dans mon Pi. Avec l'API en cours d'exécution, j'ai exploité la bibliothèque HYPE Processing (toujours pleinement fonctionnelle malgré sa dernière mise à jour il y a deux ans) pour créer une visualisation réactive, style particules, des données du capteur. Le résultat est une tapisserie vivante qui essaim autour de chaque cible détectée.

Pour les visiteurs, j'ai empaqueté la même logique dans Walabasquiandroid, un fond d'écran vivant Android. Il garde l'expérience visuelle légère, pour que les utilisateurs puissent profiter des motifs génératifs sur leurs téléphones bien après avoir quitté l'exposition.

Étapes pour reproduire 📑 🚀

Pour dupliquer l'installation, suivez ces étapes :

1. Attachez le Walabot au Raspberry Pi et installez l'API comme décrit ci-dessus.
2. Téléchargez et lancez le serveur Flask :

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

Vérifiez la connectivité avec une simple requête curl :

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

Remplacez 192.168.1.69 par l'IP locale de votre Pi (découvrable via ip addr show). La réponse ressemblera à la charge utile JSON montrée plus haut.

3. Installez Processing sur le Pi (CLI préféré) :

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

4. Clonez les dépôts du projet et installez la bibliothèque 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

Lancez Processing depuis le menu d'applications du Raspberry Pi, ouvrez le sketch Walabasquiat, et laissez l'art génératif répondre aux données du capteur en direct.

Pour une expérience portable, construisez le fond d'écran vivant Android en utilisant la même interface RESTful. Le résultat est un récit visuel vibrant, temps réel, qui relie matériel, logiciel et interaction humaine.

Points forts visuels

Walabasquiat essaim autour de trois cibles Walabot en temps réel.

Walabasquiandroid – le fond d'écran vivant Android compagnon.

Lire plus de détails

Explorez le code complet et la documentation sur GitHub et apprenez comment étendre l'installation à de nouveaux capteurs ou styles visuels.