Con astro_pi_orbit apuntamos la posición de la ISS en cada foto y cada lectura, y aprendemos por qué una posición calculada no cuenta como dato de sensor.
Probamos nuestro programa con el Astro Pi Replay Tool: datos reales de la ISS, el zip bien hecho y diez minutos de campo magnético en órbita para analizar.
Programamos un temporizador en la Raspberry Pi con datetime: el programa para solo antes de los 10 minutos de la ISS y toma una lectura cada segundo exacto.
Guardamos en un archivo CSV los datos de la Sense HAT, aprendemos dónde queda exactamente, hacemos nuestra primera gráfica y lo entregamos en Moodle.
Conectamos la cámara Raspberry Pi, la comprobamos, hacemos fotos con picamzero y descubrimos por qué una cámara NoIR lo ve todo rosa: ve el infrarrojo.
Probamos los sensores Sense HAT en el aula y en una ISS simulada para descubrir cuáles cambian en 10 minutos de órbita y elegir los de nuestro experimento.
Chisme del Lince AstroPi02: descubrimos la Sense HAT de la Raspberry Pi, la placa de Astro Pi, y escribimos el primer programa en Python que lee temperatura, humedad, presión y luz.
Chisme del Lince AstroPi01: ponemos en marcha la Raspberry Pi Astro Pi del instituto, con Sense HAT y cámara, en español y por VNC, antes de programar para la ISS.
Integramos todo BermejaPi en un main.py definitivo para Astro Pi Mission Space Lab 2026/27: límite de 10 minutos, Sense HAT, cámara NoIR y modo simulación.
En la novena entrega del proyecto BermejaPi, ampliamos el alcance de nuestro script de vuelo incorporando la medición del campo magnético terrestre a través del magnetómetro triaxial del Sense HAT. Mediante el cálculo del vector total en microteslas ($\mu\text{T}$), el sistema registra fluctuaciones geofísicas en la magnetosfera a $400\text{ km}$ de altitud, permitiendo detectar regiones de baja intensidad como la Anomalía del Atlántico Sur (SAA) y combinando física espacial con observación óptica terrestre en un único dataset estructurado.