PiTanq - რობოტი -ტანკი ჟოლოს Pi და Python– ით, რომ ისწავლონ AI: 10 ნაბიჯი
PiTanq - რობოტი -ტანკი ჟოლოს Pi და Python– ით, რომ ისწავლონ AI: 10 ნაბიჯი
Anonim
PiTanq - რობოტი -ტანკი ჟოლოს პი და პითონი, რათა ისწავლოს AI
PiTanq - რობოტი -ტანკი ჟოლოს პი და პითონი, რათა ისწავლოს AI

Pitanq არის რობოტი-ტანკი, რომელსაც აქვს კამერა Raspberry Pi. მისი მიზანია ხელი შეუწყოს თვითმართვის ხელოვნური ინტელექტის სწავლებას. სატანკოზე AI გამყარებულია OpenCV და Tensoflow სპეციალურად Raspbian Jessie- სთვის.

მყარი ალუმინის შასის საფუძველზე PiTanq კარგია გარე გამოყენებისთვის.

არსებობს ღია კოდის პითონის ვებ სერვისი, რომელიც ასახავს REST ინტერფეისს რობოტის გასაკონტროლებლად.

ასევე გათვალისწინებულია Android პროგრამა.

არის კიდევ რამოდენიმე დამატებითი რამ: კამერის დასაკეცი და დახრილი (ასევე ტელეფონით კონტროლირებადი) და ულტრაბგერითი სენსორი.

პასუხისმგებლობის უარყოფა. ეს არ არის სრული სახელმძღვანელო, მხოლოდ მონახაზი. სრული სახელმძღვანელო არის GitHub- ზე.

ნაბიჯი 1: მასალების ჩამონათვალი

ჟოლო პი

კამერა

დენის გადამყვანი

საავტომობილო კონტროლერი

PWM კონტროლერი

2x18650 ბატარეები

Ჩარჩო

პან-და-დახრის სადგამი

პასუხისმგებლობის უარყოფა. აღნიშნული სია არ არის დასრულებული. ბევრი პატარა ნივთია, როგორიცაა მავთულები, ხრახნები, აკრილის ფირფიტები. შეგიძლიათ მიიღოთ მეტი ინფორმაცია ან შეიძინოთ მთელი პაკეტი PiTanq ვებსაიტზე

ნაბიჯი 2: შექმენით სატანკო შასი

ააშენეთ სატანკო შასი
ააშენეთ სატანკო შასი

ნაბიჯი 3: მიამაგრეთ ელექტრო მოწყობილობები ფირფიტაზე

მიამაგრეთ ელექტრონიკა ფირფიტაზე
მიამაგრეთ ელექტრონიკა ფირფიტაზე

ნაბიჯი 4: მიამაგრეთ კამერა და მანძილის მეტრი დაფაზე

მიამაგრეთ კამერა და მანძილის მეტრი დაფაზე
მიამაგრეთ კამერა და მანძილის მეტრი დაფაზე

ნაბიჯი 5: მიამაგრეთ კამერის დაფა დგას და დადგით შასისზე

მიამაგრეთ კამერის დაფა სადგამზე და დადგით შასისზე
მიამაგრეთ კამერის დაფა სადგამზე და დადგით შასისზე

ნაბიჯი 6: მიამაგრეთ ბატარეის დამჭერი შასისზე

მიამაგრეთ ბატარეის დამჭერი შასისზე
მიამაგრეთ ბატარეის დამჭერი შასისზე

ნაბიჯი 7: მიამაგრეთ ელექტრული ფირფიტა შასისზე და დააკავშირეთ ყველაფერი

მიამაგრეთ ელექტრული ფირფიტა შასისზე და დააკავშირეთ ყველაფერი
მიამაგრეთ ელექტრული ფირფიტა შასისზე და დააკავშირეთ ყველაფერი

ნაბიჯი 8: პროგრამული უზრუნველყოფის დაყენება

  1. დააინსტალირეთ Raspbian Jessie
  2. დააინსტალირეთ OpenCV
  3. დააინსტალირეთ Tensorflow
  4. დააინსტალირეთ MJPG-Streamer
  5. მიიღეთ კონტროლის სამსახურის კოდი GitHub- დან

ეს კოდი დაწერილია პითონზე და უზრუნველყოფს REST ინტერფეისს ტანკის გასაკონტროლებლად.

როგორც AI გამოყენების მაგალითები არსებობს:

- კატის მაძიებელი ჰაარის კასკადებით OpenCV- დან

- ობიექტის დეტექტორი OpenCV-DNN- ით

- გამოსახულების კლასიფიკატორი Tensorflow- ით

REST ინტერფეისი არის:

  • GET /პინგი
  • GET /ვერსია
  • GET /სახელი
  • GET /dist
  • POST /fwd /ჩართულია
  • POST /fwd /off
  • POST /უკან /ჩართული
  • POST /უკან /გამორთვა
  • POST /მარცხნივ /ჩართულია
  • POST /მარცხენა /გამორთვა
  • POST /მარჯვნივ /ჩართული
  • POST /მარჯვნივ /გამორთვა
  • პოსტი /ფოტო /მარკა
  • GET /ფოტო /: phid
  • GET /ფოტო /სია
  • POST /cam /up
  • POST /cam /down
  • POST /cam /right
  • POST /cam /left
  • POST/detect/haar/: phid
  • POST/detect/dnn/: phid
  • POST/classify/tf/: phid

ნაბიჯი 9: კავშირის დაყენება

Raspberry Pi- სთვის Wi-Fi კავშირის დაყენების უთავო გზა არსებობს.

ჩადეთ microSD ბარათი Raspbian- ით კომპიუტერში.

შექმენით ტექსტური ფაილი wpa_supplicant.conf შინაარსით:

ctrl_interface = DIR =/var/run/wpa_supplicant GROUP = netdevupdate_config = 1 ქვეყანა = აშშ

network = {ssid = "your-wifi-network" psk = "your-wifi-password" key_mgmt = WPA-PSK}

ასევე რეკომენდირებული იქნება ცარიელი ფაილის შექმნა "ssh". ის საშუალებას მისცემს დისტანციურ წვდომას RPI- ზე (არ დაგავიწყდეთ ნაგულისხმევი პაროლის შეცვლა).

ნაბიჯი 10: მიიღეთ Android აპლიკაცია

მიიღეთ Android აპლიკაცია
მიიღეთ Android აპლიკაცია
მიიღეთ Android აპლიკაცია
მიიღეთ Android აპლიკაცია

დააინსტალირეთ Android პროგრამა Google Play- დან

აპლიკაციით შესაძლებელია ტანკის მართვა, კამერის გადატანა, პირდაპირი ვიდეოს ყურება, ფოტოების გადაღება, ფოტოებზე ობიექტების გამოვლენა.

გირჩევთ: