Სარჩევი:

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

ვიდეო: PiTanq - რობოტი -ტანკი ჟოლოს Pi და Python– ით, რომ ისწავლონ AI: 10 ნაბიჯი

ვიდეო: PiTanq - რობოტი -ტანკი ჟოლოს Pi და Python– ით, რომ ისწავლონ AI: 10 ნაბიჯი
ვიდეო: PiTanq 2024, ნოემბერი
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: