Mục lục:

PiTanq - Robot-tank với Raspberry Pi và Python để học AI: 10 bước
PiTanq - Robot-tank với Raspberry Pi và Python để học AI: 10 bước

Video: PiTanq - Robot-tank với Raspberry Pi và Python để học AI: 10 bước

Video: PiTanq - Robot-tank với Raspberry Pi và Python để học AI: 10 bước
Video: pitanq 2024, Tháng mười một
Anonim
PiTanq - Robot-tank với Raspberry Pi và Python để học AI
PiTanq - Robot-tank với Raspberry Pi và Python để học AI

Pitanq là một robot-tank với một máy ảnh được hỗ trợ bởi Raspberry Pi. Mục đích của nó là giúp tìm hiểu trí thông minh nhân tạo về tự lái. AI trên xe tăng được hỗ trợ bởi OpenCV và Tensoflow được xây dựng đặc biệt cho Raspbian Jessie.

Dựa trên khung nhôm chắc chắn, PiTanq sử dụng tốt ngoài trời.

Có một dịch vụ web python mã nguồn mở hiển thị giao diện REST để điều khiển rô bốt.

Một ứng dụng Android cũng được cung cấp.

Còn một số thứ bổ sung: chân đế camera xoay và nghiêng (cũng điều khiển bằng điện thoại) và cảm biến siêu âm.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm. Đây không phải là một hướng dẫn đầy đủ, chỉ là một dàn ý. Hướng dẫn đầy đủ có trên GitHub.

Bước 1: Danh sách vật liệu

Raspberry Pi

Máy ảnh

Chuyển đổi năng lượng

Bộ điều khiển động cơ

Bộ điều khiển PWM

Pin 2x18650

Khung xe

Chân đế xoay và nghiêng

Tuyên bố từ chối trách nhiệm. Danh sách được đề cập chưa được hoàn thành. Có rất nhiều thứ nhỏ, như dây điện, đinh vít, tấm acrylic. Bạn có thể biết thêm thông tin hoặc mua trọn gói tại trang web PiTanq

Bước 2: Xây dựng khung xe tăng

Chế tạo khung xe tăng
Chế tạo khung xe tăng

Bước 3: Gắn điện vào đĩa

Gắn điện vào một tấm
Gắn điện vào một tấm

Bước 4: Gắn máy ảnh và máy đo khoảng cách vào bảng

Gắn máy ảnh và máy đo khoảng cách vào bảng
Gắn máy ảnh và máy đo khoảng cách vào bảng

Bước 5: Gắn Bảng Camera vào Chân đế và Chân đế vào Khung máy

Gắn Bảng Camera vào Chân đế và Chân đế vào Khung máy
Gắn Bảng Camera vào Chân đế và Chân đế vào Khung máy

Bước 6: Gắn Giá đỡ Pin vào Khung máy

Gắn giá đỡ pin vào khung
Gắn giá đỡ pin vào khung

Bước 7: Gắn tấm điện vào khung và dây mọi thứ

Gắn tấm điện vào khung và dây mọi thứ
Gắn tấm điện vào khung và dây mọi thứ

Bước 8: Thiết lập phần mềm

  1. Cài đặt Raspbian Jessie
  2. Cài đặt OpenCV
  3. Cài đặt Tensorflow
  4. Cài đặt MJPG-Streamer
  5. Nhận mã dịch vụ kiểm soát từ GitHub

Mã này được viết trên python và cung cấp giao diện REST để điều khiển xe tăng.

Ví dụ về việc sử dụng AI có:

- công cụ tìm mèo với dòng thác Haar từ OpenCV

- máy dò đối tượng với OpenCV-DNN

- bộ phân loại hình ảnh với Tensorflow

Giao diện REST là:

  • GET / ping
  • GET / phiên bản
  • NHẬN / tên
  • GET / dist
  • POST / fwd / on
  • POST / fwd / off
  • ĐĂNG / quay lại / bật
  • ĐĂNG / lùi / tắt
  • ĐĂNG / trái / bật
  • ĐĂNG / trái / tắt
  • ĐĂNG / phải / bật
  • ĐĂNG / phải / tắt
  • ĐĂNG / ảnh / thực hiện
  • GET / photo /: phid
  • NHẬN / ảnh / danh sách
  • POST / cam / up
  • ĐĂNG / cam / xuống
  • ĐĂNG / cam / phải
  • POST / cam / left
  • ĐĂNG / phát hiện / haar /: phid
  • ĐĂNG / phát hiện / dnn /: phid
  • ĐĂNG / phân loại / tf /: phid

Bước 9: Thiết lập kết nối

Có một cách đơn giản để thiết lập kết nối Wi-Fi cho Raspberry Pi.

Cắm thẻ microSD với Raspbian vào máy tính.

Tạo tệp văn bản wpa_supplicant.conf với nội dung:

ctrl_interface = DIR = / var / run / wpa_supplicant GROUP = netdevupdate_config = 1 country = US

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

Ngoài ra, bạn nên tạo một tệp trống có tên "ssh". Nó sẽ cho phép truy cập từ xa vào RPI (đừng quên thay đổi mật khẩu mặc định).

Bước 10: Tải ứng dụng Android

Tải ứng dụng Android
Tải ứng dụng Android
Tải ứng dụng Android
Tải ứng dụng Android

Cài đặt ứng dụng Android từ Google Play

Với ứng dụng này, bạn có thể lái xe tăng, di chuyển camera, xem video trực tiếp, chụp ảnh, phát hiện các đối tượng trên ảnh.

Đề xuất: