Mục lục:
- Bước 1: Các bộ phận:
- Bước 2: Khung xe
- Bước 3: Tạo L293D
- Bước 4: Gắn động cơ và L293D
- Bước 5: Nhận dạng giọng nói
- Bước 6: Lập trình Arduino
- Bước 7: Gắn HC-SR04
- Bước 8: Tạo bộ pin
- Bước 9: Thêm đèn
- Bước 10: Cảm ơn bạn
Video: VRBOT (Robot nhận dạng giọng nói): 10 bước (có hình ảnh)
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:36
Trong Có thể hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tạo ra một rô-bốt (giống một chiếc ô tô RC) được điều khiển bằng giọng nói, tức là Nhận dạng giọng nói. Trước khi tôi bắt đầu cung cấp cho bạn bất kỳ chi tiết nào khác, bạn phải biết rằng đây là Nhận dạng giọng nói chứ không phải Nhận dạng giọng nói, nghĩa là bộ điều khiển không hiểu bạn đang nói gì. Dự án này sử dụng mô-đun elechouse VR3 gửi dữ liệu đến các chân kỹ thuật số 2 và 3 của Arduino. Nó cũng có cảm biến HC-SR04 cho chế độ lái tự động. VRBOT này hoạt động như sau:
- Đầu tiên tôi đào tạo mô-đun với một số lệnh cụ thể như "FORWARD", "BACKWARD", v.v.
- Ngoài việc sử dụng cấu trúc switch_case đơn giản, tôi lập trình Arduino sao cho nếu nó (mô-đun VR) nhận được lệnh tương tự, nó sẽ cung cấp cho arduino một giá trị được so sánh với các giá trị hiện có trong bộ nhớ.
- Nếu điều kiện là true thì một tập hợp các lệnh cụ thể được thực hiện.
- ví dụ: FORWARD làm cho VRBOT tiến về phía trước.
Chỉ có 4 lệnh trong dự án này nhưng bạn có thể có tối đa 80 lệnh. 4 người đó là
- "Phía trước"
- "Phía sau"
- "Xoay"
- "Autopilot" (lệnh này kích hoạt cảm biến và VRBOT trở thành robot tránh chướng ngại vật, chức năng này có một số trục trặc do mô-đun HC-SR04 không chính xác)
Đừng quên bấm bình chọn. Và cảm ơn bạn đã đọc hướng dẫn của tôi.
Nếu bạn đang làm một cái ngoài giả định rằng bạn có kiến thức cơ bản về Arduino và IDE cơ bản.
Tôi đang làm một tặng phẩm nhỏ (nói nhỏ tôi chỉ có 2) bảng arduino. Tôi đang nghĩ đến một dự án lớn và đặt mua 3 arduino (nhưng sau đó tôi đã bỏ ý định và thực hiện điều này chỉ với một Arduino) vì vậy tôi nghĩ rằng hãy giữ một cái cho riêng mình và tặng. Để nhập chỉ cần bình luận VRBOT. (và đừng quên bình chọn / like / subscribe nhưng đó không phải là phần của giveaway).
Đây là một đoạn video ngắn (xin lỗi vì chỉnh sửa kém)
Bước 1: Các bộ phận:
Tin tôi đi, bước này thực sự là một cực hình vì nếu bạn đang tạo một VRBOT cho chính mình thì bạn biết rất rõ rằng bạn sẽ cần động cơ, bánh xe, pin, Arduino. Nhưng những người đã biết có thể mất một chút thời gian để đọc bước này.
- Arduino (Đế của bất kỳ xe ô tô hoặc rô bốt thông minh DIY nào mà chúng ta sẽ nói về điều này sau)
- Mô-đun Nhận dạng giọng nói (Bất kỳ, nhưng VR V3 được khuyến nghị)
- Tế bào Li-Ion
- Động cơ (Nếu xây dựng kích thước lớn, hãy sử dụng động cơ RPM thấp)
- Bánh xe
- Trình điều khiển động cơ L293D (ic hoặc mô-đun)
- HC-SR04 (nếu bạn không muốn robot của mình đập đầu vào tường)
- Đèn LED trắng (lái xe vào ban đêm mà không có đèn pha khá rủi ro)
Đây là những phần chính, một số công cụ có thể hữu ích:
- Sắt hàn
- Keo nóng
- Dây từ nam đến nữ (đó là những gì họ gọi nó)
- Dụng cụ cắt dây
- Băng
- Ghim nam
- PCB
- Clip cá sấu
Đừng quên mua hoặc làm khung xe
Đó là nó!
Bước 2: Khung xe
Để làm Khung xe (mặc dù phần thân trông giống một tấm ván hơn là khung xe), bạn có thể sử dụng bất kỳ vật liệu nào mà bạn cảm thấy thoải mái, tôi đã sử dụng ván cứng vì nó dễ cắt nhưng nó mang lại độ cứng.
Nơi tất cả các thành phần được đặt, tôi đã sử dụng 2 lớp bảng cứng để nó không bị uốn cong. Cắt bìa cứng và tạo cho nó bất kỳ hình dạng nào bạn muốn.
Bây giờ sơn nó!
Bước 3: Tạo L293D
Nếu bạn đã mang lại một mô-đun tốt, hãy thiết lập nó và bỏ qua bước này.
Và nếu bạn có IC và các công cụ cụ thể, hãy làm theo bước này.
Sơ đồ của IC L293D được đưa ra trong hình ảnh, bạn chỉ cần hàn các dây một cách thích hợp.
Để biết thêm chi tiết, hãy truy cập tại đây:
Bấm vào đây!
Bước 4: Gắn động cơ và L293D
Dán các động cơ hoặc gắn chúng bằng đinh tán trên bảng cứng sau đó bằng dây đực và cái nối chúng với IC L293D. Dán IC bằng băng dính hai mặt
LỜI KHUYÊN: Nếu bạn đang làm một cái của riêng mình, đừng sử dụng thiết kế khung này vì trong thiết kế này khi một người quay robot hơn các động cơ duy nhất mà nó quay là động cơ quay lại.
Kết nối động cơ với ic L293D như đã đề cập trong sơ đồ ở bước trước.
Bước 5: Nhận dạng giọng nói
Đây là bước quan trọng nhất. Đầu tiên, chúng tôi sẽ thực hiện các kết nối sau đó lập trình. Bước này có hai bước phụ: Đầu tiên là lưu một mảng 2D gồm âm sắc và biên độ cụ thể, tức là ghi âm giọng nói của bạn hoặc đào tạo mô-đun Nhận dạng giọng nói. (Nếu mới sử dụng arduino, hãy cài đặt phần mềm cần thiết cho arduino)
Kết nối:
- Chân TX của mô-đun - DP2 củarduino
- Chân RX của mô-đun - DP3 củarduino
- GND - GND
- Vcc - + 5 volt của arduino
Sau đó, hãy truy cập (https://github.com/elechouse/VoiceRecognitionV3) để tải xuống tất cả các thư viện và mã mẫu.
Sau khi tải lên mã [vr_sample_train] và mở Serial Monitor (nó sẽ hướng dẫn bạn trước), bạn có thể nói bằng bất kỳ ngôn ngữ nào và thực hiện bất kỳ từ ngữ thích hợp nào làm lệnh của mình.
Sau đó, mã mẫu dẫn đầu tải lên sẽ bật đèn LED khi bạn ra lệnh.
Bước 6: Lập trình Arduino
Kết nối:
B / W arduino và động cơ
Các động cơ được kết nối với IC của L293D và chân cảm biến của L293D được kết nối theo cách sao cho các động cơ ở một bên được kết nối song song. (vì khi quay hai động cơ đi lùi và hai động cơ tiến lên). Vì vậy, bạn chỉ cần sử dụng 4 chân của arduino cho các kết nối động cơ, phần còn lại của nó được viết trong mã.
Chân kỹ thuật số 2 & 3 được dành riêng cho chân TX và RX của mô-đun. 4, 5, 6, 7 dành cho động cơ. 9 và 10 dành cho các cảm biến.
Đầu tiên đào tạo mô-đun của bạn bằng các lệnh (Mã chỉ có thể truy cập 4) theo thứ tự, tức là train1 hơn train2.
Hơn tải lên mã này thực hiện những việc sau:
- Di chuyển về phía trước khi chuyển tiếp hoặc lệnh số 0 được thực hiện
- Di chuyển lùi khi lùi hoặc lệnh không. 1 được thực hiện
- Lượt khi lệnh rẽ được thực hiện
- Trở thành đối tượng tránh robot khi lệnh Autopilot được thực thi
Các kết nối trong suốt hướng dẫn này là theo mã nếu bạn muốn, bạn có thể thay đổi các kết nối bằng cách thay đổi chúng trong mã.
Bước 7: Gắn HC-SR04
HC-SR04 là cảm biến khoảng cách siêu âm có độ chính xác cao. Vâng, điều này có vấn đề riêng, do đó, bạn nên mua một cảm biến Ping đắt tiền nhưng để rẻ tiền (dự định chơi chữ), tôi đã sử dụng HC-SR04.
dưới đây là kết nối của HC-SR04 và arduino
Trig9
Echo10
Tải lên cùng một mã ngay bây giờ. Và bây giờ khi bạn nói lệnh 'Autopilot', nó sẽ trở thành một vật thể đang tránh robot.
Bước 8: Tạo bộ pin
Kết nối hai tế bào Lithium Ion nối tiếp và hoàn tất!
Bạn có thể cung cấp cho nó một bìa giấy hoặc bất cứ thứ gì bạn thích.
Lưu ý: Không nên sạc pin Li-Ion bằng bộ sạc thông thường, chỉ sử dụng bộ sạc cụ thể.
Kết nối nó với Vin của arduino và Vcc của L293d. (có kẹp cá sấu)
Bước 9: Thêm đèn
Cung cấp mắt cho robot của bạn có thể không khó nhưng đối với người mới, hãy kết nối đèn LED với động cơ bằng điện trở 220-1K (tùy thuộc vào màu sắc). Vì vậy, hãy biết khi nào đèn LED phát sáng về phía trước.
Bước 10: Cảm ơn bạn
Cảm ơn bạn đã đọc. Tôi sẽ có nghĩa vụ hơn nếu bạn bỏ phiếu cho tôi. Và nếu làm một cái cho chính mình, hãy cho tôi biết. Chúc bạn thành công!
Đề xuất:
Nhận dạng giọng nói bằng cách sử dụng API giọng nói của Google và Python: 4 bước
Nhận dạng giọng nói bằng cách sử dụng API giọng nói của Google và Python: Nhận dạng giọng nói Nhận dạng giọng nói là một phần của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một trường con của Trí tuệ nhân tạo. Nói một cách đơn giản, nhận dạng giọng nói là khả năng của một phần mềm máy tính để xác định các từ và cụm từ trong ngôn ngữ nói
Gương thần thông minh nổi từ máy tính xách tay cũ với tính năng nhận dạng giọng nói Alexa: 6 bước (có hình ảnh)
Gương thần thông minh nổi từ máy tính xách tay cũ với tính năng nhận dạng giọng nói Alexa: Đăng ký khóa học 'Điện tử trong thời gian ngắn' của tôi tại đây: https://www.udemy.com/electronics-in-a-nutshell/?couponCode=TINKERSPARK Cũng xem qua của tôi kênh youtube tại đây để biết thêm các dự án và hướng dẫn về điện tử: https://www.youtube.com/channel/UCelOO
Cách kết nối ứng dụng Android với AWS IOT và hiểu API nhận dạng giọng nói: 3 bước
Cách kết nối ứng dụng Android với AWS IOT và hiểu API nhận dạng giọng nói: Hướng dẫn này hướng dẫn người dùng cách kết nối Ứng dụng Android với máy chủ AWS IOT và hiểu API nhận dạng giọng nói điều khiển Máy pha cà phê. Ứng dụng điều khiển Máy pha cà phê thông qua Alexa Dịch vụ thoại, mỗi ứng dụng c
Robot hướng dẫn với tính năng nhận dạng giọng nói: 7 bước (có hình ảnh)
Robot hướng dẫn với tính năng nhận dạng giọng nói: Robot hướng dẫn là một robot di động mà chúng tôi tạo ra để hướng dẫn khách đến các phòng ban khác nhau trong khuôn viên trường đại học của chúng tôi. Chúng tôi thực hiện để nói một số câu lệnh được xác định trước và tiến và lùi theo giọng nói đầu vào. Trong trường đại học của chúng tôi, chúng tôi có t
Giới thiệu về Nhận dạng giọng nói với Elechouse V3 và Arduino.: 4 bước (có hình ảnh)
Giới thiệu về Nhận dạng giọng nói với Elechouse V3 và Arduino.: Xin chào …! Công nghệ nhận dạng giọng nói đã xuất hiện trong vài năm qua. Chúng tôi vẫn nhớ sự phấn khích tuyệt vời mà chúng tôi đã có khi nói chuyện với chiếc iPhone đầu tiên hỗ trợ Siri. Kể từ đó, các thiết bị ra lệnh bằng giọng nói đã phát triển lên một cấp độ rất tiên tiến