Daftar Isi:

PiTanq - Robot-tank Dengan Raspberry Pi dan Python untuk Mempelajari AI: 10 Langkah
PiTanq - Robot-tank Dengan Raspberry Pi dan Python untuk Mempelajari AI: 10 Langkah

Video: PiTanq - Robot-tank Dengan Raspberry Pi dan Python untuk Mempelajari AI: 10 Langkah

Video: PiTanq - Robot-tank Dengan Raspberry Pi dan Python untuk Mempelajari AI: 10 Langkah
Video: pitanq 2024, November
Anonim
PiTanq - Robot-tank Dengan Raspberry Pi dan Python untuk Mempelajari AI
PiTanq - Robot-tank Dengan Raspberry Pi dan Python untuk Mempelajari AI

Pitanq adalah robot-tank dengan kamera yang ditenagai oleh Raspberry Pi. Tujuannya adalah untuk membantu mempelajari kecerdasan buatan mengemudi sendiri. AI pada tangki didukung oleh OpenCV dan Tensoflow yang dibuat khusus untuk Raspbian Jessie.

Berdasarkan sasis aluminium yang kokoh, PiTanq baik untuk penggunaan di luar ruangan.

Ada layanan web python open source yang mengekspos antarmuka REST untuk mengontrol robot.

Sebuah aplikasi Android juga disediakan.

Ada beberapa tambahan lagi: dudukan kamera pan-and-tilt (juga dikendalikan oleh telepon) dan sensor ultrasonik.

Penafian. Ini bukan panduan lengkap, hanya garis besar. Panduan lengkapnya ada di GitHub.

Langkah 1: Daftar Bahan

Raspberry Pi

Kamera

Konverter Daya

Pengendali Motor

Pengontrol PWM

Baterai 2x18650

Casis

Dudukan pan-and-tilt

Penafian. Daftar yang disebutkan belum selesai. Ada banyak barang kecil, seperti kabel, sekrup, pelat akrilik. Anda bisa mendapatkan info lebih lanjut atau membeli seluruh paket di situs web PiTanq

Langkah 2: Bangun Chassis Tank

Bangun Sasis Tangki
Bangun Sasis Tangki

Langkah 3: Pasang Listrik ke Piring

Pasang Listrik ke Plat
Pasang Listrik ke Plat

Langkah 4: Pasang Kamera dan Pengukur Jarak ke Papan

Pasang Kamera dan Pengukur Jarak ke Papan
Pasang Kamera dan Pengukur Jarak ke Papan

Langkah 5: Pasang Papan Kamera ke Stand dan Stand ke Chassis

Pasang Papan Kamera ke Stand dan Stand ke Chassis
Pasang Papan Kamera ke Stand dan Stand ke Chassis

Langkah 6: Pasang Dudukan Baterai ke Chassis

Pasang Dudukan Baterai ke Sasis
Pasang Dudukan Baterai ke Sasis

Langkah 7: Pasang Plat Listrik ke Chassis dan Kawat Semuanya

Pasang Plat Listrik ke Chassis dan Kawat Semuanya
Pasang Plat Listrik ke Chassis dan Kawat Semuanya

Langkah 8: Pengaturan Perangkat Lunak

  1. Instal Raspbian Jessie
  2. Instal OpenCV
  3. Instal Tensorflow
  4. Instal MJPG-Streamer
  5. Dapatkan kode layanan kontrol dari GitHub

Kode ini ditulis dengan python dan menyediakan antarmuka REST untuk mengontrol tangki.

Sebagai contoh penggunaan AI ada:

- Pencari kucing dengan kaskade Haar dari OpenCV

- Detektor objek dengan OpenCV-DNN

- pengklasifikasi gambar dengan Tensorflow

Antarmuka REST adalah:

  • DAPATKAN / ping
  • DAPATKAN /versi
  • DAPATKAN /nama
  • DAPATKAN /disst
  • POSTING /fwd/on
  • POST /fwd/mati
  • POST /kembali/aktif
  • POSTING/kembali/mati
  • POST /kiri/on
  • POST /kiri/mati
  • POSTING /kanan/aktif
  • POSTING/kanan/nonaktif
  • POSTING /foto/buat
  • DAPATKAN /foto/:phid
  • DAPATKAN /foto/daftar
  • POST /cam/up
  • POST /cam/bawah
  • POSTING /cam/kanan
  • POST /cam/kiri
  • POST /deteksi/haar/:phid
  • POST /deteksi/dnn/:phid
  • POST /klasifikasikan/tf/:phid

Langkah 9: Atur Koneksi

Ada cara tanpa kepala untuk mengatur koneksi Wi-Fi untuk Raspberry Pi.

Masukkan kartu microSD dengan Raspbian ke komputer.

Buat file teks wpa_supplicant.conf dengan konten:

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 }

Juga disarankan untuk membuat file kosong bernama "ssh". Ini akan memungkinkan akses jarak jauh ke RPI (jangan lupa untuk mengubah kata sandi default).

Langkah 10: Dapatkan Aplikasi Android

Dapatkan Aplikasi Android
Dapatkan Aplikasi Android
Dapatkan Aplikasi Android
Dapatkan Aplikasi Android

Instal aplikasi Android dari Google Play

Dengan aplikasi ini dimungkinkan untuk mengemudikan tangki, menggerakkan kamera, menonton video langsung, mengambil foto, mendeteksi objek pada foto.

Direkomendasikan: