PiTanq - Robot-tanque con Raspberry Pi y Python para aprender IA: 10 pasos

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:43

Pitanq es un robot-tanque con una cámara impulsada por Raspberry Pi. Su propósito es ayudar a aprender una inteligencia artificial de conducción autónoma. La IA en el tanque está respaldada por OpenCV y Tensoflow construido especialmente para Raspbian Jessie.

Basado en un robusto chasis de aluminio, PiTanq es bueno para uso en exteriores.

Hay un servicio web Python de código abierto que expone la interfaz REST para controlar el robot.

También se proporciona una aplicación para Android.

Hay algunas cosas más adicionales: soporte de cámara de giro e inclinación (también controlado por teléfono) y sensor ultrasónico.

Descargo de responsabilidad. Esta no es una guía completa, solo un resumen. La guía completa está en GitHub.

Paso 1: Lista de materiales

Frambuesa pi

Cámara

Convertidor de poder

Controlador del motor

Controlador PWM

2x18650 baterías

Chasis

Soporte de giro e inclinación

Descargo de responsabilidad. La lista mencionada no está completa. Hay muchas cosas pequeñas, como cables, tornillos, placas acrílicas. Puede obtener más información o comprar el paquete completo en el sitio web de PiTanq

Paso 2: Construya el chasis del tanque

Paso 3: coloque los componentes eléctricos en una placa

Paso 4: Conecte la cámara y el medidor de distancia a la placa

Paso 5: coloque la placa de la cámara en la base y la base en el chasis

Paso 6: coloque el soporte de la batería en el chasis

Paso 7: coloque la placa eléctrica en el chasis y conecte todo

Paso 8: configuración del software

1. Instalar Raspbian Jessie
2. Instalar OpenCV
3. Instalar Tensorflow
4. Instalar MJPG-Streamer
5. Obtener el código de servicio de control de GitHub

Este código está escrito en Python y proporciona una interfaz REST para controlar el tanque.

Como ejemplos de uso de la IA se encuentran:

- buscador de gatos con cascadas Haar de OpenCV

- detector de objetos con OpenCV-DNN

- clasificador de imágenes con Tensorflow

La interfaz REST es:

• OBTENER / ping
• OBTENER / versión
• OBTENER / nombre
• OBTENER / dist
• POST / fwd / encendido
• POST / fwd / off
• POST / atrás / encendido
• POST / retroceso / apagado
• POST / izquierda / encendido
• POST / izquierda / apagado
• POST / derecha / encendido
• POST / derecha / apagado
• POST / foto / hacer
• OBTENER / foto /: phid
• OBTENER / foto / lista
• POST / leva / arriba
• POST / leva / abajo
• POST / leva / derecha
• POST / leva / izquierda
• POST / detectar / haar /: phid
• POST / detectar / dnn /: phid
• POST / clasificar / tf /: phid

Paso 9: Configurar la conexión

Existe una forma autónoma de configurar la conexión Wi-Fi para Raspberry Pi.

Inserte la tarjeta microSD con Raspbian en una computadora.

Cree un archivo de texto wpa_supplicant.conf con contenido:

ctrl_interface = DIR = / var / run / wpa_supplicant GROUP = netdevupdate_config = 1 país = EE. UU.

network = {ssid = "tu-red-wifi" psk = "tu-contraseña-wifi" key_mgmt = WPA-PSK}

También se recomienda crear un archivo vacío llamado "ssh". Permitirá el acceso remoto a RPI (no olvide cambiar la contraseña predeterminada).

Paso 10: Obtén la aplicación de Android

Instale la aplicación de Android desde Google Play

Con la aplicación es posible conducir el tanque, mover la cámara, ver videos en vivo, tomar fotos, detectar objetos en las fotos.