PiTanq - Robotertank mit Raspberry Pi und Python zum Erlernen von KI - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:20

Pitanq ist ein Roboter-Panzer mit einer von Raspberry Pi betriebenen Kamera. Sein Zweck ist es, eine künstliche Intelligenz des Selbstfahrens zu erlernen. Die KI auf dem Tank wird durch OpenCV und Tensoflow unterstützt, die speziell für Raspbian Jessie entwickelt wurden.

Basierend auf einem robusten Aluminium-Chassis ist PiTanq gut für den Außeneinsatz geeignet.

Es gibt einen Open-Source-Python-Webservice, der eine REST-Schnittstelle zur Steuerung des Roboters bereitstellt.

Eine Android-Anwendung wird ebenfalls bereitgestellt.

Es gibt noch einige zusätzliche Dinge: Schwenk- und Neige-Kamerastativ (auch per Telefon gesteuert) und Ultraschallsensor.

Haftungsausschluss. Dies ist keine vollständige Anleitung, sondern nur eine Übersicht. Die vollständige Anleitung finden Sie auf GitHub.

Schritt 1: Materialliste

Himbeer-Pi

Kamera

Stromwandler

Motorsteuerung

PWM-Controller

2x18650 Batterien

Chassis

Schwenk- und Neigeständer

Haftungsausschluss. Die genannte Liste ist nicht vollständig. Es gibt viele Kleinigkeiten, wie Drähte, Schrauben, Acrylplatten. Sie können weitere Informationen erhalten oder das gesamte Paket auf der PiTanq-Website kaufen

Schritt 2: Tank-Chassis bauen

Schritt 3: Befestigen Sie die Elektrik an einer Platte

Schritt 4: Kamera und Entfernungsmesser an der Platine anbringen

Schritt 5: Befestigen Sie die Kameraplatine am Ständer und den Ständer am Chassis

Schritt 6: Batteriehalter am Gehäuse befestigen

Schritt 7: Befestigen Sie die elektrische Platte am Chassis und verdrahten Sie alles

Schritt 8: Setup-Software

1. Installieren Sie Raspbian Jessie
2. OpenCV installieren
3. Tensorflow installieren
4. MJPG-Streamer installieren
5. Holen Sie sich den Kontrolldienstcode von GitHub

Dieser Code ist in Python geschrieben und bietet eine REST-Schnittstelle zur Steuerung des Panzers.

Als Beispiele für die KI-Nutzung gibt es:

- Katzenfinder mit Haarkaskaden von OpenCV

- Objektdetektor mit OpenCV-DNN

- Bildklassifikator mit Tensorflow

Die REST-Schnittstelle ist:

• GET /ping
• GET /version
• GET /name
• GET /dist
• POST /fwd/on
• POST /vor/aus
• POST /zurück/ein
• POST /zurück/aus
• POST /links/ein
• POST /links/aus
• POST /rechts/ein
• POST /rechts/aus
• POST /photo/make
• GET /photo/:phid
• GET /photo/list
• POST /cam/up
• POST /cam/down
• POST /cam/rechts
• POST /cam/links
• POST /detect/haar/:phid
• POST /detect/dnn/:phid
• POST /classify/tf/:phid

Schritt 9: Verbindung einrichten

Es gibt eine kopflose Möglichkeit, eine Wi-Fi-Verbindung für Raspberry Pi einzurichten.

Legen Sie die microSD-Karte mit Raspbian in einen Computer ein.

Erstellen Sie eine Textdatei wpa_supplicant.conf mit Inhalt:

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

network={ ssid="Ihr-WLAN-Netzwerk" psk="Ihr-WLAN-Passwort" key_mgmt=WPA-PSK }

Außerdem wird empfohlen, eine leere Datei mit dem Namen "ssh" zu erstellen. Es ermöglicht den Fernzugriff auf RPI (vergessen Sie nicht, das Standardpasswort zu ändern).

Schritt 10: Android-App herunterladen

Installieren Sie die Android-App von Google Play

Mit der App ist es möglich, den Panzer zu fahren, die Kamera zu bewegen, Live-Videos anzusehen, Fotos zu machen, Objekte auf den Fotos zu erkennen.