Гоночный робот PiRacer DonkeyCar, на базе Raspberry Pi 4

Набор PiRacer DonkeyCar предназначен для построения гоночного робота-автомобиля, которым можно управлять при помощи беспроводного игрового манипулятора, с персонального компьютера или мобильного телефона. Огромный потенциал начинки робота дает широкие возможности для построения интеллектуальных систем управления, которые позволят роботу самостоятельно двигаться и принимать решения о направлении и скорости движения. В качестве тестовой платформы в набор входит трек из бумаги по которому робот может ехать, ориентируясь по изображению трека с камеры.

Код производителя: 17674, PiRacer AI Kit Acce

Waveshare PiRacer DonkeyCar - это настоящий "умный робот", работающий под управлением новейшего мини-компьютера Raspberry Pi 4 и оснащенный фронтальной камерой с углом обзора 160 градусов (5Мпикс OV5647), что позволяет роботу распознавать лица, отслеживать объекты, автоматически определять линии для движения по ним, избегать столкновений с объектами и др.

Использование одноплатного компьютера в качестве платы управления позволяет использовать искусственный интеллект. В этом вам помогут такие программные платформы как Keras и TensorFlow и библиотека OpenCV. Поэтому этот набор пригодится людям, которые хотят научиться работать с искусственным интеллектом и компьютерным зрением.

Keras - это высокоуровневый фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, написанный на языке программирования Python. Он имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения нейронных сетяй. Keras был разработан с упором на быстроту разработки, модульность, производительность и главное масштабирование. Он также может использоваться в сочетании с другими библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch. Сфера его использования очень широка, от промышленности до научных исследований.

С Keras можно быстро создавать нейронные сети с помощью готовых модулей (layers) и настраивать параметры обучения модели. Keras также имеет широкую поддержку различных типов нейронных сетей, включая полносвязные сети, сверточные сети, рекуррентные сети и комбинации из них.

TensorFlow - это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Google. Она представляет собой фреймворк, позволяющий строить и обучать различные модели глубокого машинного обучения, такие как нейронные сети.

У него гибкая архитектура, много инструментов для разработки и развертывания моделей машинного обучения. TensorFlow поддерживает такие языки программирования, как Python, C++, Java, Go и т.д.

Одной из основных особенностей платформы является вычислительный граф. Модель машинного обучения строится как графа, где узлы представляют операции, а ребра – данные, проходящие между операциями.

Это позволяет эффективно распределять и производить вычисления на различных устройствах, таких как центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU) и специализированные ускорители, такие как Tensor Processing Units (TPU).

Сфера применения очень широка, например компьютерное зрение, робототехника, обработка речи и т.д. Также платформа предоставляет разные уровни абстракции, начиная от низкоуровневого доступа к операциям и тензорам до высокоуровневых API.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - это библиотека компьютерного зрения и обработки изображений с открытым исходным кодом. Она предоставляет набор функций и алгоритмов, позволяющих разрабатывать программы, связанные с обработкой изображений, распознаванием объектов, анализом видео, компьютерным зрением и машинным обучением. Библиотека поддерживает различные языки программирования, такие как C++, Python, Java и т.д.

Для быстрого начала "оживления" робота было разработано большое количество программного обеспечения с открытым исходным кодом доступное для скачивания.

Все детали высокого качества и легко и просто собираются по подробной инструкции на сайте. Управляющая программа может быть как простой - ручное управление движением, так и сложной - распознавание образов с камеры и принятие решения по дальнейшему передвижению. Встроенные датчики позволят не только следить за состоянием аккумуляторов но и правильно их заряжать.

Внимание! Аккумуляторы и Raspberry Pi 4 в состав набора не входят!

Характеристики:

• Управляющий контроллер: Raspberry Pi 4 Model B (в комплект набора не входит)
• Управление роботом:
  • Беспроводный Wi-Fi игровой пульт
  • С мобильного устройства под управлением Android
  • С персонального компьютера посредством web-интерфейса
• Камера: 5 МП, Широкоугольная 160°, OV5647
• Питание:
  • 3 аккумулятора 18650 без защиты (в комплект набора не входят)
  • Встроенная система защиты аккумуляторов
  • Встроенная схема балансировки при заряде аккумуляторов
  • Встроенная схема мониторинга напряжения аккумуляторов и потребляемого тока
• Моторы:
  • Тип мотора: 37-520
  • Количество: 2
  • Напряжение питания: 12В
  • Холостые обороты: 740 об/мин
  • Редуктор: 10:1
• Сервопривод:
  • Тип: MG996R
  • Развиваемое усилие: 9 кг/см при напряжении питания 4,8В
  • Максимальное напряжение питания: 7,2В
• Дисплей: OLED 0.91" 128x32

Комплектация:

1. Мини-компьютер Raspberry PI 4 B 4GB (в данный комплект не входит)
2. Micro SD Card 16 ГБ (в данный комплект не входит)
3. PiRacer металлический комплект шасси 6шт
4. EVA фетровая прокладка 2PCS
5. 3D-печатная крышка двигателя
6. Плата расширения PiRacer
7. RPi камера (G)
8. Акриловая часть
9. Сервопривод
10. Металлический редуктор 2шт
11. Шина 4шт
12. Муфта 2шт
13. Сервопривод MG996R
14. Фланец сервопривода MG996R
15. Рулевой кулак 2шт
16. Шариковый подшипник 4шт
17. M3 пластиковый шаровой шарнир 4шт
18. Тяга M3 2шт
19. Блок питания 12,6 В (зарядное устройство)
20. Беспроводной геймпад
21. 6-контактный кабель
22. Гаечный ключ 2шт
23. Отвертка 2шт
24. Крестовидный гаечный ключ
25. Устройство чтения карт памяти Micro SD
26. Винты в упаковке
27. Бумажная карта трека

Ссылки:

• Wiki