Οδηγός Κατασκευής RoboExplorer: Ο Αυτόνομος Ρομποτικός Εξερευνητής

1. Εισαγωγή

Το RoboExplorer είναι ένα αυτόνομο ρομπότ που μπορεί να περιηγηθεί στο περιβάλλον του, να αναγνωρίσει αντικείμενα και να ανταποκριθεί σε φωνητικές εντολές. Ο στόχος αυτού του project είναι η εκμάθηση τεχνολογιών ρομποτικής, επεξεργασίας εικόνας και τεχνητής νοημοσύνης.

---

2. Υλικά και Εξαρτήματα

Υλικό

• Μικροελεγκτής / Μικροϋπολογιστής: Raspberry Pi 4 ή Arduino + Raspberry Pi συνδυασμός.
• Κάμερα: Raspberry Pi Camera Module ή USB κάμερα.
• Αισθητήρες:
  • Αισθητήρες υπερήχων HC-SR04 για αποφυγή εμποδίων.
  • (Προαιρετικά) LiDAR ή αισθητήρες IR για ακριβέστερη χαρτογράφηση.
• Κινητήρες και Μηχανισμός Οδήγησης:
  • Δύο κινητήρες DC με τροχούς και ένας οδηγός H-Bridge (L298N).
• Τροφοδοσία: Μπαταρία Li-Po ή power bank.
• Επικοινωνία: WiFi module για απομακρυσμένο έλεγχο.
• Ηχητική επικοινωνία: Μικρόφωνο USB και ηχείο για φωνητικές εντολές.

Λογισμικό

• Γλώσσα προγραμματισμού: Python.
• Βιβλιοθήκες:
  • OpenCV (επεξεργασία εικόνας).
  • TensorFlow/Keras (μηχανική μάθηση).
  • SpeechRecognition (αναγνώριση φωνής).
  • RPi.GPIO (έλεγχος αισθητήρων και κινητήρων).

---

3. Συναρμολόγηση

Βήμα 1: Κατασκευή του σασί

• Στερεώστε το Raspberry Pi στο σασί του ρομπότ.
• Τοποθετήστε τους κινητήρες και συνδέστε τους με τον οδηγό L298N.
• Στερεώστε την κάμερα σε σημείο που έχει καλή οπτική γωνία.
• Συνδέστε τους αισθητήρες υπερήχων στο μπροστινό μέρος.

Βήμα 2: Συνδέσεις ηλεκτρονικών

• Συνδέστε τους κινητήρες στις εξόδους του L298N.
• Τα pins ελέγχου του L298N συνδέονται στο Raspberry Pi μέσω GPIO.
• Οι αισθητήρες υπερήχων συνδέονται σε ψηφιακές εισόδους του Raspberry Pi.
• Συνδέστε το μικρόφωνο και το ηχείο μέσω USB ή jack.

---

4. Ανάπτυξη Λογισμικού

Βήμα 1: Κίνηση του ρομπότ

Γράψτε Python script για τον έλεγχο των κινητήρων μέσω GPIO.

import RPi.GPIO as GPIO
import time

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
Motor1A = 17
Motor1B = 18
GPIO.setup(Motor1A, GPIO.OUT)
GPIO.setup(Motor1B, GPIO.OUT)

def forward():
    GPIO.output(Motor1A, GPIO.HIGH)
    GPIO.output(Motor1B, GPIO.LOW)

def stop():
    GPIO.output(Motor1A, GPIO.LOW)
    GPIO.output(Motor1B, GPIO.LOW)

Βήμα 2: Αποφυγή εμποδίων

Γράψτε κώδικα για ανάγνωση από αισθητήρες υπερήχων και αποφυγή εμποδίων.

import RPi.GPIO as GPIO
import time

TRIG = 23
ECHO = 24
GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)

def get_distance():
    GPIO.output(TRIG, True)
    time.sleep(0.00001)
    GPIO.output(TRIG, False)
    while GPIO.input(ECHO) == 0:
        start = time.time()
    while GPIO.input(ECHO) == 1:
        end = time.time()
    distance = (end - start) * 17150
    return distance

Βήμα 3: Αναγνώριση αντικειμένων με OpenCV και YOLO

Χρησιμοποιήστε το YOLO v4 μέσω του OpenCV DNN module.

import cv2
import numpy as np

net = cv2.dnn.readNet("yolov4.weights", "yolov4.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
out_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
classes = open("coco.names").read().strip().split("\n")
camera = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = camera.read()
    height, width = frame.shape[:2]
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    detections = net.forward(out_layers)
    
    for output in detections:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5:
                box = detection[0:4] * np.array([width, height, width, height])
                (centerX, centerY, w, h) = box.astype("int")
                x = int(centerX - (w / 2))
                y = int(centerY - (h / 2))
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
                text = f"{classes[class_id]}: {confidence:.2f}"
                cv2.putText(frame, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    
    cv2.imshow("RoboExplorer", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

Λήψη προεκπαιδευμένου μοντέλου YOLO: Κατεβάστε το εδώ

---

5. Δοκιμές και Βελτιώσεις

• Δοκιμάστε το ρομπότ σε ένα δωμάτιο με εμπόδια.
• Ρυθμίστε τους αισθητήρες για καλύτερη απόκριση.
• Επεκτείνετε τη λειτουργικότητα, όπως προσθήκη χαρτογράφησης SLAM.

---

6. Συμπέρασμα

Το RoboExplorer είναι ένα προηγμένο ρομποτικό project που συνδυάζει προγραμματισμό, τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική. Είναι ιδανικό για εκπαίδευση σε ρομποτικά συστήματα και έξυπνες εφαρμογές.