[紀錄] Raspberry Pi社群聚會 #23 會後資料(樹莓派自走車)

第二十三次 Raspberry Pi 社群聚會會後資料,希望透過社群活動的分享和交流,找到更多 Raspberry Pi 的可能。本次主題是「樹莓派自走車」。過往資訊可看共筆,報名可到 KKTIX

天瓏書局(Tenlong Bookstore)
這次的活動是在天瓏書局 CodingSpace 舉辦,場地很新設備很好,小老闆很給力提供了很多協助。

Raspberry Pi社群聚會 #23(Raspberry Pi Meetup #23)
但這次因為報名人數爆棚所以略顯擁擠,下次聚會要吃 Pizza 應該會更擠吧?

樹莓派基金會贊助貼紙(Raspberry Pi Foundation donate stickers to us)
這次活動樹莓派基金會有贊助貼紙,所以來參加的朋友都很開心的拿了不同的貼紙做紀念。

如何玩Donkey Car(Donkey Car How to Play)
這次的講者李翼介紹 Donkey Car 怎麼玩。Donkey Car 是一個機器學習加上馬達控制的綜合型專案,也就是使用者先在車道上使用搖桿控制小車,並且將影像資訊和搖桿資訊記錄下來。再將蒐集到的資料訓練出對應的模型,之後再把訓練好的模型放到小車上試著讓它自走,並持續做蒐集資料、訓練模型、測試小車的動作直到符合預期結果。

Donkey Car硬體清單(The Donkey Car Hardware List)
Donkey Car 的硬體清單,包含了 Pi 3、車體、相機模組、搖桿以外,還用了冰棍做相機支架,非常有趣。


目前比較難取得的是 RC Car,還要再搭配專用擴充板,不過這都可以再進行改造的。對 Donkey Car 來說,相機模組是唯一的資料輸入來源。

Donkey Car軟體架構(The Donkey Car Software Architecture)
在 Donkey Car 的軟體架構中,包含了認知(Perception)、規劃(Planning)、控制(Control)和資料收集(Data Collection)等步驟。所謂的認知就是自駕車需要取得當前的狀態(state),包括是否正在前進還是後退?如果知道狀態以後,就可以根據條件做規劃,例如左轉、右轉或是避障等。有了規劃結果以後就可以發出控制訊號來控制馬達調整車子動作,最後就是持續把從相機讀進來的影像資料或是搖桿資料給保存下來。

Donkey Car身經網路(The Donkey Neural Network Model)
Donkey Car 的核心精神就是使用神經網路將影像和對應的動作做連結,因此選擇適合的模型與調整參數是很重要的。

Donkey Car資料類別(The Donkey Car Data)
除了有好的神經網路模型以外,如何挑選好的資料在機器學習領域也是非常重要的。對此李翼分享了自身的經驗,不能只給模型乖乖的控制資料,必須要加上一些錯誤再導正的控制資料,就像是我們人在開車時的行為。

Donkey Car車道設計(Donkey Car Lane Design)
車道設計也是大哉問,不論是地板材質、膠帶材質與顏色都會影響辨識結果,並且特別要注意車道轉彎角度必須要小於車子的迴轉半徑,才不會做出一個無法跑得賽道出來。

結語
最後的結論就是雖然神經網路是一個黑盒子,但多數的行為是可以根據訓練資料而得到的,因此除了模型設計以外,使用乾淨和有設計過的資料做訓練才會得到理想的結果,也就是 “餵什麼像什麼”。


李翼的分享非常精彩,中場休息時還被團團圍住。大家都想要在這次的分享吸收講者的經驗以減少自己摸索的時間。

驢車學走路(樹莓派在自駕遙控車的應用)的投影片下載

 

源自於MIT的小鴨車專案(Duckietown Project from MIT)
我們這次介紹小鴨城(Duckietown)專案,這是一個基於 Raspberry PiROS 的開源無人小車專案,源自於 MIT。在 2016 年課程初設計時,還是一個靠著影像辨識加控制理論所搭建的自走車平台,但到了 2017/2018 年已經可以結合機器學習做到多種環境識別與容器化等更適合在學校推廣的機器人平台。


這是在 2016 年課程(2.166)的架構,一開始會需要設定樹莓派(Duckiebot)和開發環境(Virtualbox),並且讓兩邊的網路透過名稱解析方式互通。一開始會做車輪校正(Wheel Calibration)確認小車能行走直線不偏移,再來從小車的視角去觀察世界可以看到如果要做到最簡單的車道跟隨(Lane Following)會需要找到左邊的黃色線段和右邊的白色車道,因此經過影像處理的技術,包括色彩空間轉換、濾波、邊緣偵測和找直線等可得到黃線和白線的線段座標。再經過相機校正(Camera Calibration)後,可以讓影像資訊從二維相機影像座標映射到真實世界三維座標。最後經過投票與條件機率可決定最適合的參數,再根據此一參數調整馬達控制訊號讓小車狀態改變達到能沿著車道行走的功能。

車道跟隨展示(Lane Following Demo)
sosorry 也展示了車道跟隨(Lane Following)的功能。但當天的光線太暗,黃線的部份並沒有清楚的看到,但在經過亮度補償後有改善,可以完整跑完一圈。

採果機器人展示(FarmHarvestBot Demo)
我們在之前的工作坊有遇到 FarmBotTUG 的朋友,他們開了一個新的採果機器人專案(FarmHarvestBot) ,希望能做到可以自動採收水果的機器人。我們也根據他們的想法做了一個簡單的展示,可以一邊自走 S 型車道,再一邊進行手臂控制夾取物品。未來將會做成原型車,能透過影像辨識再使用機器手臂自動抓取物品。

小鴨城(Duckietown)一個基於Raspberry Pi和ROS 的開源無人小車專案介紹投影片下載
 
我們預計在十二月還會在舉辦一次小鴨車的工作坊,活動時間與地點近期會公佈,歡迎大家一起來玩。

[產品] Duckietown 小鴨車 小鴨城 自走車 學習套件

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Duckietown(小鴨城)源自於 MIT 2.166 自動駕駛車開放課程,使用樹莓派加魚眼相機加上馬達控制板建立一個自走小車(DuckieBot)。

DuckieBot(小鴨車)是在樹莓派上安裝 Ubuntu + ROS(Robot Operating System) 做為自走車的開發架構,使用魚眼鏡頭進行物體辨識,將當前環境根據非線性估計後使用馬達控制板控制左右馬達進行車道跟隨(lane following)。

Duckietown 是一個遵守預先定義好的道路設計、標誌、指示牌(AprilTag)等自由擴充的環境,讓 DuckieBot 進行各項任務,例如車道跟隨(Lane Following)、定位(localization),規劃(planning)和導航(navigation)等等,並可擴充成多系統機器人交換訊息和協調等進階功能,甚至可進行各項比賽等。

更多介紹可以參考:

小鴨城(Duckietown) 一個基於Raspberry Pi和ROS 的開源無人小車專案介紹
from raspberrypi-tw

《特色》
- 搭配Duckietown小鴨城自走車工作坊使用教材。
- 學習自動駕駛原理,包括 ROS 使用、電腦視覺與相機校正、非線性估計、物體辨識、投影轉換和車道跟隨。

《規格》

  1. 雙層自走車底盤(含底盤x2、輪胎x2、萬向輪x1、馬達x2、螺絲組) x1
  2. 馬達驅動板 x1
  3. 魚眼相機 x1
  4. 相機固定座 x1
  5. USB轉TTL x1
  6. 2.4GHz搖桿(需自備AAA 4號電池x2顆) x1
  7. 專用鋰電池擴充板 x1
  8. USB轉microUSB電源線 x1
  9. 塑膠螺絲包 x1
  10. 公對母排線(20cm)x2
  11. 黃色小鴨(6x6x5cm)x1

* 注意:
- 建議搭配 Pi 3 Model B 使用(非Pi 3 Model B+)。
- 本商品不包含 Raspberry Pi 3記憶卡5V/2.5A電源轉換器

《教學》
- 組裝說明
- 小鴨車安裝設定
- 虛擬機安裝設定
- 快速體驗Duckietown
- 工作坊投影片,day1day2
- 指令大全

單買小鴨車套件 $ 3,800

小鴨車加購 Pi 3B入門組(含Pi 3B、32G SD、電源)合購價 $ 5,900


※若無法使用Paypal購買,請到 這裡 填寫表單購買,造成您的不便敬請見諒。

[新聞] 中原大學105學年第2學期三學分樹莓派課程(Raspberry Pi)

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圖片來源:中原大學開課查詢系統

很高興我們今年在中原大學資管系開設了三個學分的課程,特別感謝洪主任、林老師與賴老師的幫忙,還有辛苦的沈小姐等人才能順利開設成功。

我們之前在很多學校都有帶實做的課程,但這次會有比較長的時間可以進行更完整的教學活動。更多進階內容分別簡介如下(中文英文標題可能不太符合,以英文為主)。

1. 樹莓派程式設計與實作(Raspberry Pi GPIO and Administration Tutorial)

內容將涵蓋 Linux 系統管理與 Raspberry Pi GPIO 介紹。兩天的課程將會實做一個體感遊戲機。

1) Raspberry Pi 環境設定
2) Linux 基本管理(使用者帳號、檔案權限、壓縮與打包、程序管理)
3) Linux 網路管理(系統服務、軟體安裝與管理、開機流程介紹)
4) GPIO 介紹
5) 數位輸出和輸入
6) 類比輸出和輸入
7) 系統整合

 

2. 樹莓派機器人應用(Raspberry Pi Camera + Robot)

內容將涵蓋 Raspberry Pi Camera 使用與 OpenCV 應用。兩天的課程將會實做雲端相機與自駕車(寵物小車的進階版)。

課程綱要如下:
1) Raspberry Pi Camera簡介
2) 基礎 Camera 使用(用 Python 控制、用硬體控制、串接網路服務)
3) 進階 Camera 使用(人臉偵測、影像串流)
4) 馬達、小車組裝與控制
5) 數位影像處理與 OpenCV
6) 自駕車實做

 

3. 物聯網整合應用與實作(Raspberry Pi Wireless and Sensor Integration)

內容將涵蓋 Arduino + XBee + Raspberry Pi + Bluetooth 與網路服務的整合性應用。兩天的課程將會實做生理資訊監控的 IoT 簡易架構。

課程綱要如下:
1) XBee 簡介
2) XBee 設定與控制實做
3) Arduino開發環境介紹
4) Raspberry Pi和Arduino雙向通訊
5) 生理資訊讀取
6) 雲端網路服務串接與系統整合

我們將持續設計課程,希望結合大學資訊教育,把 Raspberry Pi 融入到理論與實務中。課程用到的投影片和範例程式,也都會放在 slidesharegithub

[產品] Raspberry Pi 寵物小車學習套件

SONY DSC

《特色》
- 8 小時工作坊課程(MakerConf 2016Raspberry Pi 寵物小車使用教材)。
- 可根據自訂顏色讓小車移動跟蹤。
- 從 19 個實驗介紹:GPIO 控制、馬達控制、小車組裝與控制、Raspberry Pi Camera 介紹、基礎 Camera 使用、數位影像處理與 OpenCV。

《規格》
1. 單層自走車底盤(含二輪跑車胎 + 一萬向輪 + 二馬達 + 螺絲組) x1
2. L298N 馬達驅動板 x1
3. 5MP Camera for Raspberry Pi x1
4. 170 洞小型麵包板 x1
5. 1KΩ 電阻(1/4W) x1
6. 1N4004 二極體 x1
7. 16m/m 可變電阻 10Kx1
8. TIP120 電晶體 x1
9. 5mm LED x1
10. 架高螺絲組(螺絲母x4 + 塑膠架高螺絲 x4 + 圓頭螺絲 x4) x1
11. 公對母排線(20cm)x2, 母對母排線(20cm)x4

《教學》
Raspberry Pi 寵物小車 from raspberrypi-tw

《範例程式》
* https://github.com/raspberrypi-tw/pi-follower-car

《更新的投影片下載》
* 寵物小車投影片下載

《更新的範例程式(在Pi做)》

$ cd ~
$ wget http://goo.gl/V9HJW6 -O pi-follower-car.tar.gz
$ tar zxvf pi-follower-car.tar.gz

《下載》
* 狗公仔外型(需自行調整大小)

$ 1,400


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[活動] 20140421 Raspberry Pi社群聚會 #4會後資料

感謝大家的參與,這次的討論好熱烈。希望未來能每個月都能聚會,連結更多有興趣的朋友們,找到更多 Rasperry Pi 的可能。

分享者1:邱展逢(學習樹莓派作者)
Topic:scratch和自走車
邱展逢 - scratch 和自走車

分享者2:葉難(Raspberry Pi從入門到應用作者)
Topic:用Raspberry Pi做紅外線遙控車
葉難 - 用 Raspberry Pi 做紅外線遙控車
投影片下載

邱老師的圓形自走車(右邊拿著車的是 Hana)
Hana拿著邱逢展的圓形自走車

葉難和 motoduino Dennis 也上場了
葉難和Dennis的自走車

謝謝講者們的分享,也希望未來大家能多多交流展示自己做的東西。

[活動] Raspberry Pi社群聚會 #4 @ 2014/04/21

台灣第四次Raspberry Pi社群聚會,希望能透過社群活動的分享和交流,找到更多Rasperry Pi的可能。本次主題是自走車 / 機器人。

分享者1:邱展逢(學習樹莓派作者)
Topic:scratch和自走車

分享者2:葉難(Raspberry Pi從入門到應用作者)
Topic:用Raspberry做紅外線遙控車

活動資訊

  • 活動時間: 2014/04/21 19:30 ~ 2014/04/21 21:30 (7:00pm 開始入場)
  • 語言: Chinese/中文
  • 活動人數上限: 100
  • 活動地點:CLBC台北市大安區復興南路一段293號4樓
  • 交通資訊:(地圖:http://clbc.tw/location/)至捷運大安站下車,出口後直走60秒內可抵達 CLBC 大安館


顯示詳細地圖

費用

  • 每人150元場地費用
  • 帶作品展示的參加者免收場地費用

備註

  • 活動場地有提供無線網路
  • 場地有飲料,另外請大家可先在附近用餐再入場