[活動] Raspberry Pi社群聚會 #23 @2018/10/29

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RSVP:Raspberry Pi Meetup #23
The 23th of the Raspberry Pi meetup, the topic is “Raspberry Pi self-driving car”.

Speaker 1: Yi Lee/DonkeyCar.Taipei
Topic: Donkey Car – The application of RC self-driving car with Raspberry Pi
Abstract: Donkey Car is an open source project based on Raspberry Pi and Python. In this platform, the machine learning and computer vision are used for the self-driving car. We will share some experiences:
1) Donkey Car system architecture
2) Car assembly, turning and lane design
3) Performance modeling and analysis
4) The mystery of Donkey Car

Speaker 2: sosorry
Topic: The introduction of Duckietown – A self-driving car open source project based on Raspberry Pi and ROS.
1) What is the Duckietown?
2) The hardware
3) Computer vision as the input
4) Estimate and control the car by probability
5) Resources
6) DEMO

Additional Information:

  • 2018/10/29 19:10 ~ 2018/10/29 21:30
  • 2F., No.105, Sec. 1, Chongqing S. Rd., Zhongzheng Dist., Taipei City
  • $100 per person
  • - – – – – – – – – - 以下為中文 – – – – – – – – – -

    報名:Raspberry Pi社群聚會 #23

    第二十三次 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 Raspberry Pi 的可能。本次主題是「樹莓派自走車」。

    分享者1:李翼/DonkeyCar.Taipei
    題目:驢車學走路 – 樹莓派在自駕遙控車的應用
    大綱:Donkey Car (驢車) 是一個開源專案,這是以 python 為基礎,在 Raspberry Pi 使用機器學習和電腦視覺等方法驅動遙控車的自駕車平台,以下是我們的經驗分享:
    1) Donkey Car 系統架構
    2) 系統組裝調校與車道設計
    3) 模型效率分析
    4) 驢車傳說

    分享者2:sosorry (台灣樹莓派)
    題目:小鴨城(Duckietown),一個基於Raspberry Pi和ROS 的開源無人小車專案介紹
    1) 什麼是Duckietown?
    2) 所需硬體和環境
    3) 使用電腦視覺作為自駕車的輸入
    4) 用機率計算車道相對估計與控制
    5) 學習資源
    6) DEMO

    活動資訊

    • 活動時間: 2018/10/29(週一) 19:10 ~ 21:30 (6:40pm 開始入場)
    • 活動人數上限: 100
    • 活動地點:台北市重慶南路一段105號2樓(天瓏書局)

    費用

    • 每人100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

    報名:Raspberry Pi社群聚會 #23

    [產品] Duckietown 小鴨車 小鴨城 自走車 學習套件

    duckietown-raspberry-piros-14-638

    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。

    [活動] Duckietown小鴨城自走車工作坊(兩天)

    上限 20 人。購買全套配件:$9450元。
    Raspberry Pi 工作坊候補表單  <==額滿了,填寫候補表單!

    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)。

    兩天的活動,讓你由淺入深,從 ROS 介紹到電腦視覺,自動駕駛原理一次學會。

    【Duckietown小鴨城自走車工作坊】
    目標: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一次學會。
    時間:2018/09/15-16(六-日) 早上 09:00~下午 18:00
    地點:CLBC台北市大安區復興南路一段293號4樓
    講師:
    1. YC_thumb YC 老師,Robotist。Pioneer in Duckietown。第一屆 ROS.Taipei 2018 年會年協辦,ROS.Taipei 2018年會發表 “I am supposed to build robots!
    2. HY_thumb HY 老師,Robotist。Pioneer in Duckietown。Unity, Unreal遊戲引擎專家。新竹Mars團隊, 新竹實驗中學與光武國中STEM教學資深講師。悠遊虛擬與現實間。

    9/15(週六)

    09:00 – 10:00: 1. Duckiebot環境設定(SSH設定/虛擬機設定)
    10:00 – 12:00: 2. 單元測試與ROS介紹與練習(ROS/底盤校正/攝影機讀取)
    13:00 – 14:00: 3. 電腦視覺與相機校正(內外參數/OpenCV基礎)
    14:00 – 17:30: 4. 自動駕駛原理(一)(非線性估計/光補償校正)

    9/16(週日)

    09:00 – 10:30: 1. 自動駕駛原理(二)(物體辨識/投影轉換/車道跟隨(1))
    10:30 – 12:00: 2. 自動駕駛原理(三)(車道跟隨(2))
    13:00 – 17:00: 3. 實地測試

    上限 20 人。購買全套配件:$9450元 Raspberry Pi 工作坊候補表單  <==額滿了,填寫候補表單!
    包含樹莓派 Pi 3B 必備套件(Pi 3B + 32G SD卡 + 5V/2.5A 電源 + PL2303HXD傳輸線) + 小鴨車材料包(雙層小車、160 度魚眼相機、相機座、Adafruit 馬達驅動板(已焊接)、鋰電池擴充板、2.4G 搖桿、全車螺絲包、USB 轉 TTL、黃色小鴨),不包含午餐。

    注意事項:
    * 完成付款即完成報名。
    * 學員當天需自備筆電,Windows / Linux / Mac 皆可。
    * 本活動是進階課程,建議有使用過樹莓派和在上面開發程式的人參加。

    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

    [教學] Raspberry Pi Camera + Python + OpenCV投影片和範例程式 @虎科大

    20170727_NFU_Camera_Python_OpenCV_2_Days_Workshop
    七月底我們應虎科大電機工程系蔡老師的邀請,帶 Raspberry Pi + Python + Camera 兩天的工作坊。最後會實作”鄉民查水表”功能,是使用 Pi Camera 拍照後,用 OpenCV 做影像處理取得水表指針角度,就可以知道水表目前度數。學生很認真程度也很好,兩天的練習與實做都可以在時間內完成。我們未來也會和虎科大有更多的合作。

     

    這次的工作坊共分為兩天,第一天是介紹 Raspberry Pi Camera + Python。內容與時間如下:
    1. 相機原理與應用(1 小時)
    2. 控制 Raspberry Pi Camera(2 小時)
    - 使用指令列
    - 使用 Python
    3. 串接 imagga 網路服務(1 小時)
    4. Camera和 Webcam(1 小時)
    5. 影像串流(3 小時)
    - 使用 RTSP + H.264
    - 使用 HTTP + MJPG

    投影片我們已經放在 slideshare 上了。範例程式在 github 上了。
    Raspberry Pi Camera + Python + OpenCV (Day1) from raspberrypi-tw

     

    第二天是介紹 Raspberry Pi Camera + OpenCV。內容與時間如下:
    1. 色彩空間與基本影像處理(2 小時)
    - 色彩空間介紹
    - 用 Python + OpenCV 做影像處理
    2. 常用影像處理方法(3 小時)
    - 平滑,侵蝕與膨脹
    - 找邊緣與找直線
    - 找重心與找輪廓
    3. 機器學習應用與綜合練習(3 小時)
    - 人臉偵測
    - 圖形分類(手寫辨識)

    其中,在第二天工作坊中的圖形分類(手寫辨識),我們參考了 Ashing’s Blog內容,裡面有許多不錯的自學心得。

    投影片在 slideshare 上。範例程式在 github 上了。
    Raspberry Pi Camera + Python + OpenCV (Day2) from raspberrypi-tw

    [活動] Raspberry Pi 3 樹莓派寵物小車實作,從 GPIO 到 OpenCV 影像辨識,打造會看的自走車,一天學會 × T客邦

    pi-follower-car-v1-techbang-banner

    我們又和T客邦合作一起辦 Raspberry Pi 樹莓派寵物小車實作,這工作坊曾在 MakerConf ,還有和T客邦辦過,是一個綜合性的實做。歡迎大家報名參加。

    【課程內容】
    目標:學習用 Raspberry Pi 的 GPIO 控制硬體、小車組裝與移動、相機使用與 OpenCV 做影像處理,自製會追著物體的寵物小車。
    時間:2017/08/12(六) 早上 09:00 ~ 下午 18:30
    地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

    費用:
    * 早鳥價 $5800 元:購買樹莓派 Pi 3 必備套件+電子零件包,包含午餐。
    * 早鳥價 $4100 元:購買電子零件包(須自備樹莓派必備套件,Pi 3 或 Pi 2 都可以),包含午餐。

    注意事項:學員當天需自備筆電(Windows/Linux/Mac 皆可)和行動電源。

    報名:Raspberry Pi 樹莓派寵物小車實作

    [活動] Raspberry Pi 樹莓派寵物小車實作,從 GPIO 到 OpenCV 影像辨識,打造會看的自走車,一天學會 × T客邦

    我們這次和T客邦合作一起辦 Raspberry Pi 樹莓派寵物小車實作,這工作坊曾在 MakerConf 辦過,是一個綜合性的實做。歡迎大家報名參加。

    【課程內容】
    目標:學習用 Raspberry Pi 的 GPIO 控制硬體、小車組裝與移動、相機使用與 OpenCV 做影像處理,自製會追著物體的寵物小車。
    時間:2017/06/25(日) 早上 09:00~下午 18:00
    地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

    費用:
    * 早鳥價 $5300 元:購買樹莓派 Pi 3 必備套件+電子零件包,包含午餐。
    * 早鳥價 $3500 元:購買電子零件包(須自備樹莓派必備套件,Pi 3 或 Pi 2 都可以),包含午餐。
    * 早鳥價 $3100 元:租用樹莓派 + 電子零件包,課程結束時收回,包含午餐。

    注意事項:學員當天需自備筆電(Windows/Linux/Mac 皆可)和行動電源。

    報名:Raspberry Pi 樹莓派寵物小車實作

    [測試] OpenCV on UP board

    upboard

    承蒙研揚科技公司好意,贈送一塊 UP board

    有關開箱與安裝可參考以下幾篇文章:
    * UP board:開箱與基本介紹
    * [開箱] UP Board 開發板:可跑 Windows 10,世界最小 x86 PC
    * [試用] 真的能跑 Windows 10 的開發板 – UP Board

    由於 UP Board 所使用的 CPU 為 Intel Atom x5-Z8350,在 Intel 網站的規格為 64 位元 4 核心,時脈可達 1.92 GHz。乍看之下是比 Raspberry Pi 3 的處理速度快上不少,但 ARMX86 是不同架構,而且操作上的反應速度除了和時脈有關,不同的執行條件也會有差異。

    我們使用 Python OpenCV 測試。只要輸入 sudo apt-get install python-opencv 就可以安裝有 Python binding 的 OpenCV

    UVC(USB Video Class)就是 USB device class 視訊裝置在不需要安裝任何的驅動程式下隨插即用,包括網路攝影機(Webcam)、數位攝影機(Digital Camcorders)、類比影像轉換器(Transcoders)、電視卡(TV Receiver Card)等。而在 Linux 上如果有一個支援 UVC 的 Webcam 插到 USB,就會向 Kernel 註冊為 Webcam 設備,裝置節點為 /dev/videoX

    V4L2(Video4Linux 2nd)是一套 Linux 針對視訊設備(例如 Webcam)所定義好的 Userspace API,因此硬體廠商只要能實做 API 的功能,就能讓使用者透過統一的介面控制硬體。如此一來上層的使用者就即使不知道硬體的廠牌與底層的實做方法,只要知道呼叫相同的函式就能得到相同的結果,如下圖。

    v4l2圖片來源:Multimedia in embedded Linux systems

    在 Raspberry Pi 上使用 Webcam 偵測人臉的程式(camera_face_detect.py)如下。需先下載 haarcascade_frontalface_default.xml 後和 camera_face_detect.py 一起執行,例如 python camera_face_detect.py haarcascade_frontalface_default.xml

    #!/usr/bin/python                                  
    #+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
    #|R|a|s|p|b|e|r|r|y|P|i|.|c|o|m|.|t|w|
    #+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
    #
    # camera_face_detect.py
    # Face detect from camera
    #
    # Date   : 06/22/2014
    # Usage  : python camera_face_detect.py haarcascade_frontalface_default.xml
    
    import cv2
    import sys
    import time
    
    cascPath = sys.argv[1]
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,  640)
    cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
    
    while True:
        # Capture frame-by-frame
        before = time.time()
        ret, frame = cap.read()
    
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
        faces = faceCascade.detectMultiScale(
            gray,
            scaleFactor=1.1,
            minNeighbors=5,
            minSize=(30, 30),
            flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
        )
    
        after = time.time()
        print "Found {0} faces!, fps= {1}".format(len(faces), round(1/(after-before), 1))
    
        # Draw a rectangle around the faces
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
        # Display the resulting frame
        cv2.imshow("preview", frame)
    
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    
    # When everything is done, release the capture
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    在沒有硬體加速的情況下,視訊從 Webcam 取得後就完全由 CPU 處理。程式中的 cv2.VideoCapture(0) 表示從 /dev/video0 取得 VideoCapture 物件,之後就可以透過 .set 或是 .read 等標準的 V4L2 API 存取 Webcam。

    而人臉偵測在 OpenCV 中最常使用的方法為 Haar Feature-based Cascade Classifier,原理與使用可參考 Raspberry Pi Camera + Python 的介紹。

    這次用的是 Microsoft LifeCam VX-800(圖右),動態攝影解析度為 30 萬像素(640×480 pixels)。產品規格書下載

    raspberrypi_upboard_microsoft_1407

    每個從 Webcam 取回的 frame 都會用 faceCascade.detectMultiScale 做人臉偵測的判斷,如果有找到則會用 cv2.rectangle 將人臉標示出來,並印出找到幾個人臉與 FPS(Frame per Second)。

    face
    圖片來源:Face Detection using Haar Cascades

    架設的環境如下,左邊綠色的 pi-topCEED負責播影片,而 UP Board 接上 LifeCam VX-800 就執行人臉偵測,為了能即時顯示找到的人臉,就接上給奇創造On-Lap 1002 攜帶式螢幕。

    raspberrypi_upboard_test_theme

    測試的結果,在 640×480 的解析度下,使用 UP Board 做人臉辨識大概為 3-4 FPS。當然如果不將結果畫出來或是沒有啟動 X-Window 的情況下一定會有更好的結果。

    upboard_opencv_v4l2

    相同的測試條件在 Pi 3 大概只剩下 1 FPS。

    raspberrypi_opencv_v4l2

    由 UP Board 跑 OpenCV 的影片和在 Pi 3 跑 OpenCV 的影片,可看出在這個情境下 UP Board 的處理速度大概是 Pi 3 的四倍左右。

    [活動] Raspberry Pi 相機+OpenCV實作:攝影拍照、人臉偵測、影像處理與應用,一天學會

    raspberry-pi-camera-opencv-at-techbang

    我們這次和T客邦合作一起辦 Raspberry Pi 相機+OpenCV實作,歡迎大家報名參加,這次的重點除了是 Camera 的基本操作以外,還會介紹 OpenCV 的使用實例。

    【課程內容】
    目標:學習用 Raspberry Pi 的 Camera 模組,包括指令列與利用 picamera 自製雲端相機務。介紹 OpenCV 影像處理與應用(色彩空間、侵蝕膨脹、濾波器、輪廓、邊緣檢測)等等。
    時間:2017/01/21(六) 早上 09:00~下午 18:00
    地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

    費用:
    * 早鳥價 $5,100元:購買樹莓派 Pi3 必備套件+電子零件包,包含午餐。
    * 早鳥價 $3,300元:購買電子零件包,包含午餐。
    * 早鳥價 $2,900元:租用樹莓派+電子零件包,包含午餐。

    注意事項:學員當天需自備筆電,Windows / Linux / Mac 皆可。

    報名:Raspberry Pi 相機+OpenCV實作

    [活動] Raspberry Pi相機+影像辨識實作:自己做樹莓派相機做人臉辨識、影像串流、連結雲端,一天學會

    raspberry-pi-camera-python-at-techbang

    好久不見的 Camera + Python 工作坊來了,我們這次又和T客邦合作一起辦 Raspberry Pi相機+影像辨識實作工作坊,歡迎大家報名參加。

    【課程內容】
    目標:學習用 Raspberry Pi 的 Camera 模組,瞭解拍照/錄影、手機控制、影像串流、結合硬體操作、結合網路服務、OpenCV 與人臉偵測應用。
    時間:2016/10/15(六) 早上 09:30~下午 17:30
    地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

    費用:
    * 早鳥價 $5,000元:購買樹莓派 Pi3 必備套件+電子零件包,包含午餐。
    * 早鳥價 $3,200元:購買電子零件包,包含午餐。
    * 早鳥價 $2,600元:租用樹莓派+電子零件包,包含午餐。

    注意事項:學員當天需自備筆電,Windows / Linux / Mac 皆可。

    報名:Raspberry Pi相機+影像辨識實作工作坊

    [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


    ※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。

    [活動] Raspberry Pi社群聚會 #15 會後資料(Raspberry Pi IoT 無線傳輸技術)

    第十五次 Raspberry Pi 社群聚會會後資料,希望能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「 Raspberry Pi 物聯網(IoT, Internet of Things)無線傳輸技術」。

    感謝大家的共筆,將分享的重點紀錄起來。我們會持續辦各種活動,連結更多有興趣的朋友們,找到更多 Raspberry Pi 的可能。
    RaspberryPi_Meetup_15

     
    分享者1:Robert Wang
    題目:樹莓派長距離 LoRa 物聯網
    大綱:使用 Raspberry Pi + LoRa Module 的應用情境。
    附註:Robert Wang 為立亞特科技副總,這次的分享是物聯網(IoT, Internet of Things)常用模組 LoRa 產品應用的實際經驗Robert_Liyatech_LoRa

    立亞特科技是專業的 LoRa 模組製造廠商,提供 433/868/915/923MHz 等不同頻段的 LoRa 模組。這次分享了停車位、盜墾、污水監控等案例,還說明了如何實做遠端入侵偵測的軟硬體設定。會後大家對標準與實做面都很有興趣,提問非常熱烈。

    * 投影片下載

    購買 LoRa 模組:
    * [產品] LoRa LRM001(USB) – Microchip RN2483
    * [產品] LoRa LRM001(UART) – Microchip RN2483

     
    分享者2:sosorry(台灣樹莓派)
    題目:Raspberry Pi IoT 應用展示(ZigBee 和藍牙)
    RaspberryPi_Taiwan_sosorry_ZigBee

    Raspberry Pi IoT無線傳輸技術介紹 – ZigBee篇 from raspberrypi-tw

    這次我們介紹了 XBee 技術與智慧電表的展示,我們也將提供智慧電表的學習套件,讓大家可以透過實做瞭解 XBee 的各項傳輸方式與應用。
    此外,我們還展示了如何利用 Arduino 讀取脈搏感測器(Pulse Sensor)的資訊,再透過藍牙傳送到 Raspberry Pi,最後轉送上雲端服務(ThingSpeak)。在這個使用情境,Raspberry Pi 就當作藍牙的閘道器(gateway),整合不同通訊協定。

    購買 Pulse Sensor:
    * [產品] 脈搏感測器模組(Pulse Sensor)

     
    Lightning talk:紀富中
    題目:神魔之塔之物理外掛
    Fuchung
    Plugin_of_Tower_of_Saviors
    這次的 Lightning Talk 是道具最多的一次。分享者紀富中將 CNC 工具機加裝了觸控筆以後,就改裝成可代替人的手指,按壓到指定的手機/平板位置。
    整個實做步驟是先從 webcam 將神魔之塔的遊戲畫面讀到 Raspberry Pi 以後,使用 OpenCV 做轉珠辨識並轉成數學矩陣。再利用轉珠演算法計算出能得最高分的轉珠位置,再操作 CNC 工具機移動觸控筆去按壓得分。
    由於是搭配外部的硬體按壓,因此稱為物理外掛。非常精彩。

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