مجموعة سيارة روبوت Yahboom Raspbot Raspberry Pi 5 برؤية AI مع كاميرا FPV CSI، دفع رباعي 4WD، تدعم Python/OpenCV
مجموعة سيارة روبوت Yahboom Raspbot Raspberry Pi 5 برؤية AI مع كاميرا FPV CSI، دفع رباعي 4WD، تدعم Python/OpenCV
Yahboom
تعذر تحميل توفر الالتقاط
نظرة عامة
Yahboom Raspbot هو مجموعة سيارة روبوت برؤية AI مصممة للمبتدئين في الذكاء الاصطناعي ومتوافقة مع لوحة تطوير Raspberry Pi 5. تستخدم لوحة توسعة سيارة روبوت متعددة الوظائف كهيكل وتدمج محركات 4WD TT وكاميرا CSI عالية الدقة ووحدة تتبع بأربع قنوات ووحدة فوق صوتية للقيادة FPV وتعلم الرؤية AI باستخدام Python3 وCV مفتوح المصدر. التحكم متاح عبر تطبيق Android/iOS، وجهاز تحكم عن بعد بالأشعة تحت الحمراء، وبرمجة الويب عبر الكمبيوتر (Jupyter Lab)، مع عرض فيديو في الوقت الحقيقي.
الميزات الرئيسية
- هيكل بسيط للتجميع وتجربة تعلم سريعة
- التحكم بمنظور الشخص الأول FPV مع عودة الفيديو في الوقت الحقيقي
- طرق تحكم غنية: تطبيق (iOS & Android)، الكمبيوتر الشخصي (Jupyter Lab)، التحكم عن بعد بالأشعة تحت الحمراء
- لعب برؤية الذكاء الاصطناعي يعتمد على برمجة Python وCV مفتوح المصدر: الهوية البصرية، تتبع الحركة، الطيار الآلي، التعرف على الأشياء، التعرف على الإيماءات، التعرف/التحكم في رمز QR، التعرف على لوحة الأرقام، دورية الخط البصري، والمزيد
- وظائف تعتمد على المستشعرات: تجنب العقبات بالكشف عن الموجات فوق الصوتية والأشعة تحت الحمراء، وضع تتبع الأشعة تحت الحمراء، جرس لتشغيل الموسيقى، متابعة بالموجات فوق الصوتية
- منصة كاميرا بدرجتين من الحرية (PTZ)
خيارات التكوين
- بدون بطاقة TF: مناسب للمستخدمين الذين لديهم بالفعل لوحة Raspberry Pi 5 وبطاقة TF
- مع بطاقة TF: مناسب للمستخدمين الذين لديهم بالفعل لوحة Raspberry Pi 5؛ تم كتابة ملف نظام بطاقة TF
- مع بطاقة TF و Raspberry Pi 5-4GB: مناسب للمستخدمين الذين ليس لديهم لوحة Raspberry Pi 5؛ تم كتابة ملف نظام بطاقة TF
- مع بطاقة TF و Raspberry Pi 5-8GB: مناسب للمستخدمين الذين ليس لديهم لوحة Raspberry Pi 5 ويرغبون في القيام بوظائف توسعة إضافية؛ تم كتابة ملف نظام بطاقة TF
المواصفات
| حجم المنتج (الرسم) | الطول 240 مم؛ العرض 157.99 مم؛ الارتفاع 148.4 مم |
| الأبعاد بعد التجميع | 240*158*150 مم |
| الوزن بعد التجميع | 528 جرام (بدون Raspberry Pi) |
| مادة الجسم | لوح ألياف زجاجية إيبوكسي |
| المعالج الدقيق | Raspberry Pi 5 Broadcom BCM2712 64bit 2.5GHz رباعي النواة + VideoCore VII @800MHz |
| وحدة المعالجة المركزية (مرجع Raspberry Pi 5) | Broadcom BCM2712؛ رباعي النواة Cortex-A76 (ARM v8) SoC 64 بت؛ التردد الرئيسي 2.4GHz (عملية 16nm) |
| وحدة معالجة الرسوميات (مرجع Raspberry Pi 5) | 800MHz VideoCore VII؛ دعم OpenGLES3.1, Vulkan1.2 |
| قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي | 500GFLOPS |
| نظام التشغيل | raspios-bookworm-arm64 |
| لغة البرمجة | Python |
| نظام القيادة | نظام دفع رباعي 4WD |
| معلمات المحرك | نسبة التخفيض 1:48; محرك فرشاة كربونية 6V TT |
| درجات حرية منصة الكاميرا | درجتان من الحرية; 180 درجة لأعلى، لأسفل، لليسار، ولليمين |
| المدخلات | كاميرا بزاوية واسعة; مستشعر تجنب العوائق بالأشعة تحت الحمراء*2; مستقبل الأشعة تحت الحمراء; مستشعر قياس المسافة بالموجات فوق الصوتية; مستشعر تتبع بأربع قنوات; واجهة IIC*2; واجهة تسلسلية |
| المخرجات | طنين سلبي; 2 سيرفو PWM; 4 محركات تيار مستمر TT |
| حل الطاقة | 12.حزمة بطارية طاقة 6 فولت |
| عمر البطارية | 180 دقيقة |
| واجهة الطاقة | واجهة DC |
| طريقة التحكم عن بعد | تطبيق الهاتف المحمول؛ كمبيوتر شخصي؛ جهاز تحكم عن بعد بالأشعة تحت الحمراء |
| طريقة الاتصال | شبكة WiFi؛ اتصال جهاز التحكم عن بعد بالأشعة تحت الحمراء |
| حماية سلامة الدائرة | حماية من الاتصال العكسي؛ حماية من التيار الزائد؛ حماية من انخفاض الجهد؛ حماية من الدائرة القصيرة |
معلمات الكاميرا
| البكسل | 5 مليون بكسل |
| شريحة استشعار الضوء | OV5647 |
| الدقة الثابتة | 2592*1944; دعم 1080P@30FPS / 720P@60FPS / 480P@90FPS video تسجيل |
| مجال الرؤية | 65 درجة |
| الحجم | 25*24*9 مم |
| الواجهة | واجهة CSI |
| مادة الكابل | FPC |
| طول الخط | 30 سم |
واجهات لوحة التوسعة (لوحة توسيع سيارة الروبوت متعددة الوظائف)
- مستشعر تجنب العقبات بالأشعة تحت الحمراء*2
- منفذ تسلسلي
- I2C PH2.0 واجهة*2
- واجهة Raspberry Pi 40pin
- يمكن تشغيل LED1 (أحمر)، LED2 (أزرق)
- جهاز صفارة إنذار سلبي
- مستقبل الأشعة تحت الحمراء
- واجهة وحدة الموجات فوق الصوتية
- واجهة OLED
- واجهة سيرفو PWM*4
- مؤشر جهد 5V
- مؤشر إدخال البطارية
- مفتاح
- واجهة محرك DC*4
- واجهة وحدة فحص الخطوط
- واجهة تزويد الطاقة DC
- مؤشر حالة MCU
التطبيقات
- مشاريع تعلم الروبوتات ورؤية الذكاء الاصطناعي Raspberry Pi 5
- ممارسة Python3 + OpenCV (تتبع، التعرف، وعروض القيادة الذاتية)
- برمجة سيارة روبوت FPV عبر التطبيق وJupyter Lab
للمساعدة في الطلب، اختيار التكوين، أو الدعم الفني، اتصل بـ https://rcdrone.top/ أو أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى [email protected] .
الكتيبات
رابط الدراسة: http://www.yahboom.net/study/Raspbot
- دليل التعليمات
- المحاولة الأولى
- دورة التحكم عن بعد
- التحضير
- دورة أساسيات OpenCV
- دورة التحكم في الأجهزة
- دورة الرؤية بالذكاء الاصطناعي
- ملحق
- ملفات PDF المعروضة: برنامج التشغيل camera.pdf; اللون recognition.pdf; قيمة HSV test.pdf; لون الكاميرا tracking.pdf; لون السيارة tracking.pdf; كائن Tensorflow recognition.pdf; رمز QR recognition.pdf; رمز QR control.pdf; الوجه recognition.pdf; Autopilot.pdf; الإيماءة recognition.pdf; لوحة الترخيص recognition.pdf; Autopilot.pdf
التفاصيل
ابدأ تعلم الرؤية بالذكاء الاصطناعي على Raspberry Pi 5 مع سيارة روبوت 4WD تجمع بين قيادة FPV، وتحريك/إمالة الكاميرا، وأجهزة الاستشعار المدمجة.
يغطي اللعب بلغة Python + CV مفتوحة المصدر التعرف البصري، والتتبع، والقيادة الذاتية، مع دعم التحكم FPV وتطبيق الهاتف المحمول.
مصمم لأداء Raspberry Pi 5، يدعم معالجة الكاميرا بشكل أكثر سلاسة لمشاريع تعلم الرؤية الحاسوبية.
اختر تكوين مجموعة بناءً على ما إذا كان لديك بالفعل بطاقة microSD (TF) لـ Raspberry Pi 5.
تتوفر خيارات الحزمة مع بطاقة TF محملة مسبقًا و Raspberry Pi 5 (4GB) لإعداد أسرع.
للمزيد من التوسع، تتوافق حزمة Raspberry Pi 5 (8GB) مع بطاقة TF مكتوبة مسبقًا لبدء سريع.
طريقة فعالة من حيث التكلفة لاستكشاف رؤية الذكاء الاصطناعي على Raspberry Pi، تجمع بين كاميرا CSI، وحامل PTZ، وهيكل روبوت في بناء واحد.
القيادة في وضع FPV من iOS/Android مع عودة فيديو في الوقت الحقيقي وواجهة تحكم عن بعد على الشاشة.
تحكم بطريقتك—تطبيق الهاتف المحمول للقيادة، برمجة الويب على الكمبيوتر في JupyterLab، أو جهاز التحكم عن بعد بالأشعة تحت الحمراء المرفق.<
تساعد العروض التوضيحية الجاهزة في ممارسة تتبع الألوان، وسلوكيات المتابعة، والتحكم في رموز QR باستخدام روتينات الرؤية المستندة إلى Python.
تستخدم روتينات الطيار الآلي معالجة OpenCV ومفاهيم التحكم PID لدعم تجارب القيادة التلقائية.
يشمل اللعب المستند إلى المستشعرات تجنب العقبات، وتتبع الخط بالأشعة تحت الحمراء، والمتابعة بالموجات فوق الصوتية، وتأثيرات صوت الجرس.
يتكامل العتاد الأساسي مع لوحة توسعة متعددة الوظائف مع دفع 4WD، وتحريك/إمالة الكاميرا، وقياس المدى بالموجات فوق الصوتية، ووحدة تتبع.
تدعم الدروس خطوة بخطوة والوثائق القابلة للتنزيل التجميع، والبرمجة، وتجارب الرؤية.
تحقق من الأبعاد والمواصفات الرئيسية قبل البناء، بما في ذلك تفاصيل واجهة الكاميرا والحجم الكلي بعد التجميع.
كل ما تحتاجه للتجميع مفصل، بما في ذلك إلكترونيات الهيكل، والمحركات، والمستشعرات، والكابلات، وجهاز التحكم عن بعد، والأدوات (تختلف الخيارات).
Related Collections
