Genel Bakış
Yahboom Raspbot, AI başlangıç seviyesindeki kullanıcılar için tasarlanmış ve Raspberry Pi 5 geliştirme kartı ile uyumlu bir AI görüş robot araba kiti 'dir. Şasi olarak çok işlevli bir robot araba genişletme kartı kullanır ve 4WD TT motorlar, yüksek çözünürlüklü CSI kamera, dört kanallı izleme modülü ve FPV sürüş ve Python3 ile açık kaynaklı CV kullanarak AI görüş öğrenimi için bir ultrasonik modül entegre eder. Kontrol, Android/iOS uygulaması, kızılötesi uzaktan kumanda ve PC (Jupyter Lab) web programlama aracılığıyla, gerçek zamanlı video izleme ile sağlanabilir.
Ana Özellikler
- Montaj için basit yapı ve hızlı öğrenme deneyimi
- Gerçek zamanlı video geri dönüşü ile FPV birinci şahıs görüş kontrolü
- Zengin kontrol yöntemleri: APP (iOS & Android), PC (Jupyter Lab), kızılötesi uzaktan kumanda
- Python programlama ve açık kaynaklı CV'ye dayalı AI görsel oyun: görsel kimlik, mobil takip, otomatik pilot, nesne tanıma, jest tanıma, QR kod tanıma/kontrol, plaka tanıma, görsel hat devriyesi ve daha fazlası
- Sensör tabanlı fonksiyonlar: ultrasonik ve kızılötesi algılama engel önleme, kızılötesi takip modu, müzik çalmak için buzzer, ultrasonik takip
- İki serbestlik dereceli kamera platformu (PTZ)
Konfigürasyon Seçenekleri
- TF kart olmadan: Raspberry Pi 5 kartı ve TF kartı zaten olan kullanıcılar için uygun
- TF kart ile: Raspberry Pi 5 kartına zaten sahip olan kullanıcılar için uygundur; TF kart sistem dosyası yazılmıştır
- TF kart ve Raspberry Pi 5-4GB ile: Raspberry Pi 5 kartına sahip olmayan kullanıcılar için uygundur; TF kart sistem dosyası yazılmıştır
- TF kart ve Raspberry Pi 5-8GB ile: Raspberry Pi 5 kartına sahip olmayan ve daha fazla genişleme fonksiyonu yapmak isteyen kullanıcılar için uygundur; TF kart sistem dosyası yazılmıştır
Özellikler
| Ürün boyutu (çizim) | Uzunluk 240 mm; Genişlik 157.99 mm; Yükseklik 148.4 mm |
| Montaj sonrası boyutlar | 240*158*150 mm |
| Montajlı ağırlık | 528 g (Raspberry Pi olmadan) |
| Gövde malzemesi | Epoksi fiberglas levha |
| Mikroişlemci | Raspberry Pi 5 Broadcom BCM2712 64bit 2.5GHz dört çekirdek + VideoCore VII @800MHz |
| CPU (Raspberry Pi 5 referans) | Broadcom BCM2712; Dört çekirdek Cortex-A76 (ARM v8) 64-bit SoC; Ana frekans 2.4GHz (16nm süreç) |
| GPU (Raspberry Pi 5 referans) | 800MHz VideoCore VII; OpenGLES3.1, Vulkan1 desteği.2 |
| AI hesaplama gücü | 500GFLOPS |
| İşletim sistemi | raspios-bookworm-arm64 |
| Programlama dili | Python |
| Çekiş | 4WD çekiş |
| Motor parametreleri | Redüksiyon oranı 1:48; 6V karbon fırçalı TT motor |
| Kamera platformu serbestlik dereceleri | İki serbestlik derecesi; 180 derece yukarı, aşağı, sola ve sağa |
| Giriş | Geniş açılı kamera; kızılötesi engel önleme sensörü*2; kızılötesi alıcı; ultrasonik mesafe ölçüm sensörü; dört kanallı izleme sensörü; IIC arayüzü*2; seri arayüz |
| Çıkış | Pasif buzzer; 2 PWM servo; 4 TT DC motor |
| Güç çözümü | 12.6V güç batarya paketi |
| Ömür süresi | 180 dakika |
| Güç arayüzü | DC arayüzü |
| Uzaktan kontrol yöntemi | Mobil telefon Uygulaması; PC bilgisayar; kızılötesi uzaktan kumanda |
| İletişim yöntemi | WiFi ağı; kızılötesi uzaktan kumanda iletişimi |
| Devre güvenlik koruması | Ters bağlantı koruması; aşırı akım koruması; düşük voltaj koruması; kısa devre koruması |
Kamera Parametreleri
| Piksel | 5 milyon piksel |
| Fotosensör çipi | OV5647 |
| Statik çözünürlük | 2592*1944; 1080P@30FPS / 720P@60FPS / 480P@90FPS video kayıt desteği |
| Görüş alanı | 65 derece |
| Boyut | 25*24*9 mm |
| Arayüz | CSI arayüzü |
| Kablo malzemesi | FPC |
| Hat uzunluğu | 30 cm |
Genişleme Kartı Arayüzleri (Çok Fonksiyonlu Robot Araba Genişleme Kartı)
- Kızılötesi engel algılama sensörü*2
- Seri port
- I2C PH2.0 arayüz*2
- Raspberry Pi 40pin arayüzü
- LED1 (kırmızı), LED2 (mavi) sürebilir
- Pasif buzzer
- Kızılötesi alıcı
- Ultrasonik modül arayüzü
- OLED arayüzü
- PWM servo arayüzü*4
- 5V voltaj göstergesi
- Batarya giriş göstergesi
- Anahtar
- DC motor arayüzü*4
- Hat denetim modülü arayüzü
- DC güç kaynağı arayüzü
- MCU durum göstergesi
Uygulamalar
- Raspberry Pi 5 robotik öğrenme ve AI görsel projeleri
- Python3 + OpenCV uygulaması (takip, tanıma ve otonom sürüş demoları)
- FPV robot araba programlama uygulama ve Jupyter Lab ile
Sipariş yardımı, yapılandırma seçimi veya teknik destek için https://rcdrone.top/ ile iletişime geçin veya [email protected] . adresine e-posta gönderin.
Kılavuzlar
Çalışma URL'si: http://www.yahboom.net/study/Raspbot
- Talimatlar Kılavuzu
- İlk Deneme
- Uzaktan kontrol kursu
- Hazırlık
- OpenCV Temel kursu
- Donanım Kontrol kursu
- AI görsel kursu
- Ek
- Gösterilen PDF'ler: Sürücü camera.pdf; Renk recognition.pdf; HSV değeri test.pdf; Kamera rengi tracking.pdf; Araba rengi tracking.pdf; Tensorflow nesne recognition.pdf; QR kodu recognition.pdf; QR kodu control.pdf; Yüz recognition.pdf; Autopilot.pdf; Hareket recognition.pdf; Plaka recognition.pdf; Autopilot.pdf
Detaylar

FPV sürüş, kamera pan/tilt ve yerleşik sensörleri birleştiren 4WD robot arabayla Raspberry Pi 5 üzerinde AI görsel öğrenimine başlayın.

Python + açık kaynaklı CV oyun deneyimi, görsel tanıma, izleme ve otonom sürüşü kapsar, FPV kontrol ve mobil uygulama desteği ile.<|vq_15392|>

Raspberry Pi 5 performansı için tasarlanmış, bilgisayarla görme öğrenme projeleri için daha akıcı kamera işlemesini destekler.

Raspberry Pi 5 için zaten bir microSD (TF) kartınız olup olmadığına göre bir kit yapılandırması seçin.

Daha hızlı kurulum için önceden yüklenmiş TF kart ve Raspberry Pi 5 (4GB) ile paket seçenekleri mevcuttur.

Daha fazla genişleme alanı için, Raspberry Pi 5 (8GB) paketi hızlı başlangıç için önceden yazılmış bir TF kart ile eşleştirilir.

Raspberry Pi üzerinde AI görselini keşfetmenin uygun maliyetli bir yolu, bir CSI kamera, PTZ montajı ve robot şasisini tek bir yapıda birleştirir.

Gerçek zamanlı video geri dönüşü ve ekranda uzaktan kumanda arayüzü ile iOS/Android'den FPV modunda sürün.

Kendi yolunuzla kontrol edin—sürüş için mobil uygulama, JupyterLab'de PC web programlama veya dahil edilen kızılötesi uzaktan kumanda.

Önceden hazırlanmış demolar, Python tabanlı görüntü rutinlerini kullanarak renk takibi, takip davranışları ve QR kod kontrolü pratiği yapmanıza yardımcı olur.

Otomatik pilot rutinleri, otomatik sürüş deneyimlerini desteklemek için OpenCV işleme ve PID kontrol kavramlarını kullanır.

Sensör tabanlı oyun, engel önleme, kızılötesi çizgi takibi, ultrasonik takip ve zil sesi efektlerini içerir.

Çekirdek donanım, 4WD sürüş, kamera pan/tilt, ultrasonik mesafe ölçümü ve bir takip modülü ile çok işlevli bir genişleme kartını entegre eder.

Adım adım dersler ve indirilebilir belgeler, montaj, kodlama ve görüntü deneylerini destekler.

Kamera arayüzü detayları ve genel monte edilmiş boyut dahil olmak üzere, montajdan önce boyutları ve ana özellikleri kontrol edin.

Montaj için gereken her şey, şasi elektroniği, motorlar, sensörler, kablolar, uzaktan kumanda ve aletler (seçenekler değişebilir) dahil olmak üzere maddeler halinde listelenmiştir.
Related Collections
