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• 科博館成果展(2023, 8/12~13)：
  AI人工智慧與應用系列課程成果展：播放清單

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自駕車學習(陳永忠老師)

我們的自駕車影片：

1. 自駕車在直線軌道的底端迴轉
2. 自駕車循跡運動與尋找跟隨
3. 使用鍵盤控制自駕車的運動
4. 閃避障礙物
5. 在障礙物前繞道前進
6. 在雙軌道中行進並且閃避障礙物
7. 在綠色的單一寬軌道上行進
8. 在單一寬軌道避開障礙物
9. 自駕車在綠色的寬軌道上閃避三個障礙
10. 自駕車追蹤震盪的目標
11. 自駕車向目標前行時閃避三個障礙物
12. 自駕車擊倒三個藍色的標的物，並且閃避三個障礙物
13. 自駕車校正初始點後以8字行駛繞過兩個障礙物
=========機器學習文字辨識與駕車結合=========
14. 自駕車辨識數字向目標前進
15. 自駕車辨識英文字母
16. 自駕車擊倒不是LOVE的字母
17. 自駕車文字辨識教學1
18. 自駕車文字辨識教學2
19. 自駕車文字辨識教學3
20. 自駕車文字辨識教學4
21. 自駕車辨識三個字母
22. 機器學習用在自駕車
23. Selfdrving with Machine Learning
24. 自駕車辨識中文字母
=========機械手臂===========
25. 樹莓派連接LED
26. 自駕車與機械手臂
27. 自駕車與機械手臂在軌道上行走
========紅外線偵測器============
28. 利用紅外線接收器讓自駕車追蹤黑色軌道
29. 紅外線偵測器與轉動的攝影鏡頭
30. 用兩個紅外線偵測器鎖定軌道
31. 自駕車的捉迷藏
========超音波偵測器============
32. 使用兩個超音波偵測器進行自駕
33. 用障礙物構成超音波自駕車的巷道
34. 用超音波偵測器在巷道中自駕
35. 像蝙蝠一樣用耳朵在夜間飛行
======整合應用============
36. 火燄偵測
37. 在走廊的軌道上巡視
38. 使用超音波和紅外線偵測器沒有攝影鏡頭也可以自走
39. 轉動的鏡頭可以加速尋找目標，超音波閃避障礙物，影像分析目標的距離。
40. 有一雙筷子的自駕車
41. 自駕車帶球走
42. 自駕車玩球soccer
43. 兩部自駕車各玩各的
44. 自駕車PK
45. Practice before game
46. 指揮車傳遞不同參數給4個自駕車
47. Self-driving Team Work
48. 4 targets for 4 cars
49. 合力追擊運動的目標
======自駕車教學影片============
50. 自駕車教學影片1
51. 自駕車教學影片2
52. 自駕車底線識別

課程簡單說明

授課老師將以樹莓派為核心搭配馬達和網絡攝影機組合成自駕車，簡要說明樹莓派的作業系統，在作業系統中我們會用到的介面和基本指令。為了能夠讓樹莓派自駕車能夠無線遙控，我們會介紹如何在筆記電腦中執行VNC軟體進行與樹莓派的連線，並且從筆電的環境中編寫程式與控制。實際操作的過程中我們將執行六個基本程式，程式的內容和名稱以及執行的目的分別如下

1. cam1.py讓同學們了解樹莓派如何聯通網絡攝影機，以及執行攝影所需要的基本指令。
2. M2.py   motorm.py在執行樹莓派連接馬達的指令，讓我們的自駕車可以進行四個基本的運動：前進、後退、右轉、左轉。
3. M3.py  keybd.py介紹樹莓派上執行的一個pynput模組，可以利用鍵盤來控制自駕車的馬達運轉模式，基本上這就是一個遙控電動車的概念。
4. cam4.py主要功能是結合網路攝影機的影像和馬達的控制，我們的目標是希望自駕車能夠捕捉地面上的紅線，沿著紅線向前行進。為了達到這個目的，我們必須了解如何做影像分析。老師會介紹影像分析所需要的open CV模組。
5. cam5.py   DIV3.py   Fcolor.py   PARAM.py是希望自駕車能夠從環境中尋找我們的目標物目，標物的定義是一定特別色碼的物體。首先我們讓自駕車在環境中原地轉動，尋找符合鎖定目標色碼的物體，一旦尋找到這個物體，就開始想物體前進。並且利用物體的大小，判斷物體的距離。當距離遠的時候我們可以用比較快的速度前進，一旦非常靠近的時候，速度就放慢，當達到我們所定義的最適當距離的時候，自駕車就停留在目標物的附近。如果目標物開始運動，自駕車又會開始跟隨這個目標物的運動。

練習題
利用python語言當中的迴圈(for)和條件判斷(if, elif, else, break)，我們可以進行下面幾個程式的練習。

1. 在不啟用攝影機的情況下，我們可以控制讓自駕車圍繞邊長5公尺的正方形行走一圈。同學們可以根據自己所分配到的自駕車，測量這一個車子直線行進幾秒鐘，可以達到5公尺的距離。然後讓這個車原地轉動若干秒，你的車可以剛好旋轉90度，然後再讓這個車行走5公尺，以此類推就可以完成正方形的運動，回到出發點。這是一個簡單的應用，如果同學們可以完成這個簡單的習題，表示你對車輛的行走控制所用到的參數，有了基本的認識。
2. 同樣的我們可以設想我們有一個目標物放在直線行進5公尺的地方，但是在直線行進上2.5公尺的地方有一個障礙物。在沒有攝影鏡頭的情況下，你根據你對車子的參數的掌握，在適當的時間點做一個彎曲的行徑，再回到直線上，可以適當地避開你的障礙物，並且達到你的目標物。
3. 在第3個練習中我們讓同學們練習讓你的自駕車原地打轉，同時讓你的網路攝影機工作，因此就可以同時看到不同方位方向上的攝影機影像。原則上這也是一個單獨迴圈就可完成的工作，現在同學們利用open CV模組進行影像分析，當你的影像中出現特定色馬的時候，利用條件判斷的指令讓轉動停止，也就是攝影機停留在目標物的影像上。如果能夠做到這1點，你可以在擴展你的程式，當目標物運動的時候我們的車子也會跟著運動，跟隨著這個目標物。這就是cam5.py的基本精神。
4. 接著當然就是向著目標物前進時，前進的路徑上障礙物我們要怎樣迴避。