華盛頓中學教師教學增能研習(2024, 12, 25) 樹莓派 ✅樹莓派的結構 ▶樹莓派的結構 ▶連接伺服馬達 ▶12和5伏特電壓 ▶駕車組裝完成 為樹莓派配備 ▶樹莓派自駕車 配備聲光馬達1 ▶樹莓派的接腳示範 ▶伺服馬達轉動鏡頭 樹莓派自動駕駛 ✅樹莓派超音波自駕 ▶超音波自駕1 ▶超音波自駕2 ▶超音波自駕3 ▶超音波自駕4 ▶超音波自駕5 ▶紅外線自駕1 ▶紅外線自駕2 ▶紅外線自駕3 openCV影像自駕 ✅openCV-1 ✅openCV-2 ✅openCV-3 ✅openCV_HSV_RED ✅openCV_HSV_PAGE ▶openCV指令-1 ▶依據影像自駕1 ▶依據影像自駕2 ▶依據影像自駕3 ▶依據影像自駕4 ▶依據影像自駕5 ✅循跡而行 ▶循跡而行(影片) ▶循跡載物(影片) ✅自駕車跟隨 ▶自駕車跟隨(影片1) ▶自駕車跟隨(影片2) ▶自駕車跟隨(影片3) ▶自駕車跟隨(影片4) ▶自駕車跟隨(影片5) ▶自駕車跟隨程式1 練習 樹莓派自駕車判別不同顏色的軌道前進 自駕車依軌道粗細改變車速 訓練樹莓派自駕車認識4個字卡 自駕車認識4個字卡short 自駕車辨識中文字前進(youtube1) 自駕車辨識中文字前進(youtube2) 自駕車辨識中文字前進(youtube3) AI1.py TAI2.py AI3.py AI4.py 中區物理教師專業成長研習, 2023, 5, 25 課程ppt 組裝好樹莓派自駕車後第一個學習項目就是控制馬達，我們首先學習 1. M.py,   2. motorm.py這兩個程>式 馬達程式的說明影片 cam1.py and M2.py的說明影片 龍津高中微課程同學完成正方形軌跡行走2023，4，12 cam4.py and RED1.py 自駕車底線識別 先將影像分類再用機器學習使自駕車學習如何在軌道上前進、左轉、右轉、停止。 解說超音波偵測器的應用程式    ultx.py 自駕車學習(陳永忠老師) 我們的自駕車影片： 自駕車在直線軌道的底端迴轉 自駕車循跡運動與尋找跟隨 使用鍵盤控制自駕車的運動 閃避障礙物 在障礙物前繞道前進 在雙軌道中行進並且閃避障礙物 在綠色的單一寬軌道上行進 在單一寬軌道避開障礙物 自駕車在綠色的寬軌道上閃避三個障礙 自駕車追蹤震盪的目標 自駕車向目標前行時閃避三個障礙物 自駕車擊倒三個藍色的標的物，並且閃避三個障礙物 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========= 自駕車辨識數字向目標前進 自駕車辨識英文字母 自駕車擊倒不是LOVE的字母 自駕車文字辨識教學1 自駕車文字辨識教學2 自駕車文字辨識教學3 自駕車文字辨識教學4 自駕車辨識三個字母 機器學習用在自駕車 Selfdrving with Machine Learning 自駕車辨識中文字母 =========機械手臂=========== 樹莓派連接LED 自駕車與機械手臂 自駕車與機械手臂在軌道上行走 ========紅外線偵測器============ 利用紅外線接收器讓自駕車追蹤黑色軌道 紅外線偵測器與轉動的攝影鏡頭 用兩個紅外線偵測器鎖定軌道 自駕車的捉迷藏 ========超音波偵測器============ 使用兩個超音波偵測器進行自駕 用障礙物構成超音波自駕車的巷道 用超音波偵測器在巷道中自駕 像蝙蝠一樣用耳朵在夜間飛行 ======整合應用============ 火燄偵測 在走廊的軌道上巡視 使用超音波和紅外線偵測器沒有攝影鏡頭也可以自走 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。 有一雙筷子的自駕車 自駕車帶球走 自駕車玩球soccer 兩部自駕車各玩各的 自駕車PK Practice before game 指揮車傳遞不同參數給4個自駕車 Self-driving Team Work 4 targets for 4 cars 合力追擊運動的目標 ======自駕車教學影片============ 自駕車教學影片1 自駕車教學影片2 自駕車底線識別

授課教師 陳永忠 ycchen@thu.edu.tw

練習題

1. 練習讓自駕車可以繞一個邊長5公尺的正方形運動

   • 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. 自駕車朝向目標運動的過程中繞過一個障礙物

   設想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2.5公尺的地方有一個障礙物，當自駕車靠近行駛到這個障礙物前方時，必須經由彎道行駛繞過這個障礙物，請考慮下面兩個做法：
   • 不使用攝影鏡頭的情況下，你根據你對車子的參數的掌握，設計一個彎道的程式區塊，使你的自駕車在這個障礙物前執行這個區塊的程式，就可以繞過障礙物。
   • 上述的程式區塊中使用攝影鏡頭判斷障礙物是否在轉彎的過程中已經離開視線，不造成障礙時向前行進，再轉回原本的直線。這個做法的好處是確保障礙物太大時我們的彎道必須做適當的調整，或者太小的時候不需要繞太大的彎。
   閃避過障礙物之後繼續向目標前進。

3. 自駕車原地打轉尋找目標

   在這個練習中讓自駕車原地打轉，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，當你的影像中出現你所分配到的目標物對應的特定色碼時，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。如果能夠做到這點，你可以在擴充你的程式，當目標物運動的時候我們的車子也會跟著轉動盯著你的目標物。這就是cam5.py的基本精神。

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