Hawking Bot: 5 Hatua

2024 Mwandishi: John Day | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2024-01-30 12:53

Bot ya Hawking ni Mradi wa Lego MINDSTORMS EV3 ulioongozwa na marehemu Stephen Hawking. Stephen Hawking alikuwa na ucheshi mzuri kwa hivyo nina hakika angekubali mradi huu. Bot ya Hawking inaweza kuzunguka njia zake kuzunguka vizuizi na kujibu harakati na kisha kutamka moja ya sauti maarufu za Stephen Hawking na kusonga kuelekea kitu kinachosonga. Inatumia sensorer ya ultrasonic ambayo inakagua mazingira yake na harakati ya kichwa inayojitokeza.

Hatua ya 1: Jenga Bot yako ya Hawking

Vipande vyote vinavyohitajika viko katika msingi wa EV3 Lego MINDSTORMS isipokuwa ubaguzi wa sensor ya macho (macho yake) ambayo inapaswa kununuliwa kando.

Hatua ya 2:

Nambari ya Bot ya Hawking imeandikwa katika chatu. Faili ya picha inayoweza kushonwa ili kukamata chatu ndani ya mazingira ya Debian Linux kwenye Hawking Bot inaweza kupakuliwa kutoka kwa wavuti ya ev3dev. Nambari ya kuendesha Bot ya Hawking inaweza kupakuliwa kutoka hapa. Nambari yote iko ndani ya faili ya darasa ili uweze kutumia njia zilizopo au hata kuzirekebisha ukipenda.

Tafadhali tazama video hii na maagizo ya kina juu ya jinsi ya kuweka Debian Linux na Python3 kwenye roboti yako. Ingawa hii ni mahususi kwa usanidi wa Mac bado itakuwa muhimu kupata uelewa wa jumla wa mchakato. Hii ni kazi inayoendelea. Sensorer ya ultrasonic wakati mwingine haiwezi kuaminika na hii inahitaji nambari nadhifu kugundua 'wauzaji'. Ningependa kuona michango kutoka kwa wengine ili kuifanya nambari iwe bora zaidi na isiwe na makosa mengi.

Hatua ya 3: Tengeneza Sauti Zako za Hawking

Sawa sasa unataka kuwa na nukuu maarufu au uttererances rahisi tu kutoka kwa Prof Hawking. Kuna video nyingi ambazo unaweza kumsikia akiongea halafu kuna mihadhara yake ambayo ni hazina ya hekima na kuumwa kwa sauti muhimu.

Unahitaji programu kama Ushupavu ambayo inafanya kazi kwenye majukwaa mengi kuchagua na kukata sauti zako za kupenda.

Hifadhi sauti yako kama sauti ya wav kama SH6, SH7,… SH11, SH12 na kadhalika.

Hapo chini unapata sampuli kadhaa ambazo nimeunda kulingana na njia iliyo hapo juu.

Hatua ya 4: Vidokezo na ujanja

Botk ya Hawking inakuja na moduli ya kukagua ili kuhakikisha nyaya zote zimeunganishwa na nguvu ya betri inatosha. Uunganisho uliopotea, kukosa au hata kuharibiwa kunaweza kutokea kwa urahisi. Kwa hivyo moduli hii ni muhimu sana. Njia ya 'chekiKuunganisha' huangalia tu ikiwa kuna unganisho la umeme. Bado lazima uhakikishe kuwa motors zimeunganishwa kwenye bandari sahihi.

Mwendo wa kutembeza kichwa ni muhimu kwa Bot Hawking kukagua eneo lake na kupata njia ndefu isiyozuiliwa mbele. Cables zinahitaji nafasi ya kutosha ili kusonga harakati za kichwa; kwa hivyo inashauriwa kuzifunga pamoja kama inavyoonyeshwa kwenye picha.

Botk ya Hawking inafanya kazi vizuri na vizuizi vikubwa na kwenye uso gorofa na laini. Mazulia ni changamoto zaidi kwa motors na huenda ukalazimika kurekebisha mipangilio ili kurekebisha tabia kwa nyuso tofauti.

Bot ya Hawking sio kamilifu kabisa na hii ni mfano ambao utafaidika na maboresho zaidi. Nambari imeonyeshwa kabisa na inapaswa kuwa rahisi kwako kujua ni nini njia anuwai zinafanya. Biti anuwai zimetolewa maoni na #, ikiwa utaondoa # mbele ya 'chapisha' programu inayoendesha itakuonyesha usomaji na mahesabu anuwai ya sensa.

Hatua ya 5: Uboreshaji uliopendekezwa, Sasisho na Mawazo ya Baadaye

Sasa kwa kuwa umefanikiwa kujenga roboti yako unataka kuichukua kwa kiwango kifuatacho. Unaweza kuboresha njia ya MotionDetector. Hivi sasa mara nyingi hupata kusoma vibaya. Unaweza kuona usomaji halisi kwa kuondoa disA na disB (chini ya njia ya kuzuia). Usomaji usiofaa kawaida huonekana kutoka kwa usomaji mwingine ili uweze kuandika algorithm ili kuacha roboti kujibu usomaji usiofaa.

Labda unataka kuchukua udhibiti kamili wa roboti na udhibiti tu kijijini kazi zake anuwai. Unaweza kufanya hivyo kupitia Bluetooth na uandike programu ya Android kuwasiliana na robot. Walakini, njia rahisi zaidi itakuwa kupata mahali pa sensorer ya infrared kuchukua udhibiti wa Hawking Bot.

Je! Juu ya kumfanya roboti ajifunze juu ya mazingira yake? Hii inaweza kutekelezwa kwa njia ya karibu ya k-jirani au labda mtandao wa neva. Matofali ya EV3 ina nguvu ndogo ya usindikaji ingawa inasaidia Numpy. Njia mbadala itakuwa BrickPi ambayo itakuruhusu kutumia maktaba ya AI kama Tensorflow lakini nia ya mwongozo huu ilikuwa kutumia kitanda cha Lego EV3 MINDSTORMS bila hitaji la kununua vipande vingi vya ziada zaidi ya sensa ya ultrasonic.

Walakini, majirani wa karibu zaidi wa ujifunzaji wa k-info wanapaswa kufanya kazi kwenye matofali ya EV3 na hii ndio algorithm iliyopendekezwa. Ninakuachia wewe upate utekelezaji wa kazi au uone shida yoyote:

Kuimarisha kujifunza kwa Hawkings Bot

Wazo ni kwamba usomaji 7 wa USS umesimbwa kwenye vector na swoops 10 za mwisho za kichwa hutumiwa kuunda vector ya mfululizo wa maingizo 70. Usomaji wa kwanza haujakamilika kwa hivyo utajazwa na zero. Kila kiingilio kina thamani ya umbali kutoka kwa USS. Hii ndio vector ya serikali s. Mfumo unaruhusu viingilio 1000. Baada ya hapo kiingilio kongwe kitabadilishwa na viingilio vya umri kwa kila s-r vitapunguzwa kwa moja.

Bot lazima isije karibu na cm 10 kwa kitu. Hii inaunda tuzo hasi. Kwa unyenyekevu; vitendo vizuri hulipwa na 1 na mbaya na 0. Kwa ufanisi hii inaunda uwezekano wa tuzo kwa kila mchanganyiko wa serikali. Tutatumia tuzo za punguzo na sera ya uchoyo ya epsilon.

Hii inaunda meza 3 kubwa ya serikali - barani (s-r) kwa vitendo vyote vitatu kulia, mbele mbele na kushoto - inaweza kuwa na kasi ya haraka na polepole kwa kila tendo. Tutakuwa na vitendo 6 na meza 6 za kutafuta s-r.

Kila wakati hali mpya inarekodiwa inalinganishwa na meza, umbali wa Euclidean (au kipimo sawa) hutumiwa kupata jirani wa karibu. Hii haitaorodheshwa lakini badala ya kizingiti kimewekwa kukubali hali kuwa sawa, pindua hali iliyopo na sasisha tuzo kubwa zaidi na fanya hatua inayohusiana a. Ikiwa haifanani (d> t) ingiza jozi mpya kwa kila kitendo a. Ikiwa kuna tie kati ya vitendo kwa s-r (wote wana thawabu sawa) chagua bila mpangilio lakini hii sio kawaida na inaweza kuachwa.

t italazimika kuamua kwa majaribio, ikiwa t ni ndogo sana majimbo yanayofanana yatapuuzwa na kila jimbo linaonekana kuwa la kipekee. Kubwa sana a t inamaanisha kwamba hata serikali zenye tofauti zinaunganisha pamoja ambazo zinaweza kuathiri uwezo wa kuchagua vitendo vizuri. Inawezekana kutumia njia za takwimu kuamua t bora.

Jedwali linaonekana kama hii: Kuingia Hapana - Vector vector- malipo ya hatua 1 - malipo kwa hatua 2 - malipo kwa hatua 3.

Nadhani utekelezaji halisi utakuwa gumu lakini inapaswa kuwa mbaya juhudi. Bahati njema!