LEGOコンストラクターは、「ラズベリー」にエンジンを搭載したメカニズムのケースを作成するためによく使用されます。ほとんどの場合、このタンデムはさまざまなロボット、ドローン、全地形対応車で使用されます。熱狂的なダニエルウェスト は逆に、このセットのパーツを自動的に並べ替えるために、ラズベリーパイとレゴを使ってマシンを作成しました。当然、人工知能に基づいています。AIがなければ、アイアンはおそらくすぐには機能しません。
カットの下で-ソーターのメカニズムの説明、および「ラズベリー」に基づくいくつかのより興味深いプロジェクト。
興味深いことに、選別機自体は10,000個のLEGOブロックで作られています。それを作成するのに... 2年かかりました。
この車は本物のレゴシンデレラです。彼女はコンストラクターの任意の部分を「2秒で1つの立方体」の速度で18個のコンテナーの1つにソートすることができます。さらに、ソーターは、まだ出会っていないものも含め、これまでに作成されたすべてのLEGOブリックを認識することができます。この汎用性により、システムは、同様の目的で以前に作成されたマシンと区別されます。
ボンネットの下にあるもの
マシンは次のハードウェアで実行されます。
- Raspberry Pi3モデルB +
- Raspberry PiV2カメラモジュール;
- 9つのエンジン（Iラズベリー介しpIを有することサーボマルチプレクサを介して制御さ連通し2C）。
- 6つのLEGOモーター（RaspberryPiのデジタルI / Oポートを使用するコントローラー制御のL298N電気モーター）。
すでに述べたように、ソーターは人工知能アルゴリズムに基づいています。全体として、画像の分類に使用されるかなり古典的な畳み込みニューラルネットワーク。これが科学者の仕事にどのように役立つかについては、Habréのブログですでに説明しました 。
ニューラルネットワークトレーニング
Daniel Westは、LEGOブロックの3Dモデルの画像を使用してニューラルネットワークをトレーニングしました。同時に、開発者はニューラルネットワークをトレーニングするためのデータが不足しているという問題に直面しました。実際の品質の画像では不十分であり、合成画像では正しい結果が得られませんでした。結局、合成画像と実画像の組み合わせだけが成功を収めるのに役立ちました。ニューラルネットワークは、以前にレゴブロックと相互作用していなくても、レゴブロックを高精度で認識することができました。
ちなみに、データを収集するために、愛好家は車を離れて部品をスキャナーに数日間通しました。その結果、AI処理用に約300,000枚のマークされていないLEGO画像のデータセットを組み立てました。ダニエルは、別の非常に視覚的なビデオでAIの作業とそのトレーニングについてより詳細に話しました そして、テキストでプロセスを説明し ました。
ソフトウェアとして、愛好家は3Dコンピューターグラフィックスを作成するためのオープンソースソフトウェアであるBlenderと、Googleのオープンソース機械学習ソフトウェアライブラリであるTensorFlowを使用しました。彼はまた、LEGOコンストラクターであるRebrickableのメーカーのコミュニティからも彼の仕事を手伝ってくれました。
実行、詳細、実行
開発は本物のミニチュアコンベアマシンです。部品の質量は、キャタピラーコンベヤーを介していわゆる「入力バケット」に供給されます。ここでは、ピースが次々に移動するため、厳密に1つのLEGOブロックが「識別」のために送信されます。
この注文は、LEGOモーターを動力源とする振動プラットフォームによって実現されます。振動することにより、プラットフォームは部品を分散させ、部品が互いに重ならないようにし、1つずつスキャンするようになります。
Raspberry Piカメラモジュールは、各ブロックのビデオをキャプチャし、Raspberry Pi3モデルB +を処理して、より強力なコンピューターにワイヤレスで送信し、ニューラルネットワークを操作してパーツを分類します。ニューラルネットワークによって処理されたデータは選別機に送り返され、一連の自動運転ゲートウェイを使用して部品を18個のコンテナの1つに押し込むことができます。
これまでのところ、このプロジェクトは「自宅でこれを試さないでください」という見出しの下でより適切です。著者は 素晴らしい仕事をしたからです。AIトレーニング用。でも、ほら、おもしろいです。
ラズベリーパイの動作
そして、ここに「マリンカ」が参加した最近の興味深いプロジェクトがいくつかあります。
RoboScanフィルムスキャナー
テクノロジー間のギャップがますます拡大しているため、フィルムでの作業はますます困難になっています。RocoScanと呼ばれるプロジェクトでは、デジタル一眼レフカメラを搭載したRaspberryPiを使用しています。このデバイスは、古いフィルムから画像をスキャンするだけでなく、画像を別のフォルダーに記録するプロセスを自動化します。
Minecraftスタイルのサーバーケース
この輝くおなじみのMinecraftブロックの鉱石は、実際にはMinecraftサーバーです。内部には、Paper MCSMPを実行する128GBSSDとともにRaspberryPi4があります。美しさ！
クラストカッター
私たちにふさわしいデバイス！あなたが完璧なサンドイッチのファンなら、トーストした無愛想なクラストの余地がないことを知っています。「マリンカ」のこのマシンは、サンドイッチの欠陥を取り除くルーチンをあなたの人生から除外します。
自動鶏小屋
明らかに、これは鶏小屋だけでなく使用することができます。しかし、ある愛好家は、夜に自分の農場を保護するために、鶏小屋のドアの開閉を自動化しました。これは、ラズベリーパイと、朝と夕方にドアの開閉を開始するいくつかのタイマーに基づいています。あなたの鶏小屋はPythonで動作しますか？
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