Съдържание:
- Стъпка 1: Материалите, които ще бъдат използвани
- Стъпка 2: Подгответе всички посочени материали
- Стъпка 3: Свържете всички кабели и ги поставете там, където трябва да бъде
- Стъпка 4: Съберете материалите заедно
- Стъпка 5: Вмъкнете кода на Arduino
- Стъпка 6: Първата част
- Стъпка 7: Частта за настройка
- Стъпка 8: Това е частта LOOP
- Стъпка 9: Това е видеоклипът на функциониращата машина
Видео: Откриване на обекти по време на шофиране на RC кола: 9 стъпки
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:52
Този проект е за използването на ултразвукови сензори на автомобил за откриване на препятствия
Стъпка 1: Материалите, които ще бъдат използвани
Материали: Arduino Leonardo Board Хлебна дъска Arduino проводници 1 Servo Motor2 Ултразвукови сензори 1 CarTapeUSB за източник на захранване Arduino USB адаптер Незадължително: 1 или повече зелени LED светлини 1 или повече червени LED светлини Глина (Глината е опция; можете да използвате други неща, за да я залепите) Картон (Това е само за външен вид да приключи колата)
Стъпка 2: Подгответе всички посочени материали
Не забравяйте, че някои от тези материали са по избор лепило или глина не са задължителни, защото можете да използвате други материали за залепване, като например лепило за топене, за да го залепите заедно. Външното опаковане е по избор, защото можете да използвате други материали или по -добре изглеждащ стил, за да го увиете.
Стъпка 3: Свържете всички кабели и ги поставете там, където трябва да бъде
Trigpin при 10, Echopin при 11 Trigpin2 при 6, Echopin2 при 7 Зелена LED светлина при 9, червена LED светлина при 8 Серво щифт при 12https://www.circuito.io/static/reply/index.html? SolutionId = 5cf51e9b33f42000300e49e9 & solutionPath circuito.io Това е връзката към това как са свързани ултразвуковите сензори и LED светлините. Просто отидете на връзката, натиснете „Wire“от лявата страна и наблюдавайте свързаните проводници и свързаните линии.
Стъпка 4: Съберете материалите заедно
1. Уверете се, че всички проводници са свързани2. Свържете ултразвуковия сензор с двигателя заедно, така че ултразвуковият сензор може да открие обекти, докато двигателят се завърти. 3. Залепете дъската Arduino Leo върху дъската за хляб4. Поставете Arduino върху Car5. Залепете ултразвуковите сензори отпред и отзад на автомобила
Стъпка 5: Вмъкнете кода на Arduino
Вмъкнете кода на Arduino Това е връзката към програмния код на Arduino Създаване: https://create.arduino.cc/editor/AnthonyWang/c44dba18-e18c-425b-bc73-f42ccf2b1906/preview *Не забравяйте да включите Следващите стъпки ще разделят код до части за по -добро разбиране.
Стъпка 6: Първата част
Тази част от кода изяснява местата, където се намират сензорите, LED светлините, двигателите. Например, trigPin на първия сензор е на номер 10. Последното изречение е диапазонът или разстоянието, което ще бъде изчислено, което е в инчове.
Стъпка 7: Частта за настройка
Тази част показва инициализирането на серво мотора, сензорите и LED щифтовете. Той започва, когато зелената светлина е включена, докато червената светлина е изключена.
Стъпка 8: Това е частта LOOP
Частта от контура започва със завъртане на сервомотора с 30 градуса, 90 градуса, 150 градуса на всеки 10 секунди, след което двата ултразвукови сензора се включват и изчисляват разстоянието на (продължителност / 2) / 29,1 След това, IF и ELSE Ако сензорите откриват обект на разстояние до 5 инча, той ще свети в червена светлина Ако не открие нищо по -малко от 5 инча, ще свети в зелена светлина
Стъпка 9: Това е видеоклипът на функциониращата машина
Връзката в youtube:
www.youtube.com/watch?v=hQih5elzgVs
Препоръчано:
Проследяване на обекти въз основа на откриване на цвят: 10 стъпки
Проследяване на обекти въз основа на откриване на цвят: История Направих този проект, за да науча обработката на изображения с помощта на Raspberry PI и отворена автобиография. За да направя този проект по -интересен, използвах два сервомотора SG90 и монтирам камера върху него. Един двигател, използван за хоризонтално движение, и втори двигател, използван за вертикално
МАЛИНА PI Pi ОТКРИВАНЕ НА ОБЕКТИ С МНОЖЕСТВЕНА КАМЕРА: 3 стъпки
МАЛИНА PI Pi ОТКРИВАНЕ НА ОБЕКТИ С МНОЖЕСТВЕНА КАМЕРА: Ще запазя интрото кратко, тъй като самото заглавие подсказва каква е основната цел на инструктажа. В тази инструкция стъпка по стъпка ще ви обясня как да свържете няколко камери като 1-пи камера и поне една USB камера или 2 USB камери
Откриване на обекти W/ Dragonboard 410c или 820c с помощта на OpenCV и Tensorflow .: 4 стъпки
Object Detection W/ Dragonboard 410c или 820c Използване на OpenCV и Tensorflow .: Тази инструкция описва как да инсталирате OpenCV, Tensorflow и рамки за машинно обучение за Python 3.5, за да стартирате приложението Object Detection
Урок за откриване на обекти на четворни роботи на Jetson Nano: 4 стъпки
Урок за откриване на обекти на четворни роботи на Jetson Nano: Nvidia Jetson Nano е комплект за разработчици, който се състои от SoM (система на модул) и референтна платка за носене. Той е насочен предимно към създаване на вградени системи, които изискват висока процесорна мощност за машинно обучение, машинно виждане и видео
Анализатор на модел на трафик, използващ откриване на обекти на живо: 11 стъпки (със снимки)
Анализатор на моделите на трафика, използващ откриване на живи обекти: В днешния свят светофарите са от съществено значение за безопасен път. Въпреки това, много пъти светофарите могат да бъдат досадни в ситуации, когато някой се приближава към светлината точно когато тя става червена. Това губи време, особено ако светлината е