MarsCat-ラズベリーパイから生まれたAI猫
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序章
Raspberry Piは、Broadcomと共同でRaspberry Pi Foundationによって英国で開発された一連の小型シングルボードコンピューター(SBC)です。
Raspberry Piプロジェクトは、もともと学校や発展途上国での基本的なコンピューターサイエンスの教育の促進に傾倒していました。
元のモデルは予想以上に人気があり、ロボット工学などの用途でターゲット市場の外で販売されました。
Elephant Roboticsによって作成されたAIロボット猫であるMarsCatは、Raspberry PI 3 B(wifi)-クアッドコアARM Cortex-A53 CPU、1GBARMを搭載しています。 APIには、タイプC(データ伝送)、DC JACK(充電ケーブルインターフェイス)、HDMIが含まれます。 もっと詳しく知る
オープンソースのラズベリーPIに基づいて、Marscatはオタクの斬新なアイデアに従って二次開発を行うことができます。
以下は、MarsCatの研究の基礎であるRaspberryPiに基づくさらなる開発のためのチュートリアルとPythonスクリプトです。
準備
- モニター、マウス、キーボードを接続します
- 接続:Wifi、ssh、vncなど
アカウント:piパスワード:ラズベリー
- プログラミング前に自動起動機能を無効にします。
cd〜/ marsai
./ツール/stop-systemd-services.sh
./ツール / disable-systemd-services.sh
- 自動起動機能を有効にします。
cd〜/ marsai
./ツール/enable-systemd-services.sh
./ツール / start-systemd-services.sh
APIをダウンロードする
cd〜
git clone https://与えるthub.com/ elephantrobotics / marscatAPI.git
cd marscatAPI
基本的な動き
# ファイル:move / movement.py
# 見る これ ファイル for その他の機能
輸入運動
mv = Movement.MoveMent()
mv.set_walk(ステップ = 2、速度= 0.7)。
..。
タッチテスト
#ファイル:sensor / 触る.py
輸入 触る
tc = 触る.Touch()
tc.test_触る()
目を示す
#ファイル:eye / eyedisplay.py
アイディスプレイをインポートする
目=アイディスプレイ。EyeDisplay()
eyes.display_目(ball_num = 1、 member_num = 1、 ball_type = '眼球'、 dx = 0、 dy = 0)
「」「」"
args:
ball_num-> int:
1〜10
#眼球サイズ
member_num-> int
1〜10
#まぶたのサイズ
ball_type-> str:
[眼球、ball、face、flip、heat、hug、teaser、voice、
low_power、充電中、めまい、お腹が空いた、睡眠
high_temperature、hw_error]
#画像の元のフォルダを選択するには
#目/眼球/
dx、dy-> int:
#眼球の座標
真ん中の#(0、0)
"""
音を出す
#ファイル:sound / catsound.py
輸入 catsound
s = catsound.CatSound()
s.meow()
画像認識
#ファイル:vision /vision_base.py
輸入 vision_base
ビジョン=vision_base.Vision()
vision.test()
顔、青いボール、猫にやさしいスティックのマッチング、QRコードのマッチングを認識できます。
音声認識
#ファイル:voice / voice_base.py
輸入 voice_base
voice_base.test_voice()
VoiceRecognizes言語を選択します
#ファイル:voice / voice_base.py 28行
def talk_config(自己):
言語= 「中国語」
ボイスウェイクアップ
目を覚ます:
# ファイル:voice/voice_base。py 142行
ACTIVATION_WORDS = [
「HIMARSCAT」、 「MARSCAT」、 「MASSCAT」、 「マスクキャット」、 '行進'、
「ASSCAT」, '質量'
]
# ファイル:voice/voice_base。py 152行
ffの場合:
ウェイク up 正常に と リスニングを入力してください モード
voice / corpus / *。dicのファイルには、認識されている3つの言語の単語がすべて含まれています。
テストプロセス