Sadržaj:
- Korak 1: Senzori odbojnika i snimanje fotoaparata
- Korak 2: Senzor litice
- Korak 3: Light Bump
- Korak 4: Kôd
![Ellie Ment Identifikator elementa: 4 koraka Ellie Ment Identifikator elementa: 4 koraka](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2149-66-j.webp)
Video: Ellie Ment Identifikator elementa: 4 koraka
![Video: Ellie Ment Identifikator elementa: 4 koraka Video: Ellie Ment Identifikator elementa: 4 koraka](https://i.ytimg.com/vi/BxlBVU6XchI/hqdefault.jpg)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:36
![Ellie Ment Identifikator elementa Ellie Ment Identifikator elementa](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2149-67-j.webp)
Ellie je Roomba koja je programirana tako da može otkriti različite boje pomoću svoje kamere, osjetiti ide li preko litice kako bi se mogla spriječiti da se prevrne i pomaknut će se s prepreka kad njezini odbojnici udare u nešto na njezin način. Roombu smo nazvali 'Ellie Ment' kao igru riječi za 'element', jer ona može identificirati koji element gleda prema boji papira.
Ovaj projekt razvili su i izveli Christopher Cannon, Kayla Sims i Gretchen Evans za svoj projekt robota klase EF 230.
Korak 1: Senzori odbojnika i snimanje fotoaparata
Ellie je programirana da provjerava boju pomoću kamere kada su joj aktivirani lijevi, desni ili prednji odbojnik. Kamera bi tada identificirala s kojom se bojom suočava, bilo plavom, zelenom ili crvenom koje predstavljaju različite elemente koji se nalaze na Marsu, a zatim bi pokazala pred kojim se 'elementom' nalazi.
Korak 2: Senzor litice
Ellie je programirana da osjeti kad se približava litici, ili u našem slučaju rubu bijelog papira, te se može okrenuti kako bi ostala unutar zadanih granica.
Korak 3: Light Bump
Ellieni svjetlosni senzori pomažu joj osjetiti koliko je blizu postolja koja drže obojene listove papira, a zatim joj pomažu da ponovno postavi uređaj tako da njezina kamera bolje vidi boju i stoga nas upozorava na element koji je gledati u.
Korak 4: Kôd
U privitku se nalazi kôd koji je razvijen kako bi Ellie dala svoje naredbe kako bi pronašla 'elemente' u danom području.
Roomba_Project_Code.m
Preporučeni:
Dizajn igre brzim pokretom u 5 koraka: 5 koraka
![Dizajn igre brzim pokretom u 5 koraka: 5 koraka Dizajn igre brzim pokretom u 5 koraka: 5 koraka](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2360-j.webp)
Dizajn igre u Flick -u u 5 koraka: Flick je zaista jednostavan način stvaranja igre, osobito nečega poput zagonetke, vizualnog romana ili avanturističke igre
Broj koraka: 17 koraka
![Broj koraka: 17 koraka Broj koraka: 17 koraka](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3859-j.webp)
الكشف عن عن أنواع المحاليل: محمدآل سعودالكشف عن المحاليل رابط الفديو
Prepoznavanje lica na Raspberry Pi 4B u 3 koraka: 3 koraka
![Prepoznavanje lica na Raspberry Pi 4B u 3 koraka: 3 koraka Prepoznavanje lica na Raspberry Pi 4B u 3 koraka: 3 koraka](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-5374-j.webp)
Prepoznavanje lica na Raspberry Pi 4B u 3 koraka: U ovom Instructableu ćemo izvršiti detekciju lica na Raspberry Pi 4 sa Shunya O/S pomoću knjižnice Shunyaface. Shunyaface je biblioteka za prepoznavanje/otkrivanje lica. Cilj projekta je postići najbržu brzinu otkrivanja i prepoznavanja s
Kako napraviti brojač koraka?: 3 koraka (sa slikama)
![Kako napraviti brojač koraka?: 3 koraka (sa slikama) Kako napraviti brojač koraka?: 3 koraka (sa slikama)](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-87-19-j.webp)
Kako napraviti brojač koraka?: Nekada sam se dobro snašao u mnogim sportovima: hodanje, trčanje, vožnja bicikla, igranje badmintona itd. Volim jahanje da bih brzo putovao. Pa, pogledaj moj trbušni trbuh … Pa, u svakom slučaju, odlučujem ponovno početi vježbati. Koju opremu trebam pripremiti?
Prilagođeni identifikator zvuka kuhinje: 4 koraka
![Prilagođeni identifikator zvuka kuhinje: 4 koraka Prilagođeni identifikator zvuka kuhinje: 4 koraka](https://i.howwhatproduce.com/images/011/image-31525-j.webp)
Prilagođeni identifikator zvuka u kuhinji: Za naš završni projekt na tečaju interaktivnih sustava ovog proljeća, stvorili smo sustav u stvarnom vremenu za identifikaciju i vizualizaciju uobičajenih zvukova u kuhinji pomoću klasifikacije Support-Vector Machine. Sustav se sastoji od prijenosnog računala za audio