lukasz-dev

Tak się domyślałem. Ale tego pierwszego posta nie mogę edytować. Kolejne już tak..

Jak mogę edytować post? nie widzę tej opcji. Wielkie dzięki za uwagę, postaram się zmienić tego linka. Kupiłem wersję 2GB, widzę że maja nadal w Kamami, w podobnej cenie jak kupiłem w listopadzie. Dali w gratisie moduł WIFI, żeby uzupełnić brak łączności wbudowanej na Jetsonie.. https://kamami.pl/komputery-nvidia-jetson/581786-zestaw-deweloperski-nvidia-jetson-nano-arm-cortex-a57-143ghz-2gb-ram-nvidia-maxwell.html

Jak na moje oko, jak energetycznie rzecz biorąc stać Cię na utrzymanie routerka i małego SBC to postawienie HomeAssistant lokalnie rozwiązuje problem "mózgu". W razie potrzeby można to potem eksportować do internetu. Ostatnio testuje u siebie dongle Zigbee, który pomaga mi między innymi lokalnie obsługiwać urządzenia Sonoff bez wychodzenia w "ich cloud'a".

Z jednej strony energia jest istotna (choć urządzenia typu raspberry to najczęściej kilkanaście W max). Ale też podczas przemieszczania campera można wziąć pod uwagę zaniki internetu. Wtedy fajnie jakby to było sterowalne w sieci wewnętrznie bez wychodzenia na świat. Ciekawy temat. Jakie czujniki chciałbyś tam mieć i nimi zarządzać?

Widzę to tak, ESP32 ma moduł WIFI. Można je ułożyć niedaleko czujników, połaczone po kablu. Te ESP32 mogą łączyć się z lokalnym serwerem MQTT. Ten może być lokalnie na jakimś małym komputerze SBC (np Raspberry) z brokerem MQTT i aplikacją która zarządza logiką - np Home Assistant. Skoro sygnały docierają do tego mózgu : komputer SBC, to można tam je dalej przesyłać do chmury / innych serwisów. Nie mam doświadczenia z ekranami dotykowymi.

Ostatnio właśnie badam temat łączenia takich systemów. Duzi dostawcy chmurowi mają b dobre środowiska do integracji. Np AWS Iot. Ale to co na początek może starczyć to zebranie lokalnie takich sygnałów na brokerze MQTT, zmostkowanie go z innym i sterowanie po połączonych szynach.

Zestaw zawiera elementy które możesz wykorzystać do budowy robota mobilnego. Sprzedaję bo poszedłem w Jetson Nano i rozpoznawanie obiektów a mam dwa komplety więc chętnie się podzielę. W zestawie: - proste 2 silniki DC 6V i koła - sterownik silnika LMN 298N - 4 czujniki linii - trzymajka na 4 paluszki - breadboard - LCD (napięcia 5V) - silnik krokowy - kilkanaście kabli połączeniowych - ESP 8266 gratis dokładam lutownicę!! Większość elementów nowych/nieużywanych lutownica wyraźnie używana

Cel na ten rok osiągnięty. Udało się wypuścić pierwszą wersję mobilnego robota, który zapewnia interakcję z otoczeniem. Co prawda musiałem zmienić koncepcję, ponieważ na początku chciałem raczej śledzić małe przedmioty i umieszczać je w odpowiednich “pudełkach”, ale używany przeze mnie model ma zdecydowanie lepszą dokładność na dużych obiektach (SSD Mobilenet v2). Dopuściłem się też retrenowania modelu, ale ostatecznie go nie wykorzystałem z uwagi na małe rozmiary obiektów (awokado, czosnek). Dokładny opis projektu znajdziesz tutaj na Github https://github.com/lukaszkuczynski/zamyotek

Hej, dzięki małe początki z robotyką, Ta dłuższa chwila z tego co dostrzegłem ma związek z przetwarzaniem przez program na Raspberry różnych obiektów. Myślę że to też interpretacja modelu przez maszynkę tylko z 1GB RAM też swoje robi. Mam też tam opóźnienie w tej pętli co robi swoje. Ogólnie ten COCO dataset to kilkadziesiąt obiektów różnych typów, tak jak jest u nich to opisane. To taki trochę Hello World dla Computer Vision z tego co się zorientowałem bo Tensorflow to lobbuje. Oczywiście można wykryć dokładną pozycję obiektu, to w kolejnych iteracjach projektu mogłoby sprawi

dzień dobry, jestem Łukasz wcześniej programista smutnej Javy i wielkiej daty, ale teraz pokochałem małe zielone układziki, małe napięcia i wielkie wynalazki Oczywiście dzięki Covid znalazł się czas owocem mojej kilkumiesięcznej fascynacji jest m.in. mały robocik, który opisałem na forum Ostatnio w naszej firmie mieliśmy nawet warsztaty IoT i razem robiliśmy alarm domowy. Dzieje się!

Zbudowałem jeżdzącego robota na bazie standardowego podwozia, który ma jeździć zdalnie rozpoznawać obrazy Cieszę się bo było to pierwszy kontakt z technologią Tensorflow Lite i widzę jak fajne możliwości daje to na urządzeniach drobnych, niepodłączonych do internetu. Oryginalny wpis z mojego bloga znajdziecie tu: https://lukaszkuczynski.github.io/Machina-ze-slaboscia/ Github z projektem jest tu: https://github.com/lukaszkuczynski/rpi80b3 Dlaczego samochód? Od kiedy kupiłem pojedynczy silnik krokowy musiał odczekać swoje. Przeleżał dobre kilka tygodni w p