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Jetson nanoとPCA9685でサーボを動かそうとするときのI2Cエラー対処法!をご紹介します! デフォルトのI2Cのbusはどこなのか特定できませんでした これで、ハマる人がこれから増えると思います。 簡単なハックをすれば解決しますが、わからないと、なかなかハマります! Traceback (most recent call last): File "pca9685_smaple.py", line 17, in <module> pwm = Adafruit_PCA9685.PCA9685(0x40) File "/home/jetson/.local/lib/python3.6/site-packages/Adafruit_PCA9685/PCA9685.py", line 74, in __init__ self._device = i2c.get_i2c_device(a
Jetson nanoが最近話題になっています。 私も、発表からずっと気になって、購入することになりました。 先日Jetson nanoが届いて、早速リポートさせていただきたいと思います。 Jetson nanoの購入 私は、Physical Computing Labから購入しました。最近ですと、在庫が増えていて、秋葉原のお店でも購入できますし、ネット上でも、割と苦労せずに購入できます。 アマゾンも購入できるようになっています。こちらも手軽でいいかもしれません。 [amazonjs asin=”B07R6K7FF2″ locale=”JP” title=”NVIDIA JetpackがサポートするAI開発のための小型で強力なコンピュータ ジェットソン ナノデベロッパーキット”] Physical Computing Labに注文した時に、5月分がすでになく、6月分の仕入れで、発送しますよ
HomeArduinoArduinoでServoのスピードを簡単に設定できるライブラリーVarSpeedServoの簡単導入! Arduinoで電子工作するときにサーボのスピードを自由に簡単に設定したいときはありますよね! Arduino標準のServoライブラリーがありますが、それを拡張した形で開発されているサーボの回転スピードも自由に簡単に設定できるライブラリーがあります! それは VarSpeedServoです! https://github.com/netlabtoolkit/VarSpeedServo 私も、このブログで、事前の調査と、基礎の勉強として、いろんなボードからサーボを動かしたりしています。 Arduinoとポテンショメーター(可変抵抗)で動かす連続回転サーボ ESP32でウェブからサーボを制御する! みんな、サーボを動かせていましたが 次は、スピードも色々自由に設定で
RaspberryPiを使って、実験したり、IoT電子工作したり、実際に保守運用したりすると、当たり前ですがRaspberryPiに接続して、設定やプログラミングなど様々な操作をします。 その際に、RaspberryPiと接続する方法がいくつかがあります。 直接接続 RaspberryPiと電源、モニター、キーボード、マウス(あとは、必要な周辺機器、センサー類) SSH接続 電源は必要ですが、その他モニター、キーボード、マウスを接続するとき、少し煩雑な場合は、ネットワーク越しにssh接続することがよくあります。ssh接続がデフォルトで無効になっていますので、RaspberryPiのOSを作成するときに、空のsshファイルを作成して、Raspberry PiのOSカードにコピペしてあげることで、有効にすることが可能です。 下記の関連記事をご参照ください。 Raspberry Pi OSインス
前回の記事で、scikit-learnの手書き数字の学習の内容を紹介しましt。 今日の記事は、PyTorch+MNISTの手書き数字データセットを使って学習とその後の分類(推論)を紹介します。 PyTorchとは PyTorch(http://pytorch.org/)はFacebookの人工知能研究グループにより開発されたPython向けのオープンソース機械学習のライブラリです。 PyTorchは元々「Torch(トーチ)」「Lua言語」書かれていましたが、PyTorchはそれのPython版です。2018年10月前半にリリースされ、今安定しているのはPyTorch 0.4.1です。 PyTorchは2016年後半に発表された比較的新しいライブラリです。他の機械学習のフレームワークと比べると、後発ではありますが、最近人気が増え続けています。注目すべき機械学習フレームワークの一つだと言える
RaspberryPiでPythonのライブラリーRPi.GPIOを使って、サーボモーターを回してみます! とても簡単です! Pythonプログラム 今回は、RPi.GPIOというライブラリーを使います。 もしあなたのRaspberry Piにまだ入っていないのであれば、ここを参照してインストールしてください。 https://pypi.org/project/RPi.GPIO/ import RPi.GPIO as GPIO import time GPIO.setmode(GPIO.BCM) gp_out = 4 GPIO.setup(gp_out, GPIO.OUT) servo = GPIO.PWM(gp_out, 50) servo.start(0) for i in range(3): servo.ChangeDutyCycle(4) time.sleep(0.5) servo
Raspberry Piとカメラモジュールがあれば、もちろん、監視カメラを作れますよね。 店舗の監視や、何か工作機器の監視、工場、倉庫、店舗の監視、セキュリティーカメラとしてなど、様々な用途がありまして 今日は、一番簡単に構築できる監視カメラの作り方を共有します。 もちろん、これをベースにして、どんどん改造、改良ができるはずです。 構成 構成は、 Raspberry Pi 3B Raspberry Piカメラモジュール パンダちゃん もちろん、理論上Raspberry Pi Zeroも行けると思いますが、少しパフォーマンスに懸念があります。 プログラム 今回のプログラムの実行はPython3を使う前提です。 環境の設定は、前の記事を ご参照ください。(今回のプログラムはopncvを使いません。) RaspberryPiで顔認識OpenCVで source ~/.profile workon
Raspberry Piを使って色々実験して、こんな小さいインタネットに繋がるコンピューターで本当に楽しいなとシミジミになり楽しくなって来たところで、今度は家や事務所のLANの環境ではなく、外でも使えると良いよねと思うようになるのは私だけでしょうか。 外と言えば、もちろんいろんな方法がありますが 無線ルーター 3G LTE 無線ルーターでRaspberryPiの隣に置けば、Wifiの環境になり、もちろんRaspberryPiはそのままインタネットに繋がることができます。しかし、無線ルーターを用意したり、無線ルーターの電源も一式確保しなければいけません。 なるべくシンプルな構成でできると理想ですね。 そこで、電話網を使っている3GやLTEの接続方法があります。 SORACOM Air SIMカードとUSBドングルAK-020 [amazonjs asin=”B078978LQC” local
先日、こんな記事を書きましたが、とても好評で 調子に乗って、Pythonのフレームワークの比較も書きたいと思います!しかも2018年最新版という位置付けで書きます! PythonのFlaskフレームワークでWebを作る! では、始めましょう! Django Official Website | GitHub | PyPI | Awesome 特徴メモ DjangoはPythonのフレームワークでも最も有名なフレームワークです。 Pythonのウェブフレームワークと言ったらDjangoが定番と言って良いでしょう。 Flask Official Website | GitHub | PyPI | Awesome 特徴メモ FlaskはPythonのWebアプリケーションフレームワークです。 マイクロWebフレームワークの中でも人気のフレームワークです。中規模以上の開発にも対応しているということ
皆さん、こんにちは株式会社虹賢舎の川島 賢です。 今日は、Raspberry PiをWifi AP(アクセスポイント)にする方法を共有したいと思います。 ハードウェアとOSの準備 もしまだRaspberry Piのインストールが完了していない場合は、下記の記事を参照してください。 Raspberry Pi OSインストール 必要なもの 動くRaspberry Pi(SDカード、電源、無線アダプター、ケースなど、起動できる状態にしておく) LANケーブル(インタネットに接続する) USB-シリアルケーブル(無線が作動しない段階でデバッグ用) Raspberry Pi 2の場合、下記の写真のように、USBのWifiモジュールが必要です。(赤いケースの上に乗っているもの、USBに刺しているのは、マイクです。関係ないです。) Raspberry Pi 3の場合は、内蔵されていますから、外付けは不要
const testData = [ { image: '../data/aaa.jpg', label: 'aaa' }, { image: '../data/bbb.jpg', label: 'bbb' }, { image: '../data/ccc.jpg', label: 'ccc' } ] 認識の結果 まず、これは、winterとか、woman, gloves, snowとかを期待していましたが fur coatなどが出て、なるほどと納得しました。 しかし、military uniformというのは、軍隊制服は、その色のせいなのかな 次に、わざと、古いタイプライターの写真を見つけて、認識してもらったのですが ちゃんとtypewriter 42パーセントの自信で認識しています。 space barが49パーセントが面白かったです。 次、女の子の後ろ姿、ここではsea, girl,
HomeESP32obniz(オブナイズ)+leapmotion+cylon.js連携でマジックハンドでサーボを動かす!本邦初公開!leapmotionとobnizの連携記事
みなさん、こんにちは! 株式会社虹賢舎の川島賢です。 今日はRaspberryPiで顔認識する方法を共有したいと思います! openCV 3+ Raspberry Pi 3+ Python 3 ==> 333! ハードウェア:RaspberryPiで顔認識で必要なもの まず、は下記のものが必要です! ①もちろんRaspberryPi本体です! (実際に実験で使っているRaspberryPiは別の個体です。) ②RaspberryPi専用のカメラ 私はアマゾンから購入しました。 ちなみにRaspberryPiは6,7台を持っています。また増える予定です。笑 ③電源 他はもちろん、電源も必要です。 ④※Wifiモジュール ネットワークも使いたい場合はRaspberryPi 2の場合はwifiモジュールが搭載していないので、別途購入が必要です。 ハードウェアの準備 カメラをRaspberryPi
obnizという初耳の単語 Facebookのグループにobnizの情報が流れてきて なんとJavaScriptでIoT実現できちゃうと? https://obniz.io/ obnizなら世界で最も簡単にインターネットと電子回路を繋いだプログラムが書けます。 プログラムはウェブ上からjavascriptで書けるのでアプリもケーブルも不要。 これはもう買うしかないじゃないですか!笑 不可避です! ちなみに、発音は「オブナイズ」のようです! 購入 写真から見た感じですと、もちろんESP32搭載ですね。 Wifiで接続して、JavaScriptで動かすのですね。 また、新しいすぎで、もちろんアマゾンにはありません! こういう時は、秋葉原をアタックするしかありません! 三日前(2018年6月4日)の情報によりますと秋葉原のツクモパソコン本店IIが置いてあるとのことです! https://akib
ここで、私が、React Nativeでアプリを開発する際に、実際に使っているライブラリーと「この機能でしたら、絶対これでしょう」というライブラリーをご紹介していきたいと思います。 React Nativeの開発で、全ての機能を全部自分で書くわけにも行きませんので コミュニティが開発している優秀なものがあれば、どんどん活用すべきですね。 しかし、オープンソースになっている以上 品質も自分で、しっかり見極めて、選別しないと 後になって、大変なことになります。 途中から、別のライブラリーに乗り換えもできますが、プログラムの修正、テストなどで大変な工数を消耗してしまいます。 なので、この文章を通して、みなさんライブラリー選別の際に、ご参考になれば嬉しいです! 「これもおすすめ!」というライブラリーやコンポーネントがあれば、ぜひ教えてください! https://facebook.github.io
ESP32 Access Point and Web Server! 前回、ESP32でLチカをやってみましたが ESP32はそれより、はるかに色々できます! MacでArduinoIDEとESP32でLチカ Wifiのモジュールが搭載していますので Wifiのクライアントになることがもちろんですが ESP32自身がWifiのアクセスポイントにもなるのです! さらに! さらに、ESP32の中にウェブサーバーを立てることもできます! 今回の記事では、その方法を一挙ご紹介したいと思います! いきなりソースコード 「Shut up, and show me code」はい、ソースコードはこれです! これを実行すれば、OKです!笑 #include <WiFi.h> #include <ESPmDNS.h> #include <WiFiClient.h> const char *ssid = "E
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