電子工作をしていく時に、アイデアをもらいたい時や電子部品の基礎を知りたい時にチャンネル登録しておくといいと思う海外のYouTubeチャンネルをご紹介します。 電子工作でおすすめの海外YouTubeチャンネルを３つご紹介します。 今回紹介するのは、海外のYouTubeチャンネルになります。英語ができないとわからないと思うかもしれませんが、電子工作を通してなら、自動翻訳でも大丈夫だと思います。順番については、どれが一番という事はありません。 James Bruton 電子工作の楽しさがわかるチャンネルになります。いろいろなロボットの作り方の参考になります。一般の人にも、見ていて楽しいものを作成してくれています。 難しいことを考えないで観るだけでもわくわくするチャンネルです。電子工作に興味がなくても登録しておいて、動画があがったら、気になったものだけ、軽く観るだけでもいいチャンネルだと思います。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI RCカー Advent Calendar 2019 参加記事です。 タミヤの工作シリーズ「ブルドーザ」 をベースにAI自律走行カーDonkey Car をつくってみました。実際に走行会にて周回コースを次回学習モデルを使って走行させてみました。 今回使用したソースコードや作り方は、GitHub 側に詳しく書いていますので、この記事では概要と改変ポイントなどを紹介します。 GitHub:楽しい工作シリーズ「ブルドーザ」のDonkeycar化 1 Donkey Car とは Donkeycar は、Raspberry Pi/Jetson

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きっかけ 沖縄で飛行機を見ながら id:masawada さんとFlightradar24の仕組みについての話をしていて、ADS-Bレシーバー作ったらどうですか？と言ってもらったことがきっかけになりました。家にRaspberry Piがあり、mackerel-agentを入れて遊んでいるだけでした。何かやりたいことがあれば良いなと思って放置していたのでちょうどよかったのでした。ADS-Bレシーバーについて調べてみるとFMのUSBチューナーを買うだけでレシーバーを組めることがわかったので帰ってすぐにポチりました。 運用開始 買ったのはこれ↓ amzn.to 構築手順(chefとかAnsible)にしたい気持ちもあるがまだできていないです。dump1090というソフトウェアが落ちたらすぐにサーバーとしての機能を停止してしまう状況なので、まずはsystemctlで管理できるようにして自動再起動な

OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、Lucas-Kanade法と密なオプティカルフローでの物体の追跡（Object Tracking）について触れてきました。 ここでは画像中にある物体を発見・追跡するためのMeanShift、CamShiftアルゴリズムについて見ていこうと思います。 MeanShiftアルゴリズムは、画像中に点の分布などがあるときに、そこへ小さなウィンドウを移動させて画素の分布密度や画素数が最大になる領域にウィンドウを合わせていく処理になります。 CamShiftアルゴリズムは、MeanShiftアルゴリズムで追跡するウインドウが常に同じサイズなので、追跡対象の見え方によってウィンドウのサイズを調節する処理になります。 ここでは、webカメラで撮影された顔を検出して、その移動を追跡する操作をやっていきます。

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 import time import pigpio pi = pigpio.pi() #x_move:range720-2370 #y_move:range1000-2315 def move(x_move, y_move): pi.set_servo_pulsewidth(4, x_move) pi.set_servo_pulsewidth(17, y_move) #X,Yのサーボで稼働させる範囲。適当によさげな範囲を指定。 X_MIN = 720 X_HOME = 1545 X_MAX = 2370 Y_MIN = 1000 Y_HOME = 1650 Y_MAX = 2300 #カメラの位置初期化 move(X_HOME, Y_HOME) #

参考 概要 OpenCVが依存してるライブラリだけapt-getで入れちゃえば、ラズパイ用にビルドされたバイナリをpipでインストールするだけで済むよ。（自分でビルドする必要がないよ） ただ、ラズパイ4用に最適化されてるかに関してはぶっちゃけわからないです...。 依存関係を入れる # ビルドツール関係(もしかしたらいらないかも) sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config # 画像関係 sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng-dev # 動画関係 sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev sudo apt-get ins

Raspberry PiのGPIO制御 はーい、みんなー。Raspberry PiでLチカしてるかい？Raspberry PiでのGPIO制御、いつもライブラリ何使うかで迷っていて、比較をまとめるくらい迷っていました。 具体的には、RPi.GPIOかWiringPiで迷うことが多くて、pythonに特化して割り込みを使えるRPi.GPIO vs 精度の高いPWMを出力できる pythonでもCでも使えるWiringPiという感じでした。 ところが、最近pigpioという素晴らしいライブラリの存在を知りました。きっかけは下記のブログのpigpioに関する記事です。 Raspberry Pi用pigpio Library - その1：腰も砕けよ 膝も折れよ：So-net blog Raspberry Pi用pigpio Library - その2：腰も砕けよ 膝も折れよ：So-net blog

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情報を取得 モジュールは /usr/lib/modules/kernel_release に保存されます。uname -r コマンドを使うことで現在のカーネルのリリースバージョンを表示できます。 ノート: モジュール名にはよくアンダーバー (_) やダッシュ (-) が使われますが、modprobe コマンドと /etc/modprobe.d/ の設定ファイルではこの２つの記号は相互に置き換え可能です。 現在ロードされているカーネルモジュールを表示する: $ lsmod モジュールについての情報を表示する: $ modinfo module_name ロードされたモジュールに設定されたオプションを一覧する: $ systool -v -m module_name 全てのモジュールの全ての設定を表示する: $ modprobe -c | less 特定のモジュールの設定を表示する: $ mo

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Table Of Contents - [Install](#install) - [Demo](#demo) - [Usage](#usage) - [Options](#options) * [`options.zone` defaults to 'body'](#optionszone-defaults-to-body) * [`options.color` defaults to 'white'](#optionscolor-defaults-to-white) * [`options.size` defaults to 100](#optionssize-defaults-to-100) * [`options.threshold` defaults to 0.1](#optionsthreshold-defaults-to-01) * [`options.fadeTime` d

Raspberry Pi 2 Model B　のPWMを使って　ESC: TEU-105BK　を制御して走らせてみた（前進/停止/後進だけ） #準備するもの Raspberry Pi (今回はRaspberry Pi 2 Model B) ESCが付いてるラジコン（今回は　1/10RC ワイルドウイリー 2 - TAMIYA　に使用しているTEU-105BK） ジャンパ線　(オス-メス3本　メス-メス1本) Raspberry Pi用の5v-usb電源 #配線 1.ESCのCH2に接続しているコネクタを抜き、黒と赤の2本のみジャンパ線でESCと抜いたコネクタを接続する。 2.抜いたコネクタの白とRaspberry PiのGPIO18をジャンパ線で接続する。 3.Raspberry PiのGNDとESCのBATT(空き端子3)の黒をジャンパ線で接続する。 #PWMの設定 PWMベースクロック