Pi steuert EV3-Roboter
Objekterkennung mit einem Raspberry Pi ist eine Geduldsprobe und für die Robotersteuerung nur eingeschränkt zu gebrauchen. Mit der Unterstützung durch eine Edge TPU wird der Raspi jedoch erheblich fixer – schnell genug, um einem Lego-Roboter das Sortieren von Gegenständen beizubringen.
Sensoren spielen eine große Rolle für Roboter bei der Wahrnehmung ihrer Umwelt. Sie liefern grundlegende Daten für die Algorithmen, die ein Roboter nutzt, um sich in seiner Umwelt zurechtzufinden, sich zu bewegen und Objekte in seiner Umgebung zu manipulieren. Die wichtigsten sind neben Infrarot-, Ultraschall- und Tastsensoren auch Kameras.
In diesem Projekt verwenden wir die Pi-Kamera zusammen mit der Edge TPU und einem neuronalen Netz, um Objekte schnell maschinell zu erkennen und objektabhängig einen EV3-Roboter zu steuern. Mit Hilfe der Edge TPU kann der Raspberry Pi mit unserem Programm sechs Bilder pro Sekunde auswerten. Das ermöglicht, schnell auf Ereignisse zu reagieren, wie zum Beispiel das Hinstellen von bestimmten Objekten im Blickfeld der Kamera. Basis für dieses Projekt ist die Software der SmartPiCam (siehe Artikel „Objekterkennung mit Pi-Kamera und Edge-TPU“ in Make 3/19), die wir in diesem Artikel um die Steuerung eines EV3-Roboters erweitern.