Джонні 5, улюблений робот з класичного фільму Short Circuit, завоював серця глядачів завдяки своїй здатності швидко навчатися, ненаситній цікавості та гострому почуттю гумору. У цій статті ми розглянемо, що робить Джонні 5 особливим, та надамо інсайти, як побудувати робота, натхненного ним. Також детально розглянемо апаратні та програмні компоненти, що необхідні для цього, і включимо реалізації на Python для деяких основних можливостей робота.
Роль: AI Робот
Унікальна можливість: Швидке навчання, цікавість та гумор.
Апаратні компоненти
Мікроконтролер/Процесор
- Raspberry Pi 4: Виконує роль центрального процесора для обчислень.
- NVIDIA Jetson Nano: Для задач AI та машинного навчання.
Датчики
- LIDAR (Light Detection and Ranging): Для виявлення перешкод і картографування.
- Ультразвукові датчики: Для вимірювання відстані.
- HD камера: Для захоплення візуальних даних для обробки зображень.
- Мікрофони: Для вводу аудіо та розпізнавання голосу.
Актуатори та мотори
- Крокові мотори: Для точного руху рук та голови.
- DC мотори з енкодерами: Для мобільності та навігації.
Модулі зв'язку
- Wi-Fi модуль: Для підключення до мережі.
- Bluetooth модуль: Для з'єднання з іншими пристроями.
Постачання енергії
- Перезаряджувані літій-іонні акумулятори для живлення системи.
Каркас і механічні частини
- Міцний алюмінієвий каркас з гусеницями для руху.
- Обертальна шия та артикуляційні руки.
Програмні компоненти
Операційна система:
- Linux-базована ОС: Raspbian або Ubuntu.
Мова програмування:
- Python: Для AI, машинного навчання та керуючої логіки.
Бібліотеки та фреймворки:
- TensorFlow/PyTorch: Для глибокого навчання.
- OpenCV: Для комп'ютерного зору.
- SpeechRecognition: Для вводу голосу.
- NLTK: Для обробки природної мови.
Навігація та картографування:
- Robot Operating System (ROS): Для навігації та інтеграції датчиків.
Синтез голосу:
- pyttsx3: Для генерації голосових відповідей.
Реалізації на Python
1. Швидке навчання: Підсумування тексту
Джонні 5 відзначається здатністю швидко обробляти великі обсяги інформації. Ось інструмент на базі AI для підсумовування тексту:
import nltk
from gensim.summarization import summarize
nltk.download('punkt')
text = """Your large block of text goes here."""
summary = summarize(text, ratio=0.2) # Підсумовування до 20% оригінального тексту
print("Summary:\n", summary)
2. Виявлення перешкод за допомогою LIDAR
import rplidar
lidar = rplidar.RPLidar('/dev/ttyUSB0') # Підключення до пристрою LIDAR
for scan in lidar.iter_scans():
for (_, angle, distance) in scan:
if distance < 500: # Виявлення перешкод на відстані менше 50 см
print(f"Obstacle detected at {angle} degrees, {distance} mm away")
3. Розпізнавання об'єктів за допомогою OpenCV
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # Доступ до камери
classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # Модель для розпізнавання облич
while True:
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow("Frame", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
4. Розпізнавання голосу
import speech_recognition as sr
recognizer = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Listening...")
audio = recognizer.listen(source)
try:
text = recognizer.recognize_google(audio)
print("You said:", text)
except sr.UnknownValueError:
print("Sorry, I could not understand the audio.")
**5.
Навігація за допомогою ROS (Robot Operating System)
import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
rospy.init_node('robot_navigator')
cmd_vel_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10)
move_cmd = Twist()
move_cmd.linear.x = 0.5 # Рух вперед зі швидкістю 0.5 м/с
move_cmd.angular.z = 0.1 # Легкий поворот
cmd_vel_pub.publish(move_cmd)
rospy.sleep(1) # Рух на протязі 1 секунди
6. Генерація гумору
import random
jokes = [
"Why don't robots get tired? Because they recharge!",
"I told my robot it had a bug. Now it's debugging itself!",
"What’s a robot’s favorite type of music? Heavy metal."
]
print(random.choice(jokes))
7. Опис зображень за допомогою AI
from transformers import VisionEncoderDecoderModel, ViTImageProcessor, AutoTokenizer
from PIL import Image
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
processor = ViTImageProcessor.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
image = Image.open("your_image.jpg")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs["pixel_values"])
caption = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("Caption:", caption)
8. Синтез голосу
import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
engine.say("Hello! I am Johnny 5. Nice to meet you!")
engine.runAndWait()
Висновки
Інтегруючи ці апаратні та програмні компоненти, ви можете створити робота, натхненного Джонні 5, оснащеного швидким навчанням, цікавістью та гумором. З цими кодами на Python у вас є основа для створення робота, який не тільки взаємодіє інтелектуально, а й приносить радість та навчання тим, хто його оточує.
Toolzam AI святкує технологічні чудеса, що продовжують надихати покоління, об'єднуючи світи уяви та інновацій.
І якщо ви цікаві до інших дивовижних роботів і хочете досліджувати величезний світ AI, відвідайте Toolzam AI. З більш ніж 500 інструментами AI та великою кількістю інформації про робототехніку, це ваш основний ресурс для того, щоб бути в курсі останніх новин у світі AI та технологій роботів. Toolzam AI також співпрацює з багатьма компаніями для представлення їхніх роботів на платформі.
Залишайтеся з нами для наступного випуску в серії Toolzam AI 100 Robot, коли ми розглянемо ще одну ікону у величезному всесвіті робототехніки.
Перекладено з: 100 Robot Series | 18th Robot|How to Build a Robot Like Johnny 5 (Short Circuit)-By Toolzam AI