Publicado por Oscar Gonzalez
en Arduino
el 24/04/2019
No es la primera vez que publico un proyecto de slider de cámara, pero éste me ha gustado ya que ha utilizado otro enfoque de los que vimos habitualmente. Por un lado, utiliza un controlador Roboclaw que permite una enorme flexibilidad en cuando al control del motor, pero lo más llamativo es el sistema de tracking de objetos. Si lo piensas bien, puedes trazar un triangulo de 3 puntas entre los dos puntos horizontales del pie de la cámara y el propio objeto. Por lo tanto, sabiendo la distancia hasta el objeto, puedes calcular el ángulo de giro de la cámara según se desplaza por el carril para que apunte siempre al objeto. Todo el control se hace mediante una placa Arduino.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en Rob贸tica
el 01/06/2018
JeVois es el nombre de una interesante cámara miniatura orientada a proyectos de Machine Vision con Deep Learning que se puede utilizar fácilmente en todo tipo de proyectos incluyendo robots. Dentro esconde un potente procesador de imágenes que basado en el Allwinner A33 quad core ARM Cortex A7 que usa diferentes modelos de Deep Learning. Dispone de un framework para poder programarla con Python y OpenCV pero aún así por defecto es capaz de reconocer 1000 objetos diferentes usando TensorFlow aunque también puedes utilizar Darknet YOLO, Eye Tracking, navegación autónoma para modelos RC, reconocimiento de objetos o incluso detección de "cosas interesantes" al igual que el ojo humano. Es capaz de realizar todas esas operaciones a un frame rate muy algo por encima de los 60fps y además las puedes utilizar, junto con todas las funcionalidades indicadas como cámara USB. Lo mejor de todo es que tiene un precio que ronda tan solo los 60 dólares. Están saliendo dispositivos muy interesantes en la actualidad y seguro seguiremos viendo ésta tendencia en el futuro.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en Rob贸tica
el 29/03/2018
Ya casi es un proyecto clásico pero no deja de sorprenderme. Éste robot especialmente diseñado para dicha tarea, es capaz de resolver el cubo de Rubik en tan solo 0.38 segundos. Usa machine vision con dos cámara PlayStation Eye y unos potentes motores servodisc de Kollmorgen para llegar a tal velocidad, pero también para llegar aquí hubo muchos errores destrozando cubos tal y como muestran los vídeos que os dejo a continuación.
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Un proyecto chulo es hacerse una cámara de seguridad utilizando una Raspberry Pi con una cámara, pero podemos llevarlo a otro nivel dotando de inteligencia al mismo proyecto. Mediante el sistema de reconocimiento visual OpenCV se puede hacer que aparte de capturar imagen, además pueda reconocer lo que contiene como por ejemplo personas. De ésta manera se puede generar eventos como por ejemplo enviarte un email cuando una persona se acerca a la puerta. En el vídeo que os dejo a continuación se explica cómo hacerlo paso a paso.
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Con una Raspberry Pi se pueden hacer muchas más cosas que emular juegos retro, como por ejemplo utilizar la cámara para jugar con reconocimiento facial. El proyecto que te dejo a continuación lo aplica junto con una pequeña pantalla OLED. El sistema consiste en ponerlo delante tuya cuando estás delante del ordenador y cuando reconoce una cara, va contabilizando el tiempo que has pasado delante de tu PC. Una idea simple y a la vez genial que te da una estadística visual y desatendida de las horas que nos pasamos delante de la pantalla.
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