Вдохновившись сортировщиком огурцов, Paco Garcia сконструировал автоматический сортировщик деталей LEGO, используя одноплатный компьютер Raspberry Pi и нейронную сеть Inception V3, реализованную и обученную на TensorFlow.

Принцип работы:
Камера делает фотографию кирпичика LEGO, нейронная сеть на TensorFlow выполняет классификацию детали и на основании этого система решает в какой бокс нужно направить деталь.

Подробности реализации

( Читать дальше )

Эта «Застенчивая машина» имитирует поведение животных, наблюдаемое в природе: при внезапном движении — они чувствуют опасность и тут же прячутся в норку, раковину или панцирь.
Авторы из Daric Gill Studios создали роботизированную скульптуру, которая демонстрирует аналогичное поведение.

( Читать дальше )

Студент колледжа — Satinder Singh, создал систему навигации для людей с проблемами зрения.
Система состоит из камеры, которая крепится на груди пользователя, ноутбука на котором изображение обрабатывается и если алгоритм на основе глубокого обучения (CNN на Keras поверх Tensorflow) определяет, что пользователю нужно переместиться влево или вправо, то отправляется команда контроллеру Arduino Uno, который, в свою очередь, управляет парой сервомашинок, закреплённых на дужке очков.

( Читать дальше )

При помощи 3D-печати, пары шаговых двигателей и, разумеется, контроллера Arduino — можно собрать устройство для полуавтоматической намотки обмоток двигателя.

( Читать дальше )

Механизм главной шестерни этих удивительных часов, созданных при помощи 3D-печати, приводится в движение небольшим шаговым двигателем (28YBJ-48), который управляется контроллером Arduino Uno.

( Читать дальше )

Используя контроллер Arduino Mega и детали конструктора LEGO, [Nathaniel Nifong] собрал робота, который крепится к потолку (подобно управляемым камерам Skycam).

( Читать дальше )

Используя конструкцию аналогичную 3D-принтеру, Josh Sheldon автоматизировал процесс создания световой анимации.
Связав вместе Blender, Processing, контроллер Arduino Mega и Dragonframe — автор смог создавать потрясающие световые шедевры.

( Читать дальше )

Обрабатывая данные от четырёх электретных микрофонов и управляя четырьмя шаговыми двигателями — два контроллера Arduino (Arduino Uno и Arduino Nano) — смогли жонглировать шариком для пинг-понга.
Интересен способ получения информации о местоположении шарика — для этого используется акустическая обратная связь:

( Читать дальше )

Студенты из Juan de Lanuza School создали мобильную гидропонную систему, автоматически управляемую контроллером Arduino Mega.
Сама гидропонная система состоит их шести труб из ПВХ. В трубах размещаяются контейнеры с растениями, через корни которых прокачивается раствор с питательными веществами.

( Читать дальше )

Для вращения шагового двигателя на заданное количесво шагов, используются специальная конфигурация магнитов. Если вращать вал шагового двигателя вручную, эти магниты наводят электрический ток в определённом виде, который, можно декодировать при помощи контроллера Arduino и использовать в качестве энкодера.

( Читать дальше )