Самодельный подводный робот на Arduino Mega


Бортовое управление этого самодельного подводного робота, осуществляется на контроллере Arduino Mega. Видео идёт с FPV-камеры, которая передаёт картинку на базовую станцию через Ethernet-кабель, спрятанный внутри длинной полипропиленовой верёвки.

( Читать дальше )

Ультразвуковая коммуникация между двумя Arduino


Выпаяв из ультразвукового дальномера HC-SR04, УЗ-излучатель и приёмник, можно собрать систему ультразвуковой коммуникация между двумя контроллерами Arduino.

( Читать дальше )

Внимательное изучение данных - это необходимость

отличие научной  и индустриальной работ в области машинного обучения
Свежая статья Питера Уордена (Pete Warden) — «Почему вам необходимо улучшить свои тренировочные данные и как это сделать? (Why you need to improve your training data, and how to do it) снова поднимает серьёзный вопрос, касающийся практического применения алгоритмов машинного обучения для решения реальных задач.
Автор обращает внимание, что в научной среде, основной упор делается на разработку и исследование работы новых моделей, в то время как в индустрии — больше всего времени тратится на подготовку и обработку самих данных.

( Читать дальше )

Китай протестировал работу 56 малоразмерных беспилотных надводных аппаратов


В Южно-Китайском море прошло успешное тестирование управления группы из 56 малоразмерных надводных беспилотных аппаратов, китайской компании Yunzhou Intelligent.

( Читать дальше )

InfinityBike - видео-игра для езды на велосипеде


InfinityBike — это видео-игра — симулятор езды на велосипеде, которую можно повторить при помощи контроллера Arduino, пары датчиков и игрового движка Unity.

( Читать дальше )

Использование свёрточной сети на Raspberry Pi для подсчёта пчёл

детектирование пчёл
Вручную разметив фотографии пчёл и используя нейросетевую архитектуру u-net на одноплатнике Raspberry Pi, автору удалось подсчитывать пчёл на входе в улей.

Частичное обучение


Так как с камеры можно получить большое количество изображений, то можно воспользоваться интересным трюком: частичным обучением, оно же — обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised learning).

В основе этого трюка лежит очень простой подход:

( Читать дальше )

Использование TensorFlow для распознавания ваших объектов


Чтобы научить нейронную сетку на TensorFlow распознавать нужные вам объекты, вам понадобится несколько сотен изображений этих объектов. Эти изображения можно найти и скачать из интернета, либо сделать собственные фотографии.

( Читать дальше )

GRawler - робот для чистки стеклянной крыши


GRawler — это робот, сделанный с единственной целью — чистить стеклянную крышу.
Механизм состоит из привода гусениц (шаговые двигатели), вращающейся щетки со стеклоочистителем и водяного бака с насосом. Управляющая электроника построена на контроллере Arduino.

( Читать дальше )

Установка TensorFlow на Raspberry Pi 3


TensorFlow можно собрать из исходников прямо на самой Raspberry Pi 3, но на сборку уйдёт около 10 часов.

( Читать дальше )

RoboFly - робот-муха получает энергию из лазерного луча


Источник питания — это серьёзная проблема для миниатюрных роботов.
Инженеры из Вашингтонского университета создали RoboFly — робота-муху, который получает энергию из солнечной панели, которая освещается лазерным лучом.

( Читать дальше )