Я создал для этого робота с открытым исходным кодом искусственный интеллект, с индивидуальным кор...

Я обновил своего робота Reachy Mini, а затем сделал его по-настоящему полезным. Как создать собственное приложение с искусственным интеллектом для робота Reachy Mini. Мы используем TensorFlow и PyCharm для создания системы отслеживания объектов в реальном времени на этой платформе с открытым исходным кодом от Pollen Robotics. Reachy Mini — один из самых интересных роботов на данный момент: созданный Pollen Robotics в сотрудничестве с Hugging Face и Seeed Studio, полностью с открытым исходным кодом (включая корпус) и действительно ориентированный на искусственный интеллект, чего нельзя сказать о большинстве роботов. Мне удалось заполучить бета-версию для разработчиков, и я сразу же сделал самое важное: нарядил её. После печати розового костюма с моим именем (спасибо Elegoo Centauri Carbon 2 и его многоцветной печати), мы переходим к тому, что делает её интересной платформой: экосистема приложений, демонстрации на основе камеры, а затем создание собственного приложения для обнаружения объектов TensorFlow в PyCharm и его развертывание в реальном времени. Отслеживание положения головы, камень-ножницы-бумага, отслеживание объектов в реальном времени: всё это работает на роботе размером с настольную лампу. Она не манипуляционный робот. Она не может двигаться или хватать предметы. Но как демонстрация того, куда движется робототехника, ориентированная на ИИ, она является удивительно хорошей отправной точкой. Полный разбор кода (настройка TensorFlow + PyCharm) → @PyCharmIDE    • Build a TensorFlow Object Detection App | ...   Приложение Reachy Mini на Hugging Face → https://huggingface.co/reachy-mini Discord-сервер Pollen Robotics (где я нашел файлы корпуса) →   / discord   Разделы 00:00:00 Вступление — знакомство с Reachy Mini 00:00:50 Корпус с открытым исходным кодом (поэтому, очевидно, мне пришлось что-то распечатать) 00:01:07 Многоцветная печать с помощью Elegoo Centauri Carbon 2 00:02:31 Подключение — обзор оборудования 00:04:49 Запуск ИИ локально и в облаке 00:05:33 App Store — что создали люди 00:06:00 Камень-ножницы-бумага с компьютерным зрением 00:06:08 Демонстрация отслеживания головы 00:07:11 Создание приложения для обнаружения объектов TensorFlow в PyCharm 00:07:39 Обнаружение объектов в реальном времени — работает 00:08:26 Что такое Reachy Mini (и чем он не является) 00:09:58 Подведение итогов и что дальше Спонсоры Это видео спонсируется PyCharm от JetBrains. Я использовал их замечательную IDE для разработки на Python, чтобы создать интегрированное приложение компьютерного зрения (с TensorFlow!). Второе видео будет опубликовано непосредственно на их канале, где я покажу вам, как я написал блокнот и как создал приложение Reachy mini, используя функции IDE и помощь Клода. Компания Elegoo спонсировала это видео, предоставив мне в подарок 3D-принтер Centauri Carbon 2. Они прислали мне 3D-принтер для тестирования, и для этого проекта я был особенно доволен возможностями смены цвета! Это позволило мне персонализировать одежду Reachy с помощью моего бренда! Вы можете посмотреть его по моей (партнерской) ссылке: https://tidd.ly/41Zf06V #elegoo @ElegooOfficial В этом месяце Rerun также поддерживает Back To Engineering. Следите за Юлией на: Patreon для обновлений, чата и дополнительного контента: patreon.com/c/BacktoEngineering Instagram для закулисных материалов: instagram.com/backtoengineering GitHub для кода проекта: https://github.com/iuliaferoli X для общения: x.com/iuliaferoli По вопросам сотрудничества (спонсорство, коллаборации и т. д.) обращайтесь по адресу: contact@backtoengineering.com #робототехника #открытыйисходныйкод Спасибо моим спонсорам за то, что сделали это видео возможным!