Ha javasolhatnám inkább a következőkben gondolkozzatok:
Rpi kicsivel nagyobb computing speed
Natív kamera support, python környezet és ami a legfontosabb hogy a python környezethez ott az opencv és egyéb modulok amivel tökéletesen működik a "tárgy felismerés".
A kód ezen része nem túl bonyolult.
Mostanában kellett összeraknom egy Tesseract-os cuccot ami adott kép területről nyert ki szöveges információt. Az OpenCV pedig ebben sokat tud segíteni.
Ok, én a végén Vb.Net-ben oldottam meg és nem használtam python kódot hozzá.
Saját magam írtam hozzá egy terület kijelölőt.
Alkatrészek:
Rpi (ebből elég akár 2 is vagy ha van olcsón 3b)
Rpi kamera - CV azaz Computer Vision végett.
Sg90 szervó motorok a kar és a befogó pofák működtetéséhez. Bár lehet az SG90 ehhez gyenge.. nem vagyok szakavatott a szervókkal kapcsolatban itt lesznek segítókész emberek akik megmondják hogy melyik szervó lenne erre a célra a legalkalmasabb.
A felismerés mint mondtam nem túl bonyolult, a többi mögöttes logika inkább ami úgymond több időt igényel fejlesztésnél.
Pl, meddig kell felemelni a kart, mik a végállások, hol van a talaj szintje, mekkorára kell kinyitni a karhoz tartozó "befogó pofát", milyen erővel kell "megszorítani a befogó pofát" , mi van akkor ha menetközben felcserélik a két tároló rekeszt...
Ezeken is kezdjetek el gondolkodni. Rohadt fontos hogy foolproof legyen az egész.
[ Szerkesztve ]