A FIRGELLIPelanggan ® yang memiliki Tesla memutuskan untuk membuat robotnya sendiri Tesla Charger, dan ini adalah videonya. Jelas, dia tahu satu atau dua hal tentang elektronik dan perangkat lunak, karena itu sedikit terlibat dengan membuat perangkat seperti ini yang membutuhkan sensor, perangkat gerak, dan perangkat lunak untuk membuat semuanya bekerja bersama. Dia menggunakan a FIRGELLI Aktuator linier Untuk mengayunkan lengan keluar dari dinding menuju port pengisian daya pada mobil, dengan sensor untuk menemukan lokasi yang benar sebelum memasukkan nosel di lokasi yang benar.
Jadi di jantungnya, Anda punya Raspberry Pi 4, dan itu adalah otak untuk semuanya. Itu dipasang ke gerbong, yang berjalan pada keduanya bantalan linier atas dan bawah. Dan mereka memberikan kebebasan kiri dan kanan, kebebasan lateral. Dan kemudian mendapat aktuator linier Di sini itu memberi Anda ekstensi. Ini berputar untuk mencolokkannya. Jika Anda pergi ke ujung bisnis, Anda dapat melihat Anda memiliki servo besar di sini dan itu memutar pegangan pengisian daya saat dibutuhkan, jarak ultrasonik karena Anda di sini sehingga tidak Tekan mobil, dan kemudian kamera yang mengambil gambar dan menyediakannya ke model pembelajaran mesin, model tensorflow lite yang berjalan pada raspberry pi. Dan begitulah cara menemukan reflektor dan port pengisian daya.
Ini juga mendapat cahaya saat gelap dan menggunakan protokol zigbee. Untuk itulah pemancar kecil itu ada. Jika Anda melihat papan utama, ada catu daya, pengontrol motor, semua mengambil perintah dari Raspberry Pi, dan kemudian motor yang diarahkan. Dan kemudian sebenarnya memiliki output untuk enkoder, ia menggunakan Arduino sebagai encoder, hanya karena mereka sangat murah dan mudah digunakan. Jadi ketika itu dinyalakan terlebih dahulu hanya membutuhkan beberapa pengukuran jarak untuk memastikan bahwa ada sesuatu di garasi. Dan kemudian lampu menyala. Itu hanya default ke ON sehingga jika gelap, kamera dapat melihat reflektor di sana.
Ini adalah model tensorflow yang cukup kompleks dan dibutuhkan enam hingga delapan detik setiap kali untuk menjalankan inferensi padaRaspberry pi 4, so Ini bukan proses yang cepat, tetapi akan mengambil gambar, maka itu akan menjalankan inferensi itu. Dan apa yang dicari adalah reflektor. Anda dapat melihat di video ia menemukan satu di sana dengan skor 80%. Jadi 80% percaya diri. Kemudian menjalankannya lagi untuk memastikan. Model pembelajaran mesin terkadang sedikit rewel dan kadang -kadang perlu beberapa kali mencoba untuk memastikan. Setelah yakin ada sesuatu yang ada di sana, maka itu akan mulai bergerak ke kiri dan kanan untuk berpusat di tempat yang benar. Jadi dalam video yang dapat Anda lihat pada awalnya terlalu jauh dan kemudian bergerak kembali. Itu memang cukup dekat. Setelah senang dengan bagaimana berpusat di sini, itu akan mematikan lampu, dan kemudian menggunakan API Tesla melalui aplikasi Tesla, itu akan membuka port pengisian daya.
Itu tidak memiliki aktuator pada pegangan pengisian yang sebenarnya. Semuanya dilakukan melalui internet, yang merupakan titik lemah dari desain ini. Tapi dalam keadaan darurat, ada pengisi daya keduaSelalu bisa mencolokkan. Jadi rasanya cukup terpusat. Ini akan mulai memperpanjang pengisi daya ke nozzle. Dalam video Anda dapat melihatnya mencari logo Blue Tesla, yang merupakan titik referensi yang baik untuk diprogram, dan kemudian juga port pengisian daya. Tetapi logo Tesla sebenarnya jauh lebih mudah untuk dipilih daripada port pengisian daya karena warna yang pasti, karena port pengisian daya terlihat sangat berbeda dari sudut yang berbeda dan logo selalu terlihat sama sehingga lebih akurat. Anda kemudian akan melihatnya menggunakan pegangan pengisian daya saat mendekat. Dan kemudian bolak -balik sampai terpusat.
Fungsi ini membutuhkan sedikit penyempurnaan ekstra, dan bagian ini sebenarnya adalah loop terbuka. Dia tidak menggunakan encoder. Namun bekerja dengan cukup baik. Satu -satunya umpan balik yang didapat untuk kiri dan kanan adalah dari kamera. Dan kemudian hanya mengatur kecepatan dan berjalan untuk waktu tertentu. Jadi itu bisa menyimpan beberapa kesalahan di sini jika saya diprogram untuk menggunakan coder dan ia tahu persis seberapa jauh itu. Tapi itu masih merupakan pekerjaan yang sedang berlangsung. Pegangan pengisian sedikit terlalu datar yang membuat bagian ini sulit dipaksa di dalam lubang. Sebuah cabang digunakan untuk membiarkan sudut nosel ke bawah ke port pengisian daya, dan dibiarkan berputar ke bawah. Jadi saat mendorong masuk, ia berputar ke bawah ke posisi itu harus masuk.
Jadi begitu dicolokkan, itu kemudianDijadwalkan untuk memulai pengisian dengan menggunakan API Tesla lagi untuk mencari tahu kapan pengisian yang dijadwalkan harus selesai. Ini akan menggunakan API Tesla untuk melepaskan pegangan pengisian daya dan kemudian menarik kembali ke posisi yang diparkir. Dan itu saja.
