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Quarky를 사용한 로보틱스 및 AI - 레벨 2

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  1. 로봇 공학의 기초
    수업 1: 로봇 공학 소개
    3 Topics
  2. 수업 2: 센서의 기초
    4 Topics
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    1 Quiz
  3. 수업 3: 액추에이터의 기초
    6 Topics
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    1 Quiz
  4. 수업 4: 로봇을 사용한 얼굴 추적
    2 Topics
  5. 자율주행 로봇
    수업 5: 장애물 회피 로봇
    4 Topics
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    1 Quiz
  6. 수업 6: 가장자리 감지 로봇
    5 Topics
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    1 Quiz
  7. 수업 7: 자동 조종 로봇
    5 Topics
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    1 Quiz
  8. 실생활 AI 및 로봇 공학
    수업 8: 4륜구동 로봇
    3 Topics
  9. 수업 9: 객체 추적 로봇
    5 Topics
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    1 Quiz
  10. 수업 10: 픽 앤 플레이스 로봇 - 조립
    2 Topics
  11. 수업 11: 픽 앤 플레이스 로봇
    3 Topics
  12. 캡스톤 프로젝트
    수업 12: 캡스톤 프로젝트
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개체 추적기를 만들기 전에 먼저 숫자 기호 감지를 만듭니다.

카메라 설정

번호 감지를 위해 카메라를 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 휴대폰에서 PictoBlox를 엽니다. setting 버튼을 클릭합니다.
  2. Video 탭을 클릭합니다. PictoBlox 앱이 사진을 찍고 비디오를 녹화하도록 허용하십시오.
  3. 기본적으로 선택한 카메라로 전면 카메라가 있습니다. 장치에서 사용 가능한 모든 카메라 목록을 보려면 드롭다운을 클릭해야 합니다.
  4. 후면 카메라를 선택합니다.
  5. 뒷면을 클릭하고 PictoBlox로 돌아오십시오. Add Extension을 클릭하고 Autonomous Driving 확장을 추가합니다.
  6. Events 팔레트에서 스크립팅 영역으로 when flag clicked 블록을 추가합니다.
  7. 그런 다음 Autonomous Driving 확장 프로그램에서 turn () video on stage with () % transparency 블록을 추가하고 드롭다운에서 on flipped을 선택합니다. 그러면 스마트폰의 후면 카메라가 켜집니다.

녹색 깃발을 클릭하면 후방 카메라가 시작됩니다. 더 진행하기 전에 이 부품이 작동하는지 확인하십시오.

숫자 감지 – 논리 이해

우리는 숫자를 감지하기 위해 스마트폰의 카메라를 사용할 것입니다. 여기의 논리는 매우 간단합니다. 카메라 앞에 임의의 숫자를 가져오면 PictoBlox가 그 숫자를 감지합니다. 숫자를 감지하는 정확도는 confidence에 따라 달라집니다.

Confidence는 기계가 감지한 물체에 대해 얼마나 확신하는지 알려줍니다. 예를 들어, PictoBlox가 숫자 1을 감지했고 그 신뢰도가 0.6이라고 가정해 보겠습니다. 이것은 감지한 물체가 1번이라고 60% 확신한다는 것을 의미합니다. 개체 감지의 정확도는 신뢰도 값에 따라 달라집니다. 더 높습니다. 더 많은 자신감이 될 것입니다.

높은 신뢰도 값을 설정하는 단점은 특히 물체가 카메라에서 멀리 떨어져 있는 경우 물체 감지가 어려워진다는 것입니다.

그러나 신뢰도 값을 너무 낮게 유지할 수도 없습니다. 이 경우 기계는 다른 물체 또는 여러 물체를 한 번에 감지할 수 있습니다!

따라서 너무 낮지도, 너무 높지도 않은 값을 선택해야 합니다. 이 프로젝트에서는 신뢰도를 0.6으로 사용합니다.

이제 숫자를 감지하는 스크립트를 만들어 봅시다.

코딩하자!

PictoBlox 앱을 사용하여 이 스크립트를 만들 것입니다.

  1. 마지막 스크립트를 계속 진행합니다.
  2. () bounding box 블록을 추가합니다. 숫자 카드가 감지될 때마다 사각형 상자를 그립니다.
  3. 다음으로 set detection threshold to () 블록을 추가합니다. 기본값은 0.8입니다. 0.6으로 설정하겠습니다.
  4. 스크립트의 나머지 부분은 숫자를 감지하기 위한 것입니다. 따라서 지속적으로 실행되기를 원합니다. 이를 위해 우리는 forever 블록을 사용할 것입니다. 제어 팔레트에서 forever 블록을 추가합니다.
  5. forever 블록 내부에 analyse image from () 블록을 추가합니다. 이 블록은 카메라가 보는 물체를 감지하고 분석합니다.
  6. 이제 Looks 팔레트에서 say() 블록을 추가하고 그 공간 안에 Autonomous Driving 확장 프로그램에서 () of object () 블록을 추가합니다. 이 블록은 어떤 번호가 감지되었는지 알려줍니다.

이제 녹색 플래그를 클릭하여 스크립트를 실행합니다.