A Firgelli® Cliente que tiene un Tesla decidió hacer su propio cargador automático robótico de Tesla, y este es su video. Claramente, él sabe una o dos cosas sobre electrónica y software, porque está bastante involucrado en la creación de un dispositivo como este que requiere sensores, dispositivos de movimiento y software para que todo funcione juntos. Él usó un Firgelli actuador lineal Para balancear el brazo desde la pared hacia el puerto de carga en el automóvil, con sensores para ubicar la ubicación correcta antes de insertar la boquilla en la ubicación correcta.
Entonces, en el corazón, tienes una Raspberry Pi 4, y es el cerebro para todo. Está montado en el carro, que se ejecuta en estos dos rodamientos lineales arriba y abajo. Y proporcionan la libertad izquierda y derecha, la libertad lateral. Y luego obtuve un actuador lineal Aquí eso te da extensión. Gira para enchufarlo. Si va al final del negocio, puede ver que tiene un gran servo aquí y eso gira el mango de carga cuando es necesario, una distancia ultrasónica ya que está aquí, así que no lo hace. Golpea el automóvil, y luego una cámara que toma fotos y la proporciona a un modelo de aprendizaje automático, un modelo TensorFlow Lite que se ejecuta en la Raspberry Pi. Y así es como encuentra el reflector y el puerto de carga.
También tiene una luz para cuando está oscuro y eso está usando un protocolo Zigbee. Para eso está el pequeño transmisor. Si mira la placa principal, hay una fuente de alimentación, controladores de motor, todos tomando comandos de Raspberry Pi y luego un motor engranado. Y luego tiene salidas para un codificador, está usando un Arduino como codificador, solo porque son muy baratos y fáciles de usar. Entonces, cuando se enciende, primero toma un par de medidas de distancia para asegurarse de que algo esté en el garaje. Y luego se enciende la luz. Eso simplemente está por defecto para que si está oscuro, la cámara puede ver el reflector allí.
Es un modelo TensorFlow bastante complejo y lleva de seis a ocho segundos cada vez que ejecuta una inferencia en elRaspberry Pi 4, So No es un proceso rápido, pero tomará una foto, luego ejecutará esa inferencia. Y lo que busca es un reflector. Puedes ver en el video que encontró uno allí con una puntuación del 80%. Entonces es 80% confiado. Luego lo ejecuta nuevamente para asegurarse. Los modelos de aprendizaje automático a veces son un poco quisquillosos, por lo que a veces se necesitan algunos intentos para estar seguros. Una vez que esté seguro de que algo está allí, comenzará a moverse a la izquierda y a la derecha para centrarse en el lugar correcto. Así que en el video puedes ver al principio, fue demasiado lejos y luego retrocede. Se acerca bastante. Una vez que esté contento con cómo se centra aquí, apagará la luz y luego usando la API Tesla a través de la aplicación Tesla, abrirá el puerto de carga.
No tiene ningún actuador en el mango de carga real. Todo se hace a través de Internet, que es un punto débil de este diseño. Pero en un apuro, tiene un segundo cargadorSiempre puede conectarse. Así que parece que está bastante centrado. Comenzará a extender el cargador hacia la boquilla. En el video, puede ver que está buscando el logotipo azul de Tesla, que es un buen punto de referencia para programar, y luego también el puerto de carga. Pero el logotipo de Tesla es en realidad mucho más fácil de elegir que un puerto de carga debido al color definitivo, ya que el puerto de carga se ve muy diferente desde los diferentes ángulos y el logotipo siempre se ve igual, por lo que es más preciso. Luego verá que implementa el mango de carga cuando se cierre. Y luego va y viene hacia adelante hasta que se centre.
Esta función necesita un poco de ajuste extra fino, y esta parte es en realidad un bucle abierto. Es No usar el codificador. Sin embargo, funciona lo suficientemente bien. La única retroalimentación que recibe para izquierda y derecha es de la cámara. Y luego solo está estableciendo una velocidad y va por una cierta cantidad de tiempo. Por lo tanto, podría guardar un par de fallas aquí si programara para usar Coder y sabe exactamente qué tan lejos va. Pero sigue siendo un trabajo en progreso. El mango de carga es demasiado plano, que es lo que hace que esta porción sea difícil de forzar en el agujero. Se usa una punta para dejar que el ángulo de la boquilla hacia abajo hacia el puerto de carga, y se deja girar hacia abajo. Entonces, a medida que empuja, gira hacia abajo en la posición en la que debe estar.
Entonces, una vez que está conectado, es entoncesProgramado para comenzar la carga utilizando nuevamente la API de Tesla para averiguar cuando se debe terminar la carga programada. Utilizará la API de Tesla para liberar el mango de carga y luego retraer de nuevo a su posición estacada. Y eso es.
