UN FIRGELLI® Le client qui a une Tesla a décidé de faire sa propre Tesla Charger robotique, et c'est sa vidéo. De toute évidence, il connaît une chose ou deux sur l'électronique et les logiciels, car il est un peu impliqué dans la création d'un appareil comme celui-ci qui nécessite des capteurs, des dispositifs de mouvement et des logiciels pour que tout fonctionne ensemble. Il a utilisé un FIRGELLI Actionneur linéaire Pour balancer le bras hors du mur vers le port de chargement de la voiture, avec des capteurs pour localiser l'emplacement correct avant d'insérer la buse à l'emplacement correct.
Donc, au cœur, vous avez un Raspberry Pi 4, et c'est le cerveau pour tout. Il est monté sur la voiture, qui fonctionne sur ces deux roulements linéaires haut et bas. Et ils fournissent la liberté à gauche et à droite, la liberté latérale. Et puis j'ai un actionneur linéaire Ici qui vous donne une extension. Il tourne pour le brancher. Si vous passez à l'entreprise, vous pouvez voir que vous avez un gros servo ici et que cela fait pivoter la poignée de charge quand il est nécessaire, une distance à ultrasons puisque vous êtes ici, donc il ne le fait pas Je ne frappe pas la voiture, puis une caméra qui prend des images et la fournit à un modèle d'apprentissage automatique, un modèle TensorFlow Lite qui fonctionne sur le Raspberry Pi. Et c'est ainsi qu'il trouve le réflecteur et le port de charge.
Il a également une lumière pour quand il fait sombre et cela utilise un protocole Zigbee. C'est pour cela que le petit émetteur est là. Si vous regardez la carte principale, il y a une alimentation, des contrôleurs de moteur, toutes des commandes du Raspberry Pi, puis un moteur à engrenages. Et puis il a en fait des sorties pour un encodeur, il utilise un Arduino comme encodeur, simplement parce qu'ils sont si bon marché et faciles à utiliser. Donc, quand il est tiré, il prend d'abord quelques mesures de distance pour s'assurer que quelque chose est dans le garage. Et puis la lumière s'allume. Cela par défaut, de sorte que s'il est sombre, la caméra peut y voir le réflecteur.
C'est un modèle TensorFlow assez complexe et il faut que six à huit secondes à chaque fois pour exécuter une inférence sur leRaspberry Pi 4, So Ce n'est pas un processus rapide, mais cela prendra une photo, puis cela exécutera cette inférence. Et ce qu'il recherche, c'est un réflecteur. Vous pouvez voir dans la vidéo qu'il y a trouvé avec un score de 80%. C'est donc 80% confiant. Il l'exécute ensuite pour s'assurer. Les modèles d'apprentissage automatique sont parfois un peu capricieux et il faut donc parfois quelques essais pour en être sûr. Une fois que c'est sûr que quelque chose est là, il commencera à se déplacer à gauche et à droite pour être centré au bon endroit. Donc, dans la vidéo, vous pouvez voir au début, cela est allé un peu trop loin, puis il recule. Cela se rapproche assez. Une fois qu'il est satisfait de la façon dont il est centré ici, il éteindra la lumière, puis en utilisant l'API Tesla via l'application Tesla, elle ouvrira le port de charge.
Il n'a pas d'actionneur sur la poignée de charge réelle. Tout se fait via Internet, qui est un point faible de cette conception. Mais dans un pincement, il a un deuxième chargeurPeut toujours se brancher. Donc, on a l'impression que c'est assez centré. Il commencera à étendre le chargeur vers la buse. Dans la vidéo, vous pouvez voir qu'il recherche le logo Blue Tesla, qui est un bon point de référence dans lequel le programme, puis également le port de charge. Mais le logo Tesla est en fait beaucoup plus facile à choisir qu'un port de charge en raison de la couleur définitive, car le port de charge semble très différent des angles différents et le logo est toujours le même, il est donc plus précis. Vous verrez ensuite qu'il déploie la poignée de charge lorsqu'elle se rapproche. Et puis il fait des allers-retours jusqu'à ce qu'il soit centré.
Cette fonction a besoin d'un peu de réglage supplémentaire, et cette partie est en fait une boucle ouverte. C'est n'utilisant pas l'encodeur. Cela fonctionne assez bien cependant. Le seul commentaire qu'il obtient à gauche et à droite est de la caméra. Et puis il ne fait que régler une vitesse et passer pendant un certain temps. Cela pourrait donc économiser quelques miss ici si je me programmé pour utiliser le codeur et qu'il sait exactement jusqu'où cela se passe. Mais c'est toujours un travail en cours. La poignée de charge est un peu trop plate, ce qui rend cette partie difficile à forcer dans le trou. Un domaine est utilisé pour laisser l'angle de la buse vers le bas dans le port de charge, et il est autorisé à pivoter vers le bas. Donc, à mesure qu'il pousse, il pivote vers le bas dans la position dans laquelle il devrait être.
Donc, une fois qu'il est branché, c'est alorsprévu pour recommencer la charge en utilisant à nouveau l'API Tesla pour déterminer lorsque la charge prévue devrait être terminée. Il utilisera l'API Tesla pour libérer la poignée de chargement, puis se retirer à sa position stationnée. Et c'est tout.
