A FIRGELLI® Klant die een Tesla heeft, besloot zijn eigen robotachtige automatische Tesla -lader te maken, en dit is zijn video. Het is duidelijk dat hij iets weet over elektronica en software, omdat het nogal wat betrokken is bij het maken van een apparaat als dit dat sensoren, bewegingsapparatuur en software vereist om het allemaal samen te laten werken. Hij gebruikte een FIRGELLI Lineaire actuator Om de arm uit de muur naar de laadpoort op de auto te slingeren, met sensoren om de juiste locatie te vinden voordat u het mondstuk op de juiste locatie invoegt.
Dus in het hart van je hebt een Raspberry Pi 4, en het zijn de hersenen voor alles. Het is op de koets gemonteerd, die op deze twee loopt lineaire lagers top en bodem. En ze bieden de vrijheid links en rechts, de laterale vrijheid. En kreeg toen een lineaire actuator Hier geeft u verlenging. Het draait om het aan te sluiten. Als je naar het zakelijke einde gaat, kun je zien dat je hier een grote servo hebt en dat roteert de oplaadhandgreep wanneer het nodig is, een ultrasone afstand, omdat je hier bent, dus niet raakt de auto niet en vervolgens een camera die foto's maakt en deze biedt aan een machine learning -model, een TensorFlow Lite -model dat op de Raspberry Pi draait. En zo vindt het de reflector en laadpoort.
Het heeft ook een licht voor wanneer het donker is en dat een Zigbee -protocol gebruikt. Daar is de kleine zender voor. Als u naar het hoofdbord kijkt, is er een voeding, motorcontrollers, die allemaal opdrachten van de Raspberry Pi en vervolgens een gerichte motor nemen. En dan heeft het eigenlijk uitgangen voor een encoder, het gebruikt een Arduino als een encoder, alleen omdat ze zo goedkoop en gemakkelijk te gebruiken zijn. Dus als het wordt afgevuurd, is het eerst een paar afstandsmetingen nodig om ervoor te zorgen dat er iets in de garage zit. En dan komt het licht aan. Dat is gewoon standaard ingesteld, zodat als het donker is, de camera de reflector daar kan zien.
Het is een vrij complex tensorflow -model en het kost die zes tot acht seconden elke keer om een gevolgtrekking te doen op deRaspberry Pi 4, SO, het is geen snel proces, maar het zal een foto nemen, dan zal het die gevolgtrekking uitvoeren. En waar het naar op zoek is, is een reflector. Je kunt in de video zien dat het daar een vond met een score van 80%. Dus het is 80% zelfverzekerd. Het draait het vervolgens opnieuw om er zeker van te zijn. Machine learning -modellen zijn soms een beetje kieskeurig en er zijn soms een paar pogingen nodig om zeker te zijn. Zodra het er zeker van is dat er iets is, begint het naar links en rechts te gaan naar de juiste plek. Dus in de video kun je eerst zien dat het iets te ver ging en dan beweegt het terug. Het komt behoorlijk dichtbij. Zodra het blij is met hoe het hier gecentreerd is, zal het het licht uitschakelen en vervolgens de Tesla API via de Tesla -app gebruiken, wordt de laadpoort geopend.
Het heeft geen actuator op de daadwerkelijke heffen. Het wordt allemaal gedaan via internet, wat een zwakke plek is van dit ontwerp. Maar in een snuifje heeft het een tweede opladerKan altijd gewoon aansluiten. Dus het voelt alsof het behoorlijk gecentreerd is. Het begint de lader uit te breiden naar het mondstuk. In de video kun je zien dat het op zoek is naar het Blue Tesla -logo, dat een goed referentiepunt is om te programma in en vervolgens ook de laadpoort. Maar het Tesla -logo is eigenlijk veel gemakkelijker uit te kiezen dan een laadpoort vanwege de definitieve kleur, omdat de ladingpoort er heel anders uitziet dan verschillende hoeken en het logo er altijd hetzelfde uitziet, dus het is nauwkeuriger. U zult dan zien dat het de oplaadgreep implementeert wanneer deze dichtbij komt. En dan gaat het gewoon heen en weer totdat het is gecentreerd.
Deze functie heeft een beetje extra fijnafstemming nodig, en dit deel is eigenlijk een open lus. Zijn de encoder niet gebruiken. Het werkt echter goed genoeg. De enige feedback die het voor links en rechts krijgt, is van de camera. En dan is het gewoon een snelheid instellen en voor een bepaalde tijd gaan. Dus het zou hier een paar missers kunnen besparen als ik programmeerde met het gebruik van de coder en het weet precies hoe ver het gaat. Maar het is nog steeds een werk in uitvoering. De oplaadhandgreep is een beetje te vlak, wat dit deel moeilijk maakt om in het gat te forceren. Een tand wordt gebruikt om de mondstuk gewoon naar beneden te laten vallen in de laadpoort, en het is toegestaan om naar beneden te draaien. Dus terwijl het naar binnen duwt, draait het naar beneden in de positie waarin het zou moeten zijn.
Dus als het eenmaal is aangesloten, is het dan dangepland om het opladen te starten door de Tesla API opnieuw te gebruiken om erachter te komen wanneer geplande opladen moeten worden voltooid. Het zal de Tesla API gebruiken om de oplaadhandgreep los te laten en vervolgens terug te trekken naar de geparkeerde positie. En dat is het.
