A FIRGELLI® Cliente que tem um Tesla decidiu fazer o seu próprio Carregador Robótico Automático Tesla, e este é o vídeo dele. Claramente, ele sabe alguma coisa sobre eletrônica e software, porque está bastante envolvido na criação de um dispositivo como este que requer sensores, dispositivos de movimento e software para fazer tudo funcionar junto. Ele usou um FIRGELLI Atuador linear para girar o braço da parede em direção à porta de carregamento do carro, com sensores para localizar o local correto antes de inserir o bocal no local correto.
Então, no centro de tudo, você tem um Raspberry Pi 4, e ele é o cérebro para tudo. Está montado no carro, que corre sobre esses dois rolamentos lineares cabeçalho e rodapé. E proporcionam a liberdade à esquerda e à direita, a liberdade lateral. E então consegui um atuador linear aqui isso te dá extensão. Ele gira para conectá-lo. Se você for até o final do negócio, verá que tem um grande servo aqui e que gira a alça de carregamento quando necessário, uma distância ultrassônica já que você está aqui, então não Não bati no carro e, em seguida, uma câmera que tira fotos e as fornece a um modelo de aprendizado de máquina, um modelo TensorFlow Lite que roda no Raspberry Pi. E é assim que ele encontra o refletor e a porta de carga.
Ele também tem uma luz para quando está escuro e usa um protocolo ZigBee. É para isso que existe o pequeno transmissor. Se você olhar a placa principal, há uma fonte de alimentação, controladores de motor, todos recebendo comandos do Raspberry Pi, e depois um motoredutor. E então ele realmente tem saídas para um codificador. Está usando um Arduino como codificador, só porque eles são muito baratos e fáceis de usar. Então, quando ele é ligado, primeiro são necessárias algumas medições de distância para ter certeza de que há algo na garagem. E então a luz acende. O padrão é ativado para que, se estiver escuro, a câmera possa ver o refletor ali.
É um modelo do TensorFlow bastante complexo e leva de seis a oito segundos para executar uma inferência noFramboesa Pi 4, so não é um processo rápido, mas vai tirar uma foto e depois fazer essa inferência. E o que procura é um refletor. Você pode ver no vídeo que encontrou um lá com pontuação de 80%. Portanto, está 80% confiante. Em seguida, ele é executado novamente para ter certeza. Os modelos de aprendizado de máquina às vezes são um pouco meticulosos e, por isso, às vezes são necessárias algumas tentativas para ter certeza. Quando tiver certeza de que algo está lá, ele começará a se mover para a esquerda e para a direita para centralizar no local correto. Então no vídeo você pode ver que primeiro foi um pouco longe demais e depois voltou. Chega bem perto. Quando estiver satisfeito com a forma como está centralizado aqui, ele apagará a luz e, em seguida, usando a API Tesla por meio do aplicativo Tesla, abrirá a porta de carregamento.
Ele não possui nenhum atuador na alça de carregamento real. Tudo é feito pela internet, que é um ponto fraco desse design. Mas em caso de emergência, você tem um segundo carregadorsempre posso simplesmente conectar. Então parece que está bem centralizado. Ele começará a estender o carregador em direção ao bico. No vídeo você pode ver que ele está procurando o logotipo azul da Tesla, que é um bom ponto de referência para programar, e também a porta de carregamento. Mas o logotipo da Tesla é, na verdade, muito mais fácil de identificar do que uma porta de carregamento devido à cor definitiva, já que a porta de carregamento parece muito diferente de ângulos diferentes e o logotipo sempre parece o mesmo, por isso é mais preciso. Você verá então que ele implanta a alça de carregamento quando se aproxima. E então ele vai e volta até ficar centralizado.
Esta função precisa de um ajuste extra e esta parte é na verdade um loop aberto. Isso é não usando o codificador. No entanto, funciona bem o suficiente. O único feedback obtido para a esquerda e para a direita é da câmera. E então é só definir uma velocidade e continuar por um determinado período de tempo. Portanto, poderia evitar alguns erros aqui se eu programasse para usar o codificador e ele soubesse exatamente até onde está indo. Mas ainda é um trabalho em andamento. A alça de carregamento é um pouco plana, o que torna essa parte difícil de forçar no orifício. Uma ponta é usada apenas para permitir que o bico incline para baixo na porta de carregamento e gire para baixo. Assim, à medida que empurra, ele gira para baixo, na posição em que deveria estar.
Então, uma vez conectado, é entãoprogramado para iniciar o carregamento usando a API Tesla novamente para descobrir quando o carregamento programado deve ser concluído. Ele usará a API Tesla para liberar a alavanca de carregamento e depois retrair de volta à posição estacionada. E é isso.
