![ChatterBox - překladač objektů: 6 kroků ChatterBox - překladač objektů: 6 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-j.webp)
Obsah:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2025-01-23 14:38
![ChatterBox - překladač objektů ChatterBox - překladač objektů](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-1-j.webp)
Zařízení, které dokáže promluvit s jakýmkoli předmětem! Používejte opatrně …
Zásoby
- Raspberry Pi 3B+
- Powerbank 2A
- USB reproduktor
- Přepínač
- Knoflík
- Prkénko
- Krabice
- Telefonní kabel
- Prsten NeoPixel
- Vrtat
- TinkerCad
- 3D tiskárna
- Páječka
Krok 1: Projektové video
![Image Image](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-3-j.webp)
![](https://i.ytimg.com/vi/au4K9HMniS4/hqdefault.jpg)
Krok 2: Pokey část
![Pokey část Pokey část](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-4-j.webp)
![Pokey část Pokey část](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-5-j.webp)
Každý dobrý vynález potřebuje alespoň dvě části, pokey část a carry bit. Začneme stavbou pokey části. Skládá se ze dvou 3D tištěných komponent, jeden z černého vlákna a druhý z čirého plastu. Horní část má velkou prohlubeň, která drží náš prsten NeoPixel. Spodní část má otvor pro knoflíky a trubku pro zapojení. V tomto kroku jsou zahrnuty oba soubory STL.
Aby to vypadalo správně, trochu to zestárneme. Nádherné odpoledne s ohněm, noži a brusným papírem udělá své.
Posledním úkolem je přidání telefonního kabelu. Pájejte vodiče od elektroniky k telefonnímu kabelu.
Krok 3: Nosný bit
![Nosný bit Nosný bit](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-6-j.webp)
![Nosný bit Nosný bit](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-7-j.webp)
![Nosný bit Nosný bit](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-8-j.webp)
![Nosný bit Nosný bit](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-9-j.webp)
Výchozím bodem pro náš kousek bitu je stará munice. Ale můžete použít cokoli, co byste mohli ležet.
První úprava je vyvrtání dvou otvorů, jednoho pro držení vypínače a druhého pro kabeláž pokey části.
Také 3D tiskneme malou výztuhu, aby pěkně držela pokey část. V případě potřeby mohou být všechny tyto části také stárnuty.
Krok 4: Hardware
![Hardware Hardware](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-10-j.webp)
![Hardware Hardware](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-11-j.webp)
![Hardware Hardware](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-12-j.webp)
Další je vložení Raspberry Pi, USB reproduktoru a powerbanky do kontejneru. Toto je také krok, kdy vše spojíme dohromady pomocí malého prkénka.
- Drátový spínač a tlačítko
- Připojte USB reproduktor
- Připojte kroužek NeoPixel
- Napájejte Raspberry Pi pomocí powerbanky
Krok 5: Kód a zvuk
Aby to všechno fungovalo, musíme napsat nějaký kód a nahrát nějaký zvuk.
Kód funguje následovně:
- Zkontrolujte, zda je spínač zapnutý, pokud ne, vypněte NeoPixel Ring
- Pokud je přepínač zapnutý, zkontrolujte, zda je stisknuto tlačítko, a nastavte NeoPixel, aby svítil jasně bíle
- Pokud stisknete tlačítko, načtěte náhodný zvukový soubor a přehrajte jej, přičemž prsten NeoPixel změníte na zelenou.
Nezbývá než nahrát nějaký zvuk, protože každý objekt, se kterým chcete mluvit, bude nějaký zvuk potřebovat.
Krok 6: Výsledek
![Výsledek! Výsledek!](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-13-j.webp)
![Výsledek! Výsledek!](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-14-j.webp)
![Výsledek! Výsledek!](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-27138-15-j.webp)
Úspěšně jsme postavili předstíraný vynález schopný překládat objekty.
Nyní jděte ven a buďte ohromeni strašnými věcmi, které musí věci říkat!
Doporučuje:
Detekce objektů pomocí desek Sipeed MaiX (Kendryte K210): 6 kroků
![Detekce objektů pomocí desek Sipeed MaiX (Kendryte K210): 6 kroků Detekce objektů pomocí desek Sipeed MaiX (Kendryte K210): 6 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-134-13-j.webp)
Detekce objektů pomocí desek Sipeed MaiX (Kendryte K210): Jako pokračování mého předchozího článku o rozpoznávání obrazu pomocí karet Sipeed MaiX Boards jsem se rozhodl napsat další tutoriál zaměřený na detekci objektů. S čipem Kendryte K210 se nedávno objevil zajímavý hardware, včetně S
Senzor vzdáleného objektu pomocí Arduina: 7 kroků
![Senzor vzdáleného objektu pomocí Arduina: 7 kroků Senzor vzdáleného objektu pomocí Arduina: 7 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-2151-17-j.webp)
Vzdálený senzor objektů pomocí Arduina: V dnešní době výrobci, vývojáři upřednostňují Arduino pro rychlý vývoj prototypování projektů. Arduino je open-source elektronická platforma založená na snadno použitelném hardwaru a softwaru. Arduino má velmi dobrou komunitu uživatelů. V tomhle
Micro: bit MU Vision Sensor - sledování objektu: 7 kroků
![Micro: bit MU Vision Sensor - sledování objektu: 7 kroků Micro: bit MU Vision Sensor - sledování objektu: 7 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-4080-11-j.webp)
Micro: bit MU Vision Sensor - Object Tracking: Takže v tomto instruktážním programu začneme programovat Smart Car, které do něj zabudujeme a do kterého jsme nainstalovali senzor vidění MU. Budeme programovat mikro: trochu s jednoduchým sledováním objektů, takže
Micro: bit MU Vision Sensor - Sledování objektů: 6 kroků
![Micro: bit MU Vision Sensor - Sledování objektů: 6 kroků Micro: bit MU Vision Sensor - Sledování objektů: 6 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/006/image-17672-j.webp)
Micro: bit MU Vision Sensor - Tracking Objects: Toto je můj čtvrtý průvodce senzorem vidění MU pro micro: bit. Zde si projdu, jak sledovat objekty pomocí micro: bit a zapsat souřadnice na OLED obrazovku. Ve svých dalších průvodcích jsem prošel, jak připojit micro: bit k
Detekce objektů Raspberry Pi: 7 kroků
![Detekce objektů Raspberry Pi: 7 kroků Detekce objektů Raspberry Pi: 7 kroků](https://i.howwhatproduce.com/images/009/image-24322-j.webp)
Detekce objektů Raspberry Pi: Tato příručka poskytuje podrobné pokyny, jak nastavit API pro detekci objektů TensorFlow na Raspberry Pi. Podle kroků v této příručce budete moci pomocí svého Raspberry Pi provádět detekci objektů na živém videu z P