我有一个安装了EV3DEV和 EV3-Python 的 Lego Mindstorms EV3。我想用机器人尝试人工智能，我的第一个项目是让机器人尝试识别一些图像（使用卷积）并执行与它看到的图像相关的动作。但是，我找不到在 EV3 上使用 Tensorflow（或任何 AI 模块）的方法。有谁知道如何将 Tensorflow 或任何其他模块合并到 EV3 中？帮助将不胜感激。
如何将 TensorFlow 与 EV3DEV 集成？
人工智能
Python
张量流
机器人技术
2021-10-31 12:19:21
2个回答
ebswift提供了一个 YouTube 视频LEGO EV3 Raspberry Pi Tensorflow Sorting Machine ，虽然您需要一个 Raspberry Pi，但它应该可以帮助您。从摘要：
这是一款基于 EV3 45544 教育套件分拣机的分拣机。颜色分类摄像头被带有 v2 摄像头的 Raspberry Pi 取代。EV3 通过 RPyC 通过 wifi 控制，物体识别工作通过 Tensorflow 完成。
一位观众问：您能否分享有关如何在 PC 上训练模型并将训练后的模型移动到 Pi 的链接？
ebswifft 回复: 很高兴你喜欢 :)。在 PC 上训练模型遵循 Tensorflow for Poets 指南https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/。您只需在 Raspberry Pi 上安装 Tensorflow，将 github 存储库克隆到其上，然后将您从 codelabs 文章中训练的模型复制到 Raspberry Pi 上，以按照 codelabs 文章的第 5 步运行分类器。Raspberry Pi 上的板载图像捕获只是使用 picamera 完成的。我使用了用户从这里为 Raspberry Pi 编译的 tensorflow 版本：https ://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/issues/92 。有时我可能会在我的网站上逐步完成更多的一般步骤，如果我可以启动并运行它，我会报告。
这款乐高 Mindstorms EV3 机器人使用神经网络来识别放置在传送带上的立方体、圆柱体或小立方体。观看视频它是如何工作的。传送带上的每个物体每 40 毫秒由 IR 传感器扫描一次，持续约 1 秒。结果数据是代表三个对象之一的 24 个距离值。这些数据被输入机器人上的神经网络，在 180 毫秒内对物体进行分类。在对 300 个对象进行的测试中，它达到了 95.6% 的准确率。之前，神经网络已经在 PC 上使用 TensorFlow 的机器学习算法进行了训练，该算法使用了一组 375 个训练示例——每个对象有 125 个示例。
ev3-myo项目使用LEGO Mindstorms EV3、TRACK3R、Myo 臂章和 TensorFlow 进行手势识别。
用相机获取一个覆盆子，通过电池组为其供电，将其连接到 EV3 并在覆盆子上运行 2 one 程序，在 ev3 上运行另一个程序，通过 MQTT 相互通信
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