12 New AI Projects using Raspberry-Pi, Jetson Nano & more

Summary

In diesem Video werden 12 faszinierende Projekte im Bereich maschinelles Lernen vorgestellt, die von der Steuerung von Drohnen mit Körperbewegungen bis hin zu Gaming-Verbesserungen reichen. Weitere Projekte beinhalten die Automatisierung von Haushaltsgeräten mit Gestensteuerung, einen Aimbot für das Zielen in Spielen und eine smarte Abfalltrennungslösung. Es wird auch gezeigt, wie eine Tischtennistrainer-Maschine und eine Nerf-Turret-Bot für Spaß und Präzision sorgen. Diese Projekte bieten eine spannende Mischung aus Innovation und praktischen Anwendungen, die sowohl Anfänger als auch Fortgeschrittene begeistern werden.

Takeaways

• 😀 Mit einem PID-Controller kann ein Drohne mit den Bewegungen des Körpers gesteuert werden, wodurch eine sichere Distanz vom Benutzer gewahrt bleibt.
• 😀 Mit einer Kamera an den Sonnenbrillen können Haushaltsgeräte durch einfache Handgesten gesteuert werden, wobei ein neuronales Netzwerk Objekte erkennt.
• 😀 Ein Aimbot, der auf Farberkennung basiert, hilft beim Zielen in Spielen, indem er Zielobjekte auf dem Bildschirm scannt und die Maus entsprechend bewegt.
• 😀 Mit RGB- und Infrarotkameras kann die Temperatur von Objekten in Echtzeit gemessen und visuell durch Farbänderungen angezeigt werden.
• 😀 Ein Schießroboter für Bogenschützen, der automatisch den richtigen Winkel und die Geschwindigkeit des Pfeils basierend auf einem Tiefenkamera-Feed berechnet.
• 😀 Drohnen können mit Handgesten gesteuert werden, wobei Sicherheitsfunktionen wie Gesichtserkennung und eine Handgestenbox hinzugefügt werden, um unbefugte Steuerung zu verhindern.
• 😀 Eine Tischtennistrainer-Technologie, die eine Mikrocontrolleranordnung am Schläger nutzt, um die Ausführung von Schlägen zu analysieren und Feedback zur Technik zu geben.
• 😀 Ein magischer Zauberstab, der durch Bewegungserkennung Aufgaben ausführt, wenn bestimmte Zeichen in der Luft gezeichnet werden, wie z.B. das Öffnen einer Box.
• 😀 Ein Auto-Billing-System, das es ermöglicht, Artikel mithilfe einer Kamera und eines Wägesensors zu scannen, automatisch die Rechnung zu erstellen und den Checkout zu beschleunigen.
• 😀 Ein Nerf-Turret, das Gesichter verfolgt und automatische Schüsse auf die erkannte Zielperson abgibt, basierend auf Python- und Arduino-Steuerung.
• 😀 Ein intelligenter Mülleimer, der die Art des Abfalls erkennt und den unteren Teil des Behälters entsprechend dreht, um verschiedene Abfallarten zu trennen.
• 😀 Ein Bot, der mithilfe eines Joysticks und einer Kamera gesteuert wird, um Spiele zu spielen, indem er das Ziel auf dem Bildschirm erkennt und das Spiel steuert.

Q & A

Wie kann man ein Drohne mit Körperbewegungen steuern?

In diesem Projekt wird eine Drohne mit einem PID-Controller gesteuert, der die Position des Körpers in Koordinaten umwandelt. Wenn sich der Körper bewegt, ändern sich die Koordinaten und die Drohne folgt den neuen Koordinaten, während sie einen sicheren Abstand beibehält.

Wie kann man Haushaltsgeräte mit einer Brille steuern?

Mit einer Brille, die mit einer Kamera ausgestattet ist, können Haushaltsgeräte gesteuert werden, indem man einfach auf das gewünschte Objekt schaut und eine Geste macht. Ein Jetson Nano verarbeitet die Bilder und steuert Geräte wie Lichtquellen basierend auf den erkannten Gesten.

Was ist ein Pixel-Scanning Aimbot und wie funktioniert er?

Der Pixel-Scanning Aimbot erkennt Ziele auf dem Bildschirm, indem er die Farben analysiert. Die Bewegung erfolgt über ein Setup mit omnidirektionalen Rädern an der Maus, wodurch das Ziel präzise und unauffällig anvisiert wird, ohne von der Spielsoftware erkannt zu werden.

Wie misst man die Temperatur von Objekten mit einer Kamera?

Dieses Projekt verwendet eine RGB- und eine Infrarotkamera, um die Temperatur von Objekten in Echtzeit zu messen. Die RGB-Kamera zeigt das Bild des Objekts, während die Infrarotkamera Temperaturunterschiede durch Farben wie Rot für heiß und Blau für kalt visualisiert.

Wie kann ein Aimbot die Genauigkeit beim Bogenschießen verbessern?

Der Aimbot für Bogenschießen nutzt eine Tiefenkamera, um die Farbe und Tiefe des Ziels zu erkennen. Die Daten werden dann verwendet, um den richtigen Winkel und die Geschwindigkeit des Pfeils zu berechnen, wodurch die Trefferquote deutlich verbessert wird.

Wie wird ein Drohne mit Handgesten und Gesichtserkennung gesteuert?

In diesem Projekt wird eine Drohne nur dann betrieben, wenn das Gesicht des Benutzers erkannt wird und eine Handgeste innerhalb eines bestimmten Bereichs gemacht wird. Diese Sicherheitsfunktionen sorgen für präzise Kontrolle bei komplexen Aktionen wie Drohnenflips.

Wie hilft ein intelligentes Tischtennisschläger-Tracking, die Spieltechnik zu verbessern?

Ein Mikrocontroller, der an einem Tischtennisschläger befestigt ist, nutzt Maschinelles Lernen, um verschiedene Schläge zu erkennen und Feedback darüber zu geben, ob der Schlag korrekt ausgeführt wurde. Das System hilft dabei, die Spieltechnik zu verbessern und Fehler zu erkennen.

Wie funktioniert der Zauberstab aus Harry Potter, der mit Gesten gesteuert wird?

Dieser Zauberstab enthält eine Infrarot-LED an der Spitze und eine Nachtsichtkamera, die Handbewegungen aufnimmt und an einen Raspberry Pi sendet. Der Raspberry Pi erkennt die Muster und führt entsprechende Aktionen aus, wie das Öffnen einer Kiste beim Zeichnen des Buchstabens A.

Wie funktioniert das automatische Kassensystem zur Generierung von Einkaufsrechnungen?

Ein Kamera-Setup erkennt die Objekte auf dem Einkaufswagen und wiegt sie mit einer Lastzelle. Diese Informationen, zusammen mit den Preisen und Mengen der Artikel, werden verwendet, um automatisch eine Rechnung zu erstellen, wodurch lange Warteschlangen an der Kasse vermieden werden.

Wie funktioniert der Nerf-Turret-Bot zur Zielübung?

Der Nerf-Turret-Bot verfolgt das Gesicht des Benutzers und positioniert die Kamera mithilfe eines Servos. Sobald das Gesicht erkannt wird, feuert der Bot mit hoher Geschwindigkeit, was es zu einer ausgezeichneten Übungseinheit für Reaktionszeiten und Präzision macht.