仅5克重的超迷你机器人、最高时速480.23公里的遥控四旋翼...
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未来出行：AI自动驾驶汽车模型
这个项目是一个AI自动驾驶汽车的缩放模型，它不仅是一个工程挑战，更是对未来移动出行方式的一次探索。通过搭载传感器、摄像头、雷达和先进的导航系统，这款自动驾驶车能够在没有人类直接干预的情况下，安全高效地在道路和城市环境中移动。它能够感知周围环境，解释信号，并实时做出决策。
这个项目使用了1/10比例的遥控模型套件，配备了高清摄像头和立体摄像头，通过Raspberry Pi 4和Google Coral USB进行图像处理和对象检测，使用Wemos D1 R32板管理各种传感器和控制信号。该模型还设计了一个跑步机，可以在桌面上进行控制和导航测试，而不必跟随汽车到测试轨道上。
整个项目旨在提供一个坚实的基础，让喜欢DIY的创客们可以打造出属于自己的AI自动驾驶汽车模型，体验和理解自动驾驶汽车的运作原理及其带来的便利。
来源：https://www.instructables.com/AI-Self-Driving-Car/
四旋翼无人机创下近500公里/小时的世界纪录
最近，Luke Bell和他的父亲Mike Bell成功地将一架遥控四旋翼无人机的速度推至新的极限，创下了惊人的480.23公里/小时的吉尼斯世界纪录。这个速度远远超过了他们之前制作的版本，那个版本的最高速度“仅”达到了400公里/小时。
在这个“速度至上”的四旋翼无人机的第二版中，设计进行了放大，搭载了更强大的电机和相关电子设备。当然，当将无刷电机及其电子速控系统（ESC）推至极限时，由于系统中流动的巨大电流，设备会变得非常热，这将导致一系列的电池、电线和其他火灾事故。幸运的是，这款无人机在飞行稳定性方面的问题得到了专业无人机培训师的有效解决，最终创造了新的世界纪录。
https://dfrobot.loll.cc/video/%E5%8E%8B%E7%BC%A9.mp4
他们还尝试了耐力测试，达到了以180公里/小时的速度飞行7.5公里的成绩。移除了摄像头前的透明罩之后，无人机在视觉性能上表现出色，同时仍然轻松达到了400公里/小时的速度。这可能使其成为完美的高速追逐摄影系统。
来源：https://hackaday.com/2024/05/13/new-quadcopter-speed-world-record-set-at-nearly-500-km-h/
超迷你机器人Dimebots
想象中的机器人是不是都很庞大复杂？让我们来看看这个项目，Dr. Chris Stemple 设计的Dimebots，这些微型机器人不仅体积小巧，仅有一角硬币大小，而且使用的零件都是市面上容易找到的。
Dimebots的亮点在于它的构建简单，使用了微型马达、锂电池、接近传感器和微控制器。这些机器人重量轻至5克，能够通过前方的光学传感器“看到”障碍物，并绕开它们。它们的电源是一个30mAh的电池，可以支持机器人运行长达一小时。驱动轮则是用3D打印的轮毂和橡胶O型环“轮胎”制成，非常巧妙。
Dimebots的设计文件、3D打印部件和示例代码都已经开源在GitHub上，爱好者可以自由下载并尝试自己制作。
GitHub：https://github.com/dimebots/dimebots
项目来源：https://hackaday.io/project/196225-dimebots-robots
随处可测：GPS速度计
这个项目是一个GPS速度计的制作过程，它初看起来很简单，但实际上却有许多细节需要注意。海外创客Mellow_Labs首先测试了GPS模块的接口，然后尝试从中计算速度并将结果显示出来。但实地测试中发现，原先的显示屏并不适合户外使用，因此他又换成了OLED屏幕。
项目对GPS模块的更新速率要求很高，另一个挑战是必须获得GPS定位才能正常工作，在城市的高楼大厦间可能就需要其他方法了。虽然理论上可以用加速度计来计算（速度是加速度的积分），但实际上由于误差和其他问题，这并不是一个简单的解决方案。
https://dfrobot.loll.cc/video/DIY%20GPS%20Speedmeter.mp4
项目最后还包括了一个精巧的外壳和一些特殊的显示模式。虽然代码和STL文件需要按需索取，可能每个人在实际操作时会有不同的处理方式，但这个项目无疑为需要测量速度的创客提供了一个很好的参考，无论是想知道自己跑得有多快，还是好奇宠物狗的奔跑速度都很有用。
来源：https://hackaday.com/2024/05/13/gps-at-any-speed/
智能对话番茄：植物也能聊天了！
想象一下，如果你的番茄能和你聊天，告诉你它需要浇水或者多晒太阳，是不是很神奇？现在，这种事情真的可以实现了！利用树莓派、环境传感器和AI聊天机器人，植物的需求可以通过简单的语言来表达。通过传感器收集的数据，结合大型语言模型（LLM）的知识，就可以实现人与植物之间的有意义对话。这不仅仅是一个噱头，它真的能帮助我们更直观地了解植物的需求。
https://dfrobot.loll.cc/video/The%20AI-Powered%20Tomato%20Plant%20That%20Talks%20Back.mp4
这个项目的亮点在于，通过与植物的互动，我们可以更加人性化和直观地照顾到它们的成长，而不仅仅是依赖于传感器的冷冰冰的数据。未来，这项技术还有望通过增加更多的传感器来实现更丰富的交互体验。想想看，如果你周围的一切都能和你说话，那会是一个怎样有趣的世界呢？
来源：https://www.hackster.io/news/a-fruitful-conversation-f9372d777e73
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速度怎这么快？能飞多久？
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