rdkx3って知っていますか?
RDK X3は、D-Robotics社が提供するシングルボードコンピュータで、Raspberry Piに似たマイコンボードです。 主な特徴として、5TOPS(1秒間に5兆回の演算)の推論能力を持ち、AIや画像認識などの高度な処理が可能です。
CPUはクアッドコアのARM Cortex-A53(1.5GHz)を搭載し、デュアルコアのBernoulli BPUを備えています。
また、Wi-Fi(2.4GHz)やBluetooth 4.1、RJ45による有線ネットワーク接続、40ピンのGPIOインターフェースなど、多様な接続オプションを提供しています。
電源はUSB Type-Cから5V/3Aで供給でき、一般的なUSB PD対応のモバイルバッテリーでの駆動も可能です。
システムはUbuntu 20.04をサポートし、ロボットのエッジコンピュータとして、移動ロボットや教育用ロボットなどに適しています。
日本国内では、スイッチサイエンスが取り扱いを行っており、専用のカメラモジュールやケースなどの周辺機器も提供されています。
これを使って雑草をカメラで認識しながら、草刈りを行うロボットを作りたいです。やり方を教えてください
雑草をカメラで認識しながら草刈りを行うロボットを作るには、以下のようなステップでプロジェクトを進めることが考えられます。
1. 全体の構成を計画する
雑草認識草刈りロボットを作るには、以下の主要なシステムを設計します:
ハードウェア構成:
カメラ(雑草を認識するための映像入力)
RDK X3(AI処理と制御)
モーターとアクチュエータ(ロボットの移動や草刈り機構の駆動)
草刈りユニット(回転ブレードやトリマーなど)
センサー(障害物回避用の超音波センサーやLiDARなど)
電源(バッテリー)
ソフトウェア構成:
雑草認識AI(機械学習モデル)
ロボット制御ソフトウェア(モーターや草刈り機構の制御)
障害物回避アルゴリズム
2. 必要な部品を準備する
ハードウェア:
RDK X3とその周辺機器(カメラモジュール、GPIOピン対応モジュール)
駆動用モーター(DCモーターやステッピングモーター)
草刈り機構(市販の小型草刈り機を改造)
バッテリー(12Vや24Vでロボット全体を駆動)
ソフトウェア:
Ubuntu上で動作するAIフレームワーク(TensorFlowやPyTorch)
ROS(Robot Operating System)を利用して制御プログラムを構築
3. 雑草認識AIを構築
データ収集:
実際の雑草の画像データを収集します。可能であれば、草刈りの対象となる雑草と刈るべきでない植物(花や野菜など)の両方を収集してください。
データラベリング:
ラベリングツール(例:LabelImg)を使い、画像データに「雑草」や「刈らない植物」などのラベルを付与します。
AIモデルの学習:
モデルを学習させるためにYOLOやTensorFlowのObject Detection APIを利用します。
学習済みモデル(例:YOLOv5など)を利用して転移学習を行い、学習時間を短縮するのもおすすめです。
モデルのデプロイ:
学習したモデルをRDK X3上で動作するよう最適化し(例:TensorRTを利用)、リアルタイムでの認識を可能にします。
4. ロボットの移動と草刈りの制御
モーター制御:
RDK X3のGPIOピンを利用してモーター制御基板(例:L298N)を接続し、移動用モーターを動作させます。
ROSを活用すると、ロボットの移動制御が容易になります。
草刈り機構の制御:
草刈りユニットをモーターで駆動し、カメラの認識結果に応じてオン・オフを切り替えます。
カメラとAIの連動:
カメラ映像をRDK X3で処理し、雑草の位置を特定。
雑草に向かって移動し、草刈り機構を動作させる制御プログラムを作成します。
5. 安全性の確保
障害物センサーを追加し、人や大きな障害物を避ける動作をプログラムします。
ロボットがエリア外に出ないようにするため、仮想フェンス(GPSやビーコンを利用)を設定します。
6. テストと調整
屋外で実際に動作テストを行い、草刈りの精度や障害物回避の動作を確認します。
必要に応じてAIモデルや制御プログラムを調整してください。
参考資料とツール
ハードウェア:
RDK X3の公式ドキュメント
AIモデリング:
YOLOv5
TensorFlow Object Detection API
ロボット制御:
ROSのチュートリアル
では、この手順に従って順番に一緒に詳細を決めたいので誘導をお願いします
了解しました!プロジェクトを一緒に進めるため、ステップごとに誘導しながら進めていきます。最初に必要な計画から取り掛かりましょう。
ステップ 1: 全体の構成を計画する
まず、以下の項目について考え、明確にしておきましょう:
1. ロボットの目的と範囲
雑草をどのように認識し、どの程度のエリアで作業させたいですか?
例:庭全体、畑、広場など。
草刈りする雑草の種類に制限はありますか?
例:特定の雑草だけ刈るのか、草全般を刈るのか。
2. ハードウェア構成
次に、ロボットのハードウェアの主要な構成を考えます。
移動方式:
車輪型(地面が平らな場合に適する)か、キャタピラ型(不整地での移動が得意)。
草刈り方式:
小型モーターで動く回転刃?トリマーのような刃?
電源方式:
使用時間や範囲によってバッテリー容量が異なります。
3. カメラとAI処理
カメラの取り付け位置:
地面を向けて取り付けるのか、ロボットの前方を撮影するのか。
AIの処理速度:
RDK X3でAIモデルをどのように動かすか考えます(リアルタイム性が重要)。
4. センサー構成
ロボットの安全な動作のために障害物検知センサー(超音波やLiDAR)は必要ですか?
最初に決めるべき内容
以下の質問に答えてもらえると、次のステップに進めます:
ロボットが動くエリアはどのような場所ですか?(庭、畑、舗装された場所など)
雑草の種類や対象を特定しますか?それとも草全般を刈り取りますか?
ロボットはどのくらいの時間動作させる予定ですか?(1時間、2時間以上など)
特にこだわりたい部分(例:AI処理の精度、障害物回避機能など)はありますか?
まずはこれらを確認し、一緒に詳細を進めていきましょう!
ロボットが動くエリアは庭です
草刈り対象は草全般です
動作時間は1時間程度
ありがとうございます!庭で草全般を刈る1時間稼働のロボットという条件に基づいて、次のステップを進めます。
ステップ 2: ハードウェア構成の詳細を決める
以下の構成について具体化していきましょう:
1. 移動方式
庭での草刈りという条件から、地形に合った移動方法を選択します。
選択肢:
車輪型:
平らな地面や芝生に適しています。
消費電力が少なく、構造が簡単。
キャタピラ型:
不整地(凸凹や小石など)に適応可能。
車輪型よりやや複雑で、消費電力が多め。
どちらを選びますか?
2. 草刈り方式
草全般を刈るなら、以下のような方式が考えられます:
選択肢:
回転刃:
モーターで動かす刃を回転させる方式。
既製の小型草刈り機(バッテリー式)を流用可能。
ストリングトリマー:
ナイロンコードで草を切る方式。
草刈り効率が高く、安全性が比較的高い。
固定刃方式:
シザーメカニズムで切る方式。
メンテナンスが簡単だが、密集した草に不向き。
どの方式がよさそうですか?
3. 電源方式
ロボットの駆動と草刈り機構を1時間動作させるために、適切な電源を選びます。
選択肢:
12Vリチウムイオンバッテリー:
多くのロボットや草刈り機で利用される一般的なバッテリー。
持ち運びが簡単。
24Vリチウムイオンバッテリー:
より大きなパワーが必要な場合に適する。
持続時間が長く、消費電力の多いキャタピラ型に適する。
どちらが適していますか?
4. センサーの選択
庭で安全に動作するために、障害物回避センサーを追加します。
選択肢:
超音波センサー(安価でシンプル):
人や壁、物体を検知して回避可能。
LiDARセンサー(精密だが高価):
障害物をより正確に検知し、マッピングも可能。
簡易版(センサーなし):
小規模な庭や平地で、シンプルな制御を目指す場合。
センサーは必要ですか?必要ならどれを選びますか?
これらを順番に決めていきましょう。まず「移動方式」について選択してください。
市販の草刈機をベースに作りたいと思います。キャタピラ型で良さそうなものをあげて下さい
市販のキャタピラ型草刈機をベースにロボットを作成するための候補として、以下の製品があります。
オーレック ラジコン草刈機 RCSP530
特徴: ラジコン操作で遠隔から草刈りが可能な自走式草刈機です。
刈幅: 530mm
登坂能力: 最大45度の斜面に対応
詳細:
ノウキナビ
共立 ラジコン草刈機 RCM600
特徴: リモコン操作で遠隔から草刈りが可能な自走式草刈機です。
刈幅: 600mm
登坂能力: 最大45度の斜面に対応
詳細:
ノウキナビ
SUNGA カルゾー LM750
特徴: ハイブリッド式の自走式ラジコン草刈機で、9馬力のブラシレスモーターを搭載しています。
刈幅: 550mm
登坂能力: 最大35度の斜面に対応
詳細:
野に行く。
これらの製品は、キャタピラ(クローラー)型の自走式草刈機で、リモコン操作が可能です。庭の地形や草刈りの範囲に応じて、適切なモデルを選択することが重要です。また、ロボット化に際しては、制御システムやセンサーの追加が必要となるため、改造のしやすさや電源供給の方法も考慮してください。
改造のしやすさは何を考慮すればいいのですか?改造のしやすい機器があれば教えてください
改造のしやすさを判断するためには、以下のポイントを考慮するとよいです。これらの条件に適した機器を選ぶことで、スムーズにプロジェクトを進めることができます。
改造のしやすさを決めるポイント
電源・制御系へのアクセス
モーターや草刈りユニットの制御回路が簡単にアクセスできること。
電源供給ラインや制御ラインが分かりやすい設計になっているか。
カスタマイズ可能な空間
センサーやカメラ、追加の電子部品を取り付けるためのスペースがあること。
シャーシ部分に穴あけや部品の取り付けが可能であるか。
オープンソースまたはドキュメントの充実
機器の構造や制御系に関する技術資料が公開されていること。
ユーザーコミュニティが存在している場合は、改造の参考情報が得られる。
既存のリモコン操作
リモコンで操作できる製品は、外部制御への改造が比較的容易。
特にラジコン型の草刈り機は、制御信号を解析して独自のプログラムに置き換えやすい。
電動 vs ガソリン
電動タイプは改造しやすい傾向があります(制御が簡単で、電源もバッテリーを利用可能)。
ガソリンエンジンの場合は、エンジンのスタート・ストップや速度制御が複雑になります。
改造に適した機器の候補
1. SUNGA カルゾー LM750
特徴:
電動式でブラシレスモーターを搭載。
制御系が比較的単純で、外部から制御を追加しやすい。
取り付けスペースが広めで、カメラやセンサーを追加する余裕があります。
理由: 電動タイプで改造が容易なため。
2. オーレック ラジコン草刈機 RCSP530
特徴:
リモコン操作が可能で、既存の制御回路を解析しやすい。
キャタピラ型で安定性が高い。
理由: リモコン制御の信号を調べることで、カスタム制御に移行しやすい。
3. ArduinoやRaspberry Piベースの自作草刈り機(市販シャーシ利用)
特徴:
RCカーやキャタピラ型ロボットのシャーシを利用して、自作する方法も選択肢。
自由度が高く、完全に自分の目的に合わせて設計できる。
理由: 自由度が高いため、プロジェクトに最適化しやすい。
次のステップ
上記の候補からどれを選ぶか決める。
選んだ機器に基づいて、追加するカメラやセンサー、制御回路を検討。
どの機器を選ぶか、または追加で調べたい内容があれば教えてください!
3の市販シャーシだとどのようなものがありますか?
市販のキャタピラ型ロボットシャーシで、改造に適した製品をいくつかご紹介します。これらのシャーシは、追加のセンサーやカメラ、制御モジュールを取り付けるスペースがあり、カスタマイズが容易です。
Hammerhead シャーシキット
特徴: 困難な地形での走破性に優れたフロントスイベルデザインを採用し、連結式フロントエンドと高い最低地上高により優れたクローラ性能を発揮します。耐久性の高い部品で構成され、多くのgoBILDA取り付け部があり、上部、側面、前面に容易に機構を追加できます。
詳細: Hammerhead シャーシキット
Gladiator トラッキングシャーシ(黒)
特徴: 機敏な動きが可能なトラッキングロボットシャーシで、低騒音、制御が簡単です。高強度アルミニウム合金ベースを採用し、優れた減衰効果と強力な路面グリップを提供します。
詳細: Gladiator トラッキングシャーシ(黒)
JetBot Chassis Kit V2
特徴: SparkFun JetBot AIキットでも使用されている公式シャーシで、3.5mm厚のABSプラスチック製のプレートに多くの取り付け箇所があり、センサー、サーボ、コントローラ、電源などを容易に追加できます。組み立てが簡単で、デスクトップロボットに適しています。
詳細: JetBot Chassis Kit V2
AgileX Robotics の BUNKER MINI
特徴: 小型クローラーシャーシで、狭い場所や複雑な地形でのアプリケーションに適しています。防塵防水規格に対応し、ROS、ROS2、Pythonなど複数のプログラミング言語に対応しています。
詳細: AgileX Robotics 正規販売店 | デプトシー株式会社
これらのシャーシは、庭での草刈りロボットのベースとして適しており、追加の機器や制御システムの組み込みが容易です。選択の際は、目的や予算、技術的な要件に合わせて最適なものをお選びください。
既存機の改造か、市販シャーシではどちらが難易度は低いですか?
既存機を改造する場合と市販シャーシを使う場合、それぞれにメリットとデメリットがあり、難易度はプロジェクトの内容や目的によって異なります。以下に両者を比較します。
既存機の改造
メリット
基本的な機能がすでに完成している:
草刈り機としての機能や移動機構が整っているため、カメラやAIを追加するだけで完成に近づく。
信頼性が高い:
商用製品として設計されているため、耐久性や安全性が高い。
時間と労力を節約:
シャーシや草刈りユニットを一から設計・組み立てる必要がない。
デメリット
改造が制限される場合がある:
市販機の内部構造が複雑で、カスタマイズの自由度が低い場合がある。
分解の難易度:
専用工具が必要だったり、内部配線や電子回路がわかりにくい場合がある。
コストが高い場合がある:
商用草刈り機は高価で、改造にさらに費用がかかる可能性がある。
難易度
中程度。既存の機能をそのまま使える一方、内部構造の理解や分解が必要。
市販シャーシを使う
メリット
自由度が高い:
完全にカスタマイズ可能で、プロジェクトの目的に合わせた設計が可能。
学習効果が高い:
制御や設計の基礎から学べるため、ロボット工学やプログラミングのスキルを向上させやすい。
低コストで始められる:
安価なシャーシを選べば、プロトタイプのコストを抑えられる。
デメリット
部品の組み合わせが必要:
草刈りユニットやモーター、制御基板をすべて自分で選んで統合する必要がある。
試行錯誤が必要:
動作テストや調整に多くの時間を要する可能性がある。
信頼性が既存機より低い場合がある:
シャーシやモーターの耐久性が商用機より劣る場合がある。
難易度
やや高め。設計や組み立てを一から行う必要があるため、ロボット構築経験が少ないと試行錯誤が多くなる。
どちらが適しているかの判断基準
既存機の改造が適している場合
短期間で動作するプロトタイプを完成させたい。
電子回路や機械設計に慣れていない。
頑丈で長期間使用可能なロボットが必要。
市販シャーシが適している場合
ロボット工学やプログラミングを学びながら進めたい。
フレキシブルに設計やカスタマイズをしたい。
初期コストを抑えたい。
結論: 短期間で完成を目指すなら既存機の改造、学びながら自由にカスタマイズしたいなら市販シャーシがおすすめです。
次に進めるため、どちらを選ぶか教えてください!
既存のカルゾー LM750をベースに考えます
カルゾー LM750をベースに改造する方向で進めますね!以下は、この製品を改造する際の具体的なステップと考えるべきポイントです。
次のステップ: カルゾー LM750の改造計画
カルゾー LM750をベースに改造する場合、以下の要素を一つずつ検討し、詳細を詰めていきます。
1. 機能追加の目的と範囲を確認
どのような改造を行いたいですか?
カメラとAIでの雑草認識機能
自動移動(草刈り対象に向かって進む)
障害物回避機能
その他、優先する機能があれば教えてください。
2. ハードウェアの拡張
カルゾー LM750に追加する部品を選定します。
カメラ:
選択肢:
標準カメラ(例:Raspberry Pi Camera Module 3)
高性能カメラ(例:Arducam 1080Pカメラ)
カメラの取り付け位置を決め、動作中に地面を撮影できるよう固定。
AI処理ボード:
RDK X3を使用。
カルゾー LM750の本体に固定できるスペースを確認し、衝撃や振動を避ける設置方法を検討。
センサー:
超音波センサー(障害物回避用)。
加速度センサー(傾斜検知用)。
必要に応じて選定します。
電源:
LM750のバッテリーを共有するか、追加バッテリーを取り付けて電子部品を駆動。
3. 制御と通信
カルゾー LM750の既存の制御系を理解し、新しい機能を追加します。
既存リモコンの解析:
カルゾー LM750のリモコン信号を調べ、RDK X3や他のマイクロコントローラ(例:Arduino)で信号を送る方法を検討。
自動移動の実現:
リモコンの信号を模倣して、草刈り対象に向かうアルゴリズムを開発。
ROS(Robot Operating System)を使用して移動制御をプログラム。
AIとカメラの連携:
RDK X3上で動作するAIモデル(YOLOなど)を使用して雑草を認識し、その位置情報を元に移動を制御。
4. 改造の進め方
以下の順番で作業を進めると効率的です:
リモコン信号の解析:
既存の操作を確認し、リモコン信号を模倣して制御に組み込む。
カメラの取り付け:
カルゾーの前部または上部にカメラを取り付け、地面を撮影可能にする。
AIモデルの開発とテスト:
学習済みの雑草認識モデルをRDK X3で動作させ、リアルタイムで動作確認。
制御の統合:
カメラからのデータを元に、リモコン信号を操作するプログラムを開発。
安全機能の追加:
障害物検知や緊急停止機能をセンサーで実装。
5. 必要なツールや部品
改造に必要なツールをリストアップします。
電子部品:RDK X3、カメラモジュール、超音波センサーなど。
固定具:3Dプリンタで専用マウントを作成するか、金属/プラスチックプレートで固定。
テスター・計測器:リモコン信号解析や電気配線確認に必要。
ソフトウェア:AIモデル開発用のTensorFlow/PyTorch、ROSなど。
次に決めること
優先する機能(カメラ、AI、障害物回避など)を教えてください。
改造に使いたい予算や時間の目安はありますか?
リモコン信号の解析やROSの利用に関する具体的なアプローチが必要か教えてください。
これらを教えていただければ、さらに詳細な誘導を進めていきます!
カメラで雑草を認識します
予算や時間の目安はとくにありません
3.リモコン信号の解析や…というのはどういう意味ですか?
カメラで雑草を認識することを主な目標にし、予算や時間の制約がないということを前提に進めます!
リモコン信号の解析についての説明
カルゾー LM750はリモコン操作で動く製品です。そのため、ロボットを自動化するためには「リモコンで行っている操作をプログラムから制御」する必要があります。具体的には以下の2つの方法が考えられます。
1. リモコン信号を解析して模倣する
目的:
リモコンが送信している「進む」「止まる」「左右に曲がる」といった信号を調べ、それをプログラムで再現します。
方法:
信号のキャプチャ:
オシロスコープやArduinoを使用して、リモコンが送信する赤外線や無線信号を記録。
信号を再現:
記録した信号をRDK X3やマイクロコントローラから送信し、ロボットを動作させます。
難易度: 中程度(信号の種類やプロトコルによりますが、解析に少し時間がかかる可能性があります)。
2. 既存の制御回路に直接アクセス
目的:
リモコンを使わずに、カルゾーの内部制御回路に直接アクセスしてモーターや草刈り機構を制御します。
方法:
カルゾーの内部を分解し、モーター制御基板を確認。
RDK X3やArduinoで直接モーターや草刈りユニットに信号を送る。
必要に応じてリレー回路を追加し、安全に制御します。
難易度: 高め(既存回路の分解と理解、配線の修正が必要です)。
どちらを選ぶべきか?
リモコン信号を解析する方法(1):
改造の影響を最小限に抑えたい場合や、既存機能をそのまま利用したい場合に適します。
特にカルゾーの保証を残したい場合には有効。
制御回路に直接アクセスする方法(2):
高い自由度が必要な場合や、完全な自動化を目指したい場合に適します。
ただし、製品の分解や保証の喪失を伴う可能性があります。
次のステップ
リモコン信号を解析して模倣する方法か、制御回路に直接アクセスする方法のどちらを選ぶか決めてください。
必要なら、リモコン信号のキャプチャ方法や解析手順をさらに詳しく説明します。
どちらを選びますか?または、他に気になる点があれば教えてください!
リモコン信号を解析する方法にします。
また、リモコン信号のキャプチャ方法や解析手順をさらに詳しく教えてください
リモコン信号を解析する方法を選んだ場合、以下の手順で進めることができます。リモコン信号のキャプチャから模倣まで、必要な手順を詳しく解説します。
ステップ 1: 必要な道具を準備する
リモコン信号の解析には以下の道具が必要です:
オシロスコープ(高精度な信号を確認する場合)
ArduinoやRaspberry Pi(信号をキャプチャ・解析するため)
赤外線受光モジュール(赤外線リモコンの場合)
例:TSOP38238(38kHz赤外線信号用)
無線信号解析ツール(2.4GHzや433MHz無線リモコンの場合)
例:RTL-SDR(ソフトウェア無線受信機)
ソフトウェア:
Arduino IDE(Arduinoで解析する場合)
Audacity(信号の音声波形を解析する場合)
ステップ 2: リモコンの種類を確認する
リモコンが以下のどれに該当するかを調べます:
赤外線リモコン:
通常、赤外線LEDを使用し、近距離で操作します。
無線リモコン:
433MHzや2.4GHzの周波数で無線通信を行い、長距離操作が可能。
ステップ 3: 信号のキャプチャ
A. 赤外線リモコンの場合
赤外線受光モジュールの接続:
赤外線受光モジュールをArduinoに接続。
ピン接続例:
モジュールのVCC → Arduinoの5V
モジュールのGND → ArduinoのGND
モジュールのOUT → Arduinoのデジタルピン(例:D11)
Arduinoで信号をキャプチャ:
IRremoteライブラリを使用。
Arduino IDEで以下のコードを実行して信号をキャプチャします。
cpp
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#include <IRremote.h>
const int RECV_PIN = 11; // 赤外線信号を受信するピン
IRrecv irrecv(RECV_PIN);
decode_results results;
void setup() {
Serial.begin(9600);
irrecv.enableIRIn(); // 赤外線受信を有効化
}
void loop() {
if (irrecv.decode(&results)) {
Serial.println(results.value, HEX); // 信号値を表示
irrecv.resume(); // 次の信号を受信
}
}
信号を記録:
リモコンの各ボタンを押して、対応する信号値(例:0x1FE48B7など)を記録します。
B. 無線リモコンの場合
無線信号のキャプチャ:
無線受信モジュール(例:433MHz受信モジュール)をArduinoに接続します。
ピン接続例:
モジュールのVCC → Arduinoの5V
モジュールのGND → ArduinoのGND
モジュールのDATA → Arduinoのデジタルピン(例:D2)
Arduinoで信号を記録:
RadioHeadライブラリを使用して無線信号を記録します。
cpp
コピーする
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#include <RCSwitch.h>
RCSwitch mySwitch = RCSwitch();
void setup() {
Serial.begin(9600);
mySwitch.enableReceive(0); // Pin 2で受信
}
void loop() {
if (mySwitch.available()) {
Serial.println(mySwitch.getReceivedValue());
mySwitch.resetAvailable();
}
}
信号を確認:
ボタンを押して、それぞれの信号(例:123456などのコード)を記録。
ステップ 4: 信号の模倣
信号を送信する準備:
赤外線リモコンの場合、赤外線LEDを使用して記録した信号を送信。
無線リモコンの場合、送信モジュールを使用して信号を送信。
送信コード例(赤外線リモコンの場合):
cpp
コピーする
編集する
#include <IRremote.h>
IRsend irsend;
void setup() {
Serial.begin(9600);
}
void loop() {
if (Serial.available()) {
int value = Serial.parseInt(); // 入力された信号を取得
irsend.sendNEC(value, 32); // NECフォーマットで信号を送信
Serial.println(“Signal Sent”);
delay(1000);
}
}
送信テスト:
Arduinoを使って記録した信号を送信し、カルゾー LM750が動作することを確認。
ステップ 5: カメラと連携
信号を送信してロボットを動かす機能を構築した後、カメラで雑草を認識し、その結果に応じてリモコン信号を自動で送信するプログラムを構築します。
次に決めること
リモコンの種類(赤外線/無線)を確認。
キャプチャ用の機材(Arduinoやオシロスコープ)を準備する。
追加のサポートが必要なポイント(接続やコードなど)を教えてください。
リモコンの種類が分かれば、具体的なコードや回路図をさらに調整できます!