小R树莓派仿生六足蜘蛛机器人二次开发源码. 二次开发SDK代码分为驱动层和AI层，驱动层使用C++编写，并提供so函数库供上层调用。 AI层使用Python编写，结合Opencv，实现各种视觉识别功能，并将识别的结果发送给驱动层做出相应的反馈动作。 源码使用办法：将客服提供的libHexapodR1.so放到树莓派系统的/lib/usr目录，这个操作可能需要权限，所以要用sudo cp命令完成。 解压python_hexapod.zip后，得到两个文件夹： cpp文件夹：里面是六足核心驱动程序，使用C++编写，修改代码后，执行make命令完成编译。 python文件夹：里面是六足的AI层机器视觉相关功能代码，使用Python编写，修改后保存即可。

RP2040开发板自制树莓派逻辑分析仪LogicAnalyzer-5.0.0.0上位机软件 包含： LogicAnalyzer-5.0.0.0-linux-arm.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-linux-arm64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-linux-x64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-osx-arm64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-osx-x64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-win-arm64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-win-x64.zip 逻辑分析仪（Logic Analyzer）是一种分析数字信号逻辑时序的仪器，能够精确捕获和显示多路数字信号，提供信号时序、协议分析等功能。也是嵌入式工程师日常开发中，极为常用的工具之一。 1)支持3.1K至100Mhz的采样频率； 2)支持24通道输入，通过菊花链最高可支持120通道； 3)最高支持32767个采样点； 4)支持多种客户端，全平台可用。

1. 适配硬件：Raspberry 5 2. 安卓版本：AOSP Android 14.0.0_r21

基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

基于树莓派4B与STM32的智能门禁项目，项目包含：树莓派4B的人脸识别，树莓派4B与STM32通信，控制协调的处理。保姆级教程的适配代码，积分不够的朋友可以点波关注！作者无偿提供！

树莓派3是一款基于ARM的微型电脑主板，具备所有PC的基本功能，Python作为主要编程语言，系统基于Linux或者Windows 10 IoT，有良好的易用性和多功能性。这里介绍的是如何用树莓派3来实现太原理工大学的毕业设计，该设计是树莓派结合多个传感器的智能小车的发明，是未来多个行业的发展方向，它可以按照程序预先设定好的模式在一个符合设定程序的环境里自动的运作，不需要人为的管理，可应用于科学勘探、科研、军事等的用途。 本系统为实现设计题目的要求，采用了树莓派3为控制核心，接收并处理传感器消息;利用超声波传感器与舵机相结合或使用红外线传感器检测道路上的障碍，控制智能小车的自动避障，并且可以自动记录小车运行速度;利用ssh键盘控制或spp手机app蓝牙遥控或通过手机app遥控。 整个小车系统的电路结构简单（采用树莓派的GPIO为核心省去单片机最小系统的设计），可靠性能高（树莓派的优越性）。实验测试结果满足预期要求，本文将着重介绍了该小车系统的硬件设计方法及软件实现方式以及测试结果分析。

功能强大的树莓派，在其上面安装opencv，进行图像处理，最终用在机器人的开发上面，定会激发开发的激情！

树莓派4B 详细官方规格书，原版英文，可以翻译为英文，BCM2711 datasheet, 规格书，需要学习AI,linux, android 的朋友都可以参考

grpcio-1.39.0rc1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl numpy-1.18.2-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl tensorflow-2.3.0-cp37-none-linux_armv7l.whl