StuckAtPrototype/Racer

# Micro Racer Car - StuckAtPrototype ## New Youtube video about improvements 很多新的改进，现在我正在出售相关套件！查看这个视频： https://www.youtube.com/watch?v=FulhEs5R5WU [](https://www.youtube.com/watch?v=FulhEs5R5WU) ## Original Youtube Video 这个项目的背景故事。 [](https://www.youtube.com/watch?v=6jzG-BMannc) *Some pictures of the project*   ## Hardware Remote for this car https://github.com/StuckAtPrototype/Thumbtroller ## Project Structure 该项目包含以下部分： 1. 固件 2. 硬件 3. 机械 4. 脚本 这些内容被组织到独立的文件中。我本可以使用子模块，但最终决定不这么做。 ### 1. Firmware 小车的代码。这部分运行在 ESP32 上。 #### Requirements - ESP32 IDF 版本 5.3.1 - USB 转串口 Dongle - 目标设备设置为 ESP32-H2 ### 2. Hardware #### Schematic 包含供您观看的 PDF 原理图。 #### PCBs 所有需要发送给工厂的 Gerber 文件。 #### Kicad 所有用于进一步扩展和开发此项目的文件。如果您愿意的话。 ### 3. Mechanical #### Enclosure 制作这个部件所需的所有 step 文件。挤出打印机适用于此部分。 #### Wheels 关于这个部分有一点需要注意… 您需要使用 SLA 打印机。 ### 4. Scripts 有人提到神经网络了吗？ 这个文件夹包含您训练自己的神经网络所需的所有 Python 代码。它还包含一些脚本，让您可以通过键盘进行控制——以防您不想制作物理控制器。 #### Requirements - Python 3 - 您需要安装一堆 pip 模块 #### Training the neural network 训练神经网络非常简单，只需运行带有 `color_data.txt` 文件中数据的训练脚本即可。有关数据格式，请参见文件中的示例数据。您需要遵循该格式。 要训练，请运行 `python trainer.py` #### Keyboard controller 要运行脚本，请使用 `python controller.py` 使用 `w` `s` `a` `d` 来进行控制。如需修改速度等，请修改脚本。 *Protocol for motor control* 60,1,60,1,5 翻译为： 电机 A 侧：速度 60，方向前进 电机 B 侧：速度 60，方向前进 运行时间 500 毫秒 如需更多细节，请查看固件文件 `motor.c` ## What the project could use 1. 清理代码，但这对几乎所有项目都适用 2. 一些有趣的代码，让小车使用颜色传感器驾驶——可以想象成非常高级的逻辑循迹 3. LLM 集成——ChatGPT 驱动一个物理小车？有没有人？😊 ## If you take it further 如果您基于此项目做出更多东西，请告诉我。我很想看到它。说真的，这会令人兴奋，并激励我继续开源我的项目！ ## License ### Apache 2.0 -- i.e. use as you'd like http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 ## Special Thanks 感谢 Michael Angerer 的开源项目 `esp32_ble_ota`。我用它让 BLE 在此项目中运行起来。他的博客文章和 GitHub 仓库是很好的资源。请查看一下：https://github.com/michael-angerer/esp32_ble_ota

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