Physical AI con Raspberry Pi: Dai Sensori alla Computer Vision

Cosa succede quando un Raspberry Pi può fare molto più che elaborare dati? Con il bundle Physical AI with Raspberry Pi, è possibile collegare fotocamere, sensori, motori, un microfono e un altoparlante, per poi impiegarli in progetti che spaziano dal controllo hardware al tracciamento di oggetti e all'interazione vocale.

Un Raspberry Pi, una fotocamera e qualche sensore sono già sufficienti per costruire una piattaforma di progetto funzionale. Aggiungendo motori, audio, computer vision e riconoscimento degli oggetti, le possibilità diventano decisamente più interessanti.

È questa l'idea alla base del bundle Physical AI with Raspberry Pi di Elektor, che abbina il libro Physical AI with Raspberry Pi di Dogan Ibrahim al SunFounder AI Fusion Lab Kit. Il libro fornisce i progetti e le relative spiegazioni, mentre il kit include tutto l'hardware necessario per realizzarli.

 

Si Comincia dall'Elettronica

Il libro parte dall'elettronica di base prima di affrontare progetti AI più avanzati con Raspberry Pi. I lettori lavorano con LED, pulsanti, relè, cicalini, sensori, display e motori, imparando lungo il percorso il controllo GPIO, il PWM, la conversione analogico-digitale e l'interfacciamento dei sensori.

I progetti comprendono la misurazione di distanza e temperatura, il controllo dei motori, allarmi e rilevamento ambientale. Questi forniscono le basi hardware per i progetti vocali e di visione artificiale che seguono.

Fotocamera, Voce e Movimento

Il Fusion HAT+ aggiunge il controllo dei motori, un ADC e canali PWM, insieme a un microfono e un altoparlante integrati. Il kit include anche una fotocamera e un meccanismo pan-tilt a due assi, che permette di combinare il software con il movimento fisico.
 

Il libro tratta la acquisizione di foto e video, le anteprime della fotocamera e il controllo remoto, per poi passare alla computer vision. Sul fronte audio, i progetti includono la sintesi vocale, il riconoscimento del parlato, un orologio parlante e il controllo hardware tramite comandi vocali.

Sono presenti anche progetti che utilizzano servizi online e modelli Ollama eseguiti localmente su hardware Raspberry Pi compatibile.

Dalla Computer Vision al Rilevamento degli Oggetti

I capitoli successivi si addentrano in OpenCV e MediaPipe. I lettori sperimentano il rilevamento dei profili, il rilevamento dei volti, il tracciamento delle mani e il rilevamento degli oggetti.

Un progetto particolarmente visivo trasforma la punta del dito dell'utente in una penna da disegno virtuale. MediaPipe traccia la punta dell'indice e OpenCV converte il movimento in linee disegnate sullo schermo.
 

L'ultimo capitolo introduce il rilevamento degli oggetti con YOLO. La fotocamera del Raspberry Pi può identificare oggetti in tempo reale, visualizzare i riquadri di delimitazione con i valori di confidenza e persino utilizzare il meccanismo pan-tilt per seguire un obiettivo selezionato.

I lettori possono spingersi oltre addestrando un modello YOLO personalizzato per gli oggetti rilevanti per la propria applicazione. L'esempio nel libro addestra un modello a riconoscere una tazza, con il Raspberry Pi che alla fine la identifica con un livello di confidenza di 0,9.
 

Dal LED Lampeggiante al Tracciamento degli Oggetti

È questa progressione a rendere interessante Physical AI with Raspberry Pi. Si parte dall'elettronica di base e si avanza gradualmente attraverso sensori, motori, audio e fotocamere, fino ad arrivare al rilevamento e al tracciamento degli oggetti in tempo reale.

I progetti sono concepiti come punti di partenza piuttosto che esercizi rigidi. I lettori sono incoraggiati a modificare i parametri, combinare le idee e sviluppare applicazioni proprie a partire dalle tecniche illustrate nel libro.

Per chi preferisce imparare collegando componenti, eseguendo il codice e osservando i risultati sul banco di lavoro, il bundle Physical AI with Raspberry Pi offre ampio materiale su cui sperimentare.